Dự báo ngắn hạn về mức tiêu thụ sản phẩm đá Granite của Công ty TNHH Thành Nam

Với sự nghiệp đổi mới nền kinh tế chuyển từ nền kinh tế tập trung bao cấp sang nền kinh tế thị trường có sự quản lý của Nhà nước, cùng sự xuất hiện nền kinh tế hàng hoá nhiều thành phần, kh

LỜI MỞ ĐẦU

Với sự nghiệp đổi mới nền kinh tế chuyển từ nền kinh tế tập trung bao cấpsang nền kinh tế thị trường có sự quản lý của Nhà nước, cùng sự xuất hiện nềnkinh tế hàng hoá nhiều thành phần, khiến cho các nhà doanh nghiệp phải tự chủtrong hoạt động sản xuất kinh doanh, tự lo cho mình các yếu tố đầu vào cho đếnviệc tiêu thụ.

Trong nền kinh tế thị trường hiện nay, ở nước ta các doanh nghiệp (đặcbiệt là các doanh nghiệp tư nhân) đã gặp rất nhiều khó khăn, họ phải đối mặt vớinhiều thách thức và cơ hội mới Mục tiêu lúc này của các doanh nghiệp là đảmbảo sự tồn tại và phát triển không ngừng Để đạt được mục tiêu trên các doanhnghiệp phải uốn mình để thích nghi với môi trường mới Các doanh nghiệp phảixây dựng được cho mình những chiến lược kinh doanh vừa tham vọng, vừa khảthi Trong đó, việc dự báo mức tiêu thụ sản phẩm là một công cụ hữu hiệu đểđạt được mục tiêu chiến lược đó.

Chính nhờ tiêu thụ thì doanh nghiệp mới có lợi nhuận Khi doanh nghiệpcàng tiêu thụ nhiều sản phẩm thì cũng có nghĩa là thu nhập và lợi nhuận củadoanh nghiệp cũng được tăng lên Khi đó doanh nghiệp càng có điều kiện đểđẩy mạnh sản xuất, mở rộng quy mô, tăng khả năng cạnh tranh, tạo công ăn việclàm cho người lao động.

Trên thực tế, công tác dự báo mức tiêu thụ sản phẩm ở các doanh nghiệpcòn bất cập, chưa phù hợp với sự phát triển của nền kinh tế của từng ngành Kếthợp giữa lý luận và thực tế, củng cố và phát triển những kiến thức đã học được

hướng dẫn, góp ý của thầy giáo Nguyễn Xuân Hoàn và các cán bộ của Công ty,em đã chọn đề tài: “Dự báo ngắn hạn về mức tiêu thụ sản phẩm đá Granite củaCông ty TNHH Thành Nam”.

Chuyên đề gồm 3 phần:

- Chương I: Lý luận về dự báo.

- Chương II: Tình hình dự báo ngắn hạn mức tiêu thụ sản phẩm đá Graniteở Công ty TNHH Thành Nam.

- Chương III: Dự báo ngắn hạn mức tiêu thụ sản phẩm đá Granite (đá HoaCương) của Công ty TNHH Thành Nam.

Chương I

LÝ LUẬN VỀ DỰ BÁO1.1 Khái niệm về dự báo

Những phương pháp khoa học dựa vào sự phân tích toàn diện quá khứ vàhiện tại để đưa ra những tiên đoán về tương lai với những giả thiết nào đó là dựbáo.

Từ xa xưa, trong đời sống của xã hội loài người đã xuất hiện nhu cầu vàước muốn thấy trước được những điều sẽ xảy ra trong tương lai Sau rất nhiềuthời gian đúc kết kinh nghiệm, cổ nhân đã có thể dự đoán được một số hiệntượng thời tiết như nắng, mưa, bão, lũ lụt, hạn hán, động đất Điều này có tácđộng lớn trong nông nghiệp và sinh hoạt đời sống của con người.

Xã hội ngày càng phát triển, nhu cầu biết trước được những thông tin, sựviệc sẽ xảy ra trong tương lai ngày càng lớn Con người đã tìm ra và phát triểnnhiều phương pháp dự báo trong tất cả các lĩnh vực liên quan đến đời sống conngười để đáp ứng nhu cầu này Lĩnh vực dự báo đặc biệt phát triển là dự báothời tiết, dự báo kinh tế và dự báo xã hội.

Mặc dù phải thừa nhận con người không thể dự báo tương lai một cáchhoàn toàn chính xác được, nhưng với những thông tin tương đối chính xác vềtương lai mà dự báo mang lại, người ta đã có được bức tranh gần đúng về tươnglai và dựa vào đó có thể đưa ra các biện pháp chuẩn bị trước cho tương lai đểphục vụ cho nhu cầu của con người.

Trong cuộc sống ngày nay, vai trò của dự báo kinh tế ngày càng quantrọng Mỗi quốc gia, mỗi vùng lãnh thổ, mỗi ngành, mỗi công ty đểu cần cónhững dự báo chính xác về tương lai để hoạch định chiến lược hay kế hoạchpháp triển cho phù hợp với tình hình phát triển của thực tế.

Đối tượng dự báo, phạm vi dự báo, tầm dự báo vô cùng đa dạng Người tacó thể dự báo về dân số, môi trường của thế giới trong thế kỷ tới, dự báo về tốcđộ tăng trưởng kinh tế của Việt Nam trong năm tới, dự báo doanh thu của mộtcông ty trong tuần tới

Để dự báo, cần phải phân tích đối tượng dự báo trong quá khứ và hiện tại,phát hiện ra quy luật phát triển của nó trong giai đoạn đã qua Với giả thiết quyluật đó vẫn đúng trong tương lai, ta có thể dự báo được đối tượng trong tươnglai với một tầm dự báo phù hợp.

Cơ sở khoa học của dự báo là 2 luận điểm quan trọng của Triết học Duyvật Biện chứng của Mác.

- Mọi sự vật, hiện tượng, quá trình đều phát triển theo những quy luật vậnđộng và phát triển khách quan.

- Con người có khả năng nhận thức được thế giới.

Như vậy, một khi nghiên cứu và nắm được quy luật vận động và phát triểncủa đối tượng cần dự báo, người ta có thể dự báo được nó trong tương lai.

Đây là vấn đề nguyên lý Còn trong thực tế, để nắm được quy luật vậnđộng và phát triển của đối tượng dự báo, các nhà khoa học phải thực hiện theocác bước sau:

- Thu thập thông tin.

