อิทธิพลของปัจจัยโซ่อุปทานต่อผลการดำเนินงานผ่านความยืดหยุ่นของผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ไทย ภายใต้บทบาทกำกับของความซับซ้อนของเครือข่ายและนวัตกรรมทางเทคโนโลยี

Main Article Content

กริชชัย ขาวจ้อย
ธัมมะทินนา ศรีสุพรรณ
ประสิทธิชัย นรากรณ์

บทคัดย่อ

บทความนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์และทดสอบอิทธิพลเชิงสาเหตุของความคงทนของโซ่อุปทาน การบูรณาการสารสนเทศ และความคล่องตัวของโซ่อุปทาน ที่มีต่อผลการดำเนินงานของโซ่อุปทาน โดยมีจุดเน้นที่กลไกการส่งผ่านของความยืดหยุ่น และบทบาทกำกับของความซับซ้อนของเครือข่าย ร่วมกับนวัตกรรมทางเทคโนโลยี ในบริบทอุตสาหกรรมชิ้นส่วนยานยนต์ไทย ข้อมูลรวบรวมจากผู้บริหารจำนวน 450 ราย และวิเคราะห์ด้วยแบบจำลองสมการโครงสร้างเชิงเส้น ผลการวิจัย พบว่า การบูรณาการสารสนเทศ ความคงทนของโซ่อุปทาน และความคล่องตัวของโซ่อุปทาน มีอิทธิพลเชิงบวกต่อความยืดหยุ่นของโซ่อุปทานอย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ โดยความยืดหยุ่นของโซ่อุปทาน ทำหน้าที่เป็นกลไกส่งผ่านเชิงโครงสร้างที่สำคัญในการแปรสภาพทรัพยากรและขีดความสามารถไปสู่การยกระดับผลการดำเนินงาน นอกจากนี้ ผลการทดสอบบทบาทตัวแปรกำกับยืนยันว่า ความซับซ้อนของเครือข่ายเป็นปัจจัยกำกับเชิงลบที่ลดทอนประสิทธิภาพของความยืดหยุ่นต่อผลการดำเนินงาน ในขณะที่นวัตกรรมทางเทคโนโลยีทำหน้าเป็นปัจจัยกำกับเชิงบวกที่เป็นแรงขับเคลื่อนสำคัญที่ช่วยเสริมสร้างความสัมพันธ์ดังกล่าวให้แข็งแกร่งขึ้นภายใต้สภาวะความไม่แน่นอน องค์ความรู้ใหม่จากงานวิจัยนี้ ยืนยันว่าความสำเร็จของอุตสาหกรรมยานยนต์ไทยในยุคเปลี่ยนผ่าน ขึ้นอยู่กับกระบวนการแปรสภาพขีดความสามารถ ผ่านนวัตกรรมและเทคโนโลยีเพื่อรับมือกับเครือข่ายที่ซับซ้อน ซึ่งเป็นการขยายขอบเขตทฤษฎีฐานทรัพยากร และขีดความสามารถ
เชิงพลวัต ให้ครอบคลุมปัจจัยเชิงบริบทของอุตสาหกรรมไทยอย่างเป็นรูปธรรม

Article Details

รูปแบบการอ้างอิง
ขาวจ้อย ก., ศรีสุพรรณ ธ., & นรากรณ์ ป. (2026). อิทธิพลของปัจจัยโซ่อุปทานต่อผลการดำเนินงานผ่านความยืดหยุ่นของผู้ผลิตชิ้นส่วนยานยนต์ไทย ภายใต้บทบาทกำกับของความซับซ้อนของเครือข่ายและนวัตกรรมทางเทคโนโลยี. วารสารสหวิทยาการมนุษยศาสตร์และสังคมศาสตร์, 9(5), 2728–2748. สืบค้น จาก https://so04.tci-thaijo.org/index.php/jmhs1_s/article/view/287623
ประเภทบทความ
บทความวิจัย

เอกสารอ้างอิง

กรมพัฒนาธุรกิจการค้า. (2566). ข้อมูลนิติบุคคลรายพื้นที่ จำแนกตามรหัสประเภทธุรกิจ. สืบค้นจาก https://datawarehouse.dbd.go.th/area

Adana, S., Manuj, I., Herburger, M., Cevikparmak, S., Celik, H., & Uvet, H. (2024). Linking decentralization in decision-making to resilience outcomes: A supply chain orientation perspective. The International Journal of Logistics Management, 35(1), 256-280. https://doi.org/10.1108/IJLM-07-2022-0308

Bahrami, M., Shokouhyar, S., & Seifian, A. (2022). Big data analytics capability and supply chain performance: The mediating roles of supply chain resilience and innovation. Modern Supply Chain Research and Applications, 4(1), 62–84. https://doi.org/10.1108/MSCRA-11-2021-0021

Barney, J. B. (1991). Firm resources and sustained competitive advantage. Journal of Management, 17(1), 99–120. https://doi.org/10.1177/014920639101700108

Blanchard, B. S., & Fabrycky, W. J. (2014). Systems engineering and analysis. (5th ed.). New Jersey: Prentice Hall.

