DEMAND FORECASTING IN BEVERAGE INDUSTRY: A CASE STUDY OF BUSINESS SIMULATION GAME

Authors

  • Kunakorn Wiwattanakornwong Logistics and Supply Chain Management, College of Innovative Business and Accountancy (CIBA), Dhurakij Pundit University
  • Varis Limlawan Logistics and Supply Chain Management, College of Innovative Business and Accountancy (CIBA), Dhurakij Pundit University
  • Suphaphon Butrsai Business Administration Program (Logistics and Supply Chain Management), College of Innovative Business and Accountancy (CIBA), Dhurakij Pundit University
  • Natlada Ninpan Bachelor of Business Administration Program (Logistics and Supply Chain Management), College of Innovative Business and Accountancy (CIBA), Dhurakij Pundit University
  • Chakatbordee Vannangkura Business Administration Program (Logistics and Supply Chain Management), College of Innovative Business and Accountancy (CIBA), Dhurakij Pundit University
  • Arissara Thepkaew Business Administration Program (Logistics and Supply Chain Management), College of Innovative Business and Accountancy (CIBA), Dhurakij Pundit University
  • Kamonwan Ngamdee Business Administration Program (Logistics and Supply Chain Management), College of Innovative Business and Accountancy (CIBA), Dhurakij Pundit University
  • Pongsathorn Ploythummakun Business Administration Program (Logistics and Supply Chain Management), College of Innovative Business and Accountancy (CIBA), Dhurakij Pundit University

Keywords:

Demand Forecasting, Business Simulation Game, Beverage Industry

Abstract

This study is the Demand Forecasting in Beverage Industry, a case study of Business Simulation Game.The objective is to examine the appropriate forecasting model which forecasts the demand for 3 types of ready-to-drink juice. These include orange juice, melon juice, and apple juice in a business simulation game scenario via Monsoonsim Business Simulation Game. Students are like entrepreneurs and practitioners. While playing, there was a problem with the lack of guidelines for determining the number of orders for each product. Players usually based on the previous month's sales volume. As a result, some purchase orders exceeded the demand and some items encountered problems with shortage of products. This shows inaccuracies in forecasting and relatively high discrepancies. Therefore, the time series forecasting techniques such as Moving Average Method, Exponential Smoothing Method and time-series forecasting are based on trend. Forecasting has been applied to the historical sales data of 24 days and to compare forecast errors by Mean Absolute Percent Error (MAPE) to gain the best optimal demand forecasting method. The study found that the Moving Average forecasting method is suitable for forecasting apple juice. The Time-Series Forecasting based on Trend by Linear Regression Analysis is suitable for melon water forecasting. While the Exponential Smoothing forecasting method is suitable for orange juice forecasting with Mean Absolute Percent Error at 28.32%, 28.44%, 24.81%, respectively.

Downloads

Download data is not yet available.

References

คุณากร วิวัฒนากรวงศ์, และ รชฏ ขำบุญ. (2560). การประยุกต์ใช้เว็บแอปพลิเคชันสำหรับการเติมเต็มสินค้าอาหารแห้งกรณีศึกษา คลังสินค้า บริษัท เซ็นทรัลเรสเตอรองส์ กรุ๊ป จำกัด. วารสารบัณฑิตศึกษามหาวิทยาลัยธุรกิจบัณฑิตย์, 6(1), 16-30. http://bitly.ws/B4Er

ชุมพล ศฤงคารศิริ. (2545). การวางแผนและควบคุมการผลิต (พิมพ์คร้ังที่ 10). สมาคมสงเสริมเทคโนโลยี (ไทย-ญี่ปุ่น).

ปรมินทร์ เยาว์ยืนยง. (2563). MonsoonSIM คืออะไร. http://www.monsoonsimthailand.com/

พนิต เข็มทอง. (2541). วัตถุประสงค์ทางการศึกษา: การเขียนและการจำแนก. สำนักส่งเสริมและฝึกอบรม มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร์.

พิภพ ลลิตาภรณ์. (2553). ระบบการวางแผนและควบคุมการผลิต (ฉบับปรับปรุง) (พิมพ์ครั้งที่ 15). สมาคมส่งเสริมเทคโนโลยี (ไทย-ญี่ปุ่น).

