Back

IMPACT OF FORECASTING METHODS ON BULLWHIP EFFECT IN SUPPLY CHAIN UNDER INTERMITTENT DEMAND.

ผลกระทบของวิธีการพยากรณ์ต่อบูลวิปเอฟเฟคในโซ่อุปทานภายใต้ความต้องการแบบเป็นครั้งคราว

@คณะวิศวกรรมศาสตร์

#KLLC 2024
#Industry 4.0
ผลกระทบของวิธีการพยากรณ์ต่อบูลวิปเอฟเฟคในโซ่อุปทานภายใต้ความต้องการแบบเป็นครั้งคราว

Details

This research studied the impact of intermittent demand forecasting method on the bullwhip effect under a two-level supply chain consisting of a manufacturer, a distributor, a customer by considering four forecasting methods: 1) Exponential Smoothing Forecasting (ES) 2) Croston Method (CR) 3) Syntetos and Boylan Approximation (SBA) 4) Syntetos Method ( SY) using an order-up-to inventory policy and customer demand is assumed to have a Poisson distribution. It also shows a comparison of the error of each forecasting method using Mean Absolute Deviation (MAD) and Mean Absolute Scaled Error (MASE) and will demonstrate the comparison of the bullwhip effect from different forecasting methods to determine which method is suitable for intermittent demand forecasting.

Objective

          จากสภาพการแข่งขันธุรกิจในปัจจุบัน สมาชิกในห่วงโซ่อุปทานมุ่งหวังที่จะตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ แต่มักจะต้องเผชิญกับปัญหาในการหาปริมาณความต้องการของลูกค้าที่แม่นยำ เมื่อข้อมูลเหล่านี้มีข้อบกพร่อง ส่งผลให้ปริมาณการสั่งซื้อมีความคลาดเคลื่อนไปจากปริมาณของความต้องการจริงของลูกค้า โดยการส่งข้อมูลในโซ่อุปทานย่อมเกิดความแปรปรวนของปริมาณการสั่งซื้อ ความแปรปรวนดังกล่าวจะมีการขยายตัวมากขึ้นจากปลายน้ำไปยังต้นน้ำ ทำให้เกิดปัญหาหลายอย่างในการจัดการโซ่อุปทาน ซึ่งการเกิดปรากฏการณ์นี้เรียกว่า “บูลวิปเอฟเฟค” (Bullwhip Effect)  
          การพยากรณ์ความต้องการเป็นหนึ่งในสาเหตุสำคัญที่ทำให้เกิดบูลวิปเอฟเฟค จากปัญหาดังกล่าวถือเป็นปัญหาที่สำคัญสำหรับหลาย ๆ องค์กร โดยเฉพาะอย่างยิ่งองค์กรที่มีความต้องการรูปแบบอินเทอร์มิตเทนต์ (Intermittent Demand) เป็นงานที่ซับซ้อนเนื่องจากความต้องการมีความแปรปรวน และมีช่วงเวลาที่ไม่แน่นอน โดยมีลักษณะของความต้องการที่มีค่าเป็นศูนย์ในหลาย ๆ ช่วงเวลา ซึ่งการพยากรณ์อนุกรมเวลาแบบดั้งเดิมมักจะล้มเหลวต่อการพยากรณ์สินค้าดังกล่าวให้มีความแม่นยำได้  
          งานวิจัยฉบับนี้จึงได้ศึกษาผลกระทบที่เกิดขึ้นต่อบูลวิปเอฟเฟค โดยทำการเปรียบเทียบวิธีการพยากรณ์แบบต่าง ๆ เพื่อหาวิธีที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์ความต้องการรูปแบบอินเทอร์มิตเทนต์ และศึกษาค่าความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ว่าส่งผลต่อค่าบูลวิปเอฟเฟคอย่างไร

Project Members

ณัฐนันท์ วิวัฒน์ยุวะถาวร
NATTANAN WIWATYUWATHAWORN

#นักศึกษา

Member
จารุเดช ภู่วารี
JARUDECH PHUWAREE

#นักศึกษา

Member
วรางคณา ชูชาติ
WARANGKANA CHUCHAT

#นักศึกษา

Member
สิธิกร เรืองจันทร์
SITHIKORN RUANGJAN

#นักศึกษา

Member
กิตติวัฒน์ สิริเกษมสุข
Kittiwat Sirikasemsuk

#อาจารย์

Advisor

Vote for this Innovation!

Loading...