Improvement of demand forecasting system : cale study in PVC leather and plastic company - Natkamol Chintakowit (Chulalongkorn University, 2007)
ในวิทยานิพนธ์นี้ได้แสดงให้เห็นถึงการใช้การพยากรณ์โดยใช้โครงข่ายประสาทเทียมเพื่อพยากรณ์ยอดขายของสินค้าตัวอย่าง โดยในการพยากรณ์นี้จะใช้ อัตราดอกเบี้ย อัตราว่างงาน ดัชนีราคาผู้บริโภค ราคาน้ำมัน ดัชนีมวลรวมประชาชาติ อัตราการบริโภคภายในครัวเรือน อัตราการผลิตใยสังเคราะห์ อัตราการนำเข้า และอัตราการส่งออก เพื่อเป็นข้อมูลนำเข้าเพื่อใช้ในการพยากรณ์กับข้อมูลยอดขายในอดีตของบริษัท ผลลัพธ์ที่ได้จากการพยากรณ์คือยอดขาย ในการพยากรณ์นี้จะใช้วิธีการเรียนรู้แบบการกระจายย้อนกลับ ในโครงข่ายนี้จะถูกฝึกเพื่อใช้พยากรณ์ยอดขายของสินค้าตัวอย่าง สำหรับการพยากรณ์ยอดขายของเดือนกรกฎาคม 2548 ถึงเดือนมิถุนายน 2549 ผลที่ได้จากโครงข่ายประสาทเทียมมีความแม่นยำมากกว่าแบบวิธีเดิม โดยมีค่าร้อยละของความผิดพลาดที่ -1.09% โดยมีค่าเฉลี่ยผิดพลาดยกกำลังสองเท่ากับ 18.78 โดยที่วิธีการพยากรณ์แบบเก่าแบบวิธีค่าเฉลี่ย ซึ่งมีร้อยละของความผิดพลาดเท่ากับ -5.163% และมีค่าเฉลี่ยผิดพลาดยกกำลังสองเท่ากับ 29.165 เพื่อที่จะแสดงให้เห็นถึงประโยชน์ของการพยากรณ์โดยใช้วิธีโครงข่ายประสาทเทียม บริษัทจะปรับแต่งการวางแผนการผลิตโดยใช้การพยากรณ์โดยโครงข่ายประสาทเทียมแทนที่วิธีค่าเฉี่ยของการเคลื่อนที่ ภายหลังจากการปรับแต่งการวางแผนการผลิตให้คล้องกับการพยากรณ์ยอดขายโดยโครงข่ายประสาทเทียม บริษัทสามารถลดปัญหาสินค้าคงคลังทำให้สามารถลดค่าใช้จ่ายได้ถึง 2,254,000 บาทหรือประมาณ 28%