Operations Research, Systems Engineering and Industrial Engineering Commons^™

การลดมูลค่าสินค้าคงคลังโดยวิธีการปรับปรุงกระบวนการสั่งซื้อชิ้นส่วนของบริษัทผลิตเครื่องใช้ไฟฟ้าในครัวเรือน, ศศิธร คำนนท์

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยฉบับนี้ทำการศึกษาข้อมูลบริษัทผลิตเครื่องใช้ในครัวเรือน มีเป้าหมายเพื่อปรับปรุงกระบวนการจัดซื้อชิ้นส่วน ลดมูลค่าสินค้าคงคลังโดยการจัดลำดับความสำคัญของกลุ่มสินค้า วางแผนการสั่งซื้อชิ้นส่วนจากการวิเคราะห์รูปแบบความต้องการสินค้าจากข้อมูลความต้องการสินค้าย้อนหลัง เพื่อหาปริมาณการสั่งซื้อที่เหมาะสม และสามารถความคุมปริมาณสินค้าคงคลังได้ ในสถานการณ์ปัจจุบันของบริษัทกรณีศึกษาพบว่าสินค้าคงคลังมีมูลค่าสินค้าคงคลังไม่สอดคล้องกับมูลค่าการขาย ซึ่งสังเกตได้จากอัตราหมุนเวียนสินค้าคงเหลือ (Inventory Turnovers Ratio) ที่มีค่าน้อยกว่า 1 ในบางเดือน ผู้จัดทำวิจัยได้จัดลำดับความสำคัญของกลุ่มสินค้าโดยใช้เทคนิค ABC Analysis ในการจัดลำดับความสำคัญของสินค้า โดยสินค้าที่มีมูลค่าสินค้าคงคลังมากกว่า 70%ของมูลค่าสินค้าคงคลังทั้งหมดจะจัดอยู่ในสินค้า Group A ซึ่งกลุ่มสินค้า Group A สามารถแบ่งเป็น Group A1 และ Group A2 ซึ่งผู้จัดทำสนใจที่จะศึกษากลุ่มสินค้า Group A1 เป็นความสำคัญแรกที่นำมาศึกษารูปแบบความต้องการสินค้าเพื่อกำหนดนโยบายและวิธีการสั่งซื้อ หลังการปรับปรุงกระบวนการสั่งซื้อด้วยเทคนิคการหาจุดสั่งซื้อ (Reorder Point: ROP) และสินค้าคงคลังสำรอง (Safety Stock: SS) ที่เหมาะสม พบว่ามูลค่าสินค้าคงมีมูลค่าลดลงรวมทั้งสิ้น 25.12 ล้านบาท เมื่อเปรียบเทียบกับมูลค่าสินค้าคงคลังก่อนการปรับปรุงในเดือนพฤศจิกายน พ.ศ. 2564 คิดเป็น 58.42%ของมูลค่าสินคงคลังทั้งหมดของสินค้า Group A และจากการปรับปรุงนโยบายด้วยวิธีฮิวริสติกของ Silver-Meal (SM) พบว่าการประมาณค่าใช้จ่ายรวมต่อการสั่งซื้อหลังปรับปรุงมีค่าลดลงจากก่อนปรับปรุง ทั้งนี้สาเหตุสำคัญที่ค่าใช้จ่ายรวมต่อการสั่งซื้อก่อนปรับปรุงมีค่ามากเกินความจำเป็นเนื่องมาจากความผิดพลาดในการสั่งซื้อของพนักงานและการไม่ประเมินความคุ้มค่าต่อการสั่งซื้อ

