การเพิ่มประสิทธิภาพการรวมกลุ่มลูกค้าเพื่อการขนส่งสินค้า: กรณีศึกษาบริษัทผู้ผลิตเครื่องเทศและเครื่องปรุงรสแห่งหนึ่ง

บทคัดย่อ

งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการรวมกลุ่มลูกค้าและการวางแผนเส้นทางขนส่งสินค้า ภายในแผนกบริการลูกค้าและโลจิสติกส์ของบริษัทผู้ผลิตเครื่องเทศและเครื่องปรุงรส ซึ่งปัจจุบันใช้บริการขนส่งจากบริษัทภายนอกในรูปแบบ 1 คันรถต่อลูกค้า 1 ราย ส่งผลให้ระยะทางและต้นทุนขนส่งสูงเกินความจำเป็น การศึกษาใช้ข้อมูลการจัดส่งสินค้าในประเทศของลูกค้า 13 ราย ช่วงเดือนมกราคม–มีนาคม 2567 โดยวิเคราะห์สาเหตุปัญหาด้วยแผนผังก้างปลา (Fishbone Diagram) จากนั้นนำเทคนิค การแบ่งกลุ่มค่าเฉลี่ยแบบเค (K-Means Clustering) มารวมกลุ่มลูกค้าตามพื้นที่ใกล้เคียงกัน และใช้วิธีเซฟวิ่งอัลกอริทึม (Saving Algorithm) ของ Clarke and Wright วางแผนเส้นทางขนส่งที่เหมาะสมที่สุดในแต่ละกลุ่ม ผลการศึกษาพบว่าสามารถจัดกลุ่มลูกค้าได้เป็น 3 กลุ่ม (Cluster) และลดเส้นทางขนส่งจาก 13 เส้นทาง เหลือ 4 เส้นทาง ระยะทางรวมลดลงจาก 1,696.90 กิโลเมตร เหลือ 662.60 กิโลเมตร คิดเป็นการลดลงร้อยละ 60.96 และค่าใช้จ่ายในการขนส่งลดลงจาก 55,730.71 บาท เหลือ 19,550.89 บาท คิดเป็นการลดลงร้อยละ 64.92 แสดงให้เห็นว่าการผสมผสาน การแบ่งกลุ่มค่าเฉลี่ยแบบเค (K-Means Clustering) กับ วิธีเซฟวิ่งอัลกอริทึม (Saving Algorithm)เป็นแนวทางที่มีประสิทธิภาพในการลดต้นทุนโลจิสติกส์ และสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับบริษัทในอุตสาหกรรมอาหารและโลจิสติกส์ได้อย่างกว้างขวาง