- Xử lý thông tin, phân tích sự biến đổi của đối tượng trong mối quan hệbiện chứng với môi trường xung quanh để phát hiện tính quy luật.

- Kiểm nghiệm xem đối tượng dự báo có thực sự vận động theo quy luậtđã rút ra ở bước trên hay không.

Thực hiện được các công việc này không dễ dàng Nó đòi hỏi sự kiên trì,sáng tạo, hợp tác, khoa học trong công việc.

1.2 Phân loại dự báo

Có rất nhiều cách phân loại dự báo khác nhau Dưới đây là một số cáchphân loại cơ bản.

1.2.1 Phân loại theo tầm dự báo.

- Dự báo dài hạn (nhiều năm): được sử dụng để xây dựng chiến lược sảnxuất lâu dài của doanh nghiệp, thay đổi năng lực sản xuất, cải tạo mở rộng xínghiệp, đổi mới dây chuyền công nghệ gia công sản phẩm Dự báo dài hạnthường được dùng khi phải quyết định đầu tư lớn, khi đưa vào sản xuất một sảnphẩm mới Sai số ứng với tầm dự báo dài hạn có thể đến 30%.

- Dự báo trung hạn: là các dự báo có tầm dự báo trong khoảng 6 tháng đến1 hoặc 2 năm Dự báo trung hạn được sử dụng để xây dựng kế hoạch chỉ đạosản xuất hoặc dự trữ nguyên vật liệu và thành phẩm Sai số trong dự báo nàycho phép tối đa là 15%.

- Dự báo ngắn hạn: là dự báo có tầm dự báo ngắn (tuần, tháng, quý ) Dựbáo ngắn hạn là yêu cầu bức thiết của công tác chỉ đạo tác nghiệp sản xuất.Trong dự báo này sai số yêu cầu phải nhỏ hơn 5%.

1.2.2 Phân loại theo đối tượng dự báo.

- Dự báo nhu cầu xã hội: bao gồm nhu cầu vật phẩm tiêu dùng, nhu cầuđiều kiện sống, nhu cầu văn hoá, văn nghệ, nhu cầu về thời gian rỗi và sử dụngthời gian rỗi.

- Dự báo về khả năng (hay là dự báo dự trữ) những dự báo về năng lực sảnxuất trong xã hội Về việc sử dụng đào tạo và dịch chuyển lao động, về trữlượng và nhịp độ sử dụng từng nguồn lợi tự nhiên, về khối lượng Tàì sản cốđịnh và vốn đầu tư cơ bản với thời gian hoàn vốn.

- Dự báo tiến bộ khoa học kỹ thuật: nhằm phân tích sự phát triển của khoahọc kỹ thuật trong tương lai ảnh hưởng đến nền kinh tế như thế nào Bao gồmdự báo các phát minh, sáng chế mới về nguyên tắc dự báo về các lĩnh vực ápdụng những phát minh và sáng chế mới, dự báo về sự ra đời của các cơ chế vàmáy móc mới, dự báo về sự phổ biến rộng rãi trong kỹ thuật và sản xuất nhữngphát minh sáng chế, cũng như cơ chế máy móc đã hoàn thiện khá lâu.

- Dự báo điều kiện - xã hội: dự báo về hoàn cảnh chung cho sự phát triểnkhoa học kỹ thuật và kinh tế quốc dân, bao gồm: các chính sách phát triển kinhtế, chính trị trong nước: những tác động từ bên ngoài như sự hợp tác quốc tế,môi trường khí hậu tự nhiên, tác động chung của khoa học kỹ thuật.

1.2.3 Phân loại theo phương pháp dự báo.

Ngày nay, các phương pháp dự báo mà các nhà khoa học đã tìm được rấtphong phú đa dạng Có nhiều cách để phân loại theo phương pháp Mỗi cáchphân loại chỉ mang tính tương đối vì giữa các phương pháp có thể có các phầntương tự hoặc trùng nhau Tuy vậy, vẫn có thể căn cứ vào đặc trưng riêng biệtcủa các phương pháp để đặt tên chung cho từng nhóm phương pháp.

Có thể phân loại dự báo theo phương pháp thành 2 nhóm chính:

1.2.3.1 Các phương pháp định tính.

Khi chưa có đủ các số liệu thống kê (giai đoạn đầu của chu kỳ sống củasản phẩm) để tiến hành công tác dự báo ta có thể dựa vào các phương pháp địnhtính.

a Lấy ý kiến của ban điều hành.

Phương pháp này được sử dụng rộng rãi Cần lấy ý kiến của các nhà quảntrị cao cấp, những người phụ trách các công việc quan trọng thường hay sử dụng

các số liệu thống kê, chỉ tiêu tổng hợp của doanh nghiệp Ngoài ra cần lấy thêmý kiến của các chuyên viên về Marketing, về kỹ thuật, tài chính, sản xuất.

Phương pháp này có nhược điểm là có tính chủ quan và ý kiến của ngưòicó chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác.

b Lấy ý kiến của những người bán hàng.

Những người bán hàng là những người hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu củangười tiêu dùng Họ có thể dự đoán được lượng hàng có thể bán được trongtương lai tại khu vực mình bán hàng.

Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều khu vực khác nhau tacó được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm đang xét.

Phương pháp này có nhược điểm là phụ thuộc vào đánh giá chủ quan củangười bán hàng Một số có khuynh hướng lạc quan thường đánh giá cao lượnghàng bán ra của mình Ngược lại, một số khác lại muốn giảm xuống để dễ đạtđịnh mức Cả 2 loại trên lại thường bị ảnh hưởng bởi những kinh nghiệm gầnnhất.

c Lấy ý kiến người tiêu dùng.

Cần lấy ý kiến của các khách hàng hiện tại cũng như các khách hàng mớicó ý định hoặc có kế hoạch mua hàng trong tương lai Việc nghiên cứu do bộphận bán hàng nghiên cứu thị trường tiến hành Cách làm có thể hỏi ý kiến trựctiếp của khách hàng, gửi các câu hỏi theo đường bưu điện, tiếp xúc bằng điệnthoại, phỏng vấn cá nhân Cách làm này không những giúp ta dự báo nhu cầutương lai mà còn biết được thị hiếu của khách hàng nhằm giúp công ty đa dạnghoá mẫu mã sản phẩm.

d Phương pháp chuyên gia (phương pháp Delphi).

