Forecasting Fish Feed Demand: A Case Study of Nile Tilapia Feed Distributors Operated by Phan Fisheries Cooperative, Phan District, Chiang Rai Province
Main Article Content
Abstract
This research aims to address the problem of uncertainty in fish feed demand, which affects the sales planning and raw material ordering of the Phan Fisheries Cooperative. The objectives are: 1) to forecast customer demand using quantitative forecasting techniques, 2) to compare forecast errors in order to assess forecasting accuracy, and 3) to propose guidelines for planning fish feed sales for the cooperative. The study used historical sales data over the past two years and conducted interviews with staff. Data were analyzed using three forecasting techniques: Simple Moving Average, Weighted Moving Average, and Exponential Smoothing, to compare forecasting accuracy.
The results showed that the 3-month Weighted Moving Average method yielded the lowest forecast error, particularly for fish feed code SN8901, which had the lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) at 64.08%. The analysis of the Economic Order Quantity (EOQ) revealed that the optimal order quantity for SN8901 was 813 bags per year, reducing purchasing costs by 7,094.38 baht. For SN8901B, the optimal order was 2,376 bags per year, reducing costs by 7,112.42 baht. SN8902 was 1,479 bags per year, reducing costs by 3,462.66 baht. and 8501S was 250 bags per year, reducing costs by 3,456.83 baht. The findings can be used by business operators to plan fish feed sales more efficiently and improve inventory management.
Article Details

This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International License.
References
กรมส่งเสริมอุตสาหกรรม. (2564). นวัตกรรมอาหารปลาปลอดภัยจากภูมิปัญญาชาวบ้าน. ค้นเมื่อ 23 พฤษภาคม 2568, จาก: https://www.industry.in.th/dip/home.php?uid=49669
จิรรัตน์ ธีระวราพฤษ์ และปาริชาต ชื่นวัฒนกุล. (2560). การศึกษาศักยภาพโซ่อุปทานของแกะ. วารสารบริหารธุรกิจเทคโนโลยีมหานคร, 14(1), 125–136.
นิภา นิรุตติกุล. (2558). การพยากรณ์การขาย. กรุงเทพฯ: มหาวิทยาลัยเกษตรศาสตร.
แนวหน้า. (2561). สหกรณ์ประมงพาน ลดต้นทุนเลี้ยงปลา เพิ่มรายได้สมาชิก. ค้นเมื่อ 23 พฤษภาคม 2568, จาก: https://www.naewna.com/local/389115
เทพรัตน์ อึ้งเศรษฐพันธ์, นิวุฒิ หวังชัย, กระสินธุ์ หังสพฤกษ์, จอมสุดา ดวงวงษา,และขวัญฤทัย ดวงใจสัก.(2559). ผลของการเสริมพรีไบโอติก Fructooligosaccharide (FOS) ในอาหารต่อการเจริญเติบโตความต้านทานความเครียด และความต้านทานเชื้อ Aeromonas hydrophila ของลูกปลา. วารสารวิจัยเทคโนโลยีการประมง, 10(1), 11–22.
ส่วนเศรษฐกิจการประมง. (2559). สถานการณ์การผลิตและการค้าปลานิล. ศูนย์เทคโนโลยีสารสนเทศและสื่อสาร, กรมประมง.
สำนักงานเกษตรและสหกรณ์จังหวัดเชียงราย. สถานการณ์การผลิตและราคาสินค้าเกษตรที่สำคัญ. ค้นเมื่อ 16 กันยายน 2567, จาก: https://www.opsmoac.go.th/chiangrai-dwl-files-442991791952
สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร กระทรวงเกษตรและสหกรณ์. (2559). ข้อมูลเศรษฐกิจการเกษตร.ประเทศไทย: สำนักงานเศรษฐกิจการเกษตร.
อานุภาพ วรรณคนาพล และดารชาต์ เทียมเมือง. (2556). ทัศนคติต่อการปรับเปลี่ยนการเลี้ยงปลานิล เข้าสู่ระบบอินทรีย์ของเกษตรกรผู้เลี้ยงปลานิล บ้านแม่แก้ด ตําบลป่าไผ่ อําเภอสันทราย. วารสารผลิตกรรมการเกษตร, 4(2), 54-65.
Chopra, S., & Meindl, P. (2019). Supply chain management: Strategy, planning, and operation (7th ed.). Pearson Education.
Facebook สหกรณ์ประมงพาน. (2565). แนวทางการให้อาหารปลาในฤดูหนาว. ค้นเมื่อ 23 พฤษภาคม 2568, จาก https://m.facebook.com/story.php?id=100063801480453&story_fbid=1124733
Harris, F. W. (1913). How much stock? The economic order quantity. Journal of the American Statistical Association, 8(49), 144–160.
Heizer, J., Render, B., & Munson, C. (2020). Operations management. 13th edition. Pearson.
International Six Sigma Inc. (2025, February 28). Weighted moving average forecasting methods: Pros and cons. Retrieved from 6Sigma.com. https://6sigma.com/forecasting-unweighted-and-weighted-moving-average-model/
Jones, K. (2025, February 19). Exponential smoothing vs. moving average for time series analysis. Medium. Retrieved from https://medium.com/@kylejones_47003/exponential-smoothing-vs-moving-average-for-time-series-analysis-340d0e7fc389
Makridakis, S., Spiliotis, E., & Assimakopoulos, V. (2018). Statistical and machine learning forecasting methods: Concerns and ways forward. PLOS ONE, 13(3), e0194889. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0194889
Nahmias, S. (2013). Production and operations analysis. 7th edition. Waveland Press.
Perry, M. B. (2011). The weighted moving average technique. In Wiley Encyclopedia of Operations Research and Management Science. Retrieved from https://www.researchgate.net/publication/313992471_The_Weighted_moving_Average_Technique
Petropoulos, F., Nikolopoulos, K., & Fildes, R. (2014). Improving forecasting via multiple temporal aggregation. Foresight: The International Journal of Applied Forecasting, 32, 12–17.
Silver, E. A., Pyke, D. F., & Peterson, R. (2018). Inventory management and production planning and scheduling. Wiley.
Stevenson, W. J. (2021). Operations management. 14th edition. McGraw-Hill Education.
Wilson, R. (1934). The economic theory of inventory management. The Journal of the American Statistical Association, 29(185), 116–128.