การวิเคราะห์ธุรกิจเชิงปริมาณ

บทท่ี 1

การวเิ คราะห์เชิงปริมาณ

1.1 ความสาคัญของการวเิ คราะห์เชิงปริมาณ

สภาวการณ์ทางเศรษฐกิจในระยะที่ผ่านมีความผนั ผวนอยู่ตลอดเวลา และมีเปลี่ยนแปลงอย่าง
รวดเร็ว องค์กรท้งั หลายต่างมีการปรับตวั ท้งั ในรูปแบบของการดาเนินกิจการและขนาดขององค์กรทาให้
ปัญหาท่ีเกิดข้ึนในองค์กรมีความซับซ้อนมากยงิ่ ข้ึน ปัจจยั ท่ีกระทบองคก์ รและปริมาณขอ้ มูลที่เก่ียวขอ้ งใน
การดาเนินงาน ประกอบกบั การแข่งขนั มีความรุนแรงมากข้ึน ทาให้การตดั สินใจในการดาเนินงานตอ้ งใช้
ความละเอียดถี่ถ้วน และความรอบคอบเป็ นอย่างมาก ผูบ้ ริหารจาเป็ นต้องมีข้อมูลในการตัดสินใจ
ซ่ึงโดยท่ัวไปจะมี 2 ลกั ษณะ คือ การตดั สินใจโดยใช้ขอ้ มูลเชิงคุณภาพ โดยอาศัยความรู้ประสบการณ์
และก ารตัดสิ น ใจโดย อาศัย หลักก ารท างวิท ยาศาส ตร์ ที่ มี ก ารตัดสิ นใจ โดยใช้ข้อมูล เชิ งป ริ ม าณ เข้าม า
ประกอบการวิเคราะห์เพื่อวางแผนในการดาเนินงานอย่างมีหลักเกณฑ์เป็ นการเพิ่มประสิทธิภาพใน
การตดั สินใจ ดงั น้ันความรู้ดา้ นการวิเคราะห์เชิงปริมาณจึงเป็ นเคร่ืองมืออย่างหน่ึงท่ีเป็ นประโยชน์อย่างยิ่ง
สาหรับผบู้ ริหาร ในการนาไปใชต้ ดั สินใจแกป้ ัญหาธุรกิจ อาทิ การจดั สรรปัจจยั การผลิต แรงงาน การขนส่ง
การมอบหมายงาน การกาหนดนโยบายการจดั สินคา้ หรือพสั ดุคงคลงั การวางแผนทางการเงินและการลงทุน
การวิเคราะห์และประเมินโครงการ เป็นตน้

ดังน้ันถ้าหากผูบ้ ริหารจะวางแผนให้การดาเนินงานบรรลุเป้าหมายขององค์กรจะตอ้ งใช้ข้อมูล
เชิงคุณภาพหรือประสบการณ์เฉพาะส่วนบุคคลร่วมกบั ขอ้ มูลเชิงปริมาณประกอบการตดั สินใจควบคู่กนั
ดงั ภาพประกอบท่ี 1.1

ปัญหาในองคก์ ร

ขอ้ มลู เชิงคณุ ภาพ วเิ คราะหป์ ัญหา ขอ้ มลู เชิงปริมาณ
ปัญหาในองคก์ ร

สารสนเทศเชิงคุณภาพ สารสนเทศเชิงปริมาณ

การตดั สินใจ หรือ การใชท้ างเลือก
ภาพท่ี1-1 ความสมั พนั ธข์ องขอ้ มลู เชิงคณุ ภาพและขอ้ มลู เชิงปริมาณในกระบวนการไดม้ าซ่ึงสารสนเทศ

1

1.2 ความเป็ นมาของการวเิ คราะห์เชิงปริมาณ

แนวทางเชิงปริมาณ (Quantitative Approach) มีพ้ืนฐานจากการจดั การเชิงวิทยาศาสตร์ที่ใช้เทคนิค
ทางคณิตศาสตร์ โดยเร่ิมจาการคานวณเพื่อควบคุมการยิงขีปนาวุธในสงครามโลกคร้ังที่ 2 เป็ นจุดเริ่มตน้
ของศาสตร์ด้านการวิจยั การดาเนินงาน หรือวิจยั ปฏิบัติการ (Operation Research) และวิทยาการจัดการ
(Management Science) ซ่ึงมีการนามาใช้ในวงการธุรกิจเม่ือบริษัทดูปองต์ และบริษทั เรมิงตนั ยูนิแวก
ได้พฒั นาเทคนิคระเบียบวิธีวิถีวิกฤต (Critical Path Method) มาใช้ในการวางแผนและควบคุมโครงการ
และยงั มีการนาแนวคิด ทฤษฎี และหลักการทางคณิตศาสตร์และสถิติ มาใช้ในทางธุรกิจมากข้ึน เช่น
จอร์จ แบบ็ คอก (Grorge Babcock) ผสู้ ร้างแนวคิดพ้ืนฐานเก่ียวกบั ปริมาณการผลิตที่ประหยดั เป็นตน้
จากท่ีไดม้ ีผคู้ ิดคน้ พฒั นาทฤษฎีและหลกั การต่าง ๆ นบั หลายสิบปี จึงซ่ึงลาดบั พอสังเขป ดงั น้ี

ตน้ คริสตศ์ ตวรรษที่ 20 เฟรเดอริก เทยเ์ ลอร์ (Frederick W. Taylor) ไดเ้ ร่ิมประยกุ ตว์ ธิ ีการทาง
วิทยาศาสตร์เข้ากับงานด้านอุตสาหกรรมโดยศึกษาการทางานของคนงานในโรงงานและกาหนดเวลา
มาตรฐานของงานแต่ละประเภทข้ึน

เฮนรี่ แกนต์ (Henry L. Gantt) ไดพ้ ฒั นาแผนภูมิแกนต์ (Gantt Chart) ใชใ้ นการจดั ตารางการทางาน
ของเคร่ืองจกั รต่าง ๆ ในกระบวนการผลิต โดยพยายามลดเวลาการหยดุ ชะงกั ของสินคา้ ในกระบวนการผลิต
ใหม้ ากที่สุด ตอ่ มาไดพ้ ฒั นาใชใ้ นการวางแผนและควบคุมงานกรณีที่เป็นโครงการ

แฟรงก์ กิลเบิร์ท และลิเลียน กิลเบิร์ท (Frank Gillbert and Lilian Gilbert) คน้ พบวิธีการศึกษาเวลา
และการเคล่ือนไหวในการทางาน และนามาใช้ในงานอุตสาหกรรมทาให้สามารถกาหนดมาตรฐานใน
การทางานแตล่ ะหนา้ ที่เพ่ือใชใ้ นการเปรียบเทียบและพฒั นาประสิทธิภาพในการทางานของคนงาน

จอร์จ แบ็บค็อก (George Babcock) ได้สร้างแนวความคิดพ้ืนฐานเก่ียวกับปริมาณการผลิตที่
ประหยดั ข้ึนในปี ค.ศ. 1912 และแฮร์ริส (F.W. Harris) ไดน้ าแนวความคิดน้ีไปทดลองใช้ในโรงงานของ
บริษทั เวสติงเฮาส์ในปี ค.ศ. 1915 ซ่ึงได้รับความสาเร็จเป็ นอย่างดี และได้พฒั นาให้ดีข้ึนเรื่อยมาจนใช้กัน
แพร่หลายท้งั ในดา้ นการบริหารการผลิตและการบริหารพสั ดุคงคลงั

