| รหัสโครงการ : | R000000211 |
| ชื่อโครงการ (ภาษาไทย) : | การพยากรณ์ความต้องสินค้าทางการเกษตรและการบริหารจัดการคงคลังเพื่อลดต้นทุนสินค้าของสหกรณ์การเกษตรชุมตาบง อำเภอลาดยาว จังหวัดนครสวรรค์ |
| ชื่อโครงการ (ภาษาอังกฤษ) : | Demand Forecasts of Agricultural Products and Manage Inventory to Reduce Cost of Cooperative Agricultural Chum Ta Bong, Lat Yao District, Nakhon Sawan. |
| คำสำคัญของโครงการ(Keyword) : | การพยากรณ์ความต้องการ,ต้นทุนการควบคุมสินค้าคงคลัง,การบริหารจัดการสินค้าคงคลัง |
| หน่วยงานเจ้าของโครงการ : | คณะเทคโนโลยีการเกษตรและเทคโนโลยีอุตสาหกรรม > ภาควิชาเทคโนโลยีอุตสาหกรรม สาขาวิชาวิศวกรรมไฟฟ้าเครื่องกลการผลิต |
| ลักษณะโครงการวิจัย : | โครงการวิจัยเดี่ยว |
| ลักษณะย่อยโครงการวิจัย : | ไม่อยู่ภายใต้แผนงานวิจัย/ชุดโครงการวิจัย |
| ประเภทโครงการ : | โครงการวิจัยใหม่ |
| สถานะของโครงการ : | แผนงานวิจัยหรือชุดโครงการวิจัยและโครงการวิจัยที่เสร็จสิ้นแล้ว |
| งบประมาณที่เสนอขอ : | 60000 |
| งบประมาณทั้งโครงการ : | 60,000.00 บาท |
| วันเริ่มต้นโครงการ : | 19 กุมภาพันธ์ 2559 |
| วันสิ้นสุดโครงการ : | 18 กุมภาพันธ์ 2560 |
| ประเภทของโครงการ : | งานวิจัยประยุกต์ |
| กลุ่มสาขาวิชาการ : | วิศวกรรมศาสตร์และเทคโนโลยี |
| สาขาวิชาการ : | สาขาวิศวกรรมศาสตร์และอุตสาหกรรมวิจัย |
| กลุ่มวิชาการ : | วิศวกรรมอุสาหกรรมวิจัย |
| ลักษณะโครงการวิจัย : | ไม่ระบุ |
| สะท้อนถึงการใช้ความรู้เชิงอัตลักษณ์ : | ไม่สะท้อนถึงการใช้ความรู้เชิงอัตลักษณ์ |
| สร้างความร่วมมือประหว่างประเทศ GMS : | ไม่สร้างความร่วมมือทางการวิจัยระหว่างประเทศ |
| นำไปใช้ในการพัฒนาคุณภาพการศึกษา : | ไม่นำไปใช้ประโยชน์ในการพัฒนาณภาพการศึกษา |
| เกิดจากความร่วมมือกับภาคการผลิต : | เกิดจากความร่วมมือกับภาคการผลิต |
| ความสำคัญและที่มาของปัญหา : | ข้าวเป็นพืชเศรษฐกิจที่มีความสำคัญของประเทศไทยเพาะการเกษตรส่วนใหญ่ ของประเทศปลูกข้าวเป็นพืชหลัก ซึ่งนอกจากนี้ข้าวยังเป็นสินค้าหลักของคนไทยที่ใช้บริโภคภายในประเทศแล้วยังเป็นสินค้าส่งออกที่สร้างรายได้ให้แก่ประเทศไทยในแต่ละปีเป็นจำนวนมาก ในปีพ.ศ. 2556 และ 2557 ประเทศไทยมีมูลค่าของผลผลิตข้าวนาปีอยู่ที่ 371,521 ล้านบาทและ 334,361 ล้านบาท โดยมีพื้นที่ในการเพาะปลูก 2.4 ล้านไร่ (สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร, 2557) ซึ่งแน่นอนว่าในการเพาะปลูกข้าวนั้นจะต้องมีต้นทุนในการเพาะปลูก โดยถูจำแนกออกเป็น 3 ประเภทหลักๆ คือ ต้นทุนค่าวัตถุดิบ ต้นทุนแรงงาน และต้นทุนค่าใช้จ่ายในการผลิต โดยจากงานวิจัยของ สุขใจ ตอนปัญญา, 2554 ต้นทุนค่าใช้จ่ายในการผลิตนั้นคิดเป็น 63% ของต้นทุนรวมทั้งหมด ซึ่งต้นทุนค่าใช้จ่ายในการผลิตนั้นประกอบไปด้วย ค่าจ้างไถนา ค่าปุ๋ย ค่ายาปราบวัชพืช ค่าจ้างรถเกี่ยว และค่าเข่าที่ดิน ซึ่งพบว่าต้นทุนค่าใช้จ่ายในการผลิตนั้น ต้นทุนในด้านค่าปุ๋ย มีเปอร์เซ็นต์สูงสุดคือ 31.4 เปอร์เซ็นต์ของต้นทุนค่าใช้จ่ายในการผลิตทั้งหมด ซึ่งโดยปกติแล้วชาวนาจะทำการซื้อปุ๋ยจาก