ภาครัฐและภาคเอกชนได้ให้ความสำคัญในเรื่องของการบริหารจัดการระบบโลจิสติกส์และโซ่อุปทานสินค้าเกษตรของประเทศไทยมากขึ้น ซึ่งการมีเครือข่ายโลจิสติกส์ภาคการเกษตรที่มีประสิทธิภาพจะทำให้มีการส่งมอบสินค้าที่ดีขึ้นโดยต้องมีการสนับสนุนบทบาทของเกษตรกรและผู้ประกอบการภาคการเกษตรตั้งแต่ต้นน้ำจนถึงปลายน้ำ ทั้งนี้ในการบริหารจัดการได้มีการกำหนดตัวชี้วัดประสิทธิภาพที่สำคัญ 3 มิติ คือ ต้นทุน (Cost) เวลา (Lead Time) และความน่าเชื่อถือ (Reliability) อย่างไรก็ตามตัวชี้วัดที่สำคัญอีกมิติหนึ่ง คือ ความยืดหยุ่นของโซ่อุปทาน (Supply Chain Flexibility) ที่จะแสดงถึงความสามารถที่ระบบสามารถรองรับการเปลี่ยนแปลงของอุปสงค์อันเป็นผลมาจากการเปลี่ยนแปลงของราคาและนโยบายการสนับสนุนของภาครัฐที่กระทบต่อโซ่อุปทานสินค้าเกษตรนั้นยังไม่มีการศึกษาในลักษณะเชิงปริมาณ บทความนี้จึงได้ทำการศึกษาและพัฒนาตัวแบบทางคณิตศาสตร์ขึ้นมาเพื่อใช้วัดความยืดหยุ่นของโซ่อุปทาน ซึ่งการศึกษาได้ประยุกต์ใช้กับอุตสาหกรรมมันสำปะหลัง ซึ่งถือเป็นผลผลิตส่งออกที่สำคัญของประเทศ ทั้งนี้ในการพัฒนาตัวแบบพิจารณาตั้งแต่ส่วนการเพาะปลูก การแปรรูปเป็นแป้งมันสำปะหลัง และการขนส่งเพื่อการส่งออก โดยใช้หลักการของตัวแบบสโตแคสติกมาพัฒนาตัวแบบ ในการประเมินความยืดหยุ่น สามารถแบ่งออกเป็น 2 ขั้น โดยขั้นที่ 1 เป็นตัวแบบเพื่อประเมินความสามารถพื้นฐานของโซ่อุปทานที่ทำให้มีผลกำไรสูงที่สุด และขั้นที่ 2 เป็นตัวแบบเพื่อประเมินความยืดหยุ่นของโซ่อุปทานที่สามารถเพิ่มขึ้นได้สูงที่สุดจากความสามารถพื้นฐานที่ได้จากตัวแบบขั้นที่ 1 ซึ่งจะทำให้ทราบถึงความสามารถสำรอง (Reserve Capacity) ของ โซ่อุปทาน ทั้งนี้สามารถนำไปใช้เป็นแนวทางให้กับผู้ที่เกี่ยวข้องในการกำหนดนโยบายเพื่อเพิ่มศักยภาพในการบริหารจัดการ ตลอดจนช่วยระบุส่วนที่อาจจะกลายเป็นคอขวดของโซ่อุปทาน ให้มีการพัฒนาเพื่อรองรับการเปลี่ยนแปลงของอุปทานและ อุปสงค์ในอนาคตได้อย่างมีประสิทธิภาพ

The logistics and supply chain management for the agricultural supply chain in Thailand has recently been more emphasized by both the private and public sectors. The efficient agricultural logistics network could provide better product shipment in support of the policy “from farm (farmers) to forks (midstream or downstream producers or consumers).” The performance indicators usually consider the dimensions of cost, lead time, and reliability. Besides these three indicators, the supply chain flexibility is an alternative performance indicator used to assess the ability to accommodate or handle the demand changes in the supply chain system. The objective of this study was to develop a mathematical programming model to assess the supply chain flexibility for the cassava industry, which is a key exported agricultural product of Thailand. In this study, the proposed model adopted the concept of stochastic programming and was divided into two stages. The first stage evaluated the base pattern along the supply chain networks to meet the maximize profit. The second stage assessed the reserve capacity using the base pattern obtained from the first stage. The models could be used as a suggestion for planning and also for identifying bottlenecks in the supply chain in order to enhance the capacity to serve future supply and demand changes.