Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)
Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)
Intelligent maintenance system for hotel operation management
Year (A.D.)
2024
Document Type
Thesis
First Advisor
สุกรี สินธุภิญโญ
Second Advisor
อัจฉรา จันทร์ฉาย
Faculty/College
Graduate School (บัณฑิตวิทยาลัย)
Degree Name
วิทยาศาสตรดุษฎีบัณฑิต
Degree Level
ปริญญาเอก
Degree Discipline
ธุรกิจเทคโนโลยีและการจัดการนวัตกรรม
DOI
10.58837/CHULA.THE.2024.1399
Abstract
วิทยานิพนธ์ฉบับนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาแนวทางการสร้างระบบบำรุงรักษาสำหรับการจัดการการดำเนินงานโรงแรมในประเทศไทย ผ่านการศึกษาปัจจัยที่เกี่ยวข้อง ทดสอบต้นแบบ ประเมินการยอมรับจากผู้ใช้งาน และวิเคราะห์ความเป็นไปได้ทางการตลาด งานวิจัยนี้ใช้วิธีการวิจัยเชิงพัฒนาผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลทุติยภูมิจากวรรณกรรมและข้อมูลปฐมภูมิจากการวิจัยเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ เริ่มต้นจากการสัมภาษณ์ผู้เชี่ยวชาญ 15 คน และเก็บข้อมูลจากแบบสอบถาม 455 ชุด ร่วมกับการวิเคราะห์สายคุณค่าและการหารากสาเหตุของปัญหา ปัจจัยสำคัญที่พบ ได้แก่ การออกแบบระบบ คุณลักษณะของใบสั่งงาน การจัดสรรงาน การวางแผนงาน คุณภาพบุคลากร และความพร้อมของเครื่องมือ ส่วนตัวชี้วัดประสิทธิภาพ ได้แก่ ระยะเวลา ต้นทุน การจัดการข้อมูล และคุณภาพบริการ ข้อมูลที่ได้ถูกนำมาพัฒนาต้นแบบระบบบำรุงรักษา โดยใช้หลักการหาค่าที่เหมาะสมที่สุดแบบหลายวัตถุประสงค์และการเรียนรู้ด้วยเครื่อง เพื่อช่วยจัดกลุ่มข้อมูลให้สอดคล้องกับบริบทของโรงแรม จากนั้นนำไปทดสอบในโรงแรมต้นแบบ 5 แห่ง และปรับปรุงตามคำแนะนำของผู้ใช้งาน 15 คน เมื่อทดลองใช้งานจริง ผู้ใช้งาน 36 คนให้การยอมรับระบบสูงถึงร้อยละ 94.44 การศึกษาความเป็นไปได้ในเชิงพาณิชย์แสดงให้เห็นว่าระบบมีศักยภาพในตลาด โดยมีระยะเวลาคืนทุนประมาณ 2 ปี 1 เดือน
Other Abstract (Other language abstract of ETD)
This thesis examines the development of a maintenance system for hotel operations in Thailand, focusing on key factors, prototype testing, user acceptance, and commercial feasibility. The research employs a developmental methodology, combining secondary data analysis with primary data from 15 expert interviews and 455 survey responses, supported by value stream mapping and root cause analysis. Key factors identified include system design, work order characteristics, task allocation, staff quality, and tool readiness, with performance metrics such as time, cost, data management, and service quality. The prototype, developed using multi-objective optimization and machine learning, was tested in five pilot hotels and refined based on user feedback. The findings indicate a 94.44% user acceptance rate and strong market potential, with a payback period of approximately 2 years and 1 month.
Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-No Derivative Works 4.0 International License.
Recommended Citation
โอชาญสิริ, ธนเศรษฐ์, "ระบบบำรุงรักษาอัจฉริยะสำหรับการจัดการการดำเนินงานโรงแรม" (2024). Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD). 75590.
https://digital.car.chula.ac.th/chulaetd/75590