สหกรณ์การเกษตรที่ตนเป็นสมาชิกหรือจากร้านค้าอุปกรณ์ทางการเกษตร เมื่อมาทำการพิจารณาถึงต้นทุนค่าใช้จ่ายปุ๋ยพบว่าเกิดจาก ค่าใช้จ่ายในการผลิตปุ๋ยจากโรงงาน (ราคาขายส่ง) ค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อปุ๋ย ค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บรักษาปุ๋ย ค่าใช้จ่ายต่างต่างที่ได้กล่าวมาจะถูกบวกเข้ามาเป็นราคาปุ๋ยที่ชาวนาจะต้องทำการซื้อจากสหกรณ์การเกษตรหรือจากร้านค้า ซึ่งในความเป็นจริงแล้วทางสหกรณ์การเกษตรหรือจากร้านค้าสามารถลดค่าใช้จ่ายบ้างส่วนลงได้ เพื่อเป็นการลดราคาปุ๋ยที่ชาวนาจะต้องทำการซื้อ
จากการศึกษาสภาพปัญหาดังกล่าวในข้างต้นนั้น ผู้วิจัยจึงได้เข้าไปศึกษาและแก้ไขปัญหาโดยใช้สหกรณ์การเกษตรชุมตาบง อำเภอลาดยาว จังหวัดนครสวรรค์ พบว่า เป็นผู้ดูและรับผิดชอบการขายปุ๋ยให้แก่เกษตรกรในเขตตำบลชุมตาบง อำเภอลาดยาว จังหวัดนครสวรรค์และพื้นที่ใกล้เคียง ในทุกๆปีสหกรณ์การเกษตรชุมตาบงจะต้องทำการสั่งซื้อปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรมากกว่ามากกว่า 10 ครั้งต่อปี ซึ่งมีมูลค่าปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรในการสั่งซื้อปุ๋ยมากกว่าปีละ 4,000,000 บาท และปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรที่สั้งมาจะถูกเก็บเข้าในคลังสินค้าทำให่เกิดต้นทุนที่สูงขึ้นกับปุ๋ยและสินค้าทางการเษตร ทำให้ผู้วิจัยสนใจในวิธีการสั่งซื้อปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรเพื่อมาจำหน่ายต่อให้เกษตรกร ซึ่งผู้วิจัยมีแนวทางในการลดต้นทุนในด้านค่าปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรลงได้ โดยใช้ทฤษฎีการพยากรณ์ความต้องการสินค้าและการบริหารสินค้าคงคลัง ซึ่งจะช่วยในการลดต้นทุนค่าปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรของสหกรณ์การชุมตาบง และราคาขายปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรให้แก่เกษตรกรในเขตพื้นนี้ที่ๆ สหกรณ์การเกษตรชุมตาบงรับผิดชอบ ได้ในราคาที่ต่ำลง |
| จุดเด่นของโครงการ : | 1. มุ่งเน้นการพยารณ์ที่เหมาะสมกับเงื่อนไขความต้องการของสหกรณ์ชุมตาบง เพื่อลดต้นทุนการสั่งซื้อและสินค้าขาดมือ
2. มุ่งเน้นการบริหารจัดการคงคลังของสหกรณ์ชุมตาบง เพื่อลดต้นทุนการถือครอง |
| วัตถุประสงค์ของโครงการ : | 1. เพื่อหารูปแบบสมาการที่ใช้ในการพยากรณ์ความต้องการปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรที่เหมาะสมกับการดำเนินงานของสหกรณ์การเกษตรชุมตาบง
2. เพื่อให้ได้ปริมาณการสั่งซื้อปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรอย่างประหยัดตามหลักการ "Economic order quantity)
3. เพื่อลดปริมาณการถือครองสินค้าคงคลังให้สหกรณ์การเกษตรชุมตาบง
4. เพื่อให้ได้แผนการสั่งซื้อปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรล่วงหน้า เพื่อลดต้นทุนในส่วนของการบริหารจัดการคงคลัง |
| ขอบเขตของโครงการ : | 1. ข้อมูลที่พนำมาทำการวิเคราะห์และพิจารณานั้น เฉพาะหน่วยงานสหกรณ์การเกษตรชุมตาบงเพียงอย่างเดี่ยว
