Sách chuyên khảo: Mô phỏng mô hình quản trị chuỗi cung ứng : Tiếp cận phương pháp tư duy hệ thống nhằm nâng cao hiệu quả quản trị chuỗi cung ứng

Hình 1.1: Chuỗi cung ứng điển hình Trên cơ sở nghiên cứu một số định nghĩa về chuỗi cung ứng, có thể kết luận rằng chuỗi cung ứng bao gồm các hoạt động của mọi đối tượng có liên quan từ

Tổng quan về chuỗi cung ứng và quản trị chuỗi cung ứng

Chuỗi cung ứng

1.1.1.1 Định nghĩa chuỗi cung ứng

Cho đến nay, đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về chuỗi cung ứng theo nhiều hướng tiếp cận khác nhau và có nhiều định nghĩa khác nhau về “chuỗi cung ứng” Sau đây là một số định nghĩa:

Theo Tayur và ctg (2012), chuỗi cung ứng là một mạng lưới các lựa chọn sản xuất và phân phối nhằm thực hiện các chức năng thu mua nguyên liệu, chuyển đổi nguyên liệu thành bán thành phẩm, thành phẩm và phân phối chúng đến khách hàng

Theo Lambert và ctg (1998), chuỗi cung ứng là sự liên kết giữa các doanh nghiệp nhằm đưa sản phẩm hay dịch vụ ra thị trường

Mentzer và ctg (2001) lập luận rằng chuỗi cung ứng là tập hợp của 3 thực thể hoặc nhiều hơn (có thể là pháp nhân hoặc thể nhân) liên quan trực tiếp đến dòng chảy qua lại của sản phẩm, dịch vụ, tài chính và thông tin từ nguyên vật liệu đến khách hàng

Theo Chopra và Meindl (2001), chuỗi cung ứng bao gồm mọi công đoạn có liên quan, trực tiếp hay gián tiếp đến việc đáp ứng nhu cầu khách hàng Chuỗi cung ứng không chỉ gồm nhà sản xuất và nhà cung cấp, mà còn nhà vận chuyển, kho, nhà bán lẻ và bản thân khách hàng Hay chuỗi cung ứng hiểu một cách đơn giản đó là sự kết nối nhà cung cấp, khách hàng, nhà sản xuất và các tổ chức cung cấp dịch vụ liên quan đến quá trình kinh doanh

Theo Carter và ctg (2015), chuỗi cung ứng là mạng lưới toàn cầu phân phối các sản phẩm và dịch vụ từ nguyên liệu đến tay người tiêu dùng cuối cùng thông qua dòng chảy thông tin, phân phối và mua sắm.

Christopher (1999) cho rằng chuỗi cung ứng là mạng lưới của những tổ chức liên quan đến những mối liên kết các dòng chảy ngƣợc và xuôi theo những tiến trình và những hoạt động khác nhau nhằm tạo ra giá trị trong từng sản phẩm và dịch vụ cho khách hàng

Theo Hội Đồng Tổ chức chuỗi cung ứng (2010), chuỗi cung ứng bao gồm mọi hoạt động liên quan đến việc sản xuất và phân phối một sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn chỉnh, bắt đầu từ nhà cung cấp đầu tiên đến khách hàng cuối cùng

Nhƣ vậy theo các định nghĩa đã đƣợc trích dẫn, về cơ bản một chuỗi cung ứng bao gồm một hành trình liên kết giữa các nhân tố trong đó có 3 hoạt động cơ bản nhất, gồm:

- Cung cấp: tập trung vào các hoạt động mua nguyên vật liệu nhƣ thế nào? Mua từ đâu và khi nào nguyên vật liệu đƣợc cung cấp nhằm phục vụ hiệu quả quá trình sản xuất

- Sản xuất: là quá trình chuyển đổi các nguyên vật liệu thành sản phẩm cuối cùng

- Phân phối: là quá trình đảm bảo các sản phẩm sẽ đƣợc phân phối đến khách hàng cuối cùng thông qua mạng lưới phân phối, kho bãi, bán lẻ một cách kịp thời và hiệu quả

Hình 1.1: Chuỗi cung ứng điển hình

Trên cơ sở nghiên cứu một số định nghĩa về chuỗi cung ứng, có thể kết luận rằng chuỗi cung ứng bao gồm các hoạt động của mọi đối tƣợng có liên quan từ mua nguyên vật liệu, sản xuất ra sản phẩm cho đến cung cấp cho khách hàng cuối cùng Nói cách khác chuỗi cung ứng của một mặt hàng là một quá trình bắt đầu từ nguyên liệu thô cho tới khi tạo thành sản phẩm cuối cùng và được phân phối tới tay người tiêu dùng nhằm đạt đƣợc hai mục tiêu cơ bản, đó là: tạo mối liên kết với nhà cung cấp của các nhà cung ứng và khách hàng của khách hàng vì họ có tác động đến kết quả và hiệu quả của chuỗi cung ứng hữu hiệu và và hiệu quả trên toàn hệ thống

1.1.1.2 Lợi ích chuỗi cung ứng mang lại

- Lợi ích của chuỗi cung ứng là giảm bớt các trung gian

- Vì có các nhà phân phối trung gian, do vậy sản nhà sản xuất có thể bố trí cơ sở sản xuất tại vị trí tốt nhất, mà không phải phụ thuộc nhiều vào vị trí của khách hàng cuối cùng

- Thông qua việc tập trung hoạt động sản xuất của một cơ sở lớn, nhà sản xuất hưởng lợi từ tính kinh tế nhờ quy mô Mặt khác các nhà sản xuất không cần lưu trữ số lƣợng lớn sản phẩm hoàn thành, các nhà phân phối ở gần khách hàng sẽ thực hiện việc lưu trữ này

- Nhà bán sỉ đặt các đơn hàng lớn, và nhà sản xuất chiết khấu giá cho các nhà bán sỉ làm cho chi phí đơn vị giảm Nhà bán sỉ giữ nhiều loại sản phẩm tồn kho từ nhiều nhà sản xuất, cung cấp đa dạng sự lựa chọn cho khách hàng bán lẻ

1.1.1.3 Các thành phần của chuỗi cung ứng

Theo Lambert (1998), chuỗi cung ứng bao gồm hệ thống các thực thể tham gia và kết nối liên quan Các thành phần chính của chuỗi cung ứng gồm pháp nhân (doanh nghiệp cung ứng, sản xuất, tiêu thụ) và các mạng lưới, tổ chức Sự liên kết giữa các thành phần này hình thành nên các mối quan hệ trong chuỗi cung ứng.

Hình 1.2: Các thành phần trong chuỗi cung ứng

Quản trị chuỗi cung ứng

1.1.2.1 Định nghĩa quản trị chuỗi cung ứng

Dựa theo cách tiếp cận nghiên cứu về chuỗi cung ứng nhƣ đã đề cập ở phần định nghĩa chuỗi cung ứng, để các hoạt động trong chuỗi diễn ra nhịp nhàng và hiệu quả, hoạt động quản trị chuỗi cung ứng rất cần thiết trong bất cứ công đoạn nào trong chuỗi Sau đây là một vài định nghĩa về quản trị chuỗi cung ứng:

- Simchi-Levi và ctg (2002) định nghĩa Quản trị chuỗi cung ứng là tập hợp những phương thức sử dụng một cách thích hợp và hiệu quả của nhà cung cấp, người sản xuất, hệ thống kho bãi, các cửa hàng nhằm phân phối hàng hóa đƣợc sản xuất đến đúng địa điểm, đúng lúc với đúng yêu cầu về chất lƣợng, với mục đích giảm thiểu chi phí toàn hệ thống trong khi vẫn thỏa mãn những yêu cầu về mức độ phục vụ

- Theo Lee và Billington (1992), quản trị chuỗi cung ứng là việc tích hợp các hoạt động xảy ra ở các cơ sở của mạng lưới nhằm tạo ra nguyên vật liệu, dịch chuyển chúng vào sản phẩm trung gian và sau đó đến sản phẩm hoàn thành cuối cùng và phân phối sản phẩm đến khách hàng thông qua hệ thống phân phối

- Theo Hội đồng chuỗi cung ứng thì quản lý chuỗi cung ứng là việc quản lý cung và cầu, xác định nguồn nguyên vật liệu và chi tiết, sản xuất và lắp ráp, kiểm tra kho hàng và tồn kho, tiếp nhận đơn hàng quản lý đơn hàng, phân phối qua các kênh và phân phối đến khách hàng cuối cùng

- Mentzer và (ctg 2015, tr.25) đã định nghĩa “Quản trị chuỗi cung ứng là một hệ thống, sự hợp tác mang tính chiến lƣợc của các chức năng kinh doanh truyền thống và các sách lƣợc kết hợp trong các chức năng kinh doanh trong phạm vi một doanh nghiệp cụ thể, xuyên suốt hoạt động kinh doanh trong phạm vi chuỗi cung ứng nhằm cải thiện việc thực hiện mang tính dài hạn của doanh nghiệp nói riêng và của toàn bộ chuỗi cung ứng nói chung”

- Jerrey (2004, tr.12) định nghĩa “Quản trị chuỗi cung ứng đồng nghĩa với việc quản lý mọi hoạt động của chuỗi cung ứng”

- Christopher (2005) định nghĩa Quản lý chuỗi cung ứng là quản lý các mối quan hệ nhiều chiều giữa các nhà cung cấp và khách hàng nhằm phân phối đến khách hàng giá trị cao hơn với chi phí ít hơn trong toàn bộ chuỗi cung ứng

Nhƣ vậy có thể hiểu một cách khái quát về Quản trị chuỗi cung ứng là tập trung quản lý các mối quan hệ giữa các thành phần trong chuỗi cung ứng Để chuỗi cung ứng của một doanh nghiệp hay một ngành hiệu quả, bền vững và thể hiện tính liên kết chặt chẽ thì chuỗi cung ấy cung ứng ấy phải đƣợc tổ chức quản lý một cách khoa học, linh hoạt trong đó điều kiện cần thiết là các thành phần trong chuỗi phải liên kết, tương tác, hợp tác chặt chẽ với nhau.

Tổng quan về mô phỏng chuỗi cung ứng

Mô hình dựa trên phân tích hay mô phỏng

Các mô hình phân tích đƣa ra một loạt các ƣu điểm giúp mô tả chính xác vấn đề, cung cấp một loạt các giải pháp khép kín, cho phép dễ dàng đánh giá tác động do thay đổi đầu vào đối với các biện pháp đầu ra và đƣa ra khả năng đạt đƣợc giải pháp tối ƣu Hạn chế chính của chúng liên quan đến các giả định đƣợc đƣa ra để mô tả một hệ thống vì chúng có thể không thực tế lắm và /hoặc các công thức toán học có thể rất phức tạp và cản trở việc tìm ra giải pháp

Mô hình mô phỏng có thể mô tả các hệ thống có độ phức tạp cao và đƣợc sử dụng để thử nghiệm với các hệ thống vẫn chƣa tồn tại hoặc thử nghiệm với các hệ thống hiện có mà không làm thay đổi chúng (điều này cũng có thể được thực hiện bằng phương pháp phân tích miễn là hệ thống không phức tạp cao) Trong số những hạn chế, một trong những nhƣợc điểm đáng đƣợc đề cập là các mô hình này không tạo ra một tập hợp các giải pháp khép kín Mỗi thay đổi đƣợc thực hiện trong các biến đầu vào yêu cầu một giải pháp riêng biệt hoặc một loạt các lần chạy Các mô hình mô phỏng phức tạp có thể mất nhiều thời gian để xây dựng và chạy Hơn nữa, xác nhận mô hình có thể chứng minh một nhiệm vụ khó khăn (nghĩa là, tương ứng với hệ thống thực) Đôi khi việc sử dụng kết hợp cả hai phương pháp đều có kết quả Ưu điểm của cách tiếp cận hỗn hợp hoặc kết hợp này là các mô hình phân tích có thể tạo ra các giải pháp tối ƣu, trong khi mức độ hiện thực phù hợp và độ chính xác của mô tả hệ thống đƣợc phản ánh với các mô hình mô phỏng Tuy nhiên, sự kết hợp này có một nhƣợc điểm là nó đòi hỏi mức độ quen thuộc với các mô hình phân tích và cũng cần nhiều kỹ năng hơn nếu chỉ sử dụng các mô hình mô phỏng Để tham khảo các kiến thức liên quan đến mô hình phân tích, chúng tôi giới thiệu đến độc giả cuốn sách “Lý thuyết về chuỗi cung ứng” của Daganzo và Ziegler (2003) Bằng cách tóm tắt các bài giảng đƣợc giảng dạy tại University College Berkeley, cuốn sách làm nổi bật mối liên hệ giữa luồng giao thông, hệ thống xếp hàng và chuỗi cung ứng Cuốn sách này mô tả việc sử dụng các mô hình dựa trên mô phỏng để lập mô hình chuỗi cung ứng Nghiên cứu về chuỗi cung ứng sẽ được thực hiện bằng phương pháp mô phỏng khi một hoặc một số điều kiện sau áp dụng (Shannon, 1975):

• Bài toán không có công thức toán học

• Có một mô hình toán học, nhưng nó không có phương pháp phân tích

• Có một mô hình và phương pháp, nhưng các thủ tục tẻ nhạt và mô phỏng đơn giản hơn và ít tốn kém hơn

• Khi mục đích là quan sát lịch sử mô phỏng của chuỗi cung ứng

• Khi mục đích là thử nghiệm một mô hình trước khi cấu hình chuỗi cung ứng

• Không thể thử nghiệm trên chuỗi cung ứng thực

• Có thể thử nghiệm trên chuỗi cung ứng, nhƣng các lý do đạo đức cản trở điều này

• Khi mục đích là quan sát sự phát triển rất chậm của chuỗi cung ứng bằng cách giảm quy mô thời gian.

Mục tiêu của mô phỏng chuỗi cung ứng

VÀ MÔ PHỎNG CHUỖI CUNG ỨNG

Trong vài thập kỷ qua, rất nhiều nỗ lực của công ty đã đƣợc dành cho việc tối ƣu hóa hiệu quả nội bộ, nhằm mục đích giảm chi phí và khả năng cạnh tranh Đặc biệt là trong thập kỷ qua, đã có một sự đồng thuận rằng không chỉ công ty, mà toàn bộ chuỗi cung ứng mà nó phù hợp, chịu trách nhiệm cho sự thành công hay thất bại của bất kỳ doanh nghiệp nào (Chwif và ctg, 2002)

Chuỗi cung ứng là một mạng lưới các cơ sở và các lựa chọn phân phối thực hiện các chức năng sau đây: thu mua nguyên vật liệu, chuyển hoá những nguyên liệu này thành sản phẩm trung gian và thành phẩm; phân phối các thành phẩm này cho khách hàng Quản lý chuỗi cung ứng là một chiến lƣợc mà thông qua đó có thể đạt đƣợc sự tích hợp các chức năng khác nhau này (Shapiro và Wagner, 2009)

Mô phỏng chuỗi cung ứng ngụ ý vận hành một mô hình đại diện phù hợp cho chuỗi cung ứng Quản lý chuỗi cung ứng có thể đƣợc thực hiện trong mô hình nếu không thể thực hiện đƣợc, quá tốn kém hoặc không thực tế trong tổ chức thực Hiệu suất mô hình có thể đƣợc nghiên cứu và các thuộc tính liên quan đến hiệu suất chuỗi cung ứng thực có thể đƣợc suy ra

Có một số lý do để mô phỏng chuỗi cung ứng Việc quan sát một số quy trình nhất định trong chuỗi cung ứng thực sự có thể chứng tỏ là không thể hoặc tốn kém, chẳng hạn, doanh số bán hàng trong những năm sắp tới, v.v Một chuỗi cung ứng có thể quá phức tạp để mô tả nó như là các phương trình toán học Ngay cả khi một mô hình toán học đã được xây dựng, nó có thể quá phức tạp để có đƣợc lời giải bằng các kỹ thuật phân tích Việc nghiên cứu những thay đổi trong chuỗi cung ứng trong một mô hình và /hoặc xác minh các giải pháp phân tích là khả thi Mô phỏng chuỗi cung ứng có thể cung cấp một ý tưởng có giá trị về các biến quan trọng nhất và cách chúng tương tác Nó cũng có thể được sử dụng để thử nghiệm các tình huống mới mà ít hoặc không có sẵn thông tin (không chắc chắn) và để kiểm tra các chính sách và quy tắc quyết định mới trước khi mạo hiểm thử nghiệm với chuỗi cung ứng thực

Chương này giới thiệu những nội dung cơ bản nhất về chuỗi cung ứng và mô phỏng chuỗi cung ứng Trong nội dung thứ nhất, tổng quan về chuỗi cung ứng đề cập đến định nghĩa, lợi ích, các thành phần và phân loại chuỗi cung ứng Định nghĩa và mục tiêu của quản trị chuỗi cung ứng cũng đƣợc đề cập Trong nội dung thứ hai, tổng quan về mô phỏng chuỗi cung ứng, trước tiên, ưu, nhược điểm của việc sử dụng các mô hình dựa trên phân tích hoặc mô phỏng đƣợc đề cập Sau đó là các nội dung liên quan đến mô phỏng chuỗi cung ứng nhƣ đặc điểm của mô hình mô phỏng, mục tiêu của mô phỏng chuỗi cung ứng và các loại mô phỏng chuỗi cung ứng Cuối cùng, các kỹ thuật mô phỏng chuỗi cung ứng khác nhau cũng đƣợc đề cập đến

1.1 Tổng quan về chuỗi cung ứng và quản trị chuỗi cung ứng

1.1.1.1 Định nghĩa chuỗi cung ứng

Cho đến nay, đã có rất nhiều công trình nghiên cứu về chuỗi cung ứng theo nhiều hướng tiếp cận khác nhau và có nhiều định nghĩa khác nhau về “chuỗi cung ứng” Sau đây là một số định nghĩa:

Theo Theo Tayur và ctg (2012), chuỗi cung ứng bao gồm các lựa chọn về sản xuất và phân phối để thực hiện các chức năng chính như: thu mua nguyên liệu, chuyển đổi nguyên liệu thành bán thành phẩm và thành phẩm, sau đó phân phối sản phẩm đến tận tay người tiêu dùng.

Theo Lambert và ctg (1998), chuỗi cung ứng là sự liên kết giữa các doanh nghiệp nhằm đưa sản phẩm hay dịch vụ ra thị trường

Mentzer và ctg (2001) lập luận rằng chuỗi cung ứng là tập hợp của 3 thực thể hoặc nhiều hơn (có thể là pháp nhân hoặc thể nhân) liên quan trực tiếp đến dòng chảy qua lại của sản phẩm, dịch vụ, tài chính và thông tin từ nguyên vật liệu đến khách hàng

Theo Chopra và Meindl (2001), chuỗi cung ứng bao gồm mọi công đoạn có liên quan, trực tiếp hay gián tiếp đến việc đáp ứng nhu cầu khách hàng Chuỗi cung ứng không chỉ gồm nhà sản xuất và nhà cung cấp, mà còn nhà vận chuyển, kho, nhà bán lẻ và bản thân khách hàng Hay chuỗi cung ứng hiểu một cách đơn giản đó là sự kết nối nhà cung cấp, khách hàng, nhà sản xuất và các tổ chức cung cấp dịch vụ liên quan đến quá trình kinh doanh

Chuỗi cung ứng bao gồm toàn bộ mạng lưới được kết nối toàn cầu để phân phối sản phẩm và dịch vụ đến người tiêu dùng Nó liên quan đến một dòng chảy được thiết lập tốt của thông tin, phân phối và mua sắm, từ khâu nguyên liệu thô ban đầu đến điểm cuối cùng cho người tiêu dùng.

