APPLICATION GUIDELINES FOR AUTOMATED PRODUCTION IN SMALL AND MEDIUM SIZED ENTERPRISES

Authors

  • Chanapol Leangthanom King Mongkut’s University of Technology North Bangkok
  • Tanawat Jariyapoom King Mongkut’s University of Technology North Bangkok
  • Punsavadee Pongsiri King Mongkut’s University of Technology North Bangkok

Keywords:

Structure Equation Modeling, Automated Production System, Small and Medium Enterprises

Abstract

The objectives of this research article were 1) to investigate important levels of applying automated production systems in small and medium enterprises and               2) to develop a structural equation model of applying automated production systems in small and medium enterprises. This study employed mixed methodology research. The qualitative data was derived from a structured interview with                            9 resource development specialists. The quantitative data from the sample group is collected using a questionnaire survey with 500 samples of business owners or executives in small and medium-size industrial businesses. The data was analyzed in frequency, percentage, mean, standard deviation, and structural equation model. The results revealed that 1) the important level of the application guidelines for applying automated production systems in small and medium enterprises in overview was high. In terms of considering each part which are employee centricity, internal cost, innovation technology, and collaboration, the important level was at the high level in all 4 parts. 2) the analysis result of the structural equation model had passed the assessment criteria in concordance with the empirical data. It can conclude that 2.1) collaboration directly statistically significant influence on employee centricity and internal cost at the level of 0.001, and innovation technology at statistically significant at the level of 0.01, 2) employee centricity directly statistically significant influence on innovation technology at the level of 0.001, and 3) innovation technology now statistically significant influence on internal cost at the level of 0.05. Therefore, it shows that the guidelines for applying automated production systems are consistent with empirical data.

References

กระทรวงอุตสาหกรรม. (2559). แผนยุทธศาสตร์การพัฒนาอุตสาหกรรมไทย 4.0 ระยะ 20 ปี (พ.ศ.2560 - 2579). เรียกใช้เมื่อ 1 กรกฎาคม 2563 จาก http://www.oie.go.th/assets /portals/1/files/Industrial%20Master%Plan/thailandindustrialdevelopmentStrategy4.0.pdf

ธนัชพร ถวิลผล และคณะ. (2564). แนวทางการพัฒนาทรัพยากรมนุษย์ในองค์การธุรกิจอุตสาหกรรมสู่การเจริญเติบโตอย่างยั่งยืน. วารสารสังคมศาสตร์และมานุษยวิทยาเชิงพุทธ, 6(1), 272-284.

ธานินทร์ ศิลป์จารุ. (2563). การวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วย SPSS และ AMOS. (พิมพ์ครั้งที่ 18). กรุงเทพมหานคร: ห้างหุ้นส่วนสามัญบิสซิเนสอาร์แอนด์ดี.

สภาอุตสาหกรรมแห่งประเทศไทย. (2559). การยกระดับอุตสาหกรรมไทยสู่อุตสาหกรรม 4.0 (Industry 4.0). เรียกใช้เมื่อ 19 เมษายน 2563 จาก http://www.nfcrbr.or.th/site /attachments/article/81/ White%20paper.pdf

สำนักงานส่งเสริมวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม. (2563). รายงานสถานการณ์ SMEs ปี 2563. เรียกใช้เมื่อ 15 กรกฎาคม 2563 จาก http://www.sme.go.th/th/index.php/

สุภาวัลย์ เชาว์พาณิชย์เจริญ และสถาพร โอภาสานนท์. (2561). การพัฒนาตัวชี้วัดประสิทธิภาพเพื่อเตรียมความพร้อมเข้าสู่อุตสาหกรรม 4.0 ของสถานประกอบการชิ้นส่วนยานยนต์ไทยในระดับ First Tier. จุฬาลงกรณ์ธุรกิจปริทัศน์, 14(161), 2-40.

Berger, R. (2016). Digital Factories: The Renaissance of the U.S. automotive Industry. Retrieved August 10, 2563, from https://www.rolandberger.com/publications /publication_pdf/roland_berger_tab_digital_factories_20160217.pdf

Buckenhüskes H. J. (2015). DLG-Expert report 5/2015: Industry 4.0 - Summary report. Retrieved May 5, 2563, from https://www.cenit.com/fileadmin/dam /Corporate/PDFs/2015_5_Expertenwissen_E.pdf

Comrey, A. L. & Lee, H. B. (1992). A First Course in Factor Analysis. Hillsdale: NJ: Lawrence Erlbaum.

Cronbach, L. J. (1990). Essentials of psychological testing 5th edpp. 202-204. New York: Harper Collins Publishers.

GTAI. (2014). Industry 4.0 Smart Manufacturing for The Future. Retrieved ธันวาคม 8 , 2563, from https://www.manufacturing-policy.eng.cam.ac.uk/ documentsfolder/policies/Germany-industrie-4.0-smart-manufacturing-for-the-future-gtai/view

Kura, K. M. et al. (2019). Linking Human Resource Development Practices to Counterproductive work Behaviour: Does Employee Engagement Matter. Journal od African Business, 20(4), 472-488.

Likert, R. (1967). The Method of Constructing and Attitude ScaleIn Reading in Fishbeic, M (Ed. New York: Wiley & Son.

Lui & Huang. (2018). Relationship governance mechanisms and collaborative performance: A relational life cycle perspective. Journal of Purchasing and Supply Management, 24(3), 260-273.

Michael, R. et al. (2015). Industry 4.0: The Future of Productivity and Growth in Manufacturing Industries. Retrieved October 10, 2563, from http://www.oica. net/category/production-statistics/

Otto, J. et al. (2014). Why cyber-physical production systems need descriptive engineering approach–a case study in plug & produce. Procedia Technology, 2014(15), 295-302.

Rana, S. et al. (2016). Promoting self-directed learning in a learning organization: tools and practices. European Journal of Training and Development, 40(7), 470-489.

Roblek, V. et al. (2016). A complex view of Industry 4.0. SAGE Journal Author Gateway, 6(2), 1-11 .

Downloads

Published

2022-03-30

How to Cite

Leangthanom, C. ., Jariyapoom, T. ., & Pongsiri , P. . (2022). APPLICATION GUIDELINES FOR AUTOMATED PRODUCTION IN SMALL AND MEDIUM SIZED ENTERPRISES . Journal of Buddhist Anthropology, 7(3), 176–189. Retrieved from https://so04.tci-thaijo.org/index.php/JSBA/article/view/252300

Issue

Section

Research Articles