แบบจำลองการหาค่าที่เหมาะสมที่สุด สำหรับการวางแผนการจัดหาของอุตสาหกรรมมะพร้าวน้ำหอม กรณีศึกษา

Optimization models for procurement planning of the aromatic coconut manufacture a case study

Name: ศิรประภา ดีประดิษฐ์

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์ -- วิทยานิพนธ์. วศ.ด. (วิศวกรรมอุตสาหการ) 2564.

Classification :.LCCS: QA402.5

ThaSH: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. -- สาขาวิศวกรรมอุตสาหการ -- วิทยานิพนธ์

ThaSH: การหาค่าเชิงการจัดที่เหมาะที่สุด

ThaSH: การหาค่าเหมาะที่สุดเชิงคณิตศาสตร์

ThaSH: อุตสาหกรรมมะพร้าว

ThaSH: มะพร้าวนํ้าหอม

ThaSH: การบริหารงานโลจิสติกส์

Abstract: ในโซ่อุปทานมะพร้าวน้ำหอม ราคามะพร้าวน้ำหอมเป็นปัจจัยที่สำคัญที่ส่งผลต่อการวางแผนการเก็บ เกี่ยวของเกษตรกรและผู้แปรรูปงานวิจัยนี้ศึกษาโซ่อุปทานมะพร้าวน้ำหอม โดยเปรียบเทียบราคามะพร้าวน้ำหอมเบอร์ 1 ถึง 4 แบบรายเดือน สำหรับการวางแผนในโซ่อุปทานได้กำหนดช่วงอายุการเก็บเกี่ยวที่เหมาะสม ด้วยวิธีการสร้างแบบจำลองการวางแผนการเก็บเกี่ยว และเปรียบเทียบแบบจำลองการวางแผนการจัดหามะพร้าวน้ำหอมที่ส่งผลต่อกำไรโรงงานอุตสาหกรรมการพยากรณ์ราคามะพร้าวน้ำหอมใช้เทคนิคอนุกรมเวลา ได้แก่ วิธีจำแนกองค์ประกอบอนุกรมเวลา วิธีบ๊อกซ์-เจนกินส์ และวิธีการพยากรณ์ลำดับชั้นแบบบนลงล่าง ซึ่งเปรียบเทียบความแม่นยำของการพยากรณ์ด้วยค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยผลการวิจัย พบว่า การพยากรณ์วิธีลำดับชั้นแบบบนลงล่างเป็นวิธีที่ดีที่สุดสำหรับการพยากรณ์ราคามะพร้าวน้ำหอม และ เมื่อนำไปพยากรณ์ราคาในปีถัดไปมีค่าเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสัมบูรณ์เฉลี่ยอยู่ในช่วง 9.03% ถึง 16.33% จากนั้นจึงปรับค่าการพยากรณ์ด้วยสมการความสัมพันธ์ทำให้มีค่าความคลาดเคลื่อนลดลงเป็น 3.20% ถึง 9.92% ซึ่งวิธีนี้เป็นการพยากรณ์ที่มีความแม่นยำสูง สำหรับปัญหาการวางแผนการเก็บเกี่ยวได้ใช้การจำลอง สถานการณ์แบบมอนติคาร์โลเพื่อหาช่วงอายุการเก็บเกี่ยวที่เหมาะสมของมะพร้าวน้ำหอมมี 2 วิธี คือ วิธีที่ 1 หาช่วงอายุการเก็บเกี่ยวภายใต้ช่วงเวลาที่คงที่ตลอดปี และวิธีที่ 2 กำหนดช่วงเวลาอายุการเก็บเกี่ยวที่แตกต่างกันในแต่ละไตรมาส ผลการวิจัยพบว่าอายุการเก็บเกี่ยวมะพร้าวน้ำหอมมีผลต่อรายรับ และอายุเก็บเกี่ยวคงที่ตลอด ปี 16 วัน ส่งผลให้รายรับสูงที่สุด อีกปัญหาหนึ่ง คือ การวางแผนการจัดหามะพร้าวน้ำหอมซึ่งมี 2 แหล่ง คือ การเก็บเกี่ยวจากสวนเครือข่าย และการรับซื้อจากพ่อค้าคนกลาง โดยเปรียบเทียบแบบจำลอง 4 นโยบาย คือ ตัวแบบ ดีเทอร์มินิสติกส์ 3 นโยบายภายใต้กรณีที่แย่ที่สุดที่เป็นไปได้ กรณีที่ดีที่สุดที่เป็นไปได้ และกรณีเฉลี่ย และ อีกนโยบาย คือ การจำลองสถานการณ์ตัวแบบสโตแคสติกปัญหานี้ถูกสร้างด้วยตัวแบบการโปรแกรมจำนวนเต็มผสมแบบไม่เป็นเชิงเส้นผลการวิจัยพบว่า ตัวแบบสโตแคสติกมีผลกำไรน้อยกว่าตัวแบบดีเทอร์มินิสติกส์ แต่ผลลัพธ์ที่ได้แสดงความเป็นไปได้ของผลกำไรทางบวกยกเว้นในเดือนกรกฎาคม และเมื่อแบบจำลองที่นำเสนอเปรียบเทียบกับระบบปัจจุบันของโรงงาน พบว่า แบบจำลองที่นำเสนอสามารถลดค่าใช้จ่ายลงจากเดิม 8.08% นอกจากนี้การพิจารณาการตัดปลายช่วงของการแจกแจง พบว่า การตัดปลายทางด้านซ้ายในช่วง 5% ส่งผลให้มีผลกำไรเพิ่มมากขึ้น 3.60% โดยสรุปคือ การวางแผนการเก็บเกี่ยวและการวางแผนการจัดหามะพร้าวน้ำหอมช่วยโรงงานอุตสาหกรรมและเกษตรกรทราบถึงราคาปริมาณมะพร้าวที่สามารถเก็บเกี่ยวได้ และความต้องการมะพร้าว ที่เป็นปัจจัยที่ไม่แน่นอน ดังนั้นการจัดการที่เหมาะสมจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพและลดการขาดมะพร้าว ซึ่งส่งผลต่อผลกำไรที่เพิ่มขึ้น In an aromatic coconut supply chain, the price factor