Supply Chain Science THAI Version -4

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING

39PBSUPPLY CHAIN SCIENCE ศาสตร์แห่งโซ่อุปทาน บทที่ 2

ความแปรผัน

º · ·Õè 2


ความแปรผันที่เพิ่มขึ้นจะลดสมรรถนะของระบบการผลิตเสมอ

2.1 บทนำ

บทที่ 1 เน้นไปที่สมรรถนะของกระบวนการเดี่ยวๆ ในแง่ของอัตราผลผลิต

(Throughput) และได้พิจารณาบทบาทของอัตราการใช้ประโยชน์ (Utilization) และกำลัง

การผลิต (Capacity) ในตอนนี้เราจะเพิ่มมาตรวัดสมรรถนะหลักๆ อีก 2 อย่าง คือ WIP

(งานระหว่างกระบวนการ) และรอบเวลา (Cycle Time)

2.2 กฎของ Little

ข้อสังเกตแรกคือ ปริมาณผลิตผล WIP และรอบเวลานั้นเกี่ยวข้องกันอย่างลึกซึ้ง

ในหลักการหนึ่งที่เป็นพื้นฐานที่สุดของการจัดการปฏิบัติการ คือ:

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING

4140SUPPLY CHAIN SCIENCE ศาสตร์แห่งโซ่อุปทาน บทที่ 2

ความแปรผัน 4140SUPPLY CHAIN SCIENCE ศาสตร์แห่งโซ่อุปทาน บทที่ 2


กฎของ Little: ในระยะยาว ปริมาณงานระหว่างกระบวนการเฉลี่ย (WIP)

อัตราผลผลิต (TH) และรอบเวลา (CT) สำหรับกระบวนการใดๆ ก็ตามที่มี

เสถียรภาพเป็นดังนี้:

WIP = TH x CT

กฎของ Little เป็นกฎทั่วไปมากจริงๆ ข้อจำกัดเพียง 2 ข้อ คือ (1) กฎนี้หมายถึง

ค่าเฉลี่ยในระยะยาว และ (2) กระบวนการจะต้องมีเสถียรภาพ ข้อจำกัดข้อที่ (1)

หมายความเพียงแค่ว่า กฎของ Little อาจไม่เป็นจริงสำหรับ WIP อัตราผลผลิต และรอบ

เวลาแต่ละวัน แต่สำหรับค่าเฉลี่ยจากระยะเวลานับเป็นสัปดาห์หรือเดือน กฎนี้ใช้

ได้แน่นอน ข้อจำกัดข้อที่ (2) หมายความว่ากระบวนการนี้ไม่สามารถแสดงแนวโน้มที่

เกิดขึ้นอย่างเป็นระบบได้ ในช่วงเวลาที่เก็บข้อมูลอยู่ (เช่น WIP ที่ค่อยๆ ก่อตัวเพิ่มขึ้น

หรืออัตราผลผลิตเพิ่มขึ้น หรือสิ่งอื่นๆ ที่ทำให้กระบวนการมีความแตกต่างออกไปอย่าง

เห็นได้ชัดเมื่อถึงตอนปลายช่วงเวลาการเก็บข้อมูลเมื่อเทียบกับตอนเริ่มต้น) อย่างไร-

ก็ตาม ข้อจำกัดเรื่องเสถียรภาพไม่ได้รวมถึงพฤติกรรมที่เป็นวัฏจักร (เช่น WIP เพิ่มขึ้น

และลดลง) การรับงานเข้ามาเป็นชุด (Batch) ที่มีปริมาณมาก การดำเนินการเป็นชุด

ประเภทสินค้าหลายประเภทที่มีคุณสมบัติแตกต่างกัน หรือพฤติกรรมซับซ้อนอื่นๆ ที่จริง

แล้ว กฎของ Little ไม่ได้จำกัดกับกระบวนการเดียวด้วย ตราบใดที่ WIP, TH และ CT ถูก

วัดเป็นหน่วยเดียวกัน กฎนี้ก็สามารถนำไปใช้กับสายการผลิตทั้งสาย โรงงาน คลังสินค้า

หรือปฏิบัติการใดๆ ก็ตามที่มีสินค้าไหลผ่าน

แนวทางหนึ่งที่จะช่วยให้เข้าใจได้ว่าเพราะเหตุใดกฎของ Little จึงเป็นกฎทั่วไป

ทีน่ำไปใชไ้ดห้ลากหลาย คอื การพจิารณาวา่มนัเปน็เพยีงแคก่ารแปลงหนว่ย เราสามารถ

กล่าวถึง WIP ในรูปของจำนวนสินค้า หรือในรูปของปริมาณงานที่เกี่ยวข้องกับสินค้า

เหล่านั้น ตัวอย่างเช่น พนักงานธนาคารอาจมองดูแถวคอยของลูกค้าและเห็นว่ามี 12

คนกำลังรออยู่หรือมองว่ามีงานรออยู่ 60 นาที (ถ้าตั้งสมมติฐานว่าลูกค้าแต่ละรายต้อง

ใช้เวลาบริการ 5 นาที)

กฎของ Little เป็นเพียงแค่การแปลง WIP จากสินค้าเป็นเวลา โดยการแปลง

หน่วยดังนี้:

หลักก

าร

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




สินค้า = สินค้าต่อวัน x จำนวนวัน

แต่สินค้าไม่จำเป็นต้องถูกนับทีละหน่วยเมื่อใช้กฎของ Little เราสามารถใช้

หน่วยเงินเพื่อวัดสินค้าคงคลังและเอาท์พุตได้ เพื่อให้กฎของ Little มีหน่วยวัดเป็นดังนี้:

