ความสัมพันธ์ระหว่างการจัดการโลจิสติกส์กับผลการดำเนินงานของอุตสาหกรรมยานยนต์ในประเทศไทย (Relation between logistics and enterprise performance of automotive industry in Thailand)

Main Article Content

สวัสดิ์ วรรณรัตน์ (Sawat Wanarat)
ธิญาดา พิชญาศุภกุล (Tiyadah Pichayasupakoon)

Abstract

การวิจัยในครั้งนี้มีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจสอบความสอดคล้องของรูปแบบความสัมพันธ์เชิงสาเหตุระหว่างการจัดการภายใน การจัดการโลจิสติกส์ และผลการดำเนินงานทางธุรกิจในอุตสาหกรรมยานยนต์และชิ้นส่วนยานยนต์ในประเทศไทย โดยการใช้โมเดลสมการโครงสร้าง (Structural Equation Model: SEM) เป็นเครื่องมือในการวิเคราะห์ การศึกษาครั้งนี้มีกลุ่มตัวอย่าง คือ องค์การในอุตสาหกรรมยานยนต์และชิ้นส่วนยานยนต์ไทย จำนวน 334 ตัวอย่าง ซึ่งเก็บข้อมูลโดยใช้แบบสอบถาม สถิติที่ใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูล ประกอบด้วย สถิติเชิงพรรณนา การวิเคราะห์องค์ประกอบเชิงยืนยัน และการวิเคราะห์โมเดลสมการโครงสร้าง ผลการศึกษาโมเดลสมการโครงสร้าง พบว่า โมเดลมีความสอดคล้องกันกับข้อมูลเชิงประจักษ์ (X2 = 96.429, p = 0.468, X2/df = 1.004, GFI = 0.966, AGFI = 0.946, CFI = 1.000, RMSEA = 0.004) จากผลการศึกษาพบว่า การจัดการภายในมีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อการจัดการโลจิสติกส์ที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 การจัดการโลจิสติกส์มีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อผลการดำเนินงานทางธุรกิจที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 การจัดการภายในมีอิทธิพลทางตรงเชิงบวกต่อผลการดำเนินงานทางธุรกิจที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 และการจัดการภายในมีอิทธิพลทางอ้อมต่อผลการดำเนินงานทางธุรกิจที่ระดับนัยสำคัญ 0.01 ผลการศึกษาสามารถสรุปได้ว่าการจัดการภายใน การจัดการโลจิสติกส์มีความสัมพันธ์ที่ช่วยส่งเสริมสนับสนุนในการเพิ่มประสิทธิผลต่อผลการดำเนินงานทางธุรกิจ องค์การควรให้ความสำคัญกับการฝึกอบรมเพื่อเพิ่มทักษะฝีมือให้กับพนักงาน การบริหารต้นทุน รวมถึงการคัดเลือกนำเทคโนโลยีที่เหมาะสมมาใช้ในการดำเนินกิจการ เพื่อนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิผลในการดำเนินงานขององค์การในระยะยาวต่อไป


The objective of this research is to examine the causal relation of internal management, logistics management and business performance of automotive and automotive parts industry in Thailand, using Structural Equation Modeling (SEM). The sample is chosen from companies in automotive parts manufacturing industry in Thailand. The questionnaires are distributed to 334 respondents. The statistics employed in this research are descriptive statistics, confirmatory factor analysis and structural equation model. The results show that the conceptual model aligns with the empirical data (X2 =96.429, p = 0.468, X2/df = 1.004, GFI = 0.966, AGFI = 0.946, CFI = 1.000, RMSEA = 0.004). The findings of this research indicate that a risk in internal management has positive impacts on logistics management at a significant level = 0.01. Logistics management has positive impacts on business performance at a significant level = 0.01. Internal management has positive impacts on business performance at a significant level = 0.01. Furthermore, the outcome shows that internal management has an indirect impact on business performance at a significant level = 0.01. The results show that internal management and logistics management have a relationship that help increase the effectiveness of business performance, the organization should focus on advocating skill training to employees, managing costs, and curating appropriate technology for the business operation to increase the effectiveness of business performance in a long run.

Article Details

Section
บทความวิจัย (Research Articles)

References

Blunch, N. J. (2013). Introduction to Structural Equation Modeling Using IBM SPSS Statistics and AMOS (2nd ed.). California: SAGE Publications.

Byrne, B. M. (2016). Structural Equation Modeling with AMOS Basic Concepts, Applications, and Programming (3rd ed.). New York: Routledge.

Chang, H. H., Hung, C. J., Wong, K. H., & Lee, C. H. (2013). Using the Balanced Scorecard on Supply Chain Integration Performance a Case Study of Service Businesses. Service Business, 7(4): 539-561.