2. ทำการสร้างรูปแบบสมาการท๊่พใช้พยากรณ์ความต้องการของสินค้าที่ผ่านกระบวนการพาเลโต เท่านั้น
3. ประยุกต์ใช้ในการสั่งซื่อ สินค้าปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรที่ใช้ในการเพาะทางการเกษตรเพียงอย่างเพียงอย่างเดี่ยว
4. ระยะเวลาในการวางแผนทั้ง หมดแบ่งออกเป็นช่วงเวลาหลายช่วง (Multiple Periods) โดยที่ทุกช่วงมีระยะเท่าๆกัน
5. การสั่งซื่อสินค้าปุ๋ยและสินค้าทางการเกษตรนั้นจะไม่พิจารณาถึงกรณีการทยอยเข้าของสินค้าปุ๋ยและสินค้าทางการเกษตร
6. ข้อมูลที่นำมาทำการพิจารณาเพื่อวิจัยนั้นอยู่ในช่วงเดือน มกราคม – ธันวาคม ของปี 2557 ถซง 2558 เพื่อรูปแบบการพยากรณ์ความต้องการสินค้าปุ๋ยและสินค้าทางการเกษตรที่เหมาะสมสำหรับปี 2559
7. ข้อมูลที่ใช้ในการสร้างรูปแบบการพยากรณ์ จะไม่นำข้อมูลที่มีความผิดปกติหลังจากผ่านกระบวนการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analysis) เนื่องจากอาจมีข้อมูลที่ได้รับผลกระทบจากปัจจัยภายนอก เช่น ภัยพิบัติ นโยบายทางภาครัฐในช่วงนั้นๆ เข้ามาร่วมสร้างรูปแบบการพยากรณ์ |
| ผลที่คาดว่าจะได้รับ : | 1. สามารถนำไปกำหนดแผนนโยบายในการสั่งซื้อปุ๋ยและสินค้าทางการเกษตรและแนวทางการบริหารจัดการสินค้าคงคลัง ของสหกรณ์การเกษตรชุมตาบง
2. ได้กระบวนการดำเนินการพยากรณ์เพื่อสั่งซื้อและการบริหารจัดการสินค้าคงคลังของสินค้าทางการเกษตร
3. ได้ผลงานวิจัยที่สามารถตีพิมพ์ในวารสารระดับชาติหรือนานาชาติ ที่อยู่ในฐาน Certified Journal
4. สามารถนำความรู้และเทคนิคต่างๆไปถ่ายทอดสู่สหกรณ์การเกษตรชุมตาบง |
| การทบทวนวรรณกรรม/สารสนเทศ : | การพยากรณ์อุปสงค์(Demand Forecasting) เป็นการคาดการณ์ถึงสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคตที่เกิดจากความต้องการสิ่งใดสิ่งหนึ่ง ซึ่งการพยากรณ์จะมีความแม่นยำมากน้อยเพียงใดนั้นขึ้นกับลักษณ์ของอุปสงค์ของสินค้าชนิดนั้นว่ามีลักษณ์ใด (สถาพร โอภาสานนท์, 2553) การพยากรณ์ถูกนำมาใช้ประโยชน์ในการวางแผนและจัดเตรียมทรัพยากรหรือนำไปใช้เป็นทางเลือกในการดำเนินงานและตัดสินใจ (นันทชัย กานตานันทะ, 2555) ดังนั้นการพยากรณ์จึงถูกนำมาประยุกต์ใช้กับหลากหลายธุรกิจเพื่อพยากรณ์อุปสงค์ (Demand Forecasting) เพื่อใช้ในการออกคำสั่งซื้อให้แก่ผู้ผลิตสินค้า แต่เมื่อส่งค้าเข้ามาตามคำสั่งซื้อแล้วจะพบว่าจะส่งผลต่อประสิทธิภาพของระบบการบริหารสินค้าคงคลัง (Inventory Management) ปัญหาในลักษณะนี้มักเกิดกับธุรกิจขนาดกลางและธุรกิจขนาดเล็ก (สถาพร โอภาสานนท์, 2553) เนื่องจากไม่ค่อยให้ความสำคัญกับการพยากรณ์และการบริหารคงคลัง เช่น ธุรกิจสินค้าประดับยนต์ (พีระ โรหิตะบุตร, 2552) ได้ทำการวิจัยโดยใช้เทคนิคการพยากรณ์และกำหนดการเชิงเส้นเพื่อพยากรณ์หาปริมาณการสั่งซื้อสินค้าที่เหมาะสม เนื่องจากมีสินค้าหลายรายการเกิดสภาพวะขาดแคลนสินค้าและปัญหาสินค้าค้างสต็อก โดยทำการศึกษาวิจัยสินค้า 16 รายการ ในช่วงเวลาเดือน มกราคม ถึง พฤษภาคม ของปี 2550-2551 เมื่อทำการประยุกต์ใช้เทคนิคการพยากรณ์และกำหนดการเชิงเส้นสามารถเพิ่มกำไรได้มาก 29.30 เปอร์เซ็นต์ ลดสภาพวะขาดแคลนสินค้าลงได้ถึง 77.67 