โปรแกรม Forecast คืออะไร ธุรกิจใดบ้างที่ควรใช้

เรียนรู้ระบบทำงานและฟังก์ชันต่าง ๆ ของโปรแกรม Forecast และการนำไปใช้งานกับธุรกิจ


โปรแกรม Forecast


  •           โปรแกรม Forecast คือ ซอฟต์แวร์หรือเครื่องมือที่ช่วยในการพยากรณ์ข้อมูลในอนาคตโดยใช้ข้อมูลในอดีต ซึ่งโปรแกรมเหล่านี้มีหลากหลายเทคนิค เช่น Exponential Smoothing, Croston-like methods เป็นต้น โปรแกรม Forecast สามารถช่วยในการตัดสินใจและวางแผนล่วงหน้าได้อย่างแม่นยำ

ธุรกิจที่ควรใช้โปรแกรม Forecast ได้แก่ :


  •              ● ธุรกิจการผลิต : การพยากรณ์ความต้องการสินค้าเพื่อจัดการกับการผลิตและการจัดเก็บสินค้าให้มีประสิทธิภาพ

  •              ● ธุรกิจค้าปลีก : การพยากรณ์ยอดขายเพื่อจัดการสต็อกสินค้าและลดการขาดทุนจากสินค้าที่ไม่ขายออก

  •              ● ธุรกิจโลจิสติกส์ : การพยากรณ์ความต้องการการขนส่งเพื่อจัดการเส้นทางและการขนส่งอย่างมีประสิทธิภาพ

  •              ● ธุรกิจการเงิน : การพยากรณ์ตลาดการเงินและการลงทุนเพื่อวางแผนการลงทุนและบริหารความเสี่ยง

  •              ● ธุรกิจพลังงาน : การพยากรณ์ความต้องการใช้พลังงานเพื่อจัดการการผลิตและการจัดส่งพลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ

  •              ● ธุรกิจสุขภาพ : การพยากรณ์ความต้องการบริการทางการแพทย์และยาเพื่อจัดการทรัพยากรทางการแพทย์อย่างมีประสิทธิภาพ

  •              ● การใช้โปรแกรม Forecast จะช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนและจัดการทรัพยากรได้อย่างมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

ตัวอย่างเทคนิคพยากรณ์


  •             Exponential Smoothing เป็นเทคนิคการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาที่เน้นการให้น้ำหนักมากขึ้นกับข้อมูลในช่วงเวลาใกล้เคียงกันมากกว่าเวลาที่ห่างออกไป เป็นเทคนิคที่ใช้กันอย่างแพร่หลายเนื่องจากความเรียบง่ายและประสิทธิภาพในการคาดการณ์

ประเภทของ Exponential Smoothing :


  •              ● Simple Exponential Smoothing (SES) : เหมาะสำหรับข้อมูลที่ไม่มีแนวโน้มหรือฤดูกาล

  •              ● Holt’s Linear Trend Model : ใช้สำหรับข้อมูลที่มีแนวโน้ม

  •              ● Holt-Winters’ Seasonal Model : ใช้สำหรับข้อมูลที่มีแนวโน้มและฤดูกาล มีทั้งแบบ Additive และ Multiplicative

  •            ● Damped Trend Seasonal Model : เป็นรูปแบบการพยากรณ์ Exponential Smoothing ที่รวมการปรับแนวโน้มที่ลดลง (damped trend) และการปรับฤดูกาล (seasonality) ซึ่งเหมาะสำหรับข้อมูลที่มีทั้งแนวโน้มและฤดูกาล ทำให้สามารถพยากรณ์ได้อย่างแม่นยำและยืดหยุ่น ดังรูปที่ 1



  • รูปที่ 1. ตัวอย่างการพยากรณ์ด้วย Damped Trend Multiplicative Seasonal Model



ข้อดีของ Exponential Smoothing :


  •              o ใช้งานง่าย: สามารถคำนวณได้ง่ายและรวดเร็ว

  •              o ปรับตัวได้ดี: สามารถปรับตัวให้เข้ากับข้อมูลที่มีแนวโน้มและฤดูกาล

