Transcript Quality Control : QC 142 - 408

Production Planning and Control
142 - 405
ภาควิชาวิศวกรรมอุตสาหการ คณะวิศวกรรมศาสตร์
มหาวิทยาลัยราชธานี
โดย
อาจารย์ กริชชนะ คันธนู
[email protected]
บทที่ 1
บทนา
บทนา
การวางแผนและการควบคุมการผลิตเป็ นเครื่องมือทีถ่ ูก
นามาใช้ เพือ่ ใช้ ตัดสิ นใจเกีย่ วกับความต้ องการด้ านทรั พยากรในการ
ผลิตรวมไปถึงการจัดตารางการผลิต เพือ่ ให้ ได้ ผลผลิตเป็ นไปตาม
แผนทีว่ างไว้ ทั้งเชิงคุณภาพและเชิงปริมาณและเวลา โดยทีต่ ้ นทุน
ในการผลิตตา่ ทีส่ ุ ด
ระบบการผลิต
คือ กระบวนการสร้ างผลิตภัณฑ์ ประเภทใดประเภทหนึ่ง
ขึน้ มา จากการนาทรัพยากรหรือปัจจัยเข้ าสู่ การดาเนินการผลิต
ตามลาดับขั้น เพือ่ ให้ บรรลุตามวัตถุประสงค์ ทตี่ ้ องการ จึง
จาเป็ นต้ องมีการจัดการให้ อยู่ในรู ปแบบการผลิต ซึ่งประกอบไป
ด้ วย 3 ส่ วนทีส่ าคัญคือ ปัจจัยการผลิต (Input) กระบวนการแปลง
สภาพ (Conversion Process) และผลผลิต (Output)
ระบบการผลิต(ต่ อ)
ระบบการผลิต(ต่ อ)
การผลิตที่มีประสิ ทธิภาพนั้น จะต้ องคานึงถึงปัจจัยด้ าน
ปริมาณ คุณภาพ เวลา และราคา โดยใช้ การวางแผนและควบคุมการ
ผลิตเป็ นแกนกลาง กิจกรรมต่ างๆในกระบวนการผลิตสามารถ
จาแนกได้ 3 ขั้นตอน คือ
การวางแผน เป็ นขั้นตอนการวิเคราะห์ ข้อมูลทีม่ ีอยู่และวาง
แผนการใช้ ทรัพยากรให้ ตรงตามเป้ าหมาย และเป็ นไปอย่ างมี
ประสิ ทธิภาพ ในแผนการผลิตจะกาหนดเป้าหมายย่ อยไว้ เพื่อให้ ทา
ตามและมุ่งสู่ เป้าหมายหลักในทีส่ ุ ด
ระบบการผลิต(ต่ อ)
การดาเนินการ เป็ นขั้นการดาเนินการ ซึ่งจะเริ่มได้ กต็ ่ อเมื่อ
รายละเอียดต่ างๆในขั้นตอนการวางแผนเรียบร้ อย
การควบคมุ คือขั้นตอนของการตรวจสอบให้ คาแนะนาและ
ติดตามผลเกีย่ วกับการดาเนินงาน โดยใช้ ข้อมูลป้อนกลับผ่ านกลไก
การควบคุม โดยกลไกนีจ้ ะทาหน้ าทีป่ รับปรุงแผนงานและเป้าหมาย
เพือ่ ให้ บรรลุเป้าหมายหลัก
เป้ าหมายของการวางแผนและควบคุมการผลิต
เพือ่ ผลิตสิ นค้ าและบริการได้ ตามปริมาณ เวลา คุณภาพ และเสี ยค่ าใช้ จ่าย
ตา่ สุ ด ซึ่งอาจแยกแยะออกได้ ดงั นี้
1. เพือ่ เปลีย่ นการสั่ งซื้อให้ อยู่ในรู ปแผนการผลิตอย่ างประหยัด
2. เพือ่ ให้ หน่ วยงานต่ างๆมีการประสานงานกันได้ ดขี นึ้
3. เพือ่ ลดต้ นทุนการผลิต โดยการจัดตารางการผลิตและวิธีอนื่ ๆ
4. เพือ่ ช่ วยให้ ได้ ผลผลิตที่ค่อนข้ างคงที่
5. เพือ่ ให้ มวี สั ดุให้ ใช้ อย่ างเพียงพอ
6. เพือ่ ลดเวลาในการผลิตให้ น้อยทีส่ ุ ด
7. เพือ่ ลดการติดตามงานให้ น้อยลง
8. เพือ่ ลดเวลาในด้ านการจัดการและให้ คาแนะนา
9. เพือ่ ทราบข้ อมูลเกีย่ วกับการผลิตให้ รวดเร็วและแก้ ไขได้
ขอบข่ ายของการวางแผนและควบคุมการผลิต
การวางแผนและควบคมุ การผลิตในระยะยาว คือ การวางแผนใน
ช่วงเวลาที่นานกว่า 1 ปี โดยทัว่ ไปจะอยูร่ ะหว่าง 3-5 ปี จุดประสงค์เพื่อการ
ตัดสิ นใจงานในอนาคต
