เนื้อหาวันที่ : 2011-03-25 09:44:22 จำนวนผู้เข้าชมแล้ว : 8343 views

ลดต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังที่มีอายุสั้นด้วยปริมาณสั่งซื้อที่ประหยัด

รูปแบบหรือระบบการจัดการสินค้าคงคลังเมื่อแบ่งตามข้อจำกัดในการสั่งซื้อว่าสามารถที่จะสั่งซื้อสินค้าซ้ำได้อีกหรือไม่ในกรณีที่ความต้องการสินค้าจริงมีมากกว่าปริมาณที่สั่งมาในครั้งแรก จนทำให้มีสินค้าไม่พอใช้หรือไม่พอขายนั้น สามารถแบ่งได้เป็น 2 ระบบ

ดร.อัศม์เดช วานิชชินชัย
assadej_v@yahoo.com
มหาวิทยาลัยศรีปทุม วิทยาเขตชลบุรี
ที่ปรึกษาตัวอย่างแห่งปี 2553 โดยกระทรวงอุตสาหกรรม

ระบบการจัดการสินค้าคงคลัง
รูปแบบหรือระบบการจัดการสินค้าคงคลังเมื่อแบ่งตามข้อจำกัดในการสั่งซื้อว่าสามารถที่จะสั่งซื้อสินค้าซ้ำได้อีกหรือไม่ในกรณีที่ความต้องการสินค้าจริงมีมากกว่าปริมาณที่สั่งมาในครั้งแรก จนทำให้มีสินค้าไม่พอใช้หรือไม่พอขายนั้น สามารถแบ่งได้เป็น 2 ระบบ ได้แก่

1.  Multi Period Inventory Model 
เป็นระบบที่สามารถสั่งซื้อสินค้าคงคลังมาเพิ่มได้ หากสั่งสินค้ามาน้อยเกินไปจนมีสินค้าไม่พอขาย ในทางตรงกันข้ามหากสั่งสินค้ามามากเกินไปจนมีสินค้าเหลือก็สามารถเก็บไว้ขายได้เรื่อย ๆ โดยไม่มีความเสียหายหรือไม่มีข้อจำกัดด้านช่วงเวลาในการใช้หรือขายสินค้ามากนัก ระบบการจัดการสินค้าคงคลังแบบนี้สามารถใช้ได้กับสินค้าส่วนใหญ่ทั่ว ๆ ไป เช่น เครื่องเขียน อุปกรณ์สำนักงาน สบู่ แชมพู ยาสีฟัน อาหารกระป๋อง เครื่องนุ่งห่ม อะไหล่รถยนต์ ฯลฯ

2.  Single Period Inventory Model
เป็นระบบที่สามารถสั่งสินค้าคงคลังได้เพียงแค่ครั้งเดียว หากสั่งสินค้ามาน้อยเกินความต้องการของลูกค้าก็จะไม่สามารถสั่งเพิ่มได้อีก (หรือสั่งมาเพิ่มได้ไม่ทันความต้องการของลูกค้า) ทำให้เสียโอกาสในการขาย

ในทางตรงกันข้ามหากสั่งสินค้ามามากเกินความต้องการจนใช้หรือขายไม่หมดเหลือเป็นสต็อกก็จะเกิดเป็นความเสียหายหรือต้นทุนจากการสั่งสินค้าคงคลังมากเกินไป เช่น สินค้าหมดอายุ เสื่อมความนิยม หมดคุณค่า ฯลฯ ระบบการจัดการสินค้าคงคลังแบบนี้มักใช้กับสินค้าที่มีข้อจำกัดด้านเวลา เช่น ตัวสินค้าเองมีอายุการใช้งานในช่วงสั้น ๆ หรือความต้องการของลูกค้ามีเพียงช่วงสั้น ๆ หรือเป็นเทศกาล เช่น

* หนังสือพิมพ์รายวัน ขนม หรืออาหารสด ที่มีอายุการเก็บรักษาสั้น (Short Shelflife) เมื่อซื้อมาขายในตอนเช้าแล้วหากขายไม่หมดก็มักจะไม่สามารถเก็บไว้ขายในวันต่อไปได้จะต้องขายลดราคา หรือขายเป็นเศษ หรือแม้กระทั่งอาจต้องทิ้งไปเฉย ๆ

