การลดต้นทุนสินค้าคงคลังในบริษัทผลิตชิ้นส่วนรถยนต์

Inventory cost reduction in an automobile parts manufacturing company

Name: สมเจตน์ แสงนคร

ThaSH: การควบคุมสินค้าคงคลัง

ThaSH: การควบคุมต้นทุน

ThaSH: วัตถุดิบ -- การจัดซื้อ -- การวางแผน

ThaSH: สินค้าคงคลัง -- การจัดซื้อ -- การวางแผน

ThaSH: วัตถุดิบ -- การจัดซื้อ -- พยากรณ์

ThaSH: สินค้าคงคลัง -- การจัดซื้อ -- พยากรณ์

Abstract: จากข้อมูลวัตถุดิบคงคลังในเดือน มกราคม พ.ศ. 2553 ถึง ธันวาคม พ.ศ. 2555 พบว่า บริษัทผลิตชิ้นส่วนรถยนต์ตัวอย่าง มีปริมาณการสั่งซื้อรวมมากกว่าปริมาณการใช้รวมเท่ากับ 61 ตัน ซึ่งมีมูลค่า 4,823,000 บาท โดยมีสาเหตุมาจากความผิดพลาดในการพยากรณ์ ซึ่งอาศัยประสบการณ์ของเจ้าหน้าที่วางแผนการจัดการวัตถุดิบในการสั่งซื้อวัตถุดิบ ผู้วิจัยได้ศึกษาวัตถุดิบจำนวน 3 ชนิด จากทั้งสิ้น 10 ชนิด โดยเลือกจากการวิเคราะห์ด้วยระบบ ABC ซึ่งมีการแบ่งวัตถุดิบเป็น 3 กลุ่มคือ A B และ C โดยแบ่งจากมูลค่าต้นทุนวัตถุดิบ วัตถุดิบกลุ่ม A มีมูลค่า 8,053,000 บาท คิดเป็น 77.4 เปอร์เซ็นต์ การศึกษาได้เริ่มจากการเก็บข้อมูลการเบิกใช้วัตถุดิบรายเดือนย้อนหลัง 36 เดือน ในเดือน มกราคม พ.ศ. 2553 ถึง ธันวาคม พ.ศ. 2555 เพื่อใช้ในการพยากรณ์ในบริษัทผลิตชิ้นส่วนรถยนต์ตัวอย่างนี้ และมีการเลือกตัวแบบการพยากรณ์จากการพยากรณ์ 3 วิธีคือ วิธีค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ วิธีเอ็กโปเนนเชียล และวิธีสมการถดถอย โดยวิธีการที่เหมาะสมของวัตถุดิบทั้ง 3 ชนิด คือ วิธีเอ็กโปเนนเชียล เนื่องจากให้ค่าเฉลี่ยเปอร์เซ็นต์ความฉลาดเคลื่อนน้อยที่สุด และได้ทำการคำนวณปริมาณการสั่งซื้อที่ประหยัดและจุดสั่งซื้อที่เหมาะสม โดยเมื่อมีการประยุกต์ใช้นโยบายปริมาณการสั่งซื้อที่ประหยัดและจุดสั่งซื้อที่เหมาะสมแล้ว สามารถลดต้นทุนรวมวัตถุดิบคงคลังได้เท่ากับ 1,110,733 บาทต่อ 3 ปี คิดเป็น 74.64 เปอร์เซ็นต์

Abstract: lnventory data during January 2010 to December 2012 in a case study company indicated that the material ordering quantity was much higher than material withdrawal about 61 tons (about 4,823,000 baht). This inventory cost caused from forecasting error. Previously, the company did an inventory forecast with the past experience. The data of thirty six monthly materials uses during January 2010 to December 2012 are used for forecasting in this factory case study. In this study, an ABC classification model that analyzes a range of items and groups them into three categories (A, 8, and C) is used to identify the highest cost of materials use that indicates the most important items to minimize an inventory cost. Three materials (Copper, Silicon Carbide and Carbon MA) are grouped in an A category accounting for 77.4% of the overall materials uses in the company or about 8,053,000 bahts. A comparison of mean absolute percentage error (MAPE) values from Moving Average, Single Exponential Smoothing and Regression Methods is made. It reveals that MAPE value from Single Exponential Smoothing method is the smallest and the most accurate one for this factory case study. Economic Order Quantity (EOQ) and Reorder Point (ROP) are estimated. Results suggest that the company can save over 1,110,733 THB over the past three years if they applied the new EOQ and ROP policy.

มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ. สำนักหอสมุดกลาง

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@kmutnb.ac.th

Name: ยุทธชัย บรรเทิงจิตร

Role: ที่ปรึกษาสารนิพนธ์

Email : ytc@kmutnb.ac.th

Created: 2556

Modified: 2024-10-17

Issued: 2557-09-17

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

CallNumber: E-THESIS

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตร์มหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: วิศวกรรมการจัดการอุตสาหกรรม

Grantor: มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

©copyrights มหาวิทยาลัยเทคโนโลยีพระจอมเกล้าพระนครเหนือ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	B15801603.pdf	5 MB	264	2025-08-03 15:04:10

ใช้เวลา

0.030721 วินาที