การจัดการสินค้าคงคลังด้วย Python: ระบบติดตามสต็อกสำหรับซัพพลายเชนระดับโลก

ในโลกที่เชื่อมต่อกันในปัจจุบัน การจัดการสินค้าคงคลังที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งสำคัญสำหรับธุรกิจที่ดำเนินงานภายในซัพพลายเชนระดับโลกที่ซับซ้อน การใช้เครื่องมือและเทคโนโลยีที่เหมาะสมสามารถส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อความสามารถในการทำกำไร ประสิทธิภาพ และความพึงพอใจของลูกค้าของบริษัท Python ซึ่งเป็นภาษาโปรแกรมที่หลากหลายและเป็นที่ยอมรับอย่างกว้างขวาง นำเสนอแพลตฟอร์มที่ทรงพลังและยืดหยุ่นสำหรับการพัฒนาระบบการจัดการสินค้าคงคลังและการติดตามสต็อกที่ปรับแต่งได้ตามความต้องการ บล็อกโพสต์นี้จะสำรวจประโยชน์ของการใช้ Python สำหรับการจัดการสินค้าคงคลัง อภิปรายคุณสมบัติหลักของระบบดังกล่าว และให้ตัวอย่างที่ใช้งานได้จริงสำหรับการนำไปใช้

ทำไมจึงควรเลือก Python สำหรับการจัดการสินค้าคงคลัง?

Python มีข้อได้เปรียบที่น่าสนใจหลายประการสำหรับการสร้างโซลูชันการจัดการสินค้าคงคลัง:

• ความยืดหยุ่นและการปรับแต่ง (Flexibility and Customization): Python ช่วยให้นักพัฒนาสามารถสร้างโซลูชันที่ปรับให้เข้ากับความต้องการและกระบวนการเฉพาะของบริษัทได้อย่างสมบูรณ์แบบ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในซัพพลายเชนระดับโลกซึ่งอาจมีข้อกำหนดด้านกฎระเบียบที่เป็นเอกลักษณ์ ความท้าทายด้านโลจิสติกส์ และความหลากหลายของผลิตภัณฑ์
• โอเพนซอร์สและคุ้มค่า (Open Source and Cost-Effective): ในฐานะที่เป็นภาษาโอเพนซอร์ส Python ช่วยลดค่าธรรมเนียมใบอนุญาต ทำให้เป็นตัวเลือกที่คุ้มค่าสำหรับธุรกิจทุกขนาด ไลบรารีและเฟรมเวิร์กฟรีและโอเพนซอร์สจำนวนมากยังช่วยลดต้นทุนและเวลาในการพัฒนาได้อีกด้วย
• ใช้งานง่ายและพัฒนาได้รวดเร็ว (Ease of Use and Rapid Development): ไวยากรณ์ที่ชัดเจนและเอกสารประกอบที่ครอบคลุมของ Python ทำให้ง่ายต่อการเรียนรู้และใช้งาน ช่วยให้วงจรการพัฒนาเร็วขึ้นเมื่อเทียบกับภาษาโปรแกรมอื่น ๆ สิ่งนี้มีความสำคัญอย่างยิ่งในสภาพแวดล้อมทางธุรกิจที่ไม่หยุดนิ่งซึ่งความคล่องตัวและการตอบสนองเป็นสิ่งสำคัญยิ่ง
• ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูลและการรายงาน (Data Analysis and Reporting Capabilities): Python มีความโดดเด่นในการวิเคราะห์ข้อมูล ทำให้ธุรกิจสามารถดึงข้อมูลเชิงลึกอันมีค่าจากข้อมูลสินค้าคงคลังของตนได้ ไลบรารีอย่าง Pandas, NumPy และ Matplotlib ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ รายงาน และแสดงภาพแนวโน้มของสินค้าคงคลัง การพยากรณ์ความต้องการ และตัวชี้วัดประสิทธิภาพได้อย่างซับซ้อน
• การเชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่เดิม (Integration with Existing Systems): Python สามารถเชื่อมต่อกับระบบการวางแผนทรัพยากรองค์กร (ERP) ฐานข้อมูล และแอปพลิเคชันทางธุรกิจอื่น ๆ ที่มีอยู่ได้อย่างราบรื่นผ่าน API และตัวเชื่อมต่อ ทำให้มั่นใจได้ถึงการเปลี่ยนแปลงที่ราบรื่นและความสอดคล้องของข้อมูล
• ความสามารถในการขยายระบบและประสิทธิภาพ (Scalability and Performance): แอปพลิเคชัน Python สามารถขยายขนาดเพื่อรองรับข้อมูลและธุรกรรมจำนวนมาก ทำให้เหมาะสำหรับธุรกิจที่กำลังเติบโตซึ่งมีการดำเนินงานขยายไปทั่วโลก การปรับให้เหมาะสมและเทคนิคต่าง ๆ เช่น การทำงานพร้อมกัน (concurrency) และการแคช (caching) สามารถเพิ่มประสิทธิภาพได้อีก

