Please use this identifier to cite or link to this item: http://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/79901
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorอรรถพล สมุทคุปติ์-
dc.contributor.authorหทัยปรีย์ งูเขียวen_US
dc.date.accessioned2024-07-28T08:39:51Z-
dc.date.available2024-07-28T08:39:51Z-
dc.date.issued2567-04-19-
dc.identifier.urihttp://cmuir.cmu.ac.th/jspui/handle/6653943832/79901-
dc.description.abstractThis research aims to study and collect data on the production process for wire mesh factories to be able to track the operating status of machines in the production process in time. By developing a system for receiving and sending data on the operating status of machines in the beaming process. The researcher installed a tension sensor to receive tension variables. There are 2 LoRa devices used to receive and send tension data from the sensors. The LoRa sender is connected to a tension sensor. It is the one that takes the data from the tension sensor and sends it to the LoRa receiver. The LoRa receiver has an ESP32 board that will send the tension to the database server. It uses an API to pull the data into the database. Google sheet where data will be extracted and analyzed the data from the tension obtained. The researcher determines the hypothesis of the operation of the machine from the data obtained by when the machine stops working, determining the tension value to be equal to 0% for more than 2 minutes will calculate the length of time the machine has stopped working and the length of time the machine can work. When the tension value starts to be abnormal less than 40% and greater than 60% and does not on the standard may cause machine malfunctions. There is a notification via the Line application so that the maintenance department and related agencies can hurry and fix it in time. Therefore, from the analysis of the data results, the variables are the duration that the machine works and the period that the machine stops working. Therefore, the obtained variable values are used to calculate MTBF, MTTR, and Availability values. Then, these variable values are displayed in a report on the Dashboard using Looker Studio so that production status can be tracked and analyzed to solve problems in time.en_US
dc.language.isootheren_US
dc.publisherเชียงใหม่ : บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเชียงใหม่en_US
dc.subjectอุตสาหกรรมลวดตะแกรงen_US
dc.subjectลวดตะแกรงen_US
dc.titleการพัฒนาระบบติดตามสถานะการผลิตแบบเรียลไทม์ในอุตสาหกรรมลวดตะแกรงen_US
dc.title.alternativeDevelopment of real time production status monitoring system in wire mesh industryen_US
dc.typeThesis
thailis.controlvocab.thashเครื่องจักรกลในอุตสาหกรรม -- ระบบติดตาม-
thailis.controlvocab.thashอุตสาหกรรมโรงงาน-
thailis.controlvocab.thashลวด -- การผลิต-
thailis.controlvocab.thashกรรมวิธีการผลิต-
thailis.controlvocab.thashอินเทอร์เน็ต-
thesis.degreemasteren_US
thesis.description.thaiAbstractงานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อศึกษาและจัดเก็บข้อมูลกระบวนการผลิตให้กับโรงงานผลิตลวดตาข่ายให้สามารถติดตามสถานะการทำงานของเครื่องจักรในกระบวนการผลิตได้อย่างทันท่วงที ด้วยการพัฒนาระบบรับและส่งข้อมูลการทำงานของเครื่องจักรในกระบวนการดึง งานวิจัยฉบับนี้ ผู้วิจัยได้ทำการติดตั้งเซนเซอร์วัดแรงดึงรับค่าตัวแปรแรงดึง โดยมี LoRa 2 ตัว ที่ใช้ในการรับ-ส่งข้อมูลแรงดึงจากเซนเซอร์ ได้แก่ LoRa ตัวส่ง ถูกเชื่อมต่อกับเซนเซอร์วัดแรงดึง เป็นตัวที่นำข้อมูลจากเซนเซอร์วัดแรงดึงส่งไปยัง LoRa ตัวรับ สำหรับ LoRa ตัวรับ จะมีบอร์ด ESP32 ที่จะนำค่าแรงดึงส่งไปยัง Server ฐานข้อมูล โดยจะใช้ API ในการดึงข้อมูลไปยังฐานข้อมูลที่เป็น Google sheet โดยจะมีการดึงข้อมูล และวิเคราะห์ข้อมูลจากค่าแรงดึงที่ได้ ทางผู้วิจัยกำหนดสมมุติฐานการทำงานของเครื่องจักรจากข้อมูลที่ได้โดยที่ เมื่อเครื่องจักรหยุดทำงาน กำหนดให้ค่าแรงดึงเทียบเท่าระดับ 0% มากกว่า 2 นาที จะทำให้สามารถหาระยะเวลาที่เครื่องจักรหยุดทำงาน และ หาระยะเวลาที่เครื่องจักรทำงานได้ และเมื่อค่าแรงดึง เริ่มผิดปกติ ไม่เป็นไปตามมาตรฐานมีค่าเทียบเท่าระดับน้อยกว่า 40% และมากกว่า 60% อาจทำให้เกิดความผิดปกติของเครื่องจักรในกระบวนการดึงลวด อีกทั้งยังมีการแจ้งเตือนผ่าน application Line เพื่อให้หน่วยงานซ่อมบำรุงและหน่วยงานที่เกี่ยวข้องรีบเข้าไปแก้ไขได้ทันเวลา ดังนั้นจากการวิเคราะห์ผลข้อมูลจะได้ค่าตัวแปร ได้แก่ ระยะเวลาที่เครื่องจักรทำงาน และระยะเวลาที่เครื่องจักรหยุดทำงาน ซึ่งสามารถนำตัวแปรดังกล่าวมาคำนวณหาค่า MTBF MTTR และ Availability จากนั้นนำค่าตัวแปรเหล่านี้มาแสดงรูปแบบรายงานผลบน Dashboard โดยใช้ Looker studio เพื่อสามารถติดตามสถานะการผลิตและนำไปวิเคราะห์เพื่อแก้ไขปัญหาได้อย่างทันท่วงทีen_US
Appears in Collections:ENG: Theses

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
620631113-Hathaipree Ngukhiew.pdf5.12 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy


Items in CMUIR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.