แผนการตลาดเพื่อถ่ายทอดเทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะ สู่เกษตรกรผู้ปลูกอ้อยในจังหวัดขอนแก่น
Main Article Content
บทคัดย่อ
บทความวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อ 1) ศึกษาปัจจัยและปัญหาที่มีผลต่อการรับรู้และการประยุกต์ใช้เทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะของเกษตรกรผู้ปลูกอ้อยในจังหวัดขอนแก่น และ 2) เสนอแนวทางการจัดทำแผนการตลาดเพื่อการถ่ายทอดเทคโนโลยีที่สอดคล้องกับบริบทของเกษตรกร เป็นการวิจัยเชิงปริมาณ เก็บรวบรวมข้อมูลด้วยแบบสอบถามจากเกษตรกรผู้ปลูกอ้อยในจังหวัดขอนแก่น จำนวน 263 ราย ซึ่งคัดเลือกแบบเฉพาะเจาะจงจากเกษตรกรใน 8 เขตส่งเสริมการปลูกอ้อยที่มีประสบการณ์ด้านการผลิตและเกี่ยวข้องกับการใช้เทคโนโลยีทางการเกษตร วิเคราะห์ข้อมูลด้วยค่าความถี่ ค่าร้อยละ และค่าเฉลี่ย การเปรียบเทียบข้อมูลตามขนาดพื้นที่เพาะปลูก และการวิเคราะห์เนื้อหาจากข้อคิดเห็นปลายเปิด ผลการวิจัยพบว่า เกษตรกรส่วนใหญ่เปิดรับเทคโนโลยีเกษตรอัจฉริยะในระดับสูง โดยมีโรงงานน้ำตาลและเครือข่ายเพื่อนเกษตรกรเป็นแหล่งข้อมูลสำคัญในการสร้างการรับรู้เบื้องต้น ขณะที่การตัดสินใจเลือกใช้เทคโนโลยีขึ้นอยู่กับเกษตรกรและสมาชิกในครอบครัวเป็นหลัก การเรียนรู้เทคโนโลยีเกิดจากการสังเกตแปลงสาธิตของโรงงานและแปลงตัวอย่างของเพื่อนเกษตรกร ก่อนทดลองใช้ในพื้นที่จำกัดและขยายผลเมื่อเกิดความเชื่อมั่น เกษตรกรให้ความสำคัญกับเทคโนโลยีที่ช่วยเพิ่มผลผลิต พันธุ์อ้อยที่ทนทานต่อสภาพภูมิอากาศและศัตรูพืช ภายใต้ต้นทุนที่เหมาะสม พร้อมทั้งคาดหวังการสนับสนุนด้านเครื่องจักร เงินทุน และคำปรึกษาทางเทคนิคจากโรงงานน้ำตาล แนวทางการจัดทำแผนการตลาดเพื่อการถ่ายทอดเทคโนโลยีแบ่งเทคโนโลยีออกเป็น 4 กลุ่ม ได้แก่ เทคโนโลยีต้นทุนสูง - เห็นผลเร็ว เทคโนโลยีต้นทุนสูง - เห็นผลช้า เทคโนโลยีต้นทุนต่ำ - เห็นผลเร็ว และเทคโนโลยีต้นทุนต่ำ - เห็นผลช้า เพื่อกำหนดแนวทางส่งเสริมให้เหมาะสมกับศักยภาพและความต้องการของเกษตรกรแต่ละกลุ่ม อันจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตอ้อยและสนับสนุนการพัฒนาเกษตรอัจฉริยะอย่างยั่งยืน
Article Details

อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
มิตรผล โมเดิร์นฟาร์ม. (2568). เทคโนโลยีดิจิทัลกับการพัฒนาไร่อ้อยสมัยใหม่. เรียกใช้เมื่อ 25 มีนาคม 2568 จาก https://shorturl.asia/V6xr3
สำนักงานคณะกรรมการอ้อยและน้ำตาลทราย. (2568). รายงานประจำปี 2567 สำนักงานคณะกรรมการอ้อยและน้ำตาลทราย. กระทรวงอุตสาหกรรม. เรียกใช้เมื่อ 15 กุมภาพันธ์ 2568 จาก https://e-library.moc.go.th/book-detail/23317?
Awasthi, A. et al. (2023). Adoption of smart farming technologies in sugarcane cultivation: Barriers and facilitators. Sugar Tech, 25(4), 845-860.
Barbosa, M. W. (2024). Government support mechanisms for sustainable agriculture: A systematic literature review and future research agenda. Sustainability, 16(5), 2185. from https://doi.org/10.3390/su16052185
Bekee, B. et al. (2024). Adoption of smart farm networks: A translational process to inform digital agricultural technologies. Agriculture and Human Values, 41, 1573-1590. https://doi.org/10.1007/s10460-024-10566-3
Chaipattarawong, P. (2021). Marketing mix factors relating the selective decision making on technology smart farmer in agriculture of Thailand. International Journal of Development Administration Research, 4(2), 1-6.
Happy, K. et al. (2024). Agricultural sustainability through smart farming systems: A comparative analysis between the Republic of Korea and Republic of Uganda. Journal of Plant Biotechnology, 51, 167-179. https://doi.org/10.5010/JPB.2024.51.018.167
Jansuwan P. & Zander, K. K. (2022). Multifunctional farming as successful pathway for the next generation of Thai farmers. PLOS ONE, 17(4). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0267351
Lowenberg-DeBoer, J. et al. (2023). Economics of precision agriculture in the digital era. Agricultural Systems, 208, 103657. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2023.103657
Paisanthanik, T. et al. (2025). Cognitive and behavioral factors affecting Thai farmers’ intention to use IoT in smart agriculture. Journal of Applied Statistics and Information Technology, 10(1), 1-17.
Regmi, S. & Paudel, B. (2024). Climate-smart agriculture: A review of sustainability, resilience, and food security. Archives of Agriculture and Environmental Science, 9(4), 832-839.
Rogers, E. M. (2003). Diffusion of innovations. (5th ed.). New York: Free Press.
Trendov, N. M. et al. (2019). Digital technologies in agriculture and rural areas: Briefing paper. Rome: Food and Agriculture Organization of the United Nations.
Wolfert, S. et al. (2017). Big data in smart farming: A review. Agricultural Systems, 153, 69-80. https://doi.org/10.1016/j.agsy.2017.01.023