fieldid E-Thesis & Research สถาบันเทคโนโลยีไทย-ญี่ปุ่น
สืบค้น:

เขตข้อมูล ข้อมูล
บทคัดย่อ
การพยากรณ์ปริมาณสินค้าคงคลังขาเข้า (CBM) หลายช่วงเวลา สำหรับสินค้าไอที โดยใช้เทคนิคการเรียนรู้ของเครื่อง. : การบริหารจัดการคลังสินค้าของบริษัทผู้จัดจำหน่ายสินค้าไอทีจำเป็นต้องวางแผนพื้นที่จัดเก็บและทรัพยากรหน้างานให้สอดคล้องกับปริมาตรสินค้าขาเข้า (Inbound) ที่มีความผันผวนตามช่วงเวลา อย่างไรก็ตาม การตัดสินใจเชิงปฏิบัติการมักเผชิญข้อจำกัดจากความไม่แน่นอนของปริมาณงานล่วงหน้า งานวิจัยนี้จึงมุ่งพัฒนาแบบจำลองพยากรณ์เชิงอนุกรมเวลาเพื่อคาดการณ์ ปริมาตรสินค้าขาเข้า (CBM) รายเดือน และขยายขอบเขตไปสู่การพยากรณ์ขนาดบรรจุภัณฑ์ (Forecast Dimension : ความกว้าง ความยาว ความสูง) เพื่อเพิ่มความครบถ้วนของข้อมูลเชิงคาดการณ์ที่สนับสนุนการจัดสรรพื้นที่และการเตรียมความพร้อมของคลังสินค้าในมิติที่สามารถนำไปใช้ได้จริง ข้อมูลที่ใช้ในการศึกษาเป็นข้อมูลธุรกรรมการรับสินค้าเข้ารายวัน ครอบคลุมช่วง เดือนมกราคม พ.ศ. 2563 ถึงเดือนธันวาคม พ.ศ. 2567 และถูกสรุปผลเป็นรายเดือน (Monthly Aggregation) จากนั้นแบ่งชุดข้อมูลด้วยแนวทาง Time-Ordered Hold-out Split ได้แก่ Train: ม.ค.2563-ธ.ค.2565, Validation: ม.ค.2566-ธ.ค.2566 และ Test: ม.ค.2567-ธ.ค.2567 เพื่อรักษาลำดับเวลาและลดความเสี่ยงของการรั่วไหลของข้อมูล (Data Leakage) งานวิจัยออกแบบตัวแปรอธิบายโดยผสานฟีเจอร์หน่วงเวลา (Lag Features) และสถิติย้อนหลังแบบหน้าต่างเลื่อน (Rolling Statistics) เพื่อสะท้อนความต่อเนื่องของปริมาณงาน ร่วมกับตัวแปรปฏิทิน (Calendar features)
ผู้แต่ง
อานนท์ณัฏฐ์ เยาว์ธานี
ประเภทสิ่งพิมพ์
วิทยานิพนธ์ (MIT) 2025
เลขหน้า
55
หัวเรื่อง
เทคโนโลยีสารสนเทศ--วิทยานิพนธ์
เอกสารฉบับเต็ม
Download full text