เหรียญสหรัฐฯ = เหรียญสหรัฐฯ ต่อวัน x วัน

นั่นจะทำให้เรารวมสินค้าหลายประเภทเข้าเป็นความสัมพันธ์เดียวกันได้

อย่างไรก็ตาม เราต้องตั้งข้อสังเกตไว้ด้วยว่า ถ้าเราต้องการ เราก็สามารถประยุกต์ใช้

กฎของ Little กับแต่ละประเภทสินค้าได้

ถึงแม้ว่ากฎของ Little จะเรียบง่าย แต่มันก็มีประโยชน์มาก แนวทางการ

ประยุกต์ใช้งานที่นิยมรวมถึง:

1. การคำนวณพื้นฐาน ถ้าเรารู้ WIP, CT หรือ TH 2 ใน 3 อย่าง เราก็

สามารถคำนวณหาค่าตัวแปรที่ 3 ได้ ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาบัญชีลูกหนี้ขององค์กร

หนึ่ง สมมติว่าองค์กรนี้ออกใบเสร็จมูลค่าเฉลี่ยเท่ากับ 10,000 เหรียญสหรัฐฯ/วันและ

ลูกค้าใช้เวลาเฉลี่ย 45 วันก่อนที่ลูกค้าจะชำระเงิน ดังนั้นเมื่อใช้หน่วยเป็นหน่วยเงิน TH

ก็จะเท่ากับ 10,000 เหรียญสหรัฐฯ/วัน และ CT เท่ากับ 45 วัน เพราะฉะนั้น WIP (หรือ

ยอดรายได้ค้างชำระโดยเฉลี่ย) จะเท่ากับ 450,000 เหรียญสหรัฐฯ

2. การวัดรอบเวลา การวัดรอบเวลาโดยตรงอาจเป็นงานที่เหน็ดเหนื่อย เรา

ต้องบันทึกเวลาสินค้าแต่ละชิ้นที่เข้าสู่ระบบ บันทึกเวลาที่เสร็จสิ้น และรักษาค่าเฉลี่ย

แม้ว่าระบบปฏิบัติการด้านการผลิตหลายระบบสามารถติดตามข้อมูลเหล่านี้ได้อยู่แล้ว

แต่การติดตามค่า WIP และอัตราผลผลิตมักง่ายกว่าการติดตามค่ารอบเวลา (กล่าวคือ

เราทุกคนติดตามค่าอัตราผลิตผลอยู่แล้ว เพราะมันเชื่อมโยงโดยตรงกับรายได้ และการ

ติดตามค่า WIP เป็นเพียงแค่การตรวจนับทั้งระบบเป็นระยะๆ เท่านั้น ในขณะที่รอบเวลา

ต้องใช้ข้อมูลอย่างละเอียดเกี่ยวกับสินค้าทุกชิ้น) โปรดสังเกตว่าเราสามารถจัดเรียงกฎ

ของ Little ได้ใหม่ ดังนี้:

CT =

WIP

TH

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




ดังนั้น ถ้าเรามีค่าเฉลี่ยของ WIP และ TH อัตราส่วนระหว่างทั้งสองก็นิยาม

ค่ารอบเวลาไว้อย่างสมบูรณ์แบบแล้ว โปรดสังเกตว่านิยามนี้ยังใช้ได้แม้แต่กับระบบการ

ประกอบ ตัวอย่างเช่น รอบเวลาในการผลิตของเครื่องคอมพิวเตอร์ส่วนบุคคลนั้น

นิยามได้ยากมากในแง่ของการติดตามสินค้า เพราะว่าประกอบไปด้วยส่วนประกอบย่อย

หลายชิ้น ซึ่งมีบางส่วนดำเนินการพร้อมๆ กัน อย่างไรก็ตาม ถ้าเราสามารถวัดค่า WIP

ทั้งหมดในหน่วยเงิน และ TH ในแง่ของต้นทุนสินค้าขาย (Cost of Goods Sold)

อัตราส่วนระหว่างค่าทั้งสองก็เป็นนิยามของรอบเวลา1

3. การลดรอบเวลา งานเขียนที่เกี่ยวกับการผลิตแบบลีนมักยกย่องประโยชน์

ของการลด WIP ขณะที่งานเขียนเกี่ยวกับการแข่งขันกันด้านเวลาเรียกร้องให้ลดรอบ

เวลา อย่างไรก็ตาม เนื่องจากว่า:

CT = WIP

TH

กฎของ Little ระบุว่าการลด WIP และรอบเวลาก็เป็นเพียงแค่ “เหรียญคนละ

ด้าน” ตราบใดที่ TH ยังคงที่อยู่ การลด WIP จะต้องควบคู่ไปกับการลด CT และกลับกัน

ด้วย นี่หมายความว่าเราไม่จำเป็นต้องมีโครงการแยกกันเพื่อลด WIP และรอบเวลา

นอกจากนั้นยังชี้ให้เห็นว่า “ที่ซึ่งมี WIP จะมีรอบเวลา” ดังนั้นที่ซึ่งเราควรมุ่งปรับปรุง

รอบเวลาก็คือกระบวนการผลิตที่มี WIP ก่อตัวเพิ่มขึ้น

2.3 การวัดความแปรผัน

ด้วยตัวอย่างการใช้งานอย่างที่เราได้ยกมา กฎของ Little จึงเป็นเครื่องมือ

สำคัญในคลังอาวุธของทุกปฏิบัติการหรือมืออาชีพเกี่ยวกับโซ่อุปทาน อย่างไรก็ตาม กฎ

นี้ไม่ได้สื่อภาพของระบบปฏิบัติการที่สมบูรณ์แบบ เราจะเขียนกฎของ Little ในอีกรูป

หนึ่ง:

1 แน่นอนว่า เมื่อพิจารณาเรื่องรอบเวลาจากมุมของลูกค้า เราจะต้องระมัดระวังในการพิจารณาว่าลูกค้ามองว่ารอบเวลา

(Cycle Time) คอืชว่งตัง้แตเ่มือ่ใด ดว้ยเหตผุลนีเ้อง เราจงึระมดัระวงัในการแยกแยะระหวา่งรอบเวลาในการผลติ (เวลา

ที่สินค้าใช้ในระบบ) และเวลานำ (Lead Time) ของลูกค้า (เวลาระหว่างการออกคำสั่งซื้อของลูกค้าและเวลาที่รับสินค้า

หรือบริการ คำสั่งซื้อนั้น) ตัวอย่างกฎของ Little ของเราสื่อถึงรอบเวลาในการผลิต เราจะกล่าวถึงเวลานำของลูกค้า

อย่างละเอียดในบทที่ 9

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานนั้นมีหน่วย และเป็นหน่วยเดียวกับค่าเฉลี่ยด้วย (เช่น นิ้วสำหรับ

ความสูง และคะแนนสำหรับคะแนน SAT) เราไม่สามารถเปรียบเทียบส่วนเบี่ยงเบน

มาตรฐานที่วัดเป็นหน่วยนิ้วกับอีกค่าที่วัดเป็นหน่วยคะแนนได้

ดว้ยสาเหตนุีเ้อง มาตรวดัของความแปรผนัทีเ่หมาะสมมากกวา่คอื สมัประสทิธิ ์

การแปรผัน (Coefficient of Variation : CV) ซึ่งนิยามได้ดังนี้:

CV =

ส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐาน

ค่าเฉลี่ย

เพราะว่าค่าเฉลี่ยและส่วนเบี่ยงเบนมาตรฐานมีหน่วยเดียวกัน สัมประสิทธิ์

การแปรผันจึงไม่มีหน่วย นี่ทำให้มันเป็นหน่วยวัดความแปรผันที่เสมอต้นเสมอปลาย

สำหรับตัวแปรแบบสุ่มหลากหลายมากมาย ตัวอย่างเช่น CV ของความสูงของผู้ชาย

อเมริกันนั้นเท่ากับ 4/68 = 0.06 ขณะที่ CV ของคะแนน SAT นั้นเท่ากับ 209/1,017 =

0.21 ซึ่งสื่อว่าคะแนน SAT มีความแปรผันสูงกว่าระดับความสูงมาก เพราะว่า

สัมประสิทธิ์การแปรผันเป็นหน่วยวัดความแปรผันที่ไร้หน่วย เราจึงสามารถใช้จำแนก

ตัวแปรแบบสุ่มได้ ตัวแปรแบบสุ่มที่มีค่า CV ต่ำกว่า 1 ค่อนข้างมากจะถือได้ว่า

มี ความแปรผันต่ำ ขณะที่ค่า CV สูงกว่า 1 ถือว่ามีความแปรผันสูง ตัวแปรแบบสุ่มที่

มี CV ใกล้ๆ 1 (เช่นระหว่าง 0.75 และ 1.33) ถือว่ามคีวามแปรผันปานกลาง

ตอนนี้เราจะพิจารณาเรื่องความแปรผันอย่างเฉพาะเจาะจง ตามที่มีส่วน

เกี่ยวข้องกับระบบปฏิบัติการ ดังที่เราให้ข้อสังเกตไว้ข้างต้น มีแหล่งของความแปรผัน

อยู่มากมายในระบบการผลิตและการบริการ บางแหล่งซึ่งจะถูกนำมาพิจารณาอย่าง

ละเอียดเพิ่มเติมในภายหลัง อย่างไรก็ตาม ในระดับของกระบวนการเดี่ยวๆ มีแหล่ง

ความแปรผันหลักๆ อยู่ 2 แหล่ง คือ (1) เวลาระหว่างการมาถึงของงาน และ (2) เวลา

ของกระบวนการที่มีประสิทธิผล เวลาระหว่างการมาถึงของงาน (Interarrival Times)

คือ เวลาระหว่างการมาถึงของสินค้าที่กระบวนการ ถ้าการมาถึงเกิดขึ้นในช่วงเวลาคงที่

(เช่น รถยนต์บนสายการผลิตจะมาถึงสถานีงานทุกๆ 58 วินาที) ความแปรผันจะต่ำ

มาก แต่เวลาการมาถึงระหว่างงานอาจได้รับผลกระทบจากคุณภาพของผู้ค้า นโยบาย

ด้านการจัดตารางกำหนดการทำงานหรือตารางการผลิต (Scheduling) ความแปรผันใน

กระบวนการต้นน้ำ และปัจจัยอื่นๆ ตัวอย่างเช่น ถ้าสายการผลิตถูกปิดไปเนื่องจาก

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




ปัญหาด้านคุณภาพ เวลาระหว่างการมาถึงครั้งสุดท้ายและครั้งต่อไปอาจนาน 30

นาทีหรือมากกว่านั้น เมื่อนำไปเปรียบเทียบกับค่าปกติซึ่งเท่ากับ 58 วินาที ความ

แตกต่างนี้แสดงถึงความแปรผันที่มีค่าค่อนข้างมาก

เวลาของกระบวนการที่มีประสิทธิผล (Effective Process Times) จะวัด

เป็นเวลาตั้งแต่เมื่อสินค้าพร้อมสำหรับการดำเนินการ (คือ ไม่ได้อยู่ล้าหลังสินค้าอื่นๆ อีก