Đây là phương pháp dự báo nhằm khai thác và lợi dụng trình độ cao về lýluận, thành thạo về chuyên môn, dồi dào về thông tin, phong phú về khả năngthực tiễn cùng với khả năng mẫn cảm, nhạy bén và thiên hướng sâu sắc vềtương lai đối với đối tượng dự báo của một tập thể các nhà khoa học, các nhàquản lý và các chuyên viên có chuyên môn sâu.

Phương pháp chuyên gia bắt nguồn từ quan điểm cho rằng: do quá trìnhhọc tập, nghiên cứu, gắn bó với chuyên môn nên không ai am hiểu sâu sắc hơn,nhiều thông tin hơn khả năng phản xạ và trực cảm nghề nghiệp nhạy bén hơncác chuyên gia trong lĩnh vực đó.

Kết quả dự báo được đưa ra trên cơ sở xử lý các ý kiến thống nhất của cácchuyên gia được gọi ý kiến Những ý kiến này được viết ra giấy hẳn hoi nhằmtrả lời một số câu hỏi nêu sẵn.

Quá trình thực hiện như sau:

- Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi in sẵnphục vụ cho việc dự báo.

- Nhân viên dự báo tập hợp các câu hỏi, sắp xếp, chọn lọc và viết lại, tómtắt các ý kiến của các chuyên gia.

- Dựa vào bảng tóm tắt này, nhân viên dự báo lại nêu ra các câu hỏi mớiđể các chuyên gia trả lời tiếp.

- Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia Nếu chưa thoả mãn thì lạitiếp tục quá trình trên, cho đến khi đạt được yêu cầu dự báo trên cơ sở các ýkiến của các chuyên gia.

Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các liên hệ cá nhân với nhau.Không xảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiếncủa một số người nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến.

1.2.3.2 Các phương pháp định lượng.

Các phương pháp định lượng đều dựa trên cơ sở Toán học, Thống kê Đểdự báo nhu cầu tương lai không xét đến các nhân tố ảnh hưởng khác ta có thểdùng các phương pháp dự báo theo dãy số thời gian Khi cần xét đến các nhân tốkhác ảnh hưởng đến nhu cầu (ngoài thời gian) ta có thể dùng các phương phápxét đến mối liên hệ tương quan.

Các bước tiến hành dự báo:- Xác định mục tiêu dự báo.- Chọn các mặt hàng cần dự báo.

- Xác định loại dự báo ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn Xác định thờiđoạn cần dự báo.

- Chọn mô hình dự báo.

- Thu thập các số liệu cần thiết.- Phê chuẩn mô hình dự báo.- Tiến hành tính toán dự báo.- Áp dụng kết quả dự báo.

a Dự báo theo dãy số thời gian.

Nhu cầu thị trường luôn biến động theo thời gian và trong những điềukiện nhất định nó thường biến động theo một xu hướng nào đó Để phát hiệnđược xu hướng phát triển của nhu cầu ta cần thu thập các số liệu trong quá khứđể có được một dãy số thời gian Khi đã có dãy số thời gian ta có thể xác định

được xu hướng phát triển của nhu cầu Từ đó ta có thể dự báo cho các thời kỳtrong tương lai.

b Dự báo theo phương pháp phân tích tương quan hồi quy.

Các phương pháp dự báo nhu cầu theo đường khuynh hướng cũng dựavào dãy số thời gian Dãy số này cho phép ta xác định đường khuynh hướng lýthuyết trên cơ sở kỹ thuật bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ cácđiểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quá khứ đến đường khuynh hướng lấy theotrục tung là nhỏ nhất.

Sau đó dựa vào đường khuynh hướng lý thuyết ta tiến hành dự báo nhucầu cho các năm trong tương lai.

Có thể sử dụng các phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng để dựbáo ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.

Đường khuynh hướng có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.

Để xác định được đường khuynh hướng lý thuyết, đòi hỏi phải có nhiều sốliệu trong quá khứ.

1.3 Xử lý số liệu trong dự báo.

Số liệu là đầu vào vô cùng quan trọng của dự báo Số liệu càng đầy đủ,chính xác thì kết quả dự báo càng chính xác Tuy nhiên trong thực tế nhiều khivới những số liệu thu thập được, người ta không thể căn cứ vào đó để dự báođược ngay Lý do có thể là còn một vài số liệu nào đó không thu thập được,hoặc có những số liệu sai Do đó để dự báo chính xác hơn phải tiến hành xử lýsố liệu Dưới đây là một số công việc thường phải làm trong khâu xử lý số liệu.

1.3.1 Đồng nhất số liệu.

Các con số thống kê phục vụ công tác dự báo thường được thu thập trongmột thời gian dài, có thể là hàng chục năm, và được thu thập từ nhiều nguồn

khác nhau Chúng có thể không đồng nhất về đơn vị đo, về khoảng thời gianthống kê Để tăng cường độ chính xác dự báo cần phải làm cho các dãy số thờigian sử dụng trong mô hình phản ảnh đúng thực chất các mối liên hệ và phù hợplẫn nhau về:

- Đơn vị đo hiện vật Trên thị trưòng có rất nhiều loại hàng hoá, mỗi loạihàng hoá được xác định có thể bằng những đơn vị tính khác nhau Đối với sảnphẩm đá Granite đơn vị đo chủ yếu là m2, m3, có thể là md.

- Đơn vị đo giá trị: phải quy đổi các đơn vị giá trị tính tại các năm khácnhau theo một đơn vị giá trị cố định của một năm nào đó.

- Khoảng thời gian thống kê: các con số thống kê cùng được xác địnhtrong một khoảng thời gian nhất định.

- Phạm vi thống kê: các con số đều phải được thống kê thống nhất trongphạm vi doanh nghiệp, hoặc phạm vi ngành, trong một vùng.

1.3.2 Xử lý chuỗi thời gian.

Việc xử lý chuỗi thời gian được tiến hành trong các trường hợp sau:

- Thiếu một giá trị nào đó (yi) trong chuỗi số.

Thay giá trị bị thiếu này bằng trung bình cộng của hai giá trị đứng trướcvà sau nó:

 ii

- Xử lý giao động ngẫu nhiên.

Trong nhiều trưòng hợp, rất khó xác định xu thế f(t) khi căn cứ vào chuỗi

thời gian ban đầu Đối với chuỗi thời gian có giao động lớn do tác động của cácyếu tố ngẫu nhiên thì phải tiến hành sâu chuỗi với mục đích là tạo ra chuỗi thời

gian mới y có xu hướng giao động ổn định hơn nhưng vẫn giữ nguyên xu thế từ

chuỗi thời gian ban đầu yi.