ในระหว่างสงครามโลกคร้ังท่ี 1 ปี ค.ศ.1914-1918 กองทพั เรือสหรัฐอเมริกาไดม้ อบหมายให้ โทมสั
เอดิสัน (Thomas Edison) ศึกษาการกาหนดเส้นทางการเดินเรือท่ีปลอดภยั จากเรือดาน้าของขา้ ศึกมากที่สุด
ทาใหส้ ามารถลดความเสียหายดา้ นการขนส่งสินคา้ ลงไดอ้ ยา่ งมาก

2

สุทธิมา ชานาญเวช ไดอ้ ธิบายเพิ่มเติมว่าระหว่างสงครามโลกคร้ังท่ี 2 ประเทศองั กฤษไดจ้ ดั ต้งั
คณะทางานข้ึนมาคณะหน่ึง ประกอบดว้ ยผูเ้ ชี่ยวชาญจากฝ่ ายต่างๆ ภายในการนาของ แบล็กเกตต์ (P.M.S.
Blackett) เพื่อทาการวิเคราะห์การปฏิบตั ิงานของเครื่องเรดาร์ โดยประสานงานกบั กองทพั อากาศองั กฤษให้
สามารถจบั สัญญาณเครื่องบินขา้ ศึกไดร้ วดเร็วและส่งเครื่องบินข้ึนไปประจญั บานไดท้ นั ท่วงที คณะทางาน
คณะน้ีเรียกวา่ กลุ่มวิจยั การดาเนินงาน (Operation Research task Group) ต่อจากน้นั มาการจดั ต้งั คณะทางาน
ในลักษณะเดียวกันน้ีได้แพร่หลายไปในวงการทหารของสหรัฐอเมริกา กองทัพบก กองทัพเรือ และ
กองทัพอากาศ โดยใช้ช่ือกลุ่มต่างๆ กันไป เช่น กลุ่มวิจัย การดาเนินงาน กลุ่มวิเคราะห์การดาเนินงาน
(Operations analysis task group) และ กลุ่มประเมินการดาเนินงาน (Operations evaluation task group)
คณะทางานเหล่าน้ีดาเนินงานประสบผลสาเร็จก่อให้เกิดประโยชน์แก่วงการทหารเป็ นอย่างย่ิง ดงั น้ันเม่ือ
สงครามโลกคร้ังท่ี 2 สิ้นสุดลงจึงได้มีการต้งั กลุ่มวิจยั การดาเนินงานข้ึนในองค์การอุตสาหกรรมท้ังใน
ประเทศองั กฤษและประเทศสหรัฐอเมริกาประกอบกบั เป็ นช่วงที่วงการอุตสาหกรรมมีการขยายตวั สูงมาก
มีการพฒั นาเทคโนโลยใี หม่ ๆ มีการแข่งขนั ทางธุรกิจกนั อยา่ งกวา้ งขวาง ทาใหป้ ัญหาต่าง ๆ มีความซบั ซอ้ น
มากข้ึนตามไปด้วย จึงจาเป็ นตอ้ งมีเคร่ืองมือที่จะช่วยในการตดั สินใจแก้ปัญหาเหล่าน้ัน วิวฒั นาการ
ดา้ นเทคนิคเชิงปริมาณจึงกา้ วหน้าไปอย่างรวดเร็ว และมีผูน้ าไปใช้อย่างแพร่หลายในวงการอุตสาหกรรม
และธุรกิจอ่ืน ๆ

1.3 ความหมายและข้ันตอนของการวเิ คราะห์เชิงปริมาณทางธุรกจิ

เรนเดอร์ สแตร์ และ ฮันนา (Render, Stair and Hanna) กล่าวว่า การวิเคราะห์เชิงปริ มาณ
(Quantitative Analysis) เป็ นวิธีการทางวิทยาศาสตร์เพ่ือการตดั สินใจทางด้านบริหารจัดการโดยมีวิธีการ
เร่ิมตน้ จากขอ้ มูล ซ่ึงจะไมร่ วมขอ้ มูลเชิงคุณภาพท่ีเกิดจากอารมณ์และการคาดคะเน

แอนเดอร์สัน (Anderson) ได้อธิบายวิธีการวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Method) ไวว้ ่า เป็ น
วิธีการทางวิทยาศาสตร์ท่ีใชใ้ นการบริหารจดั การเพื่อการตดั สินใจ ท่ีจะช่วยให้ผูบ้ ริหารตดั สินใจอย่างเป็ น
ระบบ โดยมีข้นั ตอนและการใชข้ อ้ มูลประกอบการพิจารณา

เทเลย์ (Taylor) ได้อธิบายว่า การวิเคราะห์เชิงปริมาณนอกจากจะเป็ นวิธีการทางวิทยาศาสตร์ที่
ช่วยในการตดั สินใจสาหรับผบู้ ริหารภายใตเ้ งื่อนไขดา้ นทรัพยากรท่ีมีอยู่อยา่ งจากดั แต่ใหเ้ กิดผลดีที่สุดโดย
การประยกุ ตใ์ ชเ้ ทคนิคทางคณิตศาสตร์และหลกั การทางวิทยาศาสตร์

3

นราศรี ไววนิชกุล ได้อธิบายว่าการวิจัยเชิงปฏิบัติการ หรือการวิจัยข้ันดาเนินงาน (Operation
Research) เป็ นวิธีการอย่างหน่ึงท่ีรวบรวมเงื่อนไขต่าง ๆ ท่ีเก่ียวข้องนามาประเมินข้ึนเป็ นตวั เลขโดยใช้
หลกั ตรรกวิทยา (Logic) และคณิตศาสตร์ เป็ นเครื่องมือแกป้ ัญหาเพ่ือการตดั สินใจในการดาเนินงานโดยมี
วตั ถุประสงคท์ ่ีจะหาวิธีที่ดีท่ีสุดเพื่อแกไ้ ขปัญหาต่าง ๆ ภายในองค์กรให้ดีข้ึน ซ่ึงเป็ นการแกป้ ัญหาหน่ึง ๆ
มากกวา่ ที่จะคน้ ควา้ แนวคดิ ใหม่ๆ

กัลยา วานิชย์บัญชา ได้อธิบายว่า การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis) หรือศาสตร์
บริหาร(Management Science) เป็นการนาระเบียบวิธีทางวิทยาศาสตร์มาใชใ้ นงานดา้ นบริหาร (Render and
Stair) ภายใตเ้ ง่ือนไขทางดา้ นทรัพยากรท่ีอยู่อย่างจากดั เพื่อให้ไดผ้ ลดีท่ีสุด โยการประยุกต์ใช้เทคนิคดา้ น
คณิตศาสตร์และหลกั วิทยาศาสตร์สาหรับปัญหาดา้ นบริหาร เพอ่ื ช่วยใหผ้ บู้ ริหารตดั สินใจไดด้ ีข้นึ

สุทธิมา ชานาญเวช ไดอ้ ธิบายว่า การวิเคราะห์เชิงปริมาณ (Quantitative Analysis) เป็ นวิธีการทาง
วิทยาศาสตร์ที่ใช้ช่วยในการตดั สินใจเก่ียวกับปัญหาทางธุรกิจ โดยมีวิวฒั นาการมาจากวิชาด้านการวิจยั
การดาเนินงานหรือการวิจยั ปฏิบตั ิการ (Operation Research)

