Page 84 - องค์การและการจัดการและการจัดการทรัพยากรมนุษย์
P. 84
3-20 องค์การแ ละการจัดการ แ ละการจ ัดการท รัพยากรมนุษย์
เช่น สำนักงานคณะก รรมการพัฒนาการเศรษฐกิจและสังคมแห่งช าติ สำนักงานวิจัยเพื่อการพ ัฒนาป ระเทศไทย และ
วารสารด้านเศรษฐกิจแ ละการค้า เป็นต้น
3. การค าดค ะเนเกีย่ วก บั ก ารเปลีย่ นแปลงข องเทคโนโลยี ซึง่ เปน็ การท ำนายพ ยากรณเ์ กีย่ วก บั ว ทิ ยาการ
และเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่จะได้รับพัฒนาขึ้นในสาขาที่องค์การดำเนินการอยู่ การพยากรณ์ลักษณะนี้เป็นสิ่งจำเป็น
และยอมรับกันมากในปัจจุบันเพราะวิทยาการและเทคโนโลยีใหม่ๆ ได้เกิดมีขึ้นอย่างรวดเร็ว โดยเฉพาะทางด้าน
คอมพิวเตอร์ ด้านอ ินเทอร์เน็ต และพ าณิชย์อิเล็กทรอนิกส์ และเทคโนโลยีช ีวภาพจนท ำให้ผ ลิตภัณฑ์ห รือเครื่องจักร
อุปกรณ์บางอ ย่างล ้าส มัยได้ในเวลาอันร วดเร็ว
4. การคาดคะเนเกี่ยวกับการแข่งขัน ซึ่งนับวันจะมีความสำคัญมากขึ้นอันเนื่องมาจากการแข่งขัน
จะไม่มีขีดวงจำกัดแต่เพียงจากในประเทศเท่านั้น แต่อาจจะมาจากภายนอกประเทศได้ในทุกขณะ ซึ่งเป็นผลมาจาก
แนวโน้มการพัฒนาส ู่ร ะบบการค้าเสรีทั่วโลกซ ึ่งก ำลังด ำเนินอ ยู่ในป ัจจุบัน
เทคนิคข องก ารค าดคะเน ในขั้นของก ารคาดคะเนซ ึ่งเป็นการพ ยากรณ์เหตุการณ์ในอนาคตโดยอ าศัยข้อมูล
จากอ ดีตแ ละปัจจุบัน อาจใช้เทคนิคของการค าดค ะเนได้หลายว ิธีด ้วยกัน เช่น
1. การเก็บร วบรวมค วามค ิดเห็น เป็นว ิธกี ารง ่ายๆ ซึ่งอ าจท ำไดโ้ดยอ าศัยค วามค ิดเห็นข องผ ูเ้ชี่ยวชาญ
สาขาต่างๆ ซึ่งมีประสบการณ์มาอย่างดีในอดีตในการพยากรณ์เหตุการณ์ในอนาคต วิธีนี้มีพื้นฐานมาจากการเชื่อว่า
ความคิดเห็นของหลายคนย่อมดีกว่าคนเดียว อย่างไรก็ดี วิธีนี้อ าจทำได้แต่เฉพาะในสภาวะแวดล้อมที่ค งที่หรือไม่มี
การเปลี่ยนแปลงบ่อยนักเท่านั้น
2. การสำรวจต ลาด ซึ่งเป็นวิธีที่ใช้กันมากในก ารพยากรณ์ย อดข ายของสินค้าที่จะอ อกวางต ลาดใหม่
ซึ่งผลของก ารสำรวจด ้วยว ิธีนี้ก็เป็นท ี่เชื่อถ ือได้เมื่อได้มีการท ำ การสุ่มตัวอย่างแ บบแรนดอม (random sampling)
โดยการส่งแบบสอบถามหรือท ดลองวางขายในตลาด
3. การถัวเฉลี่ย (Moving Average) ซึ่งเป็นวิธีการคาดคะเนโดยวิธีการคำนวณ โดยนำยอดขายของ
แต่ละเดอื นจ นค รบต ามจ ำนวนข องเดอื นท ีต่ ้องการใชเ้ พื่อก ารถ ัวเฉลี่ยม าบว กก ันแ ลว้ ห ารด ้วยจ ำนวนเดอื นท ั้งหมด เช่น
เมื่อใช้จำนวน 3 เดือนส ำหรับการหาค่าถัวเฉลี่ย และใน 3 เดือนนั้นมียอดขายเดือนแรกถึงเดือนที่สามต ามล ำดับคือ
2,000 1,000 แ ละ 3,000 ก็นำยอดขายของทั้ง 3 เดือนมาบวกก ันแล้วหารด ้วย 3 คือ 2,000 + 1,000 + 3,000 =
6,000 ö 3 = 2,000 ตัวเลข 2,000 นี้จ ะเป็นต ัวเลขพ ยากรณ์ข องยอดขายเดือนที่ 4 สมมติย อดขายข องเดือนท ี่ 4 ออก
มาเป็น 1,400 การค ำนวณห าค ่าถ ัวเฉลี่ยข องเดือนท ี่ 5 ก็อ าจท ำได้โดยก ารนำย อดข ายแ รกอ อกไป และน ำย อดข ายข อง
เดือนท ี่ 4 เข้าม าคำนวณแทน ก็จะได้ 1,000 + 3,000 + 1,400 = 5,400 ö 3 = 1,800 ตัวเลขที่ได้ก็คือการพ ยากรณ์
ของย อดข ายเดือนท ี่ 5 การคำนวณย อดข ายข องเดือนถ ัดไปท ำด ้วยว ิธีเดียวกัน คือตัดย อดข ายข องเดือนแ รกอ อกแ ล้ว
ใช้ย อดข ายข องเดือนส ุดท้ายเข้ามาแทน
4. การว ิเคราะห์อ นุกรมเวลา (Time-series analysis) วิธีการพยากรณ์ว ิธีหนึ่งในเทคนิคของ Time-
series analysis เป็นวิธีห นึ่งท ี่ใช้เป็นเทคนิคในก ารว างแผนก ลยุทธ์ ซึ่งจ ะม ีก ารค าดท ำนายยอดข ายโดยก ารนำตัวเลข
ของยอดขายของเดือนต่างๆ มาพล็อตลงบนแกนที่แสดงเวลาเพื่อหาแนวโน้มของยอดขายภายในอนาคตว่าจะเป็น
อยา่ งไร ดงั ภ าพท ี่ 3.7 จะเหน็ ไดว้ า่ เราส ามารถท จี่ ะท ราบแ นวโนม้ ข องย อดข ายไดใ้ นร ะยะย าว หรอื ท ราบก ารเปลีย่ นแปลง
ของยอดข ายต ามฤดูกาลได้เมื่อพ ล็อตตัวเลขลงไปบ นก ราฟเป็นระยะเวลาพ อสมควร
ลิขสิทธิข์ องมหาวทิ ยาลยั สุโขทัยธรรมาธิราช
