8 research outputs found
Comparative Analysis of CVaR Newsvendor and Traditional Inventory Management Models: An Empirical Study in the Electric Vehicle Industry
Get PDFThis comparative study examines inventory decision-making performance using the Conditional Value at Risk (CVaR) extended newsvendor model versus the traditional newsvendor framework. The analysis employs actual monthly sales data from the electric vehicle industry across diverse market scenarios. Electric vehicle supply chains face significant challenges from demand volatility and tail risk—the potential for extreme events that adversely affect supply chain operations. This research evaluates how the two models perform in the face of these market challenges, providing insights to inform improved inventory decisions in unpredictable environments. The paper introduces the CVaR criterion, along with risk and loss-aversion parameters derived from traditional models, to enhance risk-control capabilities and decision robustness. Three distinct market scenarios—normal, high-demand, and low-demand conditions—were established. Python was used to determine optimal order quantities, complemented by a sensitivity analysis examining parameter variations. Findings indicate that the CVaR-extended newsvendor model outperforms traditional approaches, particularly in terms of fitting accuracy. The model demonstrates effectiveness in reducing fluctuations in ordering strategy during peak-demand scenarios, as measured by the root-mean-square absolute error (RMSAE), and in maintaining stability under extreme conditions. This capability substantially enhances the management of both stockout and inventory backlog risks. The model demonstrates validated applicability and robustness within high-uncertainty environments characteristic of risk-intensive sectors. Research findings establish a more adaptable optimization framework for inventory management, with practical significance for industries facing challenging risk conditions
ANNs in ABC Multi-driver Optimization Based on Thailand Automotive Industry
Get PDFThe purpose of this research was to develop a method for Activity Based Costing (ABC) that provided accurate product production costs. ABC using Single Driver Activity Based Costing (SDABC) can result in distortion of the cost. A more accurate ABC cost calculation based on multiple cost drivers (CDs) in each activity has been devised and proven by considering the various cost drivers using the correlation coefficient or R2. The application of artificial neural networks (ANNs) to choose the CDs is Multiple Drivers Activity Based Costing (MDABC). The ANNs choose the CDs by algorithms including Multilayer Perceptron and Back-propagation. The transfer function for hidden layers is the Log-Sigmoid Function and for the output layer is the Pure Linear transfer function. The results have demonstrated that using MDABC results in more accurate cost calculations than when using SDABC. The study found that both of the extended ABC method, SDABC and MDABC provide more accurate actual cost of production, and both are applicable to products with low turnover or those in a state of loss condition. However, MDABC is better used in situations which include a variety of production activities, while the SDABC method is best used in situations of the factory operations not being very complex. Overall, the resolution, or accuracy, of the calculated production costs is better using the MDABC method, but is more complicated in its use and operation. Computer-based ANNs overcome this problem of complexity
การศึกษาความต้องการทางเทคโนโลยีด้านวิศวกรรมของผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ไทย ภายใต้ข้อตกลงเขตการค้าเสรีอาเซียน
