BUSINESS INTELLIGENCE DEVELOPMENT TO SUPPORTING LOGISTICS MANAGEMENT FOR SMEs: A CASE STUDY OF XYZ COMPANY
Keywords:
Logistics Management, Business Intelligence, SMEsAbstract
The objective is to study the current logistics operation activities and to develop Business Intelligence via Google Data Studio to Supporting Logistics Management for SMEs in a case study of XYZ Company. The data was collected from in-depth interviews by purposive sampling from general manager, accounting and finance manager, marketing manager and logistics manager. Four samples were collected from behavior during operation, record documents, operating and logistics management reports from December 1- 31, 2021. This study found that the system performance test shows that the mean score of the system performance is 4.10 with the standard deviation of 0.74, which means the system has a successful implementation along with consideration from 3 perspectives as follows; (1) Lead time reduction of employee hours from the summary of logistics management performance reports from 90 minutes to 10 minutes a day by 88.89% of the traditional working time (2) User satisfaction found that the score of the ease of use increased by 51.42%, the satisfaction of lead-time to complete the report increased by 51.19%, the overall satisfaction rose by 50.98%, the accuracy of information increased by 48.65%, and the system responsiveness increased by 46.08%. (3) Cost analysis from the opportunity cost of traditional working process which is 36,562.50 Baht/year, while the cost of the new system is 2,500 Baht. Thus, the benefit cost ratio is 14.63. Therefore, the conclusion is worthy for investment.
References
กัลยา วานิชย์บัญชา. (2545). การวิเคราะห์เชิงปริมาณ. กรุงเทพฯ: บริษัทธรรมสาร.
ชณุตพร ศรีชัย. (2555). สภาพแวดล้อมขององค์การที่มีอิทธิพลต่อการใช้ Business Intelligence ของ SMEs ใน กรุงเทพมหานครและปริมณฑล. กรุงเทพฯ: สถาบันบันฑิตพัฒนบริหารศาสตร์.
ธนาคารแห่งประเทศไทย. (2563). ธุรกิจไทยปรับตัวอย่างไร ท่ามกลางกระแสการเปลี่ยนแปลงของโลก. BOT พระสยาม MAGAZINE, 63(1), 8-11. สืบค้นจาก https://www.bot.or.th/Thai/BOTMagazine/Pages/256301Conversation.aspx
เผชิญ อุปนันท์. (2560). การบริหารความเสี่ยงองค์กร: Enterprise risk management. สืบค้น 23 กุมภาพันธ์ 2565, จาก https://www.rama.mahidol.ac.th/risk_mgt/th/article/03202017-1523
วิจิตรา พัชรกำจายกุล, และ นิเวศ จิระวิชิตชัย. (2558). การพัฒนาระบบธุรกิจอัจฉริยะเพื่อการวางแผนการขายสินค้าสำหรับบริษัทผู้จัดจำหน่าย. Progress in Applied Science and Technology, 5(2), 155-164.
สำนักงานส่งเสริมวิสาหกิจขนาดกลางและขนาดย่อม. (2557). รายงานฉบับสมบูรณ์โครงการศึกษาแนวทางการส่งเสริมธุรกิจ SMEs ที่มีการเติบโตสูงใน ประเทศไทย (SME High Growth Sectors). สืบค้น 23 กุมภาพันธ์ 2565, จาก https://bit.ly/3QphPG9
สำนักงานสภาพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งชาติ. (2563). แผนแม่บทภายใต้ยุทธศาสตร์ชาติ. สืบค้น 30 พฤษภาคม 2565, จาก http://nscr.nesdc.go.th/master-plans/
Chaudhuri, S., Dayal, U., & Narasayya, V. (2011). An overview of business intelligence technology. Communications of the ACM, 54(8), 88-98.
Copacino, W. C. (2019). Supply chain management: The basics and beyond. Routledge.
Gartner. (2015). Gartner's 2015 hype cycle for emerging technologies identifies the computing innovations that organizations should monitor. Retrieved May 30, 2022, from https://gtnr.it/3TzGTNk
Harrison, A., Skipworth, H., van Hoek, R. I., & Aitken, J. (2019). Logistics management and strategy: Competing through the supply chain. UK: Pearson.
Iseminger, D. (2016). Microsoft power Bl. Retrieved May 30, 2022, from https://www.powerbi.microsoft.com/en-us/what-is-power-bi/
Ranjan, J. (2009). Business intelligence: Concepts, components, techniques and benefits. Journal of theoretical and applied information technology, 9(1), 60-70.
Srinivasa Rao, P., & Swarup, S. (2001). Business intelligence and logistics. Wipro Technologies.
Stavrulaki, E., & Davis, M. (2010). Aligning products with supply chain processes and strategy. The International Journal of Logistics Management, 21(1), 127–151.
Turban, E., Aronson, J. E., Liang, T., & Sharda, R. (2007). Decision support system and business intelligence (8th ed.). Prentice Hall, Pearson Education International.
Vagias, W. M. (2006). Likert-type scale response anchors. Clemson International Institute for Tourism & Research Development, Department of Parks, Recreation and Tourism Management. Clemson University.
Wang, J., & Wang, S. (Eds.). (2010). Business intelligence in economic forecasting: Technologies and techniques. IGI Global.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Dhurakij Pundit University

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
Content and information of the article published at Suthiparithat Journal are based on the sole opinions and responsibility of author(s) only. Neither the editorial board involve in......
