| 1 |
วัตถุประสงค์หลักของระบบหุ่นยนต์ที่กล่าวถึงในบทความคืออะไร
|
เพื่อดำเนินงานประกอบที่มีความแม่นยำสูง |
|
เหตุผลในการตอบ:
• ระบบหุ่นยนต์ในงานอุตสาหกรรมถูกออกแบบมาเพื่อเพิ่มความแม่นยำและลดข้อผิดพลาดในการประกอบชิ้นส่วน
• หุ่นยนต์สามารถทำงาน ซ้ำ ๆ ได้อย่างแม่นยำ และสามารถ ควบคุมตำแหน่ง ความเร็ว และแรงกดได้ดีกว่ามนุษย์
• การใช้หุ่นยนต์ช่วยให้ ลดความผิดพลาด ลดของเสีย และเพิ่มคุณภาพของการผลิต
🔹 ตัวเลือกอื่น ๆ ที่ไม่ถูกต้อง:
• “เพื่อให้การขนส่งสินค้าเป็นแบบอัตโนมัติ” → เป็นหน้าที่ของระบบอัตโนมัติในโลจิสติกส์ ไม่ใช่เป้าหมายหลักของหุ่นยนต์ในสายการผลิต
• “เพื่อเพิ่มความเร็วของสายการประกอบ” → แม้ว่าหุ่นยนต์สามารถเพิ่มความเร็วได้ แต่จุดเด่นหลักคือ ความแม่นยำและความสม่ำเสมอ
• “เพื่อลดการใช้พลังงานในโรงงาน” → หุ่นยนต์อาจช่วยให้ใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ แต่ไม่ใช่วัตถุประสงค์หลัก
• “เพื่อตั้งโปรแกรมหุ่นยนต์เพื่อความบันเทิง” → เกี่ยวข้องกับหุ่นยนต์เพื่อความบันเทิง (เช่น หุ่นยนต์ AI) ไม่ใช่หุ่นยนต์อุตสาหกรรม
|
📌 Automation & Precision Engineering (ระบบอัตโนมัติและวิศวกรรมความแม่นยำ)
• หุ่นยนต์อุตสาหกรรมสามารถทำงานที่ต้องการ ความละเอียดสูง และช่วยลด Human Error
📌 Industrial Robotics & Control Systems (ระบบควบคุมหุ่นยนต์อุตสาหกรรม)
• ใช้ เซ็นเซอร์ ระบบควบคุม และ AI เพื่อให้แน่ใจว่าการประกอบชิ้นส่วนมีความแม่นยำสูง
📌 งานวิจัยที่สนับสนุน:
1. Siciliano & Khatib (2016) - Springer Handbook of Robotics
• ศึกษาการใช้หุ่นยนต์ในอุตสาหกรรมการผลิต
2. Groover (2020) - Automation, Production Systems, and Computer-Integrated Manufacturing
• อธิบายบทบาทของหุ่นยนต์ในระบบประกอบชิ้นส่วน
3. IFR (International Federation of Robotics) Report (2022)
• รายงานว่าหุ่นยนต์ในโรงงานส่วนใหญ่มุ่งเน้นไปที่ ความแม่นยำและคุณภาพ มากกว่าความเร็ว
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 2 |
บทความกล่าวว่าอะไรคือความท้าทายที่สำคัญใน การประกอบหุ่นยนต์?