จะเห็นไดว้ า่ มีนกั วชิ าการท่ีให้ความหมายของการวิเคราะห์เชิงปริมาณไวค้ ลา้ ยกนั มาก จึงสรุปไดว้ า่ มี
วิวฒั นาการมาจากการวิจยั เชิงปฏิบตั ิการ (Operation Research) เนื่องจากเป็ นการนาตวั เลขทางคณิตศาสตร์
และสถิติมาใช้เป็ นเคร่ืองมือในการวิเคราะห์ เพื่อจะรวบรวมข้ึนเป็ นตวั แบบ และหาผลลพั ธ์ของตวั แบบท่ี
สร้างข้ึนดว้ ยเทคนิคทางคณิตศาสตร์ แต่การวิเคราะห์เชิงปริมาณจะมีความหมายกวา้ งกวา่ การวิจยั ปฏิบตั ิการ
เพราะการวิจยั ปฏิบตั ิการจะเป็ นการสร้างและแก้ปัญหาตวั แบบทางคณิตศาสตร์ สาหรับกระบวนการด้าน
การปฏิบตั ิการทว่ั ๆ ไป นน่ั คือ การวิเคราะห์เชิงปริมาณซ่ึงเป็นการนาแนวความคิดที่จะแบ่งปัญหาออกเป็น
ปัญหาย่อย ๆ หลาย ๆ ปัญหา เพื่อการจัดการท่ีเน้นการใช้ตัวแบบในการแก้ปัญหาทางการบริหารเพ่ือ
การตดั สินใจโดยมีวตั ถุประสงคท์ ี่จะหาวิธีที่ดีที่สุดในการแกป้ ัญหาภายในองคก์ รใหไ้ ดผ้ ลดีท่ีสุดนน่ั เอง

ข้นั ตอนของการวิเคราะห์เชิงปริมาณทางธุรกิจ หมายถึง ข้นั ตอนในการนาหลกั การการวิเคราะห์
เชิงปริมาณซ่ึงประกอบด้วย 7 ข้ันตอน ได้แก่ การแจกแจงปัญหา การสร้างตวั แบบ การรวบรวมขอ้ มูล
การหาผลลัพธ์ การทดสอบผลลัพธ์ การวิเคราะห์ผลลัพธ์ และการนาผลลัพธ์ไปใช้กับงานด้านต่าง ๆ
ซ่ึงกระบวนการวิเคราะห์เชิงปริมาณในแต่ละข้นั ตอนน้นั ไม่จาเป็นเสมอไปวา่ ข้นั ตอนก่อนหนา้ น้ีตอ้ งสาเร็จ
อย่างสมบูรณ์ก่อนจึงจะดาเนินงานในข้ันตอนต่อ ๆ ไปได้ เพราะในบางปัญหาบางข้ันตอนสามารถ
ดาเนินงานไปพร้อม ๆ กันได้ เช่น ในระหว่างวิเคราะห์ปัญหาหรือแจกแจงปัญหาอยู่น้ันก็สามารถเก็บ
รวบรวมขอ้ มลู หรือสร้างตวั แบบไปพร้อม ๆ กนั ได้ หรือในบางตวั แบบจาลองขอ้ มูลอาจจะมีการปรับปรุง

4

หรือแปลงค่าหลายคร้ัง จึงอาจทาให้ตอ้ งทบทวนการสร้างตวั แบบหลายรอบ ขณะเดียวกนั ระหว่างการหา
ผลลพั ธ์หรือการทดสอบผลลพั ธ์อยนู่ ้นั กส็ ามารถเก็บรวบรวมขอ้ มูลหรือวเิ คราะหผ์ ลลพั ธ์ไปพร้อม ๆ กนั ก็ได้
ดงั ภาพที่ 1-2

1 2 3 4 5 6 7

การแจกแจง การสร้างตวั การ การหา การทดสอบ 2 การนา
ปัญหา แบบทาง รวบรวม ผลลพั ธ์ รูปแบบและ ผลลพั ธ์ไป
คณิตศาสตร์ ขอ้ มลู ที่ (Developing ผลลพั ธ์ การวเิ คราะห์ ประยกุ ตใ์ ช้
( Defining แทนระบบ เก่ียวขอ้ ง a Solution) (Testing the ผลลพั ธ์และ กบั งานดา้ น
the ปัญหา (Acquiring Solution) การวเิ คราะห์
(Developing Input Data) ตา่ ง ๆ
Problem a Model) ความไว (Implementing
(Analyzing the Result)
the Result

and
sensitivity
Analysis)

ภาพท่ี1-2 แสดงข้นั ตอนของการวเิ คราะหเ์ ชิงปริมาณ
ที่มา : ปรับปรุงจากปรับปรุงจาก Render and Stair. (2000: 2)

ข้นั ตอนท่ี 1 การแจกแจงปัญหา (Defining the problem) เป็นงานแรกท่ีตอ้ งทาในกระบวนการ
วิเคราะห์เชิงปริมาณ ที่ตอ้ งวิเคราะห์ปัญหาให้เข้าใจ จากการสังเกตการณ์ และจดบนั ทึกเหตุการณ์ที่
เกิดข้ึน เพ่ือทาความเขา้ ใจกบั ปัญหาให้ชดั เจน เช่น ปัญหายอดขายลดลง ปัญหาการขาดทุน หรือปัญหา
ตน้ ทุนการผลิต ผูว้ ิเคราะห์ตอ้ งสามารถระบุไดว้ ่าปัญหาคืออะไร สาคญั อย่างไรมีขอบเขตหรือลกั ษณะ
อยา่ งไร ตอ้ งการกาไรสูงสุด ผลตอบแทนสูงสุด ตน้ ทนุ หรือคา่ ใชจ้ ่ายต่าสุด ตอ้ งแจกแจงดว้ ยวา่ ปัญหาน้ี
จะมีตวั แปรหรือขอ้ มูลอะไรเก่ียวขอ้ งบา้ ง ตวั แปรใดบา้ งท่ีควบคุมได้ เช่น จานวนปัจจยั การผลิตท่ีมีอยู่
หรือมีตวั แปรใดบา้ งท่ีควบคุมไม่ได้ เช่น ยอดขายรายเดือน การเปลี่ยนแปลงความตอ้ งซ้ือของผูบ้ ริโภค
เป็ นตน้

ข้นั ตอนที่ 2 การสร้างตัวแบบ (Developing a model) การสร้างตวั แบบเป็นหวั ใจสาคญั ของการ
วิเคราะห์เชิงปริมาณ เนื่องจากเป็นที่มาของผลลพั ธ์ท่ีจะนาไปใชใ้ นการแกป้ ัญหา ตวั แบบท่ีเป็นท่ีรู้จกั และใช้
กนั แพร่หลายในปัจจุบนั น้ี ไดแ้ ก่

5

ตวั แบบสัญรูป (iconic model) คอื ตวั แบบท่ีเป็นรูปจาลองของสิ่งต่างๆ โดยแสดงอยใู่ น
ตวั อุปมาน (analog model) ลกั ษณะท่ีเหมือนตวั จริงแตใ่ ชม้ าตราส่วนที่ตา่ งกนั เช่น
รูปจาลองรถยนต์ เครื่องจกั ร อาคาร ฯลฯ
ตวั แบบเชิงคณิตศาสตร์ คือตวั แบบท่ีใชส้ ่ิงอ่ืนมาเป็นตวั แทน แสดงใหเ้ ห็นถึง
(mathematical model) คณุ ลกั ษณะของส่ิงตา่ งๆ เช่น หนา้ ปัดวดั ความเร็วของ
รถยนต์ ปรอทวดั อณุ หภมู ิ แบบแปลนการจดั สวน
ผงั การจดั องคก์ าร กราฟแสดงยอดขายรายเดือน เป็นตน้
คือตวั แบบที่ใชต้ วั เลข ตวั แปร และสญั ลกั ษณ์ทาง
คณิตศาสตร์มาเขยี นใหอ้ ยใู่ นรูปความสมั พนั ธ์ทาง
คณิตศาสตร์ เช่น สมการ อสมการ ฯลฯ เพ่ือแสดงให้
เห็นถึงลกั ษณะของปัญหาท่ีเกิดข้ึนในธุรกิจ