Get PDF การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาความต้องการทางเทคโนโลยีด้านวิศวกรรมสำหรับผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ไทยภายใต้ข้อตกลงเขตการค้าเสรีอาเซียน (ASEAN Free Trade Area: AFTA) โดยการสำรวจกลุ่มผู้ประกอบการผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ขนาดกลางและขนาดย่อมที่อยู่ในลำดับที่ 2 และลำดับที่ 3 ของห่วงโซ่อุตสาหกรรมชิ้นส่วนยานยนต์ไทย และเป็นกลุ่มผู้ผลิตในสามองค์ประกอบได้แก่ กลุ่มระบบห้ามล้อและกันสะเทือน กลุ่มการตกแต่งภายใน และกลุ่มการตกแต่งภายนอก รวมทั้งสิ้น 186 แห่ง การวิจัยครั้งนี้เริ่มจากศึกษาสภาวะการแข่งขันในปัจจุบันของอุตสาหกรรมชิ้นส่วนยานยนต์ไทย และนำองค์ความรู้มาสร้างแบบสอบถามเพื่อทำการวิจัยเชิงสำรวจในการเก็บรวบรวมข้อมูลเชิงลึก และแบบสอบถามถูกประเมินโดยผู้เชี่ยวชาญทางด้านอุตสาหกรรมชิ้นส่วนยานยนต์ ผลการวิจัยพบว่า สถานประกอบการที่ให้การตอบแบบสอบถามกลับมาทั้งหมด 69 แห่ง ซึ่งให้ค่าความเชื่อมั่นในระดับร้อยละ 90 และพบว่าตำแหน่งการปฏิบัติงานของผู้ตอบแบบสอบถามส่วนใหญ่อยู่ในระดับผู้จัดการ ผู้จัดการทั่วไปและกรรมการผู้จัดการ รวมกันถึงร้อยละ 72.5 โดยส่วนใหญ่แล้วสถานประกอบการประสบปัญหาการขาดแคลนแรงงานฝีมือมากถึงร้อยละ 62.3 และสถานประกอบการส่วนใหญ่ร้อยละ 65.2 ไม่มีการเสริมสร้างตราผลิตภัณฑ์เป็นของตนเอง นอกจากนั้นยังพบว่า กลุ่มระบบห้ามล้อและกันสะเทือน และกลุ่มตกแต่งภายใน มีความต้องการทางเทคโนโลยีด้านวิศวกรรมที่เร่งด่วนอย่างมีนัยสำคัญ และกลุ่มตกแต่งภายนอกมีความต้องการทางด้านวิศวกรรมที่ไม่เร่งด่วนอย่างมีนัยสำคัญ โดยลำดับความต้องการทางเทคโนโลยีด้านวิศวกรรมสามารถแบ่งออกเป็น 5 ด้าน ได้แก่ วิศวกรรมแม่พิมพ์ร้อยละ 56.5 วิศวกรรมดิจิทัลร้อยละ 53.6 การขึ้นรูปเหล็กกล้าความเค้นสูงร้อยละ 34.8 การขึ้นรูปชิ้นส่วนอลูมิเนียมร้อนละ 30.4 และพลาสติกวิศวกรรมร้อยละ 27.5 นอกจากนั้น ผลการวิจัยครั้งนี้ยังได้เสนอแนะการบูรณาการความร่วมมือจากภาครัฐ ภาคการศึกษา และภาคเอกชน เพื่อจัดลำดับในการให้ความช่วยเหลือแก่ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ไทยต่อไป
คำสำคัญ: ความต้องการทางเทคโนโลยีด้านวิศวกรรม ผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ไทย ผู้ประกอบการขนาดกลางและขนาดย่อม เขตการค้าเสรีอาเซียน
This research aimed to study the engineering technology needs for Thai auto-part manufacturers under ASEAN Free Trade Area (AFTA) agreement. We surveyed the small and medium enterprises (SMEs) in tier 2 and tier 3 in Thai auto-part industrial chain which fell into 3 main groups (break/suspension system, internal decoration, external decoration), 186 companies. Then, we established a questionnaire based on what we found in the first step. The questionnaire was evaluated by experts in Thai auto-part industry. The results of the study showed that questionnaire was sent back by 69 companies. The majority of manufacturers do not have their own brands, up to 65.2 %, and do lacking of skilled workforce, up to 62.3 %. Moreover, we found that the group of break/suspension system and internal decoration are needed to improve hastily; whilst the external decoration group is not. In addition, the researcher found that the 5 core technologies that Thai auto-part manufactures should recognize can be arranged as follows: mold/die engineering 56.3 %, digital engineering 53.6 %, high tensile strength steel forming 34.8 %, aluminum parts forming 30.4 %, and engineering plastics 27.5 %. This research also recommended the integrated working among government, academic, and private sectors in order to accomplish the mission.
Keywords: Engineering Technology Demands, Thai Auto-part Manufactures, SMEs, ASEAN Free Trade Are
Understanding Participation in Online Courses
No full textThis chapter reports the results of the case study of online interaction. Prior to conducting the case study, the author conducted a pre-study to understand how students and instructors view the problems they face in online courses. After that, the author used Hillman et al. and Moore’s four types of interaction and Henri’s analytical model as a framework to guide the investigation in order to understand the nature of interaction in an online course. The results of this study showed that combination three of the types of interaction and the analytical model help teaching and learning become more effective. Furthermore, this study provides recommendations and practices that would be helpful for online instructors to design and deliver online courses effectively.</jats:p
Understanding Participation in Online Courses
No full textThis chapter reports the results of the case study of online interaction. Prior to conducting the case study, the author conducted a pre-study to understand how students and instructors view the problems they face in online courses. After that, the author used Hillman et al. and Moore’s four types of interaction and Henri’s analytical model as a framework to guide the investigation in order to understand the nature of interaction in an online course. The results of this study showed that combination three of the types of interaction and the analytical model help teaching and learning become more effective. Furthermore, this study provides recommendations and practices that would be helpful for online instructors to design and deliver online courses effectively. </jats:p
