Báo cáo bài tập nhóm số 3 mô hình ra quyết định trong chuỗi cung ứng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CƠ KHÍ BỘ MƠN KỸ THUẬT HỆ THỐNG CƠNG NGHIỆP  BÁO CÁO BÀI TẬP NHĨM SỐ MƠ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH TRONG CHUỖI CUNG ỨNG GVHD: TS Nguyễn Đức Duy Sinh viên thực MSSV Phạm Thị Thanh Bình 1912736 Nguyễn Đức Mạnh 1911573 Dương Gia Minh 1914136 Phạm Thiều Phương Nhi 1911786 Tô Thảo Nhi 1914520 Nguyễn Nhật Tấn Tài 1911996 Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2022 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA CƠ KHÍ BỘ MÔN KỸ THUẬT HỆ THỐNG CÔNG NGHIỆP  BÁO CÁO BÀI TẬP NHĨM SỐ MƠ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH TRONG CHUỖI CUNG ỨNG GVHD: TS Nguyễn Đức Duy Sinh viên thực MSSV Phạm Thị Thanh Bình 1912736 Nguyễn Đức Mạnh 1911573 Dương Gia Minh 1914136 Phạm Thiều Phương Nhi 1911786 Tô Thảo Nhi 1914520 Nguyễn Nhật Tấn Tài 1911996 Thành phố Hồ Chí Minh, tháng 11 năm 2022 i LỜI CẢM ƠN Tập thể nhóm xin gửi lời cảm ơn tới Thầy Nguyễn Đức Duy đồng hành, dạy cung cấp kiến thức để nhóm hồn thành Bài tập nhóm số Từ kiến thức mà thầy truyền đạt từ tài liệu tham khảo mơn học, nhóm em tiến hành thực báo cáo Bài báo cáo nhóm thực tuần, nên khó tránh khỏi thiếu sót q trình thực báo cáo Nhóm em mong nhận ý kiến đóng góp quý báu Thầy bạn để kiến thức chúng em lĩnh vực hoàn thiện Sau cùng, chúng em xin kính chúc Thầy ln hạnh phúc thành công nghiệp “trồng người” Kính chúc thầy ln dồi sức khỏe để tiếp tục dìu dắt nhiều hệ học trị đến bến bờ tri thức Tập thể nhóm xin chân thành cảm ơn thầy! Tập thể nhóm (Đã ký) Phạm Thị Thanh Bình Nguyễn Đức Mạnh Dương Gia Minh Phạm Thiều Phương Nhi Tô Thảo Nhi Nguyễn Nhật Tấn Tài ii MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN .ii DANH SÁCH BẢNG BIỂU iv DANH SÁCH HÌNH ẢNH vi Bài tập Bài tập 10 Bài tập 12 Bài tập 16 Bài tập 19 Bài tập 22 TÀI LIỆU THAM KHẢO 27 iii DANH SÁCH BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Lợi ích thiệt hại phương án xây dựng nhà máy quốc gia A, B, C Bảng 1.2 Mục tiêu tối đa lơi ích với tiêu chí Maximax Bảng 1.3 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Maximax Bảng 1.4 Mục tiêu tối đa lợi ích với tiêu chí Maximin Bảng 1.5 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Maximin Bảng 1.6 Mục tiêu tối đa lợi ích với tiêu chí Criterion of Realism Bảng 1.7 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Criterion of Realism Bảng 1.8 Bảng xác định Best payoff Bảng 1.9 Bảng đánh giá Opportunities loss Bảng 1.10 Bảng xác định Best payoff Bảng 1.11 Bảng đánh giá Opportunities loss Bảng 1.12 Bảng Lợi ích thiệt hại phương án xây dựng nhà máy quốc gia A, B, C với xác suất cho thị trường Bảng 1.13 Giá trị EMV Bảng 1.14 Bảng tính giá trị EVM EVwPI Bảng 1.15 Bảng tính giá trị EVM EVwPI Bảng 1.16 Bảng xác định EOL Bảng 1.17 Bảng xác định opportunity loss Bảng 3.1 Xác định trọng số cho tiêu chí 12 Bảng 3.2 Trọng số tiêu chí 13 