การพยากรณ์ความต้องการสารเคมีเพื่อปรับปรุงการจัดการสารเคมีคงคลังของโรงงานผลิตน้ำบางเขน

Chemical demand forecasting for improving chemical inventory management of Bangkhen water treatment plant

Name: ณิชกุล ชาวน้ำ

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ -- วิทยานิพนธ์. วศ.ม. (การจัดการวิศวกรรม) 2560.

Classification :.LCCS: TS160

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. -- สาขาการจัดการวิศวกรรม -- วิทยานิพนธ์

ThaSH: การควบคุมสินค้าคงคลัง

ThaSH: การวิเคราะห์อนุกรมเวลา

Abstract: งานวิจัยนี้มีจุดมุ่งหมายเพื่อพยากรณ์ปริมาณความต้องการการใช้สารส้มน้ำและคลอรีนซึ่งเป็นสารเคมีหลักที่ในกระบวนการผลิตน้ำประปาของโรงงานผลิตน้ำบางเขน เพื่อนำค่าพยากรณ์ที่ได้ไปปรับปรุงการจัดการสารเคมีคงคลังที่ทำให้ต้นทุนการควบคุมสารเคมีลดลงและปริมาณสารเคมีคงคลังที่เหมาะสม การพยากรณ์จะใช้ข้อมูลปริมาณการใช้สารเคมีรายเดือนตั้งแต่เดือนตุลาคม พ.ศ. 2551 ถึงเดือนกันยายน พ.ศ. 2558 โดยใช้เทคนิคการพยากรณ์ 4 วิธี ได้แก่ วิธีโฮลท์-วินเทอร์แบบบวก วิธีโฮลท์-วินเทอร์แบบคูณ วิธีตัวแบบ ARIMA และวิธีโครงข่ายประสาทเทียม เพื่อสร้างตัวแบบพยากร์ของเดือนตุลาคม พ.ศ. 2558 ถึงเดือนกันยายน พ.ศ. 2559 โดยมีการเปรียบเทียบความแม่นยำของตัวแบบพยากรณ์แต่ละวิธีด้วยค่าร้อยละความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ย และการวิเคราะห์ความแปรปรวน ในส่วนวิธีการที่ใช้ปรับปรุงการจัดการสารเคมีคงคลังจะใช้ข้อมูลจริง และข้อมูลที่ได้จากการพยากรณ์ของเดือนตุลาคม พ.ศ. 2558 ถึงเดือนกันยายน พ.ศ. 2559 โดยใช้ 3 วิธีการ ได้แก่ การสั่งซื้อ ระดับสต๊อกปลอดภัย และจุดสั่งซื้อใหม่ ผลการวิจัยพบว่าวิธีโฮลท์- วินเทอร์แบบบวก เป็นวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมกับสารส้มน้ำและคลอรีน ไม่แตกต่างกับอีก 3 วิธี ซึ่งตัวแบบที่เหมาะสมมีความง่ายและสะดวกในการใช้งานสำหรับการปรับปรุงการจัดการสารเคมีคงคลัง พบว่าวิธีการจัดการสารเคมรคงคลังที่เหมาะสมที่จะนำมาใช้ร่วมกับระบบบริหารจัดการสารเคมีของโรงงานผลิตน้ำบางเขน คือ วิธีกำหนดการเชิงเส้นซึ่งช่วยลดต้นทุนการควบคุมสารส้มน้ำได้ 474,985.83 บาทต่อปี คิดเป็นปี คิดเป็น 48.66 % และลดต้นทุนการควบคุมคลอรีนได้ 117,586.76 บาทต่อปี คิดเป็น 54.83 % เมื่อเทียบกับวิธีปัจจุบัน The objective of this research is to forecast the demand of alum and chlorine, which are the main chemical used in a water treatment process of Bangkhen water treatment plant. The forecasted amount will be used to improve the chemical inventory management in order to reduce the ordering and holding costs and have the appropriate chemical stock. The forecasting models are developed from monthly chemical consumption amount data from October 2008 to September 2015 to forecast the monthly chemical demand amount during October 2015 to September 2016. The forecasting methods are Additive Holt-Winters, Multiplicative Holt-Winters, ARIMA and Artificial Neural Network. The appropriate forecasting method is selected for each chemical by comparing the forecasting accuracy using mean absolute percentage error (MAPE) and ANOVA. The improving chemical inventory methods are Fixed Order Quantity system, Fixed Order Period system and Linear Programming. For chemical inventory improvement the real data and the forecasts are used to determine the order quantity, safety stock and re-order point. The results show that the Additive Holt-Winters method is appropriate to forecast the main chemical demand because of its simplicity and convenience. For chemical inventory improvement, the appropriate method is Linear Programming which can reduce the total costs of alum inventory for 474,985.83 baht per year or 48.66 percent and can reduce the total costs of chlorine inventory for 117,586.76 baht per year or 54.83 percent compared to the current costs.

มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: tdckulib@ku.ac.th

Name: นันทชัย กานตานันทะ

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์หลัก

Name: นราภรณ์ เภาประเสริฐ

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ร่วม

Created: 2560

Modified: 2566-05-15

Issued: 2566-05-15

วิทยานิพนธ์/Thesis

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: https://kasetsart.idm.oclc.org/login?url=https://www.lib.ku.ac.th/KUthesis/2560/nichakul-cha-all.pdf

CallNumber: TS160.ณ32

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรมหาบัณฑิต

Level: ปริญญาโท

Descipline: การจัดการวิศวกรรม

Grantor: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

©copyrights มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	nichakul-cha-all.pdf	5.3 MB	6	2025-09-14 16:45:15

ใช้เวลา

0.023811 วินาที