เปอร์เซ็นต์และลดสินค้าค้างสต็อกลงได้ 90.24 เปอร์เซ็นต์ ซึ่งเป็นการเปรียบเทียบข้อมูลกับช่วงเวลาเดี่ยวกันของปีก่อนหน้าที่ยังไม่ได้นำเทคนิคการพยากรณ์และกำหนดการเชิงเส้นเข้ามาแก้ไขปัญหา นอกจากธุรกิจประดับยนต์แล้ว ธุรกิจน้ำมันถั่วเหลืองเพื่อการส่งออกโดยใช้เทคนิคการพยากรณ์แบบเอ็กซ์โปเนนเชียล (ยศนันท์ ศุภพิบูลย์กลุ และ ธนัญญา วสุศรี, 2552) ที่ใช้กับชุดข้อมูลอนุกรมเวลา โดยพบว่าค่าพยากรณ์ความต้องการน้ำมันถั่วเหลืองอยู่ที่ 347.76 ตันต่อเดือน และยังทำการหาค่าเบี่ยงเบนที่อาจเปลี่ยนแปลงได้คือ 106.625 ตันต่อเดือน ทำให้ผู้ผลิตลดความเสี่ยงในการกักตุนสินค้าและความเสี่ยงในกรณีสินค้าขาดมือได้ นอกจากนั้นยังมีธุรกิจประเภทธุรกิจค้าส่งและค้าปลีกนำวิธีการพยากรณ์เข้าไปประยุกต์ใช้ (จักรินทร์ กลั่นเงินและประภาพรรณ เกษราพงศ์, 2555) ได้พบปัญหาของธุรกิจค้าส่งและค้าปลีกที่ประสบปัญหาซึ่งบริษัทที่เข้าไปทำการศึกษามีต้นทุนในการบริหารจัดการสินค้า 69 รายการ ซึ่งมีมูลค่าสูงถึง 57,468,922 บาท จึงได้ทำการจัดลำดับความสำคัญของรายการสินค้าด้วยการประยุกต์ใช้หลักการพาเรโต (Pareto) พบว่ามีรายการสินค้า 21 รายการซึ่งคิดเป็น 80 เปอร์เซ็นต์ของปัญหาทั้งหมดที่ต้องเข้าไป โดยการใช้เทคนิคการพยากรณ์ความต้องการแบบต่าง เข้ามาพยากรณ์ความต้องการสินค้าในอนาคต เพื่อนำไปกำหนดปริมาณการสั่งซื้อที่เหมาะสมพร้อมกับการพิจารณาถึงระดับปริมาณสินค้าคงคลังที่ปลอดภัย (Safety Stock) เมื่อทำการเปรียบเทียบพบว่าสามารถลดค่าใช้จ่ายลงได้ 19.55 เปอร์เซ็นต์ หรือคิดเป็นมูลค่าสินค้าคงคลังที่สามารถลดลงได้ถึง 8,777,095 บาท เมื่อเปรียบเทียบกับการทำงานลักษณะเดิม เช่นเดี่ยวกับธุรกิจสิ่งทอที่ต้องมีการจัดเตรียมวัตถุดิบก่อนเข้ากระบวนการผลิต ซึ่งถ้าไม่มีวัตถุดิบป้อนเข้าสายการผลิตจะทำให้เกิดความสูญเปล่าในการใช้งานเครื่องจักรและค่าเสียโอกาสในการจัดจำหน่ายหรืออาจถูกค่าปรับในกรณีที่ส่งของไม่ทันตามสัญญาที่ให้ไว้ต่อลูกค้า แต่ในทางกลับกันการที่กักตุนวัตถุดิบไว้เป็นจำนวนมากยอมเปิดปัญหาเรื่องต้นทุนที่สูงมากขึ้น เนื่องจากต้องใช้ทรัพยากรในการดูแลรักษาวัตถุดิบและพื้นที่ในการจัดเก็บวัตถุดิบและส่งผลกระทบทางอ้อมในการแข่งขัน ดังนั้นจะต้องมาทำการพิจารณาในการจัดลำดับความสำคัญของวัตถุดิบต่อกระบวนการผลิต เพื่อประมาณการสั่งซื้อและนำเข้าวัตถุดิบเข้าสู่คงคลัง ดังนั้นจึงต้องมีการพยากรณ์ความต้องการวัตถุดิบพบว่า ในบางกรณีอาจจะต้องมีการปรับค่าพารามิเตอร์ของสมการการพยากรณ์ให้เหมาะสมกับลักษณะของข้อมูลที่เปลี่ยนแปลงไป โดยพิจารณาจาก เปอร์เซ็นต์ของความคลาดเคลื่อน (MAPE) ที่ต่ำที่สุด จากผลการวิจัย (สุนิษา ทรัพย์ประเสริฐและนระเกณฑ์ พุ่มชูศรี, 2557) พบว่ารูแบบที่ใช้ในการพยากรณ์เป็นแบบเอ็กซ์โปเนนเชียลแบบง่าย โดยกำหนดให้ค่าปรับเรียบ (?) ที่เหมาะสมเท่ากับ 0.9439, 0.6906, 0.8656, 0.9844 และ0.8694 แล้วพบว่าการใช้ข้อมูลรายสัปดาห์มีความแม่นยำกว่าการใช้ข้อมูลรายเดือน และเมื่อทำการทดลองต่อไปพบว่าวัตถุดิบบางกลุ่มควรปรับค่าปรับเรียบ (?) ทุกๆ 4 สัปดาห์จะทำให้ค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนอยู่ในระดับ 21.125, 13.170 และ18.952 ส่วนวัสดุอื่น ควรปรับค่าปรับเรียบ (?) ทุก 8 สัปดาห์จะทำให้ค่าความคลาดเคลื่อนอยู่ในระดับ 7.538 และ 8.897 ซึ่งเมื่อพิจารณาในภาพรวมแล้วพบว่า สามารถทำให้ค่าความคลาดเคลื่อนน้อยลงกว่าวิธีการพยากรณ์ที่โรงงานเคยใช้มากถึง 45 เปอร์เซ็นต์ นอกจากธุรกิจสิ่งทอแล้วการพยากรณ์ยังสามารถประยุกต์ใช้ |
