การจัดเก็บข้อมูลอัจฉริยะสำหรับผักและผลไม้: ปฏิวัติการเก็บรักษาเพื่อคงความสดใหม่ของผลผลิต Intelligence Storage for Vegetables and Fruits: Revolutionizing Fresh Produce Preservation

By:  รศ.ดร. พิมพ์เพ็ญ พรเฉลิมพงศ์
Assoc. Prof. Pimpen Pornchaloempong, Ph.D.
Department of Food Engineering
Faculty of Engineering
King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang
pimpen.po@kmitl.ac.th

ผศ.ดร. สมัคร รักแม่
Asst. Prof. Samak Rakmae, Ph.D.
Department of Food Engineering
Faculty of Engineering
King Mongkut's Institute of Technology Ladkrabang
samak.ra@kmitl.ac.th

เมธี เจริญวรกิจ
Methee Charoenworakit
Cool Innotech Co., Ltd.
methee@coolinnotech.com

           การจัดเก็บข้อมูลอัจฉริยะ (Intelligence Storage) คือ การใช้เทคโนโลยีเซนเซอร์ IoT ในการตรวจวัดและควบคุมสภาพแวดล้อม เช่น อุณหภูมิ ความชื้น และก๊าซชนิดต่างๆ ในห้องเก็บผลผลิต โดยระบบจะเก็บข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อนำไปวิเคราะห์และใช้เทคโนโลยี AI ในการทำนายการเสื่อมสภาพของผักและผลไม้ เพื่อรักษาความสดใหม่ของผลิตภัณฑ์ รวมถึงแนะนำการปรับเปลี่ยนสภาพแวดล้อมในห้องเก็บผลผลิต เช่น การเพิ่มความชื้นหรือการลดระดับอุณหภูมิ เพื่อชะลอกระบวนการเสื่อมสภาพของผลผลิตได้อย่างแม่นยำ นอกจากนี้ ระบบยังสามารถแจ้งเตือนเมื่อพบการเปลี่ยนแปลงที่อาจส่งผลกระทบต่อคุณภาพของผลิตภัณฑ์ได้อีกด้วย

           เทคโนโลยี IoT มีบทบาทสำคัญในการเชื่อมต่อเซนเซอร์ในห้องเก็บรักษาผักและผลไม้กับระบบจัดการข้อมูล โดยการเก็บข้อมูลจากเซนเซอร์จะมีการส่งต่อไปยัง AI ที่จะช่วยวิเคราะห์และประมวลผล เพื่อปรับปรุงสภาพแวดล้อมในห้องเก็บรักษาผลผลิตได้แบบเรียลไทม์ เช่น หากเซนเซอร์ตรวจพบระดับอุณหภูมิในห้องเก็บผลไม้ที่สูงเกินไป ระบบจะสั่งการให้เครื่องทำความเย็นทำงานเพื่อรักษาอุณหภูมิให้อยู่ในระดับที่เหมาะสม นอกจากนี้ เทคโนโลยี AI ยังสามารถทำนายแนวโน้มการเสื่อมสภาพของผลผลิตจากข้อมูลที่ผ่านมา เพื่อช่วยให้ผู้ประกอบการสามารถวางแผนการจัดจำหน่ายผลิตภัณฑ์ล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำ ทั้งนี้ การใช้เทคโนโลยี AI จำเป็นที่จะต้องอาศัยอุปกรณ์ต่างๆ ในการประมวลผลและควบคุมสภาพแวดล้อมภายในห้องเก็บสินค้า เพื่อให้การทำงานเป็นไปอย่างอัตโนมัติและมีความแม่นยำ โดยมีอุปกรณ์หลักที่ใช้ ดังนี้ เซนเซอร์ (Sensors) ตัวควบคุม (Controllers) หน่วยประมวลผลกลาง (Central Processing Unit; CPU) หรือหน่วยประมวลผล AI (AI Processors) ระบบควบคุมแบบฝังตัว (Embedded Control Systems) ระบบจัดเก็บและประมวลผลข้อมูล (Data Storage and Processing Systems) ระบบเครือข่ายและการสื่อสาร (Networking and Communication Systems) รวมถึงซอฟต์แวร์ AI และ Machine Learning จึงสรุปได้ว่าการผสมผสานของอุปกรณ์ทั้งหมดนี้จะช่วยทำให้ห้องควบคุมบรรยากาศด้วยเทคโนโลยี AI นั้นสามารถทำงานได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมไปถึงสามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของสภาพแวดล้อมได้อย่างอัตโนมัติและรวดเร็ว

          Intelligent Storage involves the use of IoT sensors to monitor and control environmental factors such as temperature, humidity, and gases in storage rooms. The system collects real-time data for analysis and uses AI to predict the deterioration of fruits and vegetables, ensuring their freshness. The system also provides recommendations for environmental adjustments, such as increasing humidity or reducing temperature, to slow down product deterioration with precision. Additionally, the system can alert users of any changes that might affect product quality.

          IoT plays a vital role in connecting sensors in storage rooms to data management systems. Data collected from sensors is transmitted to AI for analysis, which then adjusts the storage environment in real-time. For instance, if a sensor detects an elevated temperature, the system will activate cooling equipment to maintain optimal conditions. AI can also predict the deterioration of produce based on historical data, helping businesses plan product distribution with precision. Implementing AI requires various equipment for processing and controlling the storage environment. The key devices used are sensors, controllers, Central Processing Unit (CPU) or AI Processors, embedded control systems, data storage and processing systems, networking and communication systems, and AI and machine learning software. It can be concluded that the integration of all these technologies enables AI-controlled environments to function efficiently. The system can automatically and swiftly respond to environmental changes, ensuring optimal conditions with minimal human intervention.