The Design of Decision-Making Tool for Production Planning: A Case Study of a Community Enterprise Group Production Organic Mangosteen Juice
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
In this research investigation, the researchers examine an appropriate forecasting method for the sales of organic mangosteen juice. This is to create the decision-making policy with maximum benefits and to create a production decision-making policy that accounts for uncertainty and risk for the production planning for organic mangosteen juice of the Khao Chamao District Community Enterprise Group in Huai Thap Mon subdistrict, Khao Chamao district, Rayong province.
The researchers used the forecasting techniques and the decision theories, as well as mathematical and statistical instruments as guidelines for production planning. In regard to an estimation of sales, the researchers constructed a trend of the information and found that the sales data followed a 3rd power polynomial trend. The forecast was conducted using a 2nd power polynomial and a 3rd power polynomial. The efficiency was compared using the root-mean-square error (RMSE) criterion.
Findings showed that the forecast using a 3rd power polynomial regression model was in consonance with the monthly sales with the lowest RMSE value. This forecast of sales was then used as a decision-making criterion. It was found that there was no best decision-making criterion. However, entrepreneurs could determine policies for production and decision making using the results of each option. Entrepreneurs could evaluate and compare which option best corresponds to the needs of the community enterprises and the market.
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
เนื้อหาและข้อมูลในบทความที่ลงตีพิมพ์ในวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ถือเป็นข้อคิดเห็นและความรับผิดชอบของผู้เขียนบทความโดยตรง ซึ่งกองบรรณาธิการไม่จำเป็นต้องเห็นด้วย หรือร่วมรับผิดชอบใดๆ
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการตีพิมพ์ในวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำบทความทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อ หรือเพื่อกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารบริหารธุรกิจและสังคมศาสตร์ มหาวิทยาลัยรามคำแหง ก่อนเท่านั้น
References
กฤชวัฒน์ จิตวโรภาสกูล, เอื้อมพร ศิริรัตน์, ชาญเดช เจริญวิริยะกุล, และสโรชินี ศิริวัฒนา. (2565). ผลกระทบจากการแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนา 2019 ต่อธุรกิจร้านอาหารในเขตธนบุรี กรุงเทพมหานคร. วารสาร มจร การพัฒนาสังคม, 7(2), 212-225.
จินดา กลิ่นอุบล, ชวลิต ศิริบูรณ์, และอินทร์ ศาลางาม. (2565). ผลการเสริมผงเปลือกมังคุด (Garcinia mangostana L.) ในอาหารไก่เนื้อต่อสมรรถภาพการผลิต องค์ประกอบซาก และคุณภาพเนื้อ. วารสารแก่นเกษตร, 50(2), 516-526.
ณัฐธัญ เจริญศรีวิไลวัฒน์. (2562). การพัฒนาเจลไวต่ออุณหภูมิที่บรรจุสารสกัดจากเปลือกมังคุดสำหรับแผลในปาก. โครงการวิจัย คณะเภสัชศาตร์, มหาวิทยาลัยบูรพา.
วิชุดา พิมลศรี, นารีรัตน์ สีระสาร, และ บำเพ็ญ เขียวหวาน. (2565). การส่งเสริมการผลิตและการตลาดมังคุดของเกษตรกร อำเภอพะโต๊ะ จังหวัดชุมพร. Journal of Roi Kaensarn Academi, 7(8), 30 – 43.
Boonchai, Kr & Maneepong, Ch. (2021). Damage assessment Impact and adaptation of local Communities against the COVID-19 epidemic. Local Development Institute: LDI.
Charoenphun N. (2020). Chemical Composition and Trends in Utilization of By-products and Wastes from 4 Types of Tropical Fruit Processing. Thai Science and Technology Journal, 28(1),
-128.
Gutierrez, E. J. M., & De Pablo, K. C. (2019). Forecasting Crude Oil Price using Polynomial Regression and Autoregressive Integrated Moving Average (Arima) Model. International Journal of Science, Engineering and Technology, 7(5), 1-12.
Inchupongc J. (2022). The Impact of Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Pandemic on Thailand's Capital Market. Journal of Management Science Chiangrai Rajabhat University, 17(1), 67-96.
Pimonsri, W, Seerasarn, N, & Keowan, B. (2022). Extension Production and Marketing of Mangosteen of
farmers in Phato, Thailand. Journal of Roi Kaensarn Academi, 7(8), 30-43.
Singh, B., Kumar, P., Sharma, N., & Sharma, K. P. (2020). Sales Forecast for Amazon Sales with Time Series Modeling. 2020 First International Conference on Power, Control and Computing Technologies (ICPC2T) (03-05 January 2020).