ในยุคที่ธุรกิจต่าง ๆ ให้ความสำคัญกับการคิดค้นและพั
ความท้าทาย
ระบบสายพานคัดขวดอัตโนมัติ ได้รับการคิดค้นพัฒนาอย่างต่
จากห้องปฏิบัติการ สู่โลกความเป็นจริง ด้วยโซลูชัน Deep Learning
ทีมนักวิจัยจาก CMKL และมหาวิทยาลัย Carnegie Mellon ได้พัฒนากระบวนการคัดแยกขวดอั
เชื่อมโยงเทคโนโลยี และทวีประสิทธิภาพการทำงาน โดยทีซีซีเทค
ทีซีซีเทค ในฐานะที่ได้รับความไว้วางใจให้
- เพิ่มประสิทธิภาพโมเดล โดยวิเคราะห์และพัฒนาต่อยอดจากงานวิจัย รวบรวมข้อมูลรูปภาพเพิ่มเติม เพื่อฝึก Deep Learning Model ใหม่ ช่วยเพิ่มความแม่นยำให้ ระบบมากขึ้นถึงกว่า 10% 
- เพิ่มประสิทธิภาพความเร็ว ปรับแต่งซอฟต์แวร์และวิธีการประมวลผลแบบขนานสำหรั บการรวบรวมข้อมูล รองรับการตัดสินใจที่ระดับ 240 มิลลิวินาที/ขวด บนสายพานความเร็วสูงถึง 15,000 ขวด/ชั่วโมง 
- พัฒนาจุดประมวลผลภาพขวด เพื่อสนับสนุนผลการวิเคราะห์ให้ครอบคลุมเงื่อนไขของขวดที่ไม่ ได้คุณภาพแต่ละประเภท 
- ปรับสมดุลความแม่นยำและความเร็ว ปรับโมเดลให้เหมาะกับการใช้งานจริง พัฒนาชุดข้อมูลฝึก Image Processing Model เพื่อรองรับความสามารถในการระบุ ประเภทขวด สี สิ่งแปลกปลอม และข้อบกพร่องต่าง ๆ 
ผลลัพธ์แห่งการสอดประสาน คือ ปณิธานสู่ความยั่งยืน
- เพิ่มความแม่นยำ ด้วยโซลูชันจากทีซีซีเทค ระบบสามารถทำงานภายใต้ความแม่นยำสูงถึง 97% นำมาซึ่งการลดสิ่งแปลกปลอมในวั สดุขวดแก้วที่จะนำไปสู่ กระบวนการรีไซเคิลได้อย่างมาก 
- ปรับปรุงประสิทธิภาพ ระบบคัดแยกอัตโนมัติจะช่วยลดขั้นตอนที่ยุ่งยาก ซับซ้อน และเพิ่มการตัดสินใจที่แม่นยำ ลดอคติหรือการตัดสินใจด้ วยความรู้สึกจากคน สามารถหมุนเวียนคนไปยังจุดที่ เหมาะสมและสำคัญ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวม 
- พันธกิจเพื่อความยั่งยืน กระบวนการรีไซเคิลด้วยระบบคัดแยกอัตโนมัติที่มีคุณภาพ เมื่อผสานเข้ากั บกระบวนการตามมาตรฐานเดิม จะช่วยลดเวลาและทรัพยากรที่ใช้ ในกระบวนการทำความสะอาดขวดเพื่ อนำกลับไปใช้ซ้ำของโรงงานผลิ ตเครื่องดื่ม มีส่วนสำคัญต่อเป้าหมายความยั่ งยืนของกลุ่มธุรกิจ ซึ่งสอดคล้องกับความมุ่งมั่ นในการแบ่งปันคุณค่า และเพิ่มความรับผิดชอบต่อสั งคมและสิ่งแวดล้อม นับเป็นความก้าวหน้าครั้งสำคั ญในการรีไซเคิลขวดแก้วที่ นำเทคโนโลยี Deep Learning มาประยุกต์ใช้เพื่อสร้างคุณค่า เป็นแห่งแรกในประเทศไทยและภูมิ ภาคอาเซียน 
ในอนาคตอันใกล้นี้ ทีซีซีเทค มีเป้าหมายที่จะรวบรวมโซลูชั
 
								 
															 
						
							
		 
						
							
		 
						
							
		 
						
							
		 
								