ต่อไป) และเวลาที่ดำเนินการจนเสร็จสิ้น5 โปรดสังเกตว่าในนิยามนี้ เวลาของกระบวน-

การที่มีประสิทธิผลรวมถึงปัจจัยด้านลบด้วย เช่น ความล้มเหลวของเครื่องจักร เวลาการ

ติดตั้ง เวลาพักของผู้ปฏิบัติงาน หรืออะไรก็ตามที่เพิ่มเวลาที่ต้องใช้ในการดำเนินการกับ

สินค้านั้นให้เสร็จสิ้นจากเวลาจริงๆ ของกระบวนการ ตัวอย่างเช่น ลองพิจารณาประสบ-

การณ์ในการบริจาคเลือด รอบเวลาของเราคือเวลาทั้งหมดที่เราต้องใช้ที่คลินิก รอแถว

คอย ถูกถ่ายเลือดออกมา และอื่นๆ เวลาของกระบวนการคือเพียงแค่เวลาตั้งแต่เราถึง

ต้นแถวคอยจนถึงเวลาที่เราบริจาคเลือดเสร็จ ถ้าหลังจากผู้บริจาคคนก่อนหน้าเรา

บริจาคเลือดเสร็จ พยาบาลหยุดพักไปทำความสะอาดพื้นที่ หรือออกไปเพื่อเติมอุปกรณ์

ใหม่ เวลาส่วนที่เพิ่มขึ้นมาจะรวมอยู่ในเวลาของกระบวนการที่มีประสิทธิผลด้วย สาเหตุ

ก็คือ ไม่มีความแตกต่างในเชิงปฏิบัติการระหว่างกรณีที่เราใช้เวลา 20 นาทีในการ

บริจาคเลือด กับการใช้เวลารอพยาบาล 10 นาทีเพื่อให้ทำหน้าที่อื่นๆ จนเสร็จแล้วใช้

เวลา 10 นาทีบริจาคเลือด (อาจมีความแตกต่างในทางการแพทย์ แต่เนื่องจากว่า

หนังสือเล่มนี้เป็นหนังสือเกี่ยวกับปฏิบัติการ เราจึงไม่สนใจความแตกต่างนั้น) ถ้าเรา

ต้องรอเวลาการทำความสะอาดนานมากก่อนที่จะทำการบริจาคได้จริงๆ เวลาของ

กระบวนการที่มีประสิทธิผลของเราอาจนานกว่าผู้บริจาคคนก่อนๆ หน้าเรามาก ผลลัพธ์

ก็คือ เวลาของกระบวนการที่มีประสิทธิผลในคลินิกอาจมีความแปรผันมาก แม้ว่า

เวลาการบริจาคจริงๆ จะค่อนข้างคงที่ก็ตาม

5 ถ้ามีแถวคอยในระบบอยู่เสมอ เวลาของกระบวนการที่มีประสิทธิผลจะสอดคล้องกับช่วงเวลาระหว่างผลผลิต แต่

เนื่องจากว่ากระบวนการอาจมีช่วงที่ว่างงานอยู่บ้าง มันจึงไม่ได้เป็นเช่นนั้น เวลาที่กระบวนการต้องว่างงานรอการมาถึง

ของสินค้าชิ้นต่อไป ไม่ได้เป็นส่วนหนึ่งของเวลาของกระบวนการที่มีประสิทธิผล

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




แล้วแต่ต้องรอทรัพยากรหนึ่งให้พร้อมก่อนที่จะเริ่มกระบวนการได้ สาเหตุพื้นฐานของ

แถวคอยคือการขาดการประสานงานระหว่างการรับเข้าและกระบวนการ ถ้าการรับเข้า

ถูกปรับให้สอดคล้องและเข้ามาเมื่อการดำเนินการของสินค้าชิ้นก่อนหน้าเสร็จสิ้นพอดี ก็

จะไม่เกิดแถวคอย แต่ถ้ามีความแปรผันเกิดขึ้น (ไม่ว่าจะด้วยเวลาระหว่างการมาถึงของ

สินค้าหรือเวลาของกระบวนการที่มีประสิทธิผล) การรับสินค้าเข้ามาก็อาจเกิดขึ้นก่อน

ที่กระบวนการพร้อมรับมือได้ และก็จะเกิดแถวคอยขึ้น ภาพที่ 2.2 แสดงผังว่าความ

แปรผันของการรับเข้าหรือกระบวนการก่อให้เกิดแถวคอย และระบุรายการของสาเหตุที่

พบบ่อยที่สุดสำหรับความแปรผันแต่ละประเภทด้วย

เราสามารถเขียนคุณสมบัติพฤติกรรมพื้นฐานของแถวคอยที่สถานีได้ด้วย

หลักการดังต่อไปนี้:

แถวคอย : Queueing ในสถานีเดี่ยวที่ไม่จำกัดว่ามีสินค้าปริมาณมากเพียงใด

ที่คอยอยู่ได้ เวลาในการรอคอย (WT) เนื่องจากแถวคอยจะเป็นดังนี้:

WT = V x U x T

เมื่อ

V = ปัจจัยด้านความแปรผัน

U = ปัจจัยด้านอัตราการใช้ประโยชน์

T = เวลาของกระบวนการที่มีประสิทธิผลสำหรับสินค้าที่สถานี

ปัจจัยด้านความแปรผัน (Variability Factor) V คือผลลัพธ์ที่ค่อยๆ เพิ่มขึ้น

จากทั้ง CV (สัมประสิทธิ์การแปรผัน) ของเวลาระหว่างการมาถึง และ CV ของเวลา

กระบวนการที่มีประสิทธิผล ปัจจัยอัตราการใช้ประโยชน์ (Utilization) U เป็นผลลัพธ์ที่

