การก าหนดเปาหมายยอดขายทเหมาะสม กรณศกษาสนคาไฟเบอรซเมนต

กตตพงศ อนทรทอง

วทยานพนธนเปนสวนหนงของการศกษาตามหลกสตรวทยาศาสตรมหาบณฑต

สาขาวชาการจดการโซอปทานแบบบรณาการ คณะวศวกรรมศาสตร มหาวทยาลยธรกจบณฑตย

พ.ศ. 2556

DPU

A Forecasting System for Optimal Sales Objectives A Case Study Fiber Cement Product

KITTHIPHONG INTHONG

A Thesis Submitted in Partial Fulfillment of the Requirements for the Degree of Master of Science

Department of Integrated Supply Chain Management Faculty of Engineering, Dhurakij Pundit University

2013

DPU

ฆ

หวขอวทยานพนธ การก าหนดเปาหมายยอดขายทเหมาะสม กรณศกษาสนคาสนคา ไฟเบอรซเมนต

ชอผเขยน กตตพงศ อนทรทอง อาจารยทปรกษา ผชวยศาสตราจารย ดร.ศภรชชย วรรตน สาขาวชา การจดการโซอปทานแบบบรณาการ ปการศกษา 2556

บทคดยอ

งานวจยฉบบนมวตถประสงคเพอศกษาเปรยบเทยบวธการพยากรณยอดขายสนคากลมไฟเบอรซเมนต 6 ชนด โดยใชวธอนกรมเวลา (Time Series Analysis) ทเหมาะสมกบสนคาแตละชนด เพอน าขอมลไปใชในการก าหนดเปาหมายยอดขายทเหมาะสม ซงปญหาทพบคอการก าหนดเปาหมายยอดขายของบรษทนนมความคลาดเคลอนกบยอดขายสนคาจรงเทากบ 4,263.66 ตน หรอ 16.22% ของยอดขายจรง โดยการศกษาหาวธการพยากรณทเหมาะสม จะน าขอมลยอดขายสนคาแตละชนดทเกบรวบรวมตงแตเดอนมกราคม พ.ศ. 2551 – กนยายน พ.ศ. 2555 มาศกษาลกษณะรปแบบของขอมลและท าการพยากรณเพอเปรยบเทยบผลทไดกบยอดขายสนคาแตละชนดทเกบรวบรวมตงแตเดอนตลาคม พ.ศ. 2555 – กนยายน พ.ศ. 2556

ซงในการศกษาพบวารปแบบของขอมลยอดขายของสนคาทง 6 ชนด มแนวโนมและฤดกาล จงท าการพยากรณดวยวธของวนเทอร (Winter’s Method) ซงผลการพยากรณยอดขายมคาเทากบ 24,331.97 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบยอดขายจากการพยากรณเทากบ 1,954.37 ตน หรอเทากบ 7.43% ของยอดขายจรง ซงมความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงนอยกวาเมอเปรยบเทยบกบความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงของเปาหมายยอดขายทก าหนดโดยบรษท

DPU

ง

Thesis Title Sufficient Valuation on Sales Circulation Case Study of Fiber Cement Product

Author Kitthiphong Inthong Thesis Advisor Asst.Prof.Suparatchai Vorarat, Ph.D. Department Integrated Supply Chain Management Academic Year 2013

ABSTRACT

The objective of this research is to study the proper prediction on sales valuation of six types of the fiber cement product in order to bring the analyzed information to evaluate and find the proper sales circulation of the studied company. Since the occurred problem of the company shows that there is some discrepancy between the forecast sales volume and the actual sales volume at 4,263.66 tons or called as 16.22 percent.

This study has been used the Time Series Analysis as a fundamental method to do the proper forecast of each product type. Therefore, the collected information of each sales volume since January 2008 to September 2012 have been used to analyze type of data, and to forecast by comparing the analyzed result with the actual sales circulation in the period of October 2012 to September 2013.

The result of this research presents that the data type of six product circulations shall be trend type and seasonal type. Therefore, the study has been chosen to forecast the data by applying the winter’s method, which the predicted result shows the sales circulation at 24,331.97 tons. While the discrepancy between the forecast and the real result is at 1,954.37 tons, or called as 7.43 percent of the actual sales volume by using Time Series Analysis. The predicted discrepancy by Time Series Analysis is less than the discrepancy of the circulation, which set up by the studies company in this case.

DPU

จ

กตตกรรมประกาศ

วทยานพนธฉบบนสามารถส าเรจลลวงลงไดอยางสมบรณ เนองดวยความกรณาอยางยงจากผชวยศาสตราจารย ดร.ศภรชชย วรรตน อาจารยทปรกษาวทยานพนธในครงนและ ผชวยศาสตราจารย ดร.ไพฑรย ศรโอฬาร ทกรณาสละเวลาอนมคา ใหค าแนะน าวธการศกษา แนวทางตางๆ ตลอดจนชวยตรวจสอบ แกไขขอบกพรองและใหแนวคดทเปนประโยชนอยางยงในการศกษาวจยมาโดยตลอดจนท าใหวทยานพนธฉบบนมความสมบรณยงขน ทางผจดท าจงขอกราบขอบพระคณเปนอยางสงไว ณ ทน

และขอกราบขอบพระคณคณะกรรมการสอบวทยานพนธ ทานคณะกรรมการ ดร.ประศาสน จนทราทพย ดร.สณห รฐวบลย ทกรณาใหขอเสนอแนะในการปรบปรงวทยานพนธใหมความถกตอง และสรางสรรค ผจดท าจงใครขอขอบพระคณทานคณาจารยทกทานเปนอยางสงไว ณ ทน

ทายนขาพเจาขอขอบพระคณมารดา และครอบครว ทไดใหการอบรม สงเสรมในการเขาศกษาตอ และ เปนก าลงใจจนส าเรจการศกษา รวมถงคณาจารยทกทาน ทใหการอบรมสงสอน ในวชาการดานตางๆ เพอน าความรความสามารถมาประยกตใชใหเกดประโยชนได และขอขอบคณเจาหนาทบณฑตวทยาลย มหาวทยาลยธรกจบณฑต ทกทานทใหความชวยเหลอเปนอยางด

กตตพงศ อนทรทอง

DPU

ฉ

สารบญ

หนา

บทคดยอภาษาไทย.................................................................................................................. ฆ

บทคดยอภาษาองกฤษ.............................................................................................................. ง

กตตกรรมประกาศ................................................................................................................... จ

สารบญตาราง........................................................................................................................... ซ

สารบญภาพ.............................................................................................................................. ฌ

บทท

1. บทน า............................................................................................................................ 1

1.1 ทมาและความส าคญของปญหา........................................................................... 1

1.2 วตถประสงคของงานวจย..................................................................................... 3

1.3 ประโยชนทคาดวาจะไดรบ.................................................................................. 3

1.4 ขอบเขตของการวจย............................................................................................ 3

2. แนวคด ทฤษฎ และผลงานวจยทเกยวของ................................................................... 4

2.1 ความหมายและความส าคญของการพยากรณ...................................................... 4

2.2 การเลอกเทคนคการพยากรณ..................................................…………………. 5

2.3 กระบวนการพยากรณ…………………………………………….……………. 6

2.4 รปแบบของขอมล…………………………………………………………........ 9

2.5 การพจารณาเลอกตวแบบพยากรณ...................................................................... 10

2.6 วธการพยากรณ.................................................................................................... 13

2.7 การหาคาความคลาดเคลอนของการพยากรณ...................................................... 20

2.8 ประโยชนของการพยากรณ................................................................................. 21

2.9 โปรแกรม Minitab Release 14............................................................................. 22

2.10 งานวจยทเกยวของ............................................................................................. 25

DPU

ช

สารบญ (ตอ)

บทท หนา

3. ระเบยบวธวจย............................................................................................................. 27

3.1 เครองมอทใชในการวจย...................................................................................... 27

3.2 ขนตอนการด าเนนการวจย................................................................................... 27

4. ผลการศกษา................................................................................................................ 47

4.1 การวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายและเลอกวธการพยากรณทมความเหมาะสม 47

4.2 ผลการพยากรณยอดขายและวเคราะหผลลพธทได.............................................. 48

5. สรปผลการศกษา......................................................................................................... 56

5.1 ขอเสนอแนะ........................................................................................................ 57

บรรณานกรม............................................................................................................................ 58

ภาคผนวก................................................................................................................................. 60

ประวตผเขยน........................................................................................................................... 67

DPU

ซ

สารบญตาราง

ตารางท หนา

2.1 รปแบบของดชนฤดกาล.......................................................................................... 9

3.1 แสดงผลสรปการวเคราะหคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธของวนเทอร

ของสนคาทกชนด.................................................................................................. 40

3.2 แสดงผลสรปการวเคราะหคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบ

แบบเอกซโปแนนเชยลซ าสองของสนคาทกชนด................................................... 46

4.1 แสดงผลสรปคาความคลาดเคลอนของการพยากรณสนคาทง 6 ชนด....................... 48

4.2 แสดงผลเปรยบเทยบระหวางยอดขายจรงกบเปาหมายยอดขายของสนคาทง 6 ชนด 49

4.3 แสดงผลเปรยบเทยบระหวางยอดขายจรงกบยอดขายของสนคาทง 6 ชนดจากการ

พยากรณดวยวธของวนเทอร.................................................................................... 50

4.4 แสดงผลเปรยบเทยบระหวางเปาหมายยอดขาย ยอดขายจรงและยอดขายจากการ พยากรณของสนคาทง 6 ชนด.................................................................................. 54

DPU

ฌ

สารบญภาพ

ภาพท หนา

1.1 กราฟแสดงผลเปรยบเทยบระหวางเปาหมายยอดขายรวมกบยอดขายรวมจรง.......... 2

2.1 ขนตอนการพยากรณ................................................................................................. 8

2.2 แผนภาพความตองการซงชใหเหนถงการเตบโตของแนวโนมและฤดกาล............... 10

2.3 หนาตางหลกของโปรแกรม Minitab Release 14...................................................... 23

2.4 การก าหนดตวแปร และการกรอกขอมลลงตาราง..................................................... 24

2.5 การเลอกเมนในการวเคราะหรปแบบขอมล.............................................................. 24

3.1 แผนผงล าดบขนตอนการด าเนนงานวจย................................................................... 28

3.2 ขนตอนการกรอกขอมลใน Worksheet..................................................................... 32

3.3 ขนตอนการเลอกเมนเพอเลอกวธวเคราะหขอมล...................................................... 32

3.4 ขนตอนการเลอกตวแปรในการวเคราะห.................................................................. 33

3.5 กราฟแสดงผลการวเคราะหขอมลยอดขายไมฝา....................................................... 33

3.6 แสดงกราฟผลการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายไมฝา........................................... 34

3.7 ขนตอนการกรอกขอมลใน Worksheet..................................................................... 35

3.8 ขนตอนการเลอกเมนเพอเลอกวธการพยากรณดวยวธของวนเทอร........................... 35

3.9 หนาตางวธการพยากรณดวยวธของวนเทอร............................................................. 36

3.10 แสดงผลของการพยากรณดวยวธการพยากรณของวนเทอร.................................... 36

3.11 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ

Winters' Method ของยอดขายไมฝา......................................................................... 37

3.12 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ

Winters' Method ของยอดขายไมไมระแนง............................................................. 37

3.13 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ

Winters' Method ของยอดขายไมเชงชาย................................................................. 38

DPU

ญ

สารบญภาพ (ตอ)

ภาพท หนา

3.14 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ

Winters' Method ของยอดขายไมบว........................................................................ 38

3.15 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ

Winters' Method ของยอดขายกลมสนคาตกแตง..................................................... 39

3.16 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ

Winters' Method ของยอดขายไมพน...................................................................... 39

3.17 ขนตอนการกรอกขอมลใน Worksheet................................................................... 41

3.18 ขนตอนการเลอกเมนเพอเลอกวธการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนน

เชยลซ าสอง............................................................................................................. 41

3.19 หนาตางวธการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง............... 42

3.20 แสดงผลของการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง............ 42

3.21 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนน

เชยลซ าสอง ของยอดขายไมฝา............................................................................... 43

3.22 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนน

เชยลซ าสอง ของยอดขายไมระแนง........................................................................ 43

3.23 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนน

เชยลซ าสอง ของยอดขายไมเชงชาย........................................................................ 44

3.24 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนน

เชยลซ าสอง ของยอดขายไมบว............................................................................... 44

3.25 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนน

เชยลซ าสอง ของยอดขายไมกลมสนคาตกแตง....................................................... 45

3.26 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนน

เชยลซ าสอง ของยอดขายไมพน.............................................................................. 45

DPU

ฎ

สารบญภาพ (ตอ)

ภาพท หนา

4.1 กราฟแสดงผลผลเปรยบเทยบระหวางยอดขายจรงกบเปาหมายยอดขายของสนคา

ทง 6 ชนด................................................................................................................ 49

4.2 กราฟแสดงผลผลเปรยบเทยบระหวางยอดขายจรงกบยอดขายจากการพยากรณของ

สนคาทง 6 ชนด....................................................................................................... 50

4.3 แสดงยอดขายสนคาทง 6 ชนดตามกฎของพาเรโต.................................................... 53

4.4 กราฟแสดงผลผลเปรยบเทยบระหวางเปาหมายยอดขาย ยอดขายจรงและยอดขาย

จากการพยากรณของสนคาทง 6 ชนด...................................................................... 55

DPU

บทท 1 บทน า

1.1 ทมาและความส าคญของปญหา

ในปจจบนสภาพเศรษฐกจมการแขงขนอยางสง เนองจากความตองการของผบรโภคมความแปรปรวน มความหลากหลายมากขนและการแขงขนทกดดนในเรองราคาจากคแขงขน ฉะนนกลยทธตางๆจงถกน ามาใชเพอปรบปรงและพฒนาความสามารถอยตลอดเวลา เพอใหทนกบการตอบสนองความตองการของตลาดและลกคา ดงนนจงจ าเปนจะตองมการประมาณความตองการของสนคาทคาดวาจะเกดขนในชวงระยะเวลาหนงในอนาคต เพอจะไดจดเตรยมปจจยตางๆทจ าเปนไวใหพรอม

การพยากรณจงเปนพนฐานของการวางแผนเชงกลยทธและการตดสนใจตางๆในโซอปทาน โดยผบรหารจะตองมองการพยากรณปรมาณความตองการสนคาของลกคาทงระบบในภาพรวมขององคกรกอน แลวจงคอยค านวณหาปรมาณความตองการสนคาในแตละประเภท องคกรทมระบบการพยากรณทดจะไดเปรยบองคกรอนๆทเปนค แขงขน อยางไรกตามในแตละองคกรอาจจะมเปาหมายในการด าเนนธรกจทแตกตางกนออกไป ท าใหวตถประสงคและขนตอนการพยากรณทจะบรรลเปาหมายมความแตกตางกนออกไปดวย

การพยากรณยงสามารถน าไปใชในการวางแผนชองทางการจดจ าหนายใหกบลกคาไดอยางมประสทธภาพ และสอดคลองกบสถานการณทเกดขนในอนาคต เพอใหมสนคาพอเพยงกบความตองการของผบรโภค และสามารถตอสกบคแขง รวมทงรกษาสวนแบงตลาดไดอยางตอเนอง นอกจากนนแลวการพยากรณสามารถน ามาใชเปนเครองมอในการประเมนผลการด าเนนงาน เพอตรวจสอบวาวธการหรอกลยทธทองคกรใชอยนนเปนวธทเหมาะสมหรอไม หรอใชเปนเครองมอในการก าหนดเปาหมายในการด าเนนงาน โดยประเมนสถานการณและสรางความคาดหวงในอนาคต สงผลใหผทเกยวของมความกระตอรอรนในการท างานมากขน

