การหาจำนวนพนักงานที่เหมาะสมในโรงคัดบรรจุทุเรียนภายใต้สถานการณ์การระบาดของไวรัส COVID-19 ด้วยเทคนิคการจำลองสถานการณ์
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
ปัญหาการจัดการทรัพยากรแรงงานที่ไม่เหมาะสมส่งผลให้กระบวนการทำงานของโรงคัดบรรจุไม่สามารถดำเนินการได้อย่างมีประสิทธิภาพสูงสุด จึงวิจัยพัฒนาแบบจำลองสถานการณ์แบบไม่ต่อเนื่อง (Discrete-event simulation) ด้วยโปรแกรม FlexSim มาประยุกต์ใช้ในโรงคัดบรรจุทุเรียนสด เพื่อจัดสรรจำนวนพนักงานให้เหมาะสมกับสถานการณ์การแพร่ระบาดของไวรัสโคโรนา 2019 (COVID-19) เนื่องจากสถานประกอบการจำเป็นที่จะต้องลดจำนวนพนักงานที่ปฏิบัติงานในแต่ละวันลง ตามมาตรการการเว้นระยะห่างทางสังคม และควบคู่กับการทำงานที่ต้องแข่งขันกับเวลาเพื่อคงความสามารถในการส่งออกทุเรียนให้ได้ตามกำหนด ซึ่งในการปรับจำนวนพนักงาน การศึกษาครั้งนี้ได้มุ่งเน้นไปที่การลดพนักงานในส่วนของโรงคัดบรรจุ โดยสามารถแบ่งเป็น 4 แนวทาง ซึ่งผลที่ได้จากแบบจำลองสถานการณ์พบว่าแนวทางที่ 1 เป็นแบบจำลองที่มีความเหมาะสมมากที่สุด เนื่องจากเป็นแบบจำลองที่จะช่วยให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ต้องการ อีกทั้งยังสามารถลดจำนวนพนักงานที่ใช้ในกระบวนการทำงานได้ถึง 4 คน หรือคิดเป็นร้อยละ 19.05 ของจำนวนพนักงานในกระบวนการทำงานของโรงคัดบรรจุนี้ และยังสามารถลดต้นต้นทุนค่าพนักงานได้ 3,000 บาทต่อวัน หรือคิดเป็นร้อยละ 22.22 ของค่าจ้างพนักงานทั้งหมด อีกทั้งผู้ประกอบการยังสามารถใช้แบบจำลองสถานการณ์ที่ได้จากการวิจัยนี้เป็นเครื่องมือที่จะช่วยในการตัดสินใจเพื่อการวางแผนจำนวนพนักงานในการทำงานโดยสามารถเห็นผลกระทบที่จะเกิดขึ้นและไม่ต้องคำนึงถึงความเสี่ยงที่จะเกิดความเสียหายกับกระบวนการทำงานจริง
Article Details
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
บทความ ข้อมูล เนื้อหา รูปภาพ ฯลฯ ที่ได้รับการเผยแพร่ในวารสารมหาวิทยาลัยราชภัฏยะลานี้ ถือเป็นลิขสิทธิ์ของวารสารมหาวิทยาลัยราชภัฏยะลา หากบุคคลหรือหน่วยงานใดต้องการนำทั้งหมดหรือส่วนหนึ่งส่วนใดไปเผยแพร่ต่อหรือกระทำการใดๆ จะต้องได้รับอนุญาตเป็นลายลักษณ์อักษรจากวารสารมหาวิทยาลัยราชภัฏยะลาก่อนเท่านั้น
References
Aeimsus-ang, S. & Boonme, A. (2020). Simulation for the pineapple in retort pouches process improvement: A case study. UBU Engineering Journal, 13(1), 114-126. (in Thai)
Klinlek, P. & Samattapong, N. (2020). Simulation for improving process effectiveness of a carton production company in Nakorn Ratchasima. In The 38th Conference of Industrial Engineering Network, May 6-8, 2020. Bangkok: King Mongkut’s University of Technology Thonburi. (in Thai)
Maidstone, R. (2012). Discrete event simulation, system dynamics and agent based simulation: Discussion and Comparison. System, 1(6), 1-6.
Ministry of Commerce. (2021).Thailand Trading Report [Online]. Retrieved May 14, 2021, from: http://tradereport.moc.go.th/Report/Default.aspx?Report=MenucomRecode&ImExType=1&Lang=Th. (in Thai)
Royal Thai Government Gazette. (2021). Issued under Section 9 of Emergency Decree on Public Administration in Emergency Situations B.E. 2548 (2005) (No 22). Retrieved May 14, 2021, from: http://www.ratchakitcha.soc.go.th/DATA/PDF/2564/E/091/T_0024.PDF. (in Thai)
Saengkularb, W., & Tharmmaphornphilas, W. (2019). Simulation model for operator allocation in head gimbal assembly line. Engineering Journal Chiangmai University, 26(1), 207-226. (in Thai)
Sansupa, K., Kongkranphan, U., Sucaromana, U., & Nantasen, P. (2020). The adjustment of undergraduate student in pandemic COVID-19. Journal of MCU Humanities Review, 6(2), 83-97. (in Thai)
Srimook, S. (2019). Alien-owned fruit-packing houses in Thailand. Bangkok: The secretariat of the senate. (in Thai)
Thongtip, B. (2020). Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) Problems and leadership potential for new normal organization development. Journal of Social Science and Buddhistic Anthropology, 5(11), 434-447. (in Thai)
Trade Policy and Strategy Office. (2021). Durian: King of fruit in Thailand, foreigners adore it. Bangkok: Ministry of Commerce. (in Thai)