ค่อยๆ เพิ่มขึ้นของอัตราการใช้ประโยชน์ ซึ่งจะเพิ่มขึ้นจนถึงอนันต์เมื่ออัตราการใช้

ประโยชน์เข้าใกล้ 100% สมการข้างต้น ซึ่งเราเรียกว่า สมการ VUT บอกเราว่า เวลา

รอคอยเนื่องจากแถวคอยจะเป็นผลคูณ V U ของเวลากระบวนการจริง (T) เนื่องจากว่า

สินค้าที่สถานีถ้าไม่คอยอยู่ก็กำลังอยู่ระหว่างกระบวนการ เราสามารถเขียนสมการดัง

ต่อไปนี้ในฐานะที่เป็นผลที่ตามมาของหลักการแถวคอย คือ:

หลักก

าร

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




CT = WT + T = VUT + T

สมการเหล่านี้เป็นเพียงแค่ผลลัพธ์หลักในศาสตร์แห่งโซ่อุปทาน เพราะว่า

สมการเหล่านี้ช่วยให้ความเข้าใจขั้นพื้นฐานและเป็นเครื่องมือที่มีประโยชน์ต่อการ

พิจารณาสาเหตุหลักๆ ที่ก่อให้เกิดรอบเวลา9

ความเข้าใจแรกที่เราได้มาจากสมการ VUT คือ ความแปรผันและอัตราการใช้

ประโยชน์นั้นมีปฏิสัมพันธ์ต่อกันและกัน ความแปรผันในระดับสูง (V) จะมีผลเสียมาก

ที่สุดที่สถานีซึ่งมีอัตราการใช้ประโยชน์สูง (U) หรือ จุดที่เป็นคอขวด ดังนั้น ด้วยกิจกรรม

ต่างๆ ที่สามารถลดอัตราการใช้ประโยชน์ได้และ/หรือลดความแปรผันได้ เราก็สามารถ

ลดแถวคอยได้ มากยิ่งไปกว่านั้น การลดความแปรผันจะมีประสิทธิผลมากที่สุดในจุดที่

เป็นคอขวด

เพื่อสร้างความเข้าใจเรื่องอื่นๆ เพิ่มเติม เราต้องระบุปัจจัยต่างๆ ที่กำหนดปัจจัย

U และ V เพิ่มเติม

ภาพที่ 2.2 การขาดการประสานงานระหว่างการรับเข้าและการดำเนินการในกระบวนการ

เนื่องจากความแปรผันที่ก่อให้เกิดแถวคอย

9 หาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับสมการ VUT และส่วนประกอบของสมการนี้ได้ใน Hopp และ Spearman (2000, บทที่ 8)

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




ปัจจัยด้านอัตราการใช้ประโยชน์ (Utilization Factor) เป็นผลลัพธ์ของอัตรา

การใช้ประโยชน์ของสถานี (สัดส่วนของเวลาที่สถานีกำลังทำงาน) ขณะที่โดยทั่วไปแล้ว

เราไม่สามารถหาค่าที่แน่นอนได้และค่าประมาณจะแปรเปลี่ยนไปตามธรรมชาติของ

สถานีนั้นๆ (เช่น สถานีนั้นประกอบไปด้วยกระบวนการเดี่ยวๆ หรือกระบวนการหลายๆ

กระบวนการที่ทำงานขนานกัน) ปัจจัยด้านอัตราการใช้ประโยชน์นั้นเป็นสัดส่วนของ

1/(1-u) ขณะที่ u คืออัตราการใช้ประโยชน์ของสถานี นี่หมายความว่าเมื่ออัตราการ

ใช้ประโยชน์เข้าใกล้ 100% เวลารอคอยเนื่องจากแถวคอยจะเข้าใกล้อนันต์ มากยิ่งไป

กว่านั้น ดังที่แสดงในภาพที่ 2.3 มันเกิดขึ้นในรูปแบบที่ไม่เป็นเชิงเส้น (Non-Linear) ด้วย

ภาพนี้ช่วยอธิบายหลักการเรื่องอัตราการใช้ประโยชน์ซึ่งเราได้กล่าวถึงในบทที่ 1 ในทาง

คณิตศาสตร์ บทสรุปหลักจากส่วนนี้คือ ถ้าเราไม่จำกัด WIP (เช่น ด้วยขีดจำกัดทางด้าน

กายภาพหรือตรรกะ) แถวคอยจะไวต่ออัตราการใช้ประโยชน์มากเมื่อสถานีรับงานเข้ามา

เกือบเต็มกำลังการผลิต

ปัจจัยด้านความแปรผันนั้นเป็นผลลัพธ์จากทั้งความแปรผันของการรับเข้าและ

การดำเนินการในกระบวนการ ตามที่วัดผลจาก CV ของเวลาระหว่างการรับเข้าและ

เวลาของกระบวนการ เป็นอีกครั้งหนึ่งที่ค่าที่แน่นอนจะขึ้นอยู่กับคุณสมบัติของสถานี

ภาพที่ 2.3 ผลกระทบของอัตราการใช้ประโยชน์และความแปรผันต่อเวลารอคอยที่สถานี

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




โดยทั่วไปแล้วปัจจัย V นั้นจะเป็นสัดส่วนกับสัมประสิทธิ์การแปรผันยกกำลังสอง

(Squared Coefficient of Variation : SCV) ของทั้งเวลาระหว่างการมาถึงและเวลา

ของกระบวนการ

ภาพที่ 2.3 ยังแสดงถึงผลกระทบของความแปรผันที่กำลังเพิ่มขึ้นของกระบวน-

การและ/หรือการรับเข้า ของเวลารอคอยที่สถานี ในภาพนี้เราแสดงให้เห็นว่าเกิดอะไร

ขึ้นกับเวลารอคอยที่ 2 สถานีซึ่งเหมือนกันทุกอย่าง ยกเว้นว่าสถานีหนึ่งมีค่าสัมประสิทธิ์