ซงเปาหมายการขายหรอเปาหมายการเจรญเตบโตของธรกจจะเปนจดเรมตนของการก าหนดเครองมอและสงตางๆทจะตดตามมาภายหลง ไมวาจะเปนการก าหนดสนคาคงคลง การเปลยนแปลงในกระบวนการผลต การลงทนในก าลงการผลต การขนสง งบประมาณในดานตางๆและการสงเสรมการขาย เปนตน ดงนนการก าหนดเปาหมายการขายจงมความส าคญตอการด าเนนธรกจโดยรวมของกจการ ซงแมวาความถกตองของการพยากรณการขายจะขนอยกบความตองการ

DPU

2

ทแทจรงของลกคาและปจจยภายนอกทไมสามารถควบคมได แตสามารถควบคมกระบวนการในการพยากรณใหมประสทธภาพได โดยใชหลกการทฤษฎการวเคราะหขอมลทางสถตเขามาชวยในการตดสนใจในการพยากรณการขาย เพอใหคาทพยากรณใกลเคยงกบความตองการจรงของลกคามากทสด

งานวจยนเปนการศกษาการพยากรณยอดขายสนคาไฟเบอรซเมนตเพอก าหนดเปาหมายยอดขายทเหมาะสม เนองจากการก าหนดเปาหมายยอดขายของบรษทในปจจบนพจารณาจากแนวโนมของผลตภณฑมวลรวมในประเทศ แนวโนมอตราการเจรญเตบโตของตลาดไฟเบอรซเมนตทงหมด สวนแบงทางการตลาดของบรษท สถานการณทางเศรษฐกจ โดยใชยอดขายในปทผานมาเปนฐานแลวก าหนดอตราการเจรญโตของสนคากลมไฟเบอรซเมนตเพอก า หนดเปนเปาหมายยอดขายรวม และใชสดสวนการขายของสนคาแตละชนดในปทผานมาเพอใชก าหนดเปนเปาหมายยอดขายรายเขตและรายจงหวดตามล าดบ ซงเปาหมายในระดบทยอยลงมา ผบรหารแตละเขตกจะใชประสบการณของตวเองในการปรบเปาหมายยอดขายอกครงหนง ซงการก าหนดเปาหมายยอดขายดงกลาวไมไดน าขอมลยอดขายในอดตมาใชพจารณาก าหนดเปาหมายในการขายอยางเปนระบบ ซงทผานมายอดขายจรงทเกดขนจะมคานอยกวาเปาหมายอยมาก กลาวคอ เปาหมายยอดขายรวมทกสนคาก าหนดไวถง 30,550 ตน แตยอดขายทเกดขนจรงเทากบ 26,286.34 ตน จะเหนไดวาเปาหมายยอดขายทพยากรณในรปแบบของบรษทมความคลาดเคลอนกบยอดขายสนคาจรงมากถง 4,263.66 ตน หรอ 16.22% ของยอดขายจรง ซงแสดงดงภาพท 1.1

ภาพท 1.1 กราฟแสดงผลเปรยบเทยบระหวางเปาหมายยอดขายรวมกบยอดขายรวมจรง

DPU

3

ดงนน วทยานพนธฉบบนจงจดท าเพอศกษาลกษณะการเปลยนแปลงของขอมลยอดขายในอดตและศกษาวธการพยากรณยอดขายโดยวธอนกรมเวลา (Time Series Analysis) ทเหมาะสมกบสนคาไฟเบอรซเมนตแตละชนด ส าหรบใชเปนแนวทางในการก าหนดเปาหมายการขายทเหมาะสม และเพอใชเปนแนวทางในการวางแผนการขาย การผลต การก าหนดสนคาคงคลงทเหมาะสม การขนสง ทจะเกดขนในอนาคต

1.2 วตถประสงคของการวจย

1. เพอศกษาเปรยบเทยบวธการพยากรณยอดขายโดยวธอนกรมเวลา (Time Series Analysis) ทเหมาะสมกบสนคาแตละชนด เพอน าขอมลไปใชในการก าหนดเปาหมายยอดขาย

2. เพอการศกษาเปรยบเทยบคาทไดจากการพยากรณกบยอดขายจรงและเปาหมายยอดขายซงบรษทก าหนด

1.3 ประโยชนทคาดวาจะไดรบ

1. สามารถก าหนดรปแบบทเหมาะสมส าหรบการพยากรณยอดขายสนคาแตละชนด 2. เพอใชเปนแนวทางในการเพมความแมนย า ถกตอง ของการพยากรณยอดขายสนคา แตละ

ชนด ทสามารถน าไปใชเปนเครองมอในการก าหนดเปาหมายในการด าเนนงานไดอยางมประสทธภาพ

3. เพอใชส าหรบการวางแผนชองทางทจดจ าหนายไดอยางมประสทธภาพและสอดคลองกบสถานการณทเกดขนในอนาคต เพอใหมสนคาเพยงพอกบความตองการของลกคา

1.4 ขอบเขตของการวจย

1. ศกษากระบวนการพยากรณโดยวธอนกรมเวลาของยอดขายสนคาไฟเบอรซเมนต 2. ขอมลอนกรมเวลาทใชในการศกษาหาตวแบบประกอบดวย ยอดขายสนคาแตละชนดทเกบ

รวบรวมตงแตเดอนมกราคม พ.ศ. 2551 – กนยายน พ.ศ. 2555 3. ขอมลอนกรมเวลาทใชเพอเปรยบเทยบประกอบดวยยอดขายสนคาแตละชนดทเกบรวบรวม

ตงแตเดอนตลาคม พ.ศ. 2555 – กนยายน พ.ศ. 2556 4. คาการวดความถกตองหรอคาวดประสทธภาพของการพยากรณทใชเปนเกณฑในการศกษา

เปรยบเทยบการพยากรณ คอคาเฉลยของรอยละความคลาดเคลอนสมบรณ (Mean Absolute Percentage Error: MAPE)

DPU

บทท 2 แนวคด ทฤษฎ และผลงานวจยทเกยวของ

2.1 ความหมายและความส าคญของการพยากรณ (รชฏ ยนยงพทธกาล, 2550, น. 4) การพยากรณ (Forecasting) หมายถง การคาดคะเนหรอท านายการเกดเหตการณหรอ

สภาพการณตางๆในอนาคต โดยการพยากรณจะท าการศกษาแนวโนมและรปแบบการเกดเหตการณจากขอมลในอดตและ/หรอใชความร ความสามารถ ประสบการณ และดลยพนจของผ พยากรณ (นภา นรตตกล, 2551)

การพยากรณจงเปนสงจ าเปนส าหรบทกองคกรทด าเนนงานภายใตความไมแนนอน โดยเฉพาะการตดสนใจทมผลกระทบตออนาคตขององคกร ซงการคาดเดาอยางมความรหรอใชขอมลประกอบยอมมคณคากวาการคาดเดาอยางไมมความร แตไมไดหมายความวาการใชดลยพนจของตวเองในการพยากรณจะไมด เพยงแตการน าเทคนคการพยากรณมาใชถอเปนสวนเสรมการใชดลยพนจในการตดสนใจ ซงหากพจารณาใหดจะเหนไดวาเกอบทกองคกรมความจ าเปนตองใชการพยากรณ ไมวาจะเปนองคกรขนาดเลกหรอองคกรขนาดใหญ องคกรเอกชนหรอองคกรสาธารณะ เพราะทกองคกรจะตองวางแผนเพอรองรบสถานการณในอนาคต ดงนนจงกลาวไดวา การพยากรณมความจ าเปนอยางยงตอการวางแผน และการตดสนใจเกยวกบการด าเนนงานในทกสาขาอาชพ(นภา นรตตกล, 2551) ตวอยางเชน

1) ฝายบญช อาศยการพยากรณตนทนและรายได ในการวางแผนการช าระภาษ 2) ฝายทรพยากรบคคล อาศยการพยากรณการขยายตวของธรกจ ในการวางแผนการ

จดหาพนกงานในอนาคต 3) ฝายการเงน ท าการพยากรณอตราดอกเบย เพอบรหารเงนสดหมนเวยน (cash flow)

เพอรกษาสภาพคลอง 4) ฝายผลต อาศยการพยากรณยอดขาย เพอประมาณการความตองการใชวตถดบและ

ปรมาณสนคาคงคลงทตองการ 5) ฝายการตลาด ท าการพยากรณยอดขาย เพอตงงบประมาณการสงเสรมการตลาด ซง

การพยากรณยอดขาย ถอเปนการพยากรณพนฐานส าหรบงานอนๆ เชน การจางงาน

DPU

5

2.2 การเลอกเทคนคการพยากรณ การเลอกเทคนคการพยากรณแตละวธ ปจจยส าคญหรอเกณฑทจะตองพจารณากอนท

จะตดสนใจวาจะเลอกเทคนคการพยากรณแบบใดนน ประกอบดวยปจจยตางๆดงน 1) เหตผลในการพยากรณ ผใชการพยากรณและชวงเวลาของการพยากรณลวงหนาแต

ละวธจะเหมาะกบการพยากรณในชวงเวลาลวงหนาตางกน ซงอาจจะเปนระยะสน ระยะกลาง หรอระยะยาว

2) ระยะเวลาทใชในการท าการพยากรณแตละครงและความถในการพยากรณ โดยแตละวธจะใชเวลาทงการหารปแบบและการวเคราะหทตางกน ในหนวยงานทตองพยากรณเหตการณหลายเหตการณ เชน ยอดขายสนคาหลายๆประเภท การใชวธการพยากรณทยงยากจะใชเวลามากกวา จนท าใหผลการพยากรณทไดไมทนตอการน าไปใช

3) ลกษณะของขอมลทมและจ านวนขอมลทม ผพยากรณจ าเปนทจะตองทราบวาจะหาขอมลทสนใจไดจากแหลงใด ขอมลทหาไดมความนาเชอถอมากนอยเพยงใด มลกษณะการเคลอนไหวอยางไร มหนวยวดอยางไร และขอมลควรมจ านวนมากนอยเพยงใด ความเขาใจขอมลและสามารถจ าแนกไดวาขอมลในอดตมองคประกอบใด จะท าใหสามารถเลอกวธการพยากรณทเหมาะสมและมประสทธผลได

4) ความยากงายของการพยากรณ ในกรณทผพยากรณไมไดเปนผบรหารขององคกรหรอผใชคาพยากรณ ผพยากรณจะตองอธบายใหผบรหารหรอผใชคาพยากรณใหเขาใจหลกการของวธการพยากรณทใช หากวธการพยากรณมความยงยากซบซอนหรอเนนวชาการมากเกนไป ผบรหารหรอผใชคาพยากรณอาจจะไมใช เพราะไมแนใจกบคาพยากรณทได ดงนนวธการพยากรณทเลอกใชควรเปนวธทไมยากนกตอความเขาใจ และใหคาพยากรณทมความถกตองสง

5) คาใชจายในการพยากรณ การพยากรณจะมคาใชจายทครอบคลมตงแตการหาตวแปรทเหมาะสมทจะน ามาศกษา หาขอมล เกบขอมล และการด าเนนการพยากรณตงแตการสรางรปแบบจนถงหาคาพยากรณจากตวแบบหรอสมการพยากรณ

6) ความถกตองของการพยากรณแตละวธจะใหความถกตองของคาพยากรณทแตกตางกน อยางไรกตามยงไมมการชชดวาวธการพยากรณวธใดจะใหคาพยากรณทดทสด

7) ขอจ ากดของแตละวธ วธการพยากรณบางวธ เชน การวเคราะหถดถอย จะใหคาพยากรณทงทเปนแบบจดและแบบชวงพยากรณ (point and interval forecast) สวนวธแยกสวนประกอบอนกรมเวลาใหแตคาพยากรณทเปนแบบจด

DPU

6

2.3 กระบวนการพยากรณ กระบวนการพยากรณ (forecasting process) หมายถง ขนตอนการเลอกเทคนคการ

พยากรณต งแตหนงวธขนไป ทสามารถประยกตใชกบขอมลทจ าเปนตอการพยากรณ ซงประกอบดวย 9 ขนตอนดงตอไปน

1) การก าหนดวตถประสงคการพยากรณ (specific objectives) เปนการก าหนดวตถประสงคใหชดเจนวาการพยากรณจะไปใชในการตดสนใจอยางไร เชน ใชเพอตดสนใจลงทน (การพยากรณระยะยาว) หรอ เพอวางแผนกลยทธ (การพยากรณระยะกลาง)

2) การก าหนดสงทจะพยากรณใหชดเจน (determine what to forecast) เชน พยากรณยอดขายเปนหนวยสนคา หรอเปนตวเงน (บาทหรอดอลลาร) การพยากรณเปนยอดขายรวม ยอดขายสายผลตภณฑ ยอดขายของแตละภมภาค หรอยอดขายในประเทศหรอยอดขายตางประเทศ เปนตน

3) การเกบรวบรวมขอมล (data collection) เปนการเกบรวบรวมขอมลทเกยวของกบการพยากรณอยางเหมาะสม และเปนขอมลทถกตอง ขนตอนนเปนขนตอนทยากและใชเวลามากทสด โดยในการเกบรวบรวมขอมลตองพจารณาถงขอก าหนดดานเวลา (identify time dimensions) โดยพจารณา 2 ประการคอ ชวงระยะเวลาการพยากรณ (length and periodicity) เชน ประจ าป ประจ าไตรมาส ประจ าเดอน ประจ าวน และความเรงดวนในการพยากรณ (urgency) ถามความจ าเปนเรงดวน วธทใชในการพยากรณจะมความซบซอนนอยกวา และขอก าหนดเกยวกบขอมล (data considerations) การพจารณาจากปรมาณและประเภทของขอมลทม เปนขอมลภายในหรอภายนอกบรษท เปนขอมลรายป รายเดอน เปนขอมลทเปนตวเงนหรอหนวยสนคา

4) การลดขอมล (data reduction) บางครงขอมลทเกบรวบรวมมามมากเกนไปและท าใหการพยากรณมความถกตองนอยลง จงจ าเปนตองลดขอมลบางตวทอาจไมเกยวของกบก ารพยากรณลง

5) การเลอกแบบจ าลองในการพยากรณ (model selection) การเลอกวธการพยากรณขนอยกบ รปแบบของขอมล จ านวนขอมลทมและระยะเวลาการพยากรณ การเลอกวธการพยากรณทเหมาะสมกบขอมลจะชวยลดความผดพลาดในการพยากรณ รปแบบการพยากรณทยงงายจะยงดตอการยอมรบของผตดสนใจ วธการพยากรณจะตองมความสมดลระหวางความถกตองและเปนวธทงายตอความเขาใจ

6) การพยากรณ (model extrapolation) เปนการพยากรณเหตการณทผานไปโดยใชขอมลจรงทมอย แลวประเมนวาวธใดเหมาะสม (fit) กบขอมลในอดตกอน โดยการวดคาคลาดเคลอนทเกดขน

DPU

7

7) การเตรยมการพยากรณ (forecast preparation) เมอมวธการพยากรณมากกวา 2 วธขนไปทเหมาะสม การรวมคาการพยากรณจากวธเหลานนจะท าใหคาพยากรณดขนกวาการใชวธเดยว

