https://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/th/tags/optimization/OptimizationHugo Blox Builder (https://hugoblox.com)th-THThu, 15 Dec 2022 00:00:00 +0000https://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/media/icon_hu68170e94a17a2a43d6dcb45cf0e8e589_3079_512x512_fill_lanczos_center_3.pnghttps://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/th/tags/optimization/https://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/th/publication/thai2023/Thu, 15 Dec 2022 00:00:00 +0000https://quantfilab.github.io/pmarupanthorn/th/publication/thai2023/<div class="research-bilingual" data-research-bilingual> <section id="research-content-THAI2023-th" class="research-language-panel research-language-panel--th" lang="th"> <figure class="research-concept-map" aria-labelledby="research-map-caption-THAI2023-th"> <figcaption id="research-map-caption-THAI2023-th">แผนผังแนวคิด: การหาค่าเหมาะที่สุดของแผนผลิตผงใบมะรุมระยะเวลา 12 สัปดาห์</figcaption> <ol class="research-map-flow"> <li class="research-map-step"> <span class="research-map-number" aria-hidden="true">1</span> <strong>ความต้องการการผลิต</strong> <p>แทนอุปสงค์รายสัปดาห์ การตัดสินใจผลิต กำลังการผลิต และเงื่อนไขสินค้าคงคลัง</p> </li> <li class="research-map-step"> <span class="research-map-number" aria-hidden="true">2</span> <strong>แบบจำลอง MILP</strong> <p>ลดต้นทุนการผลิตและสินค้าคงคลังรวมให้ต่ำที่สุด พร้อมตอบสนองอุปสงค์ของลูกค้าทั้งหมด</p> </li> <li class="research-map-step"> <span class="research-map-number" aria-hidden="true">3</span> <strong>วิธี Branch and Bound</strong> <p>แก้แบบจำลองวางแผนจำนวนเต็มด้วยภาษา R ตลอดช่วงเวลา 12 สัปดาห์</p> </li> <li class="research-map-step"> <span class="research-map-number" aria-hidden="true">4</span> <strong>แผนลดต้นทุน</strong> <p>เปรียบเทียบตารางการผลิตที่เหมาะที่สุดกับการผลิตที่ไม่มีแผนภายใต้ต้นทุนสินค้าคงคลังต่ำและสูง</p> </li> </ol> </figure> <h2>ปัญหาที่งานวิจัยแก้ไข</h2> <p>ผู้ผลิตผงใบมะรุมต้องตอบสนองอุปสงค์ของลูกค้าพร้อมประสานการผลิตและสินค้าคงคลัง การผลิตที่ไม่มีแผนอาจก่อให้เกิดต้นทุนที่หลีกเลี่ยงได้ โดยเฉพาะเมื่อกระบวนการและสินค้าคงคลังซับซ้อนขึ้นในธุรกิจขนาดกลางและขนาดใหญ่</p> <p><strong>ผู้ได้รับประโยชน์:</strong></p> <ul> <li>ผู้ผลิตผงใบมะรุม</li> <li>ธุรกิจแปรรูปเกษตรขนาดเล็กและขนาดกลาง</li> <li>ผู้วางแผนการผลิตและสินค้าคงคลัง</li> <li>นักวิจัยห่วงโซ่อุปทานการเกษตร</li> </ul> <h2>วิธีการ</h2> <p>แบบจำลองโปรแกรมเชิงเส้นจำนวนเต็มผสมลดต้นทุนการผลิตและสินค้าคงคลังให้ต่ำที่สุด พร้อมตอบสนองอุปสงค์ของลูกค้าทั้งหมด แบบจำลองแก้ด้วยอัลกอริทึม Branch and Bound ที่พัฒนาด้วยภาษา R สำหรับช่วงเวลา 12 สัปดาห์ กรณีจำลองสองแบบแทนต้นทุนสินค้าคงคลังต่ำในหน่วยผลิตระดับมหาวิทยาลัย และต้นทุนสูงกว่าในธุรกิจขนาดกลางหรือขนาดใหญ่</p> <h2>ผลการศึกษา</h2> <p>การวางแผนที่เหมาะที่สุดลดต้นทุนการผลิตรวมได้ร้อยละ 7.06 เมื่อเทียบกับการผลิตที่ไม่มีแผนในกรณีต้นทุนสินค้าคงคลังต่ำ และลดได้ร้อยละ 14.30 ในกรณีต้นทุนสูง วิธีนี้มีประโยชน์เป็นพิเศษต่อธุรกิจขนาดกลางและขนาดใหญ่ที่มีกระบวนการและต้นทุนซับซ้อน โดยต้องตรวจสอบว่าสมมติฐานและข้อจำกัดการดำเนินงานของแบบจำลองเป็นจริงก่อนตัดสินใจ</p> </section> </div>