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

Correlation-driven smart monitoring for legacy filling machines

Organization : Mahasarakham University. Department of Electrical and Computer Engineering
Email : 67010383003@msu.ac.th

Organization : Mahasarakham University. Department of Electrical and Computer Engineering
Email : 67010383005@msu.ac.th

Organization : Mahasarakham University. Department of Electrical and Computer Engineering
Email : chaiyong.s@msu.ac.th
LCSH: Industrial engineering -- Data processing
LCSH: Process control
LCSH: Supervisory control systems
LCSH: Regression analysis
LCSH: Industrial equipment -- Maintenance and repair
LCSH: Beverage industry -- Equipment and supplies
Abstract: This study investigates key process parameters affecting the speed of a legacy beverage filling machine by analyzing second-level sensor data collected via an existing SCADA/MQTT infrastructure. Correlation and regression analyses are applied to identify the most influential variables, particularly beer flow, CO₂ flow, and setpoint speed. The results confirm that flow-related parameters play a dominant role in determining line performance, while polynomial regression provides a more accurate representation of nonlinear process interactions than linear models. The findings offer practical guidelines for monitoring and diagnosing speed variations using a limited set of available sensors, without requiring major hardware upgrades. Overall, this work demonstrates how data-driven approaches can improve production reliability and provide a foundation for future predictive maintenance in brewery operations.
King Mongkut's University of Technology North Bangkok. Central Library
Address: BANGKOK
Email: library@kmutnb.ac.th
Created: 2025
Modified: 2026-03-25
Issued: 2026-03-25
บทความ/Article
application/pdf
BibliograpyCitation : In Electrical Engineering Academic Association (Thailand). 2025 International Conference on Power, Energy and Innovations (ICPEI 2025) (P06846). Bangkok : Electrical Engineering Academic Association (Thailand)
eng
©copyrights King Mongkut's University of Technology North Bangkok
RightsAccess:
ใช้เวลา
0.022838 วินาที

Kittiched Kaivijit
Title Contributor Type
Montagon Krutrarak
Title Contributor Type
Correlation-driven smart monitoring for legacy filling machines
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittiched Kaivijit;Montagon Krutrarak;Chaiyong Soemphol

บทความ/Article
Real-time machine data monitoring and alerting system for controlling defective work in the production process
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Montagon Krutrarak;Kittiched Kaivijit;Chaiyong Soemphol

บทความ/Article
Chaiyong Soemphol
Title Contributor Type
Algorithm to identify peaks in trading charts
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kritthanit Malathong;Jessada Konpang;Adisorn Sirikham;Phatsakul Thitimahatthanakusol;Wuttiwat kongrattanaprasert;Chaiyong Soemphol

บทความ/Article
Development of the function check stability of digital media receivers using interference mitigation techniques
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Pontakan Lhuangchon;Chaiyong Soemphol

บทความ/Article
A position control system for a single-port laparoscopic manipulating robot
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Amornthep Sonsilphong;Suphachoke Sonsilphong;Chaiyong Soemphol;Daranee Hormdee;Kovit Khampitak

บทความ/Article
Correlation-driven smart monitoring for legacy filling machines
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Kittiched Kaivijit;Montagon Krutrarak;Chaiyong Soemphol

บทความ/Article
Real-time machine data monitoring and alerting system for controlling defective work in the production process
มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ
Montagon Krutrarak;Kittiched Kaivijit;Chaiyong Soemphol

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 0
ภายนอกเครือข่าย ThaiLIS จำนวน 1,211
รวม 1,211 คน

More info..
นอก ThaiLIS = 18,784 ครั้ง
มหาวิทยาลัยสังกัดทบวงเดิม = 19 ครั้ง
มหาวิทยาลัยราชภัฏ = 1 ครั้ง
หน่วยงานอื่น = 1 ครั้ง
รวม 18,805 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 : 216.73.217.151