8) การน าเสนอผลการพยากรณ (forecast presentation) การน าเสนอคาพยากรณใหกบผบรหารหรอผใช ดวยการเขยนเปนลายลกษณอกษรหรอน าเสนอดวยวาจา (written/oral) ซงขนตอนนมความส าคญมากเชนกน เพราะสามารถสรางความเขาใจใหกบผบรหารหรอผใชได

9) การตรวจสอบผลการพยากรณ (tracking results) การตดตามผลอยางตอเนองวาผลการพยากรณ เมอเปรยบเทยบกบคาจรงแลวมความถกตองอยางไร ซงวธทเคยพยากรณไดดทสดอาจมความถกตองลดลง เนองจากสภาพแวดลอมเปลยนไป อาจตองหาวธอนมาแทน การพยากรณสามารถเรยนรไดจากความผดพลาด การทบทวนคาคลาดเคลอนของการพยากรณอยางรอบคอบจะชวยใหเขาใจถงสาเหตของความเบยงเบนระหวางคาจรงกบคาพยากรณไดดขน

ซงกระบวนการพยากรณแสดงดงภาพท 2.1

DPU

8

ภาพท 2.1 ขนตอนการพยากรณ

ก าหนดวตถประสงค

ก าหนดสงทพยากรณ

เกบรวบรวมขอมล

ลดขอมล

ตรวจสอบขอมล

เลอกวธการพยากรณ

ทดลองพยากรณ

ยอมรบความถกตอง ตรวจสอบรปแบบขอมลใหม

พยากรณอนาคตและน าผลทไดมาชวยในการตดสนใจ

ตรวจสอบความถกตองเปนระยะๆ

ยอมรบความถกตอง ตรวจสอบรปแบบขอมลโดย

ใชขอมล

ไมใช

ใช

ไมใช ใช

DPU

9

2.4 รปแบบของขอมล การเลอกวธการพยากรณจะตองค านงถงรปแบบของขอมลในอดต ซงถาสงเกตขอมล

อนกรมเวลาแตละชดจะมองเหนการเปลยนแปลงขนขนลงลงซงสาเหตของการเปลยนแปลงทเกดขนกบขอมลนน เนองจากอทธพลขององคประกอบตางๆ 4 ประการ (พภพ ลลตาภรณ, 2548, น.66) คอ

องคประกอบของแนวโนม (Trend) เปนองคประกอบทแสดงถงทศทางของขอมลแตละชด ตงแตอดตจนถงระยะเวลาสดทายของขอมลทรวบรวมได ซงทศทางของขอมลนนอาจจะพงไปในแนวทสงขนหรอลดต าลง ขอมลอนกรมเวลาทมองคประกอบของคาแนวโนม สวนใหญจะเกยวของกบความเคลอนไหวของขอมลในระยะเวลาทคอนขางยาวนาน เชน อปสงคสนคา การใชพลงงาน เปนตน ลกษณะของแนวโนมอาจจะเปนเสนตรง เสนโคงหรออนๆกได

องคประกอบของการเปลยนแปลงตามฤดกาล (Seasonal) หมายถงการทขอมลอนกรมเวลามรปแบบการเคลอนไหวขนหรอลง ท านองเดยวกนในชวงเวลาเดยวกนของรอบเวลาหนง ซงสวนใหญจะไมเกน 1 ป โดยทหนวยของระยะเวลาอาจจะเปนราย 3 เดอน รายเดอน รายสปดาห รายวน หรอแมแตรายชวโมงกได ขอมลทมกไดรบผลกระทบจากความเคลอนไหวหรอเปลยนแปลงตามฤดกาล ไดแก การขาย การผลต เปนตน ส าหรบรปแบบของดชนฤดกาลโดยทวๆไปมดวยกน 6 รปแบบดงน ตารางท 2.1 รปแบบของดชนฤดกาล

ชวงเวลาของรปแบบ ชวงของฤดกาล จ านวนฤดกาลในรปแบบ

สปดาห วน 7 วน

เดอน สปดาห 4 - 4 1/2

เดอน วน 28 - 31

ป ไตรมาส 4

ป เดอน 12

ป สปดาห 52

องคประกอบของการผนแปรตามวฏจกร (Cyclical) เปนลกษณะการเคลอนไหวของขอมลทขนๆ ลงๆ คลายลกคลนทมผลกระทบกระเทอนตอธรกจโดยทวๆ ไป รปแบบของการผน

DPU

10

แปรตามวฏจกรนแตกตางจากการผนแปรตามฤดกาล คอ เราจะไมทราบวาชวงของการเกดวฏจกรหนงๆ จะกนระยะเวลายาวนานเทาใด เนองจากการเปลยนแปลงตามวฏจกรสวนใหญเปนปรากฏการณทเกดขนในดานธรกจและเศรษฐศาสตร ดงนน การผนแปรตามวฏจกรโดยทวๆ ไปจะแสดงถงภาวะการเกดซ ากนของภาวะธรกจเฟองฟ ถดถอย และตกต า ภาวะตางๆ เหลานอาจจะสนหรอยาวกได

องคประกอบความแปรแปรเชงสมซงเปนผลอนเนองมาจากความผดปกต (Irregular) เปนการเปลยนแปลงของขอมลอนกรมเวลาทเกดจากปจจยทไมอาจคาดคะเนไดลวงหนา เชน การเกดภาวะผดปกตทางดนฟาอากาศ การเกดน าทวม การนดหยดงานของคนงาน และการเกดสงคราม เปนตน ซงเปนปรากฏการณทเราไมอาจท านายไดลวงหนา

รปท 2.2 แผนภาพความตองการซงชใหเหนถงการเตบโตของแนวโนมและฤดกาล

2.5 การพจารณาเลอกตวแบบพยากรณ กอนการเลอกตวแบบพยากรณ ผพยากรณจ าเปนตองศกษารปแบบของขอมลอยาง

ละเอยดกอน เชน ตองท าการตรวจสอบวาขอมลมองคประกอบของ แนวโนม วฏจกร ฤดกาล หรอวามเพยงตวแปรสมเพยงอยางเดยว ซงวธการทจะท าใหทราบองคประกอบเหลาน สามารถใชการวาดกราฟและการวเคราะหคาสมประสทธสหสมพนธในตวเอง และเมอทราบรปแบบของขอมลแลว เกณฑในการเลอกวธการพยากรณทเหมาะสมมดงน

DPU

11

ขอมลทมลกษณะคงท (Stationary Data) คอ อนกรมทมคาเฉลยไมเปลยนแปลงเมอเวลาผานไป วธการพยากรณจะใชขอมลในอดตเปนคาพยากรณในอนาคต โดยทเทคนคการพยากรณส าหรบขอมลทมลกษณะคงท จะใชเมอ

1) ขอมลทไมคอยเปลยนแปลง เชน จ านวนของเสยตอสปดาหซงมอตราเดยวกนทกสปดาห

2) ตองการรปแบบงายๆ เพราะขาดขอมล หรอเพอใหงายตอการอธบายหรอการปฏบต เชน ธรกจหรอองคกรใหมและมขอมลอดตเลกนอย

3) ขอมลทมลกษณะเปนแนวโนมอาจมการเปลยนรปเปนขอมลคงท เชน การเปลยนรปอนกรมโดยวธถอดรากทสองหรอการหาผลตาง

4) ขอมลทเปนกลมของคาคลาดเคลอนจากการพยากรณ เทคนคการพยากรณทเหมาะสมกบขอมลประเภทนไดแก วธนาอฟ (Naïve methods)

วธคาเฉลยอยางงาย (Simple average methods) วธคาเฉลยเคลอนท (Moving average) วธบอกซและเจนกนส (Box-Jenkins methods)

ขอมลทมลกษณะเปนแนวโนม (Data with a Trend) คอ อนกรมเวลาทมการเพมขนหรอลดลงเมอเวลาเพมขนในระยะยาว หรอกลาวไดวาอนกรมเวลาทมลกษณะเปนแนวโนม คาเฉลยจะมการเปลยนแปลงเมอเวลาเพมขน และสามารถคาดไดวาจะเพมขนหรอลดลงในชวงเวลาทพยากรณ เทคนคการพยากรณส าหรบขอมลทมแนวโนมจะใชเมอสถานการณ ดงน

1) มการเพมขนของผลตผลและเทคโนโลยใหมทท าใหรปแบบการด ารงชวต (lifestyle) ของผบรโภคเปลยนแปลงไป

2) เมอการเพมขนหรอลดลงของจ านวนประชากรท าใหความตองการสนคาหรอบรการเพมขนหรอลดลงในทศทางเดยวกน

3) เมออ านาจซอไดรบผลกระทบจากตวแปรทางเศรษฐกจเนองจากเงนเฟอ 4) เมอผบรโภครจกหรอยอมรบผลตภณฑมากขน เทคนคการพยากรณส าหรบขอมลทมลกษณะเปนแนวโนมคอ วธคาเฉลยเคลอนท

(Moving average) วธปรบเรยบเอกซโปแนนเชยลของโฮลท (Holt’s exponential smoothing method) วธการวเคราะหความถดถอย (simple regression) วธปรบใหเรยบเอกซโปแนนเชยลซ าสองครงหรอวธของบราวน (double exponential smoothing) วธบอกซและเจนกนส (Box-Jenkins methods)

ขอมลทมลกษณะฤดกาล (Seasonal Data) คอ อนกรมฤดกาลเปนอนกรมเวลาทมรปแบบทเปลยนแปลงซ าเดมในชวงเวลาเดยวกนทกป การพฒนาเทคนคการพยากรณส าหรบ

DPU

12

อนกรมฤดกาลมกเปนวธทเกยวของกบการแยกสวนประกอบอนกรมเวลา โดยมการประมาณคาดชนฤดกาลจากอนกรมในอดต คาดชนเหลานใชเพอเพมหรอขจดคาฤดกาลในการพยากรณออกจากคาสงเกต เทคนคการพยากรณส าหรบขอมลทมลกษณะฤดกาล จะใชเมอสถานการณ ดงน

1) สภาพของอากาศมอทธพลตอขอมลทสนใจเชนยอดขายเครองปรบอากาศในฤดรอน กจกรรมในฤดรอนหรอฤดหนาว (เชน การวายน า) เสอผาและผลตผลเกษตรตามฤดกาล

2) เวลาตามปฏทนมผลตอขอมลทสนใจ เชน ยอดขายรานคาปลกในวนหยด วนปใหม เทค นคพยากร ณ ท ใช ไดแ ก ว ธแยกองคปร ะกอบอ นกรม เ วล า (Classical

decomposition) วธ Census X-12 วธปรบเรยบเอกซโปแนนเชยลวนเตอร (Winter’s exponential smoothing) วธการวเคราะหถดถอยพหคณ (Multiple regression) และวธบอกซและเจนกนส (Box-Jenkins methods)

ขอมลทมลกษณะทเคลอนไหวตามวฏจกร (Cyclical Series) คอ อนกรมเวลาทมการเคลอนไหวตามวฏจกร มลกษณะการเคลอนไหวขนลงคลายรปคลนรอบๆเสนแนวโนม โดยลกษณะของขอมลจะเกดขนซ ากนทก 2-3 ปหรอมากกวานน การสรางแบบจ าลองของรปแบบวฏจกรท าไดยากเพราะมรปแบบไมแนนอน และขนาดของการเคลอนไหวมกจะแตกตางกน โดยสามารถน าวธแยกสวนประกอบอนกรมเวลามาวเคราะหขอมลทมลกษณะทเคลอนไหวตามวฏจกรได เนองจากวฏจกรจะมลกษณะทไมปกต การวเคราะหสวนประกอบของวฏจกรจ าเปนตองหาตวชน าทางเศรษฐกจ เทคนคการพยากรณส าหรบขอมลทมลกษณะทเคลอนไหวตามวฏจกร จะใชเมอสถานการณดงน

1) วงจรของธรกจมอทธพลตอขอมลทสนใจเชน ปจจยทางเศรษฐกจ การตลาดหรอการแขงขน

2) เกดการเปลยนแปลงในรสนยม เชน แฟชน ดนตร อาหาร 3) เกดการเปลยนแปลงของประชากร เชน เกดสงคราม อดอยาก โรคระบาด และภย

ธรรมชาต 4) เกดการเปลยนแปลงในวงจรชวตของผลตภณฑ เชน ขนแนะน า ขนเจรญเตบโต ขน

อมตว และขนถดถอย เทค นคพยากร ณ ท ใช ไดแ ก ว ธแยกองคปร ะกอบอ นกรม เ วลา (Classical

decomposition) วธการวเคราะหถดถอยพหคณ (Multiple regression) วธบอกซและเจนกนส (Box-Jenkins methods) ตวชวดภาวะทางเศรษฐกจ (Economic indicators) แบบจ าลองทางเศรษฐมต (Econometric models)

DPU

13

เทคนคการพยากรณเหลานจะสมพนธกบระยะเวลาส าหรบการพยากรณ ส าหรบการพยากรณในระยะสนและระยะกลางจะใชเทคนคไดหลากหลาย แตเมอชวงระยะเวลาในการพยากรณเพมขน จ านวนเทคนคทจะน ามาประยกตใชจะนอยลง เชน เทคนคคาเฉลยเคลอนทและวธการปรบเรยบจะใชคาดการณเกยวกบเศรษฐกจไดไมดนก ในขณะทแบบจ าลองทางเศรษฐมต (Econometric models) จะใชไดดกวา การวเคราะหถดถอยเหมาะส าหรบการพยากรณในระยะสน ระยะกลางและระยะยาว เทคนคคาเฉลยเคลอนท การแยกสวนประกอบอนกรมเวลาเหมาะส าหรบการพยากรณระยะสนและระยะกลาง แบบจ าลองทางเศรษฐมตเหมาะส าหรบการพยากรณระยะสนและระยะกลาง สวนการพยากรณเชงคณภาพมกใชในการพยากรณระยะยาว โดยผพยากรณคาดการณโดยอาศยประสบการณ

ในการเลอกเทคนคการพยากรณจะตองประเมนในเรองของความนาเชอถอ และความสามารถในการประยกตใชกบปญหาทเผชญอย โดยเปรยบเทยบประสทธผลของแตละเทคนค ระดบความถกตอง ตนทน และการยอมรบจากฝายบรหาร 2.6 วธการพยากรณ

วธการพยากรณสามารถแบงออกเปน 2 ประเภท ไดแก การพยากรณเชงคณภาพ (Qualitative forecasting methods) และการพยากรณเชงปรมาณ (Quantitative forecasting methods) (วชระ พชตมโน, 2550, น. 11)

2.6.1 การพยากรณเชงคณภาพ (Qualitative forecasting methods) เทคนคการพยากรณเชงคณภาพ Render, Stari and Hanna (2003) กลาวไววาเปนการ

พยากรณทไมอาศยขอมลในอดตเปนหลกแตจะใชความรสกหรอสามญส านกและจากประสบการณตางๆทผานมาประกอบกบขอมลสวนใหญจะไดจากผบรหารหรอผทมหนาทเกยวของ เปาหมายของการพยากรณประเภทนกเพอทจะพยากรณการเปลยนแปลงในรปแบบขนพนฐาน (Basic pattern) ท งนอาจจะมผลมาจากปจจยภายนอกตางๆทมผลตอการด าเนนงานท าใหเกดการเปลยนแปลงตอกระบวนการการตดสนใจได ซงตามปกตการพยากรณจะตองใชทงการพยากรณเชงคณภาพและการพยากรณเชงปรมาณประกอบกน กลาวคอ ในชวงแรกจะใชขอมลในอดตหาคาพยากรณหลงจากนนจงใชการวเคราะหจากประสบการณในอดตทผานมาเพอใชเปนแนวทางในการตดสนใจในการด าเนนงาน ซงเทคนคทใชในการพยากรณเชงคณภาพมดงตอไปน