Việc chuyển chuỗi yi sang chuỗiy được xử lý thông qua 2 phương phápcơ bản sau:

a Phương pháp trung bình trượt không có trọng số.

Phương pháp này thường được áp dụng cho các chuỗi tuân theo xu thếđường thẳng (hàm bậc nhất) Công thức xác định:

Trong đó: m = 2p + 1: là khoảng trượt.

yi: là giá trị của chuỗi thời gian ban đầu tại thời điểm i.y i : là giá trị của chuỗi thời gian được san vào thời điểm t.

P: là bậc đa thức của hàm xu thế f(t) Trong trường hợp hàm tuyến tính, P= 1.

b Phương pháp trung bình trượt có trọng số.

Phương pháp này áp dụng cho các chuỗi có xu thế phi tuyến Công thứcxác định:

Trong đó: yt: là giá trị của chuỗi thời gian ban đầu tại thời điểm i.

y i: là giá trị của chuỗi thời gian được san vào thời điểm t.

P: là bậc đa thức của hàm xu thế f(t).

Kết quả là sau khi san bằng chuỗi, ta có một chuỗi mới có giao động ổnđịnh hơn và dễ nhìn ra xu thế, quy luật vận động.

Tuy nhiên, san bằng chuỗi có hạn chế là mất đi một số số hạng Với chuỗicó chiều dài hạn chế, việc này có thể dẫn đến sai lệch xu thế Một số số hạng ởcuối chuỗi bị mất đi cũng có nghĩa là mất đi những thông tin quan trọng nhất đểphát hiện xu thế.

1.3.3 Loại bỏ sai số thô.

Sai số thô xảy ra khi quan sát sai, hoặc nhầm lẫn, không rõ ràng khi ghichép kết quả quan sát Sai số này sinh ra từng lúc, từng nơi, không có quy luật.

Sai số thô có thể phát hiện bằng các phương pháp:- Phương pháp phân tích đối chứng kinh tế kỹ thuật:

Sai số thô thường chỉ phát sinh đơn lẻ ở một chỉ tiêu nào đó vào một lúcnào đó Do đó có thể dựa vào tương quan giữa các chỉ tiêu kinh tế kỹ thuật đểtìm ra chúng.

- Phương pháp kiểm định thống kê kế toán:

Giả sử trong chuỗi có giá trị yk nào đó có khả năng là sai số thô, cần kiểmtra có phải là sai số nên loại bỏ hay không Ta tính:

Syytk  k 

Trong đó: y : giá trị trung bình của dãy số.

S: sai số chuẩn, xác định bằng công thức:

yt: giá trị của dãy số tại thời điểm i.

y : giá trị trung bình của dãy số.

Để so sánh với giá trị tn(α) đã tính sẵn trong bảng “các giá trị tới hạn”.

Nếu tk ≥ tn(α) thì yk có chứa sai số thô Ta loại bỏ yk và thay vào đó bằng y

Giá trị tn(α) được tra từ bảng phân phối T.Student với n bậc tự do và mức ýnghĩa α cho trước.

1.3.4 Loại trừ yếu tố ngoài giả thiết.

Dự báo là sự ước lượng tương lai với một giả thiết nào đó Những yếu tốtrong quá khứ có thể có tác động rất lớn tại một thời điểm nào đó trong quá khứnhưng nếu giả thiết của ta là nó không tồn tại trong tương lai thì cần loại bỏ nó.

Có hai cách loại bỏ yếu tố ngoài giả thiết:

- Cắt dán: cắt bỏ các số liệu cần loại bỏ, dán nối các số liệu trước đó vàsau đó thành một chuỗi mới đã mất đi một số quan sát.

- Nội suy: Dựa vào các giá trị trước và sau các số liệu cần loại bỏ, xácđịnh các con số thay thế chúng.

1.4 Các phương pháp dự báo ngắn hạn.

Có rất nhiều phương pháp dự báo ngắn hạn khác nhau Để phục vụ cho đềtài, ở đây chỉ nêu ra một số phương pháp có thể áp dụng để dự báo ngắn hạnmức tiêu thụ sản phẩm đá Granite.

1.4.1 Các phương pháp bình quân di động.

1.4.1.1 Phương pháp bình quân di động giản đơn

Phương pháp này thường dùng khi các số liệu trong dãy số biến độngkhông lớn lắm Các số bình quân di động được tính từ các số liệu của dãy sốthời gian có khoảng cách đều nhau.

Chẳng hạn: Có dãy số thời gian tính theo tháng bao gồm các số liệu y1, y2,

y3 Nếu tính số bình quân di động theo từng nhóm 3 tháng, ta có thể dự báo:

yn  n  n 

Nếu tính số bình quân di động theo từng nhóm m tháng, ta có:m

    

Mục đích của việc lấy bình quân di động là để san bằng những biến độngbất thường trong dãy số thời gian Sau đó dựa vào số liệu bình quân di động tasẽ dự báo được nhu cầu trong kỳ tiếp theo.

Ví dụ:Công ty có số liệu bán sản phẩm đá đỏ Granite Bình Định trong bảng 4.1 Hãy tínhsố bình quân di động theo từng nhóm 3 tháng một.

vừa xảy ra Số liệu của các kỳ càng gần thời điểm tiến hành dự báo thì được gắnvới một trọng số càng lớn.

Việc chọn các trọng số mang tính chủ quan, phụ thuộc vào kinh nghiệmvà sự nhạy cảm của người dự báo.

Tính toán theo công thức:

 n

Ai: là nhu cầu thực của giai đoạn i.

Hi: là trọng số của giai đoạn i.

Cả hai phương pháp bình quân di động giản đơn và có trọng số đều có ưuđiểm là san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số Mặc dù vậy,chúng đều có các nhược điểm:

- Cũng do việc san bằng các biến động ngẫu nhiên nên đã làm giảm độnhạy cảm đối với những thay đổi thực đã được phản ánh trong dãy số.

- Số bình quân di động chưa cho ta xu hướng phát triển của dãy số mộtcách tốt nhất Nó chỉ thể hiện sự vận động trong quá khứ chứ chưa thể kéo dàisự vận động đó trong tương lai nhất là đối với tương lai xa.

- Việc tính số bình quân di động đòi hỏi một nguồn số liệu dồi dào trongquá khứ.

