แนวทางการจัดการงานบำรุงรักษาในภาคธุรกิจอุตสาหกรรมให้มีประสิทธิภาพ
แนวทางการจัดการงานบำรุงรักษาในภาคธุรกิจอุตสาหกรรมให้มีประสิทธิภาพ
DOI:
https://doi.org/10.14456/nrru-rdi.2020.29คำสำคัญ:
แนวทางการจัดการงานบำรุงรักษา, ภาคธุรกิจอุตสาหกรรมบทคัดย่อ
การวิจัยครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาลักษณะการดำเนินงานทั่วไปของการจัดการงานบำรุงรักษาในภาคธุรกิจอุตสาหกรรม เพื่อศึกษาแนวทางการจัดการงานบำรุงรักษาในภาคธุรกิจอุตสาหกรรมให้มีประสิทธิภาพ และพัฒนาแบบจำลองสมการโครงสร้างแนวทางการจัดการงานบำรุงรักษาในภาคธุรกิจอุตสาหกรรมให้มีประสิทธิภาพ ผู้วิจัยใช้วิธีการวิจัยแบบผสม (Mixed-methodology research) ดำเนินการวิจัยเชิงคุณภาพด้วยเทคนิคการสัมภาษณ์เชิงลึก (In-depth interview) และการสนทนากลุ่ม (Focus-group discussion) กับผู้เชี่ยวชาญที่เลือกแบบเฉพาะเจาะจง (Purposive sampling) ส่วนการวิจัยเชิงปริมาณ โดยใช้แบบสอบถามในการเก็บข้อมูลจากผู้บริหารที่รับผิดชอบด้านงานบำรุงรักษาในองค์กร จำนวน 500 ราย โดยใช้วิธีการสุ่มตัวอย่างแบบหลายขั้นตอน (Multi-stage sampling) หาคุณภาพเครื่องมือวิจัยด้วยการวิเคราะห์ค่าความเชื่อมั่นได้เท่ากับ 0.98 สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ได้แก่ การแจกแจงความถี่ ค่าร้อยละ ค่าเฉลี่ย ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน และวิเคราะห์สมการโครงสร้างด้วยโปรแกรม AMOS (Analysis of Moment Structure)
ผลการวิจัยพบว่า แนวทางการจัดการงานบำรุงรักษาในภาคธุรกิจอุตสาหกรรมให้มีประสิทธิภาพที่มีค่าเฉลี่ยสูงที่สุด ได้แก่ ด้านการจัดการความรู้ รองลงมาได้แก่ ด้านนวัตกรรมเทคโนโลยี ด้านการวางแผน และด้านกระบวนการทำงาน ตามลำดับ ผลการทดสอบสมมติฐาน พบว่า องค์ประกอบด้านการจัดการความรู้ ส่งอิทธิพลทางตรงต่อองค์ประกอบด้านกระบวนการทำงาน ด้านการวางแผน และด้านนวัตกรรมเทคโนโลยี ส่วนองค์ประกอบด้านกระบวนการทำงาน ส่งอิทธิพลทางตรงต่อองค์ประกอบด้านการวางแผน และด้านนวัตกรรมเทคโนโลยี ผลการวิเคราะห์ตัวแบบจำลองสมการโครงสร้างที่ได้พัฒนาขึ้น พบว่า ผ่านตามเกณฑ์การประเมิน มีความสอดคล้องกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยมีค่าระดับความน่าจะเป็นของไคสแควร์เท่ากับ 0.33 ค่าไคสแควร์สัมพัทธ์เท่ากับ 1.04 ค่าดัชนีวัดระดับความสอดคล้องเท่ากับ 0.97 และค่าดัชนีรากของค่าเฉลี่ยกำลังสองของการประมาณค่าความคลาดเคลื่อนเท่ากับ 0.01
References
Al Nasseri, H., & Aulin, R. (2016). Enablers and Barriers to Project Planning and Scheduling Based on Construction Projects in Oman. Journal of Construction in Developing Countries, 21(2), 1.
