กรณีศึกษานี้มีวัตถุประสงค์เพื่อวิเคราะห์หาปริมาณเงินสดสำรองที่เหมาะสมให้กับเครื่องเบิกถอนเงินสดอัตโนมัติของธนาคารแห่งหนึ่งในประเทศไทย การวิเคราะห์ใช้ตัวแบบ Newsvendor โดยกำหนดระดับการให้บริการที่ 98% ตัวแปรสุ่มซึ่งแทนปริมาณเงินเบิกถอนในแต่ละรอบเติมเงิน (3.5 วัน) สร้างมาจาก 2 วิธีดังนี้ 1) พิจารณาปริมาณเบิกถอนรวมต่อรอบเติม 2) พิจารณาปริมาณเบิกถอนต่อหนึ่งรายการถอนร่วมกันกับจำนวนรายการถอนต่อรอบเติม จากการวิเคราะห์ข้อมูลรายการกดเงินสดย้อนหลัง 24 เดือน ของเครื่องเบิกถอนเงินสดจำนวน 11 เครื่องซึ่งถูกคัดเลือกจากบริเวณที่ต่างกัน และมีรายการเบิกถอนเงินสดอย่างต่อเนื่อง พบว่า นโยบายจากวิธีที่ 2 ทำให้ปริมาณเงินสดสำรองต่อรอบการเติมและปริมาณเงินสดคงเหลือเมื่อสิ้นรอบการเติมน้อยกว่านโยบายปัจจุบันและนโยบายจากวิธีที่ 1 โดยสามารถลดปริมาณเงินสดสำรองลงและลดปริมาณเงินสดคงเหลือเมื่อสิ้นรอบการเติมได้ 35.66% และ 59.01% ตามลำดับ ซึ่งเป็นปริมาณเงินที่เกินความต้องการของลูกค้า อีกนัยหนึ่งคือสามารถช่วยลดเงินทุนที่จมอยู่กับเครื่องเบิกถอนเงินสดอัตโนมัติและทำให้กระแสเงินสดของธนาคารเกิดสภาพคล่องมากขึ้น

In this case study, we determine the cash levels in automated teller machines (ATMs) operated by one of the major commercial banks in Thailand. Our problem was formulated as a newsvendor model, in which the objective was to maintain a service level of 98 percent. A random cash demand during one cycle (3.5 days) was constructed by two different methods: 1) based on the total amount of cash withdrawals ; and 2) modeled as a random sum of the amount of cash withdrawals per each transaction, compounded by the total number of transactions. We analyzed 24-month historical data from 11 ATMs continuously operating at various places. Our study reveals that the policy based on method 2 outperforms the policy based on method 1 and the policy that the bank currently implements. Specifically, the expected cash level and the expected cash leftover could be reduced by 35.66% and 59.01%respectively, if the policy based on method 1 were implemented. Thus, better cash flow management and less capital tied up could be achieved.