| ชื่อบทความ: | การพยากรณ์การสั่งซื้อสินค้าของร้านค้าปลีก กรณีศึกษาร้าน AAA |
| Research Article: | Forecasting Ordering purchase for Traditional Trade Case Study AAA Shop |
| ผู้เขียน|Author: | ฉมาธร กุยศรีกุล, นิธิศ ปุณธนกรภัทร์, วุฒิกรณ์ จริยตันติเวทย์ |
| Email: | wuttikonj@gmail.com |
| สาขาวิชา|คณะ: | ภาควิชาวิศวกรรมเครื่องกล คณะวิศวกรรมศาสตร์ มหาวิทยาลัยสยาม กรุงเทพฯ 10160 |
| Department|Faculty: | Department of Mechanical Engineering, Faculty of Engineering, Siam University, Bangkok 10160 |
| Published|แหล่งเผยแพร่: | วารสารก้าวทันโลกวิทยาศาสตร์ ปีที่18 ฉบับที่2 กรกฎาคม – ธันวาคม 2561 | Advanced Science Journal, Vol. 18 No. 2, July – December 2018 |
เอกสารอ้างอิง
ฉมาธร กุยศรีกุล, นิธิศ ปุณธนกรภัทร์ และ วุฒิกรณ์ จริยตันติเวทย์. (2561). การพยากรณ์การสั่งซื้อสินค้าของร้านค้าปลีก กรณีศึกษาร้าน AAA. วารสารก้าวทันโลกวิทยาศาสตร์, 18(2), 26-34.
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ เพื่อหาวิธีการพยากรณ์ที่เหมาะสมของการสั่งซื้อสินค้าของร้านค้าปลีก และลดต้นทุนการสั่งซื้อสินค้าภายในร้าน โดยผู้วิจัยได้ใช้ทฤษฎีการแบ่งประเภทสินค้าตามรอบการหมุนเวียน (ABC analysis) ซึ่งทำการแบ่งสินค้าออกเป็น 3 ประเภท คือ สินค้ากลุ่ม Aเป็นสินค้าที่ขายได้ภายใน 3 วัน มีจำนวน 26 รายการ สินค้ากลุ่ม Bเป็นสินค้าที่ขายได้ภายในภายใน 4-7 วัน มีจำนวน 27 รายการ และสินค้ากลุ่ม C เป็นสินค้าที่ขายไม่ได้เกินกว่า 7 วันขึ้นไป มีจำนวน 29 รายการ โดยสินค้ากลุ่ม A และสินค้ากลุ่มB ใช้วิธีการพยากรณ์อย่างง่าย (Naïve forecasting) วิธีการพยากรณ์ด้วยการหาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ (Moving average) และวิธีการพยากรณ์ด้วยการวิเคราะห์การถดถอย (Regression analysis) โดยการเปรียบเทียบค่าเฉลี่ยร้อยละความคาดเคลื่อนสมบูรณ์ (Mean absolute percentage error : MAPE) และสินค้าในกลุ่ม C ทำการยกเลิกการสั่งซื้อ ซึ่งหลังจากการปรับปรุงพบว่าสามารถลดต้นทุนเฉลี่ยรวมการจัดเก็บสินค้าลงได้จากเดิม 102,453.27 บาทต่อเดือน ลดลงเหลือ 53,241.27 บาทต่อเดือน คิดเป็นผลต่างที่ลดลงได้ 49,212 บาทต่อเดือนหรือคิดเป็นร้อยละ 48.03
คำสำคัญ: การพยากรณ์, ร้านค้าปลีก, ลดต้นทุน
ABSTRACT
This research aims to find out the proper forecasting method of ordering the retail store and reduce the cost of ordering the retail store. The researcher uses the ABC analysis which divides the product into three categories as group A product is sold within 3 days (26 items), group B products are sold within the 4 to 7 days (27 items) and group C products are sold no more than 7 days (29 items). Group A and B products are using the methodology of forecasting under 3 methods as following: Naïve forecasting method, moving average and regression analysis by comparing mean absolute percentage error (MAPE) and product in group C is canceled the order purchase. After the improvement, it is found that the total cost of goods storage is reduced from 102,453.27 baht per month to 53,241.27 baht per month, representing a decrease of 49,212 baht per month or 48.03 percent.
Keywords: Forecasting, Traditional trade, Reduce cost.
การพยากรณ์การสั่งซื้อสินค้าของร้านค้าปลีก กรณีศึกษาร้าน AAA|Forecasting Ordering purchase for Traditional Trade Case Study AAA Shop
Faculty of Engineering, Siam University, Bangkok, Thailand