การศึกษาการออกแบบระบบจัดการข้อมูล
1(0-3-3)
วิชาบังคับก่อน : ENG35 2172 การจัดการและนำเสนอข้อมูลมหัต, ENG35 3171 การจัดเก็บ สื่อสาร และติดตามข้อมูล, ENG35 3173 การเรียนรู้ของเครื่องสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลทางวิศวกรรม, ENG35 3174 การมองเห็นของเครื่องจักร และ ENG35 3175 ปัญญาประดิษฐ์สำหรับการผลิตหรือกำลังเรียนอยู่
การบูรณาการความรู้และประสบการณ์จากหลักสูตรเบื้องต้นและสาขาที่เกี่ยวข้องในการดำเนินโครงการที่เน้นการจัดการข้อมูลในระบบการผลิตอัจฉริยะ โดยใช้เครื่องมือเทคโนโลยีสารสนเทศในการรวบรวมข้อมูลและแสดงข้อมูลจากอุปกรณ์ต่างๆ ในกระบวนการผลิต โครงการนี้เกี่ยวข้องกับการวิเคราะห์และ
ออกแบบระบบการจัดการข้อมูล การประมวลผลข้อมูล และการแสดงข้อมูลเพื่อให้แน่ใจว่าระบบเหล่านี้เหมาะสมกับการใช้งานจริงโดยใช้หลักการของวิทยาศาสตร์ข้อมูล การพัฒนาระบบเพื่อรองรับการตัดสินใจในกระบวนการผลิต รวมถึงการใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการผลิต ถือเป็นสิ่งสำคัญ โครงการนี้ยังรวมถึงการทดสอบและวิเคราะห์ผลการทดลองในแต่ละขั้นตอน การอภิปรายผลการค้นพบเพื่อปรับปรุงระบบ และการทำงานร่วมกันเป็นทีมที่มีการจัดการที่ดี นอกจากนี้ โครงการยังเน้นย้ำถึงการศึกษาและการนำเครื่องมือหรือความรู้ใหม่ๆ มาใช้ในการเรียนรู้ตลอดชีวิต
ผลสัมฤทธิ์การเรียนรู้
Data Management System Design Study
Prerequisite : ENG35 2172 Big Data Management and Visualization, ENG35 3171 Data Collection and Communication Technology, ENG35 3173 Machine Learning for Engineering Data Analytics and ENG35 3174 Machine Vision,
ENG35 3175 AI for Manufacturing or study concurrently.
The integration of knowledge and experience from prerequisite courses and related fields in the implementation of a project focused on data management in intelligent manufacturing systems, utilizing information technology tools for data collection and display from various devices in the production process. The project involves analyzing and designing data management systems, data processing, and data visualization to ensure they are suitable for real-world applications using principles of data science. The development of systems to support decision-making in the production process, including the use of artificial intelligence
for manufacturing, is key. The project also includes testing and analyzing experimental results at each stage, discussing the findings to refine the system, and working together as a well-organized team. Additionally, it emphasizes the study and adoption of new tools or knowledge for lifelong learning.
Learning Outcomes