An Improved Truncated Distribution for Modelling the Procurement Planning of Agricultural Product
คำสำคัญ:
สินค้าทางการเกษตร, การวางแผนการจัดหา, การโปรแกรมจำนวนเต็มผสมที่ไม่เป็นเส้นตรง, การตัดปลายของการแจกแจงบทคัดย่อ
การวางแผนการจัดหาสินค้าทางการเกษตรเป็นสิ่งสำคัญ เนื่องจากสินค้าทางการเกษตรมีปัจจัยที่ไม่แน่นอนเข้ามาเกี่ยวข้อง ทำให้ยากต่อการวางแผน ซึ่งงานวิจัยนี้พิจารณาปัจจัยที่ไม่แน่นอน คือ ปริมาณความต้องการของโรงงาน ปริมาณมะพร้าวที่จัดหาได้จากสวนเครือข่าย ปริมาณมะพร้าวที่จัดหาได้จากพ่อค้าคนกลาง ราคามะพร้าวที่รับซื้อจากพ่อค้าคนกลาง และราคาขาย โดยมีรูปแบบการแจกแจงที่แตกต่างกันในแต่ละช่วงเวลา และนำมาสร้างตัวแบบการโปรแกรมจำนวนเต็มผสมที่ไม่เป็นเส้นตรงที่มีผลลัพธ์เฉลี่ยจากการประมวลผล 500 สถานการณ์ที่แตกต่างกัน ซึ่งมีวัตถุประสงค์เพื่อให้ได้ผลกำไรเฉลี่ยรายปีที่มากที่สุด จากนั้นได้พัฒนาคำตอบของแบบจำลองการจัดหาโดยพิจารณาการตัดปลายของการแจกแจงพารามิเตอร์ที่เป็นตัวแปรสุ่มเพื่อหาว่าแต่ละพารามิเตอร์ควรกำหนดค่าต่ำสุด และกำหนดค่าสูงสุดอย่างไร นอกจากนี้การพิจารณาการตัดช่วงการแจกแจงมี 3 กรณี คือ กรณีตัดปลายทางด้านน้อย กรณีตัดปลายทางด้านมาก และกรณีตัดปลายทั้งสองข้าง โดยสร้างนโยบายตัดช่วงข้อมูลระหว่าง 5 ถึง 20 เปอร์เซนต์ ผลการวิจัย พบว่า การตัดปลายการแจกแจงกรณีตัดปลายทางด้านน้อย 15% มีผลกำไรรายปีมากที่สุด เมื่อเทียบกับนโยบายเดิมที่ไม่มีการตัดปลาย ผลกำไรเพิ่มขึ้น 3.60 เปอร์เซนต์ ซึ่งลดการพิจารณาพารามิเตอร์ที่มีโอกาสในการเกิดน้อยออกไป ส่งผลให้การวางแผนการจัดหามีผลกำไรที่เพิ่มมากขึ้น
เอกสารอ้างอิง
[2] A.O. Ogwang and L. Waweru, “Influence of Procurement Planning on Performance of Kisumu Water and Sewerage Company Limited, Kenya,” International Journal of Economics Commerce and Management., Vol. 5 (No.5), pp.767–789, 2017.
[3] X. Du, Leung S., Zhang L.J. and K. K. Lai, “Procurement of Agricultural Products Using the CPFR Approach,” Supply Chain Management: An International Journal., Vol.14 (No.4), pp.253-258, 2009.
[4] F. Aziz, M. Panitra and A. K. Rivai, “Synthesis and Monte Carlo Simulation of Improved Concrete Composites for Enhanced X-Ray/Gamma-Ray Radiation Shielding,” International Journal of Technology., Vol.9 (No.4), pp.695–706, 2018.
[5] S. Deepradit, R. Pisuchpen and P. Ongkunaruk, “The Harvest Planning of Aromatic Coconut by Using Monte Carlo Simulation,” The 2017 4th International Conference on Industrial Engineering and Applications (ICIEA). 21-23 April 2017: pp. 116–120, 2017.
[6] N. J. Haaning and A. J. Brandstrup, Monte Carlo Simulation in Crystal Ball 7.3: AARHUS University, 2008.
[7] A. Jareonkitpoolpol, P. Ongkunaruk and G. K. Janssens, “Determination of the Optimal Blending Problem of Organic-Chemical Fertilizer under Uncertainty,” Soil Use and Management., Vol.34 (No.4), pp.449–460, 2018.
[8] R. Pisuchpen and P. Ongkunaruk, “Simulation for Production Line Balancing of a Large-Sized Frozen Chicken Manufacturer,” Actual Problems of Economics., Vol.177 (No.3), pp.397-406, 2016.
[9] T. Zhang and M. Xie, “On the Upper Truncated Weibull Distribution and Its Reliability Implications,” Reliability Engineering and System Safety., Vol.96 (No.1), pp.194-200, 2011.
[10] M. S. Tokmachev, “Modeling of Truncated Probability Distributions,” Materials Science and Engineering., Vol.441, pp.1-9, 2018.
[11] S. Chen and W. Gui, “Estimation of Unknown Parameters of Truncated Normal Distribution under Adaptive Progressive Type II Censoring Scheme,” Mathematics., Vol.49, 2021. https://doi. org/10.3390/math9010049
[12] X. Zeng, and W. Gui, “Statistical Inference of Truncated Normal Distribution Based on the Generalized Progressive Hybrid Censoring,” Entropy., Vol.23, pp.186-215, 2021.
[13] A. Gul, M. Mohsin, M. Adil and M. Ali, “A Modified Truncated Distribution for Modeling the Heavy Tail,” Engineering and Environmental Sciences Data., Vol.16 (No.4), 2021. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0249001
[14] S. Deepradit, P. Ongkunaruk and R. Pisuchpen, “Tactical Procurement Planning under Uncertainty in Aromatic Coconut Manufacturing,” International Journal of Technology., Vol.11 (No.4), pp. 698-709, 2020.
[15] J. Banks, J. S. Carson, B. C. Nelson and D. M. Nicol, 4th ed., Discrete-Event System Simulation. London: Pearson Education, 2005.
[16] จุฑา พิชิตลำเค็ญ, พิมพ์ครั้งที่ 1, พื้นฐานการจำลองสถานการณ์เชิงสุ่ม เพื่อการประยุกต์ใช้กับปัญหาจริง. กรุงเทพฯ: สำนักพิมพ์มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์, 2558.
[17] Wikimedia Foundation, Inc. (17 กรกฎาคม 2564). Normal Distribution. [Online] Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Normal_distribution
[18] Wikimedia Foundation, Inc. (17 กรกฎาคม 2564). Beta Distribution. [Online] Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Beta_distribution
[19] Wikimedia Foundation, Inc. (17 กรกฎาคม 2564). Uniform Distribution. [Online] Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Uniform_distribu tion
[20] Wikimedia Foundation, Inc. (17 กรกฎาคม 2564). Weibull Distribution. [Online] Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Weibull_distribu
tion
[21] Wikimedia Foundation, Inc. (17 กรกฎาคม 2564). Triangular Distribution. [Online] Available: https://en.wikipedia.org/wiki/Triangular_distribu
tion
[22] J. Burkardt, “The Truncated Normal Distribution. Department of Scientific Computing Website,” Florida State University, pp.1-35. 2014.