การวางแผนและควบคมุ การผลิตในระยะสั้น คือ การวางแผนใน
ช่วงเวลา 1 ปี หรื อน้อยกว่า สามารถเปลี่ยนแปลงได้ในวงจากัด สิ่ งหนึ่งที่
สาคัญที่ตอ้ งนามาพิจารณาคือค่าพยากรณ์ความต้องการในช่วง 12 เดือน
แล้วนามาแปลค่าเป็ นแผนการผลิตโดยคานึงถึงทรัพยากรที่มีอยูอ่ ย่างจากัด
ให้ได้ประโยชน์สูงสุ ด ทั้งนี้การวางแผนระยะสั้นสามารถเปลี่ยนแปลงได้
เพื่อมให้เสี ยค่าใช้จ่ายต่าสุ ด
ชนิดของการวางแผนการผลิต
การวางแผนการผลิตมี 2 แบบ คือ
การผลิตแบบทาตามสัง่ คือ การผลิตผลิตภัณฑ์ตามที่ลูกค้าต้องการ
ส่ วนใหญ่จะผลิตในปริ มาณที่ไม่มากนัก แต่จะมีประเภทของผลิตภัณฑ์อยู่
หลากหลาย ดังนั้น เครื่ องจักรที่นามาใช้ส่วนใหญ่จะเป็ นแบบอเนกประสงค์
และการวางแผนการผลิตต้องมีความยืน่ หยุน่ ให้มากเพื่อสามารถปรัเปลี่ยน
ได้ตามงาน
การผลิตแบบต่อเนื่อง คือ การผลิตผลิตภัณฑ์ที่เป็ นมาตรฐาน มี
จานวนน้อยชนิด ปริ มาณความต้องการแน่นอน และผลิตในปริ มาณมาก
เครื่ องจักรและอุปกรณ์จะเป็ นแบบเฉพาะ เพื่อการผลิตอย่างต่อเนื่อง
หน้ าทีก่ ารวางแผนและควบคุมการผลิต
การวางแผนและควบคุมการผลิตเป้ นเครื่ องมือในการจัดการให้
สามารถทางานให้บรรลุเป้ าหมายอย่างมีประสิ ทธิภาพ ในเวลาที่กาหนด
และเสี ยค่าใช้จ่ายต่าสุ ด โดยทัว่ ไปการวางแผนและควบคุมการผลิต
ประกอบด้วยหน่วยงาน 3 หน่วยงานคือ
หน่ วยงานวางแผนการผลิต มีหน้าที่หลักๆคือ
- จัดทางบประมาณการผลิต
- กาหนดรายการวัสดุ
- วางแผนกรรมวิธี
- หารายละเอียดของเครื่ องจักร
หน้ าทีก่ ารวางแผนและควบคุมการผลิต(ต่ อ)
- วางแผนดาเนินงาน
- กะประมาณเวลา
- กาหนดตารางการผลิต
หน่ วยงานควบคมุ การผลิต จะมีหน้าที่รับผิดชอบ คือ
- การออกคาสัง่ ผลิต
- การติดตามงาน
- ศึกษาการเคลื่อนไหวและเวลา
- การขนส่ ง
หน้ าทีก่ ารวางแผนและควบคุมการผลิต(ต่ อ)
หน่ วยงานควบคมุ วัสดุคงคลัง มีหน้าที่หลักๆดังนี้
- การบริ หารงานวัสดุ
- การควบคุมปริ มาณวัสดุ
- การจัดซื้อวัสดุ
- การรับวัสดุ
- กาหนดชนิดของผลิตภัณฑ์
ความสั มพันธ์ ระหว่ างการวางแผนและควบคุมการผลิต
กับหน้ าที่อนื่ ๆในบริษัท
หน้าที่การวางแผนและควบคุมการผลิตจะเป็ นตัวเชื่อมระหว่าง
หน่วยงานต่างๆ เพื่อให้แผนการผลิตประสบผลสาเร็ จ ซึ่งความเกี่ยวพัน
ระหว่างการวางแผนและควบคุมการผลิตกับหน้าที่อื่นๆมีรายละเอียดดังนี้
ความเกีย่ วพันกับการขายหรื อการตลาด เพื่อช่วยเหลือฝ่ ายขายใน
เรื่ องของกาหนดเวลาส่ งสิ นค้า หรื อผลิตสิ นค้าคงคลังให้พอเพียงความ
ต้องการของลูกค้า
ความเกีย่ วพันกับหน่ วยงานวิศวกรรมการผลิต เพื่อให้ขอ้ มูลต่างๆ
ในเรื่ องเวลาทางานจริ ง เพื่อให้งานวิศวกรรมสามารถทาการผลิตได้ตาม
ลักษณะที่ตอ้ งการ
ความสั มพันธ์ ระหว่ างการวางแผนและควบคุมการผลิต
กับหน้ าที่อนื่ ๆในบริษัท(ต่ อ)
ความเกีย่ วพันกับหน่ วยงานวิศวกรรมอตุ สาหการ ในอุตสาหกรรม
ใหญ่ๆจะมีฝ่ายวิศวกรอุตสาหการในการรับผิดชอบด้านต่างๆ เช่น การวิจยั