ฟีเจอร์หลักของระบบจัดการสินค้าคงคลังที่พัฒนาด้วย Python

1. การติดตามสต็อกแบบเรียลไทม์ (Real-Time Stock Tracking)

ฟีเจอร์นี้ให้ข้อมูลระดับสินค้าคงคลังที่เป็นปัจจุบันที่สุดในทุกสถานที่ รวมถึงคลังสินค้า ศูนย์กระจายสินค้า และร้านค้าปลีก การติดตามแบบเรียลไทม์ช่วยให้ธุรกิจสามารถตอบสนองต่อความผันผวนของอุปสงค์ได้อย่างรวดเร็ว ป้องกันปัญหาสินค้าขาดสต็อก และลดต้นทุนการถือครองสินค้า

ตัวอย่าง: ผู้ผลิตอุปกรณ์อิเล็กทรอนิกส์ระดับโลกใช้ระบบที่พัฒนาด้วย Python เพื่อติดตามชิ้นส่วนในโรงงานที่จีน เวียดนาม และเม็กซิโก ระบบเชื่อมต่อกับเครื่องสแกนบาร์โค้ดและเครื่องอ่าน RFID เพื่ออัปเดตระดับสินค้าคงคลังโดยอัตโนมัติเมื่อมีการรับ ย้าย และใช้สินค้าในการผลิต

2. การแจ้งเตือนสต็อกสินค้าอัตโนมัติ (Automated Inventory Alerts and Notifications)

ระบบควรสร้างการแจ้งเตือนโดยอัตโนมัติเมื่อระดับสินค้าคงคลังลดลงต่ำกว่าเกณฑ์ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า ซึ่งบ่งชี้ถึงโอกาสที่จะเกิดปัญหาสินค้าขาดสต็อกหรือมีสินค้าล้นสต็อก การแจ้งเตือนสามารถส่งผ่านอีเมล, SMS หรือช่องทางอื่น ๆ ไปยังบุคลากรที่เกี่ยวข้อง เพื่อให้สามารถดำเนินการแก้ไขได้ทันท่วงที

ตัวอย่าง: ผู้จัดจำหน่ายยาในยุโรปตั้งค่าการแจ้งเตือนเพื่อแจ้งให้ฝ่ายจัดซื้อทราบเมื่อสต็อกวัคซีนที่สำคัญลดลงต่ำกว่าระดับที่กำหนด สิ่งนี้ช่วยให้พวกเขาสามารถเติมสินค้าเชิงรุกและหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักในการดูแลผู้ป่วย

3. การจัดการคำสั่งซื้อและการจัดส่ง (Order Management and Fulfillment)

ระบบควรปรับปรุงกระบวนการจัดการคำสั่งซื้อให้มีประสิทธิภาพ ตั้งแต่การรับคำสั่งซื้อไปจนถึงการจัดส่ง ซึ่งรวมถึงคุณสมบัติต่าง ๆ เช่น การป้อนคำสั่งซื้อ การประมวลผลคำสั่งซื้อ การหยิบสินค้า การบรรจุหีบห่อ และการจัดส่ง การเชื่อมต่อกับแพลตฟอร์มอีคอมเมิร์ซและผู้ให้บริการขนส่งสามารถทำให้กระบวนการเป็นอัตโนมัติได้มากยิ่งขึ้น