Tính cho ví dụ 4.1 với trọng số tháng kề trước là 3, cách 2 tháng là 2, cách3 tháng là 1 Tính theo nhóm 3 tháng một.

Bảng 1:

ThángLượng bán thực tế(m2)

1.4.2.1 Phương pháp san bằng mũ giản đơn.

Phương pháp này rất tiện dùng nhất là khi dùng máy tính, đây cũng là kỹthuật tính số bình quân di động nhưng không đòi hỏi phải có nhiều số liệu quákhứ Công thức tính nhu cầu tương lai như sau:

][ ( 1) ( 1)

Ft: nhu cầu dự báo ở thời kỳ t

F(t – 1): nhu cầu theo dự báo ờ thời kỳ (t – 1).

A(t – 1): số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t – 1).

α: hệ số san bằng mũ (0 ≤ α ≤ 1)

Thực chất là dự báo mới bằng dự báo cũ cộng với khoảng chênh lệch giữanhu cầu thực và dự báo của giai đoạn đã qua, có điều chỉnh phù hợp.

Ví dụ:

Vẫn với số liệu trong ví dụ trên, nhưng nếu biết nhu cầu thực trong tháng1 là 2.640 ta giả sử dự báo trong tháng 1 cũng đúng bằng 2.640 và hệ số san

Vì mô hình san bằng mũ rất đơn giản nên được sử dụng khá rộng rãi trongcác công ty Tuy nhiên, việc chọn hệ số san bằng mũ α sao cho thích hợp để đạtđược một dự báo chính xác là một vấn đề quan trọng Để chọn được hệ số αhợp lý cũng như để đánh giá mức độ chính xác của dự báo ta so sánh kết quả dựbáo với nhu cầu thực tế Sai số dự báo tính như sau:

Sai số dự báo = Nhu cầu thực - Dự báo = At - Ft.

Ngoài ra, để đánh giá mức sai lệch tổng thể của dự báo người ta còn dùngđộ lệch tuyệt đối trung bình MDA Độ lệch tuyệt đối trung bình MAD được tínhnhư sau:

ii 

Ví dụ: Vẫn với số liệu trong ví dụ trên Thử đo mức độ chính xác đối với 2

giá trị α = 0,1 và α = 0,9 trong bảng sau:

Bảng 3:

Dự báoSai số tuyệt đối

Sai số

dự báoDự báo

Sai số tuyệt đối

Sai số dự báo

So sánh 2 giá trị trên ta khẳng định dự báo với α = 0,1 chính xác hơn α =

0,9 Vậy ta chọn α = 0,1.

1.4.2.2 Phương pháp san bằng mũ 2 lần.

Phương pháp san bằng mũ nêu trên không phù hợp với dãy số liệu có xuhướng đi lên Phương pháp san bằng mũ 2 lần sử dụng san bằng số mũ với sựthừa nhận sự đi lên của dữ liệu Trong phương pháp này, số liệu dự báo đượctiến hành san bằng mũ lần thứ nhất và được đưa vào để san bằng mũ lần 2.

Trường hợp hiện tượng nghiên cứu có xu hướng là hàm tuyến tính bậcnhất ya0 a1t, phương trình dự báo có dạng ya0 a1L Các bước tiến hànhnhư

* Xác định các tham số a0, a1 bằng phương pháp tổng bình phương độlệch tối thiểu.

* Xác định các đại lượng đặc trưng (2)0)1(0 , SS

* Căn cứ vào (2)0)1(0,,SS

yt tính St(1),St(2) (từ t = 1 trở đi)

* Xác định các tham số của mô hình dự báo cho năm tiếp theo:

* Dự báo với tầm dự báo L

1.4.2.3 Phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng.

Phương pháp san bằng mũ giản đơn không thể hiện rõ xu hướng biếnđộng Do đó cần phải sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng của nhu cầucho phù hợp hơn.

Công thức tính như sau:

FITt = Ft + Tt

Trong đó:

FITt: Dự báo nhu cầu theo xu hướng.

Ft: Dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho giai đoạn t.

Tt: Lượng điều chỉnh xu hướng cho giai đoạn t tính theo công thức:

Tt = Tt – 1 +β(Ft – Ft - 1 ) (*)

Ft – 1: Dự báo san bằng mũ giản đơn giai đoạn t – 1.

Tt – 1: Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong giai đoạn t – 1.

β: Hệ số san bằng xu hướng mà ta lựa chọn.

Để tính toán FIT ta tiến hành theo các bước sau:

- Bước 1: Tính dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ giản

đơn Tt ở giai đoạn t.

- Bước 2: Tính xu hướng (về mặt lượng) bằng sử dụng công thức:

T = Tt – 1 + β(Ft – Ft – 1).

Để tiến hành bước 2 cho lần tính toán đầu tiên, giá trị xu hướng ban đầuphải được xác định và đưa vào công thức Giá trị này có thể được đề xuất bằngphán đoán hoặc bằng những số liệu đã quan sát được trong thời gian qua Sau đó

sử dụng số liệu này để tính Tt.

- Bước 3: Tính toán dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ cóđiều chỉnh xu hướng theo công thức:

FITt = Ft + Tt.1.4.2.4 Xác định hệ số san bằng mũ 

Việc xác định hệ số san bằng mũ  là rất quan trọng, nó ảnh hưởng tới kếtquả dự báo Một số tài liệu nước ngoài khuyên nên chọn hệ số san bằng mũ  = 0.3 Theo R.Brown thì nên chọn  theo công thức sau:

Trong đó: n: số quan sát trong khoảng san.

Xêlivanốp và Klêvacdrốp đưa ra phương pháp chọn  như sau:

Chia chuỗi yt thành 2 chuỗi nhỏ hơn Chuỗi đầu khoảng 2/3 số quan sát, chuỗi sau khoảng 1/3 chuỗi còn lại.

Dùng chuỗi thứ nhất làm số liệu quá khứ để dự báo với những giá trị  khác nhau rồi so sánh với chuỗi thứ hai để xác định sai số bình phương trung bình Giá trị  nào ứng với sai số nhỏ nhất sẽ được chọn.

Độ lệch tuyệt đối bình quân MAD có thể lấy làm căn cứ để chọn .Một dự báo tốt là dự báo có độ lệch tuyệt đối bình quân giữa giá trị thực và giá trị dự báo của các thời điểm nhỏ nhất Độ lệch tuyệt đối bình quân MAD được tính như sau:

1.4.3 Dự báo theo đường khuynh hướng

Các phương pháp dự báo nhu cầu theo đường khuynh hướng cũng dựavào dãy số thời gian Dãy số này cho phép ta xác định đường khuynh hưóng lýthuyết trên cơ sở kỹ thuật bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng cách từ cácđiểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quá khứ đến đường khuynh hướng lý thuyếtta tiến hành dự báo nhu cầu cho các năm trong tương lai.