* สินค้าที่เป็นแฟชั่น หรือของที่ระลึกที่ขายได้เฉพาะเทศกาลในช่วงเวลาสั้น ๆ เช่น ของที่ระลึกช่วงฟุตบอลโลก โอลิมปิก กีฬาสี ปืนฉีดน้ำ น้ำอบ ดินสอพองหรือเสื้อยืดที่ขายในวันสงกรานต์ กระทงที่ขายในวันลอยกระทง ฯลฯ ที่หากสั่งสินค้ามาไม่พอและต้องการสั่งเพิ่มในช่วงเทศกาลนั้น ๆ ก็มักสั่งไม่ทันเนื่องจากเวลานำ (Lead Time) ในการสั่งซื้อในช่วงนั้นนานเพราะมีความต้องการสินค้าในช่วงนั้นมากกว่าจะได้รับสินค้าก็หมดเทศกาลแล้ว หรือเมื่อหมดเทศกาลแล้วมีสินค้าเหลือก็มักขายไม่ออกเนื่องจากวงจรชีวิตของสินค้านั้นสั้น (Short Product Life Cycle) ทำให้มักต้องขายลดราคาเมื่อหมดเทศกาล

* ในธุรกิจบริการ เช่น ห้องพักในโรงแรม ที่นั่งบนเครื่องบิน ที่นั่งในโรงภาพยนตร์ ที่มีจำนวนสต็อกห้องพักหรือที่นั่งคงที่และจำกัดในแต่ละวันหรือแต่ละรอบ หากมีลูกค้ามาใช้บริการน้อยเกินไปก็จะมีห้องพักหรือที่นั่งเหลือไม่สามารถเก็บเอาไปใช้ในวันต่อไปได้ ในทางตรงกันข้ามหากมีลูกค้ามาใช้บริการมากเกินไปก็จะไม่มีห้องพักหรือที่นั่งเพียงพอในการให้บริการและต้องเสียโอกาสในการขายไปเฉย ๆ (Volatility)

* ในอุตสาหกรรมการผลิตแบบผลิตตามสั่ง (Make to Order) ที่ลูกค้าสั่งผลิตสินค้าในจำนวนพอดีไม่ยอมให้ขาดหรือเกิน เช่น ลูกค้าสั่งสินค้า 1 ตู้คอนเทนเนอร์ ถ้าซัพพลายเออร์ผลิตสินค้ามาเกิน 1 ตู้คอนเทนเนอร์ก็จะไม่สามารถส่งสินค้าให้ลูกค้าได้เพราะตู้เต็มต้องเก็บสินค้าที่เหลือไว้เอง แต่ถ้าผลิตสินค้ามาน้อยกว่า 1 ตู้คอนเทนเนอร์ก็จะทำให้ค่าขนส่งต่อตู้สูงเพราะสินค้าไม่เต็มตู้ และอาจถูกลูกค้าปรับ

ในกรณีที่กระบวนการผลิตของซัพพลายเออร์มีปัญหาคุณภาพทำให้เปอร์เซ็นต์ของเสียในการผลิตไม่แน่นอน หากซัพพลายเออร์สั่งวัตถุดิบหรือสั่งผลิตน้อยกว่าเปอร์เซ็นต์ของเสียในการผลิตจริงก็จะทำให้มีสินค้าไม่พอส่งมอบให้กับลูกค้า อาจถูกปรับหรือยกเลิกออเดอร์ ในทางตรงกันข้ามหากซัพพลายเออร์สั่งวัตถุดิบหรือสั่งผลิตมากกว่าเปอร์เซ็นต์ของเสียในการผลิตจริงก็จะทำให้มีสินค้าคงคลังเหลือเกิดเป็นต้นทุนเพราะไม่สามารถเอาไปขายให้กับลูกค้ารายอื่นได้