Christopher (1999) cho rằng chuỗi cung ứng là mạng lưới của những tổ chức liên quan đến những mối liên kết các dòng chảy ngƣợc và xuôi theo những tiến trình và những hoạt động khác nhau nhằm tạo ra giá trị trong từng sản phẩm và dịch vụ cho khách hàng

Theo Hội Đồng Tổ chức chuỗi cung ứng (2010), chuỗi cung ứng bao gồm mọi hoạt động liên quan đến việc sản xuất và phân phối một sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn chỉnh, bắt đầu từ nhà cung cấp đầu tiên đến khách hàng cuối cùng

Nhƣ vậy theo các định nghĩa đã đƣợc trích dẫn, về cơ bản một chuỗi cung ứng bao gồm một hành trình liên kết giữa các nhân tố trong đó có 3 hoạt động cơ bản nhất, gồm:

- Cung cấp: tập trung vào các hoạt động mua nguyên vật liệu nhƣ thế nào? Mua từ đâu và khi nào nguyên vật liệu đƣợc cung cấp nhằm phục vụ hiệu quả quá trình sản xuất

- Sản xuất: là quá trình chuyển đổi các nguyên vật liệu thành sản phẩm cuối cùng

- Phân phối: là quá trình đảm bảo các sản phẩm sẽ đƣợc phân phối đến khách hàng cuối cùng thông qua mạng lưới phân phối, kho bãi, bán lẻ một cách kịp thời và hiệu quả

Hình 1.1: Chuỗi cung ứng điển hình

Các loại mô phỏng chuỗi cung ứng

Từ góc độ phương pháp luận, Kleijnen (2005) phân biệt bốn dạng bài toán mô phỏng cho chuỗi cung ứng: xác nhận và xác minh; độ nhạy hoặc phân tích điều gì xảy ra, cung cấp danh sách hoặc sàng lọc các yếu tố quan trọng nhất trong các mô hình mô phỏng của chuỗi cung ứng; tối ƣu hóa các yếu tố kiểm soát quan trọng; và tính chắc chắn, rủi ro hoặc phân tích độ không chắc chắn

Một giải pháp mạnh mẽ thu đƣợc các yếu tố quan trọng do ban quản lý kiểm soát bằng cách xem xét tiếng ồn tạo ra bởi các yếu tố môi trường không kiểm soát được Quản lý chuỗi cung ứng phân biệt giữa tính mạnh mẽ và tính linh hoạt: một chuỗi cung ứng linh hoạt có thể phản ứng với môi trường thay đổi bằng cách điều chỉnh các hoạt động của nó

Để đảm bảo chuỗi cung ứng vững mạnh, cần thiết kế chuỗi cung ứng theo một cấu trúc nhất định nhưng vẫn phải thích nghi được với nhiều biến động của môi trường Để giải quyết bốn vấn đề cơ bản này, các nhà quản lý có thể vận dụng nhiều phương pháp và kỹ thuật mô phỏng khác nhau.

Kleijnen và Smits (2003) phân biệt giữa các kiểu mô phỏng sau cho chuỗi cung ứng

• Mô phỏng bằng bảng tính

• Hệ thống động lực học Nó có thể chứng minh hiệu ứng Bullwhip (xem Chương 3) Nó cũng hữu ích cho quản lý chuỗi, BPR (Tái cấu trúc quy trình kinh doanh)

• Mô phỏng động học hệ thống với các sự kiện rời rạc Nó có thể định lƣợng mức độ dịch vụ, đặc biệt là trong điều kiện không chắc chắn bằng cách tập trung vào một mô phỏng phân tích

Trò chơi kinh doanh là công cụ mạnh mẽ trong giáo dục và đào tạo khi người chơi là những người tham gia tích cực trong mô phỏng, có thể dùng để nghiên cứu tác động của các yếu tố định tính đối với lợi nhuận và các yếu tố khác Trò chơi kinh doanh cũng thích ứng tốt với môi trường ảo phân tán, giúp mở rộng phạm vi tiếp cận và khả năng tương tác.

Loại mô phỏng phù hợp phụ thuộc hoàn toàn vào mục đích giải quyết bài toán cụ thể Các đặc điểm nổi bật của từng loại mô phỏng được nêu trong nội dung sau.

1.2.4.1 Mô phỏng dựa trên bảng tính

Mô phỏng dựa trên bảng tính có thể đƣợc hiểu là tự động hóa các tính toán trên dữ liệu chuỗi cung ứng để phân tích chuỗi cung ứng Các tính toán này đƣợc thực hiện chủ yếu với sự hỗ trợ của bảng tính và do đó là tĩnh (tức là, không tính đến sự thay đổi của thời gian, ngoại trừ các khoảng thời gian cố định - ngày, tháng hoặc năm) Chúng cũng là yếu tố quyết định (không tính đến sự thay đổi của các tham số) trong bản chất của chúng

Tuy nhiên, có thể thực hiện mô hình ngẫu nhiên bằng cách sử dụng các công cụ phần mềm nhƣ @RISK (Winston, 2000) Những loại công cụ này "biến đổi" một bảng tính xác định thành một bảng tính ngẫu nhiên cho phép mô tả các biến ngẫu nhiên với hồ sơ xác suất (hoặc "rủi ro") được liên kết với chúng Trong trường hợp này, các tính toán bây giờ đƣợc thực hiện với các biến ngẫu nhiên Bất chấp khả năng này, loại phân tích này vẫn là tĩnh và chỉ có mô phỏng quy trình mới xem xét cả khía cạnh ngẫu nhiên và động của chuỗi cung ứng (Chwif và ctg, 2002)

Sự ra đời của bảng tính đã làm cho mô hình hóa quy trình sản xuất trở nên phổ biến trong các công ty (Powell, 1997) Loại mô phỏng này khá đáng tin cậy đối với các giám đốc và nhà quản lý Tuy nhiên, việc đánh giá kết quả đề xuất các mô hình mô phỏng này bằng bảng tính có thể tỏ ra quá đơn giản và không thực tế

Động học hệ thống bắt nguồn từ động học công nghiệp, được Forrester (1958) đề xuất để mô phỏng các hệ thống động Động học công nghiệp nghiên cứu phản hồi thông tin của hệ thống công nghiệp để hiểu tác động của cấu trúc, khuếch đại và độ trễ thời gian lên thành công của công ty Chuỗi cung ứng theo Forrester (1958) gồm bốn cấp độ: bán lẻ, bán sỉ, phân phối và sản xuất Các nút trong chuỗi cung ứng phản ứng khi kiểm tra độ lệch giữa mức tồn kho hiện tại và mục tiêu Các chiến lược thông thường có thể khuếch đại sự dao động nhu cầu của người tiêu dùng cuối cùng Hiệu ứng Forrester cho thấy sự méo mó nhu cầu liên quan đến doanh số được khuếch đại thêm khi nhiều yếu tố như định cỡ đơn hàng, biến động giá, phân bổ và thiếu hụt đồng thời xuất hiện Sự khuếch đại phương sai nhu cầu khi xa khách hàng cuối cùng và sâu trong chuỗi cung ứng được gọi là hiệu ứng Bullwhip, dùng để đánh giá hiệu quả quản lý chuỗi cung ứng.

Nói chung, mục tiêu chính của động học hệ thống là tìm hiểu các nguyên nhân cấu trúc dẫn đến hoạt động của hệ thống (Sterman, 2000) Một số ví dụ về dòng đầu vào trong chuỗi cung ứng là sản xuất và bán hàng Một số ví dụ về dòng chảy đầu ra trong chuỗi cung ứng là cổ phiếu, tỷ lệ lấp đầy và hoạt động trong quá trình (WIP) Động học hệ thống giả định rằng kiểm soát đƣợc thực hiện bằng cách thay đổi tỷ lệ của các biến (ví dụ, sản xuất và bán hàng) làm thay đổi dòng chảy (và do đó là dự trữ) Nó cũng dựa trên nguyên tắc phản hồi, tức là người quản lý so sánh giá trị khách quan của một số liệu với giá trị thực và thực hiện các hành động khắc phục, nếu đƣợc yêu cầu Đây là một phương pháp chặt chẽ để mô tả định tính việc khám phá chuỗi cung ứng liên quan đến các quy trình, thông tin, chiến lƣợc và giới hạn tổ chức của chúng Nó tạo điều kiện thuận lợi cho việc mô hình hóa và phân tích mô phỏng định tính để thiết kế và kiểm soát cấu trúc chuỗi cung ứng Nó cũng tạo điều kiện thuận lợi cho các thử nghiệm với chuỗi cung ứng Nó không yêu cầu thông tin chi tiết hoặc dữ liệu chính xác về các mối quan hệ Nó tập trung vào hiệu suất động của sự kết hợp của các vòng phản hồi Một số công trình mô phỏng liên quan đến chuỗi cung ứng dựa trên động học hệ thống và có thể đƣợc tìm thấy trong Ashayeri và ctg (1998), Angerhofer và Angelides (2000), Beamon (1998), Otto và Kotzab (2003), Tesfamariam và Lindberg (2005), Pierreval và ctg (2007) và Campuzano và ctg (2010)

1.2.4.3 Hệ thống sự kiện rời rạc động

Hệ thống động lực sự kiện rời rạc (Discrete Events Systems Dynamic - DEDS) là một khung lý thuyết phổ biến cho các hệ thống DEDS có một khái niệm rời rạc về các trạng thái và sự chuyển đổi trạng thái nguyên tử (sự kiện) mô tả hành vi động của một hệ thống theo thời gian DEDS có thể kết hợp ký hiệu ngẫu nhiên về thời gian SC đương nhiên rơi vào lớp DEDS, bởi vì số lƣợng rời rạc (đơn đặt hàng đang tiến hành, hàng tồn kho) và tình trạng hiện tại thay đổi 'hoàn toàn' do sự xuất hiện của một hoạt động (chấp nhận đơn đặt hàng, rút các mặt hàng dự trữ) Hơn nữa, SC đƣợc đặc trƣng bởi các yếu tố không chắc chắn cơ bản về thời gian và số lƣợng Khía cạnh của số lƣợng, ví dụ: sử dụng tài nguyên như mức tồn kho, là kết quả của nhu cầu không thể đoán trước Khía cạnh của thời gian (ví dụ: sự khác biệt giữa thời gian mua sắm thực tế và hứa hẹn), là kết quả của thực tế là nhiều, thường không được kiểm soát, các tác nhân tham gia vào các quy trình phức tạp DEDS cung cấp một lý thuyết phong phú để xác định các đặc điểm của các hệ thống động, do đó, ngữ nghĩa về mặt DEDS sẽ rất hữu ích trong việc chuyển từ mô hình mô tả nhƣ SCOR sang mô hình thực thi để cho phép phân tích hiệu suất (Arns và ctg, 2002)

Mô phỏng sự kiện rời rạc (DEDS) là một kỹ thuật mô hình hóa chuỗi cung ứng quan trọng, mô phỏng các sự kiện riêng lẻ và sự không chắc chắn trong chuỗi Nghiên cứu seminal của Law và cộng sự (2007) sử dụng Phần mềm Arena để mô phỏng sự kiện rời rạc, trong khi Banks và cộng sự (2002) đánh giá toàn diện các tác phẩm về mô phỏng chuỗi cung ứng.

Thật khó để mô hình hóa hiệu suất của con người Một giải pháp liên quan đến việc cho phép các giám đốc hoạt động với chuỗi cung ứng (SC) và môi trường mô phỏng của nó bằng cách quản lý hoặc một trò chơi kinh doanh Các mục tiêu ở đây có thể thuộc loại hình giáo dục và nghiên cứu Thông qua trò chơi LEAN LEAP LOGISTIC GAME, Holweg và Bicheno (2002) chứng minh cách một mô hình mô phỏng có sự tham gia đƣợc sử dụng để không chỉ tiết lộ động lực của chuỗi cung ứng từ lĩnh vực ô tô, mà còn để mô hình hóa những cải tiến có thể có

KHUNG KHÁI NIỆM CHO MÔ PHỎNG CHUỖI CUNG ỨNG

Cấu trúc mạng lưới chuỗi cung ứng

Cấu trúc mạng lưới chuỗi cung ứng bao gồm tất cả các công ty tham gia vào một chuỗi sản xuất, dịch vụ khác nhau, từ nguyên liệu thô đến người tiêu dùng cuối cùng và các kết nối giữa họ (nhờ đó, các hoạt động thương mại hoặc quy trình kinh doanh được thực hiện) Theo Lambert và Cooper (2000), cấu trúc này đƣợc tạo thành từ công ty trung tâm (hoặc công ty kiểm soát) và một số liên kết của nó (nhà cung cấp và khách hàng) Các nội dung cần xem xét bao gồm chiều dài chuỗi cung ứng, số lƣợng nhà cung cấp và khách hàng ở mỗi cấp Lưu ý rằng chuỗi cung ứng không xuất hiện như vậy, mà giống với cành cây hơn, nơi rễ và nhánh tượng trưng cho một mạng lưới (Cooper và ctg, 1997), đó là lý do tại sao có vẻ kỳ lạ khi chỉ tìm thấy một công ty tham gia vào một chuỗi Với tất cả những điều này, một tình thế tiến thoái lƣỡng nan phải đối mặt: bao nhiêu trong số những nhánh và rễ này cần quản lý? Theo Lambert và Cooper (2000), các yếu tố phổ biến nhất quyết định số lƣợng các công ty phải đƣợc quản lý trong khái niệm chuỗi cung ứng là độ phức tạp của sản phẩm, số lƣợng nhà cung cấp và nguồn nguyên liệu sẵn có

Các nhà quản lý và quản trị viên đề xuất rằng không phải tất cả các liên kết trong toàn chuỗi cung ứng phải đƣợc phối hợp chặt chẽ và tích hợp vào quản lý vì mức độ quan hệ giữa các liên kết rất khác nhau Trong quản lý chuỗi cung ứng, cần phải lựa chọn cấp độ xã hội phù hợp nhất cho từng mắt xích cụ thể (Lambert và Cooper, 2000) Rõ ràng, mối quan hệ phù hợp nhất là mối quan hệ quan trọng nhất đối với công ty (Tuten và Urban, 2001) Để tìm hiểu và biết cách mạng lưới chuỗi cung ứng được phác thảo, Lambert và Cooper (2000) đề xuất phân tích ba khía cạnh cấu trúc của mạng:

• Các thành viên trong chuỗi cung ứng

• Kích thước cấu trúc của mạng

• Các loại liên kết, mối quan hệ và dòng chảy trong chuỗi cung ứng

2.1.1 Xác định các thành viên trong chuỗi cung ứng Để xác định cấu trúc mạng, cần phải xác định các thành viên của chuỗi cung ứng là ai Tất cả các nhóm thành viên có thể làm cho mạng lưới tổng thể trở nên phức tạp vì có thể bùng nổ về số lƣợng thành viên đƣợc thêm từ cấp độ này sang cấp độ khác (Cooper và ctg, 1997) Tích hợp và quản lý tất cả các liên kết quy trình với tất cả các thành viên trong chuỗi cung ứng, trong hầu hết các trường hợp, sẽ phản tác dụng, nếu không muốn nói là không thể Điều quan trọng là phải tìm ra một số cơ sở để xác định thành viên nào là quan trọng đối với sự thành công của công ty và chuỗi cung ứng, do đó, nên đƣợc cấp quản lý quan tâm và nguồn lực

Các thành viên trong chuỗi cung ứng bao gồm tất cả các công ty hoặc tổ chức mà công ty đầu mối tương tác trực tiếp hoặc gián tiếp thông qua các nhà cung cấp hoặc khách hàng từ điểm xuất xứ đến điểm tiêu thụ Tuy nhiên, để làm cho một mạng phức tạp dễ quản lý hơn, điều quan trọng là phải phân biệt các thành viên chính với các thành viên hỗ trợ (Davenport, 1993)

Thành viên chính của chuỗi cung ứng là những công ty tự chủ hoặc đơn vị kinh doanh chiến lƣợc thực hiện các hoạt động gia tăng giá trị (vận hành và /hoặc quản lý) trong các quy trình kinh doanh đƣợc thiết kế để tạo ra một đầu ra cụ thể cho một khách hàng hoặc thị trường cụ thể Ngược lại, các thành viên hỗ trợ là các công ty chỉ đơn giản cung cấp các nguồn lực, kiến thức, tiện ích hoặc tài sản cho các thành viên chính của chuỗi cung ứng Ví dụ, các công ty hỗ trợ bao gồm các công ty cho nhà sản xuất thuê xe tải, ngân hàng cho nhà bán lẻ vay tiền, chủ sở hữu của tòa nhà cung cấp không gian nhà kho hoặc các công ty cung cấp thiết bị sản xuất, in tài liệu quảng cáo tiếp thị hoặc cung cấp hỗ trợ thƣ ký tạm thời Các thành viên chuỗi cung ứng này hiện hỗ trợ các thành viên chính và sẽ tiếp tục làm như vậy trong tương lai (Lambert và Cooper, 2000)

Cùng một công ty có thể thực hiện cả các hoạt động chính và hỗ trợ Tương tự như vậy, cùng một công ty có thể thực hiện các hoạt động chính liên quan đến một quy trình này và các hoạt động hỗ trợ liên quan đến một quy trình khác Ví dụ từ một trong những nghiên cứu điển hình là một nhà sản xuất thiết bị gốc mua một số thiết bị sản xuất quan trọng và phức tạp từ một nhà cung cấp Khi nhà sản xuất thiết bị gốc phát triển sản phẩm mới, họ đã làm việc rất chặt chẽ với nhà cung cấp thiết bị để đảm bảo rằng có thiết bị phù hợp để tạo ra sản phẩm mới Do đó, nhà cung cấp là thành viên chính trong quá trình phát triển sản phẩm của nhà sản xuất thiết bị gốc Tuy nhiên, khi đã có máy móc, nhà cung cấp sẽ là thành viên hỗ trợ, không phải là thành viên chính trong quá trình quản lý dòng sản xuất Điều này là do bản thân việc cung cấp thiết bị không tạo thêm giá trị cho đầu ra của quá trình, mặc dù bản thân thiết bị đó đã tăng thêm giá trị

Sự phân biệt giữa các thành viên chính và phụ trợ trong chuỗi cung ứng có thể không rõ ràng trong mọi trường hợp Tuy nhiên, định nghĩa này mang lại sự đơn giản hóa hợp lý, nắm bắt cốt lõi những cá thể nên được coi là thành viên chính của chuỗi cung ứng Định nghĩa này cũng xác định điểm xuất xứ và điểm tiêu thụ của chuỗi cung ứng: điểm xuất xứ (nơi không có nhà cung cấp chính nào tồn tại trước đó) và điểm tiêu thụ (nơi không có thêm giá trị nào được tạo ra và sản phẩm/dịch vụ được tiêu thụ).

2.1.2 Kính thước cấu trúc mạng

Ba kích thước cấu trúc mạng thiết yếu để mô tả, phân tích và quản trị một chuỗi cung ứng là cấu trúc ngang, cấu trúc dọc và vị trí ngang của công ty đầu mối trong các điểm cuối của chuỗi cung ứng (Lambert và Cooper, 2000):

Cấu trúc ngang là số cấp trong chuỗi cung ứng, có thể dài nhiều cấp hoặc ngắn ít cấp như mạng lưới sản xuất ô tô (dài) và xi măng rời (ngắn) Trong chuỗi cung ứng ô tô, các bộ phận được sản xuất nhiều nơi, lắp ráp thành phụ tùng rồi vận chuyển đến nơi lắp ráp xe, trải qua nhiều cấp Ngược lại, xi măng rời chỉ trải qua vài cấp từ khai thác nguyên liệu, pha chế và vận chuyển đến công trình xây dựng.

