|
การประยุกต์ใช้เทคนิค Hybrid GRA-MARCOS สำหรับการตัดสินใจเลือกเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการจัดการในโรงงานอุตสาหกรรม |
|---|---|
| รหัสดีโอไอ | |
| Creator | วีระพล ทับทิมดี |
| Title | การประยุกต์ใช้เทคนิค Hybrid GRA-MARCOS สำหรับการตัดสินใจเลือกเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการจัดการในโรงงานอุตสาหกรรม |
| Contributor | ประเวช เชื้อวงษ์, ธนธัช มั่นมงคล, ปริวรรต นาสวาสดิ์ |
| Publisher | Faculty of Engineering and Industrial Technology, Kalasin University |
| Publication Year | 2568 |
| Journal Title | วารสารวิศวกรรมและเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ |
| Journal Vol. | 3 |
| Journal No. | 5 |
| Page no. | 42-58 |
| Keyword | การตัดสินใจแบบหลายเกณฑ์, ปัญญาประดิษฐ์, เทคนิคผสมผสาน GRA-MARCOS |
| URL Website | https://ph03.tci-thaijo.org/index.php/JEIT |
| Website title | วารสารวิศวกรรมและเทคโนโลยีอุตสาหกรรม มหาวิทยาลัยกาฬสินธุ์ |
| ISSN | ISSN 2985-0274 (Print),ISSN 2985-0282 (Online) |
| Abstract | ในยุคที่ภาคอุตสาหกรรมต้องเผชิญกับการแข่งขันสูงและการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีอย่างรวดเร็ว การเลือกใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) อย่างเหมาะสม ถือเป็นกลยุทธ์สำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตและการจัดการภายในโรงงาน อย่างไรก็ตามการตัดสินใจเลือกเทคโนโลยี AI ที่เหมาะสมกับบริบทเฉพาะของแต่ละองค์กรยังคงเป็นความท้าทาย เนื่องจากมีตัวเลือกหลากหลายที่มีคุณสมบัติและข้อจำกัดแตกต่างกัน งานวิจัยนี้นำเสนอการประยุกต์ใช้เทคนิค Hybrid GRA-MARCOS ซึ่งผสานวิธีการ Grey Relational Analysis (GRA) ที่มีความสามารถในการจัดการกับข้อมูลที่ไม่สมบูรณ์และไม่แน่นอน ร่วมกับวิธีการ MARCOS ที่สามารถจัดอันดับทางเลือกโดยอิงจากทางเลือกอุดมคติและทางเลือกที่แย่ที่สุด เพื่อสนับสนุนการตัดสินใจเลือกเทคโนโลยี AI ได้อย่างเป็นระบบและโปร่งใส การวิจัยดำเนินการผ่านการเก็บข้อมูลจากวิศวกร 15 คนในโรงงานอุตสาหกรรม โดยประเมินเทคโนโลยี AI จำนวน 14 ตัวเลือก ภายใต้เกณฑ์การประเมิน 6 ด้าน ได้แก่ ความแม่นยำ ความสามารถในการเขียนโค้ด ความสามารถในการบูรณาการระบบ ความเร็วในการประมวลผล ความคุ้มค่า และความเชื่อมั่นในการใช้งานจริง ผลการวิเคราะห์ชี้ว่า AI ประเภท Gemini (Google) เป็นทางเลือกที่เหมาะสมที่สุด รองลงมาได้แก่ Microsoft Copilot, IBM Watsonx และ Grok งานวิจัยนี้จึงยืนยันถึงประสิทธิภาพของเทคนิค Hybrid GRA-MARCOS ในการช่วยตัดสินใจที่ซับซ้อนในระดับอุตสาหกรรมได้อย่างแม่นยำและน่าเชื่อถือ |