1) วธเดลฟาย (Delphi method) 2) กลมผบรหารท าการพยากรณ (Jury of executive opinion) 3) กลมพนกงานขายท าการพยากรณ (Sales force composite)

DPU

14

4) การส ารวจตลาดลกคา (Consumer market survey) วธเดลฟาย (Delphi method) เปนวธการพยากรณเชงคณภาพทผลการพยากรณจะมาจาก

ความคดเหนของบคคลหลายๆ ฝาย ซงอาจจะเปนบคคลากรจากภายในหรอภายนอกบรษทกได วธการพยากรณมขนตอน ดงน

1) ผพยากรณแตละคนจะเขยนคาพยากรณโดยใชดลยพนจของตนเอง 2) คาพยากรณของแตละคนจะน าไปสรปและสงคนกลบใหผพยากรณ โดยไมมการ

ระบวาเปนการพยากรณจากใคร 3) ผพยากรณจะน าคาพยากรณทสรปแลว น ามาประเมนผลใหม ซงอาจมการเปลยน

แปลงการพยากรณครงแรก ซงกระบวนการนจะด าเนนตอไปเรอยๆจนกระทงท าใหไดผลสรปรวมกน แตไมควรด าเนนการหลายครงมากเกนไป จนท าใหผเชยวชาญมความรสกเบอทจะกรอกแบบสอบถาม

เทคนควธเดลฟายมการพฒนาและปรบปรงจากเดม เชน ไมตองรอค าตอบเปนเอกฉนทของสมาชกทกคนซงอาจจะท าการสอบถามสมาชกเพยง 2-3 รอบเทานน นอกจากนนความกาวหนาทางเทคโนโลยท าใหใช Delphi บนระบบ Online ทเปน Real Time Computer ระยะเวลาในการพยากรณจะเรวขนนอกจากนนยงสามารถเลอกผเชยวชาญไดมากขนและไมวาจะอยทไหนกสามารถรวมตวเปนกลมสมาชกเพอคาดคะเนได

การใชวธเดลฟายจะเหมาะสมกบการพยากรณยอดขายทงการพยากรณระยะกลางจนถงระยะยาว หรอการพยากรณยอดขายระยะยาวของอตสาหกรรม แตเทคนคนผพยากรณจะไมตองมาประชมรวมกน ซงท าใหสามชกแตละคนสามารถพยากรณไดโดยปราศจากการครอบง าความคดเหนของกลมลงได

กลมผบรหารท าการพยากรณ (Jury of executive opinion) เปนเทคนคการพยากรณโดยการใหบคลากรระดบบรหารจากฝายตางๆในองคกร เชน ฝายการเงน ฝายการตลาด ฝายขาย ฝายผลตและฝายโลจสตกส (Logistics) เขารวมพยากรณ เพอใหมแนวทางความคดครอบคลมทกดาน ซงมลกษณะเปน Top-Down Approach

ซงแนวคดน คดวาผบรหารหลายคนรวมกน มการคาดการณไดดกวาผบรหารคนเดยว เทคนคนจะใหผบรหารเผชญหนากนและมปฏสมพนธกนได ดงนนลกษณะของเทคนคน มดงน

1) เปนการอภปรายรวมกนระหวางผบรหารเพอใหไดมาซงยอดการพยากรณในอนาคต 2) ผบรหารประกอบดวยผบรหารทหลากหลายจากหลายๆฝาย เพอเปนองคประกอบท

เสรมซงกนและกน

DPU

15

การพยากรณโดยคณะผบรหารมกนยมใช การลงมตเอกฉนท (Consensus) โดยตวแทนจากฝายตางๆ ในหลายกรณมกจะพยากรณโดยเทคนคเชงปรมาณกอนแลวจงน าผลทไดไปลงมตตดสนใจวาจะใชการพยากรณแบบใด การลงมตนมกจะใชกบการพยากรณผลตภณฑใหม ซงการพยากรณจะท าไดอยางมประสทธผลหรอไม มกขนอยกบความสามารถของผพยากรณ

อยางไรกตามเทคนคกลมผบรหารท าการพยากรณเปนเทคนคทไมเหมาะสมกบการพยากรณระยะสน (รายวนหรอรายสปดาห) และการพยากรณรายการผลตภณฑ (Product item) เนองจากตองใชเวลาในการพจารณา แตเทคนคนเหมาะสมส าหรบ การพยากรณยอดขายรายเดอน รายไตรมาส หรอรายป การพยากรณสนคาทงสายผลตภณฑ (Product line)

กลมพนกงานขายท าการพยากรณ (Sales force composite) เปนวธบรหารจากระดบลางสระดบบนขององคกร (A Bottom-Up Approach) โดยเทคนคนจะอาศยความรและประสบการณของหนวยงานทเกยวของกบการจ าหนาย (Sales force) ซงไดแก พนกงานขาย พนกงานสงสนคา พนกงานรบค าสงซอ พนกงานเทคนค พนกงานบรการลกคา ผจดจ าหนาย เปนตน เทคนคนมประโยชนในการพยากรณ เนองจากผพยากรณเปนผทมความใกลชดกบลกคา เขาใจความตองการของลกคา และเปนผรบผดชอบโดยตรงกบยอดขายสนคา และหากการพยากรณผดพลาดจะกระทบโดยตรงกบผพยากรณ เหมาะกบการพยากรณทมขอมลในอดตนอย หรอไมมขอมล เหมาะส าหรบการพยากรณระยะสนถงระยะกลาง ซงการใหพนกงานขายเปนผพยากรณจะสงสญญาณเตอนถงยอดขายทจะเพมขนหรอลดลงไดเปนอนดบตนๆ

การส ารวจตลาดลกคา (Consumer market survey) เปนเทคนคการพยากรณเพอประมาณการยอดขาย โดยศกษาขอมลของผบรโภค หรอกลมลกคาเปาหมายโดยตรงซงสามารถท าไดจากการส ารวจความคดเหนหรอทศนคตของผทมศกยภาพเปนกลมลกคา เพอทราบพฤตกรรมในการบรโภคสนคาและบรการ หรอคณลกษณะของสนคาและบรการทกลมลกคาเปาหมายตองการ เปนตน

2.6.2 การพยากรณเชงปรมาณ (Quantitative forecasting methods) การพยากรณเชงปรมาณเปนวธการพยากรณทใชขอมลในอดตมาเปนหลกในการ

พจารณาถงสถานการณทจะเกดขนในอนาคตโดยอาศยหลกสถตและคณตศาสตร ซงผท าการพยากรณจะตองท าการตรวจสอบรปแบบของขอมลทจะน ามาใชในการค านวณเสยกอนวาขอมลมลกษณะรปแบบอยางไร จากนนจงเลอกวธการพยากรณใหเหมาะสมกบรปแบบของขอมล ซงจดประสงคของวธการพยากรณเหลานกคอ ตองการชใหเหนถงรปแบบของขอมลในอดต และท าการตความรปแบบของขอมลดงกลาวนถงทศทางของขอมลทจะเปนไปในอนาคต เทคนคการพยากรณเชงปรมาณสามารถแบงออกไดเปน 2 ประเภทใหญๆ คอ

DPU

16

1) เทคนคอนกรมเวลา (Time Series) 2) เทคนคความสนพนธของขอมล (Causal Model) เทคนคอนกรมเวลา (Time Series) John E. Hanke and Dean W. Wichern (2005) ไดแบงการพยากรณเชงปรมาณโดย

วธการวเคราะหแบบเทคนคอนกรมเวลา (Time Series) ทนยมใชอย 5 วธ ดงน 1) วธคาเฉลยเคลอนท (Moving Average Method) วธคาเฉลยเคลอนทเหมาะส าหรบการพยากรณในชวงระยะเวลาสนๆ และขอมลทม

ลกษณะคอนขางแนนอนเปนเสนตรงและคงทตามแนวนอน ไมเหมาะสมกบขอมลทมลกษณะเปนแนวโนม, ฤดกาลหรอขอมลทมลกษณะเปนการเปลยนแปลงเปนขนบนได (Step Change) เทคนคนใชหลกการในการหาคาเฉลยคอ ใชคาจากการสงเกตหรอขอมลในอดตค านวณหาคาเฉลยแลวใชคาเฉลยทไดนเปนคาพยากรณส าหรบชวงเวลาถดไป

โดยสมการของการพยากรณแบบวธคาเฉลยเคลอนท คอ

(2.1) เมอ Ŷ t+1 = คาพยากรณทเวลาถดไป Y t = คาสงเกตทเวลา t k = จ านวนขอมลทใชหาคาเฉลย 2) วธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลครงเดยว (Single Exponential Smoothing

Method หรอ Simple Exponential Smoothing Method) เปนเทคนคการพยากรณทเหมาะสมกบขอมลทเคลอนไหวอยในระดบคงท หรอไมม

การเปลยนแปลง หรอเปนขอมลทไมมองคประกอบของแนวโนมและไมมความผนแปรตามฤดกาล มเฉพาะความผนแปรเนองจากเหตการณทผดปกตเพยงอยางเดยว และเหมาะกบการพยากรณระยะสน ส าหรบขอมลทเหมาะสมทจะใชวธนควรจะมขอมลอยางนอย 5 ถง 10 ขอมล (นภา นรตตกล, 2551)

ซงวธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลครงเดยวมการใหน าหนกความส าคญของขอมลในอดตและขอมลทท าการพยากรณ ซงน าหนกทถวงใหกบคาสงเกตแต ละคาจะมคาคงทของการปรบเรยบ เรยกวาคา โดยทคาของ จะอยในชวงระหวางศนยถงหนง (0 < < 1)

โดยสมการของการพยากรณแบบวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลครงเดยว คอ

DPU

17

(2.2) เมอ Ŷ t+1 = คาพยากรณทเวลาถดไป = คาคงทของการปรบเรยบ (0 < < 1) Y t = คาสงเกตทเวลา t Ŷ t = คาพยากรณทเวลา t 3) วธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสองครง (Double Exponential Smoothing

Method) หรอวธการปรบเรยบโปแนนเชยลของโฮลท (Holt’s Exponential Smoothing Method) เปนเทคนคการพยากรณทเหมาะสมกบขอมลทมแนวโนมแบบเสนตรงแตไมมความ

เปนฤดกาล และยงเหมาะกบการพยากรณในระยะสน จนถงการพยากรณในระยะปานกลาง ขอมลทใชในการค านวณควรจะมอยางนอย 5 ชด ซงแนวคดของเทคนคนกคอ ค านวณคาฐานถวเฉลยปรบเรยบเอกซโปแนนเชยลของขอมลของชวงเวลาปจจบนลาสด และหลงจากนนจงปรบดวยคาแนวโนม (บวกหรอลบ) ดงนนในการพยากรณทรวมองคประกอบแนวโนมเราจ าเปนตองมคาคงทปรบเรยบ 2 ตว คอ นอกจากคาคงทปรบเรยบส าหรบถวเฉลย (Smoothing Constant for the Average) หรอ แลว เราจ าเปนตองใชคาคงทปรบเรยบส าหรบแนวโนม (Smoothing Constant for the Trend) หรอ ในการค านวณหาคาแนวโนม

โดยสมการของการพยากรณแบบวธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสองครง คอ

Ŷt+1 = Lt + pTt (2.3) สมการคาปรบเรยบ Lt = Yt + (1- ) (Lt-1 + Tt-1) (2.4) สมการของการประมาณคาแนวโนม Tt = ( Lt – Lt-1) + (1-)Tt-1 (2.5) เมอ Ŷt+1 = ค าพยากรณ ลวงหนา p งวด Lt = คาปรบเรยบตวใหม ณ เวลา t = คาคงทส าหรบการปรบเรยบ (0 < < 1)

DPU

18

Yt = คาขอมลจรง ณ ชวงเวลา t = คาคงทปรบเรยบส าหรบตวประมาณแนวโนม (0 < < 1) Tt = ตวประมาณแนวโนม ณ ชวงเวลา t p = งวดเวลาทตองการพยากรณลวงหนา 4) วธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลของวนเทอร (Winter’s Exponential

Smoothing Method) เปนเทคนคการพยากรณทเหมาะสมกบขอมลทมแนวโนมและความผนผวนตามฤดกาล

ประกอบอย (trend-season data) วธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลของวนเทอรนเปนการพฒนาตอจากวธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลของโฮลท วธนเหมาะกบการพยากรณในระยะสนจนถงการพยากรณในระยะปานกลาง ขอมลทจะน ามาใชในการค านวณควรจะเปนขอมลรายสปดาห รายเดอนหรอรายไตรมาส เพอทจะไดวเคราะหความผนผวนตามฤดกาลไดและขอมลควรมอยางนอย 36 ขอมลส าหรบขอมลทเปนรายเดอน และ 12 ขอมลส าหรบขอมลรายไตรมาส (นภา นรตตกล, 2551)

สมการทใชในการพยากรณดวยวธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลของวนเทอร ประกอบไปดวยสมการทใชในการหาคาปรบเรยบ (Lt) และคาประมาณแนวโนม (Tt) คลายกบวธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลของโฮลท แตจะมสมการทเพมขนมาอกหนงสมการเพอใชประมาณความผนผวนแบบฤดกาล ตวประมาณฤดกาลทไดจะมลกษณะเปนดชนฤดกาล

โดยสมการของการพยากรณแบบวธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลของวนเทอร คอ

Ŷt + p = (Lt + pTt)S t – s + p (2.6) สมการคาปรบเรยบ

(2.7) สมการประมาณคาแนวโนม Tt = ( Lt – Lt-1) + (1 - )Tt-1 (2.8) สมการประมาณคาแนวโนม

(2.9) เมอ Ŷt + p = คาพยากรณส าหรบ p งวดลวงหนา Lt = คาปรบเรยบ

DPU

19

= คาคงทส าหรบการปรบเรยบ (0 < < 1) Yt = คาจรงในงวดเวลา t = คาคงทปรบเรยบส าหรบตวประมาณแนวโนม (0 < < 1) Tt = ตวประมาณแนวโนม = คาคงทปรบเรยบส าหรบตวประมาณฤดกาล (0 < < 1) St = ตวประมาณฤดกาล p = จ านวนงวดทตองการพยากรณทลวงหนา s = ชวงความยาวของฤดกาล 5) วธการแยกองคประกอบ (Decomposition Method) อนกรมเวลาทเกบรวบรวมมาในชวงเวลาทตางกน ไดแก ป ไตรมาส เดอน สปดาห วน

หรอชวโมง อาจจะมสวนประกอบทตางกน ดงนนการพยากรณดวยการวเคราะหอนกรมเวลาจะท าไดโดยการแยกสวนประกอบของอนกรมเวลาออกเปน 4 องคประกอบไดแกแนวโนม (Trend: T) วฏจกร (Cycle: C) ฤดกาล (Seasonal: S) และเหตการณผดปกต (Irregular: I) โดยสมการของการพยากรณแบบวธแยกองคประกอบสามารถแบงไดเปน 2 รปแบบ คอ