แบบจำลองระบบจอดรถอัตโนมัติเพื่อประเมินประสิทธิภาพของระบบ, อลงกรณ์ พรสุขศิริ

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

ระบบจอดรถอัตโนมัตินั้นสามารถช่วยลดปัญหาเกี่ยวกับที่จอดรถ และช่วยให้การลงทุนในด้านอสังหาริมทรัพย์นั้นมีความคุ้มค่ามากขึ้น อีกทั้งยังช่วยลดขนาดของพื้นที่ที่ต้องใช้สำหรับจอดรถได้อีกด้วย ปัจจุบันระบบจอดรถอัตโนมัติมีหลายประเภทขึ้นอยู่กับผู้ผลิตรายนั้นๆ โดยงานวิจัยฉบับนี้จะมุ่งเน้นไปที่การศึกษาเกี่ยวกับปัจจัยในการเลือกใช้ระบบจอดรถอัตโนมัติระหว่างระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาด(Pallet type) และระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์(Robot type) ทั้งในด้านต้นทุน ปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้า และประสิทธิภาพของระบบโดยทั่วไป ประสิทธิภาพของระบบจอดรถอัตโนมัติจะคำนวณจากเวลาเฉลี่ยระหว่างตำแหน่งที่จอดรถที่ใกล้ที่สุดและไกลที่สุดเพียงสองตำแหน่งเท่านั้น จากการคำนวณดังกล่าวส่งผลให้มีความน่าเชื่อถือไม่เพียงพอต่อความต้องการของลูกค้า ดังนั้น งานวิจัยฉนับนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อศึกษาและประเมินประสิทธิภาพของระบบจอดรถอัตโนมัติโดยการเปรียบเทียบระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาดและระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์ ผ่านการแบบจำลองสถานการณ์ด้วยโปรแกรม SIMIO รวมไปถึงการวิเคราะห์ต้นทุน และปริมาณการใช้พลังงานไฟฟ้า จากการศึกษา ผู้วิจัยพบว่าในด้านของประสิทธิภาพของสำหรับกระบวนการนำรถเข้าจอดนั้น ระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์มีประสิทธิภาพมากกว่าระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาด อย่างไรก็ตาม ในกระบวนการนำรถออกจากระบบนั้นระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาดมีประสิทธิภาพมากกว่าระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์ นอกจากนี้ผู้วิจัยยังพบว่าต้นทุนและปริมาณการใช้ไฟฟ้ารวมของระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดหุ่นยนต์ต่ำกว่าระบบจอดรถอัตโนมัติชนิดถาด

Green Supplier Evaluation And Selection For A Furniture Sales Company, Jiahao Li

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

This paper proposes a supplier evaluation method for a furniture sales company in China that focuses on the evaluation process and sustainability of business operation. Firstly, we have arranged a meeting with experts from various fields to gather information concerning evaluation problems and choices of evaluation indicators. We then go through the literature in the field of supplier evaluations to create a new green supplier evaluation indicator system comprising of 5 first-level and 19 second-level evaluation indicators. Once selected, the Fuzzy-entropy-TOPSIS approach has been adopted for the evaluation of 13 suppliers via MATLAB. We find that, among these suppliers, S1 …

Critical Success Factors For Data Warehouse Implementation In An Industrial Associations Organization, Phatnarin Khantayana

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The purpose of this research is to delve into the key success factors (CSFs) associated with data warehouse (DW) implementation from the perspectives of various stakeholders within an organization. A data warehouse provides a unified and structured view of an organization's data for analysis and reporting, and successfully implementing such a system can have a significant impact on overall organizational performance. It enables better data management, facilitates improved decision-making, and enhances strategic planning. The scope of this research encompasses an in-depth examination of the core CSFs that are instrumental in achieving success during data warehouse deployments. It focuses on understanding …

Demand Forecasting And Inventory Management For An Automotive Tire Distributor In Northeast Thailand, Vasinee Chantaraponpun

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The objective of this research is to improve the inventory management for an automotive tire distributor company in Northeast Thailand to mainly reduce the excessive unnecessary stock. According to the initial investigations, the main causes of overstock are unstable customer demands and a lack of an inventory control system based on theory. In order to better address the issues and scope down the research area, three suitable products and sub-dealers with different demand patterns are selected to find the best-fit forecasting model for each of them and be customized the inventory policy based on the demand patterns. The methodology is …

