An Application of Fuzzy Analytic Hierarchy Process for Spare Parts Prioritization in the Beverage Industryการประยุกต์ใช้กระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์แบบคลุมเครือเพื่อจัดลำดับความสำคัญของอะไหล่ในอุตสาหกรรมเครื่องดื่ม

Abstract

อุตสาหกรรมการผลิตและการบรรจุภัณฑ์เครื่องดื่มทั้งแบบบรรจุขวดและบรรจุกระป๋องต้องอาศัยความต่อเนื่องและความน่าเชื่อถือของเครื่องจักร การบริหารจัดการคงคลังอะไหล่จึงมีความสำคัญต่อการเพิ่มความพร้อมของเครื่องจักรและลดความสูญเสีย อย่างไรก็ตามความหลากหลายของอะไหล่ทำให้จำเป็นต้องจัดลำดับความสำคัญ โดยคำนึงถึงทั้งปัจจัยเชิงปริมาณที่สามารถวัดได้และปัจจัยเชิงคุณภาพที่ไม่สามารถวัดได้โดยตรง งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อเปรียบเทียบวิธีการจัดลำดับความสำคัญของอะไหล่ระหว่างกระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์แบบคลุมเครือ (Fuzzy Analytic Hierarchy Process: Fuzzy AHP) และการวิเคราะห์แบบ ABC (ABC Analysis) เพื่อพัฒนาแนวทางการบริหารจัดการคงคลังอะไหล่ ข้อมูลการวิเคราะห์ครอบคลุมอะไหล่ 806 รายการ จากข้อมูลการใช้งานย้อนหลัง 60 เดือน พบว่าอะไหล่ที่ไม่เคลื่อนไหวเกิน 6 เดือนมี 448 รายการ คิดเป็นมูลค่า 53.77% ของทั้งหมด โดยผลการประเมินด้วยกระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์แบบคลุมเครือ ภายใต้เกณฑ์ทั้ง 5 ด้าน พบว่าสามารถจัดอะไหล่เป็นกลุ่ม A, B และ C ในสัดส่วน 20.10%, 29.90% และ 50.00% ขณะที่การวิเคราะห์แบบ ABC จัดได้ 19.48%, 21.09% และ 59.43% ตามลำดับ จากนั้นนำผลการจัดลำดับของทั้งสองวิธีไปกำหนดนโยบายคงคลังและจำลองการควบคุมอะไหล่คงคลังระยะเวลา 12 เดือน พบว่านโยบายที่อิงกระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์แบบคลุมเครือมีระดับการให้บริการเฉลี่ย 81.00% สูงกว่านโยบายที่อิงการวิเคราะห์แบบ ABC ซึ่งมีค่า 79.86% (เพิ่มขึ้น 1.14 เปอร์เซ็นต์) มีจำนวนครั้งที่อะไหล่ขาดสต็อก 1,552 ครั้ง เทียบกับ 1,645 ครั้งของการวิเคราะห์แบบ ABC และช่วยลดมูลค่าสินค้าคงคลังรวมได้ 1.48% รวมทั้งลดต้นทุนการจัดการอะไหล่ได้ 235,209 บาท สะท้อนให้เห็นว่ากระบวนการลำดับชั้นเชิงวิเคราะห์แบบคลุมเครือเหมาะสมกว่าสำหรับการจัดลำดับความสำคัญและกำหนดนโยบายอะไหล่คงคลัง

Beverage production and packaging operations, including both bottling and canning lines, rely heavily on the continuity and reliability of equipment, making effective spare parts inventory management critical for improving machine availability and reducing potential losses. However, the large variety of spare parts necessitates a rational prioritization approach that accounts for both quantitative and qualitative factors. This study aims to compare spare parts prioritization methods based on the Fuzzy Analytic Hierarchy Process (fuzzy AHP) and conventional ABC analysis in order to develop improved spare parts inventory management policies. The analysis covers 806 spare part items based on 60 months of historical usage data. Items with no issuance for more than six months account for 448 items and represent 53.77% of the total inventory value. Using Fuzzy AHP under five evaluation criteria, the items were classified into A, B, and C classes with proportions of 20.10%, 29.90%, and 50.00%, respectively, compared with 19.48%, 21.09%, and 59.43% from traditional ABC analysis. The resulting priority classes from both methods were then used to define inventory policies and to simulate 12 months of inventory control. The fuzzy AHP-based policy achieved an average service level of 81.00%, higher than the 79.86% obtained under the ABC-based policy (an improvement of 1.14 percentage points), reduced stockout occurrences from 1,645 to 1,552, and reduced the total inventory value by 1.48% as well as spare parts management costs by 235,209 THB. These results indicate that fuzzy AHP is more suitable than standard ABC analysis for spare parts prioritization and inventory policy design in beverage production and packaging operations.