COMPARISON OF FORECASTING TECHNIQUE FOR IMPROVING THE ACCURACY OF SALE FORECAST: A CASE STUDY OF PLASTIC BOTTLE MANUFACTURING IN THAILAND

Authors

  • Varis Limlawan Logistics and Supply Chain Management Program, College of Business Administration, Innovation and Accounting, Dhurakij Pundit University
  • Sirat Jangruxsakul Logistics and Supply Chain Management, College of Business Administration Innovation and Accounting (CIBA), Dhurakij Pundit University
  • Kunakorn Wiwattanakornwong Logistics and Supply Chain Management, College of Business Administration Innovation and Accounting (CIBA), Dhurakij Pundit University

Keywords:

Sales Forecasting, Holt-Winter Method, Plastic Bottle Manufacturing

Abstract

Sales forecasting or predicting customer demand is important for the entire business planning in a company, e.g., in production planning, material planning, human resources planning. Because of how essential sales forecasting is, many companies want to improve the its accuracy.

Sales forecasting or predicting customer demand is important for the entire business planning in a company, e.g., in production planning, material planning, human resources planning. Because of how essential sales forecasting is, many companies want to improve the its accuracy.

This research aims to improve the sales forecasting of the plastic bottle manufacturer in Thailand which emphasizes on using the simple forecasting technique which is practical and easy to apply. This research shows the comparison of different techniques in order to find the best forecasting for the sales of three bestseller plastic bottle models. The experiment uses the historical data from August 2018 - July 2020 by dividing the data in to two parts. The data in the earlier year is used to find the appropriate parameters of the forecasting techniques. The data in the second year is used to test the accuracy of each sale forecasting techniques by using Mean Absolute Percentage Error in measuring the degree of accuracy. The result shows that Holt-Winter technique gives the best accuracy. MAPE is lower than 10% and the lowest is 4.7%. Moreover, Holt-Winter technique is better than the existing sales forecasting technique that the company used for all three plastic bottle models which are 57%, 57%, and 89% more accurate. Besides the result, the company can use the experiment model in this research as a guideline to find the best technique for predicting customer demand in other models or other products.

Downloads

Download data is not yet available.

References

ดาว สงวนรังศิริกุล, หรรษา เชี่ยวอนันตวานิช, และ มณีรัตน์ แสงเกษม (2558). การศึกษาเปรียบเทียบเพื่อหาตัวแบบที่เหมาะสมสำหรับการพยากรณ์จำานวนผู้ป่วยที่เป็นโรคเฝ้าระวังทางระบาดวิทยาในกรุงเทพมหานคร. วารสารวิจัยและพัฒนา มจธ, 38(1), 35-54.

พรรณิภา คุ้มสิน, และ สมศรี บัณฑิตวิไล (2561). การเปรียบเทียบตัวแบบการพยากรณ์ยอดขายเครื่องปรับอากาศโดยวิธีปรับให้เรียบเอ็กซ์โพเนนเชียลแบบโฮลท์-วินเทอร์, วิธีบ็อกซ์-เจนกินส์ และวิธีโครงข่ายประสาทเทียม. วารสารวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี, 26(3), 363-376.

พิเชฐ พุ่มเกษร, อภิศักดิ์ วิทยาประภากร, และ จุฑา พิชิตลำเค็ญ (2562). การพยากรณ์ราคายางแผ่นรมควันชั้น 3 (RSS3) ด้วยตัวแบบห่วงโซ่มาร์คอฟ. วารสารวิชาการพระจอมเกล้าพระนครเหนือ, 29(1), 34-45.

ไววิทย์ พานิชอัศดร, และ มหศักดิ์ เกตุฉ่ำ (2561). การพยากรณ์ยอดขายปลีกแก๊สรถยนต์ ด้วยวิธีการวิเคราะห์อนุกรมเวลาและโครงข่ายประสาทเทียม. Journal of Information Science and Technology (JIST), 7(1), 42-49.

ศิริวรรณ สัมพันธมิตร, วรรณดา สมบูรณ์, กนกวรรณ สังสรรค์ศิริ, และ เสาวนิตย์ เลขวัต (2564). การพยากรณ์ความต้องการใช้กาวดักแมลงวัน. วารสารข่ายงานวิศวกรรมอุตสาหการไทย, 7(1), 55-67.

Brown, R. G. (1956). Exponential smoothing for predicting demand. Cambridge, Massachusetts: Arthur. D. Little.

Brown, R. G., Meyer, R. F., & D’Esopo, D. A. (1961). The fundamental theorem of exponential smoothing. Operations Research, 9(5), 673–687.

Chopra, S., & Meindl, P. (2013). Supply chain management (5th ed.). Essex, England: Pearson Education.

Holt, C. E. (1957). Forecasting seasonals and trends by exponentially weighted moving averages. (ONR Memorandum Vol 52). Pittsburgh: Carnegie Institute of Technology.

Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2021) Forecasting: Principles and practice (3rd ed.). Melbourne, Australia: OTexts. Retrieved from https://OTexts.com/fpp3.

Jacobs, R. F., Berry, W., WhyBark, D. C., & Vollmann, T. (2011). Manufacturing planning and control systems for supply chain management (6th ed.). New York: McGraw-Hill.

Sugiarto, V. C., Sarno, R., & Sunaryono, D. (2016). Sales forecasting using holt-winters in enterprise resource planning at sales and distribution module [Paper Presentation]. In 2016 International Conference on Information & Communication Technology and Systems (ICTS) Proceedings, 8-13.

Veiga, C., Veiga, C. R. P., Catapan, A., Tortato, U., & Silva, W. (2014). Demand forecasting in food retail: A comparison between the Holt-Winters and ARIMA models. WSEAS Transactions on Business and Economics, 11, 608-614.

Winters, P. R. (1960). Forecasting sales by exponentially weighted moving averages. Management Science, 6(3), 324–342.

Published

2022-06-30

How to Cite

Limlawan ว., Jangruxsakul ศ., & Wiwattanakornwong ค. . (2022). COMPARISON OF FORECASTING TECHNIQUE FOR IMPROVING THE ACCURACY OF SALE FORECAST: A CASE STUDY OF PLASTIC BOTTLE MANUFACTURING IN THAILAND. Suthiparithat, 36(2), 18–34. Retrieved from https://so05.tci-thaijo.org/index.php/DPUSuthiparithatJournal/article/view/257577

Issue

Section

Research Articles

Most read articles by the same author(s)