แบบจำลองสถานการณ์เพื่อการจัดตารางรถขนส่งที่เหมาะสมสำหรับคลังสินค้าแบบทันเวลาพอดีภายใต้ความไม่แน่นอนด้านเวลาการขนส่ง

Abstract

งานวิจัยนี้ได้ศึกษา วิเคราะห์ และประเมินประสิทธิภาพตารางเวลารถขนส่งชิ้นส่วนและจุดรับชิ้นส่วนปัจจุบันโดยใช้แบบจำลองสถานการณ์ (Simulation Model) ศึกษา วิเคราะห์ และประเมิน ความไม่แน่นอนของเวลาในการขนส่งชิ้นส่วน เพื่อวิเคราะห์หาตารางเวลารถขนส่งแบบทันเวลาพอดีที่เหมาะสม ด้วยแบบจำลองทางคณิตศาสตร์ โดยได้รวบรวมข้อมูลจากคลังสินค้าที่รับสินค้าจากผู้ผลิตในประเทศและคลังสินค้าจากต่างประเทศของโรงงานผลิตรถยนต์แห่งหนึ่งในประเทศไทย การศึกษาได้วิเคราะห์ตำแหน่งคอขวดและเสนอแนะจุดรับสินค้าเพิ่มเติม ผลการศึกษาโดยใช้เครื่องมือ OptQuest พบว่าคลังสินค้ากรณีศึกษาควรเพิ่มจุดรับส่งชิ้นส่วน จำนวน 3 จุด ซึ่งจะสามารถลดเวลารวมเฉลี่ยของระบบจาก 148.02 นาที เป็น 60.63 นาที คิดเป็น 59% และลดเวลารอคอยเฉลี่ยจาก 98.29 นาที เป็น 14.12 นาที คิดเป็น 85.6% โดยสามารถลดต้นทุนรวมเฉลี่ยได้ 6,129,463 บาทต่อปี และจำนวนจุดส่งชิ้นส่วนที่เหมาะสม คือ คลังสินค้า A 3 จุด คลังสินค้า B 3 จุด คลังสินค้า C 3 จุด และคลังสินค้าสินค้าต่างประเทศ CKD 1 จุด หากเลือกใช้จุดรับส่งตามจำนวนที่เหมาะสมจะสามารถลดระยะเวลาในการรอคอยและการประหยัดทรัพยากรจนสามารถลดต้นทุนรวมเฉลี่ยได้ 8,015,172 บาทต่อปีและเมื่อใช้ตัวแบบโปรแกรมเชิงเส้นและเครื่องมือ Solver ในเอ๊กเซลล์ ในการค้นหาตารางรถขนส่งที่เหมาะสม สามารถช่วยลดเวลารวมในระบบ แถวคอย และเวลารอคอย ของรถขนส่งได้ โดยลดเวลารวม จาก 60.63 นาที เป็น 46.79 นาที คิดเป็น 29.58% เวลารอคอยเฉลี่ยลดลงจาก 14.12 นาที เป็น 5.94 นาที คิดเป็น 57.93% เมื่อเลือกใช้ตารางรถขนส่งนี้จะสามารถลดต้นทุนรวมได้อีกจาก 2,873,244 บาทต่อปี

This research aims to develop a two-step approach to assess the truck receiving area of a Just-In-Time (JIT) warehouse and determine the optimal schedule to reduce the congestion within the study area. The first step uses the simulation tool (i.,e ARENA) to assess the congestion and bottlenecks based on the current situation. It suggests physical and operational improvements to eliminate the bottlenecks effectively. In the second step, we further determine the optimal schedules for those trucks to arrive at the warehouse in an effective sequence. The truck travel time uncertainty between various origins in Bangkok and vicinities are considered in our analysis. The results show that additional three receiving points in the warehouse can reduce average total time by about 59.0% and reduce the average waiting time by 85.6%. The schedules for the Just-In-Time trucks are adjusted and tested in the simulation. The proposed method shows significant congestion and overall travel time reduction in the warehouse. The benefit derived in this study can be translated to more than 10 million THB per year. The proposed methods can be applied to the interoperability between warehouse and transportation operations in practice.