Chulalongkorn University Theses and Dissertations (Chula ETD)

Other Title (Parallel Title in Other Language of ETD)

Seasonality of air conditioner demand : a case study of ABC company

Year (A.D.)

2022

Document Type

Independent Study

First Advisor

สมพงษ์ ศิริโสภณศิลป์

Faculty/College

Graduate School (บัณฑิตวิทยาลัย)

Degree Name

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Degree Level

ปริญญาโท

Degree Discipline

การจัดการโลจิสติกส์และโซ่อุปทาน

DOI

10.58837/CHULA.IS.2022.220

Abstract

การวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ คือ ศึกษาผลของฤดูกาลในการขายต่อปริมาณจำหน่ายเครื่องปรับอากาศ และศึกษา และประเมินวิธีพยากรณ์ที่เหมาะสมในการพยากรณ์ความต้องการสินค้าเครื่องปรับอากาศภายใต้ผลของฤดูกาล โดยข้อมูลที่นำมาศึกษา คือ ปริมาณยอดขายสินค้าที่ร้านค้าขายให้กับผู้บริโภค (Sell-out) เนื่องจากผู้วิจัยต้องการศึกษาพฤติกรรมของผู้บริโภคที่เกิดขึ้นจริงของเครื่องปรับอากาศใน 5 รายการสินค้า ตั้งแต่เดือนมกราคม 2014 จนถึงเดือนธันวาคม 2018 โดยแบ่งเป็น 2 ชุดข้อมูล คือ ชุดข้อมูลที่ 1 ปริมาณยอดขายสินค้าย้อนหลังตั้งแต่เดือนมกราคม 2014 จนถึงเดือนธันวาคม 2017 ชุดข้อมูลที่ 2 ปริมาณยอดขายสินค้าย้อนหลังตั้งแต่เดือนมกราคมจนถึงเดือนธันวาคม 2018 เพื่อใช้ในการเลือกเทคนิคการพยากรณ์ที่เหมาะสมสำหรับแต่ละรายการ โดยเปรียบเทียบการพยากรณ์ในรูปแบบแนวโน้มฤดูกาลแบบบวก และรูปแบบแนวโน้มฤดูกาลแบบคูณ

Other Abstract (Other language abstract of ETD)

The purpose of this study was to study the effect of seasonality on sales volume of air conditioners and to determine the forecasting methods for forecasting demand of air conditioners under seasonal effects. The forecasting techniques adopted are the Holt – Winter’s Seasonal Method with additive seasonal effect and that with multiplicative seasonal effect. The data taken for the study is the quantity of product sales from stores to consumers (Sell-out) of 5 representing items from January 2014 to December 2018. Data is divided into 2 sets, sales volume from January 2014 to December 2017 used to determine parameters of the forecasting techniques and set 2 sets, sales volume from January 2014 to December 2017 used to determine parameters of the forecasting technique and set 2 representing sales from January to December 2018 used to select for each item the suitable forecasting technique by comparing the method with additive seasonal effect and that with multiplicative seasonal effect.

Share

COinS
 
 

To view the content in your browser, please download Adobe Reader or, alternately,
you may Download the file to your hard drive.

NOTE: The latest versions of Adobe Reader do not support viewing PDF files within Firefox on Mac OS and if you are using a modern (Intel) Mac, there is no official plugin for viewing PDF files within the browser window.