ตัวอย่าง: ผู้ค้าปลีกออนไลน์ในอเมริกาเหนือใช้ระบบที่พัฒนาด้วย Python เพื่อจัดการคำสั่งซื้อจากเว็บไซต์ของตน ระบบจะสร้างรายการหยิบสินค้าสำหรับพนักงานคลังสินค้าโดยอัตโนมัติ คำนวณค่าจัดส่ง และอัปเดตสถานะคำสั่งซื้อสำหรับลูกค้า

4. การจัดการคลังสินค้า (Warehouse Management)

สำหรับธุรกิจที่มีคลังสินค้าจริง ระบบควรมีคุณสมบัติในการจัดการการดำเนินงานในคลังสินค้า เช่น การรับสินค้า การจัดเก็บ การหยิบสินค้า การบรรจุหีบห่อ และการจัดส่ง ซึ่งรวมถึงการรองรับการสแกนบาร์โค้ด การจัดการตำแหน่งที่ตั้ง และการนับสต็อกตามรอบ

ตัวอย่าง: บริษัทโลจิสติกส์ในออสเตรเลียใช้ระบบที่พัฒนาด้วย Python เพื่อปรับปรุงแผนผังคลังสินค้าและเส้นทางการหยิบสินค้าให้เหมาะสมที่สุด ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลคำสั่งซื้อในอดีตเพื่อกำหนดตำแหน่งจัดเก็บที่มีประสิทธิภาพที่สุดสำหรับผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ และนำทางพนักงานคลังสินค้าตามลำดับการหยิบสินค้าที่ดีที่สุด

5. การพยากรณ์ความต้องการและการวางแผน (Demand Forecasting and Planning)

ระบบควรใช้ประโยชน์จากข้อมูลการขายในอดีตและปัจจัยอื่น ๆ ที่เกี่ยวข้องเพื่อพยากรณ์ความต้องการในอนาคต ข้อมูลนี้สามารถใช้เพื่อปรับระดับสินค้าคงคลังให้เหมาะสม วางแผนตารางการผลิต และตัดสินใจในการจัดซื้ออย่างมีข้อมูล ไลบรารีการวิเคราะห์ข้อมูลของ Python เหมาะอย่างยิ่งสำหรับการพยากรณ์ความต้องการ

ตัวอย่าง: ผู้ค้าปลีกแฟชั่นในเอเชียใช้ระบบที่พัฒนาด้วย Python เพื่อพยากรณ์ความต้องการเสื้อผ้าสไตล์ต่าง ๆ ระบบจะวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต เทรนด์แฟชั่น และกิจกรรมบนโซเชียลมีเดียเพื่อคาดการณ์ว่าสินค้าใดจะเป็นที่นิยมในฤดูกาลที่จะมาถึง

6. การรายงานและการวิเคราะห์ (Reporting and Analytics)

ระบบควรมีความสามารถในการรายงานและการวิเคราะห์ที่ครอบคลุม ช่วยให้ธุรกิจสามารถติดตามตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลัก (KPIs) เช่น อัตราการหมุนเวียนสินค้าคงคลัง อัตราการขาดสต็อก และต้นทุนการถือครองสินค้า รายงานและแดชบอร์ดที่ปรับแต่งได้ช่วยให้ผู้ใช้สามารถตรวจสอบประสิทธิภาพของสินค้าคงคลังและระบุจุดที่ต้องปรับปรุงได้

ตัวอย่าง: บริษัทอาหารและเครื่องดื่มในอเมริกาใต้ใช้ระบบที่พัฒนาด้วย Python เพื่อติดตามอัตราการเน่าเสียของสินค้าคงคลัง ระบบจะสร้างรายงานที่ระบุผลิตภัณฑ์ที่มีอัตราการเน่าเสียสูง ทำให้บริษัทสามารถตรวจสอบสาเหตุและดำเนินการแก้ไขได้

7. การรองรับหลายสกุลเงินและหลายภาษา (Multi-Currency and Multi-Language Support)

