ทดสอบซัพพลายเออร์ของคุณด้วย (2-Proportion) เพื่อวิเคราะห์การส่งมอบล่าช้า

ในอาณาจักรที่มีความซับซ้อนของการจัดการห่วงโซ่อุปทาน การส่งมอบสินค้าให้ตรงเวลาถือเป็นปัจจัยแห่งความสำเร็จที่สำคัญ การประเมินประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์ต้องใช้ข้อมูลเชิงลึกที่ต้องการการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และ Minitab ซึ่งเป็นซอฟต์แวร์ทางสถิติชั้นนำโดยมอบโซลูชันที่ทรงพลังแต่การใช้งานง่าย บล็อกนี้จะแนะนำคุณตลอดการใช้การทดสอบค่าสัดส่วน (2-Proportion) ของ Minitab เพื่อวิเคราะห์อัตราการส่งมอบล่าช้าระหว่างซัพพลายเออร์สองราย – ซัพพลายเออร์ A และซัพพลายเออร์ B โดยการเจาะลึกข้อมูลและดำเนินการทดสอบค่าสัดส่วน (2-Proportion) เรามุ่งหวังที่จะแยกแยะว่าซัพพลายเออร์รายใดแสดงอัตราการส่งมอบล่าช้าที่สูงกว่าอีกราย

การทดสอบค่าสัดส่วน (2-Proportion) คือ?

การทดสอบค่าสัดส่วน (2-Proportion) ของ Minitab ซึ่งเป็นเครื่องมือสำคัญทางสถิติ ช่วยให้เราสามารถเปรียบเทียบสัดส่วนของทั้งสองกลุ่มและยืนยันได้ว่ามีความแตกต่างกันอย่างมีนัยสำคัญหรือไม่ จากโจทย์ของเรา กลุ่มหมายถึงอัตราการส่งมอบล่าช้าของซัพพลายเออร์ A และซัพพลายเออร์ B

เริ่มต้นด้วยการเขียน : สมมติฐาน

ก่อนดำเนินการวิเคราะห์ เรามากำหนดสมมติฐานของเราก่อน:

สมมติฐานหลัก (Null Hypothesis (H₀)) : อัตราการส่งมอบล่าช้าระหว่างซัพพลายเออร์ A และซัพพลายเออร์ B ไม่มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ
สมมติฐานทางเลือก (Alternative Hypothesis (H_a)) : อัตราการส่งมอบล่าช้าระหว่างซัพพลายเออร์ A และซัพพลายเออร์ B มีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ

นำข้อมูลจริงมาวิเคราะห์

การวิเคราะห์ของเราขึ้นอยู่กับข้อมูลต่อไปนี้:

ซัพพลายเออร์ A: การส่งมอบทั้งหมด = 1160, การส่งมอบล่าช้า = 140
ซัพพลายเออร์ B: การส่งมอบทั้งหมด = 1169 การส่งมอบล่าช้า = 115

จากข้อมูลเหล่านี้ หากไม่มี Minitab ช่วย เราอาจถือว่าสมมติฐานทางเลือกนั้นถูกต้อง ในความเป็นจริง เราอาจพูดไปไกลถึงขั้นบอกว่าซัพพลายเออร์ A ส่งมอบล่าช้า 12% ของเวลาทั้งหมด และซัพพลายเออร์ B ส่งมอบล่าช้า9.8% ของเวลาทั้งหมด

ก่อนที่เราจะตัดสินใจทางธุรกิจที่อาจส่งผลกระทบต่อความสัมพันธ์ของเรากับซัพพลายเออร์หรือลูกค้า เรามาทดสอบข้อมูลของเรากันดีกว่า..

ใช้คำสั่ง 2-PROPORTION TEST ใน MINITAB

ขั้นตอนที่ 1: เปิด Minitab และไปที่ “Stat” > “Basic Statistics” > “2 Proportions…” เพื่อแสดงไดอะลอกบ๊อกซ์ 2-Proportion Test

ขั้นตอนที่ 2: ป้อนข้อมูลลงในไดอะลอกบ๊อกซ์:

“Number of events” สำหรับซัพพลายเออร์ A (การจัดส่งล่าช้า) = 140
“Number of trials” สำหรับซัพพลายเออร์ A (การส่งมอบทั้งหมด) = 1160
ทำซ้ำเช่นเดียวกันกับซัพพลายเออร์ B

ขั้นตอนที่ 3: เลือกระดับนัยสำคัญของคุณและระบุสมมติฐานทางเลือกของคุณ ระดับความเชื่อมั่นที่ใช้กันบ่อยที่สุด (และยอมรับได้) คือ 95% ซึ่งหมายความว่าคุณมีโอกาสผิดพลาดเพียง 5% เท่านั้น

ขั้นตอนที่ 4: คลิก “OK” เพื่อสร้างผลลัพธ์

การตีความผลลัพธ์

Minitab ให้ข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญแก่เรา รวมถึงสถิติการทดสอบ ค่า p-value และช่วงความเชื่อมั่น จุดมุ่งเน้นของเราอยู่ที่ค่า p-value ซึ่งเป็นตัวบ่งชี้สำคัญที่วัดความน่าจะเป็นในการได้รับผลลัพธ์ที่รุนแรงที่สุดเท่าที่สังเกตได้ โดยถือว่าสมมติฐานหลักนั้นถูกต้อง