Chulalongkorn University Intellectual Property Institute. (2017). The Complete Report Analyzing Technology and Industry Trends Next Generation Automotive (รายงานฉบับสมบูรณ์ การวิเคราะห์แนวโน้มเทคโนโลยีและอุตสาหกรรม อุตสาหกรรมยานยนต์ใหม่). Bangkok: Chulalongkorn University.

Dolci, P. C., & Maçada, A. C. (2014). Information Technology Investments and Supply Chain Governance. RAC Rio de Janeiro, 18(2): 217-235.

Fernandes, D. W., Moori, R. G., & Filho V. A. V. (2018). Logistic Service Quality as a Mediator between Logistics Capabilities and Customer Satisfaction. Revista de Gestão, 25(4): 358-372.

Hair, J. F., Black, W. C., Babin, B. J., & Anderson, R. E. (2010). Multivariate Data Analysis (7th ed.). London: Pearson Education.

Jean, R. J. B., Sinkovics, R. R., & Zagelmeyer, S. (2018). Antecedents and Innovation Performance Implications of MNC Political Ties in the Chinese Automotive Supply Chain. Management International Review, 58(6): 995-1026.

Kalyar, M. N., Shafique, I., & Ahmad, B. (2020). Effect of Innovativeness on Supply Chain Integration and Performance. International Journal of Emerging Markets, 15(2): 362-386.

Koblen, I., & Škůrková, K. L. (2015). Selected Aspects of the Risk in the Supply Chain in Context of the Supplier Quality Management. Research Paper Faculty of Materials Science and Technology in Trnava Slovak University of Technology in Bratislava, 23(36): 167-178.

Leingchan, Rachot. (2018). Next Generation of Automotive Industry (อุตสาหกรรมยานยนต์แห่งอนาคต). [Online]. Retrieved May 1, 2019 from https://bit.ly/3CBCi4w

Neammanee, Patcharaporn, & Atthirawong, Walailak. (2013). The Complete Report Analysis of Factors Affecting Supply Chain Risk in Automotive Industry (รายงานฉบับสมบูรณ์ โครงการวิจัยเรื่องการวิเคราะห์ปัจจัยที่มีผลกระทบต่อความเสี่ยงของโซ่อุปทานในอุตสาหกรรมยานยนต์). Bangkok: National Institute of Development Administration.

Okongwu, U., Brulhart, F., & Moncef, B. (2015). Causal Linkages between Supply Chain Management Practices and Performance A Balanced Scorecard Strategy map Perspective. Journal of Manufacturing Technology Management, 26(5): 678-702.

Policy Research NSTDA. (2017). Study Report “Electric Automotive Industry” (รายงานการศึกษาเรื่อง “อุตสาหกรรมยานยนต์ไฟฟ้า”). [Online]. Retrieved May 1, 2019 from https://waa.inter.nstda.or.th/prs/pub/EV.pdf

Sritippayarat, Thanchanok. (2014). Leadership in the Planning Process Coordination and Operations that Affect the Quality of Working Life in the Organization. Case Study: Employees of Telecommunication Company in Bangkok (ภาวะผู้นำ กระบวนการในการวางแผน การประสานงานและการดำเนินงานที่มีผลต่อคุณภาพชีวิตในการทำงานในองค์กร กรณีศึกษา: พนักงานบริษัทเทเลคอม ในเขตกรุงเทพมหานคร). Master’s dissertation, Bangkok University, Bangkok, Thailand.

Thai Autoparts Manufacturers Association. (2018). Thailand Automotive Industry Directory 2018. Samut Prakan: Phongwarin Printing Limited.

Thai News Agency. (2018). Thailand Will Have Capacity to Produce 600,000 Next Generation Automotive (ไทยจะมีกำลังผลิตรถยนต์สมัยใหม่ 6 แสนคัน). [Online]. Retrieved August 3, 2019 from https://tna.mcot.net/tna-318872

Vanichbuncha, Kaunlaya. (2014). Analysis Structure Equation Model (SEM) with AMOS (การวิเคราะห์สมการโครงสร้าง (SEM) ด้วย AMOS) (2nd ed.). Bangkok: Samrada.

Tse, Y. K., Matthews, R. L., Kim, H. T., Sato, Y., & Pongpanich, Chaipong. (2016). Unlocking Supply Chain Disruption Risk within the Thai Beverage Industry. Industrial Management & Data Systems, 116(1): 21-42.

Whitten, G. D., Green, K. W., & Zelbst, P. J. (2012). Triple-A Supply Chain Performance. International Journal of Operations & Production Management, 32(1): 28-48.

Wuttke, D. A., Blome, C., & Henke, M. (2013). Focusing the Financial Flow of Supply Chain: An Empirical Investigation of Financial Supply Chain Management. International Journal of Production Economics, 145(2): 773-789.