Cấu trúc dọc đề cập đến số lƣợng nhà cung cấp /khách hàng đƣợc đại diện trong mỗi cấp Một công ty có thể có cấu trúc theo chiều dọc hẹp với rất ít công ty ở mỗi cấp, hoặc cấu trúc dọc rộng với nhiều nhà cung cấp và /hoặc khách hàng ở mỗi cấp

Kích thước cấu trúc thứ ba là vị trí ngang của công ty trong chuỗi cung ứng Một công ty có thể đƣợc đặt ở xa hoặc gần nguồn cung cấp ban đầu, hoặc xa hoặc gần khách hàng cuối cùng, hoặc ở một nơi nào đó giữa các thái cực chuỗi cung ứng này

Hình 2.2 biểu diễn kích thước cấu trúc mạng, trong đó hình vuông tô màu đen đại diện cho công ty chính của chuỗi (thành viên chính), các hình vuông trống khác mô tả các thành viên hỗ trợ

Hình 2.2: Cấu trúc mạng lưới chuỗi cung ứng

Việc tăng hoặc giảm số lượng nhà cung cấp và /hoặc khách hàng sẽ ảnh hưởng đến cấu trúc của chuỗi cung ứng Ví dụ, khi một số công ty chuyển từ nhiều nhà cung cấp sang một nguồn cung cấp, chuỗi cung ứng có thể trở nên hẹp hơn Các hoạt động hậu cần thuê ngoài, điều chỉnh sản xuất, tiếp thị hoặc phát triển sản phẩm là một ví dụ khác về việc ra quyết định có thể sẽ thay đổi cấu trúc chuỗi cung ứng Nó có thể làm tăng chiều dài và chiều rộng của chuỗi cung ứng và tương tự như vậy, ảnh hưởng đến vị trí ngang của công ty đầu mối trong mạng lưới chuỗi cung ứng

Quy mô mạng lưới của công ty chính của chuỗi có thể khiến mối quan hệ của họ với khách hàng và nhà cung cấp trở nên khó khăn, trong đó các hoạt động phụ có xu hướng được thúc đẩy để đáp ứng mức độ dịch vụ thích hợp cho tất cả khách hàng của chuỗi (Palmatier và ctg, 2019)

2.1.3 Các loại liên kết, mối quan hệ và dòng chảy trong chuỗi cung ứng

Ghi chú: : Mối liên kết dạng quản lý quá trình

: Mối liên kết dạng giám sát : Không liên kết theo quá trình quản lý

: Mối liên kết dạng không phải thành viên : Doanh nhiệp trung tâm

: Các thành viên trong chuỗi : Các doanh nghiệp không phải thành viên

Hình 2.3: Cấu trúc theo chiều ngang, dọc của chuỗi cung ứng và các dạng liên kết

Có 4 dạng liên kết giữa doanh nghiệp trung tâm (thành viên chính) và các thành viên khác gồm:

- Dạng 1: Đối với lớp khách hàng và nhà cung cấp thứ nhất, doanh nghiệp trung tâm giữ mối liên kết dạng quản lý quá trình, có nghĩa là doanh nghiệp trung tâm quản lý các quá trình hoạt động mua và bán của hai lớp này

Quy trình kinh doanh chuỗi cung ứng

Quy trình kinh doanh là những hoạt động tạo ra một đầu ra giá trị cụ thể cho khách hàng Mô phỏng chuỗi cung ứng dựa trên động lực học hệ thống ngụ ý trước đây là xác định các quy trình kinh doanh chính trong chuỗi cung ứng

Quản lý chuỗi cung ứng đòi hỏi thông tin phải lưu thông liên tục nhằm mục đích tạo ra dòng tài sản phù hợp nhất cho khách hàng Điều quan trọng cần nhớ là do phương pháp quản lý chuỗi cung ứng lấy khách hàng làm cơ sở, nên cần có thông tin chính xác và phù hợp về các quy trình để các công ty bao gồm chuỗi cung ứng phản ứng với những thay đổi thường xuyên và biến động của nhu cầu Sau khi kiểm soát những thay đổi trong mô hình nhu cầu của khách hàng, các quy trình công nghiệp và hành động của nhà cung cấp là cơ bản để đạt đƣợc hiệu quả chuỗi cung ứng

Các quy trình kinh doanh liên quan đƣợc xác định bởi các thành viên của Diễn đàn Chuỗi cung ứng Toàn cầu (Global Supply Chain Forum) trong chuỗi cung ứng nhƣ sau (Lambert và Cooper, 2000):

Hình 2.7: Quản lý chuỗi cung ứng: Tích hợp và quản lý các quy trình kinh doanh trên toàn chuỗi cung ứng

2.2.1 Quản lý quan hệ khách hàng

Bước đầu tiên trong tích hợp quản lý chuỗi cung ứng là xác định khách hàng hoặc nhóm khách hàng có thể đƣợc coi là thiết yếu hoặc quan trọng trong sứ mệnh kinh doanh của công ty Điều tối quan trọng là phải xác định rõ mức độ dịch vụ sẽ đƣợc thực hiện với những khách hàng này bằng cách xác định và loại bỏ các nguyên nhân tạo ra sự thay đổi nhu cầu Quản lý các mối quan hệ với khách hàng bao gồm việc thực hiện đánh giá hoạt động, trong đó phân tích mức độ dịch vụ cung cấp cho khách hàng và lợi nhuận của những khách hàng này

2.2.2 Quản lý dịch vụ khách hàng

Tích hợp chặt chẽ với bộ phận sản xuất và hệ thống phân phối, dịch vụ chăm sóc khách hàng có thể cung cấp thông tin cập nhật về tiến độ giao hàng, ngày tháng và tình trạng hàng hóa Trong hệ thống chuỗi cung ứng, họ đóng vai trò hướng dẫn khách hàng sử dụng sản phẩm đã bán ra.

Kinh nghiệm của Hewlett-Packard trong chuỗi cung ứng chỉ ra rằng hai loại hàng tồn kho phải đƣợc phân biệt: thiết yếu và biến thiên (Davis, 1993) Hàng tồn kho thiết yếu bao gồm các sản phẩm đang đƣợc sản xuất và hàng hóa đƣợc chuyển từ nơi này đến nơi khác thông qua các kênh thương mại hóa Trong một hàng tồn kho thay đổi, các kho dự trữ do sự biến động trong quá trình sản xuất, cung và cầu đƣợc xác định Nhu cầu của khách hàng là nguồn biến đổi chính và được tạo thành từ các mô hình bất thường Vì đơn đặt hàng của khách hàng là không lường trước được, nên quản lý nhu cầu là một yếu tố quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả

Trong quá trình quản lý nhu cầu, các yêu cầu của khách hàng phải đƣợc cân bằng với khả năng cung cấp của công ty nhằm cố gắng xác định chính xác số lƣợng và thời điểm mua bằng cách sử dụng các kỹ thuật dự báo nhu cầu Để giảm mức độ không chắc chắn, hệ thống quản lý nhu cầu sử dụng các điểm bán hàng và cơ sở dữ liệu khách hàng quan trọng nhất để cải thiện hiệu quả của dòng hàng hóa vật chất trong toàn chuỗi cung ứng

Chìa khóa để quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả nằm ở việc đáp ứng các yêu cầu của khách hàng Vì lý do này, cần có một quy trình hiệu quả tích hợp các kế hoạch sản xuất, phân phối và vận chuyển để đáp ứng các đơn đặt hàng Để đạt đƣợc điều này, các hợp đồng phải đƣợc thống nhất với các thành viên chuỗi cung ứng chủ chốt, đặc biệt là với các công ty vận tải nhằm đáp ứng các yêu cầu của khách hàng, đồng thời giảm tổng chi phí phân phối Mục đích phải là phát triển một quy trình quản lý từ nhà cung cấp đến một số phân khúc khách hàng

2.2.5 Quản lý dòng sản xuất

Trong các công ty truyền thống, quản lý dòng sản xuất tuân theo một quy trình phổ biến: sản xuất, lưu trữ và cung cấp sản phẩm cuối cùng đến hệ thống phân phối phù hợp với dự báo nhu cầu trong quá khứ Với phác thảo sản xuất này, các sản phẩm đƣợc sản xuất theo một tiến độ sản xuất nghiêm ngặt Tuy nhiên, một đặc điểm chung của loại hệ thống này là chúng có hàng tồn kho không cần thiết và quá nhiều, thường tạo ra chi phí cao

Trong quản lý theo định hướng quy trình, sản phẩm được sản xuất theo yêu cầu của khách hàng Quy trình sản xuất có thể linh hoạt ứng phó với thay đổi thị trường thông qua các hệ thống động lực thích ứng, như tùy chỉnh hàng loạt Quá trình này bao gồm thiết kế, sản xuất, tiếp thị và phân phối các sản phẩm, dịch vụ tùy chỉnh đại chúng (Pine và Davis, 1993) Các chiến lược tùy biến hàng loạt bao gồm quản lý chuỗi cung ứng, thiết kế sản phẩm theo mô-đun, doanh nghiệp ảo, web, công nghệ thông tin và sản xuất nhanh Đơn hàng được xử lý theo hệ thống JIT (đúng lúc) với số lượng tối thiểu và ưu tiên sản xuất được xác định trước ngày giao hàng (Schonberger và Schonberger, 1982) Cách tiếp cận này nhấn mạnh vào các hệ thống kiểm soát đơn giản, dẫn đến quy trình sản xuất với thời gian chu kỳ ngắn hơn và dịch vụ khách hàng được cải thiện.

2.2.6 Nguồn cung cấp hoặc mua hàng

Chức năng chính của quá trình cung cấp hoặc mua hàng là phát triển các kế hoạch chiến lƣợc với các nhà cung cấp để hỗ trợ quá trình quản lý dòng sản xuất và phát triển sản phẩm mới Tương tự, các nhà cung cấp được phân loại trong giai đoạn này theo các khía cạnh khác nhau, chẳng hạn nhƣ đóng góp và tầm quan trọng của họ đối với tổ chức

Các liên minh chiến lược dài hạn được xây dựng với một nhóm nhỏ các nhà cung cấp để hướng tới lợi ích chung được đảm bảo trong mối quan hệ hợp tác đôi bên cùng có lợi Trọng tâm của chiến lược này là hợp tác chặt chẽ với các nhà cung cấp quan trọng ngay từ đầu chu trình để rút ngắn đáng kể thời gian sản xuất và giao hàng (De Treville và các cộng sự, 2004) Hiện nay, bộ phận mua hàng đang nâng cao và cải thiện hoạt động của mình bằng công nghệ thông tin và truyền thông để trao đổi thông tin liên quan đến các yêu cầu của bộ phận này.

Sự liên lạc nhanh chóng giữa các thành phần trong chuỗi giúp cắt giảm thời gian và chi phí về các giao dịch mà quy trình dẫn đến

2.2.7 Phát triển và thương mại hóa sản phẩm

Trong quản lý chuỗi cung ứng, các nhà cung cấp và khách hàng của họ cùng tham gia phát triển sản phẩm mới với mục đích cắt giảm thời gian thương mại hóa Khi vòng đời của sản phẩm ngắn lại, những sản phẩm này được tung ra thị trường với thời gian ngắn hơn để duy trì tính cạnh tranh Dựa trên phác thảo này, các nhà quản lý quy trình và phát triển thương mại hóa có nghĩa vụ (Lambert và Cooper, 2000):

• Phối hợp với khu vực dịch vụ khách hàng để xác định các yêu cầu của khách hàng cuối cùng

• Lựa chọn nguyên vật liệu và nhà cung cấp cùng với bộ phận vật tƣ

• Phát triển các công nghệ để tạo điều kiện thuận lợi cho sản xuất và tích hợp các dòng chảy vào chuỗi cung ứng, do đó tạo ra sự kết hợp sản phẩm /thị trường tốt nhất

Quản lý kênh thu hồi hàng hóa (hậu cần ngược) cung cấp cơ hội cạnh tranh đáng kể trong bán hàng Lambert và Cooper lưu ý rằng việc quản lý lợi nhuận hiệu quả có thể xác định các cơ hội cải thiện năng suất, nhưng hậu cần ngược đặc biệt chú trọng vào việc loại bỏ sự kém hiệu quả Để cải thiện việc quản lý lợi nhuận, cần một kế hoạch hậu cần rõ ràng và tùy thuộc vào loại sản phẩm.

Các thành phần quản lý của chuỗi cung ứng

Các thành phần quản lý chuỗi cung ứng là yếu tố thứ ba của khung chuỗi cung ứng (xem Hình 2.1) Các thành phần quản lý chuỗi cung ứng là các biến số mà các quy trình kinh doanh được tích hợp và quản lý bằng phương tiện của một chuỗi cung ứng

Lambert và Cooper (2000) đề xuất các thành phần sau cho một chuỗi cung ứng thành công Chúng được mô tả ngắn gọn bên dưới

Hình 2.8: Quản lý chuỗi cung ứng: các thành phần quản lý cơ bản

2.3.1 Lập kế hoạch và kiểm soát hoạt động

Lập kế hoạch và kiểm soát các phương pháp hoạt động là chìa khóa để dẫn dắt một tổ chức hoặc chuỗi cung ứng theo một hướng mong muốn Mức độ lập kế hoạch chung dự kiến sẽ ảnh hưởng nhiều đến sự thành công của chuỗi cung ứng Các thành phần khác nhau có thể đƣợc nhấn mạnh vào những thời điểm khác nhau trong suốt vòng đời của chuỗi cung ứng nhƣng việc lập kế hoạch sẽ vƣợt qua các giai đoạn (Cooper, Lambert, và ctg, 1997) Các khía cạnh kiểm soát có thể được vận hành như một thước đo hiệu suất tốt nhất để đo lường sự thành công của chuỗi cung ứng

2.3.2 Quy trình làm việc / Cấu trúc hoạt động

Cấu trúc công việc cho thấy cách công ty thực hiện các nhiệm vụ và hoạt động của mình Mức độ tích hợp các quy trình trong chuỗi cung ứng là thước đo cấu trúc tổ chức

Cơ cấu tổ chức có thể đề cập đến công ty cá nhân và chuỗi cung ứng; việc sử dụng các nhóm chức năng chéo sẽ đề xuất nhiều cách tiếp cận quy trình hơn Khi các nhóm này vƣợt qua ranh giới tổ chức, chẳng hạn nhƣ nhân viên nhà cung cấp trong kế hoạch, chuỗi cung ứng nên đƣợc tích hợp nhiều hơn

Các thành phần quản lý vật lý & kỹ thuật

Các thành phần quản lý

Lập kế hoạch và kiểm soát hoạt động

Quy trình làm việc / Cấu trúc hoạt động

Cấu trúc cơ sở truyền thông và luồng thông tin

Cấu trúc cơ sở dòng sản phẩm

Văn hoá và thái độ

Cơ cấu rủi ro và khen thưởng

Cơ cấu quyền lực và lãnh đạo

2.3.4 Cấu trúc cơ sở truyền thông và luồng thông tin

Cấu trúc cơ sở luồng thông tin là then chốt Loại thông tin đƣợc chuyển giữa các thành viên kênh và tần suất cập nhật thông tin có ảnh hưởng mạnh mẽ đến hiệu quả của chuỗi cung ứng Đây cũng có thể là thành phần đầu tiên đƣợc tích hợp trên một phần hoặc tất cả, của chuỗi cung ứng

2.3.5 Cấu trúc cơ sở dòng sản phẩm

Cấu trúc cơ sở dòng sản phẩm đề cập đến cấu trúc mạng để tìm nguồn cung ứng, sản xuất và phân phối trong chuỗi cung ứng Vì hàng tồn kho là cần thiết trong hệ thống, một số thành viên chuỗi cung ứng có thể giữ một lƣợng hàng tồn kho không cân đối Vì hàng tồn kho chƣa hoàn thành hoặc bán dở dang ít tốn kém hơn so với hàng thành phẩm, các thành viên thượng nguồn có thể chịu nhiều gánh nặng này hơn Hợp lý hóa mạng lưới chuỗi cung ứng có ý nghĩa đối với tất cả các thành viên

Phương pháp quản lý bao gồm triết lý doanh nghiệp và kỹ thuật quản lý Rất khó để tích hợp một cấu trúc tổ chức từ trên xuống với một cấu trúc từ dưới lên Mức độ tham gia của ban quản lý vào các hoạt động hàng ngày có thể khác nhau giữa các thành viên trong chuỗi cung ứng

2.3.7 Cơ cấu quyền lực và lãnh đạo

Cơ cấu quyền lực và lãnh đạo trong toàn bộ chuỗi cung ứng sẽ ảnh hưởng đến hình thức của nó Một nhà lãnh đạo kênh mạnh mẽ sẽ định hướng cho chuỗi Trong hầu hết các chuỗi đƣợc nghiên cứu cho đến nay, có một hoặc hai nhà lãnh đạo mạnh trong số các công ty Việc thực thi quyền lực hoặc thiếu quyền lực có thể ảnh hưởng đến mức độ cam kết của các thành viên kênh khác Sự tham gia cƣỡng bức sẽ khuyến khích hành vi rút lui, có cơ hội (Macneil, 1982)

2.3.8 Cơ cấu rủi ro và khen thưởng

Việc lường trước việc chia sẻ rủi ro và khen thưởng trong toàn bộ chuỗi ảnh hưởng đến cam kết lâu dài của các thành viên kênh

2.3.9 Văn hóa và thái độ

Văn hóa doanh nghiệp và thái độ của các thành viên kênh có ảnh hưởng đáng kể đến hiệu quả hợp tác Việc kết hợp các nền văn hóa và thái độ cá nhân đòi hỏi thời gian nhưng lại rất quan trọng để kênh hoạt động phối hợp Các yếu tố văn hóa bao gồm cách nhân viên được đánh giá và cách họ tham gia vào quá trình quản lý công ty.

Hình 2.8 minh họa cách các thành phần quản lý có thể đƣợc chia thành hai nhóm Nhóm đầu tiên là nhóm vật lý và kỹ thuật, bao gồm các thành phần dễ nhìn thấy nhất, hữu hình, có thể đo lường được và dễ thay đổi nhất Nếu các nhà quản lý chỉ chú ý duy nhất vào nhóm vật lý và kỹ thuật này thì kết quả đạt đƣợc sẽ rất đáng thất vọng

Nhóm thứ hai bao gồm các thành phần quản lý và hành vi Những thành phần này ít hữu hình và có thể nhìn thấy, thường khó đánh giá và thay đổi Các thành phần quản lý và hành vi xác định hành vi của tổ chức và ảnh hưởng đến cách các thành phần quản lý vật chất và kỹ thuật có thể đƣợc thực hiện Nếu các thành phần quản lý và hành vi không đƣợc liên kết để thúc đẩy và củng cố hành vi của tổ chức hỗ trợ cho các mục tiêu và hoạt động của chuỗi cung ứng, thì chuỗi cung ứng có thể sẽ kém cạnh tranh và sinh lợi hơn Nếu một hoặc nhiều thành phần trong nhóm vật lý và kỹ thuật bị thay đổi, thì các thành phần quản lý trong nhóm quản lý và hành vi cũng có thể phải đƣợc điều chỉnh lại Nền tảng cho quản lý chuỗi cung ứng thành công đƣợc thiết lập bằng cách hiểu từng thành phần quản lý chuỗi cung ứng này và sự phụ thuộc lẫn nhau của chúng Hewitt tuyên bố rằng quản lý quy trình kinh doanh nội bộ và liên khối thực sự, hoặc thiết kế lại, chỉ có khả năng thành công nếu nó đƣợc công nhận là quy trình thay đổi đa thành phần, đồng thời và rõ ràng giải quyết tất cả các thành phần quản lý chuỗi cung ứng (Hewitt, 1994) Tất cả chín thành phần quản lý trong các liên kết quy trình kinh doanh đã đƣợc nghiên cứu Tuy nhiên, số lƣợng các thành phần và sự kết hợp khác nhau Các thành phần vật chất và kỹ thuật đã được hiểu rõ và quản lý từ trên xuống dưới của chuỗi cung ứng

Ví dụ, trong một trường hợp, công ty đầu mối đã tích hợp quy trình quản lý nhu cầu của mình qua bốn liên kết bằng cách áp dụng các thành phần sau: phương pháp lập kế hoạch và kiểm soát; cấu trúc luồng công việc /hoạt động; cấu trúc cơ sở truyền thông và luồng thông tin; và cấu trúc cơ sở dòng sản phẩm Các thành phần quản lý hành vi và quản lý nhìn chung chƣa đƣợc hiểu rõ và gặp nhiều khó khăn hơn trong quá trình thực hiện Chúng tôi chỉ tìm thấy một ví dụ về các thành phần quản lý hành vi và quản lý đƣợc điều phối qua nhiều mắt xích của chuỗi cung ứng.