จากข้อจำกัดข้างต้นทั้งที่เป็นปัจจัยภายในตัวสินค้าเอง (Internal Factor) เช่น คุณลักษณะของสินค้าที่มีอายุสั้น และปัจจัยภายนอก (External Factor) เช่น สภาพตลาดที่เป็นฤดูกาลและความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ทำให้สินค้าที่ต้องการการจัดการแบบ Single Period Inventory Model นั้นจัดการได้ยากกว่าสินค้าที่ต้องการการจัดการแบบ Multi Period Inventory Model มาก

เพราะเมื่อสั่งซื้อสินค้าประเภทนี้ผิดพลาดแล้วจะไม่มีโอกาสแก้ตัว ไม่สามารถสั่งซื้อเพิ่มหรือเก็บสินค้าไว้ขายต่อได้ ทำให้เกิดความเสียหายมากกว่าสินค้าที่สั่งซื้อแบบ Multi Period Inventory Model ที่เมื่อผิดพลาดแล้วสามารถสั่งซื้อเพิ่มหรือเก็บสินค้าไว้ขายต่อได้ ดังนั้นสินค้าที่ต้องการการจัดการแบบ Single Period Inventory Model จึงต้องการการบริหารจัดการที่มีประสิทธิภาพเพื่อลดความเสียหายและทำให้ต้นทุนในการจัดการต่ำที่สุด

บทความนี้จึงจะกล่าวถึงการหาปริมาณการสั่งซื้อที่ดีที่สุดสำหรับสินค้าคงคลังที่ต้องการการจัดการแบบ Single Period Inventory Model โดยอธิบายจากตัวอย่างเพื่อให้เกิดความเข้าใจง่ายขึ้น 2 วิธี ได้แก่
1. Single Period Inventory Model แบบพื้นฐาน
2. Single Period Inventory Model กรณีคิดความเสียหาย

1. Single Period Inventory Model แบบพื้นฐาน
ตัวอย่างสินค้าคงคลังที่ต้องการการจัดการแบบ Single Period Inventory Model ที่เห็นได้ชัดเจนและใกล้ตัวที่สุดประเภทหนึ่งน่าจะเป็นหนังสือพิมพ์รายวัน ตัวอย่างเช่น ร้านขายหนังสือแห่งหนึ่งพบว่า จากข้อมูลที่ผ่านมาทางร้านสามารถขายหนังสือพิมพ์รายวันยี่ห้อหนึ่งได้เฉลี่ย (Mean หรือ ?) 90 ฉบับต่อวัน (เฉพาะยี่ห้อนั้น) โดยมีส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน (Standard Deviation หรือ ) 10 ฉบับ

จากข้อมูลการขายข้างต้น หากเราตั้งสมมุติฐานว่ายอดขายหนังสือพิมพ์มีการกระจายแบบปกติ (Normal Distribution) แล้ว ถ้าร้านแห่งนี้สั่งหนังสือพิมพ์มาวันละ 90 ฉบับเท่ากับค่าเฉลี่ยพอดี ในวันนั้นทางร้านก็จะมีโอกาสครึ่งหนึ่งหรือ 50% ที่สั่งหนังสือพิมพ์มาเกินความต้องการของลูกค้า (หรือเกินค่าเฉลี่ย) ทำให้หนังสือพิมพ์ขายไม่หมด และมีโอกาสอีกครึ่งหนึ่งหรือ 50% ที่เหลือที่จะสั่งหนังสือพิมพ์มาน้อยกว่าต้องการของลูกค้า (หรือน้อยกว่าค่าเฉลี่ย)

ทำให้หนังสือพิมพ์ไม่พอขาย ดังนั้นหากทางร้านต้องการเพิ่มโอกาสในการมีหนังสือพิมพ์ให้มากพอที่จะตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้ 80% หรือมีเป้าหมาย Service Level 80% (หรือมีโอกาสที่จะมีหนังสือพิมพ์ไม่พอขาย 20%) ทางร้านจะต้องสั่งหรือมีหนังสือพิมพ์ไว้ขายเพิ่มอีกกี่ฉบับจากยอดขายเฉลี่ย