V เท่ากับ 0.5 และอีกสถานีมีสัมประสิทธิ์ V เท่ากับ 2 ตามหลักการแถวคอย เวลารอ

คอยในระบบหลังจะสูงกว่าระดับอัตราการใช้ประโยชน์ใดๆ ก็ตาม 4 เท่าตัวเมื่อเทียบ

กับระบบแรก ตามที่เราเห็นได้จากภาพที่ 2.3 ทั้งหมดนี้มีผลทำให้เวลารอคอยในระบบ

ที่มี V = 2 “พุ่งสูงขึ้น” เร็วกว่ามากๆ ดังนั้น เพื่อทำให้มีเวลารอคอยระดับเดียว

กันได้ในทั้ง 2 ระบบ เราจะต้องดำเนินการกับระบบที่มี V = 2 ด้วยอัตราการใช้ประโยชน์

ระดับต่ำกว่ามากๆ เมื่อเทียบกับระดับอัตราการใช้ประโยชน์ของระบบที่มี V = 0.5

เข้าใจด้วยตัวอย่างเปรียบเทียบ

ร้านอาหาร

ร้านอาหารเป็นระบบการบริการที่ขึ้นอยู่กับทั้งความแปรผันของอุปสงค์และอุปทาน

ในด้านอุปสงค์ อย่างน้อยที่สุด การมาถึงของลูกค้าก็เป็นสิ่งที่คาดการณ์ ไม่ ได้ และในด้าน

อุปทาน เวลาที่ต้องใช้ ในการจัดอาหารให้ลูกค้าก็คาดการณ์ ไม่ ได้เช่นกัน ความแปรผันนี้

สามารถทำให้สมรรถนะลดลงได้ ใน 3 ทางด้วยกัน คือ (1) บังคับลูกค้าให้รอรับบริการ (2)

ลูกค้าอาจจากไป ถ้ารู้สึกว่าเวลารอคอยนานเกินไป ซึ่งทำให้สูญเสียการขายไปและอาจ

ทำลายความจงรักภักดีของลูกค้าด้วย และ (3) กำลังการผลิต (บริกร โต๊ะ ฯลฯ) อาจ

ว่างงานได้ หากร้านอาหารนั้นถูกสร้างให้มีขนาดเพื่อตอบสนองช่วงที่มีอุปสงค์สูงสุด

เพราะว่าธุรกิจร้านอาหารเป็นธุรกิจที่มีการแข่งขันสูงมาก ลักษณะที่แต่ละร้านจัดการกับความ

แปรผันอาจก่อให้เกิดความแตกต่างระหว่างความสำเร็จกับความล้มเหลวได้

เนื่องจากว่าความคาดหวังของลูกค้าไม่ ได้เหมือนกันสำหรับร้านอาหารทุกประเภท

รูปแบบการตอบสนองที่เฉพาะเจาะจงจึงหลากหลาย ตัวอย่างเช่น ในร้านอาหารจานด่วน

ลูกค้าคาดหวังที่จะไปที่ร้านได้ โดยไม่ต้องแจ้งล่วงหน้า (ดังนั้นความแปรผันของการมาถึงของ

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




ลูกค้าจึงสูง) และคาดหวังที่จะได้รับการบริการอย่างรวดเร็ว เพื่อที่จะตอบสนอง ร้าน

อาหารจานด่วนจึงทำทุกอย่างที่ทำได้เพื่อรักษาความแปรผันของกระบวนการให้อยู่ ในระดับ

ต่ำ ร้านประเภทนี้จะมีรายการอาหารจำกัดและมักไม่ส่งเสริมให้สั่งอาหารตามสั่ง ร้านแบบ

นี้จะเก็บอาหารไว้บนโต๊ะอุ่นอาหารเพื่อจะได้ ไม่ต้องคอยการประกอบอาหาร ร้านแบบนี้ ใช้

เครื่องบันทึกเงินแบบที่เรียบง่ายที่มีรูปอาหาร เพื่อให้พนักงานทุกคนสามารถดำเนินการคำสั่ง

ซื้อได้อย่างรวดเร็ว ไม่เฉพาะผู้ที่ ใช้แป้นคีย์บอร์ดตัวเลขและคำนวณเงินทอนได้อย่างคล่อง-

แคล่ว แต่แม้แต่กรณีที่มีความแปรผันต่ำมากในด้านของอุปทาน ความแปรผันในด้านอุปสงค์

จะทำให้แน่ ใจได้ว่าสัมประสิทธิ์ V ของร้านอาหารจานด่วนมีค่าค่อนข้างสูงแน่นอน เพื่อรักษา

ความรวดเร็ว ร้านอาหารประเภทนี้จึงมักเก็บกำลังการผลิตส่วนเกินไว้ ยกตัวอย่างเช่น เพื่อ

ตอบสนองต่อช่วงที่อุปสงค์เพิ่มขึ้นถึงจุดสูงสุด ร้านอาหารจานด่วนมักมีพนักงานเกินความ