ข้นั ตอนที่ 3 การรวบรวมข้อมูล (Acquiring input data) การรวบรวมขอ้ มูลเป็นอีกจุดหน่ึงท่ีตอ้ ง
ให้ความระมดั ระวงั เพื่อให้ไดข้ อ้ มูลที่ถูกตอ้ งเพราะถึงแมจ้ ะมีตวั แบบที่ดีซ่ึงแสดงปัญหาไดอ้ ย่างเหมาะสม
ครบถว้ น แต่ถา้ ขอ้ มูลที่ใชก้ บั ตวั แบบน้นั ไม่ถูกตอ้ งแลว้ ผลลพั ธ์ท่ีไดก้ ็จะผิดพลาดไปดว้ ย การรวบรวมขอ้ มูล
เป็ นงานที่ยากลาบากงานหน่ึงเนื่องจากขอ้ มูลที่ต้องการอาจไม่เคยมีการเก็บบันทึกไวห้ รือมีการบันทึก
แต่อยกู่ ระจดั กระจายในแผนกต่าง ๆ หรืออาจจดั เก็บในรูปแบบท่ีต่างกนั หน่วยวดั ที่ต่างกนั ทาใหม้ ีปัญหาใน
การนาไปใช้ โดยปกติแหล่งที่จะรวบรวมขอ้ มูลเหล่าน้ีนอกจากรายงาน และเอกสารต่าง ๆ แลว้ อาจหาได้
จากประสบการณ์ การทดสอบ การสงั เกตการณ์แลว้ จดบนั ทึก การสอบถามพนกั งาน หรือใชว้ ธิ ีการทางสถิติ
เช่น ข้อมูลเก่ียวกับค่าแรงคนงานจะหาได้ จากข้อมูลทางการบัญชี แต่ถ้าต้องการทราบเวลาที่ใช้ใน
การประกอบสินคา้ จะหาได้จากฝ่ ายผลิต เป็ นตน้ เนื่องจากการรวบรวมขอ้ มูลเป็ นข้นั ตอนท่ีใช้เวลามาก
เราจึงอาจจดั เกบ็ ขอ้ มลู บางส่วนพร้อม ๆ กบั การสร้างตวั แบบได้

ข้นั ตอนท่ี 4 การหาผลลัพธ์ (Developing a solution) การหาผลลพั ธ์จะทาไดโ้ ดยนาตวั แบบที่สร้าง
ไวม้ าทาการคานวณดว้ ยวธิ ีการทางคณิตศาสตร์เพื่อหาผลลพั ธ์ท่ีเหมาะสมในการแกป้ ัญหา วิธีการหาผลลพั ธ์
ของเทคนิคการวิเคราะห์เชิงปริมาณส่วนใหญ่มีข้นั ตอนการคานวณที่แน่นอน และจะทาการคานวณซ้า
ข้ันตอนเหล่าน้ันจนกว่าจะได้ผลลัพธ์ท่ีดีที่สุด ในปัจจุบันได้มีผูพ้ ัฒนาโปรแกรมคอมพิวเตอร์ข้ึนเพ่ือ
ใชช้ ่วยงานดา้ นการคานวณทาใหล้ ดเวลาในการหาผลลพั ธ์ลงไปไดม้ ากอีกท้งั ยงั มีความถูกตอ้ งแม่นยาสูงข้ึน
อีกดว้ ย

6

ข้ันตอนท่ี 5 การทดสอบผลลัพธ์ (Testing the solution ) หลงั จากนาตวั แบบไปหาคาตอบใน
ข้นั ตอนท่ี 4 แลว้ ก่อนนาตวั แบบไปประยกุ ตใ์ ชค้ วรมีการนาผลลพั ธ์ที่ไดม้ าทดสอบหรือตรวจสอบก่อนวา่
ผลลพั ธ์ หรือคาตอบที่ไดม้ ีความเป็นไปหรือไม่เหมาะสมหรือไม่ โดยอาจลองใชก้ บั ปัญหาขนาดเล็กก่อน
เพ่ือหาจุดบกพร่องของผลลัพธ์หรือแม้แต่หาจุดบกพร่องในกระบวนการวิเคราะห์เชิงปริมาณต้งั แต่
ข้นั ตอนการวิเคราะห์หรือกาหนดปัญหาการสร้างตวั แบบ เก็บรวบรวมขอ้ มูล และการหาผลลพั ธ์ ซ่ึงใน
กระบวนการท้งั หมดน้ี ผวู้ เิ คราะห์อาจทาผิดพลาดในข้นั ตอนใดข้นั ตอนหน่ึงกไ็ ด้ ฉะน้นั เพ่อื ใหไ้ ดต้ วั แบบ
สาหรับการแกป้ ัญหาที่ดี และถูกตอ้ งจึงตอ้ งมีการทดสอบผลลพั ธ์เพ่อื ทบทวนกระบวนการในทุกข้นั ตอน
ที่ผา่ นมาก่อนนาไปใชจ้ ริง

ข้ันตอนท่ี 6 การวิเคราะห์ผลลัพธ์ (Analyzing the results) หลังจากได้ผลลัพธ์หรือคาตอบ
และนาไปทดสอบแลว้ และเห็นวา่ ผลลพั ธ์ท่ีออกมามีความถูกตอ้ งและน่าเช่ือถือไดแ้ ลว้ ก่อนนาตวั แบบ
ไป ประยุกต์ใช้เพื่ อแก้ปั ญ ห าการตัดสิ น ใจต่อไปควรมี การวิเคราะห์ คาตอบก่ อนว่าคาตอบ ท่ี ได้จาก
การวิเคราะห์เชิงปริมาณสามารถนาไปปฏิบตั ิไดจ้ ริงหรือไม่ หากมีการเปล่ียนแปลงขอ้ มูลหรือตัวแปร
บางตวั หรือเรียกว่าการวิเคราะห์ความอ่อนไหว (Sensitivity Analysis) เช่น เปล่ียนแปลงจานวนวตั ถุดิบ
อปุ กรณ์ เคร่ืองจกั รบางตวั เพิ่มหรือลดตวั แปรท่ีเป็นส่วนประกอบการผลิตบางอย่าง การเปลี่ยนหน่วยของ
ข้อมูล หรือแม้แต่มีการเปล่ียนแปลงเป้าหมายในตัวแบบ เป็ นต้น จะทาให้ผลลัพธ์หรือคาตอบ
เปล่ียนแปลงไปอยา่ งไร จะเกิดปัญหาหรือเป็นไปไดห้ รือไม่ หรือตอ้ งมีค่าใชจ้ ่าย ตอ้ งใชเ้ วลามากข้ึนหรือ
นอ้ ยลงเพียงไร ท้งั น้ีเพ่ือใหเ้ กิดความมนั่ ใจและชดั เจนก่อนนาตวั แบบไปประยกุ ตใ์ ชจ้ ริง