การเขียนข้อสรุปการตัดสินใจ

เมื่อเปรียบเทียบค่า p-value กับระดับนัยสำคัญที่เราเลือก (0.05) เราได้ข้อสรุปดังนี้

ถ้าค่า p-value < 0.05: ปฏิเสธสมมติฐานหลัก อัตราการจัดส่งล่าช้ามีความแตกต่างอย่างมีนัยสำคัญ
หากค่า p-value ≥ 0.05: ไม่สามารถปฏิเสธสมมติฐานหลักได้ ไม่มีความแตกต่างที่มีนัยสำคัญในอัตราการจัดส่งล่าช้าอย่างเห็นได้ชัด

บทสรุป

เมื่อทำการทดสอบ 2-Proportion ใน Minitab เราพบว่าค่า p-value มากกว่า 0.05 สิ่งนี้นำเราไปสู่ “ความล้มเหลวในการปฏิเสธสมมติฐานหลัก” พูดง่ายๆ ก็คือ ไม่มีหลักฐานทางสถิติใดที่จะสนับสนุนข้อกล่าวอ้างที่ว่าอัตราการส่งมอบล่าช้าของซัพพลายเออร์ A แตกต่างอย่างมากจากซัพพลายเออร์ B ดังนั้นการสรุปว่าซัพพลายเออร์รายใดรายหนึ่งมีอัตราการส่งมอบล่าช้าสูงกว่าจึงอาจเป็นความผิดพลาดได้

เสริมศักยภาพให้กับการตัดสินใจที่มีข้อมูลครบถ้วน

ด้วยใช้การทดสอบค่าสัดส่วน (2-Proportion) ของ Minitab เราได้ปลดล็อกการประเมินประสิทธิภาพของซัพพลายเออร์ให้เป็นไปอย่างเป็นกลาง ข้อมูลเชิงลึกตามหลักฐานดังกล่าวจะนำทางเราในการตัดสินใจโดยใช้ข้อมูลรอบด้านเกี่ยวกับการคัดเลือกและการจัดการซัพพลายเออร์ การก้าวไปสู่เส้นทางที่ซับซ้อนของการจัดการห่วงโซ่อุปทานได้รับการอำนวยความสะดวกโดยความสามารถในการวิเคราะห์ของ Minitab ซึ่งผลักดันเราไปสู่ประสิทธิภาพและความเป็นเลิศที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล

ดูว่า Minitab สามารถสร้างการเปลี่ยนแปลงข้อมูลห่วงโซ่อุปทานของคุณด้วยได้อย่างไรด้วย การซอฟต์แวร์ทดลองใช้ฟรี 30 วัน

บทความต้นฉบับ : Putting Your Suppliers to the (2-Proportion) Test to Analyze Late Deliveries

ต้นฉบับนำมาจาก Minitab blog , แปลและเรียบเรียงโดยชลทิชา จํารัสพร

บริหารจัดการ SCM Blog โดยชลทิชา จำรัสพร, บริษัท โซลูชั่น เซ็นเตอร์ จํากัด ตัวแทน Minitab ในประเทศไทย

เพิ่มเติมเกี่ยวกับบริษัท Minitab

Minitab ช่วยให้บริษัทและองค์กรต่างๆ สามารถมองเห็นแนวโน้มของข้อมูล, แก้ปัญหาและค้นพบประเด็นสำคัญจากข้อมูลเชิงลึก โดยนำเสนอชุดโซลูชั่นที่ครอบคลุมทุกด้านและดีที่สุดสำหรับซอฟต์แวร์ในระดับเดียวกัน ที่ใช้สำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลและการปรับปรุงกระบวนการ
ด้วยวิธีการที่เป็นเอกลักษณ์ และการนำเสนอซอฟต์แวร์และบริการแบบองค์รวม Minitab ช่วยให้องค์กรเข้าถึงกระบวนการตัดสินใจในส่วนที่ช่วยผลักดันให้เกิดความเป็นเลิศทางธุรกิจได้ดีขึ้น ความง่ายในการใช้งานที่โดดเด่นกว่าใครมีส่วนช่วยให้ Minitab สามารถทำให้การเข้าถึงข้อมูลเชิงลึกเป็นเรื่องที่ง่าย ทีมงานของ Minitab ซึ่งประกอบด้วยผู้เชี่ยวชาญทางด้านการวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้ผ่านการอบรมมาเป็นอย่างเข้มงวด จะช่วยให้ผู้ใช้งานมั่นใจว่าจะได้รับประโยชน์สูงสุดจากการใช้งานวิเคราะห์ข้อมูลและพร้อมที่จะให้คำปรึกษาตลอดเวลาที่ใช้งานเพื่อนำไปสู่การตัดสินใจที่ดีขึ้น รวดเร็ว และแม่นยำ
เป็นเวลากว่า 50 ปีที่ Minitab ได้ช่วยองค์การต่าง ๆ เพิ่มรายได้ ควบคุมและลดต้นทุน เพิ่มคุณภาพ เสริมสร้างความพึงพอใจของลูกค้า และเพิ่มประสิทธิภาพ ธุรกิจและองค์นับหมื่นทั่วโลกใช้ Minitab Statistical Software®, Companion by Minitab®, Minitab Workspace®, Salford Predictive Modeler® and Quality Trainer® เป็นเครื่องมือช่วยในการค้นพบและปรับปรุงความบกพร่องในกระบวนการ