Optimizing Energy Efficiency Projects In Bangkok Large Commercial Buildings, Angelica Arisa Morgan

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

As a significant contributor to greenhouse gas emissions in the Asia Pacific region, Thailand has pledged to lower its GHG emissions by 555 million tCO2e by the year 2030. In Bangkok, energy efficiency projects in the large commercial buildings sector are an integral method by which to reduce emissions and to support a lower carbon future. Besides carbon dioxide emissions, energy efficiency projects also have the potential for other benefits including electricity and cost savings. This study develops a methodology to quantify the emissions reduction, electricity savings, and cost savings potential of various energy efficiency methods in this sector, and …

Analyzing Impact Of Economic Indicators On Vietnam Stock Market With Machine Learning Techniques, Nuttawan Sangsawai

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

The study provides an analysis of the Vietnamese stock market using statistical and machine learning models. The dataset shows that all features have a positive linear relationship with the VN Index, but exhibit different scales and degrees of skewness. The Augmented Dickey-Fuller (ADF) unit root test was conducted to identify whether the variables were stationary or non-stationary, and most variables were transformed into stationary data through first differencing. The OLS method was used to construct a short run model, and the results indicated that only three variables, namely CPI, exchange rate, and S&P500 index, exhibited statistical significance. The ARDL Bound …

Multi-Objective Vehicle Loading And Routing Problem For Fresh Fruit And Vegetable Transportation, Supisara Krairiksh

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Multi-compartment refrigerated vehicles are recently utilized in the cold chain industry, due largely to their flexibility in storage capacities with different temperature settings. To better comprehend the costs and benefits of this vehicle type in fresh fruits and vegetable transportation, a multi-compartment vehicle routing and loading problem (MCVRLP) with three different objectives – namely (i) minimizing total transportation cost, (ii) minimizing CO2 emissions, and (iii) minimizing weight loss of fresh fruits and vegetable – is herein explored and solved by mathematical formulation and genetic-based evolutionary algorithm approaches. Based on our computational results, we find that large and complicated MCVRLP instances …

Bitcoin Candlestick Price Prediction With Recurrent Neural Network, Sutiwat Simtharakao

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Bitcoin is a high-risk asset with a potentially high return. Predicting Bitcoin candlestick, i.e., open, high, low, and close (OHLC) prices, can help investors make trading decisions. The objective of this study is to develop a neural network model to predict the candlestick prices of Bitcoin for the next period. Additionally, this study investigates methods to enhance the model's forecasting performance by feature transformations, specifically data normalization. This study employs two neural network algorithms, Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU), to forecast daily Bitcoin OHLC prices. To enhance the model's performance, we compare sliding window normalization with …

แนวทางการตัดสินใจการนำหุ่นยนต์มาใช้ทดแทนหรือปฏิบัติร่วมกับพนักงานในการทำงาน, ชนาธิป ทองดอนน้อย