จากตารางการกระจายแบบปกติแบบสะสม หรือ Cumulative Standard Normal Distribution ดังรูปที่ 1 ในการตอบปัญหานี้ เราจะต้องหาพื้นที่ใต้กราฟ หรือโอกาสความน่าจะเป็น หรือ G(z) เท่ากับ 80% หรือ 0.8 ก่อน จากตารางพบว่าที่ค่า z = 0.8 มีพื้นที่ใต้กราฟหรือ G(z) = 0.78814 และที่ค่า z = 0.85 มี G(z) = 0.80234

ซึ่งเมื่อคำนวณแบบ Interpolate จากค่า G(z) ทั้งสองพบว่า G(z) = 0.8 จะมีค่า z = 0.8416 หรือหากไม่มีตาราง Cumulative Standard Normal Distribution (ซึ่งคนทั่วไปก็ไม่น่าจะมี) ก็สามารถหาค่า z ได้จากสูตรใน  Microsoft Excel (ซึ่งง่ายกว่าการเปิดตารางและคำนวณมาก) ด้วยสูตร = NORMSINV (0.8) ก็จะได้ค่า z = 0.8416 เช่นกัน (พิมพ์ = NORMSINV (0.8) ในเซลในตาราง Excel)

รูปที่ 1 Cumulative Standard Normal Distribution

 จากสูตรพื้นฐานทางสถิติที่สอนกันในวิชาคณิตศาสตร์ชั้นมัธยมปลาย เราคงพอจำสูตรคะแนนมาตรฐาน (Standard Score) กันได้ว่า 

        

        หรือ (X – ) = Z.  …………. (1)
        โดย  Z  =  คะแนนมาตรฐานที่ได้จากการเปิดตาราง Cumulative Standard Normal Distribution ข้างต้น
                 X  =  จำนวนหนังสือพิมพ์ที่ควรสั่ง
                   =  ค่าเฉลี่ยยอดขายหนังสือพิมพ์
                  =  ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน
                แทนค่าจากสูตรที่ 1
                (X – )  =  0.8416 x 10  
                (X – )  =  8.416

ซึ่งหมายความว่าจะต้องสั่งหนังสือพิมพ์มากกว่ายอดขายเฉลี่ย (หรือ X – ?) อีก 8.4164 หรือปัดขึ้นเป็น 9 ฉบับ รวมแล้วต้องสั่งหนังสือพิมพ์ 98.4164 หรือปัดขึ้นเป็น 99 ฉบับ หรือแทนค่าจากสูตรได้
    (X – 90) = 8.416 
     X           = 98.416

จากตารางค่า Z จะเห็นได้ว่าหากต้องการพื้นที่ใต้กราฟ Cumulative Standard Normal Distribution มากขึ้น (หรือระดับการตอบสนองความต้องการลูกค้ามากขึ้น หรือ Service Level มากขึ้น) ก็จะทำให้ค่า Z ที่ได้จากการเปิดตารางหรือใส่สูตรใน Excel มีค่าสูงขึ้นตาม ซึ่งเมื่อแทนค่าในสูตรที่ 1 แล้วก็จะทำให้ต้องสั่งซื้อสินค้าคลังเพิ่มขึ้นตามไปด้วย ซึ่งก็ตรงกับตรรกะที่ว่าหากต้องการตอบสนองความต้องการของลูกค้ามากขึ้น หรือลูกค้าพึงพอใจมากขึ้นก็ต้องเก็บสินค้าคงคลังมากเช่นกัน

2. Single Period Inventory Model กรณีคิดความเสียหาย
การหาปริมาณการสั่งซื้อด้วย Single Period Inventory Model แบบพื้นฐาน นั้น คำนึงถึงระดับความสามารถในการตอบสนองความต้องการของลูกค้า หรือ Service Level เป็นหลัก โดยไม่ได้คำนึงความเสียหายหรือต้นทุนทั้งที่เกิดจากการสั่งสินค้าคงคลังมากเกินไปจนทำให้มีสินค้าเหลือ และที่เกิดจากการสั่งสินค้าคงคลังน้อยเกินไปจนทำให้มีสินค้าไม่พอขายและเสียโอกาสในการขาย