ปรับปรุ งการผลิต การควบคุมต้นทุน เป็ นต้น การวางแผนและควบตุมการ
ผลิตจะต้องทางานกับวิศวกรอุตสาหการเพื่อเตรี ยมแผนภูมิภาระงาน และ
จัดตารางการผลิต
ความเกีย่ วพันกับหัวหน้ างานฝ่ ายผลิต ในกรณี ที่มีการปรับปรุ ง
กระบวนการผลิตฝ่ ายวางแผนต้องประสานกับหัวหน้าฝ่ ายผลิตเพื่อให้ทราบ
ถึงกระบวนการผลิต และทาการวางแผนการปฏิบตั ิงานและจัดตารางการ
ผลิตได้ถูกต้อง
บทที่ 2
การพยากรณ์
ความหมายของการพยากรณ์
คือ ความพยายามในอันที่จะมองเหตุการณ์ในอนาคต โดยดูจาก
อดีต และประกอบไปด้วยการประมาณค่าขนาดของตัวแปรต่างๆโดยไม่
ลาเอียง ซึ่งการประมาณค่าส่ วนใหญ่ที่ได้จากการพยากรณ์ หามาจากวิธีการ
ที่เป็ นระบบ แล้วแต่ผวู ้ ิเคราะห์จะทาการเลือกเครื่ องมือใด
ตัวแบบและความคลาดเคลื่อน ในการพยากรณ์จะมีความแตกต่าง
ระหว่างการพยากรณ์กบั ค่าจริ ง ปัญหาการพยากรณ์จึงแบ่งได้ 2 ส่ วน คือ
การคาดคะเนหรื อการพยากรณ์และการหาค่าเบี่ยงเบน ซึ่งอาจใช้กราฟเป็ น
ตัวแสดงตัวแปรที่เราพยากรณ์ แต่หากต้องการความแน่นอนก็ตอ้ งใช้สูตร
ทางคณิ ตศาสตร์ ทั้งนี้ในการพยากรณ์ตอ้ งพยายามใช้วิธีที่ให้ความคาด
เคลื่อนต่าที่สุด
ความหมายของการพยากรณ์
มิติของการพยากรณ์ การพยากรณ์จะมีความแตกต่างกันไปตามการ
นาไปใช้ มีการแบ่งการพยากรณ์ในแง่ต่างๆดังนี้
- แง่มหภาคและจุลภาค การพยากรณ์ในแง่มหภาคมีรูปแบบกว้างๆ
ใช้มาตรการต่างๆที่ดูแลส่ วนใหญ่ ส่ วนในแง่ของจุลภาค คือ การพยากรณ์ที่
เป็ นไปตามสถานการณ์เฉพาะหน้าของบริ ษทั นั้นๆ
- แง่ระยะสั้นและระยะยาว ในบางครั้งจะครอบคลุมถึงเหตุการณ์
อันใกล้ เช่น 1 เดือน หรื อ 1 ปี เป็ นระยะสั้น หากเกินกว่า 3 ปี เรี ยกว่าการ
พยากรณ์ระยะยาวการพยากรณื ระยะสั้นคือ การพยากรณ์เพื่อการตัดสิ นใจที่
บ่อยครั้ง ส่ วนระยะยาวจะแสดงผลที่น่าจะเกิดขึ้นในระยะยาวเพื่อหาช่วย
การตัดสิ นใจของฝ่ ายบริ หาร
ลักษณะทางการพยากรณ์
โดยทัว่ ไปการพยากรณ์เกี่ยวข้องกับขั้นตอนต่างๆดังนี้
กาหนดวัตถุประสงค์ ทั้งนี้เพื่อให้ทราบสิ่ งที่ตอ้ งการจากการ
พยากรณ์แล้วกาหนดว่า
- ต้องมีการประมาณค่าตัวแปรใดบ้าง
- ใครจะเป็ นผูใ้ ช้ผลของการพยากรณ์
- วัตถุประสงค์ที่จะถูกนาไปใช้
- การพยากรณ์น้ ีจะทาในระยะสั้นหรื อระยะยาว
- ต้องการระดับความถูกค้องแม่นยาเพียงใด
- ต้องการทราบผลเมื่อใด
- ต้องแบ่งการพยากรณ์ออกเป็ นหน่วยย่อยๆหรื อไม่
ลักษณะทางการพยากรณ์ (ต่ อ)
การสร้ างตัวแบบ หลังจากได้วตั ถุประสงค์แล้วผูพ้ ยากรณ์กต็ อ้ ง
สร้างตัวแบบโดยพยายามหาตัวแบบที่สามารถอธิบายตัวแปรต่างๆได้อย่าง
เหมาะสมที่สุด ซึ่งความถูกต้องและคงามน่าเชื่อถือขึ้นอยูก่ บั ตัวแบบ
การทดสอบตัวแบบ เพื่อทดสอบหาค่าความผิดพลาดโดยอาศัย
ข้อมูลย้อนหลังประมาณค่าปัจจุบนั หรื อพิจารณาเปรี ยบเทียบกับตัวแบบ
อื่นๆ
การนาตัวแบบไปใช้ ทาการพยากรณ์ตามตัวแบบนั้นๆ
การประเมินแก้ไขตัวแบบ เพื่อทาการปรับปรุ งแก้ไขตัวแบบ ให้มี