ข้ันตอนท่ี 7 การนาผลลัพธ์ไปใช้แก้ปัญหา (Implementing the results) หลังจากได้ผลลัพธ์
ทดสอบผลลพั ธ์ และวิเคราะห์ผลลพั ธ์ จนไดแ้ นวทางหรือวิธีการที่ผูต้ ดั สินใจมนั่ ใจไดแ้ ลว้ ว่าตวั แบบ
ท่ีสร้างข้ึนสามารถแกไ้ ขปัญหาไดด้ ีจริง เช่น สามารถทาใหอ้ งคก์ รลดตน้ ทุนการผลิตไดจ้ ริง หรือสามารถ
เพ่ิมกาไร หรือยอดขายไดจ้ ริง แต่ถา้ ผูบ้ ริหารเห็นผลการทดสอบผลลพั ธ์และการวิเคราะห์ผลลพั ธ์แลว้
ไม่สามารถยอมรับได้ ไม่พอใจ หรือต่อตา้ นกระบวนการต้งั แต่ข้นั ตอนแรกจนถึงข้นั ตอนท่ี 6 การนา
ผลลพั ธไ์ ปใชใ้ นข้นั ตอนสุดทา้ ยก็จะไม่เกิดข้ึน กระบวนการทางานท้งั 6 ข้นั ตอนก่อนหนา้ น้ีก็จะสูญเปล่า
แต่ถา้ ผูบ้ ริหารพิจารณาแลว้ เห็นว่า ผลลพั ธ์ที่ไดส้ ามารถช่วยให้องค์กรแก้ปัญหาไดจ้ ริง หรือพอใจใน
คาตอบข้นั ตอนสุดทา้ ยของกระบวนการ คือ การนาผลลพั ธไ์ ปประยกุ ตใ์ ชก้ บั งานดา้ นต่างๆ ขององคก์ ร

7

จากข้นั ตอนของการวิเคราะห์เชิงปริมาณท้งั 7 ข้นั ตอน ซ่ึงแต่ละข้นั ตอนมีความสัมพนั ธ์และ
เช่ือมโยงกนั บางข้นั ตอนสามารถทาไปพร้อมกนั หรือแมแ้ ต่เมื่อทดสอบผลลพั ธ์ หรือวิเคราะห์ผลลพั ธ์
แลว้ ไม่สามารถยอมรับผลลพั ธ์ได้ ก็ตอ้ งมีการกลบั ไปทบทวนข้นั ตอนการสร้างตวั แบบ หรือการเก็บ
รวบรวมขอ้ มูลเพื่อให้ไดค้ าตอบที่สามารถยอมรับได้ ก่อนจะนาตวั แบบไปปรับใชใ้ นการแกป้ ัญหาจริง
การวเิ คราะห์เชิงปริมาณมุ่งเนน้ ที่เป็นตวั เลข แตม่ ีหลายปัจจยั ท่ีแสดงเป็นตวั เลขไม่ได้ เช่น ดินฟ้าอากาศ
ความรู้สึก ผลทางการเมือง ความสัมพนั ธ์ทางสังคม เป็ นตน้ ดงั น้นั บทบาทของการวิเคราะห์เชิงปริมาณ
จะมีมากหรือนอ้ ย จึงข้ึนอยู่กบั ปัจจยั เชิงคุณภาพท่ีเกี่ยวขอ้ งดว้ ย กล่าวคือหากการวิเคราะห์เชิงปริมาณใน
ปัญหาที่ไมม่ ีปัจจยั เชิงคุณภาพเก่ียวขอ้ งเลย ผลลพั ธเ์ ชิงปริมาณท่ีไดก้ ็จะเป็นการตดั สินใจท่ีดีที่สุดนาไปใช้
ไดท้ นั ที แตห่ ากการวเิ คราะหเ์ ชิงปริมาณมีปัจจยั เชิงคุณภาพเขา้ มาเก่ียวขอ้ ง ผลลพั ธ์เชิงปริมาณท่ีไดจ้ ะตอ้ ง
นาไปพิจารณาประกอบกบั ขอ้ มูลเชิงคุณภาพอื่นๆ ดว้ ย

1.4 การประยกุ ต์การวเิ คราะห์เชิงปริมาณในปัญหาทางธุรกจิ

เทคนิคการวิเคราะหเ์ ชิงปริมาณสามารถนาไปใชก้ บั ปัญหาลกั ษณะต่าง ๆ ทางธุรกิจไดอ้ ยา่ ง
กวา้ งขวาง ไดแ้ ก่

1) ปัญหาการตัดสินใจภายใต้ความไม่แน่นอนและความเส่ียง (decision under uncertainty and
risk) ปัญหาการตดั สินใจภายใตค้ วามไมแ่ น่นอนและความเสี่ยงน้ีจะเกิดข้ึนเมื่อผตู้ ดั สินใจเผชิญกบั ปัญหาที่มี
สภาวะแวดลอ้ มที่ไม่แน่นอน และตอ้ งทาการตดั สินใจโดยเลือกทางเลือกในการปฏิบตั ิท่ีดีท่ีสุด การตดั สินใจ
น้ีเรียกวา่ การตดั สินใจภายใตค้ วามไมแ่ น่นอน ส่วนกรณีที่ผตู้ ดั สินใจทราบความน่าจะเป็นที่จะเกิดเหตุการณ์
ต่าง ๆ เรียกวา่ การตดั สินใจภายใตค้ วามเสี่ยง

2) ปัญ หาการจัดสรร (allocation problem) ปั ญหาการจัดสรรจะเกิดข้ึนเม่ือทรัพยากรใน
การดาเนินงาน ได้แก่ วตั ถุดิบ เงินทุน แรงงาน ที่ดิน เครื่องมือ เครื่องจกั ร ตลอดจนความสามารถของ
พนกั งาน ฯลฯ มีจากดั ทรัพยากรเหลา่ น้นั เป็นสิ่งท่ีตอ้ งใชใ้ นงานหลาย ๆ อยา่ ง เช่น ในการผลิตสินคา้ ก และ
สินคา้ ข ตอ้ งใช้วตั ถุดิบอย่างเดียวกัน ใช้แรงงานกลุ่มเดียวกนั ใชเ้ คร่ืองจกั รเครื่องเดียวกนั เป็ นตน้ ปัญหา
ลกั ษณะน้ีจะมีทางเลือกในการตดั สินใจมากมาย ท้งั น้ี สามารถนาการวิเคราะห์เชิงปริมาณไปใชช้ ่วยกาหนด
ไดว้ า่ ควรใชท้ รัพยากรเหล่าน้นั อยา่ งไรจึงจะใหผ้ ลดีที่สุด

3) ปัญหาการกาหนดส่ วนผสม (Blending problem) ปัญหาการกาหนดส่วนผสมเป็ นปัญหา
เกี่ยวกบั การหาสัดส่วนท่ีเหมาะสมในการใชว้ ตั ถุดิบต่าง ๆ ในการผลิตสินคา้ ท่ีตอ้ งการ เช่น การผลิตอาหาร
สัตว์ มีวัตถุดิบที่จะใช้ในการผลิตได้หลายอย่าง บางอย่างก็ทดแทนกันได้โดยที่วตั ถุดิบเหล่าน้ันมี

8

ส่วนประกอบของสารอาหารท่ีตอ้ งการต่าง ๆ กนั และมีตน้ ทุนที่ต่างกนั การนาเทคนิคเชิงปริมาณเขา้ มาช่วย
จะสามารถกาหนดไดว้ า่ อาหารสัตวป์ ระเภทน้นั ๆ ควรใชว้ ตั ถดุ ิบอะไรบา้ ง เป็นสัดส่วนเทา่ ใด จึงจะมีตน้ ทุน
ในการผลิตท่ีต่าท่ีสุด เป็นตน้

4) ปัญหาการขนส่ ง (transportation problem) น้ีจะเกิดข้ึนในกรณีที่กิจการต้องการกาหนด
ปริมาณการส่งสินคา้ จากแหลง่ สินคา้ หลาย ๆ แหล่ง จากโรงงานไปยงั จุดหมายปลายทางถึงลกู คา้ หลาย ๆ ราย
เพอื่ ใหเ้ สียตน้ ทุนคา่ ขนส่งต่าที่สุด