  •              o ยืดหยุ่น: มีหลายรุ่นให้เลือกใช้ตามลักษณะของข้อมูล

การใช้งานในธุรกิจ :


  •              o การพยากรณ์ยอดขาย : ช่วยให้ธุรกิจค้าปลีกและค้าส่งสามารถพยากรณ์ยอดขายได้แม่นยำมากขึ้น

  •              o การจัดการสินค้าคงคลัง : ช่วยให้ธุรกิจการผลิตสามารถจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ

  •              o การวางแผนการผลิต : ช่วยให้การผลิตสินค้าเป็นไปตามความต้องการของตลาด

  •              o การจัดการทรัพยากร : ช่วยให้ธุรกิจสามารถวางแผนการใช้ทรัพยากรให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น

  •              o การใช้ Exponential Smoothing ในการพยากรณ์ข้อมูลอนุกรมเวลาจะช่วยให้ธุรกิจสามารถตัดสินใจและวางแผนได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

วิธีการพยากรณ์แบบ Croston (Croston-like methods)


  •              Croston-like methods เป็นกลุ่มของเทคนิคการพยากรณ์ที่ออกแบบมาเฉพาะสำหรับข้อมูลอนุกรมเวลาที่มีลักษณะเป็นการขายที่ไม่ต่อเนื่อง (intermittent demand) ซึ่งหมายความว่ามีช่วงเวลาที่ยาวนานระหว่างคำสั่งซื้อหรือการขายแต่ละครั้ง

  •              ● Croston's Method

                วิธีการ Croston's Method ถูกพัฒนาขึ้นในปี 1972 โดย J.D. Croston ซึ่งมีลักษณะการทำงานที่เหมาะกับข้อมูลที่มีช่วงเวลาระหว่างการขายยาวนานและไม่ต่อเนื่อง (Intermittent Demand) วิธีการนี้มีประสิทธิภาพดีกว่าวิธีการพยากรณ์แบบ Exponential Smoothing ที่ใช้ได้กับข้อมูลการขายที่มีความต่อเนื่องทั่วไป และไม่เหมาะสำหรับข้อมูลที่มีแนวโน้มหรือฤดูกาล: วิธีการนี้ไม่สามารถจัดการกับข้อมูลที่มีแนวโน้มหรือฤดูกาลได้ดี

  •              ● Croston-like Variations

                   มีการพัฒนาวิธีการพยากรณ์ที่ต่อยอดจาก Croston's Method เพื่อแก้ไขปัญหาและข้อจำกัดต่าง ๆ เช่น



  • รูปที่ 2 ตัวอย่างการพยากรณ์ด้วยเทคนิค TSB ใน Prime Forecaster



    •                ⮚ วิธี Syntetos-Boylan Approximation (SBA): มีการปรับสมการพยากรณ์เพื่อลด Bias

    •                ⮚ วิธี Teunter-Syntetos-Babai (TSB): มีการแยกการปรับเรียบค่า Probability of Demand Occurrence (PDO) และ Demand Size ส่งผลให้ค่าพยากรณ์มีความแม่นยำมากขึ้น ดูตัวอย่างรูปที่ 2

การใช้งาน Croston-like methods ในธุรกิจ :


  •              o การจัดการสินค้าคงคลัง :
                 ช่วยให้ธุรกิจสามารถจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยเฉพาะในธุรกิจที่มีการขายสินค้าที่ไม่ต่อเนื่อง เช่น อะไหล่รถยนต์, เครื่องใช้ไฟฟ้า เป็นต้น

  •              o การวางแผนการผลิต : ช่วยให้การวางแผนการผลิตเป็นไปตามความต้องการที่ไม่ต่อเนื่องได้ดีขึ้น

  •             o การใช้ Croston-like methods จะช่วยให้ธุรกิจที่มีข้อมูลการขายไม่ต่อเนื่องสามารถพยากรณ์ความต้องการได้แม่นยำและจัดการทรัพยากรได้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น

  • สนใจใช้บริการ โปรแกรม Forecast สอบถามข้อมูลเพิ่มเติมได้ที่
  • บริษัท เอ็มโฟกัส จำกัด
  • Phone : (+662) 513-9892
  • Email : marketing@m-focus.co.th