1) การแยกองคประกอบแบบการคณ (Multiplicative Decomposition) Yt = Tt x Ct x St x It (2.10) 2) การแยกองคประกอบแบบการบวก (Additive Decomposition) Yt = Tt + Ct + St + It (2.11) สมการของการประมาณแนวโนมแบบเสนตรง Tt = b0 + b1t (2.12) สมการของการประมาณวฏจกร

(2.13) สมการของการประมาณฤดกาล

(2.14) สมการของการประมาณรปแบบไมปกต

(2.15)

DPU

20

เมอ Yt = คาพยากรณทเวลา t Tt = คาการประมาณแนวโนม Ct = คาการประมาณของวฏจกร St = คาการประมาณของฤดกาล It = คาการประมาณของรปแบบไมปกต

2.7 การหาคาความคลาดเคลอนของการพยากรณ

การพยากรณโดยใชรปแบบวธการตางๆสามารถเปรยบเทยบคาทพยากรณไดกบคาจรงทเกดขน โดยสามารถหาคาความคลาดเคลอนทเกดจากการพยากรณไดจาก

คาความคลาดเคลอนของการพยากรณ = คาทเกดขนจรง – คาทพยากรณ = At - Ft (2.16) ความคลาดเคลอนของการพยากรณสามารถวดไดหลายวธ แตม 3 วธเปนทนยมคอ 1) คาเฉลยความคลาดเคลอนสมบรณ (Mean absolute deviation – MAD) วธนจะค านวณโดยน าผลรวมของคาสมบรณความคลาดเคลอนจากการพยากรณ แลว

หารดวยจ านวนชวงเวลาของขอมล (n)

(2.17) 2) คาเฉลยความคลาดเคลอนก าลงสอง (Mean square error – MSE) วธนเปนการน าเอาคาความแตกตางระหวางคาทเกดขนจรงและคาทพยากรณยกก าลง

สอง ดงน

(2.18) 3) คาเฉลยเปอรเซนตความคลาดเคลอน (Mean absolute percent error – MAPE)

ปญหาการหาคาทง MAD และ MSE คอ หากคาของขอมลมคามากจะท าใหคาของ MAD และ MSE มคามากไปดวย เพอแกปญหาดงกลาว จงมการใชคา MAPE แทน ซงหาไดจาก

DPU

21

(2.19) 2.8 ประโยชนของการพยากรณ (รตนากร จนทรเรอง, 2549, น. 20)

การพยากรณมประโยชนทส าคญ ส าหรบองคกรธรกจอยหลายประการดงตอไปน (กณฑล รนรมย, 2548)

1) การพยากรณชวยในการก าหนดตารางการใชทรพยากรทมอยในปจจบน(Scheduling existing resources) การพยากรณท าใหทราบวาทรพยากรในองคกรทมอยในปจจบนมอะไรบาง เชน เครองจกร คนงาน เงนสดหมนเวยน ฯลฯ มการใชไปเทาใด ถกใชอยางมประสทธภาพหรอไม และมลกษณะการใชอยางไร

2) การพยากรณจะท าใหองคกรสามารถแสวงหาทรพยากรอนๆ มาเพมเตม (Acquiring additional resources) จากพนฐานขอมลทมอยในปจจบนผนวกกบ Lead time หรอระยะเวลาทก าหนดไวในแผน องคกรจะสามารถเสาะแสวงหาทรพยากรทคาดวาตองการใชในอนาคตไดอยางทนการณ เชน วสดอปกรณ เงน คน และวตถดบตางๆ ปนตน

3) การพยากรณท าใหทราบวาองคกรธรกจตองการทรพยากรอะไร (Determining what resources are desired) การพยากรณทมความถกตองแมนย าจะชวยใหองคกรสามารถตดสนใจไดวาทรพยากรอะไรคอสงทองคกรตองการอยางแทจรง ท าใหองคกรไมเสยเวลาและไมเสยเงนไปกบสงทไมจ าเปน

4) การพยากรณจะสามารถน ามาใชในการวางแผนชองทางการจดจ าหนาย (Channel of Distribution) เพอใหสนคามพอเพยงกบความตองการของผบรโภค และสามารถตอสกบคแขงขนได ทงนเพอจะรกษาสวนแบงการตลาดเอาไวอยางตอเนอง

5) การพยากรณจะสามารถใชในการวางแผนจดท างบประมาณส าหรบหนวยงานตางๆขององคกรเพอใหสามารถท ายอดขายไดถงเปาตามทไดพยากรณไว

6) การพยากรณชวยในการวางแผนสงเสรมการจ าหนาย (Promotions) ใหกบลกคาไดอยางมประสทธภาพและสอดคลองกบสถานการณทคาดวาจะเกดขนในอนาคต กลาวคอ ถาผลของการพยากรณในอนาคตเปนไปในทศทางทเพมขน ผบรหารกตองวางแผนวธการสงเสรมการจ าหนายใหเหมาะสมเพอใหบรรลเปาหมายทพยากรณไว แตถาผลการพยากรณเปนไปในทศทางทลดลง ผบรหารกตองวางแผนคดหาวธสงเสรมการจดจ าหนายใหมากขนเพอชวยพยงยอดขายและกระตนใหผบรโภคมาซอเพมขน เชน อาจจะใชวธลด แลก แจก แถม เปนตน เพราะฉะนนการพยากรณจะชวยใหผบรหารสามารถตดสนใจเตรยมหาวธการปองกนไมใหยอดขายลดลงตามทพยากรณไว

DPU

22

7) การพยากรณเปนเครองมอทชวยในการควบคมและรกษาสนแบงตลาด (Market Share) ใหมความตอเนองในดานบวก ขณะเดยวกนกสามารถใชปนเครองมอในการประเมนผลการด าเนนงานได เพราะผบรหารสามารถน าคาทพยากรณไดมาใชเปนเครองมอในการตรวจสอบวาวธการหรอกลยทธทองคกรใชอยนนเปนวธทเหมาะสมหรอไม ถาการพยากรณใหผลทคลาดเคลอนจากยอดขายทเกดขนจรง ดวาความคลาดเคลอนเกดจากสาเหตอะไร จะไดสามารถด าเนนการแกไขหรอปองกนไมใหเกดความผดพลาดขนอกไดอยางทนทวงท

8) การพยากรณสามารถใชเปนเครองมอในการก าหนดเปาหมายในการด าเนนงาน ท าใหผบรหารสามารถประเมนสถานการณและสรางความคาดหวงในอนาคต นอกจากนการพยากรณยงท าใหผทเกยวของกบงานการขายมความกระตอรอรนในการท างานมากขนอกดวย เพราะเขาจะทราบขอมลยอดขายในอนาคตวาจะเปนเทาไรตามทปรากฎอยในแผนการตลาด พนกงานขายทดจะตองพยายามท างานใหไดตามเปาหมายยอดขายนนๆ

2.9 โปรแกรม Minitab Release 14

โปรแกรม Minitab Release 14 เปนโปรแกรมทใชในการค านวณทางสถตท าการ วเคราะหขอมล แสดงผลลพธในรปตาราง ขอความและกราฟ เพอน าผลการวเคราะหไปใชในการตดสนใจ

2.9.1 องคประกอบตางๆของโปรแกรม Minitab Release 14 องคประกอบตางๆ ของโปรแกรม Minitab Release 14 เมอเปดใชงานจะพบลกษณะ

การท างานของโปรแกรมทมหนาตางหลกอย 2 หนาตางคอ หนาตาง Session ทใชส าหรบแสดงผลลพธของการค านวณและหนาตาง Worksheet ทใชส าหรบการกรอกรายละเอยดของขอมลทตอง การวเคราะหแสดงดงภาพท 2.3

DPU

23

ภาพท 2.3 หนาตางหลกของโปรแกรม Minitab Release 14

1) Menu Bar เปนทรวบรวมค าสงเพอควบคมการท างานของโปรแกรมทงหมด 2) Tool Bar เปนทรวบรวมค าสงเพอใชควบคมการท างานของโปรแกรมในรปแบบ

ชอตคตโดยจะรวบรวมค าสงทจ าเปนและใชงานบอยจาก Menu Bar 3) Session window เปนหนาตางของโปรแกรม ทจะใชในการแสดงผลลพธของการ

วเคราะหขอมล 4) Worksheet window เปนหนาตางของโปรแกรมทใชในการกรอกรายละเอยดขอมลท

ตองการวเคราะห 2.9.2 ขนตอนการวเคราะหขอมลดวยโปรแกรม Minitab Release 14

ในสวนนจะเปนการแสดงขนตอนของการวเคราะหขอมลดวยโปรแกรม Minitab ซงมล าดบขนตอนการใชงานดงน

1) ก าหนดชอตวแปรและกรอกขอมลทตองการใชในการวเคราะหลงใน Worksheet window ดงภาพท 2.4

DPU

24

ภาพท 2.4 การก าหนดตวแปร และการกรอกขอมลลงตาราง

2) ท าการวเคราะหขอมลวาเปนขอมลรปแบบใดโดยการใชเมน Stat > Time Series > Autocorrelation ดงภาพท 2.5

ภาพท 2.5 การเลอกเมนในการวเคราะหรปแบบขอมล

DPU

25

3) ท าการเลอกเทคนคการพยากรณ ไดแก วธการปรบเรยบแบบเฉลยเคลอนท (Moving Average Method) วธการปรบเรยบเอกซโปแนนเชยลครงเดยว (Single Exponential Smoothing Method) วธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสองครง (Double Exponential smoothing Method) วธวนเตอร (Winter’s Method) วธการแยกองคประกอบ (Decomposition Method) หรอวธบอกซและเจนกนส (Box-Jenkins methods)

4) ค านวณคาการพยากรณดวยเทคนคทเลอก 5) วเคราะหผลการพยากรณเพอหาตวแบบทมความเหมาะสมทสด

2.10 งานวจยทเกยวของ

แววดาว พนสวน (2550) ศกษาการพยากรณแบบอนกรมเวลาเพอการวางแผนการผลตสนคาประเภทเฟอรนเจอร บรษท เอส บอตสาหกรรมเครองเรอน จ ากด โดยมวตถประสงคเพอทจะปรบปรงขอมลทใชในการวางแผนการผลตใหดขน ในการศกษานไดท าการศกษาถงลกษณะขอมลการขายในอดตของสนคาแตละรน เพอใชเลอกเทคนคการพยากรณใหเหมาะสมกบรปแบบของขอมล ผลการทดสอบปรากฏวา วธการพยากรณทใหคาความคลาดเคลอนนอยทสดคอวธปรบเรยบแบบเอกโปแนนเชยลซ าสองครง จากนนไดน าวธการพยากรณทไดไปใชในการพยากรณในระบบ MRP SAP R/3 เพอใชในการตดสนใจสงผลตตามแผนทเกดขนในระบบ ผลปรากฏวาในเดอนกรกฎาคม 2550 การพยากรณการผลตดวยวธปรบเรยบแบบเอกโปแนนเชยลซ าสองครง พยากรณการผลตได 400 ชดโดยมยอดขายทงสน 412 ชด ซงมผลตางเทากบ 12 ชด ในขณะทใชวธการพยากรณแบบเกาจะตองสงผลตจ านวน 934 ชด ท าใหมผลตางระหวางยอดขายจรงกบการสงผลตเทากบ 522 ชด คดเปนตนทนมลคาของสนคาคงคลงทประหยดไดประมาณ 2,805,000 บาท

วชระ พชตมโน (2549) ศกษาเพอออกแบบระบบสนบสนนการตดสนใจการพยากรณการผลตสนคาในอตสาหกรรมการผลตเครองเลนวซด และดวดบรษท ปญหาส าคญทพบในบรษทตวอยางคอ การตดสนใจในการสงผลตสนคาในแตละเดอนของบรษทตวอยาง จะใชเพยงประสบการณการท างานของผตดสนใจเทานน ท าใหในบางเดอนผลตสนคามากเกนกวาความตองการจรงของลกคาเปนจ านวนมากสงผลใหตองเพมคาใชจายในการเกบรกษาสนคาคงคลง และการเสอมราคาของสนคา ในการออกแบบระบบสนบสนนการตดสนใจนจะศกษาถงลกษณะรปแบบของขอมลการขายในอดต เพอใชเลอกเทคนคการพยากรณใหเหมาะสมกบรปแบบของขอมลการขาย จากนนจะน าเทคนคการพยากรณทเหมาะสมไปออกแบบระบบสนบสนนการตดสนใจ โดยการพฒนาโปรแกรมคอมพวเตอรระบบทไดพฒนาขนมาในครงน หลงจากการน าระบบสนบสนนการตดสนใจไปใชในบรษทตวอยางแลวผลปรากฎวาในเดอนกรกฎาคม พ.ศ. 2549

DPU

26

การพยากรณการผลตดวยระบบสนบสนนการตดสนใจสามารถพยากรณการผลตได 13,274 เครอง โดยมยอดการขายจรงทงหมด 15,992 เครอง มความคลาดเคลอน 2,718 เครอง หรอ 17% ของยอดการขายจรง คดเปนตนทนประมาณ 2,989,800 บาท ซงมคาใกลเคยงกบยอดการขายจรงมากกวาการพยากรณดวยการใชประสบการณของผตดสนใจเพยงอยางเดยว ซงพยากรณการผลตไว 22,500 เครอง มความคลาดเคลอน 6,508 เครอง หรอ 41% ของยอดการขายจรง คดเปนตนทนประมาณ 7,158,800 บาท

อรกนษฐ จนทรแปลง (2546) ศกษาเพอหาตวแบบทเหมาะสมในการพยากรณจ านวนผโดยสาร ณ ทาอากาศยานตางๆ ของภมภาคเอเชยตะวนออกเฉยงใต คอ ประเทศบรไน อนโดนเซย มาเลเซย ฟลปปนส สงคโปร และไทย โดยการพยากรณ 3 วธ ไดแก วธปรบใหเรยบเอกซโปเนนเชยล การวเคราะหถดถอย วธบอกซและเจนกนส พจารณาเปรยบเทยบวธการพยากรณทเหมาะสมโดยใชคาวดความถกตองของการพยากรณ แบงการวจยออกเปน 2 สวน คอ สวนท 1 เปนการศกษาอนกรมเวลาของจ านวนผโดยสารเปนรายปจากรายงานประจ าปขององคการการบนพลเรอนระหวางประเทศ ตงแตป พ.ศ. 2526 ถง พ.ศ. 2544 และสวนท 2 เปนการจ าลองอนกรมเวลาของจ านวนผโดยสารเปนรายปโดยใชเทคนคมอนตคาโลในการสรางอนกรมเวลาจ าลองตามการแจกแจงทศกษาไดจากขอมลจรง ผลการวจยพบวา วธการพยากรณจ านวนผโดยสาร ณ ทาอากาศยานประเทศอนโดนเซย สงคโปร และไทย ทเหมาะสมคอ วธปรบเรยบเอกซโปเนนเชยลแบบเสนตรง ประเทศบรไน และมาเลเซย คอ การวเคราะหการถดถอยเชงเสนตรง ส าหรบประเทศฟลปปนส คอ วธบอกซและเจนกนส เมอจ าลองอนกรมเวลารายปของแตละประเทศใหมขนาดตางกน 6 ขนาด พบวาขนาดอนกรมเวลาทเหมาะสมของการพยากรณจ านวนผโดยสารจ าลอง ณ ทาอากาศยานประเทศบรไน อนโดนเซย มาเลเซย และฟลปปนส นนคอ 10 ป ส าหรบขนาดอนกรมเวลาทเหมาะสมของการพยากรณจ านวนผโดยสารจ าลอง ณ ทาอากาศยานประเทศสงคโปร และไทย นนคอ 30 ป

