การวางแผนการผลิตผงมะรุมโดยใช้แบบจำลองกำหนดการเชิงเส้นจำนวนเต็มผสม
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ใบมะรุมอบแห้งและบด สามารถส่งขายเพื่อเป็นธุรกิจในเชิงพาณิชย์ได้ทั้งในตลาดไทยและตลาดโลก ในงานวิจัยนี้คณะผู้วิจัยได้เสนอแบบจำลองกำหนดการเชิงเส้นจำนวนเต็มผสม เพี่อช่วยในการวางแผนการผลิตที่ใช้ต้นทุนการผลิตต่ำที่สุดและสามารถตอบสนองความต้องการของผู้บริโภค คณะผู้วิจัยได้ทำการจำลองขั้นตอนการผลิต โดยใช้สมการเชิงเส้นทางคณิตศาสตร์และใช้ชุดคำสั่งใช้ในภาษาอาร์เพื่อหาค่าที่เหมาะสมที่สุดจากแบบจำลอง วิธีที่ใช้หาผลเฉลย คือ วิธีการแตกกิ่งและจำกัดเขต โดยกำหนดเวลาการจำลองการผลิตเป็น 12 สัปดาห์ ผู้วิจัยแบ่งการจำลองเป็นสองกรณี โดยมุ่งเน้นในการจัดการต้นทุนของสินค้าคงคลัง คือ กรณีต้นทุนของสินค้าคงคลังต่ำซึ่งเป็นกรณีศึกษาจริงจากกรณีศึกษาการผลิตผงมะรุมในมหาวิทยาลัยเทคโนโลยีราชมงคลสุวรรณภูมิ ศูนย์พระนครศรีอยุธยา และกรณีต้นทุนของสินค้าคงคลังสูงซึ่งเป็นกรณีสมมุติของธุรกิจขนาดกลางและขนาดใหญ่ที่ต้องเช่าคลังสินค้าเพื่อเก็บผงมะรุม ผลการจำลองที่ได้ คือ แบบจำลองเชิงคณิตศาสตร์สามารถช่วยลดต้นทุนการผลิตได้ 7.06% เมื่อเปรียบเทียบกับการผลิตโดยไม่มีการวางแผนสำหรับกรณีต้นทุนของสินค้าคงคลังต่ำ และ 14.30% ในกรณีต้นทุนของสินค้าคงคลังสูง อย่างไรก็ตาม แบบจำลองนี้ถูกออกแบบสำหรับการผลิตเพื่อจัดเก็บ ในการนำแบบจำลองไปใช้ ผู้ผลิตต้องตรวจสอบก่อนว่ากระบวนการผลิตของตนสอดคล้องกับเงื่อนไขของแบบจำลองหรือไม่ ธุรกิจขนาดกลางถึงขนาดใหญ่ที่ต้องบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทานควรมีการวางแผนการผลิตและจัดการห่วงโซ่อุปทานในสายการผลิตเนื่องจากกระบวนการผลิตมีความซับซ้อนและมีต้นทุนมากกว่าธุรกิจขนาดเล็ก
Article Details
อนุญาตภายใต้เงื่อนไข Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เอกสารอ้างอิง
Ahumada, O. & Villalobos, J.R. (2009). Application of Planning Models in the Agri-Food Supply Chain: A Review. European Journal of Operational Research, 196, 1-20.
Bernhard, K. O. R. T. E. & Vygen, J. E. N. S. (2008). Combinatorial optimization: Theory and algorithms. Springer Science & Business Media.
Boopathi, N. M., Raveendran, M., & Kole, C. (2021). Moringa and Its Genome: Future Prospects. In The Moringa Genome (pp. 181-185). Springer.
Cachon, G. P. (2004). The allocation of inventory risk in a supply chain: Push, pull, and advance-purchase discount contracts. Management Science, 50(2), 222-238.
Ding, J., Lu, Q., & Chu, X. (2015). The effect of stockout cause and brand equity on consumer preference in online retailing. In Industrial Engineering, Management Science and Applications 2015 (pp. 599-608). Springer, Berlin, Heidelberg.
Fitzsimons, G. J. (2000). Consumer response to stockouts. Journal of consumer research, 27(2), 249-266.
