Please use this identifier to cite or link to this item:
https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80499
| Title: | การพยากรณ์ความต้องการสินค้าและการวางแผนการผลิต : กรณีศึกษาโรงงานผู้ผลิตขวดแก้ว |
| Other Titles: | Demand forecasting and production planning : case study of glass bottle factory |
| Authors: | เมธนุช จำปาศรี |
| Advisors: | พงศา พรชัยวิเศษกุล |
| Other author: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย |
| Subjects: | พยากรณ์การขาย การวางแผนการผลิต Sales forecasting Production planning |
| Issue Date: | 2564 |
| Publisher: | จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย |
| Abstract: | งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคการพยากรณ์และเลือกใช้เทคนิคการพยากรณ์ที่เหมาะสม ในการนำเสนอแนวทางการวางแผนการผลิตและลดปริมาณสินค้าคงคลัง โดยจะศึกษาเฉพาะสินค้าบรรจุภัณฑ์ขวดแก้ว ได้แก่กลุ่ม Beverage (เครื่องดื่ม) ประกอบไปด้วยข้อมูลอนุกรมเวลาที่ใช้ในการศึกษาหาตัวแบบยอดขายสินค้าแต่ละชนิดที่เก็บรวบรวมตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ.2560 – กันยายน พ.ศ.2563 และ ข้อมูลอนุกรมเวลาที่ใช้เพื่อเปรียบเทียบยอดขายสินค้าแต่ละชนิดที่เก็บรวบรวมตั้งแต่เดือนตุลาคม พ.ศ.2563 – กันยายน พ.ศ.2564. ผลการวิจัยพบว่า วิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมในลำดับที่1 คือ วิธีการแยกองค์ประกอบ (Decomposition Method) เนื่องจากเป็นวิธีมีค่าความคลาดเคลื่อนต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับวิธีการพยากรณ์อื่น และวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมในลำดับที่2 คือ วิธีการปรับเรียบแบบเอ็กซ์โปแนนเซียลของวินเทอร์ (Winter’s Method) โดยจากการพยากรณ์วิธี Decomposition Method สามารถลดทั้งสินค้าคงคลัง และ ต้นทุน ลงไปได้ ถึง 57.23% ที่ Product1 และ 57.18% ที่ Product2 ตามลำดับ และ จากการพยากรณ์วิธี Winter’s Method สามารถลดทั้งสินค้าคงคลัง และ ต้นทุน ลงไปได้ ถึง 56.27% ที่ Product1 และ 67.76% ที่ Product 2 ตามลำดับ |
| Other Abstract: | The objectives of this research are to study forecasting techniques and select the appropriate forecasting techniques. In presenting production planning and reducing inventory, It will study only glass bottle packaging products such as Beverage group. It consists of time-series data used in the study of individual product sales models collected from January 2017 to September 2020, and time-series data used to compare sales of each product. Collected from October 2020 to September 2021. The results showed that the first proper forecasting method is the Decomposition Method because it has the lowest error compared to other forecasting methods. And the second most suitable forecasting method is the Winter's Method. Decomposition Method Inventory and costs can be reduced by 57.23% at Product1 and 57.18% at Product2, respectively. And according to the Winter's Method forecast, both inventory and costs can be reduced by 56.27% at Product1 and 67.76% at Product 2. |
| Description: | สารนิพนธ์ (วท.ม.)—จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2564 |
| Degree Name: | วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต |
| Degree Level: | ปริญญาโท |
| Degree Discipline: | การจัดการโลจิสติกส์และโซ่อุปทาน |
| URI: | http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80499 |
| URI: | http://doi.org/10.58837/CHULA.IS.2021.239 |
| metadata.dc.identifier.DOI: | 10.58837/CHULA.IS.2021.239 |
| Type: | Independent Study |
| Appears in Collections: | Grad - Independent Studies |
Files in This Item:
| File | Description | Size | Format | |
|---|---|---|---|---|
| 6380071920_Metanuch Jam_IS_2564.pdf | สารนิพนธ์ (ให้บริการเฉพาะบทคัดย่อ) | 3.89 MB | Adobe PDF | View/Open |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.