DPU

บทท 3 ระเบยบวธวจย

3.1 เครองมอทใชในการวจย

1) ขอมลยอดขายสนคาไฟเบอรซเมนตแตละชนด ตงแตเดอนมกราคม พ.ศ. 2551 ถง กนยายน พ.ศ. 2556 จ านวน 69 เดอน โดยใชขอมล 57 เดอนแรกในการหาตวแบบทเหมาะสม และใชขอมล 12 เดอนสดทายเพอเปรยบเทยบความถกตองของการพยากรณ

2) วเคราะหขอมลโดยใชโปรแกรมส าเรจรป MINITAB

3.2 ขนตอนการด าเนนการวจย 1) ศกษาสภาพปญหาทเกดขนและก าหนดวตถประสงคในงานวจย 2) ก าหนดขอบเขตของการศกษา 3) ศกษาผลงานวจยทมความเกยวของกบงานวจย 4) การเกบรวบรวมขอมล 5) ศกษารปแบบของขอมลและท าการวเคราะหเลอกตวแบบในการพยากรณโดยวดคาความถก

ตองของการพยากรณ คอ คา MAPE เพอเลอกวธการทเหมาะสม 6) ท าการพยากรณยอดขาย 7) การทดสอบความถกตองของการพยากรณและวเคราะหผลลพธทได 8) สรปผลและน าเสนองานวจย

จากขนตอนตางๆ ทไดกลาวมาน น สามารถอธบายเปนแผนผงแสดงขนตอนการด าเนนงานวจยไดดงภาพท 3.1

DPU

28

ภาพท 3.1 แผนผงล าดบขนตอนการด าเนนงานวจย

ศกษาสภาพปญหาทเกดขนและก าหนดวตถประสงคในงานวจย

ก าหนดขอบเขตของการศกษา

ศกษาผลงานวจยทมความเกยวของกบงานวจย

การเกบรวบรวมขอมล

ศกษารปแบบขอมลและท าการวเคราะหเลอกตวแบบในการพยากรณ

การทดสอบความถกตองของการพยากรณและวเคราะหผลลพธทได

สรปผลและน าเสนองานวจย

ทดลองพยากรณ

DPU

29

จากขนตอนการด าเนนงานวจยทงหมดทกลาวมานนสามารถอธบายเปนขนตอนการด าเนนการการวจยอยางละเอยด เพอใหการด าเนนงานวจยครงนบรรลผลส าเรจไดดงน

1) ศกษาสภาพปญหาทเกดขนและก าหนดวตถประสงคในงานวจย การก าหนดเปายอดขายรวมมาจากการพจารณาขอมลยอดขายตลาดรวม สวนแบงทาง

การตลาด สถานการณทางเศรษฐกจ ยอดขายในปทผานมาและน ามาแบงเปาหมายดงกลาวมาแบงตามสดสวนการขายสนคาแตละกลมของแตละเขตการขายในปทผานมา และมการปรบเปาหมายยอดขายแตละเขตการขายโดยอาศยประสบการณของผบรหารแตละเขตการขายอกครง โดยทไมไดน าขอมลยอดขายในอดตมาใชวเคราะหทางสถต เพอใชในการตดสนใจรวมกบการใชประสบการณของผตดสนใจ

ดงนนในการวจยครงน จะพจารณาในเรองของการพยากรณยอดขายทเหมาะสมกบสนคาแตละชนด เพอใหผบรหารสามารถตงเปาหมายยอดขายรวมไดใกลเคยงกบยอดขายจรงทเกดขนมากทสด

2) ก าหนดขอบเขตของการศกษา เปนขนตอนการก าหนดขอบเขตของการด าเนนการวจยครงน โดยขอบเขตของการวจย

ครงนคอ 2.1) ในงานวจยนจะศกษาขอมลยอดขายสนคาไฟเบอรซเมนตจ านวน 6 กลมสนคา

เทานน 2.2) ศกษากระบวนการของการพยากรณโดยวธอนกรมเวลา (Time Series Analysis)

ของยอดขายสนคาไฟเบอรซเมนต 2.3) ระยะเวลาทใชในการศกษาหาตวแบบ ประกอบดวย ยอดขายสนคาแตละชนด

ทเกบรวบรวมตงแตเดอนมกราคม พ.ศ. 2551 – กนยายน พ.ศ. 2555 2.4) ระยะเวลาเปรยบเทยบ ประกอบดวย ยอดขายสนคาแตละชนด ทเกบรวบรวม

ตงแตเดอนตลาคม พ.ศ. 2555 – กนยายน พ.ศ. 2556 3) ศกษาผลงานวจยทมความเกยวของกบงานวจย ในการศกษาวจยครงนจะเนนและใหความส าคญกบการวเคราะหหารปแบบการ

พยากรณทใหความผดพลาดนอยทสด เพอน าไปใชเปนขอมลในการตดสนใจในการใชตวแบบใดในการพยากรณเพอน าไปสการสรางแบบจ าลองสถานการณ ซงผลงานวจยทเกยวของกบงานวจยครงนเปนผลงานวจยทเกยวของกบทฤษฎตางๆดงน

3.1) การประยกตใชแบบจ าลองทางสถต เพอใชในการพยากรณ

DPU

30

3.2) วธการมาตรฐานส าหรบการเลอกรปแบบการพยากรณใหมความเหมาะสมกบขอมล เพอใหผลการพยากรณมคาความผดพลาดนอยทสด

4) การเกบรวบรวมขอมล รวบรวมขอมลยอดขายสนคาไฟเบอรซเมนตแตละชนด ตงแตเดอนมกราคม พ.ศ. 2551

ถง กนยายน พ.ศ. 2556 จ านวน 69 เดอน โดยแบงขอมลออกเปน 2 สวนคอ 4.1) ขอมลสวนท 1 ใชเพอสรางคาพยากรณ ประกอบดวยขอมลตงแตเดอนมกราคม

พ.ศ. 2551 ถง กนยายน พ.ศ. 2555 จ านวน 57 เดอนในการหาตวแบบทเหมาะสม และใชขอมล 12 เดอนสดทายเพอเปรยบเทยบความถกตองของการพยากรณ

4.2) ขอมลสวนท 2 ประกอบดวยขอมลตงแตเดอนตลาคม พ.ศ. 2555 – กนยายน พ.ศ. 2556 จ านวน 12 เดอน ใชเพอเปรยบเทยบความถกตองของการพยากรณ

5) ศกษารปแบบขอมลและท าการวเคราะหเลอกตวแบบในการพยากรณ ในขนตอนนผวจยจะใชขอมลยอดการขายในอดตมาวเคราะหศกษารปแบบของขอมล

วามลกษณะรปแบบอยางไรดวยโปรแกรม Minitab Release 14 เพอท าการวเคราะหเลอกตวแบบในการพยากรณ (Forecasting Model) ใหมความเหมาะสมกบขอมลมากทสดคอ การวดความคลาดเคลอนของการพยากรณโดยวธ MAPE (Mean Absolute Percentage Error) จากนนจะน าตวแบบการพยากรณทไดผานกระบวนการวเคราะหแลววาใหคาความผดพลาดนอยทสด มาท าการพยากรณยอดขายเปนขนตอนตอไปโดยสามารถสรปขนตอนการศกษารปแบบขอมลและท าการวเคราะหเลอกตวแบบในการพยากรณทมความเหมาะสมทสดไดดงน

5.1) ก าหนดวตถประสงคของการวเคราะหขอมล 5.2) ศกษารปแบบขอมลยอดขายสนคาไฟเบอรซเมนต 5.3) วเคราะหรปแบบขอมลวามรปแบบแนวโนม หรอฤดกาลหรอไม 5.4) ถาขอมลไมมรปแบบแนวโนมหรอฤดกาลจะท าการวเคราะหขอมลดวยวธดงน

5.4.1) วธคาเฉลยเคลอนท (Moving Average Method) 5.4.2) วธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลครงเดยว (Single Exponential

Smoothing Method) 5.4.3) วธการวเคราะหแนวโนมเสนตรง (Linear Trend Line Method)

5.5) ถาขอมลมรปแบบแนวโนม แตไมมรปแบบฤดกาลจะท าการวเคราะหขอมลดวยวธดงตอไปน

DPU

31

5.5.1) วธการแบบปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสองครง (Double Exponential Smoothing Method)

5.5.2) วธการวเคราะหแนวโนมเสนตรง (Linear Trend Line Method) 5.5.3) วธของบอกซและเจนกนส (Box - Jenkins methods) โดยรปแบบ

ARIMA 5.6) ถาขอมลมทงในรปแบบแนวโนมและรปแบบฤดกาลจะท าการวเคราะหขอมล

ดวยวธดงน 5.6.1) วธของวนเทอร (Winter’s Method) 5.6.2) วธการแยกองคประกอบ (Decomposition Method) 5.6.3) วธการวเคราะหแนวโนมเสนตรง (Linear Trend Line Method) 5.6.4) วธของบอกซและเจนกนส (Box-Jenkins methods)

5.7) วเคราะหผลลพธของแตละวธและเลอกวธการพยากรณทใหคาความผดพลาดหรอคาความคลาดเคลอนในการพยากรณนอยทสด

6) ท าการพยากรณยอดขายแตละสนคาโดยการน าตวแบบการพยากรณทเหมาะสมส าหรบสนคาแตละชนดมาท าการพยากรณ

โดยน าขอมลยอดขายสนคาแตละชนดทเกบรวบรวมตงแตเดอนมกราคม พ.ศ. 2551 ถงเดอนกนยายน พ.ศ. 2555 มาใชในการศกษาหาตวแบบพยากรณทเหมาะสมกบสนคาทง 6 ชนด ซงไดแก ไมฝา ไมระแนง ไมเชงชาย ไมบว กลมสนคาตกแตง และไมพน เพอทน าผลทไดจากการวเคราะหไปเลอกวธพยากรณทเหมาะสมกบยอดขายของสนคาแตละชนด

ในขนตอนนจะแสดงขนตอนการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายไมฝา โดยมขนตอนในการวเคราะหรปแบบขอมลดงน

1) กรอกขอมลยอดขายไมฝาลงในตาราง Worksheet ของโปรแกรมมนแทบ โดยกรอกขอมลเดอน และยอดขายไมฝาแตละเดอน ดงภาพท 3.2

2) เลอกเมนในโปรแกรมมนแทบ Stat > Time Series > Trend Analysis ดงภาพท 3.3 3) จากนนจะปรากฎหนาตางของ Trend Analysis ขนมา โดยคาของ Variable นนให

กดเลอกไมฝา แลวกด Select สวน Model Type จะมใหเลอก 4 แบบ คอ Linear, Exponential growth, Quadratic, S-Curve (Pearl-Reed logistic) ซงในทนจะเลอก Linear ดงภาพท 3.4

4) จากนนโปรแกรมจะแสดงกราฟขนมาให ดงภาพท 3.5

DPU

32

ภาพท 3.2 ขนตอนการกรอกขอมลใน Worksheet

ภาพท 3.3 ขนตอนการเลอกเมนเพอเลอกวธวเคราะหขอมล

DPU

33

ภาพท 3.4 ขนตอนการเลอกตวแปรในการวเคราะห

ภาพท 3.5 กราฟแสดงผลการวเคราะหขอมลยอดขายไมฝา

จากนนจงท าการวเคราะหกราฟทได เพอวเคราะหวาขอมลยอดขายไมฝานมลกษณะรปแบบใด โดยการพจารณาจากเสนแนวโนมวามลกษณะขนหรอลง หรอไม และพจารณาวาขอมลมรปแบบฤดกาลหรอไม โดยพจารณาจากกราฟวาในชวงระยะเวลาเดยวกนของแตละป ขอมลม

DPU

34

ลกษณะขน-ลง เหมอนกนหรอไม ซงจากการพจารณากราฟยอดขายไมฝาพบวา รปแบบของขอมลมแนวโนมและฤดกาล ดงภาพท 3.6

ภาพท 3.6 แสดงกราฟผลการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายไมฝา

เมอท าการวเคราะหรปแบบของขอมลยอดขายสนคาครบทง 6 ชนดแลว จะพบวารปแบบสนคาทงหมดมรปแบบแนวโนมและฤดกาล ซงวธการพยากรณทเหมาะสมกบรปแบบของขอมล คอ วธของวนเทอร แตในการศกษาครงน ผวจยไดเลอกวธการพยากรณแบบการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง เพมอก 1 วธ ซงสนคาทง 6 ชนด จะท าการพยากรณดวย 2 วธทกลาวมาขางตน โดยจะท าการเลอกทวธการพยากรณทเหมาะสมกบสนคาแตละชนดทใหคา MAPE นอยทสด ซงสามารถแสดงขนตอนในการพยากรณไดดงน

วธท 1 วธของวนเทอร 1) กรอกขอมลยอดขายไมฝาลงในตาราง Worksheet ของโปรแกรมมนแทบ โดยกรอก

ขอมลเดอน และยอดขายไมฝาแตละเดอน ดงภาพท 3.7 2) เลอกเมนในโปรแกรมมนแทบ Stat > Time Series > Winters’ Method ดงภาพท 3.8 3) จากนนจะปรากฎหนาตางของ Winters’ Method ขนมา โดยคาของ Variable นนให

กดเลอกไมฝา Seasonal length ใส 12 เลอก Method type เปน Additive ดงภาพท 3.9

DPU

35

4) จากนนโปรแกรมจะแสดงกราฟขนมาให ซงจะแสดงคาความคลาดเคลอนทง 3 วธใหดวย ดงภาพท 3.10

ภาพท 3.7 ขนตอนการกรอกขอมลใน Worksheet

ภาพท 3.8 ขนตอนการเลอกเมนเพอเลอกวธการพยากรณดวยวธของวนเทอร

DPU

36

ภาพท 3.9 หนาตางวธการพยากรณดวยวธของวนเทอร

ภาพท 3.10 แสดงผลของการพยากรณดวยวธการพยากรณของวนเทอร

จากกราฟแสดงผลการพยากรณโดยใชโปรแกรมมน แทบ จะพบวาคาความคลาดเคลอนของการพยากรณดวยวธของวนเทอร มคาความคลาดเคลอนMSE MAD และ MAPE เทากบ 27,128.10 128.40 และ 15.90 ตามล าดบซงแสดงดงภาพท 3.11

DPU

37

ภาพท 3.11 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ Winters' Method ของยอดขายไมฝา

หลงจากนนกท าการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายของสนคาอก 5 ชนด ดวยวธการและขนตอนเชนเดยวกบการวเคราะหขอมลยอดขายไมฝา แสดงดงภาพท 3.12-3.16 ดงน

ภาพท 3.12 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ Winters' Method ของยอดขายไมระแนง

DPU

38

ภาพท 3.13 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ Winters' Method ของยอดขายไมเชงชาย

ภาพท 3.14 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ Winters' Method ของยอดขายไมบว

DPU

39

ภาพท 3.15 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ Winters' Method ของยอดขายกลมสนคาตกแตง

ภาพท 3.16 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธการพยากรณแบบ Winters' Method ของยอดขายไมพน