Bảng 3.3 Điểm địa điểm với tiêu chí 15 Bảng 4.1 Xác định trọng số cho tiêu chí 16 iv Bảng 4.2 Ma trận so sánh cặp tiêu chí 16 Bảng 4.3 Đánh giá điểm phương án theo tiêu chí 17 Bảng 5.1 Xác định trọng số cho tiêu chí 19 Bảng 5.2 Trọng số tiêu chí 20 Bảng 5.3 Điểm phương án với tiêu chí 21 v DANH SÁCH HÌNH ẢNH Hình 2.1 Cây định 10 Hình 4.1 Các lựa chọn tiêu chí 16 Hình 4.2 Ma trận so sách cặp tiêu chí 17 Hình 4.3 Nhập liệu số liệu vào phần mềm Expert Choice 17 Hình 4.4 Kết tổng hợp 18 Hình 6.1 Giá trị Hàm mục tiêu theo X 26 Hình 6.2 Đồ thị tương quan giá trị hàm mục tiêu penalty Long-run profit 26 vi Bài tập Một doanh nghiệp xem xét phương án xây dựng nhà máy quốc gia A, B C Lợi ích thiệt hại trình bày bảng sau: Bảng 1.9 Lợi ích thiệt hại phương án xây dựng nhà máy quốc gia A, B, C Good market Bad market Normal market Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 Location B $120,000 -$15,000 -$15,000 Location C $240,000 -$30,000 -$30,000 Do nothing $0 $0 $0 Thực định vào tiêu chí: a) Maximax Criterion b) Maximin Criterion c) Criterion of Realism (coefficient of realism α = 0.45) d) Minimax Regret Criterion e) Probability of good, bad and normal market are (0.5,0.1,0.4) Make decision based on: Expected Monetary Value (EMV), Expected value of perfect information (EVPI), and Expected Opportunity Loss (EOL) Lời giải: a) Maximax criterion • Tối đa lợi ích: Bảng 1.10 Mục tiêu tối đa lơi ích với tiêu chí Maximax Good market Bad market Normal market Best payoff Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 $39,500 Location B $120,000 -$15,000 -$15,000 $120,000  Good market Bad market Normal market Best payoff Location C $240,000 -$30,000 -$30,000 $240,000 Do nothing $0 $0 $0 $0 Với tiêu chí Maximax mục tiêu tối đa lợi ích → Quyết định chọn Location C • Tối thiểu thiệt hại: Bảng 1.11 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Maximax Good market Bad market Normal market Best payoff Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 -$10,000 Location B $120,000 -$15,000 -$15,000 -$15,000 Location C $240,000 -$30,000 -$30,000 -$30,000 Do nothing $0 $0 $0 $0  Với tiêu chí Maximax mục tiêu tối thiểu thiệt hại → Quyết định chọn Location C b Maximin criterion • Tối đa lợi ích: Bảng 1.12 Mục tiêu tối đa lợi ích với tiêu chí Maximin Good market Bad market Normal market Worst payoff Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 -$10,000 Location B $120,000 -$15,000 -$15,000 -$15,000 Location C $240,000 -$30,000 -$30,000 -$30,000 Do nothing $0 $0 $0 $0  Với tiêu chí Maximin mục tiêu tối đa lợi ích → Quyết định chọn “Khơng làm gì” • Tối thiểu thiệt hại: Bảng 1.13 Mục tiêu tối thiểu thiệt hại với tiêu chí Maximin Good market Bad market Normal market Worst payoff Location A $39,500 -$10,000 -$6,100 $39,500 Location B $120,000 -$15,000 -$15,000 $120,000 Location C $240,000 -$30,000 -$30,000 $240,000 Do nothing $0 $0 $0 $0  Với tiêu chí Maximin mục tiêu tối thiểu