การประยุกต์ใช้ FMEA เพื่อปิดช่องว่างความยืดหยุ่นในอุตสาหกรรม การผลิตวัคซีน: จากการประเมินความเสี่ยงสู่มาตรการเชิงรับมือ
Article Sidebar
Main Article Content
บทคัดย่อ
งานวิจัยนี้มีวัตถุประสงค์ คือ 1) เพื่อวิเคราะห์ความเสี่ยงเชิงระบบของซัพพลายเชนวัคซีนโดยการบูรณาการเครื่องมือ Failure Mode and Effects Analysis (FMEA) 2) เพื่อประเมินความสัมพันธ์ระหว่างระดับความเสี่ยงวิกฤตกับขีดความสามารถในการยืดหยุ่น ของระบบปัจจุบัน และ 3) เพื่อเสนอและทดสอบมาตรการรับมือเชิงกลยุทธ์ผ่านกรอบการประเมินความยืดหยุ่นร่วมกับ FMEA เป็นการวิจัยเชิงคุณภาพ เก็บข้อมูลกับผู้เชี่ยวชาญระดับหัวหน้างานจากฝ่ายวางแผน จัดซื้อ ผลิต และคลังสินค้าของบริษัทผู้ผลิตวัคซีนชั้นนำ จำนวน 8 คน วิเคราะห์ข้อมูลโดยการคำนวณค่าความเสี่ยง, การวิเคราะห์ช่องว่างความยืดหยุ่น 4 มิติ, สัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์แบบลำดับที่ของสเปียร์แมน และทดสอบประสิทธิผลด้วยสถิติ Wilcoxon Signed-Rank Test
ผลการวิจัย พบว่า 1) การประเมินความเสี่ยงเชิงระบบสามารถระบุจุดเปราะบางวิกฤตสูงสุดได้ 10 ประเด็น โดยพบว่า “ความไม่แน่นอนของการจัดหาและระยะเวลานำส่ง” (Supply Uncertainty and Lead Time) เป็นความเสี่ยงสูงสุดที่มีค่าความเสี่ยง (RPN) ถึง 343 คะแนน 2) ความสัมพันธ์ระหว่างค่าความเสี่ยงและคะแนนความยืดหยุ่น (Resilience Score) มีค่าสัมประสิทธิ์สหสัมพันธ์เชิงลบในระดับสูง (ρ = -0.72) ซึ่งบ่งชี้ความรู้ใหม่ที่สำคัญว่า จุดที่มีความเสี่ยงสูงสุดคือจุดที่ระบบดั้งเดิมล้มเหลวในการออกแบบกลไกความทนทาน (Robustness) และความซ้ำซ้อน (Redundancy) เพื่อรองรับวิกฤต 3) การใช้มาตรการเชิงกลยุทธ์ที่ออกแบบใหม่ เช่น ระบบสต็อกแบบหลายลำดับขั้น (Multi-Tier Safety Stock) และระบบตรวจสอบความสมเหตุสมผลอัตโนมัติ สามารถลดความเสี่ยงและเพิ่มความยืดหยุ่นให้แก่ระบบได้อย่างมีนัยสำคัญทางสถิติ (P=0.003) ซึ่งยืนยันว่าแนวทางบูรณาการนี้สามารถยกระดับความมั่นคงของระบบซัพพลายเชนวัคซีนและอุตสาหกรรมที่มีความเสี่ยงสูงอื่น ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
Article Details
เอกสารอ้างอิง
จรียากรณ์ หวังศุภกิจโกศล, กริช วงศ์เจริญ, ณัฐกรานต์ ไชยหาวงศ์ และ ธัญญรัตน์ คำเพราะ. (2568). องค์ประกอบเชิงยืนยันของความยืดหยุ่นของสายการบินในประเทศไทย. วารสารมหาจุฬานาครทรรศน์, 12(2), 115–126.
พรรณวิภา ลาภจิตร และ นุศราพร เกษสมบูรณ์. (2565). การจัดการความเสี่ยงโดยใช้ Failure Mode and Effects Analysis ในลูกโซ่ความเย็นวัคซีนของอำเภอสนม จังหวัดสุรินทร์. วารสารเภสัชกรรมไทย, 14(4).
วรพจน์ เกษอางค์ และ รัฐยา พรหมหิตาทร. (2563). การศึกษาปัจจัยเสี่ยงในการส่งออกสินค้าทางเรือไปทวีปเอเชีย กรณีศึกษา บริษัท เอบีซี จำกัด มหาชน. วารสารวิชาการนอร์ทเทิร์น, 10(1), 167-184.
Alkhatib, S. F., & Momani, R. A. (2023). Supply chain resilience and operational performance: The role of digital technologies in Jordanian manufacturing firms. Administrative Sciences, 13(2), Article 40. https://doi.org/10.3390/ admsci13020040
Atieh Ali, A. A., Sharabati, A.-A. A., Allahham, M., & Nasereddin, A. Y. (2024). The relationship between supply chain resilience and digital supply chain and the impact on sustainability: Supply chain dynamism as a moderator. Sustainability, 16(7), Article 3082. https://doi.org/10.3390/ su16073082
Aven, T. (2016). Risk assessment and risk management: Review of recent advances. In Risk assessment and risk management: Review of recent advances (pp. 1-13).
Godina, R., Pimentel, C., Matos, C., & Ferreira, J. (2021). Failure mode and effects analysis (FMEA) in the context of Industry 4.0: A literature review. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 1032(1).
Kis, Z., Kontoravdi, C., Shattock, R., Shah, N., & Hallett, J. (2021). The state of play for mRNA vaccines: delivering the new wave of molecular medicines. Nature Reviews Materials, 6(12).
Kök, E., & Yıldız, B. S. (2023). A proactive failure mode and effect analysis in the medical device production process using fuzzy AHP-fuzzy TOPSIS approach. Soft Computing, 27(19).
Olutuase, O. A., Ng, A. K., Olutuase, O. D., & Akbari, M. (2022). Supply chainfragility: A threat to public health in a pandemic. Social Science & Medicine, 313.
Park, S., Seo, J., & Park, S. (2023). An integrated FMEA approach for offshorewind turbine system with uncertainty using intuitionistic fuzzy set and Bayesian Network. Ocean Engineering, 281.
Ullah, I., Khan, S. A., & Khan, I. (2022). A fuzzy FMEA approach for risk analysi and mitigation in the solar PV systems supply chain. Sustainable Energy, Grids and Networks, 32.