HIỆU ỨNG BULLWHIP TRONG CHUỖI CUNG ỨNG

Khái niệm hiệu ứng Bullwhip

Xem xét sự sắp xếp điển hình của một chuỗi cung ứng trong đó các nhà cung cấp cung cấp nguyên liệu thô cho các nhà sản xuất, nhà sản xuất sản xuất và cung cấp thành phẩm cho các nhà bán buôn, những người sau đó cung cấp sản phẩm của nhà sản xuất để bán cho các nhà bán lẻ và từ các nhà bán lẻ này, các sản phẩm được giao cho người tiêu dùng Trong sự sắp xếp này, bên cạnh luồng sản phẩm vật lý ở hạ nguồn, tồn tại một luồng thông tin đi ngƣợc dòng, trong đó chỉ các nhà bán lẻ mới có thông tin chính xác về nhu cầu của người tiêu dùng Nhu cầu của các nhà bán buôn, nhà sản xuất và nhà cung cấp nguyên liệu thô không phải là nhu cầu thực tế của sản phẩm do thực tế là các đơn đặt hàng họ nhận đƣợc đã đƣợc điều chỉnh theo một số kỹ thuật dự báo hoặc chính sách hàng tồn kho được áp dụng tại người kế nhiệm trực tiếp của họ ở hạ nguồn Nó đã được quan sát thấy trong nhiều chuỗi cung ứng rằng sự thay đổi trong các mô hình đặt hàng thường tăng lên khi di chuyển ngƣợc dòng đến các nhà sản xuất và nhà cung cấp (Luong, 2007) Trong quản lý chuỗi cung ứng, một trong những vấn đề quan trọng nhất đòi hỏi rất nhiều nỗ lực để giải quyết là làm thế nào để định lƣợng và giảm bớt tác động của hiệu ứng Bullwhip Vậy hiệu ứng Bullwhip là gì?

Theo Luong (2007) hiệu ứng Bullwhip là hiện tƣợng thông tin theo yêu cầu bị bóp méo trong khi di chuyển ngƣợc dòng

Theo Campuzano và Mula (2011), hiệu ứng Bullwhip đề cập đến kịch bản trong đó các đơn đặt hàng cho nhà cung cấp có xu hướng biến động lớn hơn so với doanh số bán cho người mua và kết quả là sự méo mó ngày càng tăng lên ngược dòng trong chuỗi cung ứng

Theo Nagaraja và ctg (2015), khi các nhà bán lẻ gửi đơn đặt hàng cho nhà cung cấp để đáp ứng nhu cầu, họ phải cân bằng cẩn thận mức tồn kho và lƣợng cầu dự kiến trong tương lai Đảm bảo rằng hàng tồn kho có thể đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng thường dẫn đến biến động cao hơn trong quá trình đặt hàng so với sự thay đổi của nhu cầu ban đầu Hiện tƣợng này đƣợc gọi là hiệu ứng Bullwhip và có thể phụ thuộc vào nhiều yếu tố nhƣ chính sách đặt hàng, thời gian dẫn đầu cho một đơn đặt hàng đến và thậm chí cả quá trình xác định nhu cầu

Jay Forrester và Jack Burbidge là những người tiên phong trong kiến thức hiện đại về chuỗi cung ứng Forrester (1958) phân tích chuỗi cung ứng truyền thống và quan sát cách một thay đổi nhỏ trong mô hình nhu cầu của khách hàng khuếch đại nhƣ thế nào khi nó di chuyển qua các quy trình phân phối, sản xuất và bổ sung Ở mỗi cấp độ chuỗi cung ứng, độ lệch này được khuếch đại ngược dòng lên chuỗi cung ứng dưới dạng các đơn đặt hàng bổ sung Hiệu ứng này đƣợc gọi là hiệu ứng Forrester và là một trong những chỉ số của việc quản lý chuỗi cung ứng kém hiệu quả Wagner (1963), đƣợc biết đến là ''cha đẻ'' của thiết kế chuỗi cung ứng, đã thiết lập cơ sở nghiên cứu về hiệu suất và đặc điểm của chuỗi cung ứng trong cuốn sách của ông có tựa đề ''Động lực học công nghiệp'' trình bày cái gọi là hiệu ứng Forrester, tiền thân của của hiệu ứng Bullwhip Theo Forrester, sự khuếch đại này là do các vấn đề phát sinh do không có thời gian dẫn đầu bằng 0 và cũng do các dự báo không chính xác của các thành viên chuỗi cung ứng khác nhau khi đối mặt với sự thay đổi của nhu cầu

Burbidge (1961) trình bày cái gọi là PBC (Kiểm soát hàng loạt định kỳ), phát triển

“năm quy tắc vàng để tránh phá sản”:

• Quy tắc 1 Chỉ sản xuất những sản phẩm có thể nhanh chóng gửi đi và xuất hóa đơn cho khách hàng

• Quy tắc 2 Chỉ sản xuất các thành phần đó trong một giai đoạn cần thiết trong giai đoạn tiếp theo

• Quy tắc 3 Giảm thiểu thời gian xử lý nguyên liệu

• Quy tắc 4 Sử dụng khoảng thời gian lập kế hoạch ngắn nhất có thể đƣợc quản lý hiệu quả

• Quy tắc 5 Chỉ chấp nhận giao hàng từ nhà cung cấp theo lô nhỏ và khi đƣợc yêu cầu gia công hoặc lắp ráp

Sau đó, Towill (1997) tích hợp các khái niệm của Forrester và Burbidge để phát triển một loạt các phương pháp giao tiếp và luồng nguyên liệu được cải thiện trong chuỗi cung ứng, đƣợc gọi là FORRIDGE, dựa trên các nguyên tắc 4 + 1 sau:

• Nguyên lý hệ thống điều khiển Đó là nhu cầu lựa chọn hệ thống kiểm soát phù hợp nhất để hoàn thành các mục tiêu của người dùng

• Nguyên tắc nén thời gian Tất cả các hoạt động của chuỗi cung ứng phải đƣợc thực hiện trong thời gian tối thiểu cần thiết để hoàn thành các mục tiêu nhiệm vụ Vì vậy, cần phải loại bỏ thời gian cộng thêm mà không có giá trị hoặc thời gian nhàn rỗi của hệ thống và cung cấp những gì cần thiết đúng thời hạn

• Nguyên tắc minh bạch thông tin

• Nguyên tắc loại bỏ mức độ Cần có số lƣợng cấp phù hợp tối thiểu để hoàn thành các mục tiêu của chuỗi cung ứng và phải có lƣợng dự trữ tối thiểu ở đúng nơi và vào đúng thời điểm

• Nguyên tắc đồng bộ hóa Tất cả các sự kiện đƣợc đồng bộ hóa theo cách mà đơn đặt hàng và giao hàng có thể nhìn thấy ở tất cả các điểm thời gian riêng biệt

Wikner và ctg (1992) thêm nguyên tắc thứ sáu vào mô hình FORRIDGE, nguyên tắc số nhân Các đơn đặt hàng đƣợc nhân lên giữa các nhà sản xuất sản phẩm và các nhà cung cấp thiết bị của họ Nếu một nhà sản xuất sản phẩm đổi mới máy móc của mình trong chu kỳ 10 năm, họ có thể chọn tăng công suất lên 10% một năm và quản lý để tăng gấp đôi đơn đặt hàng máy móc của mình; nghĩa là, một cấp số nhân của 10–1

Hiệu ứng Bullwhip của chuỗi cung ứng, nhƣ đƣợc mô tả bởi Lee và ctg (1997a) là

"hiện tượng mà các đơn đặt hàng cho nhà cung cấp có xu hướng có phương sai lớn hơn so với doanh số bán cho người mua (tức là biến dạng nhu cầu) và sự méo mó lan truyền ngược dòng trong một dạng khuếch đại (tức là khuếch đại phương sai)" Lee và ctg (1997b) nghiên cứu luồng thông tin nhu cầu và đề xuất một khung lý thuyết để đánh giá các tác động của việc bóp méo thông tin có hệ thống thông qua chuỗi cung ứng Các tác giả giả định rằng: (1) các nhu cầu trong quá khứ không đƣợc sử dụng để dự báo; (2) cung cấp lại là vô hạn với thời gian dẫn cố định; (3) không có chi phí đặt hàng cố định; và (4) chi phí mua sản phẩm cố định theo thời gian Tình huống lý tưởng này hữu ích như một điểm khởi đầu để phân tích hiệu ứng Bullwhip trong chuỗi cung ứng

Nói tóm lại, hiệu ứng Bullwhip là hiện tượng nhu cầu biến động theo hướng phóng đại trong chuỗi cung ứng, từ nhà bán lẻ đến nhà phân phối, nhà sản xuất và nhà cung cấp Một sự thay đổi nhỏ về nhu cầu ở các tầng dưới cùng của chuỗi sẽ dẫn đến những biến động lớn ở các tầng trên Hiệu ứng này được minh họa rõ ràng trong hình 3.1.

Ví dụ hiệu ứng Bullwhip

Holmstrửm (1997) phõn tớch hiệu ứng Bullwhip trong chuỗi cung ứng của ngành tạp hóa, Towill và McCullen (1999) nghiên cứu hiệu ứng Bullwhip trong chuỗi cung ứng quần áo, trong khi Daganzo và Ziegler (2003) tiết lộ nguyên nhân cốt lõi của hiệu ứng Bullwhip và mô tả các phương pháp kiểm soát để loại bỏ tất cả các bất ổn mà không làm tăng chi phí của nhà cung cấp

Tuy nhiên, Sterman (1989) đưa ra minh họa tốt nhất về hiệu ứng Bullwhip, người nghiên cứu xem lỗi của con người ảnh hưởng như thế nào đến động lực của một hệ thống thông qua trò chơi kinh doanh nổi tiếng của nó, cái gọi là Trò chơi “BEER GAME”, từ góc độ khoa học hiệu suất

Trò chơi “BEER GAME” là một mô phỏng nhập vai của một hệ thống sản xuất và phân phối công nghiệp đƣợc thực hiện tại MIT (Viện Công nghệ Massachusetts) để giới thiệu cho sinh viên quản lý về các hệ thống động lực và các khái niệm mô phỏng Chuỗi cung ứng bao gồm bốn lĩnh vực: nhà bán lẻ, nhà bán buôn, nhà phân phối và nhà sản xuất Một người quản lý từng lĩnh vực mà không có khả năng giao tiếp với những người khác Mỗi lĩnh vực gửi nhu cầu của mình (thể hiện bằng thẻ) cho nhà cung cấp của mình hàng tuần Có những đợt giao hàng tồn đọng và đơn hàng đƣợc nhận theo từng giai đoạn Chúng thể hiện thời gian cần thiết để nhận, xử lý, gửi và giao đơn đặt hàng Mục đích của trò chơi này là giảm thiểu tổng chi phí bằng cách quản lý hàng tồn kho một cách thích hợp để đối mặt với sự không chắc chắn của nhu cầu Người chơi phải duy trì hàng tồn kho của họ ở mức thấp nhất có thể để tránh nhu cầu tồn đọng Hàng tồn kho đƣợc đặt hàng và thời gian giao hàng có thể thay đổi Các phiên thông thường liên quan đến 3–8 đội với bốn người chơi Từ 36 đến 50 tuần được mô phỏng trong các phiên 90 phút Thông tin luân chuyển trong toàn bộ chuỗi, mặc dù hầu hết người chơi chỉ có quyền truy cập vào thông tin ở ngay trên hoặc dưới mà công ty cung cấp cho họ Nếu không có tầm nhìn rõ ràng về nhu cầu của khách hàng cuối, nhiều công ty chỉ có thể dựa vào thông tin mà họ có quyền truy cập, thông tin này thường bị những người tham gia khác trong chuỗi bóp méo Do đó, thông tin trở nên méo mó khi nó đƣợc truyền giữa các liên kết khác nhau tạo thành chuỗi Trong ví dụ đƣợc cung cấp bởi Sterman (1989), các biến động lớn chi phối các đơn đặt hàng và lƣợng hàng tồn kho và cần có thời gian trung bình là 21 tuần để đủ lƣợng hàng tồn kho ban đầu Nhìn chung, mức tồn kho của quầy giảm dần, theo thứ tự là lƣợng hàng tồn kho của nhà bán buôn, nhà phân phối và nhà sản xuất giảm Khi hàng tồn kho giảm, các đơn đặt hàng có xu hướng tăng lên Lượng hàng tồn kho hiệu quả (hàng tồn kho ít hơn nhu cầu tồn đọng) thường trở nên tiêu cực đáng kể, cho thấy rằng các lĩnh vực có hàng tồn đọng Lượng hàng tồn đọng trung bình tối đa là 35 trường hợp, diễn ra từ tuần 20 đến tuần 25 Mức tồn kho xuất hiện khi các sản phẩm bổ sung đƣợc sản xuất và giao hàng Thông thường, khoảng không quảng cáo vượt quá đáng kể mức tồn kho ban đầu Mức cao điểm tồn kho trung bình là 40 trường hợp, diễn ra trong khoảng từ tuần 25 đến tuần 30 Các đơn đặt hàng giảm nhanh khi lƣợng hàng tồn kho tăng lên Do đó, nguyên nhân của hiệu ứng Bullwhip là do cả việc thiếu thông tin minh bạch giữa các công ty trong chuỗi cung ứng và việc tăng hoặc giảm quy mô đơn đặt hàng không kiểm soát, không liên quan gì đến nhu cầu thực tế Hình 3.2 phản ánh hiệu ứng Bullwhip trong trò chơi “BEER GAME”.

Nguyên nhân của hiệu ứng Bullwhip

Phần này tóm tắt bốn nguyên nhân chính của hiệu ứng Bullwhip nhƣ Lee và ctg (1997a) đã phân tích bao gồm:

- Cách thức cập nhật dự báo nhu cầu

- Dung lƣợng đơn hàng theo gói/ lô

- Bài toán tạo sựu hạn chế và thiếu hụt

3.3.1 Cập nhật dự báo nhu cầu

Dự báo dung lượng đơn hàng là công cụ quan trọng trong chuỗi cung ứng, hỗ trợ lập kế hoạch sản xuất, quản lý nguồn lực và kiểm soát tồn kho Nhà bán lẻ dự báo dựa trên dữ liệu đơn hàng lịch sử của khách hàng Nhà cung cấp sử dụng thông tin dự báo của nhà bán lẻ để dự báo đơn hàng cho thành phần cấp trên trong chuỗi cung ứng Quá trình dự báo dung lượng đơn hàng tạo cơ sở để quản lý nhu cầu trong chuỗi cung ứng, đảm bảo cung cấp hàng hóa kịp thời, tránh thiếu hụt hoặc tồn kho dư thừa.

Hình 3.3: Dự báo nhu cầu trong chuỗi cung ứng

Kết quả của trò chơi “BEER GAME” (Sterman, 1989) là một ví dụ điển hình của hành vi dự báo, nhận thức và niềm tin của người tham gia Người chơi dự báo nhu cầu dựa vào những gì họ quan sát được Khi nhận được đơn hàng từ các đối tác bên dưới thì các nhà quản lý bên trên sẽ xem đó là tín hiệu của nhu cầu tương lai Dựa vào đó, họ sẽ điều chỉnh dự báo nhu cầu của mình Sau đó, thông tin đặt hàng này lại tiếp tục đƣợc gửi đến nhà cung cấp Đơn hàng sẽ phản ánh số lƣợng hàng cần bổ sung để dự trữ nhằm đáp ứng nhu cầu của khách hàng trong tương lai, đồng thời cũng để giữ mức tồn kho an toàn Thêm vào đó, thời gian giao hàng dài sẽ dẫn đến trường hợp tồn kho an toàn có lúc lên đến đỉnh điểm Vì vậy, khi dữ liệu nhu cầu của khách hàng thay đổi thì đơn hàng từ nhà phân phối đến nhà sản xuất lại đƣợc điều chỉnh, nếu thời gian bổ sung hàng trong chuỗi dài hơn thì mức độ biến động sẽ càng mạnh hơn Kết quả là tạo nên sự khác biệt lớn giữa dữ liệu dự báo và thực tế Chính quá trình xử lý thông tin nhƣ vậy là yếu tố gây ra hiệu ứng Bullwhip

3.3.2 Đặt hàng theo gói/ lô Đặt hàng theo gói/ lô gây ra sự biến động trong nhu cầu ở từng khoảng thời gian nhất định Tuy nhiên, các doanh nghiệp thường không đặt hàng ngay lúc cần thiết mà hầu hết các doanh nghiệp đều dựa vào mô hình kiểm soát tồn kho để tính toán nhu cầu và chính sách tồn kho của họ trước khi đặt hàng với nhà cung cấp (Lee và ctg, 1997a) Vì vậy, nhà cung cấp có thể nhận một lƣợng rất lớn các đơn hàng vào một thời điểm trong tháng nhƣng có lúc không nhận đƣợc đơn hàng nào Điều này góp phần gây ra sự xuất hiện của hiệu ứng Bullwhip trong chuỗi cung ứng

Biến động giá cả đã bóp méo thông tin nhu cầu thực của khách hàng, tạo ra sự biến động lớn trong chuỗi cung ứng Hầu hết các giao dịch mua bán giữa nhà cung cấp và khách hàng đều được thực hiện dưới hình thức mua có kỳ hạn (“forward buy”) Hình thức mua hàng này là do sự biến động giá cả thị trường, vì nhà sản xuất thường có chương trình khuyến mãi như chiết khấu, giảm giá, phiếu thưởng hiện vật (“coupon”) hoặc những hợp đồng có chiết khấu thương mại, ưu đãi thanh toán… nhằm thu hút khách hàng Các chương trình này đều dẫn tới sự biến động giá cả và số lượng đơn hàng Tuy nhiên, lúc này số lƣợng hàng lại không phản ánh nhu cầu thực tế ở thời điểm đó Khách hàng sẽ chỉ tiếp tục đặt hàng khi họ tiêu thụ hết lượng hàng tồn kho trước đó (Lee và ctg, 1997a) Nghĩa là mô hình mua hàng không phản ánh thực mô hình tiêu thụ, mức biến động trong lƣợng mua hàng vào sẽ lớn hơn nhiều so với số lƣợng hàng tiêu thụ Kết quả là hiệu ứng Bullwhip lại xuất hiện

3.3.4 Trò chơi hạn chế và thiếu hụt

Khi nhu cầu vượt quá khả năng cung ứng, nhà sản xuất thường giới hạn số lượng hàng ra thị trường Theo đó, nhà cung cấp sẽ phân bổ lượng hàng theo tỷ lệ đơn hàng đã đặt đến các khách hàng Và nếu khách hàng biết đƣợc tình trạng này, họ sẽ phóng đại nhu cầu thực, đặt hàng thường xuyên hơn với hi vọng sẽ nhận được nhiều hàng hơn (Lee và ctg, 1997a) Xu hướng này của khách hàng dẫn đến lượng đơn hàng được đặt quá lớn, trong khi họ không xem xét đến những đơn hàng được đặt trước đó đã nhận hay chưa Kết quả là thông tin về nhu cầu lại đƣợc phản ánh không chính xác Lee và ctg (1997a) gọi hiện tƣợng phản ứng thoái hóa này của khách hàng là “trò chơi hạn chế và thiếu hụt” Tác động của “trò chơi” này là thông tin sai lệch về nhu cầu thực, số đơn hàng tăng không phải do nhu cầu thực tăng mà do dự đoán.