ความสอดคล้องกับสิ่ งที่ตอ้ งการพยากรณ์มากที่สุด
ประเภทของการพยากรณ์
แบ่งออกได้ 2 ประเภท
การพยากรณ์ เชิงปริ มาณ เป็ นการสร้างตัวแบบจากข้อมูลใน
อดีต เพื่อพยากรณ์ค่าในอนาคต เช่น เทคนิค Least Square วิธีหา
ค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ เป็ นต้น
การพยากรณ์ เชิงคณ
ุ ภาพ ใช้กบั ปั ญหาที่ตอ้ งการพยากรณ์
เกี่ยวกับคุณภาพหรื อไม่อาศัยข้อมูลย้อนหลัง หรื อมีขอ้ มูลไม่มาก
พอในการสร้างตัวแบบ หรื อ สิ่ งที่ตอ้ งการพยากรณ์เป็ นเชิงคุณภาพ
เทคนิคการพยากรณ์
ในการใช้ตวั แบบเชิงปริ มาณเพื่อการพยากรณ์น้ นั สิ่ งสาคัญที่ตอ้ งรู ้
คือ ข้อมูลในอดีตที่ผา่ นมาเพื่อใช้ในการพยากรณ์ ตัวแบบที่นิยมใช้กนั มาก
คือ การวิเคราะห์อนุกรมเวลา ซึ่งเป็ นการใช้ขอ้ มูลในอดีตเพื่อการพยากรณ์
หรื อคาดหมายสิ่ งที่จะเกิดในอนาคต ข้อมูลจากอดีตที่ได้เมื่อนามาเขียนเป็ น
จุดในกราฟซึ่งแกนของเวลาและสิ่ งที่ตอ้ งการพยากรณ์ เช่น ยอดขาย หรื อ
ปริ มาณการผลิต เป็ นต้น
การวัดความแม่ นยาของการพยากรณ์
1. การวัดค่ าความคลาดเคลือ่ นแบบค่ าแตกต่ างสั มบูรณ์เฉลีย่
(Mean Absolute Deviation) MAD
2. การวัดค่ าความคลาดเคลือ่ นแบบค่ าผิดพลาดกาลัวสองเฉลีย่
(Mean Squared Error) MSE
3. การวัดค่ าความคลาดเคลือ่ นแบบเปอร์ เซ็นต์ ผดิ พลาดสมบูรณ์ เฉลีย่
(Mean Absolute Percent Error) MAP
ตัวอย่ างอนุกรมเวลา
วิธี Least Square
สมมติฐานของวิธีน้ ี คือ
1. สิ่ งที่ตอ้ งการพยากรณ์กบั เวลาต้องมีความสั มพันธ์ กนั โดยตรง
2. ความสัมพันธ์ที่มีมาในอดีตจะคงต่อไปถึงเวลาที่พยากรณ์
3. ปัจจัยที่มีผลต่อแนวโน้มอย่างเดียวเท่านั้น
สมการ Least Square คือ

Y  a  bX
วิธี Least Square (ต่ อ)
โดยที่

Y
คือ ค่าที่ได้จากการพยากรณ์
X คือ เวลา
a และ b คือ ค่าคงที่ของสมการเส้นตรง
สมการ Least Square คือ สมการที่ทาให้ผลรวมกาลังสองของความ
คาดเคลื่อนมีค่าน้อยสุ ดดังสมการ
N

 ( Y  Y )  Least
i 1
วิธี Least Square (ต่ อ)
การหาค่า a และ b สามารถหาได้โดยการหาอนุพนั ธ์ของสมการที่
ผ่านมา เทียบกับ a และ b แล้วเทียบให้เป็ น 0 แล้วจะได้ดงั นี้
Y

na  b  X
Y

a X  b X
หรื อ
a 
Y
n
 XY
b 
 X
2
2
ตัวอย่ าง Least Square
Ex3.1 จากข้อมูลด้านการขาย 5 ปี ที่ผา่ นมาดังแสดงต่อไปนี้จงพยากรณ์
ปริ มาณการขายในปี พ.ศ.2531 พร้อมหาค่า Error
ปี พ.ศ.
2526 2527 2528 2529 2530
ยอดขาย(ล้านบาท)
10.8 11.9 11 12.2 13
Ex3.2 จากข้อมูลยอดขาย 7 เดือน ที่ผา่ นมาของเครื่ องกรองน้ า จงพยากรณ์
ยอดขายในเดือนที่ 8 พร้อมหาค่า Error
เดือน
ยอดขาย(เครื่อง)
1
5
2
10
3
25
4
30
5
60
6
70
ตัวอย่ าง Least Square(ต่ อ)
Sol.
พ.ศ.
X
Y
X2
XY
2526
0
10.8
0
0
2527
1
11.9
1
11.9
2528
2
11
4
22
2529
3
12.2
9
36.6
2530
4
13
16
52
ผลรวม
10
58.9
30
122.5
ตัวอย่ าง Least Square(ต่ อ)
แต่ถา้ ให้ พ.ศ. 2528 เป็ นปี เริ่ มต้นจะได้
พ.ศ.
