การตัดสินใจในปัญหาที่ซับซ้อน “ดีขึ้น” ได้ด้วยการวิจัยดำเนินงาน (Operations Research : OR)

ในธุรกิจโลกปัจจุบันที่การแข่งขันทวีความรุนแรง ความต้องการของลูกค้ามีหลากหลายและเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว ในปัญหาที่ซับซ้อน การตัดสินใจที่เฉียบคมรอบคอบเหมาะสมเป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ การวิจัยดำเนินงานเป็นสาขาวิชาการที่ประยุกต์ใช้ระเบียบวิธีวิเคราะห์ขั้นสูงมาใช้ช่วยในการตัดสินใจ เมื่อนำหลักการวิจัยดำเนินงานไปใช้ เช่น เริ่มต้นจากวิเคราะห์ข้อมูล นำไปสร้างตัวแบบทางคณิตศาสตร์พร้อมทั้งหาคำตอบโดยอาจใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วย จะทำให้สามารถวิเคราะห์ผลตอบแทนของแต่ละทางเลือก และนำไปช่วยตัดสินใจได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น ทำให้ความเสี่ยงลดลง สามารถพัฒนาระบบการดำเนินงานให้ดีขึ้น และนำไปสู่การประเมินหาทางเลือกที่ดีที่สุด จากชื่อ การวิจัยดำเนินงาน หรือ Operations Research ก็คือ “research on operations” วิจัย (research) ว่าทำอย่างไรถึงจะดำเนินงาน (operations) ให้ดีขึ้นหรือมีประสิทธิภาพที่สุด เป็นการประยุกต์ใช้ระเบียบวิธีวิจัยเชิงปริมาณ เพื่อให้ได้การตัดสินใจที่ดีขึ้น หรือโดยย่ออย่างที่เคยมีการทำแคมเปญ OR: The Science of Better

การวิจัยดำเนินงานเริ่มต้นขึ้นในช่วงสงครามโลกครั้งที่สอง เพื่อช่วยในการวางแผนการจัดส่งกำลังและการใช้งานทรัพยากรให้มีประสิทธิภาพสูงสุด ในปัจจุบัน OR สามารถนำไปใช้ได้ในวงกว้างสำหรับทุกภาคส่วนขององค์กรทั้งภาครัฐ เอกชน ตัวอย่างปัญหาที่ OR ถูกนำไปประยุกต์ใช้ เช่น

• การวางแผนการผลิตเพื่อให้ใช้ทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัดให้เกิดความคุ้มค่ามากที่สุด โดยมีการประยุกต์ใช้ตัวแบบ optimization เพื่อหาวิธีการทำให้ต้นทุนต่ำที่สุด หรือกำไรสูงสุด ภายใต้ข้อจำกัดหลากหลาย เช่น มีปริมาณสินค้าเพียงพอกับความต้องการของลูกค้า ข้อจำกัดด้านชั่วโมงแรงงาน ทั้งชั่วโมงทำงานปกติ ค่าล่วงเวลา วัตถุดิบที่มี กำลังการผลิตของเครื่องจักรเป็นต้น

• การบริหารจัดการการขนส่งและการกระจายสินค้า การจัดเส้นทางการเพื่อให้ได้ระยะทางหรือเวลาในการขนส่งที่สั้นที่สุด ภายใต้ข้อจำกัดเช่น เวลารับส่งที่กำหนดตายตัวโดยลูกค้า ความจุของรถบรรทุก จำนวนรถที่มี สภาพถนนและปัญหาการจราจร การเปลี่ยนถ่ายระหว่างโหมดการขนส่งที่แตกต่างกัน

• การวิเคราะห์ออกแบบหาตำแหน่งที่ตั้ง เช่นควรตั้งศูนย์กระจายสินค้าที่ใดบ้างเพื่อให้ครอบคลุมทุกพื้นที่การให้บริการ หากมีทรัพยากรจำกัดเช่นด้านงบประมาณ ควรตั้งศูนย์บริการเท่าใดจึงจะให้บริการลูกค้าได้มากที่สุด

