Intelligent Collaborative Supply Chain Management on Artificial Intelligence Platform to Drive University Holding Company

Abstract

The purposes of this research were: 1) to synthesize processes of intelligent collaborative supply chain management on artificial intelligence platform to drive university holding company; 2) to design the system architecture of intelligent collaborative supply chain management on artificial intelligence platform to drive university holding company; 3) to develop intelligent collaborative supply chain management on artificial intelligence platform to drive university holding company; and 4) Evaluate the University Holding Companies implementation. The research sample includes 25 operational centers under the KMUTNB Techno Park, selected through purposive sampling.The results of the research were that:1. The synthesis of the processes of intelligent collaborative supply chain management on artificial intelligence platform to drive university holding company comprises four main components: 1) Supply Chain Management Components, 2) Supply Chain Management Processes, 3) Supply Chain Collaboration Components, and 4) Supply Chain Flows. This process works in conjunction with artificial intelligence technology. The result of the evaluation on the suitability of the processes of intelligent collaborative supply chain management on artificial intelligence platform to drive university holding company showed that it is at the highest level (mean = 4.78, S.D. = 0.29).2. The design of the architecture for intelligent collaborative supply chain management on artificial intelligence platform to drive university holding company is divided into six main parts: 1) Users, 2) Smart device, 3) User interface, 4) Collaborative Supply Chain Management Processes, 5) Artificial Intelligence Platform, and 6) University Holding Company. The result of the evaluation on the suitability of the developed system architecture of intelligent collaborative supply chain management on artificial intelligence platforms to drive university holding company showed that it is at the highest level (mean = 4.73, S.D. = 0.30).3. The evaluation of the developed platform for intelligent collaborative supply chain management on artificial intelligence platform to drive university holding company by experts assessed the platform's performance in five aspects: 1) The ability to work according to user needs. The average level of suitability is at the highest level (mean = 4.68, S.D. = 0.48), 2) Functional aspects according to the system function. The average level of suitability is at the highest level (mean = 4.86, S.D. = 0.38), 3) System ease of use. The average level of suitability is the highest (mean = 4.95, S.D. = 0.13), 4) In terms of system performance, the average level of suitability is at the highest level (mean = 4.69, S.D. = 0.42), and 5) Information security in the system. The average level of suitability is at the highest level (mean = 4.88, S.D. = 0.30). The results of the analysis of model performance indicators are as follows: 1) Precision, 89 percent; 2) Recall, 80 percent; and 3) F1-Score, 84 percent.4. The overall assessment of university holding company implementation based on expert evaluation and key performance indicators showed that the system was rated at the highest level (mean = 4.80, S.D. = 0.32).

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ (1) เพื่อสังเคราะห์กระบวนการการจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบร่วมมืออัจฉริยะบนแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สู่การขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์ (2) เพื่อออกแบบสถาปัตยกรรมการจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบร่วมมืออัจฉริยะบนแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สู่การขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์ (3) เพื่อพัฒนาแพลตฟอร์มการจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบร่วมมืออัจฉริยะบนแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สู่การขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์ (4) เพื่อประเมินการขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์กลุ่มตัวอย่างที่ใช้ในงานวิจัยคือ ศูนย์ปฏิบัติการภายใต้อุทยานเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ จำนวน 25 ศูนย์ โดยการเลือกแบบเจาะจงผลการวิจัยพบว่า1. ผลการสังเคราะห์กระบวนการการจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบร่วมมืออัจฉริยะบนแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สู่การขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์ ประกอบด้วยกระบวนการหลัก 4 องค์ประกอบ ได้แก่ 1) องค์ประกอบการจัดการห่วงโซ่อุปทาน 2) กระบวนการจัดการห่วงโซ่อุปทาน 3) องค์ประกอบการทำงานร่วมกันในห่วงโซ่อุปทาน และ 4) การไหลของห่วงโซ่อุปทาน ที่ทำงานร่วมกับเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ผลประเมินความเหมาะสมของกระบวนการการจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบร่วมมืออัจฉริยะบนแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สู่การขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์ พบว่าในภาพรวมอยู่ในระดับมากที่สุด (ค่าเฉลี่ย = 4.78, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.29)2. ผลการออกแบบสถาปัตยกรรมการจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบร่วมมืออัจฉริยะบนแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สู่การขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์ แบ่งการทำงานออกเป็น 6 ส่วนหลัก ได้แก่ 1) ส่วนผู้ใช้งานระบบ 2) สมาร์ทดีไวซ์ 3) ส่วนต่อประสานกับผู้ใช้งาน 4) กระบวนการการจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบร่วมมือ 5) แพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์ 6) การขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์ โดยผลการการประเมินความเหมาะสมของสถาปัตยกรรมการจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบร่วมมืออัจฉริยะบนแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สู่การขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์ในด้านองค์ประกอบรวมที่พัฒนาขึ้นนั้น พบว่า มีความเหมาะสมอยู่ในระดับมากที่สุด (ค่าเฉลี่ย = 4.73, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.30)3. ผลการประเมินผลการพัฒนาแพลตฟอร์มการจัดการห่วงโซ่อุปทานแบบร่วมมืออัจฉริยะบนแพลตฟอร์มปัญญาประดิษฐ์สู่การขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์จากผู้เชี่ยวชาญประเมินประสิทธิภาพการทำงานของแพลตฟอร์ม 5 ด้าน ได้แก่ 1) ด้านความสามารถในการทำงานตามความต้องการผู้ใช้ มีค่าเฉลี่ยความเหมาะสมอยู่ในระดับมากที่สุด (ค่าเฉลี่ย = 4.68, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.48) 2) ด้านการทำงานได้ตามฟังก์ชันของแพลตฟอร์ม มีค่าเฉลี่ยความเหมาะสมอยู่ในระดับมากที่สุด ( ค่าเฉลี่ย = 4.86, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.38) 3) ด้านความง่ายต่อการใช้งานแพลตฟอร์ม มีค่าเฉลี่ยความเหมาะสมอยู่ในระดับมากที่สุด ( ค่าเฉลี่ย = 4.95, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.13) 4) ด้านประสิทธิภาพของแพลตฟอร์มมีค่าเฉลี่ยความเหมาะสมอยู่ในระดับมากที่สุด ( ค่าเฉลี่ย = 4.69, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.42) และ 5) ด้านการรักษาความปลอดภัยของข้อมูลในแพลตฟอร์มมีค่าเฉลี่ยความเหมาะสมอยู่ในระดับมากที่สุด ( ค่าเฉลี่ย = 4.88, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.30) ผลการวิเคราะห์ค่าชี้วัดประสิทธิภาพของโมเดลมีดังนี้ 1) ความแม่นยำ คิดเป็นร้อยละ 89 2) ความครอบคลุม คิดเป็นร้อยละ 80 และ 3) ความสมดุลระหว่างความแม่นยำและความครอบคลุม คิดเป็นร้อยละ 844. ผลการประเมินการขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์จากผู้เชี่ยวชาญประเมินประสิทธิภาพตามตัวชี้วัดด้านการขับเคลื่อนมหาวิทยาลัยร่วมลงทุนเชิงพาณิชย์ พบว่า มีค่าเฉลี่ยความเหมาะสมอยู่ในระดับมากที่สุด ( ค่าเฉลี่ย = 4.80, ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน = 0.32)