| ทฤษฎี สมมุติฐาน กรอบแนวความคิด : | ทฤษฎีที่เกี่ยวในการทำวิจัยนี้แบ่งออกเป็น 2 ส่วนหลักๆ คือ ส่วนของการพยากรณ์ความต้องการสินค้าและส่วนของการบริหารจัดการคงคลังสินค้า เพื่อเป็นแนวทางในการดำเนินงานวิจัย
13.1 การพยากรณ์ความต้องการตามระยะเวลา
ความต้องการ (Demand) ของสินค้าและบริการที่องค์กรดำเนินการอยู่ องค์กรสามารถวางแผนด้านการใช้ทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัดได้อย่างเหมาะสมในอนาคต โดยเฉพาะการวางแผนด้านกำลังการผลิตสามารถแบ่งออกได้ 3 ระดับหลักๆ (พิภพ ลลิตาภรณ์, 2539) ซึ่งพิจารณาตามระยะเวลาในการวางแผนไปในอนาคต ดังนี้
1. การวางแผนการระยะยาว (Long Range Planning) หมายถึง การวางแผนการผลิตในระยะเวลาตั้งแต่ 2 ปีขึ้นไป ซึ่งเป็นการวางแผนในระดับกลยุทธ์ (Strategic Level) มีวัตถุประสงค์เพื่อการตัดสินใจในการเตรียมความพร้อมในการจัดการทรัพยากรสำหรับดำเนินการในอนาคต เช่น การเลือกที่ตั้งโรงงาน การจัดซื่อเครื่องจักร การปรับปรุงและพัฒนาสินค้า
2. การวางแผนระยะกลาง (Intermediate Range Planning) หมายถึง การวางแผนในช่วงเวลา 1-24 เดือนข้างหน้า ซึ่งเป็นการวางแผนระดับการจัดการ (Managerial Level) มีวัตถุประสงค์เพื่อจัดสรรการใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ให้เกิดประโยชน์สูงสุด เช่น วัตถุดิบ แรงงาน เครื่องจักรและเครื่องมือ เป็นต้น
3. การวางแผนระยะสั้น (Short Range Planning) หมายถึง แผนรายวันหรือรายสัปดาห์ เป็นการวางแผนระดับปฏิบัติการที่มีจุดประสงค์เพื่อจัดเตรียมกำหนดเวลาในการทำงานให้กับทรัพยากรการผลิตที่เกี่ยวข้อง เช่น แรงงาน เครื่องจักร เครื่องมือ รวมทั้งช่วงเวลาในการปฏิบัติงานของแต่ละสถานีงานด้วย
13.2 ประเภทของการพยากรณ์
จากการวางแผนไม่ว่าในระดับใดก็ตามนั้นจำเป็นต้องพิจารณาข้อมูลที่เกี่ยวข้องต่อการวางแผน คือ ความต้องการสินค้าหรือบริการ ซึ่งต้องใช้การประมาณค่าหรือเทคนิคการพยากรณ์ ร่วมกับระดับความหน้าเชื่อถือของข้อมูลที่ประมาณได้และจะเพิ่มขึ้นตามเทคนิคการพยากรณ์ที่มีความหน้าเชื่อถือ เทคนิคการพยากรณ์เป็นวิธีการที่ใช้ในการหาความต้องการ หรือการคาดการณ์ในสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต วิธีการพยากรณ์สามารถแบ่งได้เป็น 2 ประเภทหลักๆ คือ
การพยากรณ์เชิงคุณภาพ (Qualitative Forecasting Methods) เป็นการพยากรณ์ที่ใช้ความรู้ ความสามารถ ประสบการณ์และวิจารญาณของผู้พยากรณ์เป็นหลัก นิยมใช้ในการพยากรณ์เชิงคุณภาพเมื่อไม่มีข้อมูลในอดีตหรือมีข้อมูลในอดีตน้อยมาก รวมไปถึงการพยากรณ์ในระยะยาวที่ไม่สามารถใช้ข้อมูลในอดีตได้
การพยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting Methods) เป็นการพยากรณ์ที่ใช้ข้อมูลเชิงปริมาณ (ตัวเลข) ในอดีตที่เก็บรวบรวมมาอย่างต่อเนื่องเป็นหลักในการพยากรณ์เพื่อนำข้อมูลในอดีตมาพยากรณ์ค่าในอนาคต โดยสร้างตัวแบบทางคณิตศาสตร์
ทฤษฎีการพยากรณ์เชิงคุณภาพ (Qualitative Forecasting Methods)
นั้นเป็นการพยากรณ์ที่ไม่ต้องอาศัยข้อมูลย้อนหลัง แต่ให้ความสำคัญกับการใช้ประสบการณ์ ความรู้สึกและสามัญสำนึก ที่ผ่านมาของผู้เชี่ยวชาญ ผู้บริหารหรือผู้ที่มีส่วนเกี่ยวข้องในการดำเนินงานนั้นๆ เช่น การประเมินความคิดเห็นของผู้เชี่ยวชาญ (Expert opinion) เพื่อคาดการณ์ทำนายการเปลี่ยนแปลงในระยะยาว เป็นการพยากรณ์ที่ใช้วิจารณญาณส่วนบุคคลหรือข้อสรุปของของคณะกรรมการเกี่ยวกับเหตุการณ์นั้นๆ (Judgmental Forecasting) บางครั้งจะเรียกการพยากรณ์แบบนี้ว่า การพยากรณ์เทคโนโลยี (Technological Forecasting) เป็นการนำไปประยุกต์กับการพัฒนาด้านเทคโนโลยีใหม่ ๆ รวมทั้งการพยากรณ์เชิงคุณภาพจะช่วยทำให้ผู้พยากรณ์สามารถจัดกระบวนการคิดอย่างเป็นระเบียบแบบแผนและการคาดการณ์อนาคตได้อย่างถูกต้องแม่นยำขึ้น แต่ประสิทธิภาพของการพยากรณ์ด้วยวิธีการลักษณะนี้จะขึ้นอยู่กับทักษะและประสบการณ์ของผู้พยากรณ์ จำนวนของข้อมูลที่ใช้ รวมถึงความเชี่ยวชาญของผู้ที่เกี่ยวข้องต่างๆ ในการพยากรณ์ด้วย เทคนิคการพยากรณ์ดังกล่าวมักจะถูกนำมาใช้สำหรับการพยากรณ์ระยะยาว (Long-range Projection) หรือในกรณีที่องค์กรมีข้อมูลอยู่จำกัด โดยมีวิธีการต่างๆที่นำมาใช้ ดังนี้
การพยากรณ์โดยหน่วยงานที่เกี่ยวข้อง (Sales Forecasting) การพยากรณ์ด้วยวิธีนี้เป็นเทคนิคที่อาศัยประสบการณ์และวิจารณญาณของเจ้าหน้าที่ที่ทำการปฏิบัติงานในพื้นที่ เทคนิคนี้มีประโยชน์มากในการพยากรณ์ เนื่องจากผู้ปฏิบัติงานจะทำการพยากรณ์มีความใกล้ชิดกับลูกค้าในพื้นที่และเข้าใจถึงความต้องการของลูกค้าในพื้นที่ การพยากรณ์ในวิธีนี้จะทำการรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องในพื้นที่มาทำการพยากรณ์ ซึ่งวิธีการพยากรณ์เป็นวิธีที่เหมาะสมกับการพยากรณ์ที่มีข้อมูลในอดีตน้อยหรือไม่มีข้อมูลเลยพื้นที่ปฏิบัติงาน รวมถึงต้องการทราบข้อมูลภายในพื้นที่ นิภา นิรุตติกุล, 2550 กล่าวว่า”เทคนิคนี้จะได้ผลดีเมื่อผู้ปฏิบัติงานให้ความสนใจ ทำการพยากรณ์ความต้องการในหน่วยงานหรือพื้นที่ของตนเองอยู่เสมอเป็นระยะๆ วิธีการนี้ยังมีข้อเสีย คือ อาจเกิดความเอนอียงในการพยากรณ์ได้ เมื่อผู้ปฏิบัติงานเกิดขาดความระมัดระวัง” ซึ่งการแก้ไขข้อเสียของวิธีการนี้ทำได้โดยการนำผลการพยากรณ์ในวิธีนี้ไปเปรียบเทียบกับผลการพยากรณ์โดยวิธีอื่นเพื่อลดความเอนเอียงจากเทคนิคนี้
เทคนิคการระดมสมองหรือการระดมความคิด (Brainstorming or Jury of Executive Operation) เป็นเครื่องมือที่นิยมนำมาใช้ในการพัฒนางานให้เกิดประสิทธิภาพในด้านการหาทางออกของการปัญหา โดยการระดมความคิดเพื่อแก้ไขปัญหา ซึ่งเกิดขึ้นจากการได้ใช้ความคิด การต่อยอดความคิดและการคิดในมุมที่แตกต่างของผู้เกี่ยวข้องในการวางแผน ดังนั้น การระดมสมองจึง เป็นเครื่องมือที่นำมาประยุกต์ใช้ โดยมีกฎเกณฑ์ในการระดมสมองดังนี้
กฎเกณฑ์ในการระดมสมอง
