การประยุกต์ใช้ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการจัดการพลังงานในภาคอุตสาหกรรม: กลวิธีการถ่ายทอดเทคโนโลยีเพื่อส่งเสริมการปฏิบัติงานและการรับรู้ของวิศวกร
Application of Artificial Intelligence in Energy Management for Industrial Sectors: A Technology Transfer Strategy to Enhance Engineers Performance and Perception
ทีมวิจัย
รองศาสตราจารย์ ดร.ศศิธร ชูแก้ว
หัวหน้าโครงการ · คณะครุศาสตร์อุตสาหกรรม
ผลการวิเคราะห์ AI
การเชื่อมโยงกับเป้าหมายการพัฒนาที่ยั่งยืน (SDGs)
เป้าหมายที่ 7 พลังงานสะอาดที่ทุกคนเข้าถึงได้
ความเชื่อมโยง: โครงการเกี่ยวข้องกับการจัดการพลังงานในภาคอุตสาหกรรมอย่างมีประสิทธิภาพโดยใช้ปัญญาประดิษฐ์ พร้อมถ่ายทอดเทคโนโลยีให้วิศวกร
เป้าหมายย่อยที่ 7.3 — เพิ่มอัตราการปรับปรุงประสิทธิภาพการใช้พลังงานของโลกให้เพิ่มขึ้นเป็น 2 เท่า ภายในปี พ.ศ. 2573
ความเชื่อมโยง: การประยุกต์ใช้ AI ในการจัดการพลังงานช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงานในภาคอุตสาหกรรม
ตัวชี้วัดที่ 7.3.1 — ความเข้มของการใช้พลังงาน ที่สัมพันธ์กับพลังงานขั้นต้นและผลิตภัณฑ์มวลรวมภายในประเทศ (GDP)
ความเชื่อมโยง: การใช้ AI ในการจัดการพลังงานมีส่วนช่วยลดความเข้มข้นของพลังงานต่อหน่วย GDP
เป้าหมายที่ 9 อุตสาหกรรม นวัตกรรม และโครงสร้างพื้นฐาน
ความเชื่อมโยง: โครงการเป็นการประยุกต์ใช้เทคโนโลยี AI ในภาคอุตสาหกรรมและมีกลวิธีการถ่ายทอดเทคโนโลยีเพื่อส่งเสริมการรับรู้ของวิศวกร
เป้าหมายย่อยที่ 9.4 — ยกระดับโครงสร้างพื้นฐานและปรับปรุงอุตสาหกรรมเพื่อให้เกิดความยั่งยืนโดยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและการใช้เทคโนโลยีและกระบวนการทางอุตสาหกรรมที่สะอาดและเป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากขึ้น โดยทุกประเทศดำเนินการตามขีดความสามารถของแต่ละประเทศภายในปี พ.ศ. 2573
ความเชื่อมโยง: การใช้ AI ในการจัดการพลังงานช่วยยกระดับโครงสร้างพื้นฐานและปรับเปลี่ยนอุตสาหกรรมให้ยั่งยืนยิ่งขึ้น
ตัวชี้วัดที่ 9.4.1 — ปริมาณการปล่อยก๊าซคาร์บอนไดออกไซด์ต่อหน่วยมูลค่าเพิ่ม
ความเชื่อมโยง: การประยุกต์ใช้ AI ช่วยลดปริมาณการปล่อย CO2 ต่อหน่วยมูลค่าเพิ่มในภาคอุตสาหกรรม
เป้าหมายย่อยที่ 9.5 — เพิ่มพูนการวิจัยทางวิทยาศาสตร์ยกระดับขีดความสามารถทางเทคโนโลยีของภาคอุตสาหกรรมในทุกประเทศ โดยเฉพาะในประเทศกำลังพัฒนา และให้ภายในปี พ.ศ. 2573 มีการส่งเสริมนวัตกรรมและให้เพิ่มจำนวนผู้ทำงานวิจัยและพัฒนา ต่อประชากร 1 ล้านคน และเพิ่มค่าใช้จ่ายในการวิจัยและพัฒนาในภาครัฐและเอกชน
ความเชื่อมโยง: การวิจัยและพัฒนาระบบ AI สำหรับการจัดการพลังงานเป็นการลงทุนในนวัตกรรมเทคโนโลยีขั้นสูง
ตัวชี้วัดที่ 9.5.1 — สัดส่วนของค่าใช้จ่ายด้านการวิจัยและพัฒนา ต่อ GDP
ความเชื่อมโยง: โครงการนี้เป็นการลงทุนในด้าน R&D ด้านปัญญาประดิษฐ์และการจัดการพลังงาน
เป้าหมายที่ 13 การรับมือการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ
ความเชื่อมโยง: การจัดการพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพในภาคอุตสาหกรรมด้วย AI ช่วยลดการปล่อยก๊าซเรือนกระจก
เป้าหมายย่อยที่ 13.2 — บูรณาการมาตรการด้านการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศในนโยบาย ยุทธศาสตร์ และการวางแผนระดับชาติ
ความเชื่อมโยง: การใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพพลังงานในอุตสาหกรรมเป็นมาตรการสำคัญในการลดผลกระทบต่อสภาพภูมิอากาศ
ตัวชี้วัดที่ 13.2.2 — ปริมาณการปล่อยก๊าซเรือนกระจกรวม ต่อปี
ความเชื่อมโยง: การจัดการพลังงานอย่างชาญฉลาดด้วย AI ช่วยลดปริมาณก๊าซเรือนกระจกจากภาคอุตสาหกรรม