5) ปัญหาการกาหนดงาน (assignment problem) ปัญหาการกาหนดงาน จะเกิดข้ึนในกรณีที่มี
พนักงานหลายคน และมีงานท่ีต้องการมอบหมายให้ทาหลายงาน การวิเคราะห์เชิงปริมาณจะช่วยใน
การแกป้ ัญหาวา่ ควรมอบหมายใหพ้ นกั งานคนใดรับผดิ ชอบงานใดจึงจะเหมาะสมท่ีสุด

6) ปัญหาการควบคุมพัสดุคงคลัง (Inventory control problem) พสั ดุคงคลงั เป็ นสินทรัพยอ์ ย่าง
หน่ึงที่กิจการต้องจดั หาไวเ้ พ่ือสนองความตอ้ งการในอนาคต ได้แก่ วตั ถุดิบ สินคา้ ระหว่างผลิต อะไหล่
สินคา้ สาเร็จรูป วสั ดุอุปกรณ์ต่าง ๆ ซ่ึงถา้ จดั ไวม้ ากเกินไปก็จะทาใหเ้ สียดอกเบ้ีย เงินลงทนุ และเสียค่าใชจ้ ่าย
ในการเก็บรักษาสินคา้ แต่ถา้ จดั หาไวน้ ้อยเกินไปไม่เพียงพอต่อความตอ้ งการก็จะเกิดความเสียหายข้ึนได้
เช่น ของไม่พอขาย ไม่พอผลิต เป็ นต้น ดังน้ันปัญหาหลกั ในเร่ืองพสั ดุคงคลงั จึงเกี่ยวขอ้ งกบั การกาหนด
ปริมาณการส่ังซ้ือหรือส่ังผลิตสินคา้ เวลาในการสั่งซ้ือหรือส่ังผลิตปริมาณสินคา้ ที่จะเก็บสต็อก ตลอดจน
เร่ืองการตดั สินใจในกรณีมีขอ้ เสนอดา้ นราคาจากส่วนลดการปริมาณสง่ั ซ้ือ

7) ปัญหาการวิเคราะห์ข่ายงาน (network analysis) คาว่า ข่ายงาน ในที่น้ีอาจจะหมายถึงกลุ่มของ
กิจกรรม หรืองาน ท่ีมีความสัมพนั ธก์ นั ตามลาดบั เวลาหรือระยะทาง หรือท้งั สองกรณี เราใชข้ ่ายงานแสดงถึง
การไหลของเหลวในท่อ เช่น การส่งน้ามนั แสดงการติดตอ่ สื่อสารทางสาย เช่น การโทรศพั ท์ แสดงเส้นทาง
ที่เป็ นไปไดจ้ ากจุดเริ่มตน้ จุดหน่ึงไปยงั จุดหมายปลายทางจุดหน่ึง หรืออาจหมายถึงความสัมพนั ธ์ระหว่าง
การทากิจกรรมต่าง ๆ หรืองานต่าง ๆ ที่ประกอบกันเป็ นโครงการ (project) ปัญหาที่นาการวิเคราะห์
เชิงปริมาณไปใชอ้ ยา่ งแพร่หลายก็คือการวางแผนและควบคุมโครงการที่เรียกวา่ เทคนิคการประเมินผลและ
ทบทวนโครงการเพิร์ต (Program Evaluation and Review Technique: PERT) และระเบียบวิธีวิถีวิกฤต
ซีพเี อม็ (Critical Path Method: CPM)

9

1.5 การใช้โปรแกรมคอมพวิ เตอร์กบั การวเิ คราะห์เชิงปริมาณทางธุรกจิ

ปัญหาเกิดข้ึนทางธุรกิจน้ันส่วนใหญ่แลว้ จะมีความยุ่งยาก ซับซ้อน และมีตวั แปรหรือปัจจยั ต่าง ๆ
เขา้ มาเกี่ยวขอ้ งมากมาย ทาให้ตวั แปรแบบเชิงปริมาณท่ีสร้างข้นึ แทนปัญหาดงั กล่าวมีขนาดใหญ่กวา่ ท่ีผเู้ รียน
จะได้พบในการทาบทฝึ กหัดในช้ันเรียนและเกินความสามารถของผูต้ ดั สินใจที่จะทาการคานวณเองได้
จึงไดม้ ีผพู้ ฒั นาโปรแกรมคอมพิวเตอร์เพ่ือช่วยในการคานวณข้นึ มากมาย ทาใหล้ ดภาระในการคานวณลงไป
ได้มาก ท้ังยงั เป็ นการกระตุน้ ให้มีการนาเคร่ืองมือด้านเทคนิคเชิงปริมาณมาใช้ในวงกวา้ งข้ึน เน่ืองจาก
สามารถทาการคานวณไดอ้ ย่างสะดวกรวดเร็วให้ผลลพั ธ์ที่ถูกตอ้ ง แม่นยา ทนั ต่อเหตุการณ์และสามารถนา
ผลลพั ธ์ท่ีไดไ้ ปทาการวิเคราะห์ท่ีละเอียดลึกซ้ึงยิ่งข้ึน เพื่อช่วยเพ่ิมประสิทธิภาพในการวางแผนการตดั สินใจ
รวมท้งั การเจรจาตอ่ รอง

ตวั อยา่ งโปรแกรมสาเร็จรูปท่ีมีผูพ้ ฒั นาข้ึนไดแ้ ก่ LINDO, QM for Window, Management Scientist,
Microsoft Office Project Professional รวมท้งั การใช้ Excel Solver เป็นตน้

1) โปรแกรม LINDO (Linear Interactive Discrete Optimizer) เป็ น Optimization Software ที่ใช้
แกป้ ัญหาโปรแกรมเชิงเส้นตรง ซ่ึงมีการพฒั นาอยา่ งตอ่ เนื่องมาต้งั แต่ปี ค.ศ. 1979 โดยไลนสั ชราจ (Linus E.
Schrage) แห่งมหาวทิ ยาลยั ชิคาโก ประเทศสหรัฐอเมริกา จนกระทง่ั ในปี ค.ศ.2001 บริษทั Lindo System Inc.
ไดเ้ สนอ LINDO API (LINDO Application Programming Interface) ที่คานวณ ไดร้ วดเร็ว มีลกั ษณะพิเศษที่
จะรองรับการใช้งานด้านต่าง ๆ ให้ง่ายข้ึน ไม่ว่าจะเป็ นการป้อนข้อมูล การแก้ไขข้อมูล การแก้ปัญหา
การแสดงผลลพั ธ์ การจดั การแฟ้มขอ้ มูล และการแสดงการวิเคราะห์ความไวต่อการเปลี่ยนแปลงต่าง ๆ
นอกจากน้นั ยงั ใชโ้ ปรแกรม LINDO ในการแกป้ ัญหากาหนดการเชิงเส้นที่มีขนาดใหญไ่ ดอ้ ีกดว้ ย