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

งานวิจัยนี้ให้ความสำคัญเกี่ยวกับกรอบการตัดสินใจสำหรับการนำหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติการหรือโคบอท เข้ามาใช้แทนที่แรงงานมนุษย์และ/หรือเพื่อทำงานร่วมกับคนงาน ในกรณีศึกษาของบริษัทที่ผลิตเลนส์แว่นตาผู้บริหารระดับสูงต้องการนำหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติการเข้ามาใช้ในกระบวนการคัดแยกชิ้นงาน เนื่องจากกระบวนการนี้เป็นกระบวนการทำงานแบบซ้ำ ๆ ซึ่งส่งผลกระทบให้พนักงานเกิดความเมื่อยล้าและความเจ็บป่วยทางการยศาตร์ ในการตัดสินใจสำหรับการนำหุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติการทางโรงงานกรณีศึกษาได้ทำการพิจารณาเพียงด้านการเงินโดยไม่คำนึงถึงปัจจัยสำคัญอื่นๆ ดังนั้นบทความนี้จึงมุ่งเน้นสำรวจปัจจัยที่มีบทบาทสำคัญในการตัดสินใจใช้หุ่นยนต์ร่วมปฏิบัติการในสายการผลิต โดยการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงสำรวจ (EFA) และการวิเคราะห์ปัจจัยเชิงยืนยัน (CFA) ซึ่งเป็นขั้นตอนทางสถิติหลายตัวแปร ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับตัวแปรแฝง นอกจากนี้ได้ทำการจำลองสถานการณ์ด้วยโปรแกรม ARENA เพื่อตรวจสอบประโยชน์ของการนำโคบอทไปใช้ในกรณีศึกษาอีกด้วย

Implementation Of Good Distribution Practice In A Pharmaceutical Manufacturer, Pana Chinajitphan

Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Good Distribution Practice (GDP) has recently been adopted and practised by Thailand's pharmaceutical industry, which has complemented the supply chain perspective and radically changed the quality landscape of the industry. This study presents a case of a pharmaceutical manufacturer in Thailand that implemented GDP to ensure the quality of its products during storage and distribution processes, as well as to prevent the entry of falsified products into the Pharmaceutical Supply Chain (PSC). The GDP implementation combined Project Management and Quality Risk Management (QRM) to identify operational gaps, manage identified risks, and reduce GDP gaps. After analysing internal stakeholders, related teams …

Managing Stochastic Bucket Brigades On Discrete Work Stations, Peng Wang, Kai Pan, Zhenzhen Yan, Yun Fong Lim

Research Collection Lee Kong Chian School Of Business

Bucket brigades are notably used to coordinate workers in production systems. We study a J-station, I-worker bucket brigade system. The time duration for each worker to serve a job at a station is exponentially distributed with a rate that depends on the station's expected work content and the worker's work speed. Our goal is to maximize the system's productivity or to minimize its inter-completion time variability. We analytically derive the throughput and the coefficient of variation (CV) of the inter-completion time. We study the system under two cases. (i) If the work speeds depend only on the workers, the throughput …

The L1-Norm Regularized L1-Norm Best-Fit Line Problem And Applications, Xiao Ling

Theses and Dissertations

The best-fit subspace or low-rank approximation of a data matrix revolves
around the norm approximation technique. l²-norm criterion is probably the most
widely used norm for fitting subspaces. As the computational power increases, the
l¹-norm analogue has recently gained attention from the academic community. It is
widely agreed that the l¹ norm is insensitive to outliers, compared to its l² variant.
Because of the polyhedral structure interrelated with linear programming (LP),
the l⁰ norm is commonly relaxed into the l¹-norm problem to induce sparsity in
models. In this work, we examine …

Towards An Instant Structure-Property Prediction Quality Control Tool For Additive Manufactured Steel Using A Crystal Plasticity Trained Deep Learning Surrogate, Yuhui Tu, Zhongzhou Liu, Luiz Carneiro, Caitriona M. Ryan, Andrew C. Parnell, Sean B. Leen

Research Collection School Of Computing and Information Systems

The ability to conduct in-situ real-time process-structure-property checks has the potential to overcome process and material uncertainties, which are key obstacles to improved uptake of metal powder bed fusion in industry. Efforts are underway for live process monitoring such as thermal and image-based data gathering for every layer printed. Current crystal plasticity finite element (CPFE) modelling is capable of predicting the associated strength based on a microstructural image and material data but is computationally expensive. This work utilizes a large database of input–output samples from CPFE modelling to develop a trained deep neural network (DNN) model which instantly estimates the …

