แจ้งเอกสารไม่ครบถ้วน, ไม่ตรงกับชื่อเรื่อง หรือมีข้อผิดพลาดเกี่ยวกับเอกสาร ติดต่อที่นี่ ==>
หากไม่มีอีเมลผู้รับให้กรอก thailis-noc@uni.net.th ติดต่อเจ้าหน้าที่เจ้าของเอกสาร กรณีเอกสารไม่ครบหรือไม่ตรง

Exploring the framework of automotive service accuracy problem solving skills using artificial intelligence technique

Organization : Nakhon Si Thammarat Rajabhat University. Faculty of Industrial Technology
keyword: Automotive Mechatronics System
ThaSH: Artificial Intelligence
; Automotive Service Accuracy
ThaSH: Problem Solving
; Problem Solving Skills
Abstract: With the rapid growth of automotive mechatronics system, automotive service accuracy problem-solving skills has become standards continuously improve on customer demands, enhancing accuracy, reliability maintenance, safety, and maintenance cost. Artificial Intelligence (AI) technique have the potentially to perform operations for enhancing the learning and decision making by special emphasis on human cognitive processes. The objective of this research was to explore the framework of automotive service accuracy problem-solving skills based on artificial intelligence technique for Electronics Concentrated Engine Control System (ECCS) fault diagnosis as perceived by experts. The research methodology was qualitative research, which was conducted by focus-group interviews. The participants were 15 among automotive service experts from Nissan Training Center, Nissan Motors (Thailand) and Nissan Surat Piya (Nakhon Si Thammarat). Data was analyzed by the experts’ explorations of three basic tasks of automotive service accuracy problem-solving skills using artificial intelligence technique in ECCS fault diagnosis. The research found that these four themes covered a total of 4 themes and 12 sub-themes. Moreover, the data-driven were complementarily of automotive service technicians and AI technique in real-world situations decision-making. The famous machine learning algorithms are dealing to combine ANN and SVM methods tend to perform better for new applications. The proposed ASAPSS framework demonstrated a significant performance improvement of automotive service technicians for Nissan Motor (Thailand) and among undergraduate mechanical engineering students.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2020
Modified: 2020-05-26
Issued: 2020-05-26
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In King Mongkut's University of Technology North Bangkok Faculty of Technical Education. The 7th International Conference on Technical Education 2020 (ICTechED 7th) (p.249-254). Bangkok : King Mongkut's University of Technology North Bangkok
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ลำดับที่.ชื่อแฟ้มข้อมูล ขนาดแฟ้มข้อมูลจำนวนเข้าถึง วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1 ICTechED 7thpp.249-254.pdf 744.04 KB29 2026-05-26 18:16:01
ใช้เวลา
0.019813 วินาที

W. Sudsomboon
Title Contributor Type
Exploring the framework of automotive service accuracy problem solving skills using artificial intelligence technique
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
W. Sudsomboon

บทความ/Article
Copyright 2000 - 2026 ThaiLIS Digital Collection Working Group. All rights reserved.
ThaiLIS is Thailand Library Integrated System
สนับสนุนโดย สำนักงานบริหารเทคโนโลยีสารสนเทศเพื่อพัฒนาการศึกษา
กระทรวงการอุดมศึกษา วิทยาศาสตร์ วิจัยและนวัตกรรม
328 ถ.ศรีอยุธยา แขวง ทุ่งพญาไท เขต ราชเทวี กรุงเทพ 10400 โทร. โทร. 02-232-4000
กำลัง ออน์ไลน์
ภายในเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 2,652
รวม 2,653 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 152,301 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 531 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 414 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคล = 63 ครั้ง
มหาวิทยาลัยเอกชน = 41 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 7 ครั้ง
มหาวิทยาลัยการกีฬาแห่งชาติ = 5 ครั้ง
สถาบันพระบรมราชชนก = 4 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสงฆ์ = 2 ครั้ง
รวม 153,368 ครั้ง
Database server :
Version 2.5 Last update 1-06-2018
Power By SUSE PHP MySQL IndexData Mambo Bootstrap
มีปัญหาในการใช้งานติดต่อผ่านระบบ UniNetHelp


Server : 8.199.134
Client : Not ThaiLIS Member
From IP : 216.73.216.60