หนังสือ การจัดการดำเนินงาน (Operations Managements)
เขียนโดย Russell & Taylor เรียบเรียงโดย ดร.ภูษิต วงศ์หล่อสายชล
บทที่ 11 การพยากรณ์ (Forecasting)
** Final เฉพาะส่วนคำนวณ ***
การวิเคราะห์อนุกรม (Time Series Methods)
- มีสมมติฐานว่ารูปแบบที่เกิดขึ้นในอนาคตเป็นรูปแบบเดียวกันกับรูปแบบข้อมูลในอดีต
- วิธีนี้จะให้ความสำคัญกับระยะเวลาของการพยากรณ์ คือรูปแบบที่เกิดขึ้นในอดีตนั้นเกิดขึ้นซ้ำได้ในอนาคต
ค่าแนวโน้มเส้นตรง (Linear Trend Line) และ การปรับตามฤดูกาล (Seasonal Adjustment)
ตัวอย่าง1: แนวข้อสอบ Final
ให้ใช้ Linear Trend Line พยากรณ์ยอดขายของปี 2005 จากนั้นให้ระบุว่าเป็นยอดขายแต่ละฤดูเท่าไร?
| Sandwich Sales ($1,000) | ||||
| Season | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 |
| Fall | 42.7 | 44.3 | 45.7 | 40.6 |
| Winter | 36.9 | 42.7 | 34.8 | 41.5 |
| Spring | 51.3 | 55.6 | 49.3 | 47.3 |
| Summer | 62.9 | 64.8 | 71.2 | 74.5 |
วิธีทำ
หาผลรวมของแต่ละปี และแต่ละฤดู
ดูโจทย์ให้พยากรณ์อะไรใช้เป็นแกน X เช่น พยากรณ์ยอดขายของปี 2005 ใช้เป็นแกน X
| Season | 2001 | 2002 | 2003 | 2004 | Total |
| Fall | 42.7 | 44.3 | 45.7 | 40.6 | 173.3 |
| Winter | 36.9 | 42.7 | 34.8 | 41.5 | 155.9 |
| Spring | 51.3 | 55.6 | 49.3 | 47.3 | 203.5 |
| Summer | 62.9 | 64.8 | 71.2 | 74.5 | 273.4 |
| Total | 193.8 | 207.4 | 201 | 203.9 | 806.1 |
วิธีคิด:
หาผลรวมของปี 2001 (Sum Col)จะได้ 42.7 + 36.9 + 51.3 + 62.9 = 193.8 (ทำซ้ำปี 2002, 2003,2004)
หาผลรวมของฤดู Fall (Sum Row)จะได้ 42.7 + 44.3 + 45.7 + 40.6 = 173.3 (ทำซ้ำฤดู winter, spring, summer)
หา Linear Trend Line
แทนค่าปี 2001 ด้วยเลข 1, ปี2002 ด้วยเลข 2, ...
| X(year) | Y=demand | XY |  |
| 1 | 193.8 | 193.8 | 1 |
| 2 | 207.4 | 414.8 | 4 |
| 3 | 201.0 | 603.0 | 9 |
| 4 | 203.9 | 815.6 | 16 |
10 |
806.1 | 2027.2 | 30 |
Y ปี 2005 = 195.58 + 2.38(5)
(แทน x=5) = 195.58 + 11.9
= 207.48
หา Seasonal Factor
ดังนั้นยอดขายแต่ละฤดูคือ
Fall = 207.48 x 0.22 = 45.65
Winter = 207.48 x 0.19 = 39.42
Spring = 207.48 x 0.25 = 51.87
Summer = 207.48 x 0.34 = 70.54
ตัวอย่าง2: แนวข้อสอบ Final
ให้ใช้ Linear Trend Line พยากรณ์ยอดขายของเดือนที่ 6 จากนั้นให้ระบุว่าจะเป็นยอดขายแต่ละสัปดาห์เท่าไร?
| Week\Month | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 |
| 1 | 3 | 2 | 3 | 1 | 2 |
| 2 | 5 | 6 | 6 | 7 | 7 |
| 3 | 5 | 7 | 5 | 8 | 7 |
| 4 | 8 | 10 | 9 | 12 | 11 |
วิธีทำ
หาผลรวมของแต่ละเดือน และแต่ละสัปดาห์
| Week\Month | 1 | 2 | 3 | 4 | 5 | Total |
| 1 | 3 | 2 | 3 | 1 | 2 | 11 |
| 2 | 5 | 6 | 6 | 7 | 7 | 31 |
| 3 | 5 | 7 | 5 | 8 | 7 | 32 |
| 4 | 8 | 10 | 9 | 12 | 11 | 50 |
| Total | 21 | 25 | 23 | 28 | 27 | 124 |
หา Linear Trend Line
| X(month) | Y=demand | XY | |
| 1 | 21 | 21 | 1 |
| 2 | 25 | 50 | 4 |
| 3 | 23 | 69 | 9 |
| 4 | 28 | 112 | 16 |
| 5 | 27 | 135 | 25 |
|
15 |
124 | 387 | 55 |
Y เดือนที่ 6 = 20.3 + (1.5)(6)
(แทน x=6) = 20.3 + 9 = 29.3 (2 คะแนน)
หา Seasonal Factor
ดังนั้นยอดขายแต่ละสัปดาห์คือ
YWeek1 = SWeek1 x YMonth6
= 0.09 x 29.3 = 2.64
YWeek2 = SWeek2 x YMonth6
= 0.25 x 29.3 = 7.33
YWeek3 = SWeek3 x YMonth6
= 0.26 x 29.3 = 7.62
YWeek4 = SWeek4 x YMonth6
= 0.40 x 29.3 = 11.72 (2 คะแนน)
= 0.40 x 29.3 = 11.72 (2 คะแนน)
ไม่มีความคิดเห็น:
แสดงความคิดเห็น