Group Technology for Product Size by using K-means Clustering for Reduce Packaging Cost

Abstract

This case study is the brake pad factory. There are many packaging box sizes. The problem is that there are 3 different types of disadvantages. One of the disadvantages of many packaging box sizes is the high packaging cost because it has to purchase each size packaging box per time with low volume. Another one is a lot of storage space. The other one is low transport volume because there is no clear standard and the box's load limit. Therefore, the research aimed to group the products for designing the packaging box sizes and find the most layers that can stack on a pallet. The case of the study is to propose packaging design guidelines to reduce purchase costs, reduce storage space, and increase transport volume. This work implemented in 2 main methods. First, the k-mean clustering is applied to group the product sizes for designing a new package box size. There are three types of product sizes, each with 437 sizes. Last, the box compression test (BCT) is applied to analyze the number of products that can stack on the pallet. This work applied the internal factors matrix to choose a suitable guideline. The 5th guideline is the best result of 8 packaging design guidelines. This approach is the most suitable guideline for the company's needs and is designed horizontal size of two packaging sizes without adding foam and canceling sizes with foam. This approach found that the purchasing cost reduced by 2.9 million baht or 13.43%. The storage space reduced by 2.19 million cubic inches or 48.65%. The transport volume increased by 5,200 boxes/round or 86.7%.

โรงงานกรณีศึกษาคือโรงงานผลิตผ้าเบรกซึ่งมีกล่องบรรจุภัณฑ์หลายขนาด ส่งผลให้เกิดผลเสีย 3 ด้าน คือ 1. ต้นทุนบรรจุภัณฑ์สูง เนื่องจากการสั่งซื้อกล่องบรรจุภัณฑ์แต่ละขนาดต่อครั้งมีปริมาณต่ำ 2. พื้นที่จัดเก็บมาก 3. ปริมาณขนส่งต่ำ เนื่องจากไม่มีมาตรฐานการวางซ้อนที่ชัดเจนและไม่ทราบขีดจำกัดการรับแรงของกล่อง งานวิจัยนี้จึงมีวัตถุประสงค์เพื่อจัดกลุ่มผลิตภัณฑ์สำหรับออกแบบขนาดกล่องบรรจุภัณฑ์ และหาปริมาณที่มากที่สุดที่สามารถซ้อนทับกันบนพาเลท สำหรับเสนอแนวทางออกแบบบรรจุภัณฑ์ เพื่อลดต้นทุนการสั่งซื้อและพื้นที่การจัดเก็บ และเพิ่มปริมาณขนส่ง โดยมีขั้นตอนหลัก 2 ขั้นตอน คือ 1. จัดกลุ่มข้อมูลแบบเคมีน (K-means Clustering Analysis) เพื่อจัดกลุ่มผลิตภัณฑ์สำหรับออกแบบขนาดบรรจุภัณฑ์ ซึ่งมีข้อมูลทั้งหมด 3 ชุดข้อมูล ชุดข้อมูลละ 437 ข้อมูล 2. หาปริมาณผลิตภัณฑ์ที่สามารถซ้อนทับกันบนพาเลทโดยทดสอบความสามารถในการรับแรงกดของกล่อง (Box Compression Test, BCT) งานวิจัยนี้ใช้การประเมินปัจจัยภายในแบบเมทริกซ์เพื่อเลือกแนวทางที่เหมาะสมที่สุด โดยแนวทางที่ 5 คือแนวทางที่ดีที่สุดจากการเสนอแนวทางออกแบบบรรจุภัณฑ์ทั้ง 8 แนวทาง ซึ่งแนวทางนี้คือการออกแบบขนาดบรรจุภัณฑ์แนวนอนไม่ใส่โฟม 2 ขนาดและยุบขนาดแนวนอนใส่โฟม โดยสามารถลดต้นทุนได้ 2.9 ล้านบาท คิดเป็น 13.43% ลดพื้นที่จัดเก็บคงคลังได้ 2.19 ล้านลูกบาศก์นิ้ว คิดเป็น 48.65% เพิ่มปริมาณการขนส่งได้ 5,200 กล่อง/รอบ คิดเป็น 86.7%