Chen, J., Liu, G., & Wang, Y. (2023). Enhance or impair: How does downstream complexity influence supply chain resilience with reconciling effects of intelligent manufacturing?. Journal of Manufacturing Technology Management, 34(8), 1356–1376. https://doi.org/10.1108/JMTM-02-2023-0071

Cherian, T. M., Mathivathanan, D., Arun, C. J., Ramasubramaniam, M., & Alathur, S. (2023). Influence of supply chain resilience, information technology capabilities and agility on cost and delivery performance in construction supply chains: An Indian perspective. The International Journal of Logistics Management, 34(4), 1050–1076. https://doi.org/10.1108/IJLM-04-2022-0164

Chopra, S., & Meindl, P. (2016). Supply chain management: Strategy, planning, and operation. (6th ed.). London: Pearson.

Chowdhury, M. M. H., Mahmud, A. K. M. S., Banik, S., Rabbanee, F. K., Quaddus, M., & Alamgir, M. (2024). Resilience strategies to mitigate extreme disruptions in sustainable tourism supply chain. Asia Pacific Journal of Marketing and Logistics, 36(2), 408–434. https://doi.org/10.1108/APJML-01-2023-0020

Christopher, M. (2016). Logistics & supply chain management. London: Pearson.

Christopher, M., & Peck, H. (2004). Building the resilient supply chain. The International Journal of Logistics Management, 15(2), 1–14. https://doi.org/10.1108/09574090410700275

Echefaj, K., Charkaoui, A., Cherrafi, A., Kumar, A., & Luthra, S. (2024). Application of AHP and G-TOPSIS for prioritizing capabilities and related practices for a mature and resilient supply chain during disruption. Journal of Global Operations and Strategic Sourcing, 17(2),

-185. https://doi.org/10.1108/JGOSS-05-2022-0040

Eryarsoy, E., Özer Torgalöz, A., Acar, M. F., & Zaim, S. (2022). A resource-based perspective of the interplay between organizational learning and supply chain resilience. International Journal of Physical Distribution & Logistics Management, 52(8), 614-637. https://doi.org/10.1108/IJPDLM-07-2021-0299

Gani, M. O., Yoshi, T., & Rahman, M. S. (2023). Optimizing firm's supply chain resilience in data-driven business environment. Journal of Global Operations and Strategic Sourcing, 16(2), 258–281. https://doi.org/10.1108/JGOSS-02-2022-0013

Hair, J. F., Babin, B. J., Anderson, R. E., & Black, W. C. (2019). Multivariate data analysis. (8th ed.). London: Pearson.

Hamidu, Z., Mensah, B. D., Issau, K., & Asafo-Adjei, E. (2023). Does technological innovation matter in the nexus between supply chain resilience and performance of manufacturing firms in a developing economy? Journal of Manufacturing Technology Management, 34(6), 981–1003. https://doi.org/10.1108/JMTM-11-2022-0384

Hendijani, R., & Norouzi, M. (2023). Supply chain integration and firm performance in the COVID-19 era: The mediating role of resilience and robustness. Journal of Global Operations and Strategic Sourcing, 16(2), 337–367. https://doi.org/10.1108/JGOSS-03-2022-0022

Henseler, J., Hubona, G., & Ray, P. A. (2016). Using platform-based gameful experiences for education: Role of PLS path modeling in information systems research. Journal of the Association for Information Systems, 17(1), 2-76.

Henseler, J., Ringle, C. M., & Sinkovics, R. R. (2009). The use of partial least squares path modeling in international marketing. In R. R. Sinkovics & P. N. Ghauri (Eds.), New challenges to international marketing (Vol. 20, pp. 277-319). Emerald Group Publishing Limited. https://doi.org/10.1108/S1474-7979(2009)0000020014

Krungsri Research. (2023). Auto parts industry outlook 2023–2025. Retrieved from https://www.krungsri.com/en/research/industry/industry-outlook/hi-tech-industries/auto-parts/io/auto-parts-2023-2025

Le, T. T. (2023). How do food supply chain performance measures contribute to sustainable corporate performance during disruptions from the COVID-19 pandemic emergency?. International Journal of Quality & Reliability Management, 40(5), 1233–1258. https://doi.org/10.1108/IJQRM-03-2022-0089

