การประยุกต์แบบจำลองโปรแกรมเชิงเส้นสำหรับการวางแผนการผลิต: กรณีศึกษาบริษัทผลิตชิ้นส่วนยานยนต์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้ศึกษากระบวนการวางแผนการผลิตของบริษัทผลิตชิ้นส่วนยานยนต์กรณีศึกษาด้วยวิธีเฮจุงกะ (Heijunka) และศึกษาการประยุกต์แบบจำลองโปรแกรมเชิงเส้น (Linear programming: LP) ในการวางแผนการผลิตบริษัทกรณีศึกษา เพื่อเปรียบเทียบต้นทุนการผลิตของทั้งสองวิธี โดยการศึกษานี้พิจารณาต้นทุนที่เกิดจากแรงงานที่ทำการผลิตในชั่วโมงทำงานปกติ และชั่วโมงการทำงานล่วงเวลา รวมถึงต้นทุนการจัดเก็บสินค้า ผลจากการศึกษา พบว่าวิธีแบบจำลองเชิงเส้นมีต้นทุนรวมน้อยกว่าวิธี Heijunka ประมาณร้อยละ 15 ถึงแม้ว่าวิธี LP จะมีต้นทุนรวมน้อยกว่าแต่แผนการผลิตแต่ละวันมีความผันผวนหรือแตกต่างกันสูง ในขณะที่วิธี Heijunka แผนการผลิตจะถูกปรับเรียบด้วยข้อมูลรวมของทั้งสัปดาห์ทำให้แผนมีความผันผวนหรือแตกต่างกันน้อยกว่าวิธี LP
Article Details
References
วรรณา ยงพิศาลภพ. แนวโน้มธุรกิจ/อุตสาหกรรม ปี 2563-65 อุตสาหกรรมชิ้นส่วนยานยนต์. ธนาคารกรุงศรี. 2563. เข้าถึงได้จาก: https://www.krungsri.com/th/ research/industry/industry-outlook/Hi-tech-Indus tries/Automobiles/IO/io-automobile-20 [เข้าถึงเมื่อ 1 เมษายน 2564]
Jamalnia A, Yanga J, Xua D, Feilib A. Novel decision model based on mixed chase and level strategy for aggregate production planning under uncertainty: Case study in beverage industry. Computers & Industrial Engineering. 2017; 114: 54-68.
Gulsun B, Tuzkaya G, Tuzkaya UR, Onut S. An Aggregate Production Planning Strategy Selection Methodology based on Linear Physical Programming. International Journal of Industrial Engineering. 2009; 16(2): 135-146
สรไกร อังสุทัตสรณ. การวางแผนการผลิตสินค้าหลายผลิตภัณฑ์ในแต่ละช่วงเวลาด้วยค่าใช้จ่ายคงที่ : กรณีศึกษาสินค้ากระเบื้องมุงหลังคาคอนกรีต. วิทยานิพนธ์. นครปฐม: มหาวิทยาลัยศิลปากร; 2560.
Jyothi DN, Rao KSP, Sivasundari M. Application of Linear Programming Model for Production Planning in an Engineering Industry-A Case Study. International Journal of Engineering Research & Technology (IJERT). 2019; 8(10): 613-618.
Kriri OM. Use of linear programming for optimal production in a production line in Saudi food Co. International Journal of Industrial and Manufacturing Engineering. 2018; 12(3): 467-471
ปรีดี มาไพศาลสิน. การออกแบบเครื่องมือช่วยในการตัดสินใจสำหรับการวางแผนการผลิตรวมและการบริหารคลังสินค้า กรณีศึกษาโรงงานฟองเต้าหู้ตัวอย่าง. วิทยานิพนธ์. นครปฐม: มหาวิทยาลัยศิลปากร; 2561.
พฤทธ์สรรค์ สุทธิไชยเมธี. การประยุกต์ใช้ Linear Programming สำหรับการวางแผนการผลิตทางการเกษตรและติดตามผลการดำเนินงานตามหลักปรัชญาเศรษฐกิจพอเพียง. วารสารสุทธิปริทัศน์. 2555; 26(78): 19-36.
เพชรายุทธ แซ่หลี, อภิชัย ฤตวิรุฬห์. แบบจำลองกำหนดการเชิงเส้นจำนวนเต็มสำหรับการวางแผนการผลิตเครื่องสำอางจากสมุนไพร. วารสารวิจัยและพัฒนา มจธ. 2557; 37(3): 347-360.
ธันยพร อุดม, ภูพงษ์ พงษ์เจริญ, ขวัญนิธิ คำเมือง. การแก้ปัญหาการวางแผนและจัดตารางการผลิตขั้นสูงที่พิจารณาการบำรุงรักษาเชิงป้องกัน แบบมีกรอบเวลา โดยตัวแบบกำหนดการจำนวนเต็มแบบผสม. วารสารไทยการวิจัยดำเนินงาน. 2559; 4(1): 1-15.
ชลธิชา สินธุสุวรรณ์, ปณัทพร เรืองเชิงชุม. การปรับปรุงประสิทธิภาพด้วยการลดความสูญเปล่า ในกระบวนการจัดการสินค้าคงคลัง กรณีศึกษาธุรกิจจำหน่ายอะไหล่ยนต์ จังหวัดขอนแก่น. วารสารวิชาการศรีปทุม ชลบุรี. 2563; 6(4): 197-207.
เพ็ญภัทร์ อารี, นระเกณฑ์ พุ่มชูศรี. การวางแผนการผลิตสำหรับชิ้นส่วนยานยนต์ที่มีความต้องการสินค้าไม่แน่นอน. วิศวกรรมสารฉบับวิจัยและพัฒนา. 2558; 26(3): 71-79.
ระพีพันธ์ ปิตาคะโส. ปัญหาและวิธีการแก้ปัญหา การหาขนาดการผลิตที่เหมาะสม. วารสารวิชาการ วิศวกรรมศาสตร์ ม.อบ. 2552; 2(2): 47-64.
Ransikarbum K, Mason SJ. Multiple-objective analysis of integrated relief supply and network restoration in humanitarian logistics operations. International Journal of Production Research. 2016; 54(1): 49-68.
Ransikarbum K, Mason SJ. Goal programming-based post-disaster decision making for integrated relief distribution and early-stage network restoration. International Journal of Production Economics. 2016; 182: 324-341.
Ransikarbum K, Ha S, Ma J, Kim N. Multi-objective optimization analysis for part-to-Printer assignment in a network of 3D fused deposition modeling. Journal of Manufacturing Systems. 2017; 43(1): 35-46.
Wattanasaeng N, Ransikarbum K. Model and analysis of economic- and risk-based objective optimization problem for plant location within Industrial estates using epsilon-constraint algorithms. Computation. 2021; 9(4), 46: 1-22.