• การหาปริมาณสินค้าคงคลังที่เหมาะสม หากเก็บสินค้าคงคลังน้อยเกินไป ลูกค้าอาจต้องรอสินค้า หรืออาจเสียโอกาสในการขาย ระดับการให้บริการไม่เป็นที่น่าพอใจ แต่ในทางกลับกันหากมีสินค้าคงคลังมากเกินไป ต้นทุนก็มาจมที่สินค้าคงคลัง ซึ่งอาจตกรุ่นหรือเสื่อมสภาพ และยังมีต้องมีค่าจัดเก็บที่เพิ่มมากขึ้น บริษัทควรมีสินค้าคงคลังเท่าใดจึงจะเหมาะสมมีต้นทุนรวมต่ำสุด ทั้งค่าใช้จ่ายในการสั่งซื้อ และค่าใช้จ่ายในการจัดเก็บรักษา ควรมีสินค้าปลอดภัยเท่าใดหากปริมาณความต้องการสินค้าไม่แน่นอน

• การควบคุมคุณภาพโดยใช้หลักการทางสถิติเชิงอุตสาหกรรม (industrial statistics) เข้ามาช่วย รวมไปถึงการออกแบบการทดลอง เพื่อให้ได้พารามิเตอร์ เช่น แนวทางการรักษา หรือปัจจัยนำเข้าต่างๆ ที่เหมาะสมที่สุด และลดต้นทุนในการทำการทดลอง

• การจัดตารางการผลิตสำหรับเครื่องจักรในอุตสาหกรรม การจัดตารางหรือจัดสรรพนักงานในธุรกิจบริการเพื่อให้สามารถรักษาระดับการให้บริการลูกค้า โดยอาจมีนำตัวแบบแถวคอยมาใช้ เพื่อวิเคราะห์หาเวลารอคอยเฉลี่ย ความยาวเฉลี่ยของแถวคอย สัดส่วนของพนักงานที่ว่างงาน รูปแบบแถวคอยที่เหมาะสม เป็นต้น

• การพยากรณ์ การวิเคราะห์ข้อมูลและการพยากรณ์มักเป็นจุดเริ่มต้นของการวางแผนตัดสินใจทางธุรกิจไม่ว่าจะเป็นแผนกลยุทธ์หรือแผนการตลาด การพยากรณ์ทำให้ทราบถึงแนวโน้ม สามารถคาดการณ์ผลกระทบจากสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไป ปัจจุบันข้อมูลมีมากมาย จึงจำเป็นต้องมีการทำเหมืองข้อมูล (data mining) จะหาข้อสรุปที่เป็นประโยชน์จากข้อมูล หรือวิเคราะห์ Big Data หาความสัมพันธ์และข้อมูลเชิงลึก เป็นสิ่งที่ขาดไม่ได้ในการสร้างตัวแบบการตัดสินใจ Analytics และ OR จึงมีความสัมพันธ์กันอย่างลึกซึ้ง

• การวางแผนการเงิน เช่น การจัดการพอร์ตการลงทุน การวิเคราะห์ความเสี่ยง มีการใช้ตัวแบบการจำลอง (simulation) และทฤษฎีความน่าจะเป็นเพื่อช่วยในการตัดสินใจเมื่อมีความไม่แน่นอน เช่น หากผลตอบแทนสูงมักมีความเสี่ยงสูงตามไปด้วย ควรจัดพอร์ตการลงทุนอย่างไรเพื่อให้ความเสี่ยงต่ำสุดและให้ผลตอบแทนอยู่ในเกณฑ์ที่ต้องการ

• การตั้งราคาที่เหมาะสม และการจัดการรายได้ เพื่อให้เกิดกำไรที่สูงสุด เช่น ในการตั้งราคา หากตั้งราคาสูง ข้อดีคือได้กำไรต่อหน่วยสูง แต่ก็มีข้อเสียคือจำนวนลูกค้าที่สนใจซื้อก็น้อยลง ในทางกลับกัน หากตั้งราคาต่ำเกิน ก็ได้คนสนใจมากขึ้นแต่รายได้ก็อาจไม่คุ้มกับต้นทุนการผลิต ราคาที่เหมาะสมที่สุดควรเป็นเท่าใด ปัญหานี้ยิ่งซับซ้อนขึ้นเมื่อมีคู่แข่งหลายราย มีสินค้าหรือบริการที่ต้องการตั้งราคามากร่วมหมื่นหรือแสนรายการ ยิ่งไปกว่านั้นยังมักเริ่มต้นด้วยการแบ่งกลุ่มลูกค้า การวางแผนการตลาดที่เหมาะสม โดยเฉพาะทางสื่อ online, website และ social media

