การพยากรณ์ความต้องการสินค้าและการวางแผนการผลิต : กรณีศึกษาโรงงานผู้ผลิตขวดแก้ว

เมธนุช จำปาศรี

dc.contributor.advisor	พงศา พรชัยวิเศษกุล
dc.contributor.author	เมธนุช จำปาศรี
dc.contributor.other	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย. บัณฑิตวิทยาลัย
dc.date.accessioned	2022-09-15T08:14:25Z
dc.date.available	2022-09-15T08:14:25Z
dc.date.issued	2564
dc.identifier.uri	http://cuir.car.chula.ac.th/handle/123456789/80499
dc.description	สารนิพนธ์ (วท.ม.)—จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย, 2564	en_US
dc.description.abstract	งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาเทคนิคการพยากรณ์และเลือกใช้เทคนิคการพยากรณ์ที่เหมาะสม ในการนำเสนอแนวทางการวางแผนการผลิตและลดปริมาณสินค้าคงคลัง โดยจะศึกษาเฉพาะสินค้าบรรจุภัณฑ์ขวดแก้ว ได้แก่กลุ่ม Beverage (เครื่องดื่ม) ประกอบไปด้วยข้อมูลอนุกรมเวลาที่ใช้ในการศึกษาหาตัวแบบยอดขายสินค้าแต่ละชนิดที่เก็บรวบรวมตั้งแต่เดือนมกราคม พ.ศ.2560 – กันยายน พ.ศ.2563 และ ข้อมูลอนุกรมเวลาที่ใช้เพื่อเปรียบเทียบยอดขายสินค้าแต่ละชนิดที่เก็บรวบรวมตั้งแต่เดือนตุลาคม พ.ศ.2563 – กันยายน พ.ศ.2564. ผลการวิจัยพบว่า วิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมในลำดับที่1 คือ วิธีการแยกองค์ประกอบ (Decomposition Method) เนื่องจากเป็นวิธีมีค่าความคลาดเคลื่อนต่ำที่สุดเมื่อเทียบกับวิธีการพยากรณ์อื่น และวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมในลำดับที่2 คือ วิธีการปรับเรียบแบบเอ็กซ์โปแนนเซียลของวินเทอร์ (Winter’s Method) โดยจากการพยากรณ์วิธี Decomposition Method สามารถลดทั้งสินค้าคงคลัง และ ต้นทุน ลงไปได้ ถึง 57.23% ที่ Product1 และ 57.18% ที่ Product2 ตามลำดับ และ จากการพยากรณ์วิธี Winter’s Method สามารถลดทั้งสินค้าคงคลัง และ ต้นทุน ลงไปได้ ถึง 56.27% ที่ Product1 และ 67.76% ที่ Product 2 ตามลำดับ	en_US
dc.description.abstractalternative	The objectives of this research are to study forecasting techniques and select the appropriate forecasting techniques. In presenting production planning and reducing inventory, It will study only glass bottle packaging products such as Beverage group. It consists of time-series data used in the study of individual product sales models collected from January 2017 to September 2020, and time-series data used to compare sales of each product. Collected from October 2020 to September 2021. The results showed that the first proper forecasting method is the Decomposition Method because it has the lowest error compared to other forecasting methods. And the second most suitable forecasting method is the Winter's Method. Decomposition Method Inventory and costs can be reduced by 57.23% at Product1 and 57.18% at Product2, respectively. And according to the Winter's Method forecast, both inventory and costs can be reduced by 56.27% at Product1 and 67.76% at Product 2.	en_US
dc.language.iso	th	en_US
dc.publisher	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.relation.uri	http://doi.org/10.58837/CHULA.IS.2021.239
dc.rights	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.subject	พยากรณ์การขาย	en_US
dc.subject	การวางแผนการผลิต	en_US
dc.subject	Sales forecasting	en_US
dc.subject	Production planning	en_US
dc.title	การพยากรณ์ความต้องการสินค้าและการวางแผนการผลิต : กรณีศึกษาโรงงานผู้ผลิตขวดแก้ว	en_US
dc.title.alternative	Demand forecasting and production planning : case study of glass bottle factory	en_US
dc.type	Independent Study	en_US
dc.degree.name	วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต	en_US
dc.degree.level	ปริญญาโท	en_US
dc.degree.discipline	การจัดการโลจิสติกส์และโซ่อุปทาน	en_US
dc.degree.grantor	จุฬาลงกรณ์มหาวิทยาลัย	en_US
dc.identifier.DOI	10.58837/CHULA.IS.2021.239