Biện pháp hạn chế ảnh hưởng của hiệu ứng Bullwhip

Hiểu đƣợc nguyên nhân đằng sau hiệu ứng Bullwhip có thể giúp tìm ra các chiến lƣợc để giảm thiểu nó Lee và ctg (1997b) đề xuất các cơ chế phối hợp sau: chia sẻ thông tin, liên kết chuỗi cung ứng và hiệu quả hoạt động; những điều này liên quan đến bốn nguyên nhân chính của hiệu ứng Bullwhip Trong số các chiến lƣợc cần áp dụng, cần làm nổi bật những điều sau:

3.4.1 Tập trung thông tin nhu cầu

Một trong những biện pháp nhằm loại bỏ hiệu ứng Bullwhip là giảm thông tin gây nhiễu trong chuỗi cung ứng bằng cách tập trung thông tin nhu cầu Nghĩa là, thông tin cung cấp cho mỗi mắt xích của chuỗi phải dựa trên nhu cầu thực sự của khách hàng nhằm tránh những thông tin gây nhiễu, từ đó mỗi bộ phận có thể điều chỉnh dƣ lƣợng hàng hóa để cung cấp cho toàn hệ thống Bên cạnh đó, việc chia sẻ thông tin về lƣợng cầu đến các thành phần tham gia vào chuỗi cũng góp phần tránh sự bóp méo hay khuếch đại nhu cầu Để thực hiện đƣợc điều này cần cải tiến chính sách đặt hàng và kỹ thuật dự báo ở các kênh trong chuỗi cung ứng o Kỹ thuật dự báo

Kỹ thuật dự báo đóng một vai trò quan trọng trong việc ƣớc lƣợng nhu cầu trung bình và cập nhật sự biến thiên của nhu cầu trong tương lai

Hệ quả Bullwhip có thể bị ảnh hưởng bởi kỹ thuật dự báo, đặc biệt khi chính sách đặt hàng dựa trên mức tồn kho Tuy nhiên, nếu dự báo đơn hàng dựa trên nhu cầu mới nhất thì sẽ không xảy ra hệ quả này Ngoài ra, Phương pháp san bằng số mũ đơn thường dẫn đến hệ quả Bullwhip lớn hơn so với Phương pháp bình quân di động (Chen và cộng sự, 1998).

Nguồn thông tin sử dụng cho việc dự báo cũng là một yếu tố quan trọng Nhà cung cấp có thể giảm hiệu ứng Bullwhip bằng việc sử dụng dữ liệu về nhu cầu của khách hàng cuối cùng là thông tin đầu vào để dự báo hơn là sử dụng dữ liệu nhu cầu của nhà bán lẻ

Vì vậy, các kênh trong chuỗi cần chọn lọc thông tin để có thể dự báo chính xác hơn (Lee và ctg, 1997) o Chính sách đặt hàng

Thiết lập các kỹ thuật chia sẻ thông tin hiệu quả giữ một vai trò quan trọng trong việc giảm thiểu hiệu ứng Bullwhip trong chuỗi cung ứng một số kỹ thuật chia sẻ thông tin hiện đại nhƣ Điểm bán hàng (Point of Sales – POS) giúp hỗ trợ việc giảm tính không chắc chắn của dòng thông tin

Kỹ thuật POS là một trong những kỹ thuật chia sẻ thông tin hiện đại hỗ trợ việc giảm tính không chắc chắn của dòng thông tin Dữ liệu tại điểm bán lẻ sẽ đƣợc chuyển cho các thành phần trong chuỗi cung ứng Vậy nên, mối quan hệ giữa nhà cung ứng và khách hàng ngày càng đƣợc cải thiện đồng thời việc dự báo nhu cầu chính xác hơn

3.4.2 Chính sách nhất quán về giá Để hạn chế tác động của hiệu ứng Bullwhip thì giảm sự biến động giá trong hoạt động của chuỗi cũng là một biện pháp hiệu quả Bằng chiến lƣợc Giá thấp mỗi ngày (Everyday Low Price – EDLP) và Chi phí thấp mỗi ngày (Everyday Low Cost – EDLC) nhằm tạo ra sự ổn định về giá cả (Lee và ctg, 1997)

Hạn chế những chương trình khuyến mãi để tránh sự biến động lớn về nhu cầu trong một thời gian ngắn Chiến lƣợc này sẽ hạn chế hiệu ứng Bullwhip do nguyên nhân biến động về giá trong chuỗi cung ứng, đồng thời còn thiết lập mối quan hệ tốt giữa các kênh cung ứng

3.4.3 Giảm thời gian cung ứng

Nguyên nhân dẫn đến hiệu ứng Bullwhip trong nghiên cứu của Lee và ctg (1997) là việc đặt hàng theo gói/ lô Một cách để hạn chế nguyên nhân này là sử dụng công cụ trao đổi dữ liệu điện tử (Electronic Data Interchange – EDI) Đây là một hệ thống liên tổ chức nhằm thúc đẩy trao đổi thông tin giữa các đối tác kinh doanh đƣợc thực hiện một cách dễ dàng bằng máy tính EDI là một công cụ rất hữu ích cho việc quản trị chuỗi cung ứng hiệu quả, vì nó giúp giảm thời gian chờ cung ứng, tiết kiệm chi phí xử lý thông tin, loại bỏ những sai sót trong mua hàng, làm rõ thông tin về tồn kho trong suốt chuỗi cung ứng (Cachon và Fisher, 2000)

Việc sử dụng "bên thứ ba" là một cách hiệu quả để hạn chế hiệu ứng Bullwhip Các "bên thứ ba" có thể chia nhỏ kích thước đơn hàng và phân phối sản phẩm với chi phí tiết kiệm hơn, đồng thời vẫn đảm bảo quá trình vận chuyển diễn ra hiệu quả.

Một trong những biện pháp đối phó với hiệu ứng Bullwhip là tăng cường sự hợp tác giữa nhà sản xuất và nhà cung cấp bằng cách áp dụng hệ thống quản lý VMI (Disney và Towill, 2003) VMI là hệ thống quản lý tồn kho của người mua Nghĩa là, người bán giám sát mức tồn kho của người mua và đưa ra quyết định về thời kỳ cung ứng, lượng hàng cung ứng, cách thức vận chuyển và thời gian cung ứng Hệ thống VMI giúp giảm tính không chắc chắn, loại bỏ sự mở rộng dòng thông tin nhu cầu và sự sai lệch khi dòng thông tin chuyển qua các cấp, đồng thời việc dự báo nhu cầu tốt hơn nhờ có sự chia sẻ thông tin Vì thế có thể giảm tác động của hiệu ứng Bullwhip.

Đo lường Hiệu ứng Bullwhip

Trong môi trường cạnh tranh toàn cầu, việc quản trị hoạt động của chuỗi cung ứng luôn có vai trò ngày càng quan trọng góp phần vào thành công của doanh nghiệp Giảm thiểu tác động của hiệu ứng Bullwhip là một trong những biện pháp để nâng cao hiệu quả hoạt động của chuỗi Theo Metters (1997), giảm hiệu ứng Bullwhip có thể tăng lợi nhuận từ 10 đến 30% Vì vậy, đo lường hiệu ứng Bullwhip là một trong những vấn đề quan trọng có ý nghĩa về mặt lý thuyết và thực tế

Geary và ctg (2003) phân biệt năm cách tiếp cận khác nhau để đo lường hiệu ứng Bullwhip: nghiên cứu hoạt động, lý thuyết bộ lọc, lý thuyết điều khiển, hệ thống động lực học và phương pháp đặc biệt

Nghiên cứu hoạt động hình thành vấn đề dưới dạng một phương trình vi phân Giải pháp toán học cố gắng giảm thiểu một hàm chi phí tùy thuộc vào các điều kiện hoạt động Đây là phương pháp đo lường phổ biến được dựa trên phương sai của số lượng đơn đặt hàng từ đại lý đến nhà sản xuất và nhu cầu của khách hàng phương sai (Taylor, 1999)

- : Phương sai đơn đặt hàng của kênh cung ứng thức k trong chuỗi cung ứng

- Giá trị trung bình đơn đặt hàng của kênh cung ứng thức k trong chuỗi cung ứng

- : Phương sai của nhu cầu khách hàng trong chuỗi cung ứng

- : Giá trị trung bình của nhu cầu khách hàng trong chuỗi cung ứng

Công thức này dựa trên hệ số biến thiên, tức là thống kê phân tán đƣợc sử dụng trong thống kê để so sánh các phân phối từ độ biến thiên Nó mô tả tỷ lệ hiện có giữa phương sai và giá trị trung bình số học Một tỷ lệ cao hơn một cho biết khuếch đại phương sai, và thấp hơn một cho thấy một hiệu ứng cô lập Giá trị trung bình có thể được loại bỏ khỏi công thức miễn là các phân phối đƣợc phân phối đều

Fransoo và Wouters (2000) đo lường hiệu ứng Bullwhip trong chuỗi cung ứng thực phẩm theo bốn cách khác nhau: sản phẩm riêng lẻ cho doanh số bán hàng cụ thể, sản phẩm riêng lẻ cho tất cả doanh số bán hàng, sản phẩm tổng hợp cho doanh số bán hàng riêng lẻ và sản phẩm tổng hợp cho doanh số bán hàng tổng hợp Họ đo lường hiệu ứng Bullwhip ở một cấp cụ thể trong chuỗi cung ứng nhiều cấp dưới dạng thương số của hệ số của phương sai cầu do cấp này tạo ra và là hệ số của phương sai cầu mà cấp này nhận đƣợc:

Lý thuyết lọc thể hiện vấn đề đƣợc trong miền tần số trong đó các phán đoán giá trị đƣợc thực hiện trên độ rộng phổ của "thông điệp" và "nhiễu" hoặc "rối loạn" Sử dụng luật điều khiển giả định, giải pháp thu đƣợc bằng cách định hình đáp ứng tần số hệ thống cho phù hợp với nhu cầu của người dùng Hiệu suất động rõ ràng từ việc kiểm tra phản hồi này, trong khi hiệu suất chi phí là ngầm (Towill và del Vecchio, 1994)

Lý thuyết điều khiển mô hình hóa vấn đề theo cách đƣợc biến đổi và tập trung vào cấu trúc của hệ thống để ban đầu đảm bảo sự ổn định và sau đó hình thành phản ứng mong muốn Để làm đƣợc điều này, nó sử dụng những thứ sau: sơ đồ dòng, sơ đồ khối, biến đổi z, luật điều khiển, và đồ thị đáp ứng tần số và mô phỏng

Selin (1965) chỉ ra rằng tổng bình phương đáp ứng xung của hệ thống bằng tích của băng thông nhiễu và tỷ lệ phương sai đầu ra trên phương sai đầu vào.

Phương pháp xung bình phương luôn tạo ra các kết quả được đánh số một cách nhanh chóng Trong một số trường hợp, phương pháp xung bình phương tạo ra các dạng phân tích khép kín Đôi khi quan hệ Parsevel có thể đƣợc sử dụng để tính băng thông nhiễu sau khi sử dụng phép biến đổi Tustin Băng thông nhiễu luôn tạo ra các kết quả đƣợc đánh số và cung cấp các quan điểm bổ sung về hiệu suất của hệ thống

Một cách khác để đo lường hiệu ứng Bullwhip là đề xuất của Dejonckheere và ctg (2002) dựa trên quy tắc bổ sung sau đây để ''làm mƣợt'' các đơn đặt hàng bằng cách sửa đổi các thông số nhất định: ̂

Thứ tự sản xuất này do Towill (1982) đề xuất và sau đó đƣợc cập nhật bởi Simon và ctg (1994), Disney và ctg (1997), và của Disney và Towill (2001)

Trong dự báo nhu cầu sử dụng làm trơn hàm mũ đơn giản, tham số làm mịn λ đóng vai trò quan trọng Mức cổ phiếu ròng mục tiêu I là mức lý tưởng Lượng dự trữ ròng N trong kỳ t biểu thị tổng hàng tồn kho trừ đi đơn hàng chờ xử lý Mức công việc mong muốn trong quá trình WIP thể hiện lượng hàng tồn kho mong muốn Trong khi đó, WIP tại thời điểm t biểu thị lượng hàng tồn kho thực tế Các tham số làm mịn α và β lần lượt đại diện cho lượng hàng tồn kho và mức tăng WIP từ đơn đặt hàng Cuối cùng, δ và ϕ là sai số trong khoảng không quảng cáo ròng và lỗi trong WIP tại thời điểm t.

Sử dụng quy tắc này, có thể thực hiện các điều chỉnh nhỏ đối với số lƣợng đã đặt hàng nhƣ một phản ứng với những thay đổi về nhu cầu Nó có khả năng làm mƣợt các mẫu đơn đặt hàng Hiệu quả của việc làm phẳng thứ tự đƣợc đề xuất cho các giá trị và khác nhau là làm giảm hiệu ứng Bullwhip đến một mức độ lớn hơn hoặc thấp hơn; nói cách khác, khuếch đại đơn đặt hàng theo mức độ làm trôi chảy của đơn đặt hàng

Trong làm trơn theo cấp số nhân, hằng số làm trơn a có thể được biểu diễn dưới dạng: Để đơn giản hóa, nếu = = và là thời gian dẫn đầu, thì ̅

Và công thức (3.4) đƣợc viết lại nhƣ sau: ̅

Sử dụng quan hệ Selin (1965) và mô hình biến đổi z, Disney và Towill (2002) rút ra mối quan hệ giữa hiệu ứng Bullwhip, làm mịn các thông số và thời gian sản xuất:

Nếu = 1; thì giá trị nhu cầu dài hạn kỳ vọng có thể đƣợc sử dụng làm dự báo và (3.8) sẽ đƣợc xây dựng thành (3.9) Điều này có thể đƣợc sử dụng nếu các mẫu nhu cầu độc lập đƣợc thực hiện và đƣợc phân phối giống nhau; nghĩa là, một mô hình nhu cầu cố định Nếu những giả định này không hợp lệ thì sẽ khác với vô cùng và nhu cầu đƣợc dự báo sẽ thay đổi theo từng thời kỳ

MÔ PHỎNG ĐỘNG HỌC HỆ THỐNG

Khái quát về động học hệ thống

Động học hệ thống bắt nguồn từ lý thuyết điều khiển học, nghiên cứu sự khác biệt giữa sự có mặt và không có mặt của các thuộc tính hay kích thước (Martın, 2006) Điều này đặt nền tảng cho sự phát triển của động học hệ thống, một phương pháp luận tập trung vào mô hình hóa và phân tích các hệ thống phức tạp.

Sau đó, khái niệm phản hồi được đưa vào một hệ thống Dưới đây là một số định nghĩa hệ thống:

• Chuỗi các yếu tố có mối quan hệ với nhau theo cách mà sự thay đổi trong một yếu tố sẽ ảnh hưởng đến toàn bộ chuỗi (Von Bertalanffy, 1968)

• Chuỗi các biến mà người quan sát chọn từ những biến có sẵn trong máy thực (Ashby, 1952)

• Một loạt các bộ phận hoạt động để hoàn thành một mục tiêu chung (Forrester, 1958)

Lý thuyết hệ thống tổng quát là một khuôn khổ khái niệm để nghiên cứu các hệ thống, được phát triển bởi Ludwig von Bertalanffy vào năm 1940 Lý thuyết này xây dựng dựa trên khái niệm hệ thống mở, trong đó các hệ thống được coi là tập hợp các thành phần tương tác, trao đổi vật chất và năng lượng với môi trường thông qua biến đầu vào, biến đầu ra và vòng phản hồi.

Trong Động học công nghiệp (Industrial Dynamics), Forrester (1958) đã trình bày một phương pháp luận để mô phỏng các mô hình động, đây là nguồn gốc của động học hệ thống (John, 2000) Động học công nghiệp là một cách tiếp cận định lƣợng nghiên cứu các đặc điểm của phản hồi thông tin từ các hệ thống công nghiệp đƣợc tạo thành từ sáu luồng: thông tin, đơn đặt hàng, nguyên vật liệu, tài chính, nhân sự và thiết bị Bốn cơ sở chính của động học công nghiệp là lý thuyết điều khiển phản hồi, quy trình ra quyết định, phương pháp tiếp cận thử nghiệm và phát triển máy tính Các ứng dụng đầu tiên tập trung vào lập kế hoạch sản xuất và bán hàng

Mục tiêu động học cơ bản của hệ thống là tìm hiểu các nguyên nhân cấu trúc kích hoạt hiệu suất của hệ thống (Martın, 2006) Đây là một cách tiếp cận lâu dài Việc lựa chọn các biến phù hợp là quan trọng nhất (phân tích các yếu tố hệ thống) vì nó dựa trên phân tích logic bên trong và các mối quan hệ cấu trúc của hệ thống Các mô hình lúc trước cố gắng cung cấp dữ liệu chính xác về tình hình tương lai của hệ thống được mô hình hóa Các mô hình quản lý cố gắng thiết lập rằng thay thế X tốt hơn Y Động học hệ thống đƣa ra các mô hình của lớp thứ hai, trong khi việc điều chỉnh mô hình với dữ liệu lịch sử chiếm vị trí thứ hai

Mô hình mô phỏng dựa trên động học hệ thống là các mô hình toán học (trừu tượng) động (tương tác thay đổi theo thời gian), tuyến tính hoặc phi tuyến, ổn định (có xu hướng trở về trạng thái ban đầu sau khi bị xáo trộn) hoặc không ổn định, ở trạng thái ổn định (lặp lại với thời gian) hoặc là nhất thời (bản chất của hệ thống đƣợc sửa đổi theo thời gian) Động học hệ thống là một cách tiếp cận hữu hiệu để nghiên cứu và quản trị các hệ thống phản hồi phức tạp trong hoạt động kinh doanh và các hệ thống xã hội khác Động học hệ thống là một nghiên cứu về các yếu tố phản hồi trong một hệ thống nhằm mục tiêu cải tiến hệ thống tổ chức (Forrester, 1961) Do vậy ứng dụng của động học hệ thống đƣợc mở rộng trên các hệ thống tổ chức, kinh tế và nhiều lĩnh vực khác

Trong lĩnh vực kinh tế, động học hệ thống đƣợc ứng dụng để giải quyết nhiều vấn đề nhƣ quản trị nguồn nhân lực, quản trị tồn kho, phát triển sản phẩm, giao thông vận tải, dịch vụ kỹ thuật, quản trị chuỗi cung ứng nhằm thiết kế chiến lƣợc và chính sách, cải tiến quy trình và công nghệ Do vậy, mô phỏng là một công cụ hữu ích cho nghiên cứu nhằm hiểu rõ vấn đề ra quyết định hoặc đánh giá thiết kế các chính sách cho phù hợp hơn.

Công cụ xây dựng mô hình động học hệ thống

4.2.1 Sơ đồ vòng lặp nhân quả

Biểu diễn một hệ thống với động học hệ thống đƣợc thực hiện bằng cách sử dụng sơ đồ vòng lặp nhân quả Nó bao gồm các yếu tố chính của hệ thống và các mối quan hệ giữa chúng, dựa trên nguyên nhân có ảnh hưởng đến tác động Các mũi tên đại diện cho các mối quan hệ và đi kèm với biểu tƣợng + hoặc - Biểu tƣợng + đại diện cho sự thay đổi trong biến gốc của mũi tên sẽ tạo ra một thay đổi theo nghĩa tương tự trong biến đích Sau đó - mô tả rằng hiệu ứng đƣợc tạo ra sẽ diễn ra theo nghĩa ngƣợc lại Do đó, trong một mối quan hệ tích cực, sự gia tăng của A dẫn đến sự gia tăng của B, hoặc sự giảm xuống của A dẫn đến sự giảm xuống của B Tuy nhiên, trong mối quan hệ tiêu cực, sự gia tăng của A dẫn đến sự giảm xuống của B hoặc sự giảm xuống của A làm tăng B

Thông tin phản hồi thể hiện một chuỗi khép kín các mối quan hệ nhân quả Các vòng lặp là số dương khi số lượng các mối quan hệ âm là chẵn (hoặc không) và là số âm nếu số này là lẻ Các vòng lặp âm hoạt động như các phần tử ổn định (đổ đầy nước vào ly, bộ điều nhiệt làm nóng) và chúng dẫn mô hình đến một tình huống ổn định

Vòng lặp tích cực làm cho hệ thống trở nên không ổn định, không thể xác định đƣợc tình hình ban đầu Các hệ thống có chứa cả hai loại vòng lặp và hiệu suất cuối cùng sẽ phụ thuộc vào cái nào chiếm ƣu thế Các vòng lặp tích cực kích hoạt các hệ thống phát triển, phát triển và sụp đổ Yếu tố quan trọng nhất là hiểu cách cấu trúc của hệ thống tạo ra hiệu suất của chúng Yếu tố giới hạn là một hệ thống mà yếu tố giới hạn sự phát triển của nó Nó là duy nhất tại mọi thời điểm, năng động và có thể thay đổi theo thời gian Các yếu tố chính là các yếu tố hệ thống mà hệ thống rất nhạy cảm Một hệ thống có một số yếu tố chính (không rõ ràng và cũng không dễ xác định) Chúng có thể đƣợc sử dụng để mang lại những thay đổi quan trọng cho hệ thống với nỗ lực tối thiểu và chúng có xu hướng không thay đổi theo thời gian Các yếu tố chính có thể gây ra các màn biểu diễn bạo lực và các mô hình mô phỏng có thể xác định các yếu tố chính

Hệ thống đạt trạng thái ổn định nếu chúng được tạo thành hoặc chi phối bởi một vòng lặp âm Hệ thống không ổn định nếu chúng được tạo thành hoặc chi phối bởi một vòng lặp tích cực Hệ thống có khả năng siêu âm nếu được hình thành bởi nhiều vòng lặp âm, khi đó bất kỳ tác động nào cố gắng sửa đổi một phần tử đều bị chống lại không chỉ bởi vòng lặp mà hệ thống còn hoạt động quá mức Hệ thống là sigmoid nếu tồn tại một vòng lặp tích cực thống trị khởi động hệ thống theo cấp số nhân và nếu sau đó, một vòng lặp tiêu cực cung cấp cho hệ thống sự ổn định Ngược lại, các hệ thống dao động nếu chúng có ít nhất hai mức.