• การบริหาร/จัดการโครงการ เพื่อให้งานเสร็จทันตามกำหนดเวลา หรือให้ล่าช้าน้อยที่สุด ควรทำงานใดก่อนหลังหรือพร้อมกัน ขั้นตอนใดบ้างที่สำคัญมากหากล่าช้าจะมีผลกระทบต่อเวลาแล้วเสร็จของทั้งโครงการ หากมีบางขั้นตอนที่ไม่ต้องการแรงงานมากนัก ควรโยกย้ายแรงงานไปทำงานในขั้นตอนใดจึงจะช่วยให้โอกาสล่าช้าน้อยลง

• การวางแผนนโยบายภาครัฐและสาธารณประโยชน์ เช่น การจัดการโลจิสติกส์สีเขียวเพื่อความยั่งยืนของทรัพยากรและใช้พลังงานอย่างมีประสิทธิภาพ การสร้างตัวแบบการจำลองการแพร่ของโรคระบาดเพื่อเตรียมพร้อมของสาธารณสุขหากมี outbreak เช่น SARS ในปี 2002-2003 หรือไข้หวัดนก การวางแผนจัดการภัยพิบัติ เช่น ในปี 2015 เหตุการณ์แผ่นดินไหวที่ Nepal ได้มีการนำ OR มาใช้ช่วยวางแผนการให้ความช่วยเหลือผู้ประสบภัย จัดสรรทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัดให้ศูนย์ความช่วยเหลือ ซึ่งแต่ละศูนย์ก็มีจำนวนผู้ประสบภัยและความเสี่ยงในรูปแบบที่แตกต่างกัน

จะเห็นได้ว่า การประยุกต์ใช้ OR กว้างขวาง เช่น ในทางธุรกิจ วิทยาการจัดการ การจัดการโลจิสติกส์และโซ่อุปทาน วิศวกรรมการเงิน วิศวกรรมอุตสาหการ (Industrial Engineering: IE) ซึ่งอย่างหลังนี้ผู้เขียนเคยเห็นมีสติกเกอร์โปรโมท IE แปะไว้ในตึกคณะวิศวะ ด้วยคำพูดเล่น ๆ ว่า “Engineers make things. Industrial Engineers make things BETTER.” การวิจัยดำเนินงานสามารถช่วยวางแผนการตัดสินใจในปัญหาธุรกิจที่ซับซ้อน เพิ่มประสิทธิภาพให้ผลประกอบการที่ดีขึ้น ประเมินและจัดการความเสี่ยง ใช้เทคโนโลยีสารสนเทศนำข้อมูลมาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด วางแผนทั้งระยะสั้นกระบวนการงานวันต่อวันรวมถึงแผนระยะยาว แผนกลยุทธ์เพื่อให้เกิดความได้เปรียบในการแข่งขัน

ในประเทศไทย ภาครัฐและธุรกิจเอกชนหลายแห่งได้นำการวิจัยดำเนินการไปประยุกต์ใช้เพื่อปรับปรุงพัฒนากระบวนการ เพื่อให้ได้ความเสี่ยงต่ำสุด ต้นทุนต่ำสุด หรือกำไรสูงสุด ประสิทธิภาพการทำงานสูงสุด มีเครือข่ายการวิจัยดำเนินงาน (Operations Research Network of Thailand: OR-NET) ซึ่งเกิดจากการรวมตัวกันของนักวิชาการจากหลายสถาบันการศึกษาในสาขาต่าง ๆ เช่น วิศวกรรมศาสตร์ วิทยาศาสตร์ บริหารธุรกิจ โลจิสติกส์ รวมทั้งนักศึกษาและบุคลากรที่สนใจ เครือข่ายได้จัดการประชุมวิชาการการวิจัยดำเนินงานระดับประเทศครั้งแรกเมื่อปี 2547 และมีการจัดการประชุมอย่างต่อเนื่องทุกปี ในปี 2559 คณะสถิติประยุกต์ NIDA เป็นเจ้าภาพในการจัดการประชุมครั้งที่ 13 นี้ระหว่างวันที่ 24-25 มีนาคม ผู้สนใจสามารถดูรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ http://ornet2016.nida.ac.th/ คณะสถิติประยุกต์มีสาขาวิชา Business Analytics และมีหลักสูตรการจัดการโลจิสติกส์ซึ่งได้นำ OR มาประยุกต์ใช้ในปัญหาทางการจัดการโลจิสติกส์และโซ่อุปทาน ตลอดจนการบริหารธุรกิจเพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน (Competitive Advantage)