Gonzalez, Y. S., & Van Der Maden, E. C. L. J. (2015). Opportunities for development of the Moringa sector in Bangladesh: Desk-based review of the Moringa value chains in developing countries and end-markets in Europe (No. 15-102). Centre for Development Innovation, Wageningen UR. Centre for Development Innovation, Wageningen UR.
Ketpanyapong, W. & Marupanthorn, K. (2021). Commercial Innovative of Moringa oleifera leaf extract as feed additive in pigs. Research Report, Rajamangala University of Technology Suvarnabhumi.
Korte, B. H., Vygen, J., Korte, B., & Vygen, J. (2011). Combinatorial optimization (Vol. 1). Berlin: Springer.
Kronthaler, F., & Zöllner, S. (2021). Data Analysis with RStudio. Springer: Berlin/Heidelberg, Germany.
Lakhdar, K. & Papageorgiou, L.G. (2008). An iterative mixed integer optimisation approach for medium term planning of biopharmaceutical manufacture under uncertainty, Chemical Engineering Research and Design, 86(3), 259-267.
Lakhdar, K., Zhou, Y., Savery, J., Titchener Hooker, N.J. & Papageorgiou, L.G. (2005), Medium term planning of biopharmaceutical manufacture using mathematical programming, Biotechnology Progress, 21(5), 1478-1489.
Liu, H., Zhang, J., Zhou, C., & Ru, Y. (2018). Optimal purchase and inventory retrieval policies for perishable seasonal agricultural products. Omega, 79, 133-145.
Marupanthorn, K. (2018). Efficiency of Moringa Oleifera Leaves Extract on Osteogenic Differentiation of Porcine Bone Marrow Derived Mesenchymal Stem Cells using Response Surface Methodology. Khon Kaen Agriculture Journal, 2(46), 227 – 236.
Mollel, M. H., Mujuru, M., Mjimba, V., Darangwa, N., & Nyanzi, R. (2021). Moringa oleifira noise: Science or quackery and the way forward. African Journal of Science, Technology, Innovation and Development, 13(3), 273-281.
Package ‘lpSolve’. (2021). https://cran.r-project.org/web/packages/lpSolve/lpSolve.pdf
Poosea, B. (2021, August 23). Real estate enters the rental business 'Factory-Warehouse' a new treasure!!. Bangkokbiznews. https://www.bangkokbiznews.com/business/956075
Pourmohammad-Zia, N. (2021). A review of the research developments on inventory management of growing items. Journal of Supply Chain Management Science, 2(3-4), 71-84.
Prabsattroo T., Wattanathorn J., Iamsaard S., Muchimapura S. & Thukhammee W. (2012). Moringa oleifera leaves extract attenuates male sexual dysfunction. American Journal of Neuroscience, 3, 17–24.
Prabsattroo T., Wattanathorn J., Iamsaard S., Somsap P., Sritragool O., Thukhummee W. & Muchimapura S. (2015). Moringa oleifera extract enhances sexual performance in stressed rats. Journal of Zheijang University Science B, 16, 179–190.
Rajagopalan, S. (2002). Make to order or make to stock: model and application. Management Science, 48(2), 241-256.
Rajendran, T. (2017). Economic Analysis of Moringa in Tamil Nadu. International Journal of Trend in Scientific Research and Development, 1(4), 250-253.
Ritvirool, A. (2012). Linear Programming and Integer Programming and Their Applications in Agro-Industry. Bangkok: AK SORN SOPHON COMPANY LIMITED.
Sae-lee, P. & Ritvirool, A. (2014). An integer linear programming model for herbal cosmetic production planning. KMUTT Research and Development Journal. 37(3), 347 – 360.
Srisukh, V. (2009). Moringa Oleifera: Salutary Herb, Medicinal plant newsletter, 26(4).
Vieira, M., Pinto-Varela, T. & Barbosa-Póvoa, A. P. (2019). A model-based decision support framework for the optimisation of production planning in the biopharmaceutical industry. Computers & Industrial Engineering, 129, 354-367.
Zhichkin, K., Nosov, V., Zhichkina, L., Dibrova, Z., & Cherepova, T. (2019). Development of evaluation model effectiveness of modern technologies in crop production. In IOP Conference Series: Earth and Environmental Science (Vol. 315, No. 2, p. 022023). IOP Publishing.