Kiểu chữ có cấu trúc “thông minh” có thể đƣợc thiết lập trong các hệ thống bằng cách tập trung vào hiệu suất mà chúng hiển thị Cấu trúc cơ bản của hệ thống bao gồm trạng thái mong muốn và trạng thái thực Hai trạng thái này đƣợc so sánh (khác biệt) và hệ thống thực hiện một hành động để trạng thái thực khớp với trạng thái mong muốn Các mô hình hoạt động chung có xu hướng xuất hiện một cách không khách quan đối với đối tƣợng nghiên cứu:

• Một trong những mô hình này là chống lại sự thay đổi, với hai hiệu suất có thể xảy ra:

- Hệ thống đốt cháy Một hệ thống đã quen với việc tiếp nhận nhiều thay đổi, phần lớn là tiêu cực (hệ thống cũ)

- Hệ thống nhàn rỗi Các thay đổi có thể yêu cầu nỗ lực ban đầu (hệ thống mới)

Trạng thái mục tiêu có thể bị xói mòn, có nghĩa là việc hành động sẽ tiêu tốn nguồn lực Để tránh tiêu hao năng lượng không cần thiết, hệ thống cố gắng sửa đổi trạng thái mục tiêu mà không cần thực hiện bất kỳ hành động nào Do đó, trạng thái thực tế của hệ thống vẫn được duy trì Sự khác biệt giữa trạng thái thực tế và trạng thái mục tiêu có thể dẫn đến hiện tượng ô nhiễm, biểu hiện ở hai dạng:

- Hệ thống anh hùng Nó cố gắng thuyết phục hệ thống rằng nỗ lực theo yêu cầu của trạng thái mong muốn là không quan trọng

- Nó có đƣợc một yếu tố bên ngoài đóng vai trò là tham chiếu của trạng thái mong muốn để áp lực hệ thống không thể sửa đổi nó; hơn nữa, hệ thống không có khả năng sửa đổi các yếu tố bên ngoài

• Nghiện một yếu tố bên ngoài Yếu tố bên ngoài là yếu tố vật chất luôn có thái độ thụ động Tác dụng mà yếu tố bên ngoài có đƣợc là trạng thái thực khớp với trạng thái mong muốn; do đó, không phải bất kỳ hành động nào là cần thiết Khi hiệu ứng của yếu tố bên ngoài biến mất, vấn đề lại nảy sinh

Hệ thống bên ngoài có thể cung cấp hỗ trợ cho hệ thống chính, tuy nhiên trong trường hợp hệ thống bên ngoài quyết định thu hồi sự hỗ trợ thì có thể gây ra các vấn đề cho hệ thống chính.

• Hiệu quả ngắn hạn và dài hạn Sự mâu thuẫn có thể xảy ra giữa các tác động ngắn hạn và các tác động dài hạn khác

Hình 4.1: Vòng nhân quả đối với hệ thống tồn kho trong chuỗi cung ứng

Hình 4.1 cho thấy vòng lặp nhân quả đối với hệ thống tồn kho trong chuỗi cung ứng Nó là một hệ thống ổn định bị chi phối bởi một vòng lặp tiêu cực Đối với Nhà máy

2, có nguồn cung cấp nguyên liệu bị hạn chế do giao hàng từ Nhà máy 1, vòng lặp kiểm soát cả hệ thống tồn kho và hệ thống khởi động đơn đặt hàng sản xuất bắt đầu bằng cách tổng hợp các đơn đặt hàng tồn đọng và nhu cầu bằng cách tính toán các đơn đặt hàng của công ty Các đơn đặt hàng của công ty đƣợc kiểm tra dựa trên số lƣợng tồn kho của thành phẩm và nguyên liệu thô sẵn có, từ sự chênh lệch này, đơn đặt hàng cho Nhà máy 1 đƣợc tạo ra Nhà máy 1 cung cấp các sản phẩm cần thiết mà nguyên liệu cần thiết cho sản xuất của tháng ở Nhà máy 2 sẽ có sẵn Nguyên liệu sẵn có này tạo ra tổng sản lƣợng, làm tăng tồn kho thành phẩm, giảm tồn kho nguyên vật liệu dƣ thừa và giảm số lƣợng đơn hàng tồn đọng, do đó ổn định hệ thống Điều quan trọng là làm nổi bật mô hình Hệ thống kiểm soát sản xuất dựa trên đơn đặt hàng (IOBPCS) đƣợc phát triển bởi Towill (1982) và dựa trên mô hình do Forrester (1958) đề xuất, và trong mô hình phát triển của nó theo các tác giả khác (Simon và ctg, 1994), APIOBPCS (Hệ thống kiểm soát sản xuất dựa trên đơn đặt hàng, hàng tồn kho và đường ống tự động) Sơ đồ vòng lặp nhân quả cho mô hình IOBPCS được hiển thị bên dưới (Hình 4.2):

Hình 4.2: Sơ đồ vòng nhân quả của mô hình IOBPCS

Mặc dù là phiên bản giản lược của các hệ thống thực, mô hình vẫn bao gồm các biến số phổ biến như đơn đặt hàng sản xuất, mức tồn kho và thời gian dẫn đầu ở nhiều công ty (Berry, 1994) Bên cạnh đó, mô hình có khả năng tái hiện hiệu suất của hệ thống thực với độ chính xác cao (Edghill, 1990).

IOBPCS đại diện cho một hệ thống kiểm soát sản xuất và tồn kho, trong đó mức sản xuất (đơn đặt hàng sản xuất, (Tỷ lệ đặt hàng ORATE)) đƣợc yêu cầu sẽ phụ thuộc vào khoảng không quảng cáo mục tiêu cần hoàn thành (Khoảng không quảng cáo mục tiêu) Để làm đƣợc điều này, đơn đặt hàng sản xuất dựa trên nhu cầu trung bình (Mức tiêu thụ trung bình) trong một khoảng thời gian nhất định, và cũng dựa trên lƣợng hàng tồn kho thực tế (Hàng tồn kho thực tế) Tham số Ti thể hiện mức tăng tồn kho cần thu đƣợc để làm suôn sẻ hoặc khuếch đại đơn hàng sản xuất, trong khi tham số Tp thể hiện thời gian cần thiết để sản xuất sản phẩm IOBPCS khá thích hợp cho các mức nhu cầu vừa phải không đổi (Lewis, 1997) Tuy nhiên, đối với các nhu cầu có mức độ thay đổi cao, khoảng không quảng cáo mục tiêu phải đƣợc cập nhật liên tục, điều này đƣợc thực hiện theo nhu cầu

Một đặc điểm của mô hình ban đầu của (Forrester, 1958), không đƣợc gửi lại trong IOBPCS, là khả năng tồn tại những tồn đọng vì mô hình IOBPCS là tuyến tính và giả định rằng toàn bộ nhu cầu nhận được sẽ được phục vụ sau những tồn đọng tương ứng do sản xuất của đơn đặt hàng đã xử lý

Mô hình IOBPCS phát triển thành cái gọi là APIOBPCS (Simon và ctg, 1994) Sơ đồ vòng lặp nhân quả của nó đƣợc thể hiện trong Hình 4.3

Hình 4.3: Sơ đồ vòng nhân quả của mô hình APIOBPCS

APIOBPCS có thể đƣợc sử dụng để tính toán đơn đặt hàng sản xuất hoặc mục tiêu sản xuất thông qua hệ thống MRP (Lập kế hoạch yêu cầu vật liệu) và có thể sử dụng danh sách vật liệu Nó cũng có thể đƣợc sử dụng để tính toán đơn đặt hàng cho nhà cung cấp nếu nhà phân phối tham gia thay vì nhà sản xuất Nhƣ Hình 4.3 minh họa, mức WIP (Công việc đang tiến hành) đƣợc xem xét trong mô hình APIOBPCS để tính toán thứ tự sản xuất, điều này bổ sung tính ổn định cho hệ thống (Simon và ctg, 1994) Việc thêm biến WIP cho phép một lƣợng lớn các chính sách bổ sung đƣợc mô hình hóa và mô phỏng (Silver et al 1998) Cả mô hình IOPBCS và APIOBPCS đều đƣợc xây dựng dựa trên trình tự sản xuất do Towill (1982) đề xuất, đƣợc chuyển thể sau đó bởi Simon và ctg (1994), Disney và ctg (1997) và Disney và Towill (2001) Chương 3 của cuốn sách này xác định công thức của biểu thức định lƣợng này (3.4) và các quan hệ của nó Cách tiếp cận này sẽ đƣợc coi là sản phẩm cuối cùng thu đƣợc khi chuyển đổi một thành phần WIP duy nhất Nếu sản phẩm cuối cùng có cấu trúc của một số thành phần, với số lƣợng khác với đơn vị, thì công thức trước đó sẽ không hợp lệ Do đó, đơn đặt hàng sản xuất bằng với dự báo nhu cầu cộng với một phần lỗi trong hàng tồn kho (đây là khoảng không quảng cáo mong muốn trừ đi lƣợng hàng tồn kho thực tế), cộng với một phần lỗi trong công việc hiện đang đƣợc tiến hành (WIP) (đây là WIP mong muốn trừ đi WIP thực tế) Một trong những hạn chế của mô hình APIOBPCS là nó không tính đến khả năng có các đơn hàng bị tồn đọng hoặc nhu cầu không đƣợc đáp ứng Các đơn hàng tồn đọng sau đó đƣợc đƣa vào mô hình của Campuzano và Mula (2011) Sơ đồ vòng lặp nhân quả là rất quan trọng để giải thích mô hình cuối cùng cho người dùng và là cơ sở để xây dựng sơ đồ dòng chảy

Xây dựng mô hình động học hệ thống

Chúng tôi giới thiệu độc giả với Sterman (2000) và Martın (2006) để có hướng dẫn chi tiết về xây dựng mô hình mô phỏng dựa trên động học hệ thống Phần này mô tả ngắn gọn các bước cần tuân theo do Martın (2006) đề xuất và đưa ra một bước bổ sung: xác nhận mô hình

Thu thập thông tin về các nghiên cứu khoa học hoặc kỹ thuật chứng thực mối quan hệ nhân quả này hoặc ý kiến của chuyên gia về chủ đề đƣợc đề cập là hữu ích nhất

2 Xác định ảnh hưởng bậc nhất

3 Xác định các ảnh hưởng bậc hai Điều này đề cập đến tên của các phần tử có ảnh hưởng đến các phần tử bậc nhất Tên của các phần tử này phải được viết xung quanh các phần tử trước đó

4 Xác định các ảnh hưởng bậc ba Quá trình trước đó phải được lặp lại với các yếu tố mới ảnh hưởng đến chúng Lặp lại thao tác này nhiều lần nếu cần

5 Xác định quan hệ Vẽ các mũi tên hoặc mối quan hệ giữa các phần tử hệ thống bằng cách gán dấu dương hoặc dấu âm cho mỗi quan hệ Nếu dấu hiệu của mối quan hệ không rõ ràng, cần xác định lại các yếu tố

6 Xác định các vòng phản hồi và dấu hiệu của chúng Vòng lặp tích cực sẽ là động cơ thay đổi, trong khi vòng lặp tiêu cực sẽ là nguyên nhân gây ra sự ổn định của hệ thống Cần xác định các mối quan hệ có tài liệu tồn đọng hoặc thông tin chậm trễ

7 Sàng lọc những ảnh hưởng không liên quan Đây là một bước đơn giản hóa các yếu tố không cần thiết Định dạng cuối cùng phải càng nhỏ càng tốt

8 Đề ra các giải pháp khả thi cho vấn đề Cần phải xác định (bất cứ khi nào có thể) các mô hình hoạt động của hệ thống và nghĩ ra các giải pháp cho vấn đề để sửa đổi mối quan hệ giữa các yếu tố thay vì bản chất của chúng

Phần mềm mô phỏng đã chọn thực hiện giai đoạn này

9 Đặc điểm hóa các yếu tố Giai đoạn này xác định mức, lưu lượng và các biến phụ trợ

10 Viết các phương trình Mối quan hệ giữa các phần tử được xác định thông qua các phương trình Để làm điều này, có thể sử dụng các công thức số học, các hàm phần mềm hoặc bảng

11 Gán giá trị cho các tham số Cần phải gán một giá trị cho các phần tử, có thể là một giá trị đã biết hoặc một giá trị gần đúng

12 Tạo phiên bản sơ bộ của mô hình Đây là mô hình đầu tiên hoạt động, mặc dù nó có thể đƣợc cải thiện sau này

13 Ổn định mô hình Điều này bao gồm trong mô hình hoạt động với tất cả các biến ổn định

14 Xác định các yếu tố chính Các đề xuất cải tiến hệ thống sẽ tập trung vào các yếu tố chính

15 Mô phỏng Các sửa đổi đối với mô hình có thể đƣợc thực hiện và có thể đƣợc áp dụng trong thực tế

16 Xác nhận mô hình Sau khi phát triển mô hình mô phỏng, điều rất quan trọng là phải xác minh và xác thực nó trước khi mô phỏng các kịch bản khác nhau và đưa ra quyết định về nó Sau khi xác minh mô hình, nhà nghiên cứu đảm bảo rằng mô hình đã xây dựng là mô hình mà mình dự định xây dựng; nói cách khác, xác định rằng mô hình mô phỏng hoạt động nhƣ mong đợi Đây thực sự là một phần của xác thực mô hình Với việc xác nhận mô hình, nhà nghiên cứu đảm bảo rằng mô hình mô tả một hiện tƣợng cụ thể; nghĩa là xác định việc sử dụng mô hình liên quan đến một mục đích nhất định Do đó, mục tiêu của xác nhận mô hình là tạo ra thông tin giúp người dùng tiềm năng chấp nhận hoặc từ chối mô hình

Sterman (2000) tóm tắt các thử nghiệm quan trọng nhất để xác nhận một mô hình động

• Kiểm tra tính phù hợp của các giới hạn của mô hình Kiểm tra xem các khái niệm thích hợp đã đƣợc xem xét chƣa

- Kiểm tra xác nhận cấu trúc: Đánh giá sự phù hợp giữa cấu trúc mô hình và kiến thức domain về hệ thống thực tế, cụ thể là hệ thống kiểm soát sản xuất và hàng tồn kho.

• Kiểm tra tính nhất quán về kích thước Kiểm tra xem các đơn vị đo lường được sử dụng có nhất quán không

• Thử nghiệm để kiểm tra các mô hình tương tự Thử nghiệm này tái tạo hiệu suất của những mô hình tái tạo các hệ thống tương tự

• Kiểm tra điều kiện khắc nghiệt Mô hình hoạt động nhƣ thật khi đƣợc sử dụng trong điều kiện khắc nghiệt

• Kiểm tra lỗi tích hợp Nó đo lường nếu mô hình nhạy cảm với những thay đổi trong thời gian

• Thử nghiệm tái tạo các buổi biểu diễn đã biết Điều này đánh giá khả năng của mô hình trong việc tái tạo hiệu suất của các hệ thống thực

• Thử nghiệm phân tích độ nhạy Phần này phân tích mức độ mạnh mẽ của mô hình để đối mặt với những thay đổi trong các thông số của nó

• Kiểm tra hiệu suất bất thường Nó đánh giá (bằng cách loại bỏ hoặc sửa đổi) các mối quan hệ hiện có giữa các biến mô hình

• Kiểm tra hiệu suất đột xuất Điều này kiểm tra hiệu suất mô hình bất ngờ có thể xảy ra

• Thử nghiệm để đánh giá các thông số được sử dụng Nó kiểm tra sự tương đương của các tham số đƣợc sử dụng và giá trị của chúng với những tham số thực sự tồn tại

Các thành phần sử dụng trong mô hình mô phỏng chuỗi cung ứng

Các thành phần chính của mô phỏng chuỗi cung ứng là biến mức độ, biến lưu lượng/dòng và biến phụ trợ Các biến này được sử dụng trong các mô hình truyền thống, rút gọn, e-shopping, EPOS và VMI dựa trên mô hình APIOBPCS của Simon et al (1994) và Campuzano et al (2008) Các chương sau trong cuốn sách này sẽ xem xét các biến này để thực hiện mô phỏng chuỗi cung ứng.

Mô phỏng chuỗi cung ứng truyền thống bao gồm: a) Nhu cầu từ khách hàng cuối và từng cấp trong chuỗi; b) Đơn hàng của các đơn vị (nhà sản xuất, nhà bán lẻ, nhà bán buôn); c) Các đơn hàng đang tồn đọng; d) Hàng tồn kho sẵn có; e) Dự báo nhu cầu; f) Vị trí của hàng tồn kho; g) Đơn hàng bổ sung của nhà bán lẻ và nhà bán buôn; h) Đơn hàng sản xuất của nhà sản xuất; i) Thời gian chờ cung ứng; j) Sản phẩm theo đơn đặt hàng; k) Năng lực sản xuất; l) Sản xuất; m) Thời gian chờ sản xuất; n) Mức độ lấp đầy; o) Chi phí lưu trữ và đặt hàng, tồn kho.

 Đối với mô phỏng chuỗi cung ứng rút gọn: a Nhu cầu của khách hàng cuối cùng và nhu cầu tại mỗi cấp trong chuỗi b Đơn đặt hàng của công ty (nhà bán buôn và nhà sản xuất) c Đơn đặt hàng tồn đọng (nhà bán buôn và nhà sản xuất) d Hàng tồn kho sẵn có (nhà bán buôn và nhà sản xuất) e Dự báo nhu cầu (nhà bán buôn và nhà sản xuất) f Vị trí hàng tồn kho (nhà bán buôn và nhà sản xuất) g Đơn đặt hàng bổ sung (người bán buôn) h Đơn đặt hàng sản xuất (nhà sản xuất) i Thời gian cung cấp (nhà bán buôn và nhà sản xuất) j Sản phẩm theo đơn đặt hàng (nhà bán buôn và nhà sản xuất) k Năng lực sản xuất (nhà sản xuất) l Sản xuất (nhà sản xuất) m Thời gian chờ sản xuất (nhà sản xuất) n Mức độ lấp đầy (nhà bán buôn và nhà sản xuất) o Chi phí tồn kho (lưu kho và đặt hàng), xuất kho (nhà bán buôn và nhà sản xuất)

 Đối với mô phỏng chuỗi cung ứng e-shopping: a Nhu cầu của khách hàng cuối cùng và nhu cầu tại mỗi cấp trong chuỗi b Đơn đặt hàng của công ty (nhà sản xuất) c Đơn đặt hàng bị tồn đọng (nhà sản xuất) d Hàng tồn kho sẵn có (nhà sản xuất) e Dự báo nhu cầu (nhà sản xuất) f Vị trí hàng tồn kho (nhà sản xuất) g Đơn đặt hàng sản xuất (nhà sản xuất) h Sản phẩm theo đơn đặt hàng (nhà sản xuất) i Năng lực sản xuất (nhà sản xuất) j Sản xuất (nhà sản xuất) k Thời gian chờ sản xuất (nhà sản xuất) l Mức tỷ lệ lấp đầy (nhà sản xuất) m Chi phí tồn kho (lưu trữ và đặt hàng), tồn kho (nhà sản xuất)

Mô phỏng chuỗi cung ứng EPOS lưu trữ dữ liệu thông tin toàn diện về chuỗi cung ứng, bao gồm nhu cầu khách hàng, đơn hàng của các công ty, đơn hàng tồn đọng, hàng tồn kho sẵn có, dự báo nhu cầu, vị trí hàng tồn kho, đơn đặt hàng bổ sung, đơn đặt hàng sản xuất, thời gian cung ứng, sản phẩm theo đơn đặt hàng, năng lực sản xuất, sản xuất, thời gian chờ sản xuất, các cấp độ dịch vụ và chi phí tồn kho.

