A แนวทางการจัดการอุตสาหกรรมเกษตรอัจฉริยะเพื่อเพิ่มผลผลิต และคุณภาพสู่ความเติบโตอย่างยั่งยืน
คำสำคัญ:
แบบจำลองสมการโครงสร้าง, แนวทางการจัดการ, อุตสาหกรรมเกษตรอัจฉริยะบทคัดย่อ
การเปลี่ยนแปลงเทคโนโลยีเป็นปัจจัยสำคัญที่ทำให้อุตสาหกรรมการเกษตรต้องปรับตัวเพื่อการเพิ่มผลผลิตของภาคการเกษตร จึงนำไปสู่แนวคิดเกษตรอัจฉริยะเพื่อตอบสนองต่อภาคอุตสาหกรรมยกระดับเศรษฐกิจ สังคมอย่างแท้จริง การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาลักษณะการดำเนินงานโดยทั่วไปของธุรกิจอุตสาหกรรมการเกษตร ศึกษาแนวทางการจัดการอุตสาหกรรมเกษตรอัจฉริยะเพื่อเพิ่มผลผลิตและคุณภาพสู่ความเติบโตอย่างยั่งยืน และพัฒนาแบบจำลองสมการโครงสร้างแนวทางการจัดการอุตสาหกรรมเกษตรอัจฉริยะ ดำเนินการวิจัยทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณ สำรวจข้อมูลเชิงปริมาณจากการสัมภาษณ์ผู้รับผิดชอบด้านการจัดการการสร้างคุณค่าร่วมกันของภาคธุรกิจอุตสาหกรรมการเกษตรขนาดใหญ่ กับขนาดกลางและขนาดย่อม จำนวน 500 ราย ในเขตภาคใต้ ภาคกลาง ภาคเหนือ ภาคตะวันออกเฉียงเหนือ และภาคตะวันออก โดยใช้ทั้งสถิติเชิงพรรณนา สถิติอ้างอิง
ผลการวิจัยพบว่า ด้านองค์ความรู้ ได้แก่ จัดตั้งหน่วยงานที่รับผิดชอบงานด้านการจัดการความรู้ ขึ้นมาโดยเฉพาะ ด้านนวัตกรรม ได้แก่ การส่งเสริมให้มีผู้เชี่ยวชาญด้านนวัตกรรม ช่วยให้ค้นคว้าแนวคิดใหม่ด้านเทคโนโลยีสารสนเทศ ได้แก่ ส่งเสริมการเชื่อมโยงแลกเปลี่ยนข้อมูลข่าวสารในเรื่องเกษตรอัจฉริยะกับหน่วยงานอื่น ด้านทรัพยากร ได้แก่ คัดเลือกบุคลากรที่มีความเชี่ยวชาญด้านเกษตรอัจฉริยะเข้ามาทำงานกับองค์กร และด้านกระบวนการ ได้แก่ วิเคราะห์และตรวจสอบคุณภาพเชิงลึกของงานทุกระดับ เพื่อประเมินผลขีดความสามารถของหน่วยงาน ผลการวิเคราะห์ตัวแบบจำลองสมการโครงสร้างพบว่า การประเมินมีความสอดคล้องกลมกลืนกับข้อมูลเชิงประจักษ์ โดยมี (ค่า CMIN-p = .056) (ค่า CMIN/DF = 1.111) (ค่า GFI = .942) และ (ค่า RMSEA = .015)
เอกสารอ้างอิง
Andersson, & D'Souza, (2014). Agriculture, Ecosystems & Environment. 187(1), 116-132.
Bechar, A., & Vigneault, C. (2016). Agricultural robots for field operations: Concepts and components. Retrieved Apr 24, 2017. from https://www.researchgate.net/publication/305829758_ Agricultural_robots_ for_field_ operations_Concepts_and_components.
Capolupo, A., Stefania, P., Collins, O., Nunzio, F., & Lorenzo, B. (2015). Photogrammetry for environmental monitoring: the use of drones and hydrological models for detection of soil contaminated by copper, ScienDirect, University of Naples Federico II, Department of Agricultural Sciences, via University 100, 80055 Portici Naples, NA, Italy.
Iam-aram, T. (2017). The Resource-Bases view of Business Organization Evaluating value of Small and Medium Enterprises (SMEs). Journal of Thonburi University, 11, 108-123.
Judith, R. (2018). Natural Resources Allocation, Economics and Policy. Routledge Library Editions: Environmental and Natural.
Li, Z., Wang, J., Higgs, R., Zhou, L., & Yuan, W. (2017). Design of an Intelligent Management System for Agricultural Greenhouses Based on the Internet of Things. Computational Science and Engineering, CSE, IEEE International Conference.
Manwicha, J. (2015). Smart Farms Technology. Hatyai Academic Journal, 4(2), 201-210.
Moore. (2014). [online]. Capitalism as frontier: On the nature and value of "socially necessary" unpaid work. Retrieved Apr 24, 2020 from : URL : https://jasonwmoore. wordpress.com/2014/04/16/ capitalism-as-frontier-on-the-nature-and-value-of-socially-necessary-unpaid-work/.
Nessi, F., Beretta, E., Gatti, C., Ferringo, G., & Momi, S.D. (2016). Gesteme-free context-aware adaptation of robot behavior in human–robot cooperation. Artificial Intelligence in Medicine, 74, 32-43.
Nova Institute. (2015). Breakdown of WPC decking profile types in European production in 2012. Germany
Office of Agricultural Economics. (2019) Agricultural Economic Report: 3rd Yearly 2018 and Outlook for 2019. (In Thai).
Office of the National Economic and Social Development Council (2018) Annual Report 2019. Modern NESDC for Sustainable Thailand. (In Thai).
Samaimak, S., Shanin, H., Semthub, N., & Iam-borisut, P. (2017). Robot Localization by Digital Image Processing. Retrieved Apr 24, 2017. From http://reposibletory.rmtutr.ac.th //123456789/623.
Silpcharu, T. (2020). Statistical Data Analysis and Research by SPSS and AMOS, (18th ed.) Bangkok, SR Printing Mass Product.
Sundmaeker, H., Sundmaeker, C., Verdouw, S., Wolfert, L., & Freire, P. (2016). Internet of food and farm 2020. O.
Vermesan, P. Friess (Eds.), Digitising the Industry - Internet of Things Connecting Physical, Digital and Virtual Worlds, River Publishers, Gistrup/Delft, (2016), 129-151.
Wolfert, S., Ge, L., Verdouw, C., & Bogaardt, M.J. (2017). Big Data in Smart Farming A Review. Wageningen University, Netherland.