ซึ่งในทางปฏิบัติความเสียหายทั้งสองมักไม่เท่ากัน ดังนั้นในกรณีที่มีความเสียหายจากการมีสินค้าคงคลังขาดเกิน ก็สามารถนำความเสียหายดังกล่าวมาเป็นเงื่อนไขในการพิจารณาหาปริมาณการสั่งซื้อที่ดีที่สุดเพิ่มเติมได้เพื่อให้ปริมาณการสั่งซื้อที่ได้สามารถสะท้อนภาพต้นทุนการจัดการสินค้าคงคลังประเภทนี้ได้อย่างแม่นยำที่สุด

เช่น จากตัวอย่างข้างต้นสมมุติว่าซื้อหนังสือพิมพ์มาในราคา 0.2 เหรียญ และขายราคา 0.5 เหรียญ (ได้กำไร 0.3 เหรียญ) ในกรณีนี้ค่าเสียหายจากการมีหนังสือพิมพ์มากเกินความต้องการของลูกค้าจนต้องทิ้งเมื่อสิ้นวันเท่ากับ 0.2 เหรียญ (แทนด้วย Co) และค่าเสียหายจากการมีหนังสือพิมพ์น้อยกว่าความต้องการของลูกค้าจนเสียโอกาสในการทำกำไรเท่ากับ 0.3 เหรียญ (แทนด้วย Cu) โดย

    Co          = ค่าเสียหายจากการคาดการณ์ความต้องการสินค้าสูงเกินไปทำให้สั่งสินค้ามาเกินพอ (หรือ Cost per unit of demand Overestimated)
    Cu          = ค่าเสียหายจากการคาดการณ์ความต้องการสินค้าต่ำเกินไปทำให้สั่งสินค้ามาไม่พอ (หรือ Cost per unit of demand Underestimated)
     P            = โอกาสที่จะสั่งสินค้ามาเกินความต้องการ (Probability)
     (1 – P)   = โอกาสที่จะสั่งสินค้ามาไม่พอกับความต้องการ

ตรรกะในการคำนวณหาปริมาณการสั่งซื้อที่ดีที่สุดในกรณีนี้คือการค่อย ๆ เพิ่มปริมาณการสั่งสินค้าคงคลังให้มากขึ้นเรื่อย ๆ จนโอกาสที่จะเกิดความเสียหายจากการมีสินค้าคงคลังไม่พอเท่ากับโอกาสที่จะมีความเสียหายจากการมีสินค้าเกินพอหรือสินค้าเริ่มขายไม่ออก ซึ่งสามารถเขียนเป็นสูตรได้ ดังนี้

                                     
     จากตัวอย่างแทนค่า Co = 0.2 และ Cu = 0.3 ในสูตรที่ 2 ได้

    

จากตาราง Cumulative Standard Normal Distribution ที่พื้นที่ใต้กราฟ G(z) = 0.6 หรือโอกาสที่จะสั่งสินค้าเกินความต้องการเท่ากับ 0.6 มีค่า z = 0.253 หรือจาก สูตร = NORMSINV (0.6) ใน Microsoft Excel จะได้ z = 0.253 เช่นกัน ซึ่งเมื่อนำค่า z = 0.253 ไปแทนในสูตรที่ 1 ก็จะพบว่าทางร้านควรสั่งซื้อหนังสือพิมพ์มากกว่ายอดขายเฉลี่ยเท่ากับ 0.253 x 10 = 2.53 หรือปัดขึ้นเป็น 3 หรือควรสั่งหนังสือพิมพ์จำนวนรวม 93 ฉบับ

ข้อคิดท้ายเรื่อง
สินค้าคงคลังที่มีคุณลักษณะที่แตกต่างกันย่อมต้องการวิธีการในการบริหารจัดการที่แตกต่างกันด้วย แม้ว่าประเภทของสินค้าที่มีลักษณะที่ต้องการการจัดการแบบ Single Period Inventory Model นั้นจะมีค่อนข้างจำกัด และน้อยกว่าสินค้าที่ต้องการการจัดการแบบ Multi Period Inventory Model มาก แต่ความเสี่ยงและความเสียหายจากการตัดสินใจผิดพลาดในการจัดการสินค้าคงคลัง และจัดซื้อสินค้าเหล่านี้ต่อครั้งนั้นมีสูงกว่า (High Risk)