2) โปรแกรม QM for Windows หรือโปรแกรม Win QM พฒั นาโดย ศาสตราจารยโ์ ฮวาร์ด เวสส์
(Professor Howard Weiss) แห่งมหาวิทยาลัยเท็มเปิ ล (Temple University) ประเทศสหรัฐอเมริกา เป็ น
โปรแกรมท่ีมีการพฒั นาให้มีประสิทธิภาพดีข้ึนเร่ือย ๆ มีลกั ษณะเป็น menu-driven software ท่ีมีเมนูใหเ้ ลือก
(pull-down menu) ทาให้ง่ายต่อการใช้งาน นอกจากน้ัน ยงั มีโปรแกรม Excel QM ในลักษณะแผ่นตาราง
ทาการ (spreadsheet) ซ่ึงสร้างสูตรการคานวณไวใ้ หเ้ รียบร้อยแลว้ โดยที่ผใู้ ชโ้ ปรแกรมสามารถดูสูตรท่ีใชใ้ น
การคานวณได้ ซ่ึงต่างกบั โปรแกรมสาเร็จรูปอ่ืน ๆ ที่จะไม่ทราบวา่ มีการคานวณอย่างไร โปรแกรม QM for
Windows ประกอบดว้ ยมอดูล (module) ย่อย ๆ ที่เป็ นตวั แบบเชิงปริมาณ 19 ตวั แบบ เรียงตามลาดบั อกั ษร
ปัจจุบนั เป็นเวอร์ชน่ั 5.2 สามารถดาวน์โหลดไดจ้ าก https://softdeluxe.com/QM-For-Windows

10

3) โปรแกรม Management Scientist เป็นโปรแกรมสาเร็จรูปท่ีใชช้ ่วยในการคานวณเพื่อแกป้ ัญหา
ต่างๆ ในศาสตร์ดา้ นวทิ ยาการจดั การ (management science) ปัจจุบนั เป็นเวอร์ชนั 6.0 ใชก้ บั Windows 95, 98
ประกอบดว้ ย 12 มอดูล เหมาะสาหรับการแกป้ ัญหาท่ีมีขนาดไม่ใหญม่ ากนกั

4) โปรแกรม Microsoft Office Project Professional เป็ นโปรแกรมที่มีประสิทธิภาพอย่างยิ่ง
สาหรับการบริหารโครงการ ช่วยในการวางแผนและควบคุมการกาหนดเวลาและทรัพยากรของโครงการ
รวมท้งั ติดตามความกา้ วหน้าของงานโครงการไดอ้ ย่างใกลช้ ิดสามารถแสดงขอ้ มูล และรายงานต่าง ๆ ได้
อยา่ งละเอียด

5) โปรแกรม Excel Spreadsheet การใช้โปรแกรม Excel Spreadsheet น้ันมีข้อได้เปรี ยบกว่า
โปรแกรมสาเร็จรูปต่าง ๆ ที่กล่าวมาแลว้ คือ ผูใ้ ช้มีอิสระในการสร้างสูตรการคานวณมากกว่า สามารถ
กาหนดรูปแบบการนาเขา้ ขอ้ มูล ออกแบบลกั ษณะการนาเสนอขอ้ มูล กาหนดหรือบรรจุรายละเอียดต่าง ๆ
ตามที่ตอ้ งการได้ ในตาราเล่มน้ีจะนาเสนอผลลัพธ์จากโปรแกรม Excel Spreadsheet ในบางตวั แบบเพื่อ
เปรียบเทียบกบั โปรแกรมสาเร็จรูปอื่นๆ

1.6 ข้อดขี ้อเสียของการวเิ คราะห์เชิงปริมาณ

การแกป้ ัญหาที่ไดม้ าจากการวิเคราะห์เชิงปริมาณจะตอ้ งไดผ้ ลลพั ธห์ รือทางแกป้ ัญหาท่ีใชง้ านไดจ้ ริง
แต่ถา้ หากใชง้ านไดจ้ ริงแตม่ ีตน้ ทุนสูงกวา่ การไม่แกป้ ัญหาซ่ึงจะนบั ว่าเป็นทางแกป้ ัญหาท่ีดีไมไ่ ด้ ดงั น้นั ตอ้ ง
คานึงถึงลกั ษณะต่อไปน้ีในการการวเิ คราะห์เชิงปริมาณในทางแกป้ ัญหา

1) ทางแกป้ ัญหาจะตอ้ งสอดคลอ้ งกบั เง่ือนไขหรือขอ้ จากดั ของปัญหาทกุ ประการ กลไกในทาง
แกป้ ัญหาตอ้ งสามารถทางานไดภ้ ายใตส้ ถานการณ์อนั เป็นปัญหาน้นั

2) ทางแกป้ ัญหาตอ้ งเช่ือถือได้ นนั่ คอื ใชไ้ ดท้ กุ คร้ังที่สถานการณ์เป็นอยา่ งเดียวกนั
3) ทางแกป้ ัญหาตอ้ งประหยดั ตน้ ทุนใหแ้ ก่ผใู้ ช้
4) ทางแกป้ ัญหาจะตอ้ งมีพลงั ในการดึงเอาการสนบั สนุนจากนกั การจดั การ ดึงเอาความร่วมมือ
ร่วมใจจากบุคลากรที่จะเป็นผลู้ งมือใชแ้ กป้ ัญหา

ถึงแมว้ า่ การวิเคราะห์เชิงปริมาณ จะนาไปใชป้ ระโยชน์ไดแ้ ต่ในโลกน้ีไม่มีสิ่งใดท่ีดีสมบูรณ์แบบ
การวเิ คราะหเ์ ชิงปริมาณก็เช่นกนั มีท้งั ขอ้ ดีขอ้ เสียท่ีควรทราบและตอ้ งระมดั ระวงั ในการนาไปใชด้ งั น้ี

ข้อดี
1) สามารถใชต้ วั แบบแสดงลกั ษณะของปัญหา ช้ีถึงขอ้ มลู ที่จาเป็นมาประมวลผลใหเ้ ป็นสารสนเทศ
เพอ่ื การพิจารณาประกอบการตดั สินใจ

11

2) สามารถตรวจสอบสถานการณ์ ทดลองปรับเปลี่ยนขอ้ จากดั ภายใตก้ รอบการตดั สินใจน้นั ๆ และ
สามารถดูไดว้ า่ ถา้ ขอ้ จากดั เปลี่ยนไปจะเกิดผลอย่างไรโดยที่การทดลองน้นั จะไมท่ าใหเ้ กิดความเสียหายหรือ
ตน้ ทุนสูง

3) ตวั แบบเชิงปริมาณทาใหม้ ีความเป็นไปไดใ้ นการแกป้ ัญหาขนาดใหญ่และซบั ซอ้ น
4) การใชต้ วั แบบเชิงปริมาณทาใหผ้ บู้ ริหารหรือผทู้ ่ีเก่ียวขอ้ งตอ้ งเขา้ ใจปัญหาท่ีเกิดข้ึนอยา่ งถอ่ งแท้
รวมท้งั เป้าหมายในการแกป้ ัญหา และมีการดาเนินการแกไ้ ขอยา่ งเป็นระบบ
ข้อเสีย
1) ขอ้ มูลที่ใชต้ วั แบบตอ้ งมีเพียงพอ ดงั น้นั การเกบ็ ขอ้ มูล ตลอดจนการสร้างตวั แบบ การหาผลลพั ธ์
และการทดสอบตวั แบบอาจจะใชเ้ วลาและค่าใชจ้ ่ายสูง
2) เน่ืองจากเป็นตวั แบบคณิตศาสตร์ ดงั น้นั ขอ้ มูลต่าง ๆ ท่ีใชจ้ ะตอ้ งสามารถแสดงเป็นตวั เลขได้
และขอ้ มูลอ่ืนใดท่ีไม่ใช่ตวั เลขอาจจะไม่ไดใ้ ห้ความสาคญั มากนัก ในขณะท่ีบางปัญหามีลกั ษณะขอ้ มูล
เชิงคณุ ภาพ ทาใหต้ วั แบบท่ีใชไ้ มอ่ าจแสดงลกั ษณะของปัญหาไดอ้ ยา่ งตรงประเดน็
3) สมมติฐานของตวั แบบต่าง ๆ ทาใหล้ ดความซบั ซอ้ นหรือลดความไม่แน่นอนของปัญหา จึงดู
เหมือนวา่ ตวั แบบมองขา้ มบางสิ่งที่เกิดข้นึ ในปัญหาจริง
4) ในโลกแห่งความเป็นจริงยงั มีปัญหาอีกมากมายท่ีไมส่ ามารถแกไ้ ดด้ ว้ ยการวเิ คราะห์เชิงปริมาณ

