ผู้ผลิตอาหารแช่แข็ง ลดของเสียในคลัง (Composite) [QA]

เลื่อนเพื่อ
สำรวจ

ยิ่งธุรกิจเติบโต
คุณยิ่งควรมองเห็นได้มากขึ้น

ดูว่า CUBE ทำงานอย่างไร

จากเห็นปัญหาถึงเรียนรู้: 0ขั้น
มุมธุรกิจที่ AI ช่วยคิด: 0ด้าน
ที่ต้องสนใจ สรุปให้ทุกเช้า: 0เรื่อง
ทุกฝ่ายเห็นภาพเดียวกัน: 0ระบบ
ที่การตัดสินใจมักสะดุด: 0จุด
เห็นผลกับโจทย์จริง: 0วัน

74→51

วัน Cash runway
AIR เช้านี้

Tadswan C. ผู้ก่อตั้ง CUBE

อ่าน Founder Letter

CUBE ทำอะไร
ให้องค์กรของคุณ

หนึ่งวงจรที่ทุกฝ่ายและ AI ทำงานร่วมกัน เห็น เข้าใจ ตัดสินใจ ลงมือ และเรียนรู้

AIR รายงานตอนเช้า

AIR 07:30

ตรวจ 17 รายงาน

ปกติ 14มีนัย 3

สวัสดีตอนเช้า มี 3 เรื่องที่ต้องให้ความสนใจวันนี้

เงินสด74 → 51 วัน

ยอดขาย−8.4%

OTIF92 → 83%

ใช้งานจริงครั้งแรกที่ 2B Simple

Decision Stories

Decision Stories2025 – 2026

ทุกเรื่องเล่าตามลำดับเดียวกัน เห็นอะไร ตัดสินใจอย่างไร ได้ผลแค่ไหน และองค์กรเรียนรู้อะไร

ดูทั้งหมด

ERP ช่วยจำ BI ช่วยเห็น
CUBE ช่วยให้องค์กรคิด

AI ช่วยให้ทำงานเร็วขึ้น แต่สิ่งที่ลอกกันไม่ได้คือความสัมพันธ์ระหว่างสถานการณ์ การตัดสินใจ และผลลัพธ์ของทั้งองค์กร ที่สะสมได้ด้วยเวลาเท่านั้น

แผนที่ของธุรกิจ

รู้ว่าลูกค้า สินค้า สต็อก การเก็บเงิน และเงินสดเชื่อมกันอย่างไร และใครเป็นเจ้าของแต่ละเรื่อง

ไล่หาต้นตอข้ามฝ่าย

เมื่อสัญญาณหนึ่งปรากฏ CUBIC เดินย้อนตามเส้นเชื่อมด้วยข้อมูลจริง แม้ต้นตอจะอยู่คนละฝ่ายกับที่ปัญหาปรากฏ

ความทรงจำขององค์กร

บันทึกว่าครั้งก่อนเห็นอะไร เลือกทางไหน และได้ผลจริงอย่างไร ให้การตัดสินใจครั้งต่อไปดีขึ้น

เริ่ม 14-Day Sprintเริ่ม 14-Day Sprintเริ่ม 14-Day Sprint

ผู้ผลิตอาหารแช่แข็ง ลดของเสียในคลัง (Composite) [QA]

เรื่องนี้โดยย่อโรงงานอาหารแช่แข็งรวมบทเรียนจากหลายโรงงานเป็นเรื่องเดียว ลดสินค้าค้างสต็อกด้วยการจัดลำดับการผลิตตามอายุสินค้า

Tadswan C.

เผยแพร่ 20 ต.ค. 2569

ต้นเหตุ

ไล่ดูพบว่าแผนผลิตเรียงตามยอดสั่งล่วงหน้าเท่านั้น ไม่ได้ดูอายุสินค้าที่ค้างอยู่ ของเก่าจึงถูกผลักไปท้ายคิวเรื่อย ๆ

การตัดสินใจ

Aเช่าคลังเพิ่ม

Bทางที่เลือกจัดลำดับผลิตตามอายุสินค้า

Cลดราคาล้างสต็อก

ผู้ตัดสินใจ: ผู้จัดการโรงงาน
ทบทวนผลเมื่อ: ทุกสิ้นไตรมาส
ถ้าไม่ได้ผล: กลับไปทบทวนเกณฑ์อายุสินค้าและพิจารณาเช่าคลังชั่วคราว

การลงมือ

งาน	เจ้าของ	เสร็จ
จัดกลุ่มสินค้าค้างตามอายุและความต้องการจริง	ผู้จัดการคลังสินค้า	สัปดาห์ที่ 2
ตั้งเกณฑ์เตือนอัตโนมัติเมื่อสินค้าค้างเกิน 60 วัน	หัวหน้าฝ่ายวางแผนการผลิต	สัปดาห์ที่ 5
เปิดรอบระบายสินค้าใกล้หมดอายุผ่านช่องทางขายปลีก	ผู้จัดการฝ่ายขาย	สัปดาห์ที่ 9

ผลและบทเรียน

สินค้าค้างเกิน 90 วันลดจาก 18% เหลือ 7% ใน 12 สัปดาห์ · มูลค่าสินค้าค้างลดจาก 24.5 ล้านบาท เหลือ 9.8 ล้านบาท · รอบหมุนสินค้าเพิ่มจาก 4.2 เป็น 6.1 รอบต่อปี โดยไม่มีรายการสินค้าขาดส่งเพิ่มขึ้น

ผลนี้ยังไม่ครอบคลุม ตัวเลขนี้มาจากคลังกลาง 1 แห่งในช่วง ม.ค.–มี.ค. 2569 ที่ไม่ใช่ฤดูขายสูงสุด จึงยังไม่ยืนยันได้ว่าจะได้ผลเท่ากันในคลังสาขาหรือช่วงเทศกาล และยังไม่ได้วัดผลกระทบต่อต้นทุนขนส่งรอบระบายสินค้า

บทเรียนที่องค์กรเก็บไว้ใช้ครั้งหน้าการจัดกลุ่มสินค้าค้างตามอายุร่วมกับความต้องการจริงช่วยได้มากกว่าการดูอายุสินค้าอย่างเดียว · เกณฑ์เตือนที่ 60 วันให้เวลาตัดสินใจพอ ถ้ารอถึง 90 วันจะเหลือทางเลือกแค่ลดราคา · รอบระบายสินค้าต้องมีเจ้าภาพฝ่ายขายชัดเจน ไม่ใช่ให้คลังตามเองบันทึกไว้ใน Decision & Learning Graph ของ CUBE