Please use this identifier to cite or link to this item: https://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/82192
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorคุลิกา ดาดาษ-
dc.contributor.authorปวีณา เชาวลิตวงศ์-
dc.contributor.otherจุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. คณะวิศวกรรมศาสตร์-
dc.date.accessioned2023-06-30T09:35:23Z-
dc.date.available2023-06-30T09:35:23Z-
dc.date.issued2565-01-
dc.identifier.citationวารสารวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่ 29,1 (ม.ค.-เม.ย. 2565) หน้า 1-11en_US
dc.identifier.issn2672-9695-
dc.identifier.urihttps://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/82192-
dc.description.abstractงานวิจัยนี้นำเสนอแบบจำลองโปรแกรมเชิงเส้นตรงเพื่อใช้ในการตัดสินใจสั่งผลิตเพิ่มจากวัตถุดิบคงคลังส่วนเกินซึ่งเป็นการหาปริมาณที่สั่งผลิตเพิ่มและปริมาณที่สั่งซื้อวัตถุดิบอื่นเพิ่มสำหรับใช้ในการผลิต ซึ่งกระบวนการนี้มีวัตถุประสงค์หลักเพื่อลดมูลค่าของวัตถุดิบคงคลังส่วนเกินที่จะถูกนำไปกำจัดในแต่ละเดือน และก่อให้เกิดผลประโยชน์ต่อธุรกิจด้วย งานวิจัยนี้เริ่มตั้งแต่การศึกษาข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับการผลิตเพิ่มจากวัตถุดิบคงคลังส่วนเกินในปัจจุบัน ขั้นตอนถัดมาได้ออกแบบแบบจำลองโปรแกรมเชิงเส้นตรงเพื่อนำมาใช้ในการหาคำตอบของปัญหา โดยตั้งสมการวัตถุประสงค์ให้เกิดต้นทุนโดยรวมน้อยที่สุดตามเป้าหมายของการตัดสินใจและกำหนดสมการเงื่อนไขที่สอดคล้องกับข้อจำกัดของกระบวนการที่มีวัตถุประสงค์หลักคือลดมูลค่าวัตถุดิบคงคลังส่วนเกิน และขั้นตอนสุดท้ายคือการหาผลลัพธ์ของแบบจำลองบนโปรแกรมไพธอน และทดสอบผลการดำเนินงานจากแบบจำลองด้วยข้อมูลในอดีตที่ผ่านมาโดยที่ผลการดำเนินงานจะต้องมีมูลค่าวัตถุดิบคงคลังส่วนเกินที่ลดลงจากเดิมผลการทดสอบพบว่าเมื่อนำแบบจำลองโปรแกรมเชิงเส้นตรงมาประยุกต์ใช้ในการจัดสรรวัตถุดิบคงคลังส่วนเกิน ร่วมกับการสั่งซื้อวัตถุดิบเพิ่มสำหรับการผลิตเพิ่มจะลดมูลค่าวัตถุดิบคงคลังส่วนเกินได้โดยเฉลี่ย25.05%หรือคิดเป็นมูลค่าที่ลดลงได้เฉลี่ยประมาณ236พันดอลลาร์สหรัฐต่อเดือน และยังก่อให้เกิดผลกำไรแก่ธุรกิจเป็นมูลค่าโดยเฉลี่ยต่อเดือนอยู่ที่179พันดอลลาร์สหรัฐถือว่าได้สร้างผลประโยชน์ให้แก่ธุรกิจได้ถึง 415พันดอลลาร์สหรัฐen_US
dc.description.abstractalternativeThis paper proposes a linear programming model in order to support decision making of additional production using excess raw material. The solution of additional production determines how much to produce and how much to order. The objective of this process is to reduce excess raw material value to be disposed each month and to increase revenue for business. This study is conducted as follows. Firstly, data related to excess raw material as well as current ordering additional production are reviewed. Secondly, a linear programming model is formulated to determine the solution that minimize the total cost of this additional production and according to production constraints where the excess raw material value is reduced. Finally, the proposed LP model is implemented in Python programming and tested with previous data to show if it could determine solution of additional production which reduces the excess raw material value. Test results showed that the excess raw material value can be reduced by 25.05 % or 236 thousand of dollars per month when the solution from proposed LP model is used to allocate excess raw material for additional production. In addition, the revenue can also be increased in average by 179 thousand of dollars per month. Thus, the total benefit from LP model solution contributes to 415 thousand of dollars each month.en_US
dc.language.isothen_US
dc.publisherวารสารวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่en_US
dc.relation.urihttps://ph01.tci-thaijo.org/index.php/EngJCMU/article/view/246839-
dc.rightsวารสารวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยเชียงใหม่en_US
dc.subjectวัตถุดิบen_US
dc.subjectการจัดสรรทรัพยากรen_US
dc.subjectการจัดการen_US
dc.titleการประยุกต์แบบจำลองโปรแกรมเชิงเส้นตรงสำหรับการสั่งผลิตจากวัตถุดิบคงคลังส่วนเกินen_US
dc.title.alternativeApplication of Linear ProgrammingModel for Ordering Productionusing Excess Raw Materialen_US
dc.typeArticleen_US
Appears in Collections:Thai Journal Article

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
html_submission_85227.htmlบทความวารสารฉบับเต็ม (Fulltext)2.79 kBHTMLView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.