ระบบตรวจจับผลไม้เน่ามีที่มาจากความต้องการในการลดการสูญเสียผลผลิตทางการเกษตร ซึ่งเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วโลกโดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการเกษตรและการจัดจําหน่ายอาหาร ผลไม้ที่เน่าเสียจะส่งผลกระทบต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์และสามารถก่อให้เกิดความสูญเสียทางเศรษฐกิจได้อย่างมาก การพัฒนาระบบตรวจจับผลไม้เน่าจึงมีเป้าหมายเพื่อช่วยในการคัดกรองและแยกผลไม้ที่ไม่เหมาะสมออกจากกระบวนการจัดส่ง เพื่อรักษาคุณภาพของสินค้าและตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคที่ต้องการผลไม้สดใหม่ ทางผู้จัดจึงได้จำลองระบบคัดแยกผลไม้เน่าเสียออกจากผลไม้สดโดยใช้รูปภาพเป็นปัจจัย ผลการทดลองออกมาอย่างมีประสิทธิภาพและมีความเร็วในการทำนายสูง
ระบบตรวจจับผลไม้เน่ามีที่มาจากความต้องการในการลดการสูญเสียผลผลิตทางการเกษตร ซึ่งเป็นปัญหาที่เกิดขึ้นทั่วโลกโดยเฉพาะในอุตสาหกรรมการเกษตรและการจัดจําหน่ายอาหาร ผลไม้ที่เน่าเสียจะส่งผลกระทบต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์และสามารถก่อให้เกิดความสูญเสียทางเศรษฐกิจได้อย่างมาก การพัฒนาระบบตรวจจับผลไม้เน่าจึงมีเป้าหมายเพื่อช่วยในการคัดกรองและแยกผลไม้ที่ไม่เหมาะสมออกจากกระบวนการจัดส่ง เพื่อรักษาคุณภาพของสินค้าและตอบสนองต่อความต้องการของผู้บริโภคที่ต้องการผลไม้สดใหม่
วิทยาเขตชุมพรเขตรอุดมศักดิ์
โครงงานนี้มุ่งเน้นการพัฒนาระบบติดตามงานสำหรับสมาชิกในทีม โดยใช้ภาษา Python ในการดึงข้อมูลจากไฟล์ Excel และนำเข้าสู่ฐานข้อมูล SQL Server เพื่อจัดการข้อมูลอย่างเป็นระบบ ระบบนี้มีฟังก์ชันการแจ้งเตือนสถานะงานผ่าน LINE และแสดงผลรายงานผ่าน Power BI เพื่อให้หัวหน้างานสามารถติดตามความคืบหน้าและประเมินผลงานของสมาชิกในทีมได้อย่างมีประสิทธิภาพ นอกจากนี้ ระบบยังช่วยส่งเสริมทักษะการบริหารจัดการงานและเวลาให้กับสมาชิกในทีมอีกด้วย
คณะวิศวกรรมศาสตร์
โครงงานสหกิจฉบับนี้จัดทำขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อลดระยะเวลาในการแก้ไขปัญหาให้แก่ลูกค้า โดยเน้นการปรับปรุงตามแนวคิดแบบลีนและการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วย ในกรณีศึกษาของบริษัท เน็กซเตอร์ ดิจิตอล แอนด์ โซลูชั่น จํากัด ซึ่งผู้วิจัยมุ่งเน้นการปรับปรุงกระบวนการทำงานและสร้างมาตรฐานการทำงาน รวมถึงนำเทคโนโลยีบอท เข้ามาแก้ไขในกระบวนการทำงาน เพื่อให้ระยะเวลาในการแก้ไขปัญหาลดลงและสามารถสร้างมาตรฐานการทำงานใหม่ให้กับทางบริษัทได้ งานวิจัยฉบับนี้ได้เสนอแนวคิดที่สำคัญในการหาสาเหตุที่แท้จริงของปัญหา, การลดขั้นตอนของกระบวนการที่มีความซ้ำซ้อน, การนำวิธีแนวคิดลีน (Lean) มาปรับใช้, การประยุกต์เทคโนโลยีเข้ามาใช้ในกระบวนการ เป็นต้น อนึ่ง ในงานวิจัยนี้สามารถแยกปัญหาหลักที่แก้ไขได้ 2 ปัญหาหลัก โดยปัญหาแรกคือการแก้ไขปัญหาให้ลูกค้าที่ติดต่อเข้ามา ผลการวิจัย พบว่า สามารถลดเวลาการแก้ไขปัญหาจากค่าเฉลี่ย 5 วัน เหลือ 3 วัน นั่นคือสามารถลดได้ 38% และ ในปัญหาหลักที่สองคือการแก้ไขปัญหาให้ทาง Vendor ผลการวิจัย พบว่า สามารถลดเวลาการตอบกลับการแก้ไขปัญหาจากค่าเฉลี่ย 20 นาที เหลือ 0.3 นาที คิดเป็น 98.5% จากผลการทดลองของทั้งสองปัญหาหลักไม่เพียงช่วยยกระดับการให้บริการแก่ลูกค้า แต่ยังสร้างมาตรฐานในการตอบสนองและแก้ไขปัญหาภายในองค์กรให้มีระยะเวลาที่ลดลง
คณะวิทยาศาสตร์
ในยุคที่ข้อมูลรีวิวสินค้าบนแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซมีจำนวนมาก การสรุปความคิดเห็นให้เข้าใจง่ายและใช้งานได้จริงจึงเป็นสิ่งสำคัญ งานวิจัยนี้นำเสนอระบบวิเคราะห์รีวิวสินค้าด้วย Aspect-Based Sentiment Analysis (ABSA) ซึ่งเป็นเทคนิคใน Natural Language Processing (NLP) ที่สามารถแยกแยะแง่มุมสำคัญของรีวิว (เช่น การจัดส่ง คุณภาพสินค้า บรรจุภัณฑ์) และวิเคราะห์อารมณ์ (บวก ลบ หรือเป็นกลาง) ของแต่ละแง่มุม ระบบนี้ช่วยให้ผู้บริโภคและร้านค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกได้อย่างมีประสิทธิภาพ โครงการนี้ได้พัฒนา AI สำหรับการวิเคราะห์ ABSA ภาษาไทย โดยใช้ WangchanBERTa ซึ่งฝึกบนข้อมูลภาษาไทย และเปรียบเทียบกับโมเดลต่างๆ เช่น TF-IDF + Logistic Regression, Word2Vec + BiLSTM, และ Multilingual BERT (mBERT/XLM-R) เพื่อประเมินประสิทธิภาพในด้านความแม่นยำ ความเร็ว และการใช้ทรัพยากร นอกจากนี้ยังมีการแสดงผลผ่าน Dashboard Visualization เพื่อให้ผู้ใช้เข้าใจแนวโน้มของรีวิวได้อย่างรวดเร็ว ผลลัพธ์ที่คาดหวังคือการพัฒนาเครื่องมือ AI ที่ใช้งานจริงในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ ช่วยให้ผู้บริโภคตัดสินใจซื้อสินค้าได้ง่ายขึ้น และช่วยร้านค้าในการปรับปรุงผลิตภัณฑ์และบริการได้อย่างมีประสิทธิภาพ