Efficiency of Artificial Intelligence (AI) Technology Implementation in Ground Passenger Services of Airlines Operating at Don Mueang Airport.
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
The Purposes of this research were 1) to examine the effectiveness of artificial intelligence in providing ground services to passengers at Don Mueang Airport, and 2) to compare the effectiveness of artificial intelligence in providing ground services to passengers at Don Mueang Airport. This study is a quantitative research, with a sample size of 75 people, determined using the Taro Yamane formula (1973). A questionnaire was used as a tool for data collection from ground service staff providing Artificial Intelligence services to passengers at the airport. Data were analyzed using descriptive statistics and independent t-test statistics to compare the effectiveness of Artificial Intelligence in providing ground services to passengers at Don Mueang Airport.
The study results showed that most of the respondents were female, under 30 years of age, single, with a Bachelor's degree, and had more than 5 years of work experience. The majority worked in the check-in department. Regarding the effectiveness of Artificial Intelligence in providing ground services to passengers at Don Mueang Airport, the top three aspects considered most important were: service quality, followed by applicability, and decision-making and analysis. When comparing the effectiveness of Artificial Intelligence in providing ground services to passengers at Don Mueang Airport, significant differences were found in the areas of personalized customer service, decision-making and analysis, applicability, and service quality at the .05 significance level. The hypothesis test revealed that there were differences in the effectiveness of artificial intelligence in providing ground services based on the respondents' marital status.
Article Details
References
กนกวรรณ จั่นจีน และคณะ. (2565). คุณภาพการให้บริการเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ และความพึงพอใจของผู้โดยสารมีความสัมพันธ์ต่อแนวโน้มการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ ณ ท่าอากาศยานสุวรรณภูมิ. สถาบันพัฒนาบุคลากรการบิน.
จักรวรรดิ์ หล้าเพชร และคณะ. (2567). แนวโน้มการพัฒนาอุตสาหกรรมการบินด้วยระบบปัญญาประดิษฐ์ (AI). Journal of Roi Kaensarn Academi. 9(11) .1831-1840
ธานินทร์ ศิลป์จารุ. (2550). การวิจัยและวิเคราะห์ข้อมูลทางสถิติด้วยSPSS. กรุงเทพฯ: บริษัท วี. อินเตอร์พริ้นท์
ธงชัย จีระดิษฐ์. (2566). การวิเคราะห์ลักษณะทางกายภาพของท่าอากาศยานที่ส่งผลต่อการเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานของสายการบิน. วารสารบัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยสวนดุสิต. 19(3), 143-158
วสิริทิพย์ ฉลอง. (2561). AI นวัตกรรมใหม่กับธุรกิจธนาคาร. ศูนย์วิจัยเศรษฐกิจ ธุรกิจ และเศรษฐกิจฐานราก ธนาคารออมสิน.
สุมลมาลย์ อุปนิสากร. (2558). ประสิทธิผลการบริการผู้โดยสารของพนักงานต้อนรับภาคพื้นของบริษัทการบินไทยจํากัด (มหาชน). การศึกษาค้นคว้าอิสระนี้เป็นส่วนหนึ่งของการศึกษาตามหลักสูตรปริญญารัฐประศาสนศาสตรมหาบัณฑิตแขนงวิชาบริหารรัฐกิจ สาขาวิชาวิทยาการจัดการมหาวิทยาลัยสุโขทัยธรรมาธิราช
สำนักงานการบินพลเรือนแห่งประเทศไทยนักงานการบินพลเรือนแห่งประเทศไทย. (2564). การเพิ่มขึ้นของจำนวนเส้นทางบิน จำนวนเที่ยวบิน และจำนวนที่นั่ง. กรุงเทพฯ: สำนักงานการบินพลเรือนแห่งประเทศไทย.
Airports of Thailand Public Company. (2021). Airports of Thailand Public Company Limited and the Institute of Transportation Chulalongkorn University. Project to survey and study the model of airport operation and determine the types of activities related to airport business in order to determine the guidelines for the utilization of the state property under the supervision of Airports of Thailand Public Company Limited. Bangkok: Airports of Thailand Public Company Limited. (in Thai)
ICAO. (2024). Safe Skies ICAO Facilitation 2024 Global Summit. แหล่งที่มา : Url https://www.icao.int/Meetings/FAL2024/Pages/default.aspx.