จำเป็นในช่วงที่ธุรกิจดำเนินไปอย่างเชื่องช้าด้วย มากไปกว่านั้น ร้านแบบนี้มักสลับระดับ

กำลังการผลิตระหว่างปฏิบัติการต่างๆ เพื่อตอบสนองต่อช่วงที่อุปสงค์เพิ่มขึ้นเป็นระลอกด้วย

(เช่น พนักงานเปลี่ยนจากกิจกรรมการเตรียมอาหารที่หลังร้าน มาเพื่อประจำเคาน์เตอร์ที่

หน้าร้านเมื่อแถวคอยเริ่มยาว)

ในทางกลับกันกับร้านอาหารระดับสูงที่ลูกค้าไม่ ได้คาดหวังที่จะได้รับการบริการ

โดยไม่แจ้งล่วงหน้า ร้านอาหารสามารถลดความแปรผันในการมาถึงของลูกค้าได้มากโดยการ

รับจองล่วงหน้า แม้ว่ารายการอาหารที่มีหลากหลายมากกว่าจะทำให้มีความแปรผันใน

กระบวนการสูงกว่าในร้านอาหารจานด่วน แต่ความแปรผันในการมาถึงที่ต่ำกว่าหมายความ

ว่าร้านอาหารระดับสูงมีค่าสัมประสิทธิ์ V โดยรวมต่ำกว่า ดังนั้น ร้านอาหารระดับสูงมีเส้น

โค้งเวลาซึ่งเหมือนกับรูป V = 0.5 ในภาพที่ 2.3 ในขณะที่ร้านอาหารจานด่วนมีรูปเส้นโค้ง

เหมือนกับรูปที่มี V = 2 ผลก็คือ ร้านอาหารระดับสูงสามารถมีระดับอัตราการใช้ประโยชน์

ของพนักงานและสิ่งอำนวยความสะดวกสูงกว่า (ซึ่งเป็นสิ่งที่ดี เพราะพ่อครัวที่มีค่าตัวแพง

และบริกรชั้นสูงนั้นแพงเกินกว่าจะว่างงานได้เหมือนกับกุ๊กทอดอาหารในร้านอาหารจานด่วน)

ถึงแม้ว่าจะมีอัตราการใช้ประโยชน์สูงกว่า แต่ร้านอาหารระดับสูงมักมีเวลารอคอยต่ำกว่าใน

รูปของสัดส่วนของเวลาการบริการ ตัวอย่างเช่น เราอาจเสียเวลารอคอยโดยเฉลี่ย 2 นาที

สำหรับอาหารที่ ใช้เวลารับประทาน 20 นาทีในร้านอาหารจานด่วน ซึ่งสื่อว่า V x U = 0.1

(เวลารอคอยเท่ากับ 1 ใน 10 ของเวลาการบริการ) ในทางกลับกัน เราอาจรอ 5 นาที

สำหรับโต๊ะที่ ได้จองไว้เพื่อรับประทานอาหาร 100 นาที ซึ่งสื่อว่า V x U = 0.05 เห็นได้ชัด

ว่า ความแปรผันที่ลดลงจากการจองล่วงหน้ามีผลกระทบอย่างใหญ่หลวงต่อสมรรถนะ

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




การโทรศัพท์แจ้งเหตุฉุกเฉินเอง ทำให้มันเป็นเรื่องที่คาดการณ์ไม่ได้ ระบบนี้จึงมีความ

แปรผันของการรับเข้าสูงและมีปัจจัยด้านความแปรผันสูง ทางเดียวที่จะมีเวลารอคอย

สั้นได้ คือการรักษาปัจจัยด้านอัตราการใช้ประโยชน์ให้อยู่ในระดับต่ำ ซึ่งก็คือสิ่งที่ทีม

บริการรถพยาบาลทำจริงๆ ไม่ใช่เรื่องแปลกเลยหากรถพยาบาลมีอัตราการใช้ประโยชน์

ต่ำกว่า 10% เนื่องจากจำเป็นต้องตอบสนองได้อย่างรวดเร็ว

ตัวอย่างที่กลับกันแบบสุดโต่ง คือ ของกระบวนการผลิตแบบที่มีความเป็น

อัตโนมัติสูง เช่น การเติมเครื่องดื่มลงภาชนะบรรจุแบบอัตโนมัติ ในกรณีนี้ กระป๋อง

จะถูกเติมอย่างรวดเร็ว (คือ ต่ำกว่า 1 วินาทีต่อกระป๋อง) และค่อนข้างสม่ำเสมอ ดังนั้น

จึงมีความแปรผันของกระบวนการน้อย กระบวนการเติมนี้จะป้อนโดยสายพานลำเลียงที่

หมุนด้วยอัตราที่ค่อนข้างคงที่เช่นกัน ดังนั้นจึงมีความแปรผันในการรับเข้าต่ำ ซึ่งสื่อว่า

ปัจจัยด้านความแปรผัน (V) มีค่าน้อยมากๆ ดังนั้น จึงมีความเป็นไปได้ที่จะกำหนด

อัตราการใช้ประโยชน์ให้ใกล้เคียงกับ 1 และยังมีเวลารอคอยต่ำได้

หลักการในชีวิตจริง

Toyota

ระบบการผลิตแบบโตโยต้า (Toyota Production System : TPS) นั้นมีผลกระทบ

อย่างใหญ่หลวงต่อหลักปฏิบัติการการผลิตทั่วโลก หลักปฏิบัติอย่างเช่น Kanban, Kaizen

และ SMED (Single-minute Exchange of Die หรือการเปลี่ยนแม่พิมพ์ภายในหลักเดียว

ของนาที หรืออย่างรวดเร็ว) ล้วนได้รับความสนใจไม่น้อยในงานเขียนเรื่องการจัดการที่

โด่งดัง แต่ถ้าเราพิจารณาผลงานการตีพิมพ์ ในยุคแรกๆ เกี่ยวกับ TPS เราจะเห็นได้ชัดว่า