X
Y
X2
XY
2526
-2
10.8
4
-21.6
2527
-1
11.9
1
-11.9
2528
0
11
0
0
2529
1
12.2
1
12.2
2530
2
13
4
26
ผลรวม
0
58.9
10
4.7
ตัวอย่ าง Least Square(ต่ อ)
ทั้งสองวิธีจะได้คาตอบเท่ากัน คือ ใน พ.ศ. 2531 จะมี
ยอดขาย 13.19 ล้านบาท
Least Square แบบเอกซ์ โพเนนเชียล
ในกรณี ที่ขอ้ มูลมีแนวโน้มเป็ นเส้นโค้งแบบเอกซ์โพเนนเชียล ตาม
สมการนี้

Y  ab
x
จากสมการข้างต้นสามารถแปลงเป็ นสมการเส้นตรงได้ดงั นี้
log Y  log a  X log b
แล้วการหา a และ b ก็เหมือนกับ Least Square
ตัวอย่ าง Least Square แบบเอกซ์ โพฯ
Ex3.2 จากตัวอย่าง 3.1 จงหาค่าพยากรณ์ในปี พ.ศ. 2531 โดยใช้
สมการ least square แบบเอกซ์โพเนนเชียล
พ.ศ.
X
Y
X2
logY XlogY
2526
-2
10.8
4
1.0334 -2.0668
2527
-1
11.9
1
1.0775 -1.0755
2528
0
11
0
1.0414
0
2529
1
12.2
1
1.0864
1.0864
2530
2
13
4
1.1139
2.2278
ผลรวม
0
58.9
10
5.3506
0.1719
ตัวอย่ าง Least Square แบบเอกซ์ โพฯ(ต่ อ)
ค่าพยากรณ์การขายในปี พ.ศ. 2531 เป็ น 13.23 ล้านบาท
การพยากรณ์ โดยวิธีหาค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่
เป็ นวิธีที่เหมาะสาหรับการพยากรณ์ระยะสั้น และค่าตัวแปรที่
ต้องการพยากรณ์มีการเปลี่ยนแปลงไม่มากนักในหน่วยเวลาที่ทาการ
พยากรณ์ดงั สมการในการพยากรณ์น้ ี
Ft 
เมื่อ
Yt 1  Y t  2  ...  Y t  N
N
Ft คือ ค่าพยากรณ์สาหรับเวลาที่ t
Yt คือ ค่าจริ งที่เกิดขึ้น ณ เวลา t
N คือ จานวนข้อมูลที่ใช้ในการหาค่าเฉลี่ย
ตัวอย่ างการพยากรณ์ แบบหาค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่
Ex3.3 จากข้อมูลในแต่ละเดือนของยอดขายดังแสดงในตารางต่อไปนี้
จงพยากรณ์การขายในเดือนมกราคมของปี ถัดไป
เดือน ม.ค. ก.พ. มี.ค. เมย. พ.ค. มิ.ย. ก.ค. ส.ค. ก.ย. ต.ค. พ.ย. ธ.ค.
ยอดขาย
ล้าน 10 12 13 16 19 23 26 30 28 18 16 14
โดยที่ให้หาเมื่อ n=3 และ n=4
ตัวอย่ างการพยากรณ์ แบบหาค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่(ต่ อ)
เมื่อ n=3
เดือน
ยอดขาย
ค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่ 3 เดือน ค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที6่ เดือน
ม.ค.
10
ก.พ.
12
มี.ค.
13
เม.ย.
16
(10+12+13)/3=11.67
พ.ค.
19
(12+13+16)/3=13.67
มิ.ย.
23
(13+16+19)/3=16.00
ตัวอย่ างการพยากรณ์ แบบหาค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่(ต่ อ)
เดือน
ก.ค.
ส.ค.
ก.ย.
ต.ค.
พ.ย.
ธ.ค.
ม.ค.
ยอดขาย
26
30
28
18
16
14
ค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่ 3 เดือน ค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่ 6 เดือน
(16+19+23)/3=19.33
(19+23+26)/3=22.67
(23+26+30)/3=26.33
(26+30+28)/3=28.00
(30+28+18)/3=25.33
(18+16+14)/3=20.67
การพยากรณ์ โดยวิธีหาค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่
ในกรณี ที่ให้ความสาคัญแก่ขอ้ มูลที่มีอยูไ่ ม่เท่ากัน จะได้สมการที่
ใช้ในการพยากรณ์ คือ
Ft 
W t 1 Y t 1  W t  2 Y t  2  ...  W t  N Y t  N
t 1
W
it N
i
เมื่อ W t เป็ นน้ าหนักหรื อความสาคัญของข้อมูล ณ เวลา t
ตัวอย่ างการพยากรณ์ แบบหาค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่
Ex 3.4 จากตัวอย่าง 3.3 จงพยากรณ์การขายในเดือนมกราคมในปี
ถัดไป โดยใช้ขอ้ มูลเพื่อหาค่าเฉลี่ยจานวน 3 เดือนย้อนหลัง กาหนดให้
ความสาคัญของข้อมูลเดือนก่อนมีน้ าหนัก 3 สองเดือนก่อนมีน้ าหนัก 2 สาม
เดือนก่อนมีน้ าหนัก 1
Sol.
