Mixed Taguchi-Genetic Algorithms for Multiple Objectives Optimization based on Mild Steel Turning Parameters
ผู้ร่วมเขียนบทความ
อาจารย์นฤเบศ คำมงคล
First Author · คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม
Parinya Khumma
Author
รองศาสตราจารย์ ดร.บัณฑิต สุขสวัสดิ์
Author · คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม
อาจารย์ ดร.ชนิกานต์ เพิ่มอุตส่าห์
Author · คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม
ข้อมูลการตีพิมพ์
- ประเภทบทความวารสาร
- Defect and Diffusion Forum
- โครงการวิจัย/บริการวิชาการ ที่เกี่ยวข้อง
- —
- วารสาร/หนังสือ ที่ตีพิมพ์
- Defect and Diffusion Forum
- ISSN
- 16629507 10120386
- ฐานข้อมูลที่ตีพิมพ์
- Scopus
- ปีที่ (Volume)
- 443
- ฉบับที่ (Number)
- —
- หน้าที่ตีพิมพ์
- 87-95
- รหัส DOI
- 10.4028/p-Lb64jl
- วันที่ตีพิมพ์ (พ.ศ.)
- 1 ม.ค. 2568
ผลการวิเคราะห์ AI
การเชื่อมโยงกับเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs)
เป้าหมายที่ 9 อุตสาหกรรม นวัตกรรม และโครงสร้างพื้นฐาน
ความเชื่อมโยง: งานวิจัยนี้มุ่งเน้นการเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการกลึงเหล็กกล้าละมุน (Mild Steel) โดยใช้อัลกอริทึมผสมผสาน Taguchi-Genetic เพื่อหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด ซึ่งเป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีและนวัตกรรมขั้นสูงเพื่อยกระดับขีดความสามารถในการผลิตของภาคอุตสาหกรรม
เป้าหมายย่อยที่ 9.5 — เพิ่มพูนการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ยกระดับขีดความสามารถทางเทคโนโลยีของภาคอุตสาหกรรมในทุกประเทศ โดยเฉพาะในประเทศกำลังพัฒนา และให้ภายในปี พ.ศ. 2573 มีการส่งเสริมนวัตกรรมและให้เพิ่มจำนวนผู้ทำงานวิจัยและพัฒนา ต่อประชากร 1 ล้านคน และเพิ่มค่าใช้จ่ายในการวิจัยและพัฒนาในภาครัฐและเอกชน
ความเชื่อมโยง: เป็นการเสริมสร้างการวิจัยทางวิทยาศาสตร์และยกระดับขีดความสามารถทางเทคโนโลยีในกลุ่มอุตสาหกรรมเป้าหมาย ผ่านการพัฒนาแบบจำลองทางคณิตศาสตร์และการเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการผลิต
ตัวชี้วัดที่ 9.5.1 — สัดส่วนของค่าใช้จ่ายด้านการวิจัยและพัฒนา ต่อ GDP
ความเชื่อมโยง: บทความวิจัยนี้เป็นส่วนหนึ่งของผลผลิตจากการลงทุนด้านการวิจัยและพัฒนา (R&D) เพื่อสร้างองค์ความรู้ใหม่ในการเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตเชิงอุตสาหกรรม
เป้าหมายย่อยที่ 9.b — สนับสนุนการพัฒนาเทคโนโลยี การวิจัยและนวัตกรรมภายในประเทศกำลังพัฒนา รวมถึงการให้มีสภาพแวดล้อมทางนโยบายที่นำไปสู่ความหลากหลายของอุตสาหกรรมและการเพิ่มมูลค่าของสินค้าโภคภัณฑ์
ความเชื่อมโยง: สนับสนุนการพัฒนาเทคโนโลยีและการวิจัยภายในประเทศ โดยเฉพาะในด้านวิศวกรรมและการผลิตที่ช่วยเพิ่มมูลค่าให้กับผลิตภัณฑ์เหล็ก
ตัวชี้วัดที่ 9.b.1 — สัดส่วนมูลค่าเพิ่มของอุตสาหกรรมเทคโนโลยีระดับสูง และระดับกลาง ต่อมูลค่าเพิ่มรวมทั้งหมด
ความเชื่อมโยง: งานวิจัยนี้เกี่ยวข้องกับการพัฒนาเทคโนโลยีในอุตสาหกรรมที่มีความเข้มข้นทางเทคโนโลยีระดับกลางและสูง (Medium and High-tech Industry)
เป้าหมายที่ 12 การบริโภคและผลิตอย่างยั่งยืน
ความเชื่อมโยง: การหาค่าพารามิเตอร์ที่เหมาะสมที่สุด (Optimization) ในการกลึงเหล็ก ช่วยลดการสูญเสียทรัพยากร ลดการเกิดของเสีย (Scrap) และยืดอายุการใช้งานของเครื่องมือตัด ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อการผลิตที่ยั่งยืน
เป้าหมายย่อยที่ 12.2 — บรรลุการจัดการที่ยั่งยืนและการใช้ทรัพยากรธรรมชาติอย่างมีประสิทธิภาพ ภายในปี พ.ศ. 2573
ความเชื่อมโยง: การใช้พารามิเตอร์ที่แม่นยำช่วยให้การใช้ทรัพยากรเหล็กและพลังงานในกระบวนการกลึงเป็นไปอย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด ลดการใช้ทรัพยากรอย่างสิ้นเปลือง
ตัวชี้วัดที่ 12.2.1 — ร่องรอบการใช้วัตถุดิบ (Material Footprint) ร่องรอยการใช้วัตถุดิบต่อหัวประชากร และต่อผลิตภัณฑ์มวลรวมในประเทศ (GDP)
ความเชื่อมโยง: การเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการผลิตช่วยลดปริมาณการใช้ทรัพยากรวัสดุต่อหน่วยผลิตภัณฑ์ (Material Footprint)
เป้าหมายย่อยที่ 12.5 — ลดการเกิดของเสียโดยให้มีการป้องกัน การลดปริมาณ การใช้ซ้ำ และการนำกลับมาใช้ใหม่ ภายในปี พ.ศ. 2573
ความเชื่อมโยง: การลดความผิดพลาดในกระบวนการกลึง (Defect Reduction) ช่วยลดปริมาณของเสียที่เกิดจากการผลิตที่ไม่ได้มาตรฐาน
ตัวชี้วัดที่ 12.5.1 — อัตราการนำขยะกลับมาใช้ใหม่ระดับประเทศ (national recycling rate) (จำนวนตันของวัสดุที่ถูกนำกลับมาใช้ใหม่)
ความเชื่อมโยง: ผลลัพธ์จากงานวิจัยช่วยลดอัตราการเกิดของเสียในกระบวนการอุตสาหกรรมผ่านการควบคุมคุณภาพด้วยอัลกอริทึม