ในขณะเดียวกันโอกาสในการทำกำไรจากสินค้าที่ต้องการการจัดการแบบ Single Period Inventory Model นั้นก็จะมักจะสูงกว่าด้วย (High Return) เนื่องจากสินค้าเหล่านี้มักเป็นสินค้าที่มีการหมุนเวียนอย่างรวดเร็วในช่วงระยะเวลาสั้น ๆ

นอกจากนี้แนวโน้มของสินค้าประเภทที่ต้องการการจัดการแบบ Single Period Inventory Model นั้นมีแนวโน้มที่มากขึ้นในอนาคตเนื่องจากความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และสภาพการแข่งขันทางธุรกิจที่รุนแรงทำให้วงจรชีวิตผลิตภัณฑ์มีแนวโน้มที่สั้นลง

ผู้ประกอบการที่เกี่ยวข้องจึงควรศึกษาและจัดการสินค้าคงคลังประเภทนี้อย่างมีประสิทธิภาพเพื่อลดโอกาสเกิดความเสียหาย และสร้างโอกาสในการทำกำไรให้มากขึ้น (Lower Risk, Higher Return) โดยเฉพาะอย่างยิ่งในกลุ่มผู้ประกอบการรายย่อย เช่น ร้านขายอาหาร ขนม ผัก ผลไม้ ดอกไม้ ฯลฯ ที่มีเงินทุนจำกัดและต้องการการหมุนเวียนสินค้าคงคลังอย่างรวดเร็วแบบซื้อเช้าขายเย็น

อนึ่งการลดความเสี่ยงและเพิ่มกำไรด้วยการจัดการแบบ Single Period Inventory Model นั้นไม่สามารถได้มาฟรี ๆ ด้วยการนั่งคิดนั่งฝันเฉย ๆ แต่ต้องแลกมาด้วยการนั่งเก็บและอัพเดตข้อมูลยอดขายให้เป็นปัจจุบัน และเชื่อถือได้มากที่สุดพร้อมทั้งนำข้อมูลที่ได้มาคิดคำนวณและประยุกต์ใช้อย่างจริงจัง

บรรณานุกรม
1. Bowersox, D.J., Closs, D.J. and Cooper, M.B. 2007. Supply Chain Logistics Management. 2nd ed. Singapore. McGraw-Hill
2. Burt, D.N., Dobler, D.W. and Starling S.L. 2004. World Class Supply Management: The Key to Supply Chain Management. 7th ed. Singapore. McGraw-Hill
3. Chase, R.B., Jacobs, F.R. and Aquilano, N.J. 2007. Operations Management: For Competitive Advantage with Global Cases. 11th ed. Singapore. McGraw-Hill
4. Cohen, S. And Roussel, J.2005. Strategic Supply Chain Management: The Five Disciplines for Top Performance. New York. McGraw-Hill

 

สงวนลิขสิทธิ์ ตามพระราชบัญญัติลิขสิทธิ์ พ.ศ. 2539 www.thailandindustry.com
Copyright (C) 2009 www.thailandindustry.com All rights reserved.

ขอสงวนสิทธิ์ ข้อมูล เนื้อหา บทความ และรูปภาพ (ในส่วนที่ทำขึ้นเอง) ทั้งหมดที่ปรากฎอยู่ในเว็บไซต์ www.thailandindustry.com ห้ามมิให้บุคคลใด คัดลอก หรือ ทำสำเนา หรือ ดัดแปลง ข้อความหรือบทความใดๆ ของเว็บไซต์ หากผู้ใดละเมิด ไม่ว่าการลอกเลียน หรือนำส่วนหนึ่งส่วนใดของบทความนี้ไปใช้ ดัดแปลง โดยไม่ได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษร จะถูกดำเนินคดี ตามที่กฏหมายบัญญัติไว้สูงสุด