DPU

40

จากการใชวธการพยากรณของวนเทอรมาพยากรณเพอหาคาความคลาดเคลอนในการพยากรณของสนคาทง 6 ชนดนน ดงแสดงผลในภาพท 3.11-3.16 นน สามารถสรปผลการวเคราะหคาความคลาดเคลอนในการพยากรณของสนคาทงหมด ไดดงตารางท 3.1

ตารางท 3.1 แสดงผลสรปการวเคราะหคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธของวนเทอรของสนคาทกชนด

ประเภทสนคา คาความคลาดเคลอนของการพยากรณ MSE MAD MAPE

ไมฝา 27,128.10 128.40 15.90 ไมระแนง 2,265.50 39.72 19.71 ไมเชงชาย 5,452.16 59.12 15.20 ไมบว 77.95 6.76 28.07

กลมสนคาตกแตง 358.70 14.142 24.79 ไมพน 1,329.04 28.80 29.95

วธท 2 วธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง 1) กรอกขอมลยอดขายไมฝาลงในตาราง Worksheet ของโปรแกรมมนแทบ โดยกรอก

ขอมลเดอน และยอดขายไมฝาแตละเดอน ดงภาพท 3.17 2) เลอกเมนในโปรแกรมมนแทบ Stat > Time Series > Double Exp Smoothing ดง

ภาพท 3.18 3) จากนนจะปรากฎหนาตางของ Double Exp Smoothing ขนมา โดยคาของ Variable

นนใหกดเลอกไมฝา Weights to Use in Smoothing เลอก Optimal ARIMA ดงภาพท 3.19 4) จากนนโปรแกรมจะแสดงกราฟขนมาให ซงจะแสดงคาความคลาดเคลอนทง 3 วธ

ใหดวย ดงภาพท 3.20

DPU

41

ภาพท 3.17 ขนตอนการกรอกขอมลใน Worksheet

ภาพท 3.18 ขนตอนการเลอกเมนเพอเลอกวธการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง

DPU

42

ภาพท 3.19 หนาตางวธการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง

ภาพท 3.20 แสดงผลของการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง จากกราฟแสดงผลการพยากรณโดยใชโปรแกรมมนแทบ จะพบวาคาความคลาดเคลอน

ของการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง มคาความคลาดเคลอนMSE MAD และ MAPE เทากบ 47,438.50 180.70และ 23.00 ตามล าดบซงแสดงดงภาพท 3.21

DPU

43

ภาพท 3.21 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง ของยอดขายไมฝา

หลงจากนนกท าการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายของสนคาอก 5 ชนด ดวยวธการและขนตอนเชนเดยวกบการวเคราะหขอมลยอดขายไมฝา แสดงดงภาพท 3.22-3.26 ดงน

ภาพท 3.22 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง ของยอดขายไมระแนง

DPU

44

ภาพท 3.23 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง ของยอดขายไมเชงชาย

ภาพท 3.24 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง ของยอดขายไมบว

DPU

45

ภาพท 3.25 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง ของยอดขายกลมสนคาตกแตง

ภาพท 3.26 แสดงผลคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง ของยอดขายกลมสนคาตกแตง

DPU

46

จากการใชวธการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสอง มาพยากรณเพอหาคาความคลาดเคลอนในการพยากรณของสนคาทง 6 ชนดนน ดงแสดงผลในภาพท 3.21-3.26 นน สามารถสรปผลการวเคราะหคาความคลาดเคลอนในการพยากรณของสนคาทงหมด ไดดงตารางท 3.2

ตารางท 3.2 แสดงผลสรปการวเคราะหคาความคลาดเคลอนในการพยากรณดวยวธปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสองของสนคาทกชนด

ประเภทสนคา คาความคลาดเคลอนของการพยากรณ MSE MAD MAPE

ไมฝา 47,438.50 180.70 23.00 ไมระแนง 3,308.27 47.01 23.70 ไมเชงชาย 8,558.05 75.73 19.86 ไมบว 88.90 7.02 30.06

กลมสนคาตกแตง 409.86 14.87 26.74 ไมพน 1,904.72 34.00 30.65

เมอท าการวเคราะหขอมลยอดขายครบทกสนคาดวยวธการพยากรณ 2 วธ แลวน าคา

ความคลาดเคลอนของการพยากรณทง 2 วธ มาเปรยบเทยบกน วธการพยากรณไหนใหคาความคลาดเคลอนในการพยากรณนอยกวา กจะเลอกวธการดงกลาวไปพยากรณยอดขายสนคาแตละชนดตอไป

DPU

บทท 4 ผลการศกษา

4.1 การวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายและเลอกวธการพยากรณทมความเหมาะสม

การวเคราะหยอดขายในอดตของสนคาไฟเบอรซเมนต ไดแก ไมฝา ไมระแนง ไมเชงชาย ไมบว กลมสนคาตกแตง ไมพน ตงแตเดอนมกราคม พ.ศ. 2551 ถง กนยายน พ.ศ. 2556 โดยแบงเปน 2 กลม ไดแก กลมทใชหาวธการพยากรณทเหมาะสม และกลมทใชในการเปรยบเทยบ กลมทใชศกษาหาวธการพยากรณทเหมาะสมจ านวน 57 เดอน คอขอมลยอดขายตงแตเดอนมกราคม พ.ศ. 2551 ถง กนยายน พ.ศ. 2555 ค านวณคาความคลาดเคลอนของการพยากรณ คอ คา MAPE เพอเลอกวธการพยากรณทเหมาะสม และกลมทใชในการเปรยบเทยบจ านวน 12 เดอน คอ เดอนตลาคม พ.ศ. 2555 ถง กนยายน พ.ศ. 2556

ในการศกษารปแบบของขอมลยอดขายในอดตของสนคาทง 6 ชนด โดยท าการวเคราะหรปแบบของขอมลยอดขายวามลกษณะอยางไร กลาวคอ มแนวโนมหรอฤดกาลหรอไม เพอทจะน าไปสขนตอนการเลอกวธพยากรณทมความเหมาะสมกบสนคาทง 6 ชนด และใหมคาความคลาดเคลอนในการพยากรณนอยทสด โดยการสรางกราฟวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายของสนคาทง 6 ชนด ดวยโปรแกรม Minitab โดยสวนของกราฟจะแสดงอยในภาคผนวก ก ซงผลการวเคราะหพบวารปแบบของขอมลยอดขายสนคาทง 6 ชนด มทงรปแบบแนวโนมและฤดกาล ดงนนจงเลอกวธการพยากรณทมความเหมาะสมกบรปแบบของขอมลยอดขายสนคาทง 6 ชนด 2 วธ คอ วธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสองครง (Double Exponential Smoothing Method) และวธของวนเทอร (Winter’s Method) มาท าการพยากรณเปรยบเทยบหาตวแบบการพยากรณทมความเหมาะสมทสด

ท าการวเคราะหหาวธการพยากรณทเหมาะสมกบสนคาแตละชนด โดยพจารณาจากคาความคลาดเคลอนของการพยากรณแตละวธ และเลอกวธการพยากรณทใหคาความคลาดเคลอนทนอยทสด โดยใชเกณฑคาความคลาดเคลอนของการพยากรณ คอ คา MAPE (Mean Absolute Percentage Error) โดยท าการวเคราะหสนคาทง 6 ชนด ซงแตละชนดจะท าการวเคราะหการพยากรณโดยวธการพยากรณแบบอนกรมเวลา ดวยวธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสองครงและวธของวนเทอร ซงไดผลสรปการวเคราะหคาความคลาดเคลอนในการพยากรณของแตละวธส าหรบสนคาทง 6 ชนด เพอเลอกวธการพยากรณทเหมาะสม แสดงดงตารางท 4.1

DPU

48

ตารางท 4.1 แสดงผลสรปคาความคลาดเคลอนของการพยากรณสนคาทง 6 ชนด

ประเภทสนคา วธพยากรณ คาความคลาดเคลอนของ การพยากรณ

MSE MAD MAPE ไมฝา Double Exponential Smoothing 47,438.50 180.70 23.00

Winters' Method 27,128.10 128.40 15.90 ไมระแนง Double Exponential Smoothing 3,308.27 47.01 23.70

Winters' Method 2,265.50 39.72 19.71 ไมเชงชาย Double Exponential Smoothing 8,558.05 75.73 19.86

Winters' Method 5,452.16 59.12 15.20 ไมบว Double Exponential Smoothing 88.90 7.02 30.06

Winters' Method 77.95 6.76 28.07 กลมสนคาตกแตง Double Exponential Smoothing 409.86 14.87 26.74

Winters' Method 358.70 14.142 24.79 ไมพน Double Exponential Smoothing 1,904.72 34.00 30.65

Winters' Method 1,329.04 28.80 29.95 จากตารางท 4.1 สามารถอธบายสรปผลการเลอกวธการพยากรณทเหมาะสมส าหรบ

สนคาทง 6 ชนดไดวา การวเคราะหเลอกวธการพยากรณโดยใชเกณฑ MAPE ทใหคาความคลาดเคลอนของการพยากรณนอยทสดจะเลอกใชวธของวนเทอรในการพยากรณยอดขายสนคาทง 6 ชนด 4.2 ผลการพยากรณยอดขายและวเคราะหผลลพธทได

หลงจากวเคราะหเลอกวธการพยากรณทเหมาะสมส าหรบสนคาทง 6 ชนดไดแลว คอ วธของวนเทอร จงท าการพยากรณยอดขายสนคาทง 6 ชนด ตงแตเดอนตลาคม พ.ศ. 2555 ถง เดอนกนยายน พ.ศ. 2556 แลวท าการเปรยบเทยบผลการพยากรณยอดขายสนคาแตละชนดกบยอดขายทเกดขนจรงและเปาหมายยอดขายรายเดอนของแตละสนคา ดงรายละเอยดตอไปน

DPU

49

ตารางท 4.2 แสดงผลเปรยบเทยบระหวางยอดขายจรงกบเปาหมายยอดขายของสนคาทง 6 ชนด(หนวย : ตน)

ประเภทสนคา ยอดขายจรง เปาหมายยอดขาย ผลตางการของพยากรณ ไมฝา 13,035.97 15,000.00 1,964.03

ไมระแนง 3,531.90 3,700.00 168.10 เชงชาย 5,619.55 7,000.00 1,380.45 ไมบว 609.76 600.00 -9.76

กลมสนคาตกแตง 831.88 1,050.00 218.12 ไมพน 2,657.27 3,200.00 542.73 รวม 26,286.34 30,550.00 4,263.66

ภาพท 4.1 กราฟแสดงผลผลเปรยบเทยบระหวางยอดขายจรงกบเปาหมายยอดขายของสนคาทง 6 ชนด

DPU

50

ตารางท 4.3 แสดงผลเปรยบเทยบระหวางยอดขายจรงกบยอดขายของสนคาทง 6 ชนดจากการ พยากรณดวยวธของวนเทอร (หนวย : ตน)

ประเภทสนคา ยอดขายจรง การพยากรณดวย วธ Winter

ผลตางการของพยากรณ

ไมฝา 13,035.97 12,303.59 732.38 ไมระแนง 3,531.90 3,067.91 463.99 เชงชาย 5,619.55 5,628.25 -8.70 ไมบว 609.76 520.26 89.50

กลมสนคาตกแตง 831.88 781.41 50.47 ไมพน 2,657.27 2,030.55 626.72 รวม 26,286.34 24,331.97 1,954.37

ภาพท 4.2 กราฟแสดงผลผลเปรยบเทยบระหวางยอดขายจรงกบยอดขายจากการพยากรณของสนคาทง 6 ชนด

จากตารางท 4.2 และตารางท 4.3 สามารถสรปไดวายอดขายรวมจรงของไมฝาทง 12 เดอน มยอดขายสนคารวมทงหมด 13,035.97 ตน แตเปาหมายยอดขายสนคาทพยากรณในรปแบบของบรษทก าหนดไวถง 15,000 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบเปาหมาย

DPU

51

ยอดขายเทากบ 1,964.03 ตน หรอเทากบ 15.07% ของยอดขายจรง ในขณะทยอดขายรวมของไมฝาทไดจากการพยากรณ เทากบ 12,303.59 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบยอดขายจากการพยากรณเทากบ 732.38 ตน หรอเทากบ 5.62% ของยอดขายจรง ดงนนจงสรปไดวายอดขายไมฝาทไดจากการพยากรณมคาใกลเคยงกบยอดขายจรงมากกวาเปาหมายยอดขายของบรษท

ในขณะทยอดขายรวมจรงของไมระแนง มยอดขาย 3,531.90 ตน แตเปาหมายยอดขายของบรษทก าหนดไว 3,700 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบเปาหมายยอดขายของบรษทเทากบ 168.1 ตน หรอเทากบ 4.76% ของยอดขายจรง ในขณะทยอดขายรวมของไมระแนงทไดจากการพยากรณ เทากบ 3,067.91ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบยอดขายจากการพยากรณเทากบ 463.99 ตน หรอเทากบ 13.14% ของยอดขายจรง ดงนน จงสรปไดวายอดขายไมระแนงทไดจากการพยากรณมคาความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงมากกวาคาความคลาดเคลอนของเปาหมายยอดขายของบรษท ทงนเนองมาจากสนคาประเภทนในตลาด ลกษณะของสนคาไมมความแตกตางกน ดงนนจงแขงขนกนในเรองของราคาเปนหลก และในปทผานมากการปรบลดราคาสนคาลงมา เพอใหระดบราคาสามารถแขงขนกบคแขงขนในตลาดได สงผลใหยอดขายในปทผานมามมากขน

ในสวนของยอดขายรวมจรงของไมเชงชาย มยอดขาย 5,619.55 ตน ในขณะทเปาหมายยอดขายของบรษทก าหนดไว 7,000 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบเปาหมายยอดขายเทากบ 1,380.45 ตน หรอเทากบ 24.57% ของยอดขายจรง ในขณะทยอดขายรวมของไมเชงชายทไดจากการพยากรณ เทากบ 5,628.25 ตน ซงมากกวายอดขายจรงอย 8.70 ตน หรอมความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงอย 0.15% ดงนน จงสรปไดวายอดขายไมเชงชายทไดจากการพยากรณมคาความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงนอยกวาคาความคลาดเคลอนของเปาหมายยอดขายของบรษทจากยอดขายจรง

และพบวายอดขายรวมจรงของไมบว มยอดขาย 609.76 ตน ซงขายไดมากกวาเปาหมายยอดขายของบรษททก าหนดไว 600 ตน จ านวน 9.76 ตน หรอมความคลาดเคลอน 1.60% ของยอดขายจรง ในขณะทยอดขายรวมของไมบวทไดจากการพยากรณ เทากบ 520.26 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบยอดขายจากการพยากรณเทากบ 89.50 ตน หรอ 14.68% ของยอดขายจรง ดงนน จงสรปไดวายอดขายไมบวทไดจากการพยากรณมคาความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงมากกวาเมอเทยบกบคาความคลาดเคลอนของเปาหมายยอดขายของบรษทจากยอดขายจรง ซงสาเหตทขายไดมากกวาเปาหมายเปนผลมาจากการปรบลดราคาลงมาเชนเดยวกบไมระแนง เนองจากเดมสนคาในกลมนมราคาสงกวาคแขงขนในตลาดมาก