thiệt hại → Quyết định chọn “Khơng làm gì” c Criterion of Realism (coefficient of realism α = 0.45) Sử dụng công thức: Weighted average = α(Best in row) + (1 – α)(Worst in row) • Tối đa lợi ích: Bảng 1.14 Mục tiêu tối đa lợi ích với tiêu chí Criterion of Realism Location A Location B Location C Do nothing Weighted Good Bad Normal Best in Worst in market market market row row $39,500 -$10,000 -$6,100 $39,500 -$10,000 $12,275 $120,000 -$15,000 -$15,000 $120,000 -$15,000 $45,750 $240,000 -$30,000 -$30,000 $240,000 -$30,000 $91,500 $0 $0 $0 $0 $0 $0 average with α=0.45 Diện tích showroom 0.06 0.10 0.07 0.16 0.10 Cơ sở vật chất 0.35 0.40 0.28 0.24 0.32 Nhu cầu thị trường 0.47 0.30 0.56 0.48 0.45 Trọng số tiêu chí: Bảng 3.2 Trọng số tiêu chí Tiêu chí Trọng số Tiền thuê tháng 0.13 Diện tích showroom 0.10 Cơ sở vật chất 0.32 Nhu cầu thị trường 0.45 Ma trận so sánh cặp địa điểm với tiêu chí: ❖ Tiền thuê hàng tháng: A B C D A 1.00 1.75 0.88 0.88 B 0.57 1.00 0.50 0.50 C 1.14 2.00 1.00 1.00 D 1.14 2.00 1.00 1.00 A B C D Trung bình hàng A 0.26 0.26 0.26 0.26 0.26 B 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 C 0.30 0.30 0.30 0.30 0.30 D 0.30 0.30 0.30 0.30 0.30 ➢ Chuẩn hóa: ❖ Diện tích showroom: A B C D A 1.00 0.63 1.25 0.83 B 1.60 1.00 2.00 1.33 C 0.80 0.50 1.00 0.67 13 D 1.20 0.75 1.50 1.00 A B C D Trung bình hàng A 0.22 0.22 0.22 0.22 0.22 B 0.35 0.35 0.35 0.35 0.35 C 0.17 0.17 0.17 0.17 0.17 D 0.26 0.26 0.26 0.26 0.26 A B C D A 1.00 1.14 1.00 2.00 B 0.88 1.00 0.88 1.75 C 1.00 1.14 1.00 2.00 D 0.50 0.57 0.50 1.00 A B C D Trung bình hàng A 0.30 0.30 0.30 0.30 0.30 B 0.26 0.26 0.26 0.26 0.26 C 0.30 0.30 0.30 0.30 0.30 D 0.15 0.15 0.15 0.15 0.15 ➢ Chuẩn hóa: ❖ Cơ sở vật chất: ➢ Chuẩn hóa: ❖ Nhu cầu thị trường: A B C D A 1.00 1.00 1.29 1.00 B 1.00 1.00 1.29 1.00 C 0.78 0.78 1.00 0.78 D 1.00 1.00 1.29 1.00 ➢ Chuẩn hóa: A A B 0.26 C 0.26 D 0.26 Trung bình hàng 0.26 14 0.26 B 0.26 0.26 0.26 0.26 0.26 C 0.21 0.21 0.21 0.21 0.21 D 0.26 0.26 0.26 0.26 0.26 Điểm địa điểm thể bảng sau: Bảng 3.3 Điểm địa điểm với tiêu chí Địa điểm A B C D  Tiền thuê hàng tháng 0.13 0.26 0.15 0.30 0.30 Tiêu chí Diện tích Cơ sở vật showroom chất 0.1 0.32 0.22 0.30 0.35 0.26 0.17 0.30 0.26 0.15 Nhu cầu thị trường 0.45 0.26 0.26 0.21 0.26 Tổng điểm 0.2688 0.2547 0.2465 0.2300 Trong số địa điểm, ta chọn địa điểm có số điểm cao địa điểm A với số điểm 0.2688 15 Bài tập Giả sử bạn phải lựa chọn vị trí để tổ chức team building cho ISER Thành lập lựa chọn tiêu chí lựa chọn giải pháp thích hợp cho nhóm bạn Sau đó, thu thập liệu sau định lựa chọn vị trí cách sử dụng kỹ thuật AHP phần mềm Expert choice Lời giải: Đầu tiên, tiến hành cho điểm tiêu chí đưa theo mức độ quan trọng sau: Bảng 4.1 Xác định trọng số cho tiêu chí Các tiêu chí Giá Khơng gian Khoảng cách Thực phẩm Các tiện ích kèm GC KG KC TP TI Điểm 4 Sau đó, ta tiến hành phân tích mối quan hệ tiêu chí xác lập ma trận so sánh cặp tiêu chí thang điểm – 5: Bảng 