1.7 สรุป

การวิเคราะห์เชิงปริมาณเป็นวธิ ีการทางวทิ ยาศาสตร์ที่ช่วยในการแกป้ ัญหาทางธุรกิจในทกุ ๆ ดา้ น
อย่างมีหลักเกณฑ์ และเป็ นระบบโดยใช้ตัวแบบทางคณิตศาสตร์ต่าง ๆ กระบวนการวิเคราะห์ธุรกิจ
เชิงปริมาณ ประกอบดว้ ยข้นั ตอน 7 ข้นั ตอน คือ การแจกแจงปัญหา การสร้างตวั แบบ การรวบรวมขอ้ มูล
การหาผลลพั ธ์ การทดสอบผลลพั ธ์ การวิเคราะห์ผลลพั ธ์ และการนาผลลพั ธ์ไปใช้ ถึงแมว้ ่าเทคนิคดา้ น
การวิเคราะห์เชิงปริมาณจะไดน้ าไปใชอ้ ย่างกวา้ งขวาง และประสบผลสาเร็จในองคก์ ารต่าง ๆ ท้งั ภาครัฐบาล
และเอกชน แต่มีกรณีท่ีนาไปแลว้ ประสบความลม้ เหลวก็มีมากเช่นกนั ซ่ึงสาเหตุของความลม้ เหลวอาจสรุป
ไดด้ งั น้ี

1) ความบกพร่องในการระบุปัญหา
2) ตอ้ งการใชเ้ วลาในการดาเนินงานข้นั ตอนต่าง ๆ มากจนกว่าจะไดผ้ ลลพั ธ์ บางคร้ังจึงแกป้ ัญหา

ไดไ้ ม่ทนั การ
3) มีค่าจ่ายที่สูง
4) พฤติกรรมของผเู้ ก่ียวขอ้ งที่มีการตอ่ ตา้ นการเปล่ียนแปลง

12

5) มีตวั แบบบางกรณีเนน้ ทฤษฎีมากเกินไปจนไมส่ นใจการนาไปใชจ้ ริง
แต่ปัจจุบนั วิวฒั นาการทางคอมพิวเตอร์ไดก้ า้ วหนา้ ไปอยา่ งรวดเร็วไดม้ ีผพู้ ฒั นาโปรแกรมสาเร็จรูป
ข้ึนเพื่อช่วยในการคานวณทาให้ลดเวลาและค่าใช้จ่ายในด้านน้ีได้มาก ดังน้ันถา้ ผูบ้ ริหารหรือผูท้ ่ีจะเป็ น
ผูบ้ ริหารในอนาคตได้ศึกษาเกี่ยวกับเทคนิคการวิเคราะห์เชิงปริมาณต่าง ๆ ก็จะช่วยเสริมสร้างความรู้
ความเข้าใจในด้านหลกั เกณฑ์ วิธีการ การวิเคราะห์ ตลอดจนการนาเทคนิคเหล่าน้ีไปใช้แก้ปัญหาทาง
การบริหารงานในโอกาสตอ่ ไปไดด้ ียง่ิ ข้ึนถึงแมว้ า่ เทคนิคดา้ นการวิเคราะห์เชิงปริมาณจะไดม้ ีการนาไปใชก้ นั
อย่างกวา้ งขวางและประสบผลสาเร็จ ซ่ึงมีท้งั ขอ้ ดีและขอ้ เสียที่ควรพิจารณาในการนาไปใชใ้ นทางปฏิบตั ิยงั
จาเป็นตอ้ งคานึงถึงปัจจยั เชิงคณุ ภาพอื่น ๆ อีกดว้ ย แต่กรณีที่นาไปแลว้ ประสบความลม้ เหลวกม็ ีมาก
ในประเทศไทยธุรกิจส่วนใหญ่เป็ นธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็ก ซ่ึงมีขอ้ จากดั ด้านเงินทุน เวลา
บุคลากร และเครื่องมือที่ใช้ในการวิเคราะห์เชิงปริมาณ มีความรู้ ความเขา้ ใจของผูบ้ ริหารจากัด รวมถึง
การบริหารงานมกั ไมม่ ีการวางแผนระยะยาว ทาให้ไมส่ ามารถนาเอาการวเิ คราะห์เชิงปริมาณไปใชไ้ ดม้ ากนกั
แต่ขอ้ จากดั เหล่าน้ีจะไม่เกิดข้ึนเลยหากผูบ้ ริหารเห็นความสาคญั และประโยชน์ของการวิเคราะห์เชิงปริมาณ
เนื่องจากปัจจุบนั มีการเจริญเติบโตข้ึนอย่างรวดเร็ว หากผูบ้ ริหารมีความรู้และเห็นความสาคญั ของเทคนิค
การวิเคราะห์เชิงปริมาณว่าสามารถช่วยแกป้ ัญหาได้ เทคนิคการวิเคราะห์เชิงปริมาณจะทาให้เจา้ ของธุรกิจ
สามารถวางแผนเพ่ืองรองรับการเปลี่ยนแปลงกบั ภาวะเศรษฐกิจท่ีมีการเปลี่ยนแปลงอยา่ งรวดเร็ว ไดถ้ ูกตอ้ ง
และแมน่ ยายง่ิ ข้ึน

13

แบบฝึ กหดั ท้ายบท

1. จงอธิบายความหมายโดยสรุปของการวิเคราะห์เชิงปริมาณ
2. เทคนิคการวิเคราะห์เชิงปริมาณมีววิ ฒั นาการมาจากศาสตร์ใด
3. นกั วทิ ยาศาสตร์ทา่ นใดที่เป็นผรู้ ิเร่ิมหลกั การวิเคราะห์เชิงปริมาณ
4. เฮนร่ี แกนต์ (Henry L. Gantt) มีความสาคญั ต่อการวิเคราะหเ์ ชิงปริมาณอยา่ งไร
5. จงอธิบายข้นั ตอนของการวิเคราะห์เชิงปริมาณอยา่ งละเอียด
6. ข้นั ตอนใดที่เป็นหวั ใจสาคญั ที่สุดในกระบวนการวเิ คราะห์เชิงปริมาณ เพราะเหตุใด
7. จงยกตวั อยา่ งพร้อมอธิบายการนาวิธีการวิเคราะหเ์ ชิงปริมาณไปใชเ้ พือ่ การตดั สินใจกบั ปัญหา

ทางธุรกิจ จานวน 5 ตวั อยา่ ง
8. จงยกตวั อยา่ งพร้อมอธิบายจุดเด่นของโปรแกรมสาเร็จท่ีใชแ้ กป้ ัญหาเชิงปริมาณทางธุรกิจ

อยา่ งนอ้ ย 3 โปรแกรม
9. ขอ้ ดีขอ้ เสียของการวเิ คราะห์เชิงปริมาณนอกจากท่ีไดม้ าแลว้ ในบทน้ี นกั ศึกษาคิดวา่ มีอะไรอีก

หรือไม่ใหเ้ หตผุ ลประกอบ
10. ท่านมีความคิดเห็นเกี่ยวกบั เทคนิคการวิเคราะห์เชิงปริมาณ มีความจาเป็นตอ่ การบริหารจดั การในการ

ทางานหรือการประกอบธุรกิจ หรือไม่

14