is important and affects the harvest planning of farmers and factories. This research was to study the aromatic coconut supply chain. The accuracy of forecasting techniques for aromatic coconut monthly prices of No.1 to No.4 are analyzed. The appropriate harvest age is defined by modeling harvest planning. The procurement plan models of aromatic coconut which affect the positive profit of factories are compared. First, there were two methods for individual forecasting: decomposition and Box-Jenkins. The top-down method of hierarchical forecasting is analyzed. The forecasting techniques were compared to a training dataset and a testing dataset with a mean absolute percentage error. The results revealed that the top-down method is the best technique. The mean absolute percentage for the training dataset and 9.03% to 16.33%. The aromatic coconut price was adjusted by the regression equation. The mean absolute percentage error was 3.20% to 9.92% that was highly accurate forecasting. Second, a Monte Carlo simulation is proposed to determine the harvest age. There were two methods of a simulation model. The first method found the appropriate harvest age under a constant time throughout the year. The second method, the model used the different harvest ages in each quarter. The results showed the optimal harvest age is 16 days that affected the highest total revenue of the factory. For procurement planning, there were two alternatives for procurement: farmers and coconut collectors. The model compared four scenarios, three deterministic models under the worst-case, best-case, and average case and stochastic model simulation. The problem is formulated as mixed-integer non-linear programming. The results showed that the stochastic model resulted in less profitable than the deterministic model. In the stochastic model, it was gaining positive benefits except in July. When comparing the results with the base case which the model could reduce the total cost by 8.08%. Moreover, the consideration of the truncated distribution found that 15% of the lower truncation affected the profit increase by 3.60%. In summary, procurement planning helps factories and farmers to realize the price, supply quantity, and demand uncertainties and organize to respond optimally. Proper farm management could increase the productivity of the farm and lessen the supply shortage that results in a higher profit.

มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: tdckulib@ku.ac.th

Name: รุ่งรัตน์ ภิสัชเพ็ญ

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์หลัก

Name: พรธิภา องค์คุณารักษ์

Role: อาจารย์ที่ปรึกษาวิทยานิพนธ์ร่วม

Role: ประธานกรรมการที่ปรึกษา

Created: 2564

Modified: 2568-07-15

Issued: 2568-07-15

วิทยานิพนธ์/Thesis

วิทยานิพนธ์/Thesis

application/pdf

URL: https://www.lib.ku.ac.th/KUthesis/2564/siraprapha-dee-all.pdf

CallNumber: QA402.5 .ศ37

tha

DegreeName: วิศวกรรมศาสตรดุษฎีบัณฑิต

Level: ปริญญาเอก

Descipline: วิศวกรรมอุตสาหการ

Grantor: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

©copyrights มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	siraprapha-dee-all.pdf	7.07 MB	3	2025-12-17 19:19:47

ใช้เวลา

0.034745 วินาที