หลักการแถวคอยเป็นแก่นของสิ่งที่ Toyota ได้นำมาประยุกต์ ใช้งาน ตัวอย่างเช่น ในหนังสือ

ต้นแบบของเขา Taiichi Ohno บิดาของ TPS เริ่มต้นบรรยายถึงระบบด้วยงานเขียนที่เต็มไป

ด้วยหัวข้อที่ชื่อว่า “การสร้างการไหลของการผลิต” “การปรับเรียบการผลิต” และ “ภูเขาควร

เตี้ยและหุบเขาควรตื้น” (Ohno 1988) หัวข้อเหล่านี้ล้วนชี้ถึงประเด็นว่า วิธีเดียวที่กระบวน-

การผลิตจะปฏิบัติงานด้วยเวลารอคอยต่ำ (และจากกฎของ Little มีสินค้าคงคลังต่ำด้วยเช่น

กัน) คือการทำให้กระบวนการมีความแปรผันต่ำ การขจัดความแปรผันในการรับเข้าที่แต่ละ

สถานีเป็นพื้นฐานของระบบการผลิตแบบโตโยต้า (เช่นเดียวกับ Just-in-Time ลีน และ

บรรดาชื่ออื่นๆ ของแนวทางนี้)

Copyri

ghted

Mate

rial o

f E.I.S

QUARE PUBLIS

HING




ขณะที่ Ohno รับรู้ถึงความจำเป็นที่ต้องทำให้กระบวนการมีการไหลที่ราบรื่น เขา

ยังเล็งเห็นด้วยว่าความแปรผันของอุปสงค์เป็นความจริงที่ต้องเผชิญในชีวิตการทำธุรกิจ เพื่อ

ที่จะชดเชย Toyota ได้เน้นหนักที่การปรับการผลิตให้ราบรื่น ซึ่งก็คือ พวกเขาได้นำค่า

พยากรณ์อุปสงค์ของทั้งเดือนมาแบ่งออกให้ปริมาณการผลิตและส่วนผสมของสินค้าที่จะ

ผลิตที่วางแผนเหมือนกันสำหรับทุกๆ วัน และ (ที่จริงแล้ว) เหมือนกันในแต่ละชั่วโมงด้วย ถ้า

อุปสงค์รายเดือนจำเป็นต้องผลิตรถยนต์แบบซีดาน 75% โรงงานก็ควรจะผลิตรถยนต์แบบ

ซีดาน 75% ในทุกชั่วโมง การทำเช่นนี้ช่วยให้หลีกเลี่ยงการผลิตเป็นระลอกใหญ่ซึ่งจะเกิดขึ้น

หากตัวถังรถยนต์แต่ละประเภทต้องผลิตออกมาเป็นชุดหรือ Batch (เช่น ตัวถังแบบซีดานชุด

หนึ่ง ตามด้วยตัวถังแบบหลังคาแข็ง ตามด้วยตัวถังแบบแวก้อน)

แน่นอนว่าการป้อนงานเข้าสถานีหนึ่งด้วย “สายธาร” ของงานที่คงที่ ช่วยให้แน่ ใจ

ได้ว่าสถานีต่อไปจะรับงานเข้ามาแบบคงที่ด้วยเช่นกัน ถ้าสถานีต้นทางมีความแปรผันของ

กระบวนการต่ำ ดังนั้น Toyota จึงได้เน้นที่การลดความแปรผันในด้านเวลากระบวนการด้วย

ขั้นตอนงานมาตรฐาน การควบคุมคุณภาพ การบำรุงรักษาแบบป้องกันอย่างสมบูรณ์แบบ

การลดเวลาการติดตั้งเครื่องจักร และส่วนอื่นๆ ที่ผนวกอยู่ ใน TPS ล้วนมีเป้าหมายอยู่ทีก่าร

ลดความแปรผันของกระบวนการ ด้วยการใช้วิธีการต่างๆ เหล่านี้ร่วมกับมาตรการปรับ

ให้การผลิตราบเรียบมากขึ้น Toyota จึงสามารถทำให้มีความแปรผันของการรับเข้าต่ำมาก

ที่แต่ละสถานีตลอดทั้งระบบการผลิต ด้วยตรรกะที่แสดงในภาพที่ 2.3 ทั้งหมดนี้ทำให้

Toyota สามารถดำเนินกระบวนการของตนด้วยระดับอัตราการใช้ประโยชน์ระดับสูงได้ และมี

เวลารอคอยและสนิคา้คงคลงัในระดบัตำ่ มากยิง่ไปกวา่นัน้ วธิหีลากหลายวธิทีี ่Toyota ใชข้จดั

ความแปรผันออกจากกระบวนการของตนเป็นสิ่งที่ลอกเลียนแบบได้ยาก Toyota จึงสามารถ

รักษาความได้เปรียบเชิงการแข่งขันจากปฏิบัติการของตัวเองได้นานหลายทศวรรษ แม้ว่าจะ

เป็นบริษัทที่ถูกนำมาเทียบเคียงอย่างเข้มข้นที่สุดในโลกก็ตาม

Supply Chain Science THAI Version -4

Documents