Abstract:
การศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อกำหนดวิธีการที่เหมาะสมในการคาดการณ์ผลิตภัณฑ์ที่เคลื่อนไหวช้าของ บริษัทกรณีศึกษา ที่ซื้อขายผลิตภัณฑ์อิเล็กทรอนิกส์แบบซื้อมาขายไป การศึกษามุ่งเน้นไปที่ผลิตภัณฑ์ 5 ชนิดซึ่งมียอดขายอย่างน้อย 80% ของยอดขายทั้งหมด งานวิจัยเล่มนี้จึงได้รวบรวมข้อมูลการขายรายเดือนซึ่งครอบคลุมปี พ.ศ. 2558 - พ.ศ. 2562 ข้อมูลที่มีจะแบ่งออกเป็น 2 ชุด ข้อมูลตั้งแต่ปี พ.ศ. 2558 - พ.ศ. 2561 สำหรับการตั้งค่าโมเดลและข้อมูลปี พ.ศ. 2562 สำหรับการทดสอบโมเดลที่สร้างขึ้น ในการศึกษานี้ได้ใช้เทคนิคการพยากรณ์สามแบบในการพิจารณา ได้แก่ Simple Exponential Smoothing, Croston method และ Teunter, Syntetos และ Babai method การศึกษาเริ่มต้นด้วยการกำหนดพารามิเตอร์แบบจำลองของวิธีการพยากรณ์ทั้งสามวิธีโดยพิจารณาจากข้อมูลปี พ.ศ. 2558 - พ.ศ. 2561 จากพารามิเตอร์ที่ได้รับจากนั้นจะใช้ทั้งหมดในการคาดการณ์ความต้องการสำหรับปี พ.ศ. 2562 วิธีการพยากรณ์ที่ดีที่สุดสำหรับแต่ละผลิตภัณฑ์จะถูกเลือกโดยการพิจารณา ค่าเฉลี่ยค่าเบี่ยงเบนสัมบูรณ์ (MAD) ชนิดอุปสงค์ของแต่ละผลิตภัณฑ์แบ่งออกเป็น Erratic หรือ Lumpy ตามค่าเฉลี่ยของช่วงเวลาระหว่างอุปสงค์ และ ค่าสัมประสิทธิ์ความแปรปรวนของอุปสงค์ จากการศึกษาพบว่าวิธีการพยากรณ์ที่เลือกนั้นตรงกับประเภทของอุปสงค์ตามที่แนะนำในทางทฤษฎี ผลการศึกษาพบว่าจากการพยากรณ์ทั้ง 3 วิธีดังกล่าวข้างต้นวิธีที่เหมาะสมที่สุดสำหรับ SC40 คือ Simple Exponential Smoothing, RCA6 และ SC44 คือ Croston (Croston's Method), 2RCA และ HDMI คือวิธี Teunter, Syntetos และ Babai (TSB) ซึ่งสอดคล้องกับประเภทความต้องการในโมเดลข้อมูลการทดสอบ