Dự báo và hoạch định tổng hợp cho công ty cơ khí công nông nghiệp phần 2

TÓM TẮT ĐỀ TÀI Đề tài dự báo sản phẩm và hoạch định sản xuất cho Công ty Cơ Khí Công Nông Nghiệp Bùi Văn Ngọ được hình thành, xuất phát từ những vấn đề còn tồn tại của công ty. Dự báo nh

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 2 gồm các nội dung:

 Tổng quan về dự báo

 Các phương pháp dự báo

 Lý thuyết về hoạch định tổng hợp

 Các phương pháp hoạch định tổng hợp thường sử dụng

2.1 TỔNG QUAN VỀ DỰ BÁO

Trong quá trình sản xuất, kinh doanh, các nhà quản trị thường phải đưa ra các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai Để cho các quyết định này có độ tin cậy và đạt hiệu quả cao, cần thiết phải tiến hành công tác dự báo Điều này sẽ càng quan trọng hơn đối với một nền kinh tế thị trường, mang tính chất cạnh tranh cao

Dự báo là khoa học và làø nghệ thuật tiên đoán những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai

Tính khoa học của dự báo thể hiện ở chỗ khi tiến hành dự báo ta căn cứ trên các số liệu phản ảnh tình hình thực tế ở hiện tại, quá khứ, căn cứ vào xu thế phát triển của tình hình, dựa vào các mô hình toán học để dự đoán tình hình cơ bản sẽ xảy ra trong tương lai Nhưng các dự đoán này thường sai lệch hoặc thay đổi nếu xuất hiệc các tình huống kinh tế, tình huống quản trị không hoàn toàn phù hợp với mô hình dự báo Vì vậy, cần kết hợp chặt chẽ giữa các kết quả dự báo với kinh nghiệm và tài nghệ phán đoán của các chuyên gia, các nhà quản trị mới có thể đạt được các quyết định có độ tin cậy cao hơn

Mặt khác các kỹ thuật dự báo khác nhau thường cho ta các kết quả dự báo có khi khác xa nhau Chưa có một kỹ thuật nào tổng quát có thể dùng cho mọi trường hợp cần dự báo Vì vậy đối với một số vấn đề quan trọng và phức tạp, nhất là khi dự báo dài hạn người ta thường dùng một số kỹ thuật dự báo rồi căn cứ vào độ lệch chuẩn để chọn lấy kết quả thích hợp

2.1.1 Phân loại dự báo

Căn cứ vào thời đoạn dự báo

a Dự báo ngắn hạn

Thời đoạn dự báo thường không quá 3 tháng, ít khi đến 1 năm Loại dự báo này cần cho việc mua sắm, điều độ công việc, phân giao nhiệm vụ, cân đối các mặt trong quản trị tác nghiệp

b Dự báo trung hạn

Thời đoạn dự báo thường từ 3 tháng đến 3 năm, loại dự báo này cần thiết cho việc lập kế hoạch bán hàng, kế hoạch sản xuất, dự trù tài chính tiền mặt và làm căn cứ cho các loại kế hoạch khác

c Dự báo dài hạn

Thời đoạn dự báo từ 3 năm trở lên Loại dự báo này cần cho việc lập các dự án sản xuất sản phẩm mới, các định điểm cho các cơ sở mới, lựa chọn các dây chuyền công nghệ, thiết bị mới, mở rộng doanh nghiệp hiện có hoặc thành lập doanh nghiệp mới

Căn cứ vào nội dung công việc cần dự báo

a Dự báo kinh tế

Dự báo kinh tế cho các cơ quan nghiên cứu, cơ quan dịch vụ thông tin, các bộ phận

tư vấn kinh tế nhà nước thực hiện

Những chỉ tiêu này có giá trị lớn trong việc hỗ trợ, tạo tiền đề cho công tác dự báo trung hạn, dài hạn của các doanh nghiệp

b Dự báo kỹ thuật công nghệ

Dự báo này đề cập đến mức độ phát triển khoa học kỹ thuật công nghệ trong tương lai Loại này rất quan trọng đối với các ngành có hàm lượng kỹ thuật cao như năng lượng nguyên tử, tàu vũ trụ, dầu lửa, máy tính, nghiên cứu không gian, điện tử… Dự báo kỹ thuật, công nghệ thường do các chuyên gia trong các lĩnh vực đặc biệt thực hiện

c Dự báo nhu cầu sản phẩm

Thực chất của dự báo nhu cầu là dự kiến, tiên đoán về doanh số bán ra của doanh nghiệp Loại dự báo này rất được các nhà quản trị sản xuất quan tâm