 Đối với mô phỏng chuỗi cung ứng VMI: a Nhu cầu của khách hàng cuối cùng và nhu cầu tại mỗi cấp trong chuỗi b Đơn đặt hàng của công ty (nhà bán buôn và nhà sản xuất) c Các đơn đặt hàng tồn đọng (nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) d Hàng tồn kho sẵn có (nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) e Dự báo nhu cầu (nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) f Vị trí hàng tồn kho (nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) g Đơn đặt hàng bổ sung (nhà bán lẻ và nhà bán buôn) h Đơn đặt hàng sản xuất (nhà sản xuất) i Thời gian cung cấp (nhà bán buôn và nhà sản xuất) j Sản phẩm theo đơn đặt hàng (nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) k Năng lực sản xuất (nhà sản xuất) l Sản xuất (nhà sản xuất) m Thời gian chờ sản xuất (nhà sản xuất) n Mức độ lấp đầy (nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) o Chi phí tồn kho (lưu trữ và đặt hàng), xuất kho (nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) và chi phí phạt p Mức tồn kho tối đa đƣợc phép trong kho của nhà bán lẻ q Mức tồn kho tối thiểu đƣợc phép trong kho của nhà bán lẻ

Chương này trình bày phương pháp mô phỏng động học hệ thống, bao gồm các bước xây dựng sơ đồ vòng lặp nhân quả và sơ đồ dòng chảy Nó cũng hướng dẫn quy trình tạo mô hình mô phỏng và các bài kiểm tra để xác thực mô hình Dựa trên mô hình APBIOPCS, chương này đề xuất các biến, quy trình và cấp độ cần thiết để xây dựng mô hình động cho chuỗi cung ứng truyền thống, rút gọn, thương mại điện tử, EPOS và VMI.

XÂY DỰNG MÔ HÌNH CHUỖI CUNG ỨNG:

Trước khi bắt đầu xây dựng các mô hình phức tạp mô phỏng quy trình quản lý nhu cầu trong chuỗi cung ứng đa cấp (mỗi cấp là một trong những công ty tham gia vào chuỗi này), một mô hình nhỏ đại diện cho đầu vào của thành phẩm trong nhà kho sẽ đƣợc thiết kế, về cơ bản là một hệ thống con tạo thành một phần của hệ thống công ty chịu trách nhiệm quản lý nhu cầu đạt đến cấp độ hạ lưu của chuỗi cung ứng mà công ty này có thể là một phần trong đó

Cấu trúc của một hệ thống, như đã trình bày trong các chủ đề trước bằng cách sử dụng sơ đồ nguyên nhân và kết quả, có thể có bản chất là tĩnh Tuy nhiên, nó đánh giá hiệu suất của hệ thống (người đọc được nhắc nhở về các định nghĩa của yếu tố chính và yếu tố hạn chế) khi đối mặt với những xáo trộn bên ngoài Bây giờ cần phải phân tích hiệu suất hệ thống nội sinh bắt nguồn nhƣ thế nào Chúng ta bắt đầu với các phần tử khác nhau xuất hiện trong sơ đồ vòng lặp nhân quả và một số phần tử này đại diện cho các biến thể về thời gian của các cường độ khác được xem xét trong sơ đồ này

Chương này bắt đầu bằng cách phát triển một sơ đồ vòng lặp nhân quả và một sơ đồ dòng biểu diễn đầu vào của thành phẩm trong kho Tiếp theo, ba vấn đề mô phỏng đƣợc xem xét và giải quyết để người đọc làm quen với việc áp dụng thực tế các nội dung lý thuyết đƣợc đề cập trong cuốn sách này cho đến nay Bài toán 1 đề xuất phát triển một sơ đồ thể hiện đầu vào và đầu ra của sản phẩm trong kho của nhà bán lẻ nhằm mục đích thỏa mãn nhu cầu của khách hàng Vấn đề 2 cũng xem xét quy trình quản lý các đơn hàng tồn đọng có thể xảy ra Cuối cùng, Bài toán 3 xây dựng sơ đồ luồng của một công ty sản xuất các sản phẩm dễ hƣ hỏng.

Sơ đồ vòng lặp nhân quả: Trường hợp quản lý kho sản phẩm

Theo chủ đề của cuốn sách này và như đã đề cập trước đó, phần này xem xét trường hợp cụ thể của sơ đồ vòng lặp nhân quả thể hiện đầu vào của các sản phẩm trong kho, đƣợc giao theo nhu cầu của khách hàng cuối cùng (Hình 5.1)

Hình 5.1: Sơ đồ vòng lặp nhân quả của một kho hàng

Mô tả quy trình đầu vào và đầu ra của sản phẩm này với nhà kho có thể đƣợc chia nhỏ nhƣ sau:

Nhu cầu thành phẩm cùng lượng đơn hàng tồn đọng sẽ quyết định quy mô đơn hàng doanh nghiệp Khi nhu cầu tăng hoặc giảm, đồng thời lượng đơn hàng tồn đọng thay đổi, quy mô đơn hàng cũng sẽ điều chỉnh theo để đảm bảo đáp ứng nhu cầu thị trường hiệu quả.

Hình 5.2: Vòng nhân quả Đơn hàng tồn đọng - Nhu cầu khách hàng - Đơn hàng

• Càng có nhiều đơn đặt hàng của công ty, thì khả năng đáp ứng nhu cầu của nhà kho (Hàng tồn kho) càng giảm (Hình 5.3)

Hình 5.3: Vòng nhân quả Đơn hàng - Hàng tồn kho

• Lƣợng sản phẩm nhập vào kho từ nhà cung cấp càng nhiều thì lƣợng hàng tồn kho tại kho này càng cao

• Lƣợng hàng tồn kho có sẵn trong kho càng thấp, thì càng có nhiều khả năng xảy ra đơn hàng không đƣợc hoàn thành; thì các đơn hàng tồn đọng sẽ tăng lên

Sau khi trình bày các ảnh hưởng khác nhau giữa tất cả các biến hệ thống được trình bày trong biểu đồ ở Hình 5.1, hoạt động nội sinh của hệ thống sẽ đƣợc giải thích

Trong số các phần tử khác nhau xuất hiện trong các nút của sơ đồ vòng lặp nhân quả trước đây, một số đại diện cho các biến thể liên quan đến thời gian tương ứng với các cường độ khác được xem xét trong cùng một sơ đồ này Ví dụ, trong sơ đồ ở Hình 5.4, biến Đầu vào của sản phẩm thể hiện sự thay đổi liên quan đến thời gian mức tồn kho của kho Hình 5.5

Hình 5.4: Vòng nhân quả Đầu vào sản phẩm - Hàng tồn kho

Hình 5.5: Vòng nhân quả Hàng tồn kho - Đơn hàng tồn đọng Ảnh hưởng này là một trường hợp cụ thể của một ảnh hưởng khác tổng quát hơn, mà chúng ta có thể diễn đạt nhƣ sau: trong đó biểu thị sự thay đổi liên quan đến độ lớn X Biểu thức này biểu thị một mối quan hệ nhỏ: sự thay đổi liên quan đến thời gian của X ảnh hưởng đến sự tăng trưởng của chính biến X Tuy nhiên, điểm thú vị cần nhấn mạnh là sơ đồ vòng lặp nhân quả chứa các biến đại diện cho sự thay đổi liên quan đến thời gian của các biến khác liên quan đến biến sau thay đổi theo thời gian Thực tế này cho phép chúng ta tuyên bố rằng hiệu suất của hệ thống trong cấu trúc là ngầm định

Cũng cần quan sát rằng bất cứ khi nào có một biến kiểu

; đại diện cho sự biến thiên của độ lớn X trong mối quan hệ với thời gian, sẽ có mối quan hệ với ảnh hưởng như trong (5.1) Biến X là kết quả của sự tích lũy thay đổi ngầm định trong biến

: Do đó, bất cứ khi nào một biến xuất hiện chẳng hạn nhƣ

; một X sẽ xuất hiện và giữa chúng cả hai, một mối quan hệ sẽ đƣợc thiết lập nhƣ mô tả trong (5.1) Biến X đƣợc gọi là biến mức và biến được gọi là biến lưu lượng Trong tài liệu toán học, biến mức còn được gọi là biến trạng thái

Những xem xét trước đây dẫn đến việc phân loại (Forrester, 1958) các biến khác nhau trong biểu đồ ảnh hưởng thành ba nhóm:

• Các biến trạng thái/ mức độ

• Các biến lưu lượng/ dòng chảy và

Các biến mức độ thường là quan trọng nhất và đại diện cho các cường độ mà sự tiến hóa của chúng đặc biệt quan trọng Có một hoặc một số biến lưu lượng liên kết với mỗi biến cấp, các biến này xác định sự biến đổi của chúng theo thời gian

Cuối cùng, các biến phụ trợ là các biến còn lại xuất hiện trong sơ đồ Chúng đại diện cho các bước trung gian để xác định các biến lưu lượng bằng cách sử dụng các biến mức Để minh họa điều này, một ví dụ đề xuất sẽ được sử dụng, như đã đề cập trước đây, mô tả đầu vào của các thành phẩm trong kho đƣợc phục vụ theo nhu cầu của khách hàng cuối cùng

Việc xác định các yếu tố có trong mô hình Hình 5.1 dựa theo các công thức liên quan đến từng trường hợp nghiên cứu là một quá trình lý thú, phân loại chúng thành ba loại biến đề xuất: mức, lưu lượng và phụ trợ Trong đó, biến mức của quá trình được xác định là Kho hàng và Đơn hàng tồn đọng Biến Sản phẩm giao (không nhất thiết phải có trong lược đồ vòng lặp nhân quả vì rõ ràng là bất kỳ đơn hàng nào được đáp ứng đều liên quan đến sản phẩm đầu ra từ kho) và biến Đầu vào của sản phẩm là các biến dòng biểu diễn sự giảm mức tồn kho của kho khi có đơn đặt hàng và sự tăng mức tồn kho khi có sản phẩm từ nhà cung cấp nhập vào.

Một số biểu tượng (biểu tượng đồ họa) được liên kết với các biến mức và lưu lượng Một hình chữ nhật đƣợc liên kết với một biến mức và một biểu tƣợng giống nhƣ van có liên quan đến biến lưu lượng, mà độ mở của nó được điều chỉnh chính xác bằng lưu lượng mà biến này đại diện Các biến phụ trợ có xu hướng được biểu diễn bằng các vòng tròn, nhƣng điều này là không cần thiết Nếu chúng ta phân loại các thành phần của sơ đồ vòng lặp nhân quả thành các biến mức, luồng hoặc phụ trợ và nếu chúng ta kết hợp các phần tử này với các biểu tượng tương ứng của chúng, thì sẽ có được sơ đồ của Forrester (Forrester, 1958) hoặc sơ đồ mức luồng Trong biểu đồ này, các mối quan hệ khác nhau giữa các biến thể mà chúng ảnh hưởng được biểu thị bằng các mũi tên

Các cường độ vật lý giữa các dòng chảy và các mức được truyền qua cái gọi là ''kênh vật chất''

Nói chung, không chỉ dòng nguyên liệu trong hệ thống, mà còn cả thông tin; thông qua các kênh thông tin, và có thể đƣợc sử dụng để lấy các biến (từ thông tin về các giá trị nhu cầu trong quá khứ, có thể thu đƣợc biến phụ dự báo nhu cầu); đã sử dụng thông tin thu đƣợc qua kênh thông tin, thông tin này có thể ngừng chảy qua hệ thống

Cuối cùng, cần xác định "độ trễ", đại diện cho sự chậm trễ về thời gian trong việc truyền tải vật liệu hoặc thông tin Nói cách khác, đây là sự tiêu hao tài nguyên thời gian trong quá trình chuyển đổi, cung cấp tài liệu và truyền tải thông tin Trong các hệ thống kinh tế - xã hội, thường xuyên có sự chậm trễ trong việc truyền thông tin và tài liệu, điều này rất quan trọng đối với hiệu suất của hệ thống.

Hình 5.6 mô tả sơ đồ Forrester tương ứng với sơ đồ vòng lặp nhân quả của Hình 5.1 (lưu ý sự khác biệt được thực hiện cho các biến khác nhau được sử dụng)

MÔ HÌNH HÓA CHUỖI CUNG ỨNG TRUYỀN THỐNG BẰNG CÁCH SỬ DỤNG SƠ ĐỒ VÒNG LẶP NHÂN QUẢ

Các mô hình đƣợc sử dụng để đề xuất xây dựng mô hình chuỗi cung ứng truyền thống

Để mô hình hóa chuỗi cung ứng truyền thống, cần tuân theo hai mô hình: mô hình hóa và mô phỏng Mô hình hóa liên quan đến việc tạo sơ đồ vòng lặp nhân quả, còn mô phỏng ngụ ý tạo sơ đồ luồng, là tiền đề cần thiết để thực hiện mô phỏng.

Mô hình cơ bản đƣợc tạo ra đƣợc thực hiện với một chuỗi cung ứng truyền thống có cấu trúc là tuyến tính và đƣợc hình thành bởi khách hàng cuối cùng, nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất

Các bước tiếp theo để tạo sơ đồ vòng lặp nhân quả cho trường hợp cụ thể của chuỗi cung ứng truyền thống dựa trên đề xuất của Sterman (2000) và Martın (2006), bao gồm:

1 Thứ nhất, đặt các yếu tố có ảnh hưởng đến vấn đề cần nghiên cứu Trong trường hợp này, các yếu tố đƣợc xem xét để tạo sơ đồ vòng lặp nhân quả của chuỗi cung ứng đã chọn và dựa trên mô hình APIOBPCS, nhƣ sau:

(a) Nhu cầu của khách hàng cuối cùng và nhu cầu từ một cấp đối với cấp nằm ngay thƣợng nguồn

Nhu cầu của công ty bao gồm nhu cầu từ cấp dưới và nhu cầu tồn đọng của các cấp liên quan Cụ thể, nếu mục con thứ i đại diện cho cấp chuỗi đang xét, Di-1 là nhu cầu của cấp tiếp theo và Ppi là tồn đọng của cấp liên quan thì đơn hàng của công ty được tính theo công thức: Đơn hàng công ty = Di-1 + Ppi.

(c) Các đơn đặt hàng tồn đọng (đối với nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) (d) Hàng tồn kho tại chỗ (dành cho nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) Đây là hàng tồn kho có thể ở trong kho và số lƣợng hiện có của nó không bao giờ có thể âm

Số lƣợng này rất quan trọng vì nó quyết định liệu nhu cầu của khách hàng nhất định có thể đƣợc đáp ứng trực tiếp từ kho hay không

(e) Dự báo nhu cầu (đối với nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) Dự báo đã đƣợc thực hiện bằng cách sử dụng dự báo làm mịn theo cấp số nhân

(f) Vị trí hàng tồn kho (đối với nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) Vị trí hàng tồn kho đƣợc xác định theo quan hệ sau (Silver et al 1998):

Vị trí hàng tồn kho = Hàng tồn kho + Đơn hàng đã đặt nhƣng chƣa nhận

(Hoặc Sản phẩm theo đơn đặt hàng) - Đơn hàng tồn đọng (6.2) (g) Đơn đặt hàng bổ sung (cho cả nhà bán lẻ và nhà bán buôn)

(h) Đơn đặt hàng sản xuất (cấp nhà sản xuất) Cả hai đơn đặt hàng bổ sung và sản xuất đƣợc thực hiện theo chính sách tồn kho đã chọn để quản lý nhu cầu Bất kể chính sách đƣợc tuân theo là gì, các biến Dự báo nhu cầu, Vị trí hàng tồn kho và Cung cấp hoặc Thời gian sản xuất sẽ đƣợc tính đến để kích hoạt các đơn đặt hàng này

Chính sách đặt hàng mà chúng tôi đã chọn để phân tích là chính sách đặt hàng tổng quát (Silver et al 1998) Trong bất kỳ chính sách đặt hàng nào, các quyết định đặt hàng nhƣ sau:

Số lƣợng đặt hàng bằng ; giảm cho vị trí hàng tồn kho hoặc (6.2)

Trong đó là quyết định đặt hàng đƣợc đƣa ra vào cuối thời kỳ t, là mức tăng đơn hàng đƣợc sử dụng trong thời kỳ t và vị trí hàng tồn kho bằng lƣợng hàng ròng cộng theo đơn đặt hàng (các đơn hàng đã đặt nhƣng chƣa nhận đƣợc), và giá trị ròng hàng tồn kho bằng với hàng tồn kho trừ đi hàng tồn đọng Thứ tự tăng cấp đƣợc cập nhật hàng kỳ theo: ̂ ̂ trong đó bằng trung bình ƣớc tính của nhu cầu ̂ trong L khoảng thời gian ̂ ̂ ; tăng đối với tỷ lệ lấp đầy theo quy định với các kho đệm, ̂ là ƣớc tính độ lệch chuẩn trong L khoảng thời gian và k là hệ số tỷ lệ lấp đầy (hệ số an toàn) phụ thuộc vào phân phối nhu cầu (ở đây nó được giả định là phân phối bình thường)

Trong chính sách này, mức S đƣợc cập nhật theo từng thời kỳ vì dự báo nhu cầu cũng đƣợc cập nhật Sự khác biệt giữa vị trí hàng tồn kho và mức S sẽ ngay lập tức trở thành lệnh bổ sung nhằm mục đích luôn duy trì vị trí hàng tồn kho ở mức S

(i) Thời gian dẫn (cho cả nhà bán buôn và nhà sản xuất)

(j) Sản phẩm theo đơn đặt hàng (dành cho nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) Nó đƣợc tạo thành từ hàng tồn kho đã đƣợc phục vụ và sẽ không có mặt cho đến khi hết thời gian quy định, và hàng tồn kho có sẵn trong kho sau khi hoàn thành quá trình sản xuất

(k) Năng lực sản xuất (cấp nhà sản xuất) Đƣợc biểu thị bằng số lƣợng đơn vị có thể đƣợc thực hiện trong một thời kỳ

(l) Sản xuất (cấp nhà sản xuất)

(m) Thời gian sản xuất (cấp nhà sản xuất)

(n) Tỷ lệ lấp đầy (đối với nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) Tỷ lệ lấp đầy được định nghĩa là thương số giữa số lượng đơn vị được vận chuyển đến khách hàng đúng hạn và tổng số đơn vị mà họ yêu cầu

(o) Chi phí tồn kho (chi phí lưu giữ và đặt hàng) (đối với nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất) và chi phí tồn kho (phát sinh khi đơn đặt hàng không đƣợc giao đúng hạn)

Về mặt logic, các yếu tố này thay đổi tùy theo loại chuỗi cung ứng đƣợc mô hình hóa