สำหรับธุรกิจที่ดำเนินงานในหลายประเทศ ระบบควรรองรับหลายสกุลเงินและหลายภาษา สิ่งนี้ทำให้มั่นใจได้ว่าผู้ใช้สามารถดูข้อมูลสินค้าคงคลังในสกุลเงินและภาษาท้องถิ่นของตนได้ ทำให้การสื่อสารและการทำงานร่วมกันง่ายขึ้น

ตัวอย่าง: บริษัทผู้ผลิตข้ามชาติใช้ระบบที่พัฒนาด้วย Python เพื่อจัดการสินค้าคงคลังในโรงงานและศูนย์กระจายสินค้าทั่วโลก ระบบรองรับหลายสกุลเงินและหลายภาษา ทำให้ผู้ใช้ในประเทศต่าง ๆ สามารถเข้าถึงและตีความข้อมูลสินค้าคงคลังในรูปแบบที่ต้องการได้

8. การเชื่อมต่อกับระบบบัญชีและ ERP (Integration with Accounting and ERP Systems)

การเชื่อมต่อที่ราบรื่นกับระบบบัญชีและ ERP เป็นสิ่งสำคัญเพื่อให้มั่นใจในความสอดคล้องของข้อมูลและปรับปรุงกระบวนการทางการเงินให้มีประสิทธิภาพ ระบบควรสามารถแลกเปลี่ยนข้อมูลกับระบบเหล่านี้ได้แบบเรียลไทม์ ขจัดความจำเป็นในการป้อนข้อมูลด้วยตนเองและลดความเสี่ยงของข้อผิดพลาด

ตัวอย่าง: ผู้จัดจำหน่ายขายส่งในแอฟริกาเชื่อมต่อระบบจัดการสินค้าคงคลังที่พัฒนาด้วย Python เข้ากับระบบบัญชีของตน ระบบจะอัปเดตมูลค่าสินค้าคงคลังในระบบบัญชีโดยอัตโนมัติเมื่อมีการรับ ขาย และจำหน่ายสินค้า ทำให้การรายงานทางการเงินมีความถูกต้อง

การสร้างระบบจัดการสินค้าคงคลังด้วย Python: ตัวอย่างการใช้งานจริง

นี่คือตัวอย่างการใช้งานจริงบางส่วนเกี่ยวกับวิธีการสร้างระบบจัดการสินค้าคงคลังที่พัฒนาด้วย Python:

1. การใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์ (Relational Database)

สามารถใช้ฐานข้อมูลเชิงสัมพันธ์เช่น PostgreSQL หรือ MySQL เพื่อเก็บข้อมูลสินค้าคงคลังได้ ไลบรารี `psycopg2` หรือ `mysql.connector` ของ Python สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและดำเนินการ CRUD (Create, Read, Update, Delete) ได้

            import psycopg2

# Database connection parameters
db_params = {
    'host': 'localhost',
    'database': 'inventory_db',
    'user': 'inventory_user',
    'password': 'inventory_password'
}

# Connect to the database
conn = psycopg2.connect(**db_params)
cur = conn.cursor()

# Create a table for inventory items
cur.execute("""
CREATE TABLE IF NOT EXISTS items (
    item_id SERIAL PRIMARY KEY,
    item_name VARCHAR(255) NOT NULL,
    item_description TEXT,
    quantity INTEGER NOT NULL,
    unit_price DECIMAL(10, 2)
)
""")

# Insert a new item
cur.execute("""
INSERT INTO items (item_name, item_description, quantity, unit_price)
VALUES (%s, %s, %s, %s)
""", ('Product A', 'A sample product', 100, 10.99))

# Commit the changes
conn.commit()

# Query the database
cur.execute("SELECT * FROM items")
items = cur.fetchall()

# Print the results
for item in items:
    print(item)

# Close the connection
cur.close()
conn.close()

            

              
                Copy
              
            
          