Arbuckle, J. L. (2016). IBM SPSS Amos 24 User’s Guide. Armonk, NY : IBM.
Azar, G., & Ciabuschi, F. (2017). Organizational innovation, technological innovation, and export performance: The effects of innovation radicalness and extensiveness. College of Business, Arts and Social Sciences, Brunel Business School, Brunel University London.
Babbie, E., R. (2010). The Practice of Social Research (12th ed.). Belmont, CA : Wadswoth.
Comrey, A. L., & Lee, H., B. (2010). A First Course in Factor Analysis. Hillsdale, NJ : LEA.
Engel, R., J., & Schutt, R., K. (2005). The Practice of Research in Social Work. New York : SAGE.
Gentzler, R. D., & Patel, J. D. (2014). Maintenance Treatment After Induction Therapy in non-small Cell Lung Cancer; Latest Evidence and Clinical Implications. Ther Adv Med Oncol., 6(1), 4-15.
He, Y., Gu, C., Chen, Z., & Han, X. (2017). Integrated Predictive Maintenance Strategy for Manufacturing Systems by Combining Quality Control and Mission Reliability Analysis. International Journal of Production Research, 55(19), 5841-5862.
Hodkiewicz, M., & Ho, M. (2016). Cleaning Historical Maintenance Work Order Data for Reliability Analysis, Journal of Quality in Maintenance Engineering, 22(2), 146-163.
Hongjiu, L., & Jiaxuan, W. (2018). Research on Preventive Maintenance of Elevator Equipment. Open Journal of Social Science, 6, 165-174.
Jyoti, J., Gupta, P., & Kotwal, S. (2011). Impact of Knowledge Management Practices on Innovative Capacity: A Study of Telecommunication Sector, The Journal of Business Perspective, 15(4), 315-330.
Kiefer, A., Schilde, M., & Doerner, K. F. (2018). Scheduling of maintenance work of a large-scale tramway network, European Journal of Operational Research, 270(3), 1158-1170.
Macchi, V., Porzionato, A., Stecco, C., & De Caro, R. (2014). Evolution of the Anatomical Theatre in Padova, American Association for Anatomy, 7(6), 147-152.
Mehmiti, Xh. Mehmiti, B., & Sejdiu, R. (2018). The Equipment Maintenance Management Manufacturing Enterprises. IFAC, 51(30), 800-802.
Niu, X., Qin, S., Zhang, H., Wang, M., & Wong, R. (2018). Exploring Product Design Quality control and Assurance Under Both Traditional and Crowdsourcing-Based Design Environments. Advance in Mechanical Engineering, 10(12), 1-23.
Office of Industrial Economics. (2019a). Cost of machine imports. Retrieve from www.oie.go.th (In Thai)
_______. (2019b). Expenses for maintenance of machine and equipment in the industrial sector from 2012-2018. Retrieve from www.oie.go.th (In Thai)
Pongpech, J., Murthy, D., & Boondiskulchock, R. (2006). Maintenance Strategies for Used Equipment Under Lease. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 12(1), 52-67.
Portioli-Staudacher, A., & Tantardini, M. (2012). A Lean based ORR system for non-repetitive manufacturing. International Journal of Production Research, 50(12), 3257-3273.
Ruiqiu, L., & Hiumin, M. (2018). Integrating Preventive Maintenance Planning and Production Scheduling Under Reentrant Job Shop. Mathematical Problems in Engineering, 7(1), 217-225.
Samaranayake, P., & Kiridena, S. (2012). Aircraft maintenance planning and scheduling: An integrated framework. Journal of Quality in Maintenance Engineering, 18(4), 432-453.
Straub, S. (2011). Infrastructure and Development: A Critical Appraisal of the Macro-Level Literature. Journal of Development Studies, 47(5), 683-708.
Veldman, J., Wortmannn, J., C., & Klingenberg, W. (2011). Typology of Condition Based Maintenance. Journal of quality in Maintenance Engineering, 17(2), 183-198.