Có thể sử dụng các phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng để dựbáo ngắn hạn, trung hạn và dài hạn.

Đường khuynh hướng có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến.

Để xác định được đường khuynh hướng lý thuyết, đỏi hỏi phải có nhiều sốliệu trong quá khứ.

Để biết được đường khuynh hưóng là tuyến tính hay phi tuyến trước hết tacần biểu diễn các nhu cầu thực tế trong quá khứ lên biểu đồ và phân tích xuhướng phát triển của các số liệu đó Qua phân tích nếu thấy rằng các số liệu tănghoặc giảm tương đối đều đặn theo một chiều hướng nhất định thì ta có thể vạchra một đường thẳng biểu hiện chiều hướng đó Nếu các số liệu biến động theomột chiều hướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng tăng nhanh hoặc ngàycàng chậm thì ta có thể sử dụng các đường cong thích hợp để mô tả sự biếnđộng đó (đường Parabol, Hyperbol, Logarit ).

1.4.3.1 Phương pháp đường thẳng thống kê.

Sử dụng phương trình đường thẳng sau:

Yc = aX + b.

Các hệ số a và b tính như sau:

Trong các công thức trên:

X: Thứ tự thời gian

Y: Số liệu nhu cầu thực tế trong quá khứ.

n: Số lượng các số liệu có được trong quá khứ.Yc: Nhu cầu dự báo trong tương lai.

Chú ý:

Hệ số a, b tính như trên phải phù hợp với điều kiện ∑X = 0 Ở đây X là

thứ tự thời gian (chẳng hạn là năm) trong quá khứ Để cho ∑X = 0 ta đánh số

thứ tự thời gian quá khứ như sau:

- Nếu thứ tự thời gian ứng với dãy số quá khứ là số lẻ, chẳng hạn 7 năm

(X1, X2, ,X7) ta có thể đánh số thứ tự bằng cách lấy thời gian ở giữa X4 = 0, các

thời gian đứng trước X4 lần lượt đánh số -1,-2, -3 và các thời gian đứng sau X4

lần lượt đánh số +1, +2, +3 Như vậy cộng lại ∑X = 0.

- Nếu thứ tự thời gian là một số chẵn, chẳng hạn là 8 năm (X1, X2, , X8)

ta lấy 2 thời gian ở giữa là X4 = -1 và X5 = +1 Như vậy các thời gian đứng

trước X4 sẽ lần lượt lấy thứ tự -3, -5, -7 và các thời gian đứng sau X5 sẽ lấy thứ

tự +3, +5, +7 Cuối cùng khi cộng lại ta vẫn có ∑X = 0.

1.4.3.2 Phương pháp đường thẳng thông thường.

Phương pháp này còn có người gọi là phương pháp đường thẳng bìnhphương bé nhất Nhưng cách gọi này không thật chính xác vì kỹ thuật bìnhphương bé nhất được sử dụng cả trong phương pháp đưòng thẳng thống kê và cảtrong các đường phi tuyến khác.

Phương trình dự báo:

Yc = aX + b

Trong đó:

Yc: Lượng nhu cầu dự báo.

X: Thứ tự thời gian (năm) trong dãy số, đánh theo thứ tự tự nhiên từ 1 trở

lên, không phân biệt số lượng số liệu là chẵn hay lẻ.

Y: Lượng hàng bán ra trong quá khứ.

n: Số lượng số liệu có được trong quá khứ.1.4.3.3 Đánh giá các phương pháp.

Nếu khi phân tích các số liệu trên đồ thị không thấy rõ đường khuynhhướng là tuyến tính hay phi tuyến thuộc dạng nào thì ta có thể sử dụng một vàiphương pháp dự báo khác nhau Lúc này để chọn phương pháp nào, ta cần đánhgiá các kết quả dự báo bằng cách tính sai chuẩn của từng phương án Phươngpháp nào có sai chuẩn nhỏ nhất là tốt nhất và sẽ được chọn để thực hiện.

Sai chuẩn tính theo công thức:

 

Trong đó:

σ: Sai chuẩn tính cho từng phương pháp đã sử dụng.

Y: Lượng nhu cầu thực tế ứng với từng thời kỳ trong dãy số thời gian quá

Các phương pháp dự báo trình bày trên đây đều xem xét sự biến động củađại lượng cần dự báo theo thời gian thông qua dãy số thời gian thống kê đượctrong quá khứ.

Nhưng trong thực tế, đại lượng cần dự báo còn có thể bị tác động bởi cácnhân tố khác Chẳng hạn số lượng sản phẩm tiêu thụ các năm thay đổi tuỳ theolượng nguyên vật liệu, thành phẩm đã sử dụng trong các năm đó Nói cách khác,đại lượng nguyên vật liệu, thành phẩm là nhân tố ảnh hưởng đến số lượng sảnphẩm tiêu thụ mà ta cần dự báo cho các năm sau.

Mối liên hệ nhân quả giữa lượng nguyên vật liệu và số lượng sản phẩmtiêu thụ không thể biểu diễn được dưới dạng một hàm số chính xác mà chỉ cóthể biểu diễn gần đúng với dạng một tương quan, thể hiện bằng một đường hồiquy tương quan.

Đại lượng cần dự báo là biến phụ thuộc còn nhân tố tác động lên nó làbiến độc lập Biến độc lập có thể có một hoặc một số.

Nếu chỉ xem xét đến một nhân tố ảnh hưởng (một biến độc lập) thì đườnghồi quy tương quan có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến Dưới đây sẽ trình bàychủ yếu là đường hồi quy tuyến tính với một biến độc lập.

Phương trình dự báo của đường hồi quy tương quan tuyến tính:

Yc = ax + b.

Trong đó:

Yc: Lượng nhu cầu dự báo.

x: Biến độc lập (nhân tố ảnh hưởng đến Yc)

a, b: Các hệ số của phương trình.Chú ý:

Ở đây x không còn là biến thời gian như trong các phương pháp dự báo

theo đưòng khuynh hướng nữa mà là biến độc lập.

*/ Tính toán các tham số hồi quy:

*/ Xác định sai chuẩn.