การวิเคราะห์โรคเหี่ยวของใบสับปะรดด้วยการประมวลผลภาพและโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันAn Analysis of Pineapple Leaf Wilt by Image Processing and Convolutional Neural Network
No full textงานวิจัยนี้ได้นำเสนอวิธีการนำภาพถ่ายดิจิทัลมาประยุกต์ใช้ในด้านการเกษตรเพื่อวิเคราะห์โรคเหี่ยวของใบสับปะรดด้วยการใช้ภาพถ่ายดิจิทัล โดยมีขั้นตอนในการวิจัย 3 ขั้นตอน ดังนี้ ขั้นตอนที่ 1 ข้อมูลภาพ (Input Image) ขั้นตอนที่ 2 การฝึกฝนและเรียนรู้ (Train Image) และขั้นตอนที่ 3 การทดสอบระบบ (Test Image) ในงานวิจัยนี้ใช้ภาพถ่ายดิจิทัลจากการถ่ายด้วยสมาร์ทโฟน กล้องถ่ายภาพมีความละเอียด 12 ล้านพิกเซล โดยการนำภาพถ่ายดิจิทัลเข้าสู่ระบบที่พัฒนาขึ้นเพื่อให้ระบบได้ทำการฝึกฝนเรียนรู้ ใช้ภาพถ่ายดิจิทัลจำนวน 865 ภาพ ภาพที่นำเข้าไปในระบบมีการแบ่งภาพออกเป็น 4 คลาส ได้แก่ คลาสเต็มใบ คลาสปลายใบ คลาสกลางใบและคลาสโคนใบ และกำหนดให้เครื่องได้เรียนรู้ซ้ำ ๆ จำนวน 10 รอบ ส่วนในขั้นตอนของการทดสอบระบบ ผู้วิจัยใช้ภาพถ่ายดิจิทัลที่ไม่ได้ผ่านการประมวลผลภาพ เพื่อใช้สำหรับทดสอบความถูกต้องของระบบ ซึ่งการวิจัยพบว่า ระบบการวิเคราะห์โรคเหี่ยวของใบสับปะรดด้วยการประมวลผลภาพถ่ายดิจิทัลและโครงข่ายประสาทเทียมแบบคอนโวลูชันที่พัฒนาขึ้น สามารถวิเคราะห์ภาพถ่ายที่เป็นโรคเหี่ยวของใบสับปะรดได้ค่าความถูกต้องสูงถึง 98.96%This research presented a method for applying digital photographs to agriculture for the analysis of pineapple leaf wilt by using digital photographs. There were 3 steps in the research as follows: step 1: Input Image, step 2: Train Image, and step 3: System Test. The research used digital photos taken with a smartphone that the camera had a resolution of 12 megapixels. All 865 digital photos were brought into a system developed for practicing learning. The images imported into the system were divided into 4 classes: full leaf class, tip class, mid leaf class, and base leaf class. The machine was set to learn repeatedly for 10 rounds in the process of testing the system. The researchers used unprocessed digital photographs and used them to test the correctness of the system. The research revealed an analysis of pineapple leaf wilt by digital image processing and a convolutional neural network, it was able to analyze photos with wilt of pineapple leaves with an accuracy of 98.96%
Approaching low liver iron burden in chelated patients with non-transfusion-dependent thalassemia: the safety profile of deferasirox
Get PDFObjective: Patients with non-transfusion-dependent thalassemia (NTDT) often develop iron overload and related complications, and may require iron chelation. However, the risk of over-chelation emerges as patients reach low, near-normal body iron levels and dose adjustments may be needed. In the THALASSA study, the threshold for chelation interruption was LIC <3 mg Fe/g dw (LIC<3); 24 patients receiving deferasirox for up to 2 yr reached this target. A post hoc analysis was performed to characterize the safety profile of deferasirox as these patients approached LIC<3. Methods: THALASSA was a randomized, double-blind, placebo-controlled study of two deferasirox regimens (5 and 10 mg/kg/d) versus placebo in patients with NTDT. Patients randomized to deferasirox or placebo in the core could enter a 1-yr extension, with all patients receiving deferasirox (extension starting doses based on LIC at end-of-core and prior chelation response). The deferasirox safety profile was assessed between baseline and 6 months before reaching LIC<3 (Period 1), and the 6 months immediately before achieving LIC<3 (Period 2). Results: Mean ± SD deferasirox treatment duration up to reaching LIC<3 was 476 ± 207 d, and deferasirox dose was 9.7 ± 3.0 mg/kg/d. The exposure-adjusted AE incidence regardless of causality was similar in periods 1 (1.026) and 2 (1.012). There were no clinically relevant differences in renal and hepatic laboratory parameters measured close to the time of LIC<3 compared with measurements near the previous LIC assessment. Conclusions: The deferasirox safety profile remained consistent as patients approached the chelation interruption target, indicating that, with appropriate monitoring and dose adjustments in relation to iron load, low iron burdens may be reached with deferasirox with minimal risk of over-chelation
Clinical profiles of multiple myeloma in Asia-An Asian Myeloma Network study
No full text10.1002/ajh.23731American Journal of Hematology897751-756AJHE
