Please use this identifier to cite or link to this item:
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorผศ.ดร.ชมพูนุท เกษมเศรษฐ์-
dc.contributor.authorรัฐพล ระเบ็งen_US
dc.description.abstractThis independent study is conducted to find product’s demand forecasting model and to develop demand forecasting program for factory (which is this research’s case study). Specifically, only best-selling product category, which had 4 size of packing dimension were analyzed. This study began with the analyzing of factory’s current situation. Besides, data collection was also conducted for analyze forecasting technique which suit each packing dimension. As a result, an appropriate forecasting technique for four packing dimension was Winter's Method; it had the coefficient of prediction as the followings: alpha (α), beta (β) and gamma (γ) which are different for each packing dimension. According to the results, this method caused minimal tolerance of the forecast which was considered by the values of Mean Absolute Deviation (MAD), Mean Squared Error (MSE), and Mean Absolute Percentage Error (MAPE). After the appropriate forecasting techniques had been found, the program was developed in Microsoft Excel along with VBA for lead factory be able to forecast the further production planning.en_US
dc.publisherเชียงใหม่ : บัณฑิตวิทยาลัย มหาวิทยาลัยเชียงใหม่en_US
dc.title.alternativeDevelopment of Demand Forecasting Model for Swine Processing Factoryen_US
dc.typeIndependent Study (IS)
thesis.description.thaiAbstractการค้นคว้าแบบอิสระนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อหาตัวแบบการพยากรณ์ความต้องการสินค้า พร้อมทั้งพัฒนาโปรแกรมพยากรณ์ความต้องการสินค้าสำหรับโรงงานกรณีศึกษา โดยเลือกศึกษาเฉพาะผลิตภัณฑ์หนึ่งประเภทที่มียอดขายสูงที่สุดและมีขนาดบรรจุ 4 ขนาด โดยเริ่มจากการศึกษาสถานการณ์ปัจจุบันของโรงงานกรณีศึกษา พร้อมทั้งเก็บข้อมูล เพื่อทำการวิเคราะห์หาเทคนิคการพยากรณ์ที่เหมาะสมกับความต้องการ ผลิตภัณฑ์แต่ละขนาดบรรจุภัณฑ์พบว่าเทคนิคการพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับผลิตภัณฑ์ทั้ง 4 ขนาดคือ เทคนิคการพยากรณ์แบบ Winter’s Method โดยมีค่าสัมประสิทธิ์ของการพยากรณ์ ได้แก่ แอลฟา (α) ,บีตา (β) และแกมมา (γ) ที่แตกต่างกันไปสำหรับแต่ละขนาดบรรจุภัณฑ์ โดยวิธีนี้ทำให้เกิดค่าความคลาดเคลื่อนของค่าพยากรณ์น้อยที่สุด โดยพิจารณาค่าของ ค่ากลางของความคลาดเคลื่อนสมบรูณ์ (MAD), ค่าของ ค่ากลางของความคลาดเคลื่อนกำลังสอง (MSE) และค่าของ ค่ากลางของเปอร์เซ็นต์ความคลาดเคลื่อนสมบรูณ์ (MAPE) เมื่อได้เทคนิคการพยากรณ์ที่เหมาะสมแล้วจึงทำการพัฒนาโปรแกรมบนโปรแกรม Microsoft Excel ร่วมกับ VBA เพื่อให้โรงงานกรณีศึกษาสามารถทำการพยากรณ์เพื่อนำไปวางแผนการผลิตของโรงงานได้ต่อไปen_US
Appears in Collections:ENG: Independent Study (IS)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
ABSTRACT.docxAbstract (words)179.46 kBMicrosoft Word XMLView/Open    Request a copy
ABSTRACT.pdfAbstract224.53 kBAdobe PDFView/Open    Request a copy
FULL.pdfFull IS1.99 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy

Items in CMUIR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.