Để đánh giá được độ chính xác của yc ta phải tính sai chuẩn của đường hồi

quy tương quan, ký hiệu Syx.

Trong đó:

y: Giá trị thực tế của các năm.

yc: Giá trị tính toán theo phương trình đường hồi quy

n: Số lượng số liệu thu thập được.

Công thức trên được biến đổi thành:

*/ Xác định hệ số tương quan.

Hệ số tương quan cho ta biết mức độ quan hệ giữa x và yc Hệ số này được

ký hiệu là r, nhận giá trị giữa -1 và +1 (-1 ≤ r ≤ +1) Công thức tính r:

Các ký hiệu như cũ Có thể xảy ra các trường hợp sau:

- Khi r = ± 1 chứng tỏ giữa x và yc có quan hệ chặt chẽ (quan hệ hàm số).

- Khi r = 0 chứng tỏ giữa x và yc không có liên hệ gì.

- Trị số r càng gần ± 1, mối liên hệ tương quan giữa x và yc càng chặt chẽ.

Chú ý thêm rằng khi r mang dấu dương ta có tương quan thuận, khi r

mang dấu âm ta có tương quan nghịch.

1.5 Dự báo kết hợp xu hướng và mùa vụ.

Để dự báo cho các đối tượng biến đổi có tính xu hướng và có tính mùa vụ,người ta tiến hành phân tích chuỗi thời gian trong quá khứ thành các yếu tố cơbản sau đây:

Xu hướng phát triển, thể hiện bằng dự báo xu thế yˆt: là sự biến đổi trungbình của chuỗi số thời gian.

Mức biến đổi theo mùa vụ, thể hiện bằng chỉ số mùa vụ IK: là sự biến đổicó tính chất chu kỳ của chuỗi thời gian.

Các yếu tố ngẫu nhiên, thể hiện bằng chỉ số ngẫu nhiên: Rt: là sự tác độngtới chuỗi thời gian do các nguyên nhân bất thường như: khí hậu, thời tiết, sựxuất hiện sản phẩm cạnh tranh mới, bãi công, trục trặc trong điều hành

tKt

Hệ số mùa vụ được xác định theo 2 phương pháp.- Theo số bình quân chung.

K 

 1 : là số bình quân của các điểm chu kỳ, với n là số dữ liệu có

được tại mỗi thời điểm chu kỳ K.

y : là số bình quân chung của tất cả các điểm trong dãy số.

y : giá trị thực tế ở điểm chu kỳ K của năm t

n : số năm thu thập được số liệu.- Theo đường xu thế.

Ta thực hiện 3 bước tính:

+/ Xác định đường xu thế của dãy số.+/ Tính hệ số mùa vụ theo đường xu thế:

+/ Điều chỉnh chỉ số mùa vụ sao cho tổng của chúng là 12 (nếu xét theotháng hoặc là 4 (nếu là xét theo quý)).

1.5.2 Dự báo kết hợp xu hướng và mùa vụ.

Khi dự báo xu thế sử dụng phương pháp ngoại suy hàm xu thế: Các bướcthực hiện như sau:

- Tính con số dự báo theo phương pháp ngoại suy hàm xu thế, chưa xétđến ảnh hưởng của mùa vụ.

- Tính chỉ số mùa vụ tại các thời điểm (IK)

- Tính chỉ số ngẫu nhiên tại các thời điểm.

Từ đó dự báo theo công thức:

Khi dự báo xu thế sử dụng phương pháp san bằng mũ: Các bước thực hiệnnhư sau:

Tính chỉ số thời vụ tại các thời điểm.Phi mùa vụ hoá dãy số thời gian ban đầu.

Iyy 

Chuỗi thời gian sau khi điều chỉnh không còn tính mùa vụ nữa.

Dùng phương pháp san bằng hàm mũ với chuỗi thời gian phi mùa vụ hoá,dự báo cho tương lai.

Dự báo có tính đến ảnh hưởng của mùa vụ: nhân kết quả dự báo ở bước 3với hệ số mùa vụ tương ứng.

lớn vượt khỏi phạm vi cho phép thì cần nghiên cứu sửa đổi phương pháp dự báocho phù hợp.

1.6.1 Tín hiệu theo dõi.

Việc theo dõi kết quả thực hiện theo các số liệu đã dự báo so với số liệuthực tế được tiến hành dựa trên cơ sở tín hiệu theo dõi.

Tín hiệu theo dõi được tính bằng “tổng sai số dự báo dịch chuyển”

(Running Sum of the Forecast Error – RSFE) chia cho “độ lệch tuyệt đối trung

Trong đó:

MAD Saisèdùb¸o

Tín hiệu theo dõi dương cho biết nhu cầu thực tế lớn hơn dự báo Ngượclại, nếu tín hiệu này âm thì có nghĩa là nhu cầu thực tế thấp hơn dự báo.

Tín hiệu theo dõi được xem là tốt nếu có RSFE nhỏ và có số sai số dươngbằng số sai số âm Lúc này tổng sai số âm và dương sẽ cân bằng nhau và vìRSFE nhỏ nên tín hiệu theo dõi bằng 0.

1.6.2 Giới hạn kiểm tra.

Giới hạn kiểm tra gồm giới hạn trên và giới hạn dưới Phạm vi gồm giữagiới hạn trên và giới hạn dưới là phạm vi chập nhận được, hoặc là phạm vi chophép.

Một khi tín hiệu theo dõi bắt đầu vượt ra khỏi phạm vi cho phép (trênhoặc dưới) thì cần phải báo động Lúc này phương pháp dự báo đã sử dụngkhông còn thích hợp nữa mà cần có điều chỉnh sửa đổi (chẳng hạn nếu đã dùngphương pháp san bằng số mũ thì cần phải điều chỉnh hệ số san bằng).

Việc xác định phạm vi chấp nhận được chủ yếu dựa vào kinh nghiệm, saocho không quá hẹp, cũng không quá rộng Nếu quá hẹp thì với sai số nhỏ đãphải điều chỉnh phương pháp dự báo Nếu rộng quá thì ý nghĩa thực tế của cácsố liệu dự báo sẽ giảm đi rất nhiều.

Chương II

TÌNH HÌNH DỰ BÁO NGẮN HẠN MỨC TIÊU THỤ SẢNPHẨM ĐÁ GRANITE Ở CÔNG TY THÀNH NAM2.1 Giới thiệu về Công ty.