|
ป้องกันความล้มเหลวในการประกอบ เช่น การกัดเพลาและรู |
|
เหตุผลในการตอบ:
• การประกอบหุ่นยนต์ต้องการ ความแม่นยำสูงและการจัดการวัสดุอย่างมีประสิทธิภาพ
• ปัญหาคุณภาพของชิ้นส่วน, ความคลาดเคลื่อนของตำแหน่งประกอบ และการสิ้นเปลืองวัสดุ เป็นอุปสรรคสำคัญ
• Lean Manufacturing และ Six Sigma ใช้เพื่อลดความสูญเสียและเพิ่มคุณภาพการประกอบ
🔹 ตัวเลือกอื่น ๆ ที่ไม่ถูกต้อง:
• “ต้นทุนชิ้นส่วนหุ่นยนต์” → เป็นปัจจัยด้านต้นทุน ไม่ใช่ปัญหาหลักของการประกอบ
• “การตั้งโปรแกรมหุ่นยนต์ให้ทำงานพื้นฐาน” → เกี่ยวกับซอฟต์แวร์ ไม่ใช่ปัญหาการประกอบ
• “ตรวจสอบให้แน่ใจว่าหุ่นยนต์ทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมง” → เป็นเรื่องของการบำรุงรักษา (Maintenance)
• “การบูรณาการหุ่นยนต์กับเครื่องจักรที่มีอยู่” → เป็นปัญหาด้านระบบ ไม่ใช่ปัญหาหลักของการประกอบ
|
หลักคิดหรือทฤษฎีที่สนับสนุนคำตอบ:
📌 Lean Manufacturing & Six Sigma
📌 Assembly Line Optimization
📌 งานวิจัยที่สนับสนุน:
1. Groover (2020) - Automation, Production Systems, and Computer-Integrated Manufacturing
2. IFR (2022) - International Federation of Robotics Report
3. Toyota Production System (TPS) - Waste Reduction & Quality Control
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 3 |
จากบทความ ปลายนิ้วของมนุษย์มีบทบาทอย่างไรใน ระบบหุ่นยนต์
|
เป็นแบบจำลองสำหรับการออกแบบเซ็นเซอร์สัมผัสบนหุ่นยนต์ |
|
เหตุผลในการตอบ:
• ปลายนิ้วของมนุษย์มี ระบบประสาทสัมผัสที่ละเอียดอ่อน สามารถรับรู้แรงกด, แรงเสียดทาน และพื้นผิวได้อย่างแม่นยำ
• เซ็นเซอร์สัมผัสของหุ่นยนต์ (Tactile Sensors) ถูกออกแบบโดยเลียนแบบ กลไกการรับรู้ของปลายนิ้วมนุษย์
• เทคโนโลยีที่เกี่ยวข้อง ได้แก่ Force Sensors, Haptic Feedback, และ AI-based Touch Recognition
🔹 ตัวเลือกอื่น ๆ ที่ไม่ถูกต้อง:
• “ใช้สำหรับกดปุ่มบนแผงควบคุม” → เป็นการใช้งานพื้นฐาน ไม่ใช่บทบาทสำคัญของปลายนิ้วในหุ่นยนต์
• “ช่วยในการดึงข้อมูลของหุ่นยนต์อัตโนมัติ” → ปลายนิ้วไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการดึงข้อมูล
• “ความไวของพวกมันถูกพัฒนาให้ลื่นขึ้นในหุ่นยนต์” → ไม่ถูกต้อง เพราะความไวสัมผัสไม่ได้ถูกพัฒนาเพื่อความลื่น
• “ไม่เกี่ยวข้องกับการพัฒนาระบบหุ่นยนต์” → ไม่ถูกต้อง เพราะปลายนิ้วเป็นต้นแบบของเซ็นเซอร์สัมผัสในหุ่นยนต์
|
📌 Human Tactile Perception & Robotics (การรับรู้สัมผัสของมนุษย์และหุ่นยนต์)
📌 Bio-inspired Robotics & Haptic Feedback Systems
📌 งานวิจัยที่สนับสนุน:
1. Dahiya et al. (2010) - Tactile Sensing Technologies for Robotics
2. Johansson & Flanagan (2009) - Sensory coding in the fingertips
3. IEEE Transactions on Robotics (2022) - Advances in Haptic Sensors
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 4 |
วิธีการใดที่ใช้เพื่อหลีกเลี่ยงความล้มเหลวใน กระบวนการประกอบ
|
การตรวจสอบการบำรุงรักษาตามปกติ |
|
เหตุผลในการตอบ:
• การบำรุงรักษาตามปกติ (Preventive Maintenance) เป็นวิธีสำคัญในการลดความล้มเหลวในกระบวนการประกอบ
• ช่วย ตรวจจับข้อบกพร่องก่อนที่จะเกิดปัญหาใหญ่ และช่วยให้กระบวนการผลิตทำงานได้อย่างราบรื่น
• เทคนิคที่ใช้ ได้แก่ Predictive Maintenance (PM), Total Productive Maintenance (TPM) และ Condition Monitoring
🔹 ตัวเลือกอื่น ๆ ที่ไม่ถูกต้อง:
• “การใช้หุ่นยนต์ที่เร็วขึ้น” → หุ่นยนต์ที่เร็วขึ้นอาจช่วยเพิ่มประสิทธิภาพ แต่ไม่ได้ช่วยลดความล้มเหลว
• “การวัดข้อมูลแรงสัมผัส” → เกี่ยวข้องกับการควบคุมคุณภาพมากกว่าการลดความล้มเหลว
• “จ้างแรงงานมนุษย์มากขึ้น” → ไม่ได้ช่วยลดความล้มเหลว แต่อาจเพิ่มต้นทุน
• “การเพิ่มอุณหภูมิในโรงงาน” → ไม่มีความเกี่ยวข้องกับการลดความล้มเหลว |
📌 Total Productive Maintenance (TPM) - บำรุงรักษาเชิงรุก
📌 Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) - การวิเคราะห์ความล้มเหลว
📌 งานวิจัยที่สนับสนุน:
1. Moubray (1997) - Reliability-Centered Maintenance (RCM)
2. Nakajima (1988) - Introduction to TPM
3. IFR (2022) - Robotics and Preventive Maintenance Report
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 5 |
อะไรคือผลลัพธ์ของความสำเร็จในการรวมเทคโนโลยีที่กล่าวถึงเข้ากับ วิทยาการหุ่นยนต์
|
วงจรการพัฒนาผลิตภัณฑ์เร็วขึ้น |
|
เหตุผลในการตอบ:
• การผสานเทคโนโลยีกับ วิทยาการหุ่นยนต์ (Robotics Science) ช่วยให้การพัฒนาผลิตภัณฑ์เร็วขึ้นผ่าน Automation, AI, และ Machine Learning
• การออกแบบ การผลิต และการทดสอบ สามารถทำได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น
• หุ่นยนต์ช่วยลดข้อผิดพลาด เพิ่มคุณภาพ และ ปรับปรุงกระบวนการผลิตให้ยืดหยุ่นขึ้น
🔹 ตัวเลือกอื่น ๆ ที่ไม่ถูกต้อง:
• “ความต้องการการแทรกแซงของมนุษย์ลดลง” → เป็นผลลัพธ์หนึ่ง แต่ไม่ใช่ประโยชน์หลักที่ส่งผลต่อความเร็วในการพัฒนา
• “ลดต้นทุนการผลิต” → เป็นผลพลอยได้ แต่ไม่ใช่เป้าหมายหลักของการรวมเทคโนโลยีเข้ากับหุ่นยนต์
• “เพิ่มความคล่องตัวของหุ่นยนต์” → การเพิ่มความคล่องตัวของหุ่นยนต์เป็นประโยชน์ทางวิศวกรรม แต่ไม่เกี่ยวข้องโดยตรงกับการเร่งพัฒนาผลิตภัณฑ์
• “มีหุ่นยนต์มากขึ้นในบ้าน” → เป็นแนวโน้มการเติบโตของตลาด ไม่ใช่ผลลัพธ์โดยตรงจากการรวมเทคโนโลยี
|
หลักคิดหรือทฤษฎีที่สนับสนุนคำตอบ:
📌 Agile Manufacturing & Rapid Prototyping (การผลิตแบบยืดหยุ่นและต้นแบบรวดเร็ว)
📌 Industry 4.0 & Smart Factories (อุตสาหกรรม 4.0 และโรงงานอัจฉริยะ)
📌 งานวิจัยที่สนับสนุน:
1. Groover (2020) - Automation, Production Systems, and Computer-Integrated Manufacturing
2. IFR (2022) - Robotics & AI in Manufacturing Report
3. McKinsey Report (2021) - The Future of Robotics in Product Development
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 6 |
อุปกรณ์ใดใช้วัดการเคลื่อนไหวใน ระบบหุ่นยนต์
|
มาตรความเร่ง |
|
เหตุผลในการตอบ:
• มาตรความเร่ง (Accelerometer) เป็นอุปกรณ์หลักที่ใช้วัด อัตราการเปลี่ยนแปลงความเร็วของหุ่นยนต์
