ระบบสนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับการวางแผนการผลิตด้วยเทคนิคฮิวริสติกส์และฟัชซี่ลอจิก
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ระบบสนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับการวางแผนการผลิต เป็นสิ่งที่สำคัญมากกับการเพิ่มประสิทธิภาพของแผนกต่างๆ เช่น แผนกผลิต แผนกวางแผน แผนกจัดซื้อ และแผนกการจัดการ งานวิจัยนี้นำเสนอโมเดลระบบสนับสนุนการตัดสินใจเกี่ยวกับการวางแผนการผลิต โดยการใช้หลักการของการวิจัยการดำเนินงาน ฮิวริสติกส์ ฐานกฎจากผู้ชำนาญการทางด้านโรงงาน และฟัซซีลอจิก การตัดสินใจหนึ่งๆ ของแต่ละแผนกโดยทั่วไปแล้ว ต้องมีการวางแผนเกี่ยวกับวัตถุดิบที่จะสามารถผลิตและส่งมอบสินค้าให้ทันกำหนดเวลาและสร้างความพึงพอใจให้แก่ลูกค้า ยิ่งไปกว่านั้นระบบสนับสนุนการตัดสินใจสามารถที่จะปรับตารางการผลิต หากมีสายงานการผลิตที่ผลิตล่าช้า นอกจากนี้โมเดลนี้ยังทำให้ของเสียงที่เกิดขึ้นจากการผลิตมีปริมาณลดลงมากกว่า 80 เปอร์เซ็นต์ เมื่อเทียบกับปริมาณของเสียเฉลี่ยที่เกิดขึ้น
Article Details
เนื้อหาและข่อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการวารสารไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือว่าร่วมรับผิดชอบใด ๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม หากบุคคล หรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมด หรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อ หรือเพื่อกระทำการใด ๆ จะต้องได้รับอนุญาต เป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารวิชาการ เทคโนโลยี พลังงาน และสิ่งแวดล้อม บัณฑิตวิทยาลัย วิทยาลัยเทคโนโลยีสยาม เท่านั้น
เอกสารอ้างอิง
[2] Margaretha Gansterer, (2015b), Aggregate planning and forecasting in make-to-order production systems, International Journal Economics, vol. 170, pp. 521-528.
[3] Tai-Sheng Su, Yu-Fan Lin, (2015a), Fuzzy multi-objective procurement/production planning decision problems for recoverable manufacturing systems, Journal of manufacturing system, Vol. 37, pp. 396-408.
[4] James, R., Bradley, (2014), An improved method for managing catastrophic supply chain disruptions, Original research article business horizons, Vol. 57(4), pp. 483-495.
[5] Zisis, I. Petrou, Vasiliki Kosmidou, Loannis Manakos, Jania Stathaki, Maria Adoma, Cristina Tarantino, Valeria Tomaselli, palma Blonda, Maria Petrou, (2014) A rule-based classification methodology to handle uncertainty in habitat mappig employing evidential reasoning and fuzzy logic, Pattern recognition letters, Vol. 48, pp.24-33.
[6] J. P. Shim, Merrill Workentin, F. James, J. Daniel, Ramesh Sharda and Christer Carlsson. Past, present, and future of decision support technology. Decission support systems, 2002.
[7] L. A. ZADEH, (1965), Information and control, Vol. 8, pp. 333-353.
[8] P. C. Chang and T. W. Liao. Combining SOM and fuzzy rule base for flow time prediction in semiconductor manufacturing factory. Applied soft computing. December, 2004.