วรรณา ยงพิศาลภพ. (2565, 1 กุมภาพันธ์). แนวโน้มธุรกิจ/อุตสาหกรรมปี 2565-2567: อุตสาหกรรมเครื่องดื่ม. https://www.krungsri.com/th/research/industry/industry-outlook/Food-Beverage/Beverage/IO/io-beverage-2022

วราวรรณ อนันตรัตน์. (2549). พฤติกรรมการซื้อและความพึงพอใจของผู้ซื้อ ผลิตภัณฑ์เบเกอรี่ [การค้นคว้าแบบอิสระปริญญามหาบัณฑิต, มหาวิทยาลัยเชียงใหม่]. Chiang Mai University Digital Collections. https://cmudc.library.cmu.ac.th/frontend/Info/item/dc:105394

ศีลวัชร์ แก้วพิจิตร, และ ประจวบ กล่อมจิตร. (2564). การเปรียบเทียบวิธีพยากรณ์ความต้องการแกลบสำหรับการผลิตกระแสไฟฟ้า กรณีศึกษาโรงไฟฟ้าชีวมวลแห่งหนึ่ง. ใน การประชุมวิชาการเสนอผลงานวิจัยระดับชาติด้านวิทยาศาสตร์และเทคโนโลยี มหาวิทยาลัยราชภัฏจันทรเกษม ครั้งที่ 4 (น. 282-288). มหาวิทยาลัยราชภัฏจันทรเกษม.

Thailand MonsoonSIM product & services. (2553). http://www.monsoonsimthailand.com/th-monsoonsim-product--service.html.

Box, G. E., Jenkins, G. M., Reinsel, G. C., & Ljung, G. M. (2015). Time series analysis: Forecasting and control. John Wiley & Sons.

Brown, R. G., Meyer, R. F., & D’Esopo, D. A. (1961). The fundamental theorem of exponential smoothing. Operations Research, 9(5), 673–687. http://www.jstor.org/stable/166814

Hyndman, R. J., & Athanasopoulos, G. (2018). Forecasting: Principles and practice (2nd ed.). OTexts.

Limlawan, V., Wiwattanakornwong, K., & Suantubtim, S. (2022). Importance of inventory management knowledge for new entrepreneur: A demonstration through student performance in business game. In The 7th international research conference on social sciences, humanities, education, and management (pp. 203-209). Pathum Thani, Thailand.

Montgomery, D. C., & Runger, G. C. (2010). Applied statistics and probability for engineers (5th ed.). Wiley.

Parkin, M. (2011). Macroeconomics, (Pearson series in economics). Prentice Hall.

Ruankham, W., & Khuanmuang, S. (2020). Behavior and Factors towards the Consumption of Goods and Services for the Elderly in Border Areas of Chiang Rai. Journal of Economics and Management Strategy, 7(2), 39-56.

Ruankham, W., Pongpruttikul, P., & Daoming, W., (2021). Time Effectiveness of the COVID-19 State Emergency Decree: Evidence from the Non-Experimental Design and the Interrupted-Time Series Analysis. International Journal of Innovation, Creativity and Change,19(5), 593-605.

Wallström, P., & Segerstedt, A. (2010). Evaluation of forecasting error measurements and techniques for intermittent demand. International Journal of Production Economics, 128(2), 625-636. https://doi.org/10.1016/j.ijpe.2010.07.013

UKEssays. (2018). Introduction to demand forecasting business essay. https://www.ukessays.com/essays/business/introduction-to-demand-forecasting-business-essay.php?vref=1

Published

2023-03-30

How to Cite

Wiwattanakornwong, K., Limlawan, V., Butrsai, S., Ninpan, N., Vannangkura, C., Thepkaew, A., Ngamdee, K., & Ploythummakun, P. (2023). DEMAND FORECASTING IN BEVERAGE INDUSTRY: A CASE STUDY OF BUSINESS SIMULATION GAME. Suthiparithat, 37(1), 17–32. Retrieved from https://so05.tci-thaijo.org/index.php/DPUSuthiparithatJournal/article/view/259940

Issue

Section

Research Articles