Backlog Burner: An Adventure Into Automated Scheduling, Anjolaoluwa J. Olubusi

Senior Independent Study Theses

The focus of this independent study is to explain the nurse scheduling problem (NSP) and use it as a basis to create an automated scheduling program. The nurse scheduling problem is an operational research problem that sets to find an optimal hospital schedule that fulfills the needs of the hospital and the personal requests of the nurses. The majority of solutions for the nurse scheduling problem are often designed within a hospital setting. The objective of this independent study is to use the solutions of the nurse scheduling problem to develop an automated scheduling program for the College of Wooster …

Simulated Annealing Heuristics For The Dynamic Generalized Quadratic Assignment Problem, Yugesh Dhungel

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

The Dynamic Generalized Quadratic Assignment Problem (DGQAP) is the task of assigning a set of facilities to a set of locations in a multi-period planning horizon such that the sum of the transportation and assignment/reassignment costs is minimized. The facilities may have different space requirements, and the capacities of locations may vary during the multiple-period planning horizon. Also, multiple facilities may be assigned to each location without violating the space capacity of the location. This research presents a formulation and applications of DGQAP in various layout and assignment problems encountered in the literature. Two Simulated Annealing (SA) metaheuristics named SA …

Functionally Magnetic Gradient Copper-Nickel Material Fabricated Via Directed Energy Deposition, Vy Tran Phuong Nguyen

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

Functionally gradient materials (FGMs) of CuSn10 and Inconel 718 were fabricated via a hybrid directed energy deposition (DED) system. The objective of the present thesis is to determine the feasibility of manufacturing CuSn10 and Inconel 718 FGMs via DED and investigate the physical and mechanical properties and the microstructures of the resulting FGMs. The physical tests comprised of conductivity and Seebeck coefficient measurements. The microstructure analysis and mechanical testing include microscopic imaging, scanning electron microscopy (SEM), energy dispersive spectroscopy (EDS), and hardness test. In addition, compressive strength test was performed to analyze the interface bonding behaviors.

Top-Down & Bottom-Up Approaches To Robot Design, Dylan Michael Covell

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

This thesis presents a study of different engineering design methodologies and demonstrates their effectiveness and limitations in actual robot designs. Some of these methods were blended together with focus on providing an easily interpreted project design flow while implementing more bottom-up, or feedback, elements into the design methodology. Typically design methods are learned through experience, and design taught in academia aims to shape and formalize previous experience. Usually, inexperienced engineers are taught approaches resembling the Verein Deutscher Ingenieure (VDI) 2221 process. This method presented by the Association of German Engineers in 2006 is regarded as the general system design process. …

Developing Artificial Intelligence Tools To Investigate The Phenotypes And Correlates Of Chronic Kidney Disease Patients In West Virginia, Marzieh Amiri Shahbazi

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

ABSTRACT

Developing Artificial Intelligence tools to investigate the phenotypes and correlates of Chronic Kidney Disease patients in West Virginia

Marzieh Amiri Shahbazi

Chronic kidney disease (CKD) is responsible for disrupting the lives of 37 million people just in the USA, which is about 1 in 7 adults. CKD results in a gradual loss of kidney function over time. Sometimes CKD doesn’t produce any significant symptoms until it reaches an advanced stage. On the other hand, acute kidney injury (AKI) accounts for a sudden decline in the kidney’s function. As a result, the kidneys fail to filter waste materials from the …

Bottleneck Management Through Strategic Sequencing In Smart Manufacturing Systems, Sayantee Roy

Graduate Theses, Dissertations, and Problem Reports (ETD)

Nowadays, industries put a significant emphasis on finding the optimum order for carrying out jobs in sequence. This is a crucial element in determining net productivity. Depending on the demand criterion, all production systems, including flexible manufacturing systems, follow a predefined sequence of job-based machine operations. The complexity of the problem increases with increasing machines and jobs to sequence, demanding the use of an appropriate sequencing technique. The major contribution of this work is to modify an existing algorithm with a very unusual machine setup and find the optimal sequence which will really minimize the makespan. This custom machine setup …