3 Y 3  2 Y 2  1Y 1
F4 
สมการการพยากรณ์
3 21
ตัวอย่ างการพยากรณ์ แบบหาค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่
เดือน
ยอดขาย(ล้านบาท)
ค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่ 3 เดือน
ม.ค.
10
ก.พ.
12
มี.ค.
13
เม.ย.
16
[(3*13)+(2*12)+(10*1)]/6=12.17
พ.ค.
19
[(3*16)+(2*13)+12]/6=14.33
มิ.ย.
23
[(3*19)+(2*16)+13]/6=17.00
ก.ค.
26
[(3*23)+(2*19)+16]/6=20.50
ตัวอย่ างการพยากรณ์ แบบหาค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่(ต่ อ)
เดือน
ยอดขาย(ล้านบาท)
ส.ค.
30
ก.ย.
28
ต.ค.
18
พ.ย.
16
ธ.ค.
14
ม.ค.
ค่ าเฉลีย่ เคลือ่ นที่ 3 เดือน
การพยากรณ์ โดยวิธีปรับเรียบ
การพยากรณ์ในแต่ละช่วงเวลาไม่ได้นาเอาผลการพยากรณ์ใน
ช่วงเวลาที่ผา่ นมาแล้วประกอบในการพยากรณ์ดว้ ย การพยากรณ์แบบวิธี
ปรับเรี ยบเป็ นวิธีที่นาเอาผลการพยากรณ์ที่ผา่ นมาแล้วไปใช้ในการ
พยากรณ์ของช่วงเวลาถัดไปด้วย
วิธีปรับเรียบแบบซิงเกิลเอกซ์ โพเนนเชียล เหมาะสาหรับ
พยากรณ์ระยะสั้น ข้อมูลไม่มีแนวโน้มและผลจากฤดูกาล มีสมการดังนี้
Ft   Y t 1  (1   ) Ft 1
เมื่อ
Ft
Yt

เป็ นค่าพยากรณ์ ณ เวลา t
เป็ นค่าจริ งที่เกิดขึ้น ณ เวลา t
เป็ นค่าคงที่ปรับเรี ยบ
ตัวอย่ างซิงเกิลเอกซ์ โพเนนเชียล
Ex3.5 จาก 3.4 จงพยากรณ์ดว้ ยวิธีซิงเกิลเอกซ์โพเนนเชียล เมื่อ ค่า α
= 0.3 และ α = 0.7
เดือน
ยอดขาย α = 0.3
α = 0.7
Sol.
ม.ค.
10
ก.พ.
12
10
10
มี.ค.
13
10.6
11.4
เม.ย.
16
11.32
12.52
พ.ค.
19
12.72
14.96
ตัวอย่ างซิงเกิลเอกซ์ โพเนนเชียล
มิ.ย.
ก.ค.
ส.ค.
ก.ย.
ต.ค.
พ.ย.
ธ.ค.
ม.ค.
23
26
30
28
18
16
14
-
14.61
17.12
19.79
22.85
24.4
22.48
20.53
18.57
17.79
21.44
24.63
28.39
28.12
21.04
17.51
15.05
การพยากรณ์ โดยวิธีปรับเรียบ
วิธีปรั บเรี ยบแบบดับเบิ้ลเอกซ์ โพเนนเชียล เป็ นวิธีการปรับเรี ยบ
โดยนาค่าของการพยากรณ์มาปรับเรี ยบซ้ าอีกครั้งเพื่อพยายามลดปัจจัยอัน
เกิดจากการเปลี่ยนแปลที่อธิบายไม่ได้ โดยมีสมการดังนี้
Ft   Y t 1  (1   ) Ft 1
Ft   Ft  (1   ) Ft 1
เมื่อ
Ft
Yt
Ft 
ค่าพยากรณ์จากซิงเกิลเอกซ์โพฯ
ค่าจริ ง ณ เวลาที่ t
ค่าพยากรณ์จากดับเบิ้ลเอกซ์โพฯ
ตัวอย่ างดับเบิล้ เอกซ์ โพเนนเชียล
Ex3.6 จากตัวอย่างที่ 3.4 ให้ใช้วิธีดบั เบิ้ลเอกซ์โพเนนเชียล โดย
กาหนดให้ α=0.3
เดือน
ยอดขายจริง
Ft 
Ft
ม.ค.
10
10
10
ก.พ.
มี.ค.
เม.ย.
12
13
16
10
10.6
11.32
10
10.18
10.52
พ.ค.
มิ.ย.
19
23
12.72
14.61
11.18
12.21
ตัวอย่ างดับเบิล้ เอกซ์ โพเนนเชียล
เดือน
ก.ค.
ส.ค.
ก.ย.
ต.ค.
พ.ย.
ธ.ค.
ม.ค.
