การประยุกต์ใช้เทคนิค HYBRID AHP-TOPSIS สำหรับคัดเลือกการแปรรูป และพัฒนาผลิตภัณฑ์จากไม้ไผ่
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
กระบวนการตัดสินใจสำหรับคัดเลือกการแปรรูปและพัฒนาผลิตภัณฑ์จากไม้ไผ่เพื่อเพิ่มมูลค่าผลิตภัณฑ์เป็นปัญหาที่มีความซับซ้อนยากต่อการตัดสินใจเพราะว่ามีเกณฑ์หลายอย่างที่ต้องพิจารณาไปพร้อม ๆ กัน ดังนั้นงานวิจัยนี้จึงได้นําเสนอเทคนิค Hybrid AHP-TOPSIS ในการประเมินและจัดลำดับความสำคัญ เริ่มจากกำหนดเกณฑ์ที่เกี่ยวข้องที่ใช้ในการตัดสินใจแบ่งเกณฑ์ออกเป็นชั้นย่อย และกำหนดระดับความสำคัญของแต่ละเกณฑ์ ขั้นตอนต่อมาให้คะแนนในแต่ละเกณฑ์ตามระดับความสำคัญโดยใช้เทคนิค AHP ต่อจากนั้นใช้เทคนิค TOPSIS เพื่อจัดลำดับและเลือกทางเลือกที่มีประสิทธิภาพที่สุด โดยคำนวณค่าอุดมคติทางบวก (Si*) และค่าในอุดมคติทางลบ (Si’) รวมถึงค่าความใกล้ชิดสัมพัทธ์ (Ci*) กำหนดเกณฑ์ที่สำคัญตามความต้องการของผู้ประกอบการ 7 เกณฑ์ตัดสินใจ และวิธีการแปรรูปผลิตภัณฑ์จากไม้ไผ่ทั้งหมด 5 ทางเลือก ผลการคำนวณค่าความใกล้ชิดสัมพัทธ์ (Ci*) คือ ผลิตภัณฑ์ไม้ไผ่อัด (A3) = 0.764 ตามด้วยผลิตภัณฑ์ไม้ตะเกียบ (A1) = 0.502 ผลิตภัณฑ์ถ่านไม้ไผ่ (A5) = 0.258 ผลิตภัณฑ์ไม้เสียบลูกชิ้น (A2) = 0.167 และผลิตภัณฑ์ไม้จิ้มฟัน (A4) = 0.154 ตามลำดับ ดังนั้นวิธีที่นําเสนอในงานวิจัยนี้สามารถเป็นแนวทางในคัดเลือกการแปรรูปและพัฒนาผลิตภัณฑ์ที่เหมาะสมเพื่อเพิ่มมูลค่าผลิตภัณฑ์อื่นๆ ได้
Article Details
References
กรมส่งเสริมการเกษตร. (2563). คู่มือโครงการส่งเสริมการเกษตรประจำปีงบประมาณ พ.ศ.2563. กรุงเทพฯ: สำนักส่งเสริมและจัดการสินค้าเกษตร.
สถาบันสิ่งแวดล้อมไทย. (2564). การวิเคราะห์ห่วงโซ่มูลค่าของไผ่ในประเทศไทย. นนทบุรี: สถาบันสิ่งแวดล้อมไทย.
Boonkanit, P. (2020). Low-Pressure Die Casting Machine Selection Using a Combined AHP and TOPSIS Method. Naresuan University Engineering Journal, 15(2), 1-11.
Dinkoksung, S., Pitakaso, R., Khonjun, S., Srichok, T., & Nanthasamroeng, N. (2023). Modeling the medical and wellness tourism supply chain for enhanced profitability: An open innovation approach. Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity, 9(3), 100137.
Kailomsom, P., & Wichapa, N. (2022). Evaluating and Ranking the Fuel Briquettes from Agricultural Residues Using the Virtual Cross–Efficiency Method. The Journal of Industrial Technology, 18(2), 230-246.
Nasawat, P., Talangkun, S., Arunyanart, S., & Wichapa, N. (2020). Selection of Suitable Rice Weevil Disinfestation Method Using Hybrid FAHP-FTOPSIS. Journal of Advanced Development in Engineering and Science, 10(29), 65-80.
Nasawat, P., Talangkun, S., Arunyanart, S., & Wichapa, N. (2021). Hybrid cross-efficiency approach based on ideal and anti-ideal points and the critic method for ranking decision-making units: a case study on ranking the methods of rice weevil disinfestation. Decision Science Letters, 10(3), 375-392.
Ozer, I. (2008). Multi-criteria Group Decision Making Methods Using AHP and Integrated Web-bases Decision Support Systems. University of Ottawa.
Ransikarbum, K., & Chanthakhot, W. (2020). An Analysis of Fire Assembly Point using Information Entropy Weight and TOPSIS. Thai Industrial Engineering Network Journal, 6(1), 54-64.
Saaty, T.L. (1985). Decision making for leaders. California: Life time leaning publication.
Saaty, T.L., & Kearns K.P. (1991). Analytical planning the organization of systems: The analytic hierarchy process. USA: Publications Pittsburgh.
Sharma, D., Sridhar, S., & Claudio, D. (2020). Comparison of AHP-TOPSIS and AHP-AHP methods in multi-criteria decision-making problems. International journal of industrial and systems engineering, 34(2), 203-223.
Singh, V., Kumar, V., & Singh, V. B. (2023). A hybrid novel fuzzy AHP-Topsis technique for selecting parameter-influencing testing in software development. Decision Analytics Journal, 6, 100159.
To-On, P., Wichapa, N., & Khanthirat, W. (2023). A novel TOPSIS linear programming model based on response surface methodology for determining optimal mixture proportions of lightweight concrete blocks containing sugarcane bagasse ash. Heliyon, 9(7). e17755.
Velmurugan, K., Saravanasankar, S., Venkumar, P., Sudhakarapandian, R., & Di Bona, G. (2022). Hybrid fuzzy AHP-TOPSIS framework on human error factor analysis: Implications to developing optimal maintenance management system in the SMEs. Sustainable Futures, 4, 100087.
Wichapa, N., & Sodsoon, S. (2023). A Relative Closeness Coefficient Model Based on the Distance of Virtual DMUs Cross-Efficiency Method for Ranking Thai Economic Development. Engineering Letters, 31(1).