Dự báo nhu cầu giúp cho các doanh nghiệp xác định được chủng loại và số lượng sản phẩm, dich vụ mà họ cần tạo ra trong tương lai Thông qua dự báo nhu cầu các doanh nghiệp sẽ quyết định được quy mô sản xuất, hoạt động của công ty, là cơ sở để dự kiến về tài chính, tiếp thị, nhân sự

2.2 CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO

2.2.1 Các phương pháp dự báo định tính

 Lấy ý kiến của ban điều hành

 Lấy ý kiến của những người bán hàng

 Lấy ý kiến của người tiêu dùng

 Phương pháp chuyên gia (phương pháp Delphi)

2.2.2 Các phương pháp dự báo định lượng

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

2.2.2.1 Dự báo theo dãy số thời gian

Nhu cầu thị trường luôn biến động theo thời gian và trong những điều kiện nhất định nó thường biến động theo một xu hướng nào đó Để phát hiện được xu hướng phát triển của nhu cầu ta cần thu thập các số liệu trong quá khứ để có được một dãy số thời gian Thời gian ở đây thường là tháng, quý, hoặc năm, tức là xem xét biến động qua từng thời kỳ một

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 kỳ tương lai

Các biến động của nhu cầu theo thời gian có thể xảy ra một số trường hợp sau:

 Có khuynh hướng tăng (giảm) rõ rệt trong suốt thời gian nghiên cứu (ký hiệu T_Trend)

 Biến đổi theo mùa(S_seasonality)

 Biến đổi theo chu kỳ (C_cycles)

 Biến đổi ngẩu nhiên (R_random variations)

2.2.2.2 Phương pháp bình quân di động

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

Chẳng hạn có dãy số thời gian được 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:

Mục đích của việc lấy bình quân di động là để san bằng những biến động bất thường trong dãy số thời gian Sau đó đưa vào số liệu bình quân di động ta sẽ dự báo được nhu cầu trong thời kỳ kế tiếp

2.2.2.3 Phương pháp bình quân di động có trọng số

Những số liệu mới xuất hiện trong thời kỳ cuối có giá trị lớn hơn các số liệu xuất hiện đã lâu Để xét đến vấn đề này, ta sử dụng các trọng số để nhấn mạnh giá trị của các số liệu gần nhất, vừa xảy ra

Việc chọn các trọng số dựa vào kinh nghiệm và sự nhạy cảm của người dự báo Tính toán theo công thức:

2.2.2.4 Phương pháp san bằng số mũ

a Nội dung phương pháp

Phương pháp này rất tiện dụng, nhất là khi dùng máy tính Đây cũng là kỹ thuật tính số bình quân di động nhưng không đòi hỏi có quá nhiều số liệu trong quá khứ Công thức tính nhu cầu tương lai như sau:

Y 1 + Y 2 + Y 3 3

Y I =

Y 2 + Y 3 + Y 4 3

Y II =

(2-1)

………

(Trọng số trong thời kỳ n x Nhu cầu thời kỳ n)

Các trọng số (2-2)

Số bình quân di

động có trọng số =

Trong đó:

F t : là nhu cầu dự báo ở thời kỳ t

F (t-1): nhu cầu dự báo ở thời kỳ (t-1)

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

 : hệ số san bằng ( 0  1 )

b Lựa chọn hệ số 

Hệ số  ảnh hưởng trực tiếp đến kết quả dự báo Để chọn  ta dựa vào độ lệch tuyệt đối bình quân MAD (Mean Absolute Deviation)

MAD càng nhỏ thì trị số  càng hợp lý vì nó cho ta kết quả dự báo càng ít sai lệch

2.2.2.5 Phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng

Phương pháp sang bằng số mũ đơn giản không thể hiện rõ xu hướng biến động Do đó cần phải xử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng

Cách làm như sau: đầu tiên tiến hành dự báo theo phương pháp san bằng số mũ đơn giản sau đó sẽ thêm vào một lượng điều chỉnh ( âm hoặc dương)

Tính toán theo công thức:

FIT : Forecart inchiding trend

F t : New forecart

T t : Trend correction

Để xác định phương trình xu hướng dùng khi điều chỉnh ta sử dụng hệ số san bằng số mũ  Ý nghĩa và cách sử dụng hệ số này cũng giống như 

F t = F (t-1) + [AA (t-1) – F (t-1) ] (2-3)

Dự báo nhu cầu cho thời kỳ t

Lượng điều chỉnh theo xu hướng

+

Dự báo nhu cầu

= Các sai lệch trong dự báo Số thời kỳ tính toán

(2 – 4)

F x

E

n

MAD =

Tt được tính như sau:

Trong đó:

T t : Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ t

T (t-1) : Lượng điều chỉnh theo xu hướng trong thời kỳ( t-1)

Hệ số san bằng xu hướng mà ta lựa chọn

F t : Lượng dư báo nhu cầu ở thời kỳ t bằng phương pháp san bằng số mũ đơn giản

F (t-1) : Lượng dự báo nhu cầu trong thời kỳ (t-1)

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

Bước 1: Tính dự báo nhu cầu theo phương pháp san bằng số mũ giản đơn Ft ở thời kỳ t

Bước 2: Tính xu hướng ( về mặt lượng) bằng cách xử dụng công thức (2 – 6 ).

