การเปรียบเทียบตัวแบบคณิตศาสตร์ในการหาความลึกของช่องเก็บสินค้าที่เหมาะสมระหว่างแบบไม่จำกัดอัตราเข้าและจำกัดอัตราเข้าของสินค้า กรณีศึกษา คลังสินค้า ABC

Main Article Content

Yosita Karnjana
Panitarn Peerapattana

บทคัดย่อ

ต้นทุนการบริหารจัดการด้านคลังสินค้าถือเป็นต้นทุนหลักในระบบโลจิสติกส์ โดยการจัดเก็บสินค้าถือว่าเป็นกิจกรรมหลักของคลังสินค้า ซึ่งโดยทั่วไปจะมีระบบการจัดเก็บที่หลากหลายตั้งแต่การจัดเก็บแบบวางกองซ้อนไปจนถึงการจัดเก็บแบบอัตโนมัติ การศึกษาวิจัยครั้งนี้ได้ศึกษาระบบการจัดเก็บแบบวางกองซ้อน เนื่องจากเป็นระบบที่ได้รับความนิยม มีความยืดหย่นุ สูงต้นทุนต่ำ เหมาะกับสินค้าที่มีอัตราการหมุนเวียนสูง แม้ว่าจะเกิดความสูญเปล่าของพื้นที่โดยรวมมาก ทำให้มีอรรถประโยชน์ด้านพื้นที่ต่ำ การออกแบบรูปแบบการจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพโดยการกำหนดความลึกช่องเก็บสินค้าที่เหมาะสมถือเป็นแนวทางหนึ่งในการแก้ปัญหา อย่างไรก็ตาม การกำหนดความลึกช่องเก็บสินค้าภายใต้อัตราการเข้ามาของสินค้าที่จำกัดยังไม่ค่อยพบในการศึกษาที่ผ่านมา งานวิจัยนี้จึงได้ใช้ตัวแบบคณิตศาสตร์สำหรับการหาความลึกช่องเก็บสินค้า ได้แก่ ตัวแบบไม่จำกัด คือตัวแบบคณิตศาสตร์ที่ไม่พิจารณาอัตราการเข้ามาของสินค้า หรือ P = ∞ และตัวแบบจำกัด คือตัวแบบคณิตศาสตร์ที่มีการพิจารณาอัตราการเข้ามาของสินค้าด้วย หรือ P ≠ ∞ เพื่อเปรียบเทียบว่าความลึกช่องเก็บสินค้าจากตัวแบบใดจะทำให้เกิดความสูญเปล่าโดยรวมเฉลี่ยน้อยที่สุด ซึ่งจากการศึกษาพบว่า ตัวแบบจำกัดให้ความลึกช่องเก็บสินค้าที่ทำให้เกิดความสูญเปล่ารวมเฉลี่ยน้อยกว่าความลึกช่องเก็บสินค้าที่ได้จากตัวแบบไม่จำกัด

Article Details

บท
บทความวิจัย ด้านวิศวกรรมศาสตร์

References

[1] S. Monahan, J. Ward, M. Zimmerman, B. Sonthalia, and M. Vanhencxthoven. (2017, June). 28th Annual State of Logistics Report. Rosario Capital Ltd. Tel Aviv, Israel [Online]. Available: http://www.rosario-capital.co.il/media/files/0566 448001518943585.pdf.

[2] Office of the National Economic and Social Development Board. (2017, July). Thailand’s Logistics Report 2016. Office of the National Economic and Social Development Board. Bangkok, Thailand [Online]. Available: http://www.nesdb.go.th

[3] M. G. Kay. (2015, April). Warehousing. Fitts Department of Industrial and Systems Engineering, North Carolina State University. North Carolina State, USA [Online]. Available: https://people.engr.ncsu.edu/kay/Warehousing.pdf

[4] J. A. Tompkins, J. A. White, Y. A. Bozer, and J. M. A. Tanchoco, Facilities Planing, 4th ed. New Jersey: John Wiley & Sons, 2010.

[5] J. Gu, M. Goetschalckx, and L. F. McGinnis, “Research on warehouse design and performance evaluation: A comprehensive review,” European Journal of Operational Research, vol. 203, no. 3, pp. 539–549, 2010.

[6] J. A. White, J. J. Sonnentag, and J. O. Matson, “New insights regarding block stacking,” in Proceedings of IIE Annual Conference, 2013, pp. 1225–1234.

[7] R. Accorsi, G. Baruffaldi, and R. Manzini, “Design and manage deep lane storage system layout. An iterative decision – support model,” The International Journal of Advanced Manufacturing Technology, vol. 92, no. 1–4, pp. 57–67, 2017.

[8] S. Derhami, J. Smith, and K. Gue, “A simulation model to evaluate the layout for block stacking warehouses,” in Proceedings of 14th International Material Handling Research, 2016, pp. 1–27.

[9] J. J. Bartholdi, III and S. T. Hackman. (2017, August). Warehouse & Distribution Science Release 0.98. The Supply Chain & Logistics Institute, Georgia Institute of Technology, Atlanta, USA [Online]. Available: https://www.warehouse-science.com/book/editions/whsci-0.98.pdf

[10] S. Derhami, J. Smith, and K. Gue, “Optimising space utilization in block stacking warehouses,” International Journal of Production Research, vol. 55, no. 21, pp. 6436–6452, 2016.