Abstract:
การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อลดต้นทุนโลจิสติกส์ที่เกิดขึ้นในกระบวนการจัดซื้อของ บริษัทกรณีศึกษา โดยต้นทุนโลจิสติกส์ประกอบด้วยต้นทุนสินค้าต้นทุนการขนส่งสินค้าและต้นทุนการจัดเก็บสินค้าคงคลัง โดยบริษัทนี้ได้นำเข้าสารเคมีเพื่อใช้ในการผลิตและผลิตภัณฑ์สารเคมีสำเร็จรูปเพื่อใช้ในการขาย ซึ่งในระหว่างกระบวนการจัดซื้อบุคลากรฝ่ายจัดซื้อจะเป็นผู้ตัดสินใจว่าจะสั่งซื้อสารเคมีแต่ละชนิดจำนวนเท่าใดและใช้วิธีใดในการขนส่งผลิตภัณฑ์มาที่บริษัท โดยมีวิธีการขนส่ง 3 แบบได้แก่ การขนส่งแบบการบรรทุกสินค้าใส่ตู้คอนเทนเนอร์ แบบไม่เต็มตู้ (Less Container Load, LCL) การขนส่งแบบเต็มตู้ (Full Container Load, FCL) ขนาด 20 ฟุต และ 40 ฟุต โดยในการขนส่งแต่ละวิธีมีต้นทุนการขนส่งและต้นทุนมูลค่าของสารเคมีที่แตกต่างกัน นอกจากนี้ยังมีข้อจำกัดด้านพื้นที่ในการจัดเก็บสารเคมีแต่ละชนิดในคลังสินค้าของบริษัท ซึ่งกระบวนการนี้ดำเนินการตามประสบการณ์ของบุคลากรซึ่งไม่สามารถใช้การได้อย่างมีประสิทธิผล ดังนั้นแบบจำลองทางคณิตศาสตร์จึงถูกพัฒนาขึ้นโดยมีวัตถุประสงค์เพื่อหาต้นทุนโลจิสติกส์ที่มีค่าต่ำที่สุด โดยการประมวลผลใช้ Open Solver ในโปรแกรม Microsoft Excel เพื่อแก้ไขปัญหาในการจัดซื้อนี้ จากผลการศึกษาพบว่าวิธีการรวมกลุ่มสั่งซื้อและนำเข้าสินค้าจากการประยุกต์ใช้ตัวแบบทางคณิตศาสตร์เมื่อเทียบกับรูปแบบเดิมสามารถลดต้นทุนโลจิสติกส์ลงได้ 2 เปอร์เซ็นต์ และต้นทุนการขนส่งลดลงมากกว่า 30 เปอร์เซ็นต์
This research aims at reducing the logistics cost occurred at the purchasing process of the case study company. The logistics cost includes value cost, the transportation and inventory holding costs. This company imports chemical products to be used for its production and for sales as finished goods. During the purchasing process, a purchasing personnel decides on how much to order for each product, and what method to be used for transporting these products to the company. Three methods which are LCL, 20 feet-, and 40 feet-containers, can be used for the transportation purpose. Each method has different transportation and product costs. In addition, there is a space limitation on how much each product can be stored in the company warehouse. This process is carried out based on the personnels experience which could be ineffective. Therefore, a mathematical model is developed with the objective of minimizing the logistics cost. Next, Open Solver for Microsoft Excel is utilized to solve this purchasing problem. Based upon the experiments on the actual cases, the logistics cost can be reduced by two percent, however, transportation cost is reduced by more than thirty percent.