ยอดขายจริง
26
30
28
18
16
14
-
Ft
17.12
19.79
22.85
24.4
22.48
20.53
18.57
Ft 
19.95
วิธีปรับเรียบเมื่อค่ าคงที่ปรับเรียบเปลีย่ นแปลงได้
ที่ผา่ นมาค่าคงที่ปรับเรี ยบมีค่าคงที่ตลอดเวลา แต่วิธีที่ค่าคงที่ปรับ
เรี ยบเปลี่ยนแปลงได้คือ Adaptive-Response-Rate Single Exponential
Smoothing โดยมีสมการสาหรับพยากรณ์
Ft   t 1 Y t 1  (1   t 1 ) Ft 1
 
t
E t 1
M t 1
E t   e t  (1   ) E t 1
M t   e t  (1   ) M t 1
e t  Y t  Ft
วิธีปรับเรียบเมื่อค่ าคงที่ปรับเรียบเปลีย่ นแปลงได้
โดยที่ Et
Mt
ความคลาดเคลื่อนจากการปรับเรี ยบ ณ เวลา t
ความคลาดเคลื่อนสมบูรณ์จากการปรับเรี ยบ
ณ เวลาที่ t
et
ความคลาดเคลื่อนจากการพยากรณ์ ณ เวลา t
Ft
ค่าพยากรณ์ ณ เวลาที่ t
Yt
ค่าจริ งที่เกิดขึ้น ณ เวลาที่ t
αt, β t ค่าคงที่สาหรับการปรับเรี ยบ
ตัวอย่ างค่ าคงที่ปรับเรียบเปลีย่ นแปลงได้
Ex 3.7 จงพยากรณ์ยอดขายเดือนธันวาคมโดยใช้วิธีค่าคงที่เปลี่ยนแปลง
ได้ โดย α=0.2 สาหรับ 4 เดือนแรก แล้วจึงเปลี่ยนในเดือนที่ 5 และ β = 0.2
เดือ ม.ค. ก.พ. มี.ค. เม.ย. พ.ค. มิ.ย. ก.ค. ส.ค. ก.ย. ต.ค. พ.ย. ธ.ค.
น
ยอด 200 135 195 197. 310 175 155 130 220 277. 235
ขาย
5
5
ตัวอย่ างค่ าคงที่ปรับเรียบเปลีย่ นแปลงได้
Sol.
เดือน
ยอดขาย
F
e
E
E(M)
α
ม.ค.
200
200
0
0
0
0.2
ก.พ.
135
200
-65
-13
13
0.2
มี.ค.
195
187
8
-8.8
12
0.2
เม.ย.
197.5
188.6
8.9
-5.26
11.38
0.2
พ.ค.
310
190.38
119.62
19.72
33.03
0.46
มิ.ย.
175
245.67
-70.67
1.64
40.56
0.6
ก.ค.
155
203.48
-48.48
-8.39
42.14
0.04
ตัวอย่ างค่ าคงที่ปรับเรียบเปลีย่ นแปลงได้
เดือน
ส.ค.
ก.ย.
ต.ค.
พ.ย.
ธ.ค.
ยอดขาย
130
220
277.5
235
F
201.52
187.29
201.61
218.94
221.13
e
-71.52
32.71
75.89
16.06
E
-21.01
-10.27
6.96
8.78
E(M)
48.02
44.96
51.14
44.13
α
0.2
0.44
0.23
0.14
การพยากรณ์ เมื่อข้ อมูลมีแนวโน้ ม
วิธีปรั บเรี ยบแนวโน้ มแบบเอกซ์ โพเนนเชียล วิธีน้ ีจะคานึงถึงผลต่าง
ระหว่างค่าจริ งที่เกิดขึ้นในแต่ละช่วงเวลา
Ft  Ft  Tt
Then
Ft   Y t 1  (1   ) Ft 1
Tt   ( Ft  Ft 1 )  (1   ) Tt 1
ตัวอย่ างวิธีปรับเรียบแนวโน้ มแบบเอกซ์ โพเนนเชียล
Ex 3.8 จงพยากรณ์ความต้องการของเดือนถัดไปเมื่อ α=0.3
ตัวอย่ างวิธีปรับเรียบแนวโน้ มแบบเอกซ์ โพเนนเชียล
Sol.
การพยากรณ์ เมื่อข้ อมูลมีแนวโน้ ม
วิธีปรั บเรี ยบแนวโน้ มแบบเอกซ์ โพเนนเชียลของบราวน์ ดังสมการ
Ft  m  a t  b t  m
Then
a t  Ft  ( Ft  Ft )  2 Ft  Ft 
bt 

1
 ( Ft  Ft )
ตัวอย่ างวิธีปรับเรียบแนวโน้ มแบบเอกซ์ โพเนนเชียลของบราวน์
Ex 3.9 จากตัวอย่าง 3.8 จงพยากรณ์ความต้องการในเดือนถัดไป
โดยวิธีของบราวน์ เมื่อ α=0.2 และ m=1
Sol.