2. การใช้ฐานข้อมูล NoSQL

สามารถใช้ฐานข้อมูล NoSQL เช่น MongoDB เพื่อเก็บข้อมูลสินค้าคงคลังที่ไม่มีโครงสร้างหรือมีโครงสร้างกึ่งหนึ่งได้ ไลบรารี `pymongo` ของ Python สามารถใช้เพื่อเชื่อมต่อกับฐานข้อมูลและดำเนินการ CRUD ได้

            import pymongo

# MongoDB connection parameters
client = pymongo.MongoClient("mongodb://localhost:27017/")
db = client["inventory_db"]
collection = db["items"]

# Insert a new item
item = {
    "item_name": "Product B",
    "item_description": "Another sample product",
    "quantity": 50,
    "unit_price": 20.50
}

result = collection.insert_one(item)
print(f"Inserted item with ID: {result.inserted_id}")

# Query the database
for item in collection.find():
    print(item)

            

              
                Copy
              
            
          

3. การใช้ Web Framework

สามารถใช้ Web Framework เช่น Flask หรือ Django เพื่อสร้างส่วนติดต่อผู้ใช้บนเว็บสำหรับระบบจัดการสินค้าคงคลังได้ ซึ่งช่วยให้ผู้ใช้สามารถเข้าถึงและจัดการข้อมูลสินค้าคงคลังผ่านเว็บเบราว์เซอร์ได้

            from flask import Flask, render_template, request, redirect

app = Flask(__name__)

# Sample inventory data (replace with database integration)
inventory = [
    {"item_id": 1, "item_name": "Product C", "quantity": 75},
    {"item_id": 2, "item_name": "Product D", "quantity": 120}
]

@app.route("/")
def index():
    return render_template("index.html", inventory=inventory)

@app.route("/add", methods=["POST"])
def add_item():
    item_name = request.form["item_name"]
    quantity = int(request.form["quantity"])
    new_item = {"item_id": len(inventory) + 1, "item_name": item_name, "quantity": quantity}
    inventory.append(new_item)
    return redirect("/")

if __name__ == "__main__":
    app.run(debug=True)

            

              
                Copy
              
            
          

หมายเหตุ: นี่เป็นตัวอย่างที่เรียบง่าย ระบบจัดการสินค้าคงคลังที่พร้อมใช้งานจริงจะต้องมีการจัดการข้อผิดพลาด มาตรการความปลอดภัย และการตรวจสอบข้อมูลที่แข็งแกร่งกว่านี้

โซลูชันการจัดการสินค้าคงคลังด้วย Python แบบโอเพนซอร์ส

มีโซลูชันการจัดการสินค้าคงคลังด้วย Python แบบโอเพนซอร์สหลายตัวที่สามารถใช้เป็นจุดเริ่มต้นในการสร้างระบบที่ปรับแต่งได้เอง ตัวเลือกยอดนิยมบางส่วน ได้แก่:

• Odoo: ระบบ ERP ที่ครอบคลุมซึ่งรวมการจัดการสินค้าคงคลังเป็นหนึ่งในโมดูลหลัก Odoo มีฟีเจอร์หลากหลายและสามารถปรับแต่งให้เข้ากับความต้องการทางธุรกิจเฉพาะได้
• Tryton: ระบบ ERP โอเพนซอร์สอีกตัวหนึ่งที่รวมฟังก์ชันการจัดการสินค้าคงคลัง Tryton ได้รับการออกแบบให้เป็นโมดูลาร์และสามารถขยายขนาดได้ ทำให้เหมาะสำหรับธุรกิจทุกขนาด
• PartKeepr: ระบบจัดการสินค้าคงคลังบนเว็บที่ออกแบบมาโดยเฉพาะสำหรับชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ PartKeepr มีประโยชน์สำหรับการจัดการชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ เครื่องมือ และอุปกรณ์อื่น ๆ

ความท้าทายและข้อควรพิจารณา

แม้ว่า Python จะเป็นแพลตฟอร์มที่ทรงพลังสำหรับการจัดการสินค้าคงคลัง แต่ก็มีความท้าทายและข้อควรพิจารณาบางประการที่ต้องคำนึงถึง:

• ความปลอดภัยของข้อมูล: การปกป้องข้อมูลสินค้าคงคลังที่ละเอียดอ่อนเป็นสิ่งสำคัญ ควรใช้มาตรการความปลอดภัยที่แข็งแกร่ง เช่น การเข้ารหัส การควบคุมการเข้าถึง และการตรวจสอบความปลอดภัยอย่างสม่ำเสมอ
• ความสามารถในการขยายระบบ: ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบสามารถขยายขนาดเพื่อรองรับปริมาณข้อมูลและธุรกรรมที่เพิ่มขึ้นเมื่อธุรกิจเติบโต ซึ่งอาจเกี่ยวข้องกับการปรับปรุงการสืบค้นฐานข้อมูล การใช้กลไกการแคช และการใช้การกระจายโหลด (load balancing)
• ความซับซ้อนในการเชื่อมต่อระบบ: การเชื่อมต่อกับระบบที่มีอยู่เดิมอาจซับซ้อนและใช้เวลานาน ควรวางแผนการเชื่อมต่ออย่างรอบคอบและใช้ API และรูปแบบข้อมูลที่เป็นมาตรฐานเมื่อเป็นไปได้
• การบำรุงรักษาและการสนับสนุน: การบำรุงรักษาและการสนับสนุนอย่างต่อเนื่องเป็นสิ่งจำเป็นเพื่อให้ระบบมีความน่าเชื่อถือและมีประสิทธิภาพ ซึ่งรวมถึงการแก้ไขข้อบกพร่อง การอัปเดตความปลอดภัย และการปรับปรุงประสิทธิภาพ
• การฝึกอบรมผู้ใช้: จัดให้มีการฝึกอบรมที่เพียงพอแก่ผู้ใช้เกี่ยวกับวิธีการใช้ระบบอย่างมีประสิทธิภาพ ซึ่งจะช่วยให้มั่นใจได้ว่าระบบถูกใช้งานอย่างถูกต้องและข้อมูลมีความแม่นยำ
• การปฏิบัติตามกฎระเบียบระดับโลก: สำหรับการดำเนินงานระดับโลก ตรวจสอบให้แน่ใจว่าระบบการจัดการสินค้าคงคลังสอดคล้องกับกฎระเบียบและมาตรฐานระหว่างประเทศที่เกี่ยวข้องทั้งหมด

บทสรุป

Python เป็นแพลตฟอร์มที่หลากหลายและคุ้มค่าสำหรับการสร้างระบบจัดการสินค้าคงคลังและการติดตามสต็อกที่ปรับแต่งได้เอง ด้วยการใช้ประโยชน์จากความยืดหยุ่น ความสามารถในการวิเคราะห์ข้อมูล และศักยภาพในการเชื่อมต่อของ Python ธุรกิจสามารถเพิ่มประสิทธิภาพซัพพลายเชน ลดต้นทุน และปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าได้ ไม่ว่าจะสร้างระบบขึ้นมาใหม่ทั้งหมดหรือปรับแต่งโซลูชันโอเพนซอร์สที่มีอยู่ Python ก็มีเครื่องมือและทรัพยากรที่จำเป็นในการสร้างโซลูชันการจัดการสินค้าคงคลังที่แข็งแกร่งและสามารถขยายขนาดได้สำหรับสภาพแวดล้อมทางธุรกิจระดับโลก

การลงทุนในระบบจัดการสินค้าคงคลังด้วย Python ที่ออกแบบมาอย่างดีสามารถสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันอย่างมีนัยสำคัญในตลาดโลกที่ไม่หยุดนิ่งในปัจจุบัน ด้วยการได้รับข้อมูลระดับสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ การทำให้กระบวนการหลักเป็นอัตโนมัติ และการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ธุรกิจสามารถตัดสินใจอย่างมีข้อมูลและตอบสนองต่อสภาวะตลาดที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วได้ ในขณะที่ซัพพลายเชนมีความซับซ้อนและเชื่อมโยงกันมากขึ้น ความสำคัญของการจัดการสินค้าคงคลังที่มีประสิทธิภาพก็จะยิ่งเพิ่มขึ้นเท่านั้น Python ด้วยความยืดหยุ่นและพลังของมัน พร้อมที่จะมีบทบาทสำคัญในการกำหนดอนาคตของการจัดการสินค้าคงคลัง