Để tiến hành bước 2 cho lần tính toán đầu tiên, giá trị xu hướng ban đầu phải được xác định và đưa vào công thức Giá trị này có thể được đề xuất bằng phán đoán hoặc số liệu đã quan sát 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 có điều chỉnh

xu hướng theo công thức (2 – 5 ).

2.2.2.6 Dự báo theo đường khuynh hướng

a Phương pháp đường thẳng thống kê

Sử dụng phương trình đường thẳng sau: Y c = aX + b Các hệ số a, b được tính như sau:

(2 – 7)

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

Y c : Nhu cầu dự báo trong tương lai

giờ, 3 tấn/giơu'n

g pháp tìm kiếm quyết định phá

p dùng cho hoạch định như: phương pháp đồng thời,

phưo(2 –

6)

Y

n

b =

X

Y

X2

a =

Chú ý: Hệ số a, b được tính như trên phải phù hợp với điều kiện X = 0 Ở đây X

là thứ tự thời gian (chẳng hạn là năm) trong qua 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 lược đánh số -1, -2, -3 và các thời gian đứng sau X4 lần lược đánh số +1, +2, +3 Như vậy công lại  X = 0

 Nếu thứ tự thời gian là một số chẵn, chẳng hạn 8 năm ( X1, X2, X3,…,X8)

ta lấy 2 thời gian ở giữa là X4 = -1 và X5 = +1 Như vậy các thời gian đứng trước X4 sẽ lần lược lấy thứ tự là -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

b Phương pháp đường thẳng thông thường

Phương pháp này còn gọi là phương pháp đường thẳng bình phương bé nhất

Phương trình dự báo: Y C = ax + b

Các hệ số a, b được tính theo công thức sau:

(2 – 8)

Trong đó:

Y C : Lượng nhu cầu dự báo

X : Thứ tự thời gian (năm) trong dãy số, đánh số thứ tự tự nhiên từ 1 trở lên, không phân biệt số liệu là chẳng hay lẻ.

Y : Lượng hàng hoá bán ra trong quá khứ.

n : Số lượng số liệu có được trong quá khứ.

c Phương pháp dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến động thời vụ

Đối với một số mặt hàng, nhu cầu thị trường có tính chất biến động theo thời vụ trong năm Nguyên nhân có thể do điều kiện thời tiết, địa lý hoặc do tập quán của người tiêu dùng ở từng vùng có khác nhau (tết, hội, lễ )

Để dự báo đối với các mặt hàng này ta cần khảo sát mức độ biến động của nhu cầu theo thời vụ bằng cách tính chỉ số thời vụ trên cơ sở dãy số thời gian đã điều tra được

XY – X x Y

nX 2 – (X) 2

a =

nX 2Y – X x XY

nX 2 – (X) 2

b =

Chỉ số thời vụ được tính theo công thức sau:

(2 – 9)

Trong đó:

I s : Là chỉ số thời vụ

Yi : Số bình quân của các tháng cùng tên

Yo : Số bình quân chung của tất cả các tháng trong dãy số

2.2.2.7 Dự báo theo các mối liên hệ tương quan

 Dự báo trên cơ sở đường hồi quy tương quan tuyến tính

 Xác định hệ số co giãn

 Xác định sai chuẩn

 Xác định hệ số tương quan

2.2.3 Giám sát và kiểm soát dự báo

Khi đã có các số liệu dự báo đã được chấp nhận (tính bằng một hoặc vài phương pháp nói trên) ta có thể đưa ra để thực hiện

Qua từng thời kỳ các số liệu thực tế có thể không khớp với số liệu dự báo Vì vậy cần tiến hành công tác theo dõi, giám sát và kiểm soát dự báo Nếu mức độ chênh lệch giữa thực tế và dự báo nằm trong phạm vi cho phép thì không cần phải xét lại phương pháp dự báo đã sử dụng Ngược lại nếu chênh lệch này quá lớn vượt khỏi phạm vi cho phép thì cần nghiên cứu sửa đổi phương pháp dự báo cho phù hợp

2.2.3.1 Tín hiệu theo dõi

Việc theo dõi kết quả thực hiện, theo các số liệu đã dự báo so với số liệu thực 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 bình” (MAD)

Tín hiệu theo dõi = RSFE MAD

= (Nhu cầu thực tế trong thời kỳ i – Nhu cầu dự báo cho thời kỳ i) 