การพยากรณ์ เมื่อข้ อมูลมีผลจากฤดูกาล
ในกรณี ที่ขอ้ มูลมีปัจจัยของผลจากฤดูกาลเข้ามาเกี่ยวข้องด้วย การ
พยากรณ์ตอ้ งนาเอาผลจากฤดูกาลเข้ามาร่ วมด้วย วิธีหนึ่งที่นิยมใช้กนั คือ
การใช้ดชั นีฤดูกาลเป็ นตัวคูณค่าการพยากรณ์ ดังตัวอย่าง
Ex3.10 จงพยากรณ์ยอดขายของไตรมาสแรกในปี ถัดไป
ตัวอย่ างการพยากรณ์ เมื่อข้ อมมูลมีผลจากฤดูกาล
Sol. หาค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของทุกๆ 4 ไตรมาส
4 ไตรมาสแรก
จะได้ = (190+370+300+220)/4 = 270
4 ไตรมาสที่สอง จะได้ = (370+300+220+280)/4 = 292.5
4 ไตรมาสที่สาม จะได้ = (300+220+280+420)/4 = 305
4 ไตรมาสที่สี่
จะได้ = (220+280+420+310)/4 = 307.5
4 ไตรมาสที่หา้
จะได้ = (280+420+310+180)/4 = 297.5
4 ไตรมาสที่หา้
จะได้ = (420+310+180+270)/4 = 295
4 ไตรมาสที่หา้
จะได้ = (310+180+270+360)/4 = 280
4 ไตรมาสที่หา้
จะได้ = (180+270+360+280)/4 =272.5
ตัวอย่ างการพยากรณ์ เมื่อข้ อมมูลมีผลจากฤดูกาล
ค่ากลางหาจากค่าเฉลี่ยเคลื่อนที่ของแต่ล่ะไตรมาสที่อยูต่ ิดกัน
ไตรมาสที่ 3 ปี 2527 = (270+292.5)/2 = 281.25
ไตรมาสที่ 4 ปี 2527 = (292+305)/2 = 297.5
ไตรมาสที่ 1 ปี 2528 = (305+307.5)/2 = 306.25
ไตรมาสที่ 2 ปี 2528 = (307.5+297.5)/2 = 302.5
ดัชนีของแต่ล่ะไตรมาสหาจาก ยอดขายจริ งหารค่ากลาง
ไตรมาสที่ 3 ปี 2527 = 300/281.25 =1.07
ไตรมาสที่ 4 ปี 2527 = 220/298.75 = 0.74
ไตรมาสที่ 1 ปี 2528 = 280/306.25 = 0.91
ตัวอย่ างการพยากรณ์ เมื่อข้ อมมูลมีผลจากฤดูกาล
ตัวอย่ างการพยากรณ์ เมื่อข้ อมมูลมีผลจากฤดูกาล
ปรับค่าดัชนีฤดูกาลใหม่ให้รวมกันเป็ น 4
ตัวอย่ างการพยากรณ์ เมื่อข้ อมมูลมีผลจากฤดูกาล
สาหรับ Q1 = (0.975*4)/(0.975+1.373+1.015+0.6675)=0.97
สาหรับ Q2 = (1.373*4)/(0.975+1.373+1.015+0.6675)=1.63
สาหรับ Q3 = (1.015*4)/(0.975+1.373+1.015+0.6675)=1.01
สาหรับ Q4= (0.6675*4)/(0.975+1.373+1.015+0.6675)=0.66
ค่าพยากรณ์ Q1(2532) = ค่ากลาง Q1(2531) * ดัชนีฤดูกาล Q1
= 316.25*0.97 = 306.76
ค่าพยากรณ์ Q2(2532) = ค่ากลาง Q2(2531) * ดัชนีฤดูกาล Q2
= 322.5*1.36 = 438.6
วิธีการพยากรณ์ ของวินเตอร์
ใช้เมื่อข้อมูลมีปัจจัยของแนวโน้มและมีผลจากฤดูกาลมีสมการ
Ft  m  ( S t  b t m ) I t  L  m
Then
St  
Yt
I t L
 (1   )( S t 1  b t 1 )
b t   ( S t  S t 1 )  (1   ) b t 1
It  
Yt
St
 (1   ) I t  L
ตัวอย่ างการพยากรณ์ แบบวินเตอร์
Ex 3.11 จงพยากรณ์ยอดขายไตรมาสแรกของปี ถัดไป เมื่อ α =0.2
β =0.05 γ =0.1 L=4
ตัวอย่ างการพยากรณ์ แบบวินเตอร์
Sol.
คานวณค่า I ของ 4 ไตรมาสแรกจากการหาค่าเฉลี่ยยอดขาย
I1=362/[(362+385+432+341)/4] = 0.95
I2=385/[(362+385+432+341)]/4 = 1.01
ส่ วนค่า b ของไตรมาสที่ 4 ปี 1 คานวณจากการหาค่าเฉลี่ยของ
ยอดขายที่เพิ่มขึ้นในปี แรก
b4 =[(385-362๗+(432-385)+(341-432)]/3 = -7
ส่ วน S สาหรับไตรมาสที่ 4 ปี ที่ 1 สมมติให้มีค่าเท่ากับยอดขายจริ ง
ตัวอย่ างการพยากรณ์ แบบวินเตอร์