ตัวแบบและการพยากรณ์ความต้องการชิ้นส่วนยานยนต์สำหรับตลาดต่างประเทศ ที่มีต่อประเทศไทย

Modelling and forecasting for automotive parts demand of foreign markets on Thailand

Name: ประเสริฐ วิโรจน์ชีวัน

keyword: ตัวแบบพยากรณ์.

; ชิ้นส่วนยานยนต์.

Abstract: วัตถุประสงค์ของงานวิจัยนี้ คือ เพื่อหาตัวแบบการพยากรณ์ที่แม่นยำ สำหรับการพยากรณ์ความต้องการล่วงหน้าของชิ้นส่วนยานยนต์ (ล้อและส่วนประกอบและอุปกรณ์ประกอบของล้อ) และหาปริมาณที่เหมาะสมสำหรับการส่งออก โดยใช้ตัวแบบกำหนดการเชิงเส้น (Linear Programming Model, LP Model) เพื่อให้ได้กำไรสูงสุด กระบวนการดำเนินงานคือเลือกและวิเคราะห์สมรรถนะของตัวแบบอนุกรมเวลา (Naïve, Moving Average, Single Exponential Smoothing, Exponential Smoothing with Trend and ARIMA) และตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียม (Artificial Neural Networks, ANNs) ในการพยากรณ์การส่งออกล้อและส่วนประกอบและอุปกรณ์ประกอบของล้อจากประเทศไทย ประเทศจำนวน 5 ประเทศที่มีความต้องการล้อจากประเทศไทยเป็นอันดับแรก คือ จีน ญี่ปุ่น เกาหลีใต้ เยอรมนีและอินโดนีเซีย ข้อมูลความต้องการของ 5 ประเทศเหล่านี้ได้รวบรวมในช่วงระยะเวลาปี ค.ศ. 1997-2008 เพื่อนำมาใช้ในการวิเคราะห์ค่าเปอร์เซ็นต์คลาดเคลื่อนเฉลี่ยสัมบูรณ์ (MAPE) ใช้วัดความแม่นยำในการพยากรณ์ ผลลัพธ์ที่ได้พบว่า ตัวแบบโครงข่ายประสาทเทียมดีกว่าตัวแบบอื่น ๆ สำหรับประเทศญี่ปุ่น เยอรมนี และอินโดนีเซีย ขณะที่ตัวแบบเอกซ์โพเนนเชียลแบบมีแนวโน้มให้ค่าพยากรณ์ได้ใกล้เคียงค่าที่แท้จริงมากที่สุดสำหรับประเทศจีน อย่างไรก็ตามไม่มีตัวแบบใด ๆ ที่ให้ค่าแม่นยำสำหรับประเทศเกาหลีใต้ เนื่องจากตัวแบบทั้ง 5 แบบให้ค่าคลาดเคลื่อนมากกว่า 50% ตัวแบบการพยากรณ์ที่มาความแม่นยำสำหรับแต่ละประเทศถูกนำไปใช้หาปริมาณความต้องการล่วงหน้า หลังจากนั้นผลลัพธ์ที่ได้จากการพยากรณ์นำไปใช้หาปริมาณที่เหมาะสมที่สุดสำหรับการส่งออกไปยัง 5 ประเทศ โดยใช้ตัวแบบกำหนดการเชิงเส้น เพื่อให้ได้กำไรสูงสุด ผลลัพธ์ของการวิจัยนี้สามารถนำไปใช้สำหรับการวางแผนการผลิตหรือการลงทุนโดยให้ข้อมูลกับผู้ผลิต

Abstract: The objective of this research is to find an accurate forecasting model for predicting advanced demand for the WPA and calculate the optimal quantity for export by using a linear programming (LP) model in order to benefit from the maximum profit. The methodology is selection and analysis in a performance of time series forecasting models (naïve, moving average, single exponential smoothing, exponential smoothing with trend and ARIMA) and an artificial neural networks (ANNs) model in forecasting the WPA exported from Thailand. The countries with the five top highest demands for the number of WPA are: Japan, China, South Korea, Germany, and Indonesia. The demand data of five countries is used for analysis and the data was collected during the period of 1997 to 2008. The mean absolute percentage error (MAPE) is used as a measure of forecasting accuracy. The results reveal that an ANNs model outperforms the other models for Japan, Germany, and Indonesia, whereas an exponential smoothing with trend is close to the actual demand for China. There are, however, no accurate forecasting models for South Korea because the five models give an error greater than 50%. The accurate forecasting model for each country is used to forecast the advanced demand. After that the forecasting results are used for finding the optimal quantity for exporting to the five countries by using the LP model in order to receive maximum profit. The results of this research can be used for effective production planning or investment by informing manufacturers.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: อรรถกร เก่งพล

Role: ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์

Email : athakorn@kmutnb.ac.th

Created: 2554

Modified: 2555-06-29

Issued: 2555-06-29

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: ดพ DIE ป422ว

tha

DegreeName: ปรัชญาดุษฎีบัณฑิต

Level: ปริญญาเอก

Descipline: วิศวกรรมอุตสาหการ

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B15557777.pdf	2.01 MB

ใช้เวลา

0.031198 วินาที