• ใช้สำหรับ ควบคุมการเคลื่อนไหว ปรับสมดุล และตรวจจับแรงกระแทกในระบบหุ่นยนต์
• Accelerometer + Gyroscope มักใช้ร่วมกันเพื่อช่วยใน Inertial Measurement Units (IMU)
🔹 ตัวเลือกอื่น ๆ ที่ไม่ถูกต้อง:
• “ไจโรสโคป” → ใช้ในการวัดการหมุน แต่ไม่ได้วัดการเคลื่อนที่เป็นเส้นตรง
• “โฟโตอิเล็กทริก” → ใช้สำหรับตรวจจับวัตถุ ไม่ใช่วัดการเคลื่อนที่
• “ตัวกันกระแทก” → ป้องกันแรงกระแทก แต่ไม่เกี่ยวกับการวัดการเคลื่อนที่
• “เซ็นเซอร์ GPS” → ใช้ระบุตำแหน่ง ไม่ใช่วัดการเคลื่อนที่ภายในหุ่นยนต์
|
หลักคิดหรือทฤษฎีที่สนับสนุนคำตอบ:
📌 Inertial Measurement Unit (IMU) - ระบบวัดแรงเฉื่อย
📌 Kinematics & Dynamics in Robotics - จลนศาสตร์และพลศาสตร์ของหุ่นยนต์
📌 งานวิจัยที่สนับสนุน:
1. Siciliano & Khatib (2016) - Springer Handbook of Robotics
2. IEEE Transactions on Robotics (2022) - Sensor Technologies for Motion Control
3. Groover (2020) - Automation, Production Systems, and Computer-Integrated Manufacturing
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 7 |
อุปกรณ์วัดแรงมีโครงสร้างอย่างไร
|
ผ่านชุดเกียร์ที่เชื่อมต่อถึงกัน |
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 8 |
เป้าหมายสูงสุดของการวิจัยที่กล่าวถึงใน บทความคืออะไร
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 9 |
การวัดแรง แก้ไขปัญหาเฉพาะด้านใดบ้าง
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 10 |
อุปกรณ์วัดความเคลื่อนไหวนำนวัตกรรมอะไรมาสู่ การประกอบหุ่นยนต์
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 11 |
ML ย่อมาจากอะไรในบริบทของ บทความ?
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 12 |
QSAR ตามที่กล่าวไว้ใน บทความคืออะไร
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 13 |
Machine Learning มีประโยชน์หลักในการค้นคว้ายาตาม บทความอย่างไร
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 14 |
จากบทความ ประเด็นใดที่เน้นในด้านวิชาการที่แตกต่างจาก อุตสาหกรรม
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 15 |
องค์กรใดที่ถูกกล่าวถึงว่ามีส่วนร่วมในการวิจัย ML และ AI ขั้นพื้นฐานใน บทความ
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 16 |
DMTA ย่อมาจากอะไรที่ใช้ใน บทความ
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 17 |
โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงด้านใดที่ได้รับการเน้นย้ำว่ามีความสำคัญเป็นพิเศษใน อุตสาหกรรมยา
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 18 |
บทความประเภทใดที่บทความกล่าวถึงว่ามีข้อมูลมากขึ้นต่อสาธารณะ
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 19 |
ชุดข้อมูลใดที่ถูกกล่าวถึงว่าเป็นเกณฑ์มาตรฐานสำหรับ Molecular Machine Learning
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|
| 20 |
ความท้าทายใดที่เกี่ยวข้องกับชุดข้อมูลจากแหล่งต่างๆ ตามที่กล่าวไว้ใน บทความ
|
|
|
|
|
7 |
-.50
-.25
+.25
เต็ม
0
-35%
+30%
+35%
|