4.2 Ma trận so sánh cặp tiêu chí Ma trận so sánh cặp tiêu chí Tiêu chí GC KG KC TP GC 1.25 1.25 1.67 KG 0.8 1 1.33 KC 0.8 1 1.33 TP 0.6 0.75 0.75 TI 0.4 0.5 0.5 0.67 TI 2.5 2 1.5 Các tiêu chí đưa vào cơng cụ phần mềm Expert Choice để xếp hạng đưa kết sau: Hình 4.1 Các lựa chọn tiêu chí 16 Hình 4.2 Ma trận so sách cặp tiêu chí Ta kết luận cơng tác cho điểm tiêu chí khơng tồn thiên vị số tin cậy (Inconsistency = 0) Các vị trí lựa chọn để làm vị trí tổ chức team builiding cho ISER bao gồm: Công viên Đầm Sen (DS) Khu du lịch sinh thái Bị Cạp Vàng (BCV) Cơng viên Suối Mơ (SM) Khu du lịch sinh thái Vườn Xoài (VX) Khu du lịch Tre Việt Để chọn phương án phần mềm công cụ Expert Choice, dự án phải tiến hành phân tích địa điểm điểm theo tiêu chí theo thang điểm từ đến 1, dựa khảo sát vị trí Bảng 4.3 Đánh giá điểm phương án theo tiêu chí Vị trí DS BCV SM VX TV GC 0.278 0.6 0.8 0.6 0.7 0.6 KG 0.222 0.5 0.8 0.6 0.7 0.4 Tiêu chí KC 0.222 0.7 0.6 0.5 0.4 0.5 TP 0.167 0.7 0.7 0.5 0.4 0.7 TI 0.111 0.6 0.7 0.7 0.5 0.7 Sau tổng hợp đủ sở liệu để đánh giá phương án, ta tiến hành nhập liệu vào phần mềm Expert Choice: Hình 4.3 Nhập liệu số liệu vào phần mềm Expert Choice 17 Hình 4.4 Kết tổng hợp Với độ tin cậy tổng thể (overall inconsistency) ( 0: print("The first goal is underachieved by ", model.n1.value) elif model.p1.value > 0: print("The first goal is overachieved by ", model.p1.value) else: print("The first goal is fully satisfied") if model.n2.value > 0: print("The second goal is underachieved by ", model.n2.value) elif model.p2.value > 0: print("The second goal is overachieved by ", model.p2.value) else: print("The second goal is fully satisfied") if model.n3.value > 0: print("The third goal is underachieved by ", model.n3.value) elif model.p3.value > 0: print("The third goal is overachieved by ", model.p3.value) else: print("The third goal is fully satisfied") Nghiệm tốn cơng cụ đưa ra: x1 = 4.0 x2 = -0.0 x3 = 5.0 The first goal is overachieved by 3.000000000000002 The second goal is fully satisfied The third goal is fully satisfied c Thực phân tích độ nhạy với penalty Long-run profit chạy từ tới 10 Gọi X penalty Long-run profit, ta giữ ngun thơng số cịn lại, ta hàm mục tiêu sau: 25 𝐻à𝑚 𝑚ụ𝑐 𝑡𝑖ê𝑢 = 𝑋 ∗ 𝑑1− + 2𝑑2+ + 4𝑑2− + 3𝑑3+ Penalty chạy từ đến 10, sau chạy mơ hình ta nhận xét điều không làm ảnh hướng đến nghiệm tối ưu toán: x1 = 4; x2 = 0; x3 = 5; 𝑑1− = 3; 𝑑2+ = ; 𝑑2− = ; 𝑑3+ = Thay giá trị X vào hàm mục tiêu, ta được: 𝐻à𝑚 𝑚ụ𝑐 𝑡𝑖ê𝑢 = ∗ 𝑋 Hình 6.1 Giá trị Hàm mục tiêu theo X Hàm mục tiêu 40 35 30 25 20 15 10 5 10 11 12 Hình 6.2 Đồ thị tương quan giá trị hàm mục tiêu penalty Long-run profit Vậy độ nhạy penalty Long-profit khoảng (4;10) 26 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Dr Nguyen Duc Duy, Slide giảng môn học Mô hình định chuỗi cung ứng [2] Barry Render • Ralph M Stair, Jr • Michael E Hanna • Trevor S Hale, “Quantitative Analysis for Management”, Thirteenth edition 27