DPU

52

ในสวนของยอดขายรวมจรงของสนคากลมตกแตง มยอดขาย 831.88 ตน ในขณะทเปาหมายยอดขายของบรษทก าหนดไว 1,050 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบเปาหมายยอดขายเทากบ 218.12 ตน หรอเทากบ 26.22% ของยอดขายจรง ในขณะทยอดขายรวมสนคากลมตกแตงทไดจากการพยากรณเทากบ 781.41 ตน มความคลาดเคลอนจากยอดขายจรง 50.47 ตน หรอเทากบ 6.07% ของยอดขายจรง ดงนน จงสรปไดวายอดขายสนคากลมตกแตงทไดจากการพยากรณมคาความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงนอยกวาคาความคลาดเคลอนของเปาหมายยอดขายจากยอดขายจรง

และยอดขายรวมจรงของไมพนมยอดขาย 2,657.27 ตน ในขณะทเปาหมายยอดขายของบรษทก าหนดไว 3,200 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบเปาหมายยอดขายเทากบ 542.73 ตน หรอเทากบ 20.42% ของยอดขายจรง ในขณะทยอดขายรวมของไมพนทไดจากการพยากรณเทากบ 2,030.55 ตน มความคลาดเคลอนจากยอดจรงเทากบ 626.72 ตน หรอ 23.59% ของยอดขายจรง ดงนน จงสรปไดวายอดขายไมพนทไดจากการพยากรณมคาความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงมากกวาคาความคลาดเคลอนของเปาหมายยอดขายจากยอดขายจรง อนเนองมาจากในปทผานมาปญหาสนคาขาดในกลมนมนอยลงเมอเทยบกบปกอนหนาน ท าใหมสนคาคงคลงทสามารถรองรบกบค าสงซอ (Order) ไดดมากขน

จากการเปรยบเทยบยอดขายจากการพยากรณโดยวธของวนเทอร เปาหมายยอดขายทก าหนดโดยการพยากรณในรปแบบของบรษท กบยอดขายจรงทเกดขนจรงของสนคาแตละชนดพบวา ยอดขายไมฝา ไมเชงชาย กลมสนคาตกแตงทไดจากการพยากรณโดยวธของวนเทอรมคาความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงนอยกวาคาความคลาดเคลอนของเปาหมายยอดขายจากยอดขายจรง ในขณะทยอดขายไมระแนง ไมบวและไมพน ทไดจากการพยากรณมคาความคลาดเคลอนจากยอดขายจรงมากกวาคาความคลาดเคลอนของเปาหมายยอดขายจากยอดขายจรง

ดงนนจงท าการพจารณายอดขายจรงของสนคาแตละชนดโดยใชหลกการของพาราโต จะพบวายอดขายจรงของไมฝา ไมระแนงและไมเชงชาย มมลคา 80.90%ของยอดขายสนคาทงหมด ดงแสดงในภาพท 4.3

DPU

53

ภาพท 4.3 แสดงยอดขายสนคาทง 6 ชนดตามกฎของพาเรโต

ดงนนเมอพจารณาจากยอดขายรวมทกสนคา จะพบวายอดขายรวมจรงของสนคาตงแตเดอนตลาคม พ.ศ. 2555 ถง เดอนกนยายน พ.ศ. 2556 มยอดขายสนคารวมทงหมด 26,286.34 ตน แตเปาหมายยอดขายสนคาทพยากรณในรปแบบของบรษทก าหนดไวถง 30,550 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบเปาหมายยอดขายเทากบ 4,263.66 ตน หรอเทากบ 16.22% ของยอดขายจรง จะเหนไดวาเปาหมายยอดขายทพยากรณในรปแบบของบรษทมากกวายอดจรงทเกดขนถง 4,263.66 ตน ซงยอดขายจรงของสนคา 3 ชนดทมมลคาคดเปน 80%ของยอดขายทงหมดตามกฎของพาราโตนนนอยกวาเปาหมายยอดขายของบรษท รวมกนแลวมปรมาณถง 3,512.58 ตน

ในขณะทยอดขายรวมทไดจากการพยากรณโดยวธของวนเทอรเทากบ 24,331.97 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบยอดขายจากการพยากรณเทากบ 1,954.37 ตน หรอเทากบ 7.43% ของยอดขายจรง โดยยอดขายสนคาทไดจากการพยากรณนอยกวายอดขายจรงทเกดขนจ านวน 1,954.37 ตน ซงมความใกลเคยงกบยอดขายจรงทเกดขนมากกวาวธการพยากรณเพอก าหนดเปาหมายยอดขายของบรษท โดยทยอดขายจรงของสนคา 3 ชนดทมมลคาคดเปน 80%ของยอดขายทงหมดตามกฎของพาราโตนนมากกวายอดขายทมาจาการพยากรณโดยวธของวนเทอร รวมกนมเพยง 1,187.67 ตน

DPU

54

ดงนน สามารถสรปไดวาการพยากรณโดยวธของวนเทอร สามารถพยากรณยอดขายโดยรวมไดใกลเคยงกบยอดขายขายสนคาจรงในชวงตงแตเดอนตลาคม พ.ศ. 2555 ถง เดอนกนยายน พ.ศ. 2556 มากกวาการก าหนดเปาหมายยอดขายโดยการพยากรณในรปแบบเดมของบรษท ซงการพยากรณโดยวธของวนเทอร มค าความคลาดเคลอนจากยอดขายรวมจรง เทากบ 1,954.37 ตน หรอ 7.43% ของยอดขายจรง แตการก าหนดเปาหมายยอดขายโดยการพยากรณในรปแบบของบรษทมความคลาดเคลอนกบยอดขายสนคาจรงมากถง 4,263.66 ตน หรอ 16.22% ของยอดขายจรง ดงตารางท 4.4 และภาพท 4.4 ตารางท 4.4 แสดงผลเปรยบเทยบระหวางเปาหมายยอดขาย ยอดขายจรงและยอดขายจากการพยากรณของสนคาทง 6 ชนด

ประเภทสนคา เปาหมายยอดขาย ยอดขายจรง การพยากรณดวย วธ Winter

ไมฝา 15,000.00 13,035.97 12,303.59 ไมระแนง 3,700.00 3,531.90 3067.91 เชงชาย 7,000.00 5,619.55 5628.25 ไมบว 600.00 609.76 520.26

กลมสนคาตกแตง 1,050.00 831.88 781.41 ไมพน 3,200.00 2,657.27 2,030.55 รวม 30,550.00 26,286.34 24,331.97

DPU

55

ภาพท 4.4 กราฟแสดงผลผลเปรยบเทยบระหวางเปาหมายยอดขาย ยอดขายจรงและยอดขายจากการพยากรณของสนคาทง 6 ชนด

DPU

บทท 5 สรปผลการศกษา

การศกษาวจยเรองการศกษาการก าหนดเปาหมายยอดขายทเหมาะสม กรณศกษาสนคา

ไฟเบอรซเมนต มวตถประสงคเพอศกษาวธการพยากรณยอดขายโดยวธอนกรมเวลา (Time Series Analysis) ทเหมาะสมกบสนคาแตละชนด และศกษาเปรยบเทยบคาทไดจากการพยากรณกบยอดขายจรงและเปาหมายยอดขายทบรษทก าหนด

การศกษาวจยน ผวจยไดศกษาขอมลอนกรมเวลาของยอดขายสนคาแตละชนดทเกบรวบรวมตงแตเดอนมกราคม พ.ศ. 2551 ถงเดอนกนยายน พ.ศ. 2555 เพอใชในการศกษาหาตวแบบพยากรณทเหมาะสมกบสนคาทง 6 ชนด ซงไดแก ไมฝา ไมระแนง ไมเชงชาย ไมบว กลมสนคาตกแตง และไมพน ซงวธการพยากรณทน ามาใช คอ วธการพยากรณโดยวธอนกรมเวลา คอ วธการปรบเรยบแบบเอกซโปแนนเชยลซ าสองครง (Double Exponential Smoothing Method) และวธของวนเทอร (Winter’s Method) และพจารณาเปรยบเทยบวธการพยากรณทเหมาะสมโดยใชคาความคลาดเคลอนของการพยากรณโดยวธ MAPE (Mean Absolute Percentage Error) ผลการศกษาสามารถสรปไดวาวธการพยากรณทเหมาะสมในการพยากรณยอดขายสนคาทง 6 ชนดคอ วธของวนเทอร

จากการวเคราะหหาวธการพยากรณทเหมาะสมกบสนคา 6 ชนด และน ามาพยากรณยอดขายตงแตเดอนตลาคม พ.ศ. 2555 ถง เดอนกนยายน พ.ศ. 2556 สามารถพยากรณยอดขายสนคารวมไดเทากบ 24,331.97 ตน เมอน ามาเปรยบเทยบกบยอดขายสนคารวมทเกดขนจรงทงหมดไดเทากบ 26,286.34 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบยอดขายจากการพยากรณเทากบ 1,954.37 ตน หรอเทากบ 7.43% ของยอดขายจรง

เปรยบเทยบกบเปาหมายยอดขายสนคาทพยากรณในรปแบบของบรษททก าหนดไวถง 30,550 ตน ซงมความคลาดเคลอนระหวางยอดขายสนคาจรงกบเปาหมายยอดขายเทากบ 4,263.66 ตน หรอเทากบ 16.22% ของยอดขายจรง

ดงนนจะพบวาการวเคราะหเลอกวธการพยากรณแบบอนกรมเวลาทจะน ามาใชในการพยากรณยอดขายสนคาแตละชนดไดอยางเหมาะสม จะไดผลลพธยอดขายรวมท ใกลเคยงกบยอดขายจรงมากกวาการพยากรณเพอก าหนดเปาหมายยอดขายตามรปแบบการพยากรณของบรษท จงสรปไดวาการเลอกใชวธการพยากรณทเหมาะสมกบสนคาแตละชนด สามารถชวยในการ

DPU

57

ตดสนใจในการวางแผนการก าหนดเปาหมายยอดขายได และสามารถใชเปนแนวทางในการก าหนดการวางแผนการผลต การก าหนดสนคาคงคลงทเหมาะสม การวางแผนดานการขนสง รวมถงการวางแผนการขาย ทจะเกดขนในอนาคตได 5.1 ขอเสนอแนะ

การพยากรณยอดขายสนคาทง 6 ชนด ดวยวธการวธของวธของวนเทอร สามารถน ามาใชเปนเครองมอหนงทบรษทจะน าไปใชศกษาแนวโนมของยอดขายในอนาคต เพอใชประกอบการวางแผนก าหนดเปาหมายการขายใหเหมาะสม วางแผนจดท างบประมาณ การวางแผนสงเสรมการจ าหนาย (Promotions) วางแผนการผลตรวมถงการก าหนดสนคาคงคลงทเหมาะสม เปนตน นอกจากนการพยากรณแบบอนกรมเวลาส าหรบขอมลทมรปแบบแนวโนมและรปแบบฤดกาลสามารถท าการวเคราะหขอมลไดหลายวธนอกเหนอจากวธของวนเทอรทศกษาในงานวจยน คอ วธการแยกองคประกอบ (Decomposition Method) วธการวเคราะหแนวโนมเสนตรง (Linear Trend Line Method) และวธของบอกซและเจนกนส (Box-Jenkins methods) ดงนน ส าหรบการวจยในครงตอไปควรจะพจารณาน าวธการพยากรณอนๆดงกลาวมาศกษาควบคไปดวย และสามารถปรบระยะเวลาในการพยากรณใหสนขนเพอใหใหผลการพยากรณมความแมนย ามากยงขน

DPU

บรรณานกรม

DPU

59

บรรณานกรม

ภาษาไทย

จนตนย ไพรสณฑ, รชฎ ข าบญ, ผศ.ชตระ ระบอบ, วรยา ภทรอาชาชย, จราวรรณ สมหวง และโสม

สกาว สนทวงศ ณ อยธยา. (2549). การจดการการผลตและการปฎบตการ. แปลจาก Operations Management (Flexible Version) โดย Jay Heizer & Barry Render. กรงเทพฯ: เพยรสน เอดดเคชน อนโดไชนา.

พภพ ลลตาภรณ. (2549). ระบบการวางแผนและควบคมการผลต (พมพครงท 19). กรงเทพฯ: องคการกระจายเสยงและแพรภาพสาธารณะแหงประเทศไทย.

รตนากร จนทรเรอง. (2549). การพยากรณและการวางแผนการผลตรวม กรณศกษา โรงงานผลตคอนกรตขนาดเลก (วทยานพนธปรญญามหาบณฑต). กรงเทพ: บณฑตวทยาลย การจดการและนวตกรรม มหาวทยาลยเทคโนโลยพระเจาเกลาธนบร.

วชระ พชตมโน. (2549). การออกแบบระบบสนบสนนการตดสนใจในการพยากรณการผลตสนคา กรณศกษา: บรษทผลตเครองเลนวซดและดวด (วทยานพนธปรญญามหาบณฑต). กรงเทพฯ: สถาบนเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ.

แววดาว พนสวน. (2550). การศกษาการพยากรณแบบอนกรมเวลา (Time Series) เพอการวางแผนการผลต กรณศกษา: บรษท เอส บอตสาหกรรมเครองเรอน (วทยานพนธปรญญามหาบณฑต). กรงเทพฯ: สถาบนเทคโนโลยพระจอมเกลาพระนครเหนอ.

อรกนษฐ จนทรแปลง. (2546). การศกษาเปรยบเทยบตวแบบการพยากรณจ านวนผโดยสาร ณ ทาอากาศยานตางๆ กรณศกษา: ประเทศในภมภาคเอเชยตะวนออกเฉยงใต (วทยานพนธปรญญามหาบณฑต). กรงเทพฯ: มหาวทยาลยเกษตรศาสตร.

DPU

ภาคผนวก

DPU

61

กราฟแสดงผลวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายของสนคาทง 6 ชนด

ภาพท 1 แสดงกราฟผลการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายไมฝา

ภาพท 2 แสดงกราฟผลการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายไมระแนง

DPU

62

ภาพท 3 แสดงกราฟผลการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายไมเชงชาย

ภาพท 4 แสดงกราฟผลการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายไมบว

DPU

63

ภาพท 5 แสดงกราฟผลการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายกลมสนคาตกแตง

ภาพท 6 แสดงกราฟผลการวเคราะหรปแบบขอมลยอดขายไมพน

DPU

64

กราฟผลการพยากรณยอดขายของสนคาทง 6 ชนด

ภาพท 7 กราฟแสดงผลการพยากรณดวยวธ Winters' Method ของยอดขายไมฝา

ภาพท 8 กราฟแสดงผลการพยากรณดวยวธ Winters' Method ของยอดขายไมระแนง

DPU

65

ภาพท 9 กราฟแสดงผลการพยากรณดวยวธ Winters' Method ของยอดขายไมเชงชาย

ภาพท 10 กราฟแสดงผลการพยากรณดวยวธ Winters' Method ของยอดขายไมบว

DPU

66

ภาพท 11 กราฟแสดงผลการพยากรณดวยวธ Winters' Method ของยอดขายกลมสนคาตกแตง

ภาพท 12 กราฟแสดงผลการพยากรณดวยวธ Winters’ Method ของยอดขายไมพน

DPU

67

ประวตผเขยน

ชอ-สกล นายกตตพงศ อนทรทอง การศกษา พ.ศ. 2544 เศรษฐศาสตรบณฑต

มหาวทยาลยธรรมศาสตร ต าแหนงและสถานทท างานปจจบน ประกอบธรกจสวนตว

DPU