Lu, Q., Jiang, Y., & Wang, Y. (2024). Improving supply chain resilience from the perspective of information processing theory. Journal of Enterprise Information Management, 37(2), 721-744. https://doi.org/10.1108/JEIM-08-2022-0274

Luqman, N. A., Ahmad, S. Z., & Hussain, M. (2023). Effects of the degree of supply chain resilience capability in supply chain performance in the UAE energy industry. Supply Chain Management, 28(6), 1009–1025. https://doi.org/10.1108/SCM-08-2022-0321

Muhwezi, M., Mutebi, H., Tukamuhabwa, B., Mayanja, S. S., Izimba Kasiko, I., & Balunywa, R. (2023). Supply chain information integration, supply chain innovativeness and supply chain resilience among manufacturing firms in a developing context. Continuity & Resilience Review, 5(3), 229–248. https://doi.org/10.1108/CRR-12-2022-0034

Munir, M., Jajja, M. S. S., & Chatha, K. A. (2022). Capabilities for enhancing supply chain resilience and responsiveness in the COVID-19 pandemic: Exploring the role of improvisation, anticipation, and data analytics capabilities. International Journal of Operations & Production Management, 42(10), 1576-1604. https://doi.org/10.1108/IJOPM-11-2021-0677

Nakandala, D., Chen, J., & Chikweche, T. (2025). SME supply chain resilience in disruptive times: The effects of supply chain robustness, access to government assistance and disruption intensity. Business Process Management Journal, 31(2), 467-496. https://doi.org/10.1108/BPMJ-02-2024-0073

Nartey, E. (2024). Management accounting and control, supply chain resilience and healthcare performance under disruptive impact. International Journal of Productivity and Performance Management, 73(6), 1948-1969. https://doi.org/10.1108/IJPPM-01-2023-0009

Nguyen Thi, B., Nguyen Do Khanh, L., Ha Minh, H., Do Thi Thuy, L., & Ngo Tien, D. (2023). Impacts of inbound logistics capabilities on supply chain resilience: Insight from Vietnamese textile industry. Measuring Business Excellence, 27(3), 501–518. https://doi.org/10.1108/MBE-09-2022-0113

Nikookar, E., & Yanadori, Y. (2022). Preparing supply chain for the next disruption beyond COVID-19: Managerial antecedents of supply chain resilience. International Journal of Operations & Production Management, 42(1), 59–90. https://doi.org/10.1108/IJOPM-04-2021-0272

Organisation Internationale des Constructeurs d’Automobiles. (2024). 2024 statistics: World motor vehicle production. Retrieved from https://oica.net/category/production-statistics/2024-statistics/

Office of Industrial Economics. (2024). Manufacturing Production Index (MPI): Press Release—February 2024. Ministry of Industry, Thailand. Retrieved from https://www.oie.go.th/assets/ portals/1/file/public_relation_news/Press_MPI_February2024_EN.pdf

Sharma, M., Antony, R., Sharma, A., & Daim, T. (2025). Can smart supply chain bring agility and resilience for enhanced sustainable business performance?. The International Journal of Logistics Management, 36(2), 501-555. https://doi.org/10.1108/IJLM-09-2023-0381

Shi, Y., Zheng, X., Venkatesh, V. G., Humdan, E. A., & Paul, S. K. (2023). The impact of digitalization on supply chain resilience: An empirical study of the Chinese manufacturing industry. Journal of Business & Industrial Marketing, 38(1), 1-11. https://doi.org/10.1108/JBIM-09-2021-0456

Shweta, S., Kumar, D., & Chandra, D. (2023). A hybrid framework to model resilience in the generic medicine supply chain of MSMEs. Benchmarking: An International Journal, 30(6), 2189-2224. https://doi.org/10.1108/BIJ-11-2021-0697

Sturm, S., Hohenstein, N.-O., Birkel, H., Kaiser, G., & Hartmann, E. (2022). Empirical research on the relationships between demand- and supply-side risk management practices and their impact on business performance. Supply Chain Management: An International Journal, 27(6), 742-761. https://doi.org/10.1108/SCM-08-2020-0403

Teece, D. J. (2009). Dynamic capabilities and strategic management: Organizing for innovation and growth. Oxford: Oxford University Press.

Yuan, Y., & Li, W. (2022). The effects of supply chain risk information processing capability and supply chain finance on supply chain resilience: A moderated and mediated model. Journal of Enterprise Information Management, 35(6), 1592-1612. https://doi.org/10.1108/JEIM-09-2021-0383

Zhou, J., Hu, L., Yu, Y., Zhang, J. Z., & Zheng, L. J. (2024). Impacts of IT capability and supply chain collaboration on supply chain resilience: Empirical evidence from China in COVID-19 pandemic. Journal of Enterprise Information Management, 37(2), 777-803.

https://doi.org/10.1108/JEIM-03-2022-0091