MAD

I s =

Trong đó:   Sai số dự báo

(2 – 10)

n

Tín hiệu theo dõi dương cho biết nhu cầu thực tế lớn hơn dự báo Ngược lại 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 dương bằng số sai số âm Lúc này tổng sai số dương sẽ cân bằng nhau và vì RSFE nhỏ nên tín hiệu theo dõi bằng 0

2.2.3.2 G iới hạn kiểm tra

Giới hạn kiểm tra gồm giới hạn trên và giới hạn dưới, là phạm vi chấp nhận được, hoặc là phạm vi cho phép

Một khi tính hiệu theo dõi bắt đầu vượt ra khỏi phạm vi cho phép (trên hoặc dưới) thì cần phải báo động Lúc này phương pháp dự báo đã không còn thích hợp nữa mà cần phải có sự điều chỉnh và sửa đổi (chẳng hạn nếu đã dùng phương pháp san bằng số mũ thì cần phải điều chỉnh hệ số san bằng)

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

Một số chuyên gia dự báo cho rằng đối với các mặt hàng có số lượng lớn thì phạm

vi này lấy bằng 4MAD, còn đối với các mặt hàng có số lượng nhỏ thì có thể lấy đến 8MAD

Một số chuyên gia khác, dựa vào quan hệ 1MAD  0,8 độ lệch chuẩn, cho rằng phạm vi chấp nhận được nên lấy tối đa là bằng 4MAD

2.3 HOẠCH ĐỊNH TỔNG HỢP

Mỗi hệ thống sản xuất đều có mục tiêu tối cao là tạo ra các sản phẩm hoặc dịch vụ phục vụ đầy đủ nhu cầu Chất lượng phục vụ nhu cầu quyết định sự thành công của doanh nghiệp, điều này thể hiện không những ở chỗ phải tạo ra sản phẩm chất lượng chấp nhận được mà còn ở chỗ nó luôn chủ động tạo ra khối lượng sản phẩm phù hợp với mức độ yêu cầu của thị trường Doanh nghiệp phải chuẩn bị tốt các điều kiện cần thiết để đáp ứng nhu cầu một cách hiệu quả

MAD =

2.3.1 Đối tượng, phạm vi của hoạch định

Hoạch định tổng hợp là phát triển các kế hoạch sản xuất trung hạn nhằm biến đổi mức sản xuất phù hợp với nhu cầu và đạt hiệu quả kinh tế cao

Đối tượng của hoạch định tổng hợp là khả năng sản xuất, hay mức sản xuất Đó chính là khả năng của một hệ thống sản xuất ra các sản phẩm hoặc dịch vụ cho thị trường trong một khoảng thời gian Nhìn chung, khả năng sản xuất của hệ thống phụ thuộc vào các yếu tố sau:

 Khả năng sản xuất của nhà xưởng và máy móc thiết bị Trong những điều kiện khác nhau hệ thống máy móc thiết bị và nhà xưởng cho những khả năng sản xuất nhất định Người ta thường gọi 2 yếu tố trên là năng lực sản xuất Như vậy, năng lực sản xuất được hiểu như là khả năng sản xuất tối

đa của hệ thống máy móc thiết bị và nhà xưởng trong những điều kiện kinh tế kỹ thuật và tổ chức sản xuất nhất định Điều kiện đó bao gồm: số lao động tối đa, máy móc nhà xưởng được vận hành bảo trì đúng qui định…

 Khả năng sản xuất của lực lượng lao động

 Khả năng làm thêm giơ.ø

 Khả năng hợp đồng gia công bên ngoài

 Khả năng sẵn sàng của nguyên vật liệu…

Khả năng sản xuất là tổng hợp khả năng của từng yếu tố kể trên theo một cách nhất định, trong những điều kiện nhất định Thông thường, khả năng sản xuất của một hệ thống sẽ do khả năng sản xuất của một khâu yếu nhất quyết định Trong bản thân từng yếu tố, tùy thuộc vào hoàn cảnh chúng có khả năng thay đổi với mức độ và cần một thời hạn nhất định khác nhau

Trên phạm vi thời gian trung hạn, bộ phận khó thay đổi nhất là năng lực sản xuất Năng lực sản xuất có thời hạn cam kết dài, muốn biến đổi khả năng này thường nhờ vào các kế hoạch dài hạn Trong phạm vi của hoạch định tổng hợp, năng lực sản xuất là yếu tố không thể thay đổi

2.3.2 Mục tiêu của hoạch định

Mục tiêu của hoạch định tổng hợp là phát triển các kế hoạch sản xuất hiện thực và tối ưu

Tính hiện thực của kế hoạch thể hiện ở chỗ các kế hoạch phải nhằm vào việc đáp ứng các nhu cầu mà doanh nghiệp muốn phục vụ và trong phạm vi khả năng của họ