รูปแบบวัสดุคงคลังสำหรับการสั่งซื้อวัสดุหลายชนิดจากแหล่งเดียวของร้านวัสดุก่อสร้างแห่งหนึ่งในจังหวัดขอนแก่น: กรณีศึกษา
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อกำหนดรูปแบบวัสดุคงคลังของวัสดุ B วัสดุ C และวัสดุ D โดยต้นทุนรวมวัสดุคงคลังของวัสดุ B วัสดุ C และวัสดุ D ประกอบด้วย ต้นทุนการสั่งซื้อ ต้นทุนการเก็บรักษา และต้นทุนการขนส่งการพยากรณ์ปริมาณความต้องการ วัสดุ B วัสดุ C และวัสดุ D ด้วยรูปแบบการพยากรณ์ตามอนุกรมเวลาที่ให้ค่าความแตกต่างสัมบูรณ์เฉลี่ยและค่าเปอร์เซ็นต์ความผิดพลาดสัมบูรณ์เฉลี่ยต่ำที่สุด คือ รูปแบบการปรับเรียบค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่แบบแนวโน้ม รูปแบบการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้น และรูปแบบการปรับเรียบแบบเอกซ์โพเนนเชียลครั้งเดียวที่มีค่าน้ำหนักของการเฉลี่ย (α) เท่ากับ 1.00 ตามลำดับ จากนั้นนำค่าพยากรณ์ไปแทนในรูปแบบวัสดุ
คงคลังที่สร้างขึ้นเพื่อหาระยะห่างระหว่างการสั่งซื้อแต่ละครั้งที่เหมาะสม ปริมาณการสั่งซื้อต่อครั้งที่ประหยัดที่สุด
และจำนวนครั้งการสั่งซื้อที่เหมาะสมในแต่ละเดือน ผลการวิจัยพบว่า ต้นทุนรวมวัสดุคงคลังโดยเฉลี่ยของวัสดุ B วัสดุ C และวัสดุ D ตามรูปแบบปัจจุบันและรูปแบบวัสดุคงคลังที่นำเสนอแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญยิ่งทางสถิติ โดยรูปแบบวัสดุคงคลังที่นำเสนอสามารถลดต้นทุนรวมวัสดุคงคลังโดยเฉลี่ยจากรูปแบบปัจจุบันคิดเป็นร้อยละ 70.51 65.37 และ 68.63 ตามลำดับ สำหรับปริมาณวัสดุคงเหลือโดยเฉลี่ยของวัสดุ B ตามรูปแบบปัจจุบันและรูปแบบที่นำเสนอไม่แตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญยิ่งทางสถิติ แต่ปริมาณวัสดุคงเหลือโดยเฉลี่ยของวัสดุ C และวัสดุ D ตามรูปแบบปัจจุบันและรูปแบบที่นำเสนอแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญยิ่งทางสถิติ โดยรูปแบบที่นำเสนอของวัสดุ B และวัสดุ D มีปริมาณวัสดุคงเหลือโดยเฉลี่ยน้อยกว่ารูปแบบปัจจุบันคิดเป็นร้อยละ 23.14 และ 58.32 ตามลำดับ ขณะที่รูปแบบที่นำเสนอของวัสดุ C มีปริมาณวัสดุคงเหลือโดยเฉลี่ยเพิ่มขึ้นจากรูปแบบปัจจุบันคิดเป็นร้อยละ 10.19
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารฯ ท้ังในรูปแบบของรูปเล่มและอิเล็กทรอนิกส์เป็นลิขสิทธิ์ของวารสารฯ
References
Khokhajaikiat P. Production and Operations Management. Khon Kaen: Faculty of Engineering Khon Kaen University; 2014. (in Thai)
Klumleantong M, Khokhajaikiat P. Inventory modeling for spa business: a case study of phattaravaee zenity beauty and spa. KKU Engineering Journal. 2012; 40(1): 57-66. (in Thai)
Kaewwinud N, Khokhajaikiat P, Khonton K. Inventory management model of beverage in grocery Shop: A case study. IE Network Conference 2017; 2017 July 12-15; The Empress Chiang Mai Hotel: Chiang Mai University Press; 2017. p. 1187-94. (in Thai)
Wongphosan T, Phitpikul T. Techniques for forecasting short-lived refrigerated orders Case Study: ABC Enterprise. Thai Industrial Engineering Network Journal. 2020; Songkhla. (in Thai)
Adriana O, Alexandru C, Olimpia B. The application of the EOQ model in the health services inventory management using WinQSB software. IEEE. 2010; (10): 1-4.
Kourentzes N, Trapero JR, Barrow DK. Optimising forecasting models for inventory planning. International Journal of Production Economics. 2020; (225): 1-9.
Steenbergen RM, Mes MR. Forecasting demand profiles of new products. Decision Support Systems. 2020; (167): 1-10.
Netisopakul P, Supasa N. Appropriate model analysis for garment sales forecasting. MUT Journal of Business Administration. 2019; 16(2): 77-97. (in Thai)
Walpole RE, Myers RH, Myers SL, Ye K. Probability and statistics for engineers and scientists. New York: Macmillan; 1993 Jan.
Landau S. A handbook of statistical analyses using SPSS. CRC; 2004.
Chang Y, Sullivan R. QSB+ (Quantitative Systems for Business Plus). USA: Prentice-Hall International; 1989.
Coolidge F. Statistics: A gentle introduction. 2nd. Thousand Oaks, California: Sage Publications; 2006.