กรุงเทพฯ--1 ก.ค.--เอ็มโฟกัส
ในธุรกิจ ตัวเลขการพยากรณ์หรือการประมาณการเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการวางแผนและช่วยให้การตัดสินใจอยู่บนพื้นฐานที่มีเหตุผล ความจำเป็นในการจัดตั้งงบประมาณสำหรับทุกองค์กรในภาคธุรกิจหรือภาคอุตสาหกรรมมักจะทำให้เกิดความจำเป็นในการพยากรณ์อุปสงค์ของสินค้าและบริการ และ สำหรับภาครัฐบาลการพยากรณ์รายได้จากการเก็บภาษีเป็นตัวกำหนดว่างบประมาณรายจ่ายของแผ่นดินควรจะอยู่ในระดับใด การเก็บข้อมูลและการสร้างระบบพยากรณ์ที่ใช้ข้อมูลเหล่านี้เพื่อให้ได้มาซึ่งตัวเลข การพยากรณ์อย่างรวดเร็วจะช่วยให้ธุรกิจสามารถปรับตัวเองให้เข้ากับสถานการณ์ทางเศรษฐกิจที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลาได้โดยปกติในธุรกิจน้อยใหญ่จะมีการเก็บข้อมูลทางธุรกิจเช่นยอดขายและค่าใช้จ่ายทางบัญชี แต่มักขาดความสนใจในการสร้างระบบพยากรณ์ หรือไม่ก็มอบหมายภาระหน้าที่ในการพยากรณ์อันสำคัญนี้ให้กับผู้ที่ขาดความรู้ด้านการพยากรณ์ ดังนั้นคุณภาพของค่าพยากรณ์ที่ได้มาจึงไม่ดีเท่าที่ควร ผลกระทบของการใช้ค่าพยากรณ์ด้อยคุณภาพเหล่านี้ในการตัดสินใจย่อมส่งผลต่อความอยู่รอดและความรุ่งเรืองขององค์กร
บทความนี้เป็นบทความทางวิชาการซึ่งมีจุดประสงค์ที่จะให้ข้อมูลเกี่ยวกับเทคนิคการพยากรณ์ที่ใช้ข้อมูลอนุกรมเวลาทางธุรกิจที่ได้ผลดี เพื่อให้ผู้อ่านทราบถึงหลักการที่ถูกต้องในการนำเทคนิคการพยากรณ์ไป ใช้ เรียนรู้ว่าเทคนิคพยากรณ์ใดมีความแม่นยำอย่างไรโดยวิเคราะห์ผลจากการแข่งขันการพยากรณ์อนุกรมเวลาระดับสากลครั้งสำคัญๆ 3 ครั้ง เพื่อเป็นประโยชน์ในการสร้างระบบพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับองค์กร ธุรกิจของท่านต่อไป จากผลการวิจัยด้านการพยากรณ์กว่า 30 ปีที่ผ่านมา มีข้อสรุปสำคัญๆดังนี้ 1) วิธีการพยากรณ์โดยใช้ประสบการณ์หรือวิจารณญานของคน (judgmental methods) เช่น จากผู้จัดการฝ่ายขายที่แม้จะมี ข้อมูลสนับสนุนมากมาย ไม่จำเป็นต้องแม่นยำกว่าวิธีการที่ใช้ตัวแบบคำนวณเป็นรูปธรรม (objective methods) 2) วิธีการประเภทมีมูลเหตุและผล (Causal methods) ไม่จำเป็นที่จะแม่นยำกว่าวิธีการอนุมาน หรือการคาดการณ์ (Extrapolation methods) ที่ใช้ข้อมูลอนุกรมเวลา (time series) 3) เทคนิคพยากรณ์ที่ยากไม่จำเป็นต้องพยากรณ์ได้แม่นยำกว่าเทคนิคที่ง่ายกว่าเสมอไป ข้อมูลสำหรับการพยากรณ์ในองค์กรที่มีแหล่งจำหน่ายสินค้าหรือบริการหลายแห่ง การเก็บข้อมูลยอดขายที่เกิดขึ้น ณ จุดขาย ควรกระทำอย่างสม่ำเสมอ หากเป็นไปได้ข้อมูลควรถูกเก็บในขั้นพื้นฐานที่สุด เช่น ในรูปของปริมาณขายตามใบสั่งซื้อในแต่ละวัน เป็นต้น ข้อมูลพื้นฐานนี้ทำให้สามารถรวบรวมให้อยู่ในรูปอนุกรมเวลาต่อสัปดาห์ ต่อเดือน ต่อไตรมาส ต่อปี ได้ และข้อมูลในลักษณะอนุกรมเวลาจะสะดวกต่อการพยากรณ์โดยใช้เทคนิคทางสถิติ อนุกรมเวลาทางธุรกิจส่วนใหญ่มักจะใช้งวดเวลาเป็นเดือน อนุกรมเวลาที่ใช้งวดเวลาเป็นสัปดาห์ส่วนใหญ่มักจะมีความแปรปรวนสูงทำให้ยากต่อการพยากรณ์ในบทความนี้ผู้เขียนจะเน้นเพียงข้อมูลประเภทอนุกรมเวลาเชิงธุรกิจ ซึ่งโดยมากจะมีปัจจัยของฤดู กาล (seasonalilty) ปัจจัยเชิงแนวโน้ม (trend-cycle) และปัจจัยที่อธิบายไม่ได้ (noise) บางอนุกรมเวลา อาจจะไม่มีฤดูกาล อาจจะไม่มีแนวโน้ม เพียงแต่มีค่าระดับ (level) บางข้อมูลสินค้าแสดงประวัติการขายสูง (fast movers) บางข้อมูลมีอัตราการขายปานกลาง (medium movers) บางข้อมูลเข้าข่ายสินค้ามี อัตราการขายต่ำ (slow movers) บางข้อมูลแสดงว่ามีการขายเป็นก้อนใหญ่ๆ (lumpy demand items) แต่การขายไม่สม่ำเสมอ ทำให้ยากต่อการพยากรณ์ การเลือกตัวแบบพยากรณ์ (forecasting models) จึงจำ เป็นต้องเลือกให้เหมาะสมกับชนิดของข้อมูลและคำนึงถึงลักษณะข้อมูลเป็นหลัก อ่านฉบับเต็มได้ที่ http://www.m-focus.co.th/ENews/Forecasting_4_Business.pdf
เกี่ยวกับ wwwww.m-focus.co.th บริษัทเอ็มโฟกัสเป็นบริษัทจำหน่ายซอฟต์แวร์ที่มีคุณภาพและชื่อเสียงระดับโลกในด้านต่างๆเช่น ERP, Logistics & Supply Chain, Simulation & Optimization, Forecasting & Replenishment เป็นต้น และมีโซลูชั่นรองรับธุรกิจหลากหลายประเภท เช่น Manufacturing, Auto part, Logistics and Transportation / Warehouse Management, Textile & Garment, Printing & Packaging, Plastic & Chemical, Frozen Food, Agricultural and Commodity.
สอบถามเพิ่มเติม: คุณดุษฎี ฝ่ายการตลาดบริษัทเอ็มโฟกัส จำกัด โทร.(662) 513-9892 ต่อ103 โทรสาร: (662) 512-3890 อีเมล์: market@m-focus.co.th