2.1.1 Quá trình hình thành và phát triển.

Công ty TNHH Thanh Nam được thành lập ngày 12/10/1995 theo giấyphép thành lập Công ty số 2094/GP-UB do UBND thành phố Hà Nội cấp Côngty do các sỹ quan, cựu chiền binh, nhà công nghệ sáng lập, có trụ sở chính tại xãPhú Diễn - Huyện Từ Liêm - Hà Nội, xưởng sản xuất tại xã Tây Mỗ - Huyện TừLiêm - Hà Nội.

Công ty xây dựng và hoàn thành giai đoạn I vào tháng 03/1996 thời giannày số Cán bộ công nhân viên của công ty là 25 người Mặt bằng sản xuất chỉkhoảng 670m2 Công ty bắt đầu đi vào hoạt động đã mang lại hiệu quả.

Do nhu cầu thị trường ngày càng phát triển – năm 1998 Công ty đã tiếnhành mở rộng xưởng sản xuất – xây dựng văn phòng và nhà ở cho công nhânvới diện tích mặt bằng 1392m2 Đồng thời chuyển trụ sở chính của Công ty vềcạnh xưởng sản xuất tại xã Tây Mỗ - Từ Liêm - Hà Nội để thuận lợi cho côngtác quản lý và nâng cao hiệu quả công việc.

2.1.2 Mô hình tổ chức và quản lý.

2.1.2.1 Hội đồng quản trị.

Là những thành viên góp vốn thành lập Công ty, là những người đưa ranhững phương hướng sản xuất kinh doanh, phát triển Công ty trong thời giantiếp theo.

2.1.2.2 Giám đốc Công ty.

Do Hội đồng quản trị bầu ra là người đại diện pháp nhân của Công ty,chịu trách nhiệm về kết quả hoạt động sản xuất kinh doanh của Công ty, đồng

HỘI ĐỒNG QUẢN TRỊ

Phòng kế toánPhòng

kỹ thuật vật tưXưởng

sản xuất

Phòng kinh doanh

Các đại

lý

Độithi côngPhó giám đốc kinh doanhGIÁM ĐỐC

Phó giám đốc sản xuất

thời chịu trách nhiệm trước toàn thể cán bộ công nhân viên Công ty về vấn đềđảm bảo quyền lợi cho người lao động.

2.1.2.3 Phó giám đốc kinh doanh.

Do Hội đồng quản trị bổ nhiệm: Phó giám đốc kinh doanh là người giúpviệc Giám đốc trong lĩnh vực kinh doanh, điều hành, tổ chức giám sát các độithi công hoàn thiện sản phẩm cho khách hàng và tiếp nhận đơn đặt hàng cũngnhư ý kiến đề xuất của các đại lý về sản phẩm.

2.1.2.4 Phó giám đốc sản xuất.

Do Hội đồng quản trị bổ nhiệm, là người giúp việc cho Giám đốc Công tytrong lĩnh vực mình được phân công, chỉ đạo trực tiếp xưởng sản xuất, đảm bảovề mặt chất lượng, số lượng sản phẩm sản xuất, quyết định việc sản xuất chủngloại sản phẩm, quy cách sản phẩm và tiến độ giao hàng theo yêu cầu của Phógiám đốc kinh doanh, đảm bảo an toàn trong quá trình sản xuất sản phẩm tạiCông ty và thường xuyên kiểm tra việc thực hiện.

- Đảm bảo nhu cầu về nguyên vật liệu, thu nhận và bảo quản vật tư giaodịch để mua vật tư.

- Cung cấp đầy đủ vật tư cho nhu cầu sản xuất, giám sát việc sử dụng vậttư theo quy định tiết kiệm.

Máy bổ

Hệ thống máy mài

Máy cắt

Lắp đặt hoàn thiện

2.2.2 Cơ sở vật chất, kỹ thuật

Công ty được xây dựng trên diện tích 1392m2 với 960m2 nhà xưởng320m2 văn phòng với một số trang thiết bị phục vụ cho hoạt động sản xuất kinhdoanh của Công ty như:

Bảng 4: BẢNG DANH MỤC THIẾT BỊ SẢN XUẤT

5 Ô tô chở hàng

(2.5T; 0.5T) Hàn Quốc 2001 02 330.000.0006 Máy khoan bê

Bên cạnh đó, Công ty cũng luôn chú trọng và thường xuyên kiểm tranhững máy móc thiết bị phục vụ cho quá trình sản xuất, lắp đặt, hoàn thiện sảnphẩm

2.2.3 Nguồn nhân lực.

Trong quá trình hoạt động sản xuất – kinh doanh yếu tố con người là đặcbiệt quan trọng trong việc quản lý và tiến hành lao động, từ đó có thể hình thànhlực lượng lao động tối ưu Việc phân công, bố trí sử dụng lao động một cáchhợp lý sẽ đảm bảo mối quan hệ cân đối giữa yếu tố lao động và các yếu tố kháctrong quá trình sản xuất hoàn thiện sản phẩm nhằm đạt hiệu quả cao trong kinhdoanh.

Do nắm được tầm quan trọng của nguồn nhân lực và do tính chất đặcđiểm khác biệt trong công việc của ngành sản xuất tiêu thụ và hoàn thiện sảnphẩm đá Granite Nên trong tổng số 60 cán bộ công nhân viên của Công ty thìđến 90% là lao động nam và hơn 70% trong số đó phải có sự hiểu biết trongviệc xây dựng hay có một thời gian nhất định làm việc trong xưởng sản xuất vàđi làm thực tế tại công trình.

Bảng 5: BẢNG CƠ CẤU LAO ĐỘNG

STT Cơ cấu lao động Năm 2003 Năm 2004 Năm 2005

Khi Công ty bắt đầu hoạt động thì khách hàng chính của Công ty là cácCông ty của Nhà nước Nền kinh tế nước ta bước vào nền kinh tế thị trường, đờisống của người dân ngày một nâng cao nhu cầu, mong muốn làm đẹp hơn ngôinhà của mình được đặc biệt chú ý thì khách hàng của Công ty ngoài các Công tyxây dựng Nhà nước, các Công ty tư vấn, còn có một số lượng tương đối lớnkhách hàng là các gia đình tư nhân có thu nhập cao, đây là nhóm khách hàng cókhả năng thu hồi vốn nhanh.

Việc tìm kiếm được nhiều khách hàng sử dụng sản phẩm của Công ty làvấn đề quan trọng trong việc phát triển và mở rộng hoạt động sản xuất kinh