1. เปิดโอกาสให้ผู้เกี่ยวข้องในการวางแผนเข้าร่วมประชุมได้แสดงความคิดเห็นอย่างอิสระในปัญหาที่เกิด
2. ฟังความคิดเห็นของผู้เกี่ยวข้องในการวางแผนที่เข้าร่วมการประชุม
3. ปริมาณของความคิดเห็นซึ่งยังไม่จำเป็นต้องพิจารณาถึงข้อเท็จจริงและเหตุผล (Free Thinking)
4. ผู้เกี่ยวข้องในการวางแผนที่เข้าร่วมการประชุมสามารถแสดงคิดในมุมที่แตกต่างได้
5. เมื่อได้ผลสรุปจากการประชุมแล้วควรทำการรวบรวมแล้วนำไปปรับปรุงต่อยอด
ขั้นตอนในการระดมสมอง
ในการระดมสมองนั้นถือได้ว่าเป็นเทคนิคที่ใช้เพื่อเสาะแสวงหาแนวทางในการแก้ไขปัญหา ยิ่งผู้เกี่ยวข้องในการวางแผนที่เข้าร่วมการประชุมเปิดกว้างทางความคิดได้มากเท่าไร โอกาสที่เราจะค้นพบแนวทางในการแก้ไขปัญหาด้วยความคิดใหม่ อย่างไรก็ตามเราสามารถแบ่งขั้นตอนในการระดมสมองจะเกิดขึ้นใน 3 ขั้นตอนต่อไปนี้คือ
การสำรวจปัญหา (Define Problem) เมื่อต้องการแก้ปัญหาใหม่ต้องการให้ผู้เกี่ยวข้องในการวางแผนที่เข้าร่วมการประชุมคนในกลุ่มมีส่วนร่วม จะต้องมีการเปิดประเด็นคำถาม เพื่อให้ผู้ร่วมประชุมทำการขยายมุมมองร่วมกัน จากนั้นเมื่อผู้ร่วมประชุมทำการระดมความคิดเห็นแล้ว ให้ทำการรวบรวมความคิดโดยการจัดกลุ่มซึ่งจะสามารถช่วยให้ระบุกลุ่มของปัญหาที่ชัดเจนขึ้น และพร้อมที่จะดำเนินการต่อไป
การสร้างความคิด (Generating ideas) หลังจากที่สามารถสรุปประเด็นปัญหาได้ชัดเจนแล้ว จากนั้นจะเข้าสู่ขั้นตอนการสสร้างความคิดว่า “มีสาเหตุใดบ้างที่ทำให้เกิดปัญหา”
การพัฒนาหนทางแก้ไข (Developing the Solution) จากขั้นตอนที่ 2 เมื่อทรายสาเหตุที่ทำให้เกิดปัญหา ผู้ร่วมประชุมสามารถทำการระดมสมองต่อไปว่าจะใช้วิธีการใดบ้างที่จะแก้ไขปัญหา
การพยากรณ์แบบคาดการณ์ (Good Guess) วิธีการพยากรณ์ที่ใช้ผู้เชี่ยวชาญที่มีประสบการณ์เพียงผู้เดี่ยวทำการพยากรณ์ โดยผู้เชี่ยวชาญที่ทำการพยากรณ์ทำการพิจารณาข้อมูลที่มีอยู่แล้วทำการพิจารณาข้อมูลที่ผ่านมาหรือการใช้ประสบการณ์ที่ทำงานในด้านนั้นๆมาคาดการณ์เหตุการณ์ที่น่าจะเกิดขึ้นในอนาคต
การวิจัยตลาด (Market Research) เป็นเทคนิคการพยากรณ์โดยทำการสำรวจความต้องการของประชาชนภายในพื้นที่เป้าหมายอย่างเป็นทางการและวิธีการนี้ยังช่วยลดความเอนเอียงจากวิธีการพยากรณ์ในเชิงคุณภาพลงได้ เทคนิคนี้ไม่จำเป็นต้องอาศัยข้อมูลในอดีต ซึ่งข้อมูลในอดีตจะไม่มีบทบาทต่อการพยากรณ์ในอนาคต ขั้นตอนการวิจัยตลาดนั้นจะทำอย่างเป็นระบบ โดยมีขั้นตอนเริ่มต้น ดังนี้
กำหนดวัตถุประสงค์ของการสำรวจความต้องการภายในพื้นที่
เลือกวิธีการสำรวจ
การเลือกกลุ่มเป้าหมาย
การกำหนดขนาดตัวอย่าง (ประชาชนภายในหมู่บ้านเป้าหมาย)
สร้างเครื่องมือการเก็บข้อมูล
การวิเคราะห์ข้อมูลและสรุปผลการพยากรณ์
กุณฑลี รื่นรมย์, 2543 ได้กล่าวไว้ว่า สิ่งที่สำคัญที่สุดในวิธีการพยากรณ์นี้ คือ ผู้เกี่ยวข้องในการวางแผนจะทำการพยากรณ์ต้องกำหนดปัญหาที่จะทำการพยากรณ์ให้ชัดเจน รวมถึงการตัดสินใจว่าจะทำการดำเนินการพยากรณ์ต่อหรือไม่ขึ้นอยู่กับคุณค่าของข้อมูลที่ได้รับกลับมา (Value of Information) พร้อมกับเปรียบเทียบค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน (Cost) ว่าคุ้มกันหรือไม่ ซึ่งข้อจำกัดของวิธีการพยากรณ์นี้ คือ เป็นการพยากรณ์ในระยะสั้นเป็นส่วนใหญ่
การพยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting Methods)
การพยากรณ์เชิงปริมาณ (Quantitative Forecasting Methods) เป็นการใช้เทคนิคทางคณิตศาสตร์บนพื้นฐานข้อมูลปริมาณความต้องการผลิตภัณฑ์หรือบริการที่ถูกเก็บรวบรวมไว้ในอดีต (Historical Data) การพยากรณ์เชิงปริมาณนั้นสามารถจำแนกออกเป็น 2 วิธี (กัลยา วานิชย์บัญชา, 2539) คือ การพยากรณ์ด้วยเทคนิคอนุกรมเวลา (Time Series Forecasting) และการพยากรณ์เชิงสาเหตุ (Causal or Associating Forecasting)
การพยากรณ์ด้วยเทคนิคอนุกรมเวลา (Time Series Forecasting) วิธีการพยากรณ์ด้วยเทคนิคอนุกรมเวลา เป็นการพยากรณ์ที่อยู่บนพื้นฐานของข้อมูลในอดีตหรือสมมุติฐานที่ว่ารูปแบบของข้อมูลในอดีตยั |
| วิธีการดำเนินการวิจัย และสถานที่ทำการทดลอง/เก็บข้อมูล : | 1. ลงพื้นที่เข้าไปศึกษาสภาพปัญหาในการสั่งซื้อและบริหารจัดการสินค้าปุ๋ยและสินค้าทางการเษตร
2. ศึกษาและเก็บรวบรวมข้อมูลในการสั่งซื้อและบริหารจัดการสินค้าปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรที่เป็นสิรค้าคงคลัง ย้อนหลังไปในปีพ.ศ. 2557-2558 พร้อมกับสอบถามลักษณะการทำงานในอดีตที่ผ่านมาและเงื่อนไขในการสั่งซื้อที่ผ่านมา
3. ทำการวิเคราะห์ข้อมูลการสั่งซื้อปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรด้วยวิธีการทางสถิติ Boxplot เพื่อหาข้อมูลที่มีความผิดปกติและทำการตรวจสอบก่อนนำมาใช้ในการสร้างรูปแบบการพยากรณ์
4. ทำการเลือกวิเคราะห์เพื่อเลือกสินค้าปุ๋ยและสินค้าทางการเษตรมาทำการสร้างรูปแบบการพยากรณ์ด้วยวิธี่พาเลโต
5. ทำการตรวจสอบอิทธฺพลของรูปแบบอุนกรมเวลา กรณีที่พบอิทธิพลของรูปแบบอนุกรมเวลา ให้ทำการเลือกรูปแบบการพยากรณ์แบบอนุกรมเวลาตามเงื่อนไขของข้อมูล ส่วนกรณีที่ไม่มีอิทธิพลของรูปแบบอนุกรมเวลา ให้ทำการเลือกรูปแบบการพยากรณ์ทั่วไปตามเงื่อนไขของข้อมูล
6. สร้างรูปแบบการพยากรณ์ให้เหมาะสมกับเงื่อนไขและลักษณะของข้อมูล
7. ทำการตรวจสอบความแม่นยำของรูปแบบการพยากรณ์ที่สร้างขึ้นมา กรณีที่รูปแบบการพยากรณ์มีค่าความแม่นยำอยู่ในช่วงที่เหมาะสมจะดำเนินงานในขั้นตอนต่อไปแต่ ในกรณีที่รูปแบบการพยากรณ์มีค่าความแม่นยำน้อยควรกลับไปดำเนินการในขั้นตอนที่ 3 เพื่อหาข้อผิดพลาดและดำเนินต่อไปในลำดับต่อไป
8. การพยากรณ์ความต้องการปุ๋ยและสินค้าทางการเกษตรในช่วงเวลาต่างๆเพื่อหาปริมาณความต้องการรวมตลอดทั้งปี เพื่อกำหนดนโยบายในการสั่งซื้อปุ๋ยและสินค้าทางการเกษตร
9. คำนวณหาปริมาณการสั่งซื้อปุ๋ยและสินค้าทางการเกษตรตามทฤษฎี Economic order quantity (EOQ) เพื่อให้ได้ปริมาณสั่งซื้ออย่างประหยัดพร้อมทั้งพิจารณาเงื่อนไขต่างๆในการสั่งซื้อปุ๋ยและสินค้าทางการเกษตร
10. ทำการเปรียบเทียบต้นทุนสิ้นค้าจากวิธีการเดิมกับต้นทุนปุ๋ยและสินค้าทางการเกษตรที่ได้จากทฤษฎี Economic order quantity (EOQ)
11. จัดทำรูปเล่มรายงานวิจัยพร้อมตีพิมพ์เผยแพร่ |
| คำอธิบายโครงการวิจัย (อย่างย่อ) : | - |
| จำนวนเข้าชมโครงการ : | 838 ครั้ง |