2 Tiếp theo, các mối quan hệ hoặc ảnh hưởng giữa chúng được xác định, hoặc cụ thể hơn, đƣợc rút ra

Đề xuất mô hình chuỗi cung ứng truyền thống: Sơ đồ vòng lặp nhân quả

Trước khi giải thích các bước cần tuân theo để tạo sơ đồ vòng lặp nhân quả, điều hữu ích là cung cấp mô tả về hoạt động của chuỗi cung ứng truyền thống Đặc biệt nhấn mạnh vào việc phân biệt các luồng thông tin giữa các cấp chuỗi khác nhau và khi các luồng nguyên liệu diễn ra (chỉ thành phẩm trong trường hợp này) giữa mỗi mắt xích Điều này giúp hiểu rõ hơn về sơ đồ vòng lặp nhân quả

6.2.1 Mô tả vật lý của chuỗi cung ứng truyền thống

Trong trường hợp cụ thể này, chuỗi cung ứng truyền thống được tạo thành gồm bốn thành viên: khách hàng cuối cùng, nhà bán lẻ, nhà bán buôn và nhà sản xuất Mỗi người có thể nhận đơn đặt hàng từ thành viên nằm ngay trên liên kết chuỗi trước đó và có thể cung cấp thành phẩm cùng một lúc (trừ khách hàng cuối cùng) (xem Hình 6.1) Điều đáng giải thích là nhà máy có thể là mắt xích đầu tiên của một chuỗi cung ứng khác với chuỗi đang đƣợc nghiên cứu ở đây Mục tiêu của nhà máy này có thể là cung cấp nguyên liệu thô của chuỗi này, những nguyên liệu đã trải qua một số quá trình biến đổi kể từ khi thu đƣợc cho đến khi chúng cuối cùng sẵn sàng để sử dụng cho quá trình lắp ráp và bán hàng tiếp theo cho những người bán buôn

Trong trường hợp này, khách hàng cuối cùng được đại diện bởi người tiêu dùng, những người yêu cầu thành phẩm mà chuỗi cung cấp (phương pháp kéo) Điều này có thể liên quan đến những người ghé thăm siêu thị để mua các mặt hàng cơ bản, thuốc diệt nấm hoặc bất kỳ loại sản phẩm nào khác

Nhu cầu mà những khách hàng này tạo ra đƣợc đáp ứng bởi cái gọi là nhà bán lẻ, đại diện bởi siêu thị, cửa hàng máy tính, cửa hàng giày dép, v.v., có đƣợc các mặt hàng cần thiết để thực hiện các giao dịch từ cái gọi là nhà bán buôn, đƣợc đại diện bởi các kho bán buôn lớn cung cấp cho các nhà bán lẻ

Nhà bán buôn, có thể tạo thành một phần của một số chuỗi cung ứng khác nhau khi cung cấp cho một số nhà bán lẻ, lấp đầy kho của mình với các sản phẩm mà nhà sản xuất cung cấp cho họ, chịu trách nhiệm lắp ráp và / hoặc chế biến nguyên liệu thô mà các nhà cung cấp cung cấp cho họ có đƣợc thành phẩm sau toàn bộ quá trình sản xuất và / hoặc lắp ráp cuối cùng đến tay khách hàng cuối cùng

Hình 6.1: Chuỗi cung ứng truyền thống

Các luồng thông tin giữa tất cả các yếu tố tạo thành chuỗi đƣợc thể hiện bằng các đơn đặt hàng bổ sung hoặc sản xuất khác nhau, trong khi các luồng nguyên vật liệu đƣợc thể hiện bằng bất kỳ hoạt động vận chuyển hàng hóa nào giữa các yếu tố này Không có loại quan hệ hợp tác nào giữa các thành viên trong chuỗi đƣợc coi là đã đƣợc thiết lập; nói cách khác, mỗi người chịu trách nhiệm đáp ứng nhu cầu của thành viên ngay trước đó trong chuỗi và đặt hàng cho thành viên đến ngay sau đó

Do đó, chương này mô tả một phần của quy trình kinh doanh của chuỗi cung ứng truyền thống, đó là quản lý nhu cầu, giao đơn đặt hàng, quản lý luồng sản xuất và bổ sung hoặc mua hàng, được sử dụng như đã đề cập trước đây để tạo ra sơ đồ vòng lặp nhân quả đại diện cho việc quản lý nhu cầu của mỗi thành viên chuỗi cung ứng

6.2.2 Sơ đồ vòng lặp nhân quả của một chuỗi cung ứng truyền thống

Sau khi tìm hiểu về các biến tổng thể của hệ thống mà phần trước mô tả và các mối quan hệ nhân quả giả định giữa chúng, chúng có thể đƣợc biểu diễn bằng đồ thị trong sơ đồ vòng lặp nhân quả Trong sơ đồ này, các mối quan hệ nhân quả khác nhau giữa các biến được biểu diễn bằng các cung kèm theo dấu + hoặc - cho biết loại ảnh hưởng của một biến này đối với biến khác, như Chương 4 của cuốn sách này mô tả

Các mũi tên cũng chỉ ra các luồng thông tin hoặc vật liệu, và điều này sẽ đƣợc chỉ ra sau khi giải thích thiết kế sơ đồ

Sơ đồ vòng lặp nhân quả bắt đầu bằng cách xem xét cấp chuỗi cung ứng thấp nhất: khách hàng cuối cùng Các đơn đặt hàng do khách hàng này tạo ra sẽ đƣợc giao cho nhà bán lẻ, đơn vị nhận hàng và nếu có thể sẽ phục vụ chúng với điều kiện kho của họ (đƣợc đại diện bởi biến Nhà bán lẻ có sẵn trong kho) có sẵn số lƣợng mà khách hàng yêu cầu Trong sơ đồ vòng lặp nhân quả, các biến Nhu cầu khách hàng cuối cùng và Đơn đặt hàng của công ty đại diện cho hai yếu tố này

Khoảng không quảng cáo của mỗi thành viên trong chuỗi là một trong những yếu tố giới hạn của hệ thống vì nó không thể vượt quá giới hạn lưu trữ vật lý nhất định; nói cách khác, nhiều hơn một số lượng đơn vị nhất định không thể được lưu trữ và, về mặt logic, đơn đặt hàng không thể đƣợc phục vụ nếu không có đủ hàng

Tiếp tục với phần giải thích của mô hình, tín hiệu nhu cầu bắt nguồn từ khách hàng cuối cùng đƣợc gửi (luồng thông tin) nhƣ một đơn đặt hàng đến nhà bán lẻ (sơ đồ xác định cách tạo ra mối quan hệ nhân quả tích cực giữa nhu cầu của khách hàng cuối cùng và các biến số của nhà bán lẻ Đơn đặt hàng tồn đọng với biến Công ty đặt hàng nhà bán lẻ và trạng thái của biến cuối cùng này tăng lên nhƣ thế nào) Các đơn đặt hàng của công ty được phục vụ nếu, như đã đề cập trước đó, khoảng không quảng cáo của nhà bán lẻ cho phép họ; có nghĩa là, nếu nhà bán lẻ có sẵn đủ kho để đáp ứng số lƣợng đã đặt hàng

Do đó, biểu đồ cho thấy rằng biến Công ty đặt hàng nhà bán lẻ tạo ra mối quan hệ nhân quả nghịch biến với biến Nhà bán lẻ hàng tồn kho do người ta cho rằng khả năng cung cấp sản phẩm sẽ làm giảm mức tồn kho Nếu thực sự, nhà kho có số lƣợng thành phẩm đáp ứng nhu cầu của khách hàng cuối cùng, chúng sẽ đƣợc giao cho khách hàng cuối cùng, điều này mang lại luồng nguyên vật liệu cho khách hàng cuối cùng Mặt khác, nếu kho của nhà bán lẻ không có đủ hàng, đơn đặt hàng vẫn đƣợc phục vụ ngay khi kho có mức chỉ định để thực hiện Do đó, sơ đồ đơn đặt hàng tồn đọng tạo thành một phần của biến nhà bán lẻ Đơn đặt hàng bị tồn đọng, có mối quan hệ nhân quả tiêu cực với biến số nhà bán lẻ tồn kho vì mức tồn kho giảm có thể làm tăng đơn đặt hàng tồn đọng do không có đủ hàng để đáp ứng nhu cầu tại một thời gian

Các đơn đặt hàng đến từ khách hàng được nhà bán lẻ xử lý, sau đó nếu đủ hàng trong kho sẽ được chuyển đi, như đã trình bày ở trên Ngược lại, các đơn đặt hàng này cũng là một phần của dữ liệu để dự báo nhu cầu đặt hàng trong tương lai (biểu đồ mô hình vòng lặp nhân quả thể hiện nhu cầu dự báo của nhà bán lẻ) và sẽ được ghi nhớ khi nhà bán lẻ quyết định đặt hàng thêm.

Biến nhu cầu của khách hàng cuối cùng có mối quan hệ nhân quả tích cực với biến nhà bán lẻ dự báo nhu cầu vì nó có thể ngụ ý rằng trạng thái của nó tăng hoặc giảm Bất cứ khi nào đƣợc yêu cầu, sự gia tăng dự đoán nhu cầu làm cho quy mô đơn đặt hàng bổ sung lớn hơn (do đó, mối quan hệ nhân quả giữa hai biến này là dương) Để tránh tồn kho, nhà kho có thể có sẵn một lƣợng dự trữ an toàn tối thiểu (tùy thuộc vào chính sách hàng tồn kho đƣợc tuân theo) với quy mô phụ thuộc vào nhu cầu dự đoán và thời gian giao hàng của người bán buôn; nghĩa là thời gian nhà bán lẻ nhận được đơn đặt hàng kể từ khi họ tung ra đơn hàng bổ sung và đơn hàng này đƣợc phục vụ trong kho của nhà bán lẻ

Trong vòng lặp nhân quả, vị trí tồn kho chịu ảnh hưởng bởi hàng tồn kho có sẵn, đơn hàng theo yêu cầu và đơn hàng tồn đọng Hàng tồn kho có sẵn và đơn hàng theo yêu cầu có mối quan hệ nhân quả tích cực với vị trí tồn kho, tức là khi tăng sẽ làm tăng vị trí tồn kho Ngược lại, đơn hàng tồn đọng có mối quan hệ nhân quả tiêu cực, khi tăng sẽ làm giảm vị trí tồn kho Vị trí tồn kho mong muốn là mức tồn kho tối thiểu để tránh tình trạng hết hàng, hệ thống sẽ liên tục so sánh vị trí tồn kho hiện tại với vị trí tồn kho mong muốn để xác định hành động cần thiết, chẳng hạn như lệnh bổ sung, để đưa hệ thống về trạng thái mong muốn.

THỰC HÀNH: MÔ HÌNH HÓA TOÀN BỘ CHUỖI CUNG ỨNG TRUYỀN THỐNG

Xác định những dữ liệu cần thiết cho mô hình mô phỏng

7.1.1 Cấu trúc chuỗi cung ứng áp dụng cho mô hình

Dựa theo cấu trúc chuỗi cung ứng truyền thống thì mô hình chuỗi cung ứng với 3 cấp bậc gồm 4 thành phần chính nhƣ sau (hình 7.1):

Dòng nhu cầu là nhu cầu (đơn hàng) ở mỗi cấp gửi đến cấp trên liền kề khi có nhu cầu đặt hàng

D KH : Nhu cầu (đơn hàng) mà khách hàng (KH) gửi đến nhà bán lẻ (NBL)

D NBL : Nhu cầu (đơn hàng) của nhà bàn lẻ (NBL) gửi đến nhà bán sỉ (NBS)

D NBS : Nhu cầu (đơn hàng) của đến nhà bàn sỉ (NBS) gửi đến nhà sản xuất (NSX)

D NSX : Nhu cầu (đơn hàng sản xuất) mà nhà sản xuất (NSX) cần sản xuất sản phẩm Còn đối với Dòng đơn hàng cung ứng là khi nhận được nhu cầu từ cấp dưới gửi lên, các bậc cấp trên liền kề trong chuỗi sẽ đáp ứng đơn hàng và cung ứng theo nhu cầu

Hình 7.1: Sơ đồ cấu trúc chuỗi cung ứng truyền thống (3 cấp bậc, 4 thành phần) 7.1.2 Thiết lập các giả định ban đầu cho mô hình mô phỏng

Mục tiêu của việc xây dựng mô hình mô phỏng là nhận thấy đƣợc "hiệu ứng Bullwhip" thông qua các biểu đồ thể hiện sự biến động trong đơn hàng và mức tồn kho của các cấp trong chuỗi cung ứng Vậy nên, trước tiên mô hình cần thiết lập các giải định sau:

- Mô hình mô phỏng tập trung vào nguyên nhân xử lý tín hiệu nhu cầu (một trong bốn nguyên nhân gây ra "hiệu ứng Bullwhip) dựa vào 2 phương pháp dự báo:

+ Phương pháp dự báo san bằng số mũ đơn: hệ số sàn bằng α = 0.8

+ Phương pháp dự báo bình quân di động: thời kỳ dự báo n = 3 (tuần)

- Giữa các cấp trong chuỗi cung ứng không có sự chia sẻ thông tin (thông tin nhu cầu)

- Trong mô hình mô phỏng tại mỗi cấp có ba hoạt động chính:

+ Dự báo nhu cầu: sử dụng dữ liệu nhu cầu ở các thời kỳ trước và phương pháp dự báo để ƣớc tính nhu cầu ở thời điểm hiện tại

+ Đặt hàng: tính toán lƣợng đơn hàng cần đặt để bổ sung lƣợng tồn kho đảm bảo lƣợng sản phẩm cho việc đáp ứng nhu cầu

Tiếp nhận sản phẩm: lƣợng sản phẩm cung ứng theo nhu cầu (đơn hàng) sẽ đƣợc tồn trữ trong kho tại mỗi cấp trong chuỗi cung ứng

Cung ứng sản phẩm: xem xét lƣợng sản phẩm đƣợc tồn trữ trong kho và đáp ứng nhu cầu theo đơn hàng đƣợc đặt

- Mô hình chỉ xem xét một loại sản phẩm hàng hóa lưu thông trong chuỗi cung ứng Sản phẩm là thành phẩm cuối cùng được lưu giữ trong kho tại mỗi cấp Đơn vị được xét là đơn vị sản phẩm (đvsp)

- Không xét đến nhu cầu biến động theo mùa

- Không xét mức tồn kho an toàn, mức phục vụ và đơn hàng tồn đọng

- Mức tồn ban đầu tại mỗi cấp trong chuỗi cung ứng là:

+ Nhà bán lẻ: 200 đơn vị sản phẩm (đvsp)

+ Nhà bán sỉ: 200 đơn vị sản phẩm (đvsp)

+ Nhà sản xuất: 300 đơn vị sản phẩm (đvsp)

- Thời gian chờ cung ứng và thời gian sản xuất trung bình là 2 tuần

- Một số biến số phụ đƣợc thêm vào mô hình để bổ sung và làm rõ một số biến số chính, không có ảnh hưởng nhiều đến kết quả của mô hình Cần lưu ý:

+ Dự báo: Input X, outflow 1, outflow 2, outflow 3, Tich luy 1, Tich luy 2, Tich luy

+ Tồn kho: Time 0, Time 1, Time 2.

Mô hình mô phỏng chuỗi cung ứng

Dựa vào các giải định ban đầu đã đƣợc thiết lập, mô hình mô phỏng đƣợc xây dựng trên phần mềm Vensim âm với hai phương pháp dự báo khác nhau Tuy nhiên, sự khác nhau chủ yếu là ở hoạt động dự báo, còn riêng đối với hoạt động tồn kho và đặt hàng ở mỗi cấp thì cả hai mô hình đều nhƣ nhau

Tất cả các thành phần (biến số) trong hai mô hình đƣợc dùng để mô phỏng các hoạt động của chuỗi cung ứng

Hình 7.2: Mô hình logic thể hiện các hoạt động trong mô hình mô phỏng

7.2.2 Thiết lập thời gian chạy mô phỏng

Hình 7.3: Hộp thoại thiết lập thời gian chạy mô phỏng của Vensim

Mô hình đƣợc xây dựng dựa trên các thành phần (biến số) và các công thức có liên quan bên trong mô hình để mô hình hoạt động chuỗi cung ứng Các thành phần (biến số) này sẽ đƣợc giải thích cụ thể ở các mục kế tiếp Riêng các công thức của các thành phần (biến số) của cả hai mô hình xem trong bảng 7.1 và bảng 7.2

Bảng 7.1: Công thức của các biến số với phương pháp dự báo san bằng số mũ đơn

Cấp TT Công thức Đơn vị

1 Nhu cau KH = RANDOM(50,150,80,20,0) dvsp/week

2 Du bao nhu cau (KH) = SMOOTH(Nhu cau KH, Nhan to du bao (NBL)) dvsp/week

3 Nhu cau thoi gian cho (NBL) = Du bao nhu cau (KH)*Thoi gian cho cung ung (NBS) dvsp

4 Thoi gian cho NBS = 2 week

5 Ton kho NBL = SP tu NBS – SP den KH, intitial = 200 dvsp/week

6 Nang luc cung ung (NBL) = Ton kho NBL/Time 0 week

8 SP tu NBL = DELAY FIXED(SP den NBL, Thoi gian cho cung ung (NBS),0) dvsp/week

9 SP den KH = IF THEN ELSE (“Nang luc cung cap (NBL)”-

Nhu cau KH>=0, Nhu cau KH, 0) dvsp

10 Don hang NBL = IF THEN ELSE (“Nhu cau trong thoi gian cho (NBL)”-Ton kho NBL> , “Nhu cau trong thoi gian cho (NBL)”-Ton kho NBL, 0) dvsp

11 Nhu cau NBL = Don hang NBL / T1; T1 = 1 week dvsp/week

12 Du bao nhu cau (NBL) = SMOOTH(Nhu cau NBL, Nhan to du bao (NBS)) dvsp/week

13 Nhu cau thoi gian cho (NBS) = Du bao nhu cau (NBL)*Thoi gian cho cung ung (NSX) week

14 Thoi gian cho NSX = 2 dvsp

15 Ton kho NBS = SP tu NSX – SP den NBL, intitial = 200 dvsp/week

16 Nang luc cung ung (NBS) = Ton kho NBS/Time 1 week

18 SP tu NSX = DELAY FIXED(SP den NBS, Thoi gian cho cung ung (NSX),0) dvsp/week

19 SP den NBL = IF THEN ELSE (“Nang luc cung cap

(NBS)”-Nhu cau NBL>=0, Nhu cau NBL, 0) dvsp/week

20 Don hang NBS = IF THEN ELSE (“Nhu cau trong thoi gian dvsp

Cấp TT Công thức Đơn vị cho (NBS)”-Ton kho NBS> , “Nhu cau trong thoi gian cho (NBS)”-Ton kho NBS, 0)

21 Nhu cau NBS = Don hang NBS / T3; T3 = 1 week dvsp/week

22 Du bao nhu cau (NSX) = SMOOTH(Nhu cau NBS, Nhan to du bao (NSX)) dvsp/week

23 Nhu cau thoi gian cho (NSX) = Du bao nhu cau (NBS)*Thoi gian san xuat trung binh dvsp

24 Thoi gian san suat trung binh = 2 week

25 Ton kho NSX= Thanh pham – SP den NBS, intitial = 300 dvsp/week

26 Nang luc cung ung (NSX) = Ton kho NSX/Time 2 dvsp/week

28 Thanh pham = DELAY FIXED(San xuat san pham, Thoi gian san xuat trung binh,0) dvsp/week

29 SP den NBS = IF THEN ELSE (“Nang luc cung ung

(NSX)”-Nhu cau NBS>=0, Nhu cau NBS, 0) dvsp/week

30 Don hang NSX = IF THEN ELSE (“Nhu cau trong thoi gian cho (NSX)”-Ton kho NSX> , “Nhu cau trong thoi gian cho (NSX)”-Ton kho NSX, 0) dvsp

31 Don hang san xuat = Don hang NSX/Time 3 dvsp/week

33 SAN XUAT SAN PHAM = IF THEN ELSE (Nang luc san xuat > Don hang san xuat, Don hang san xuat, Nang luc san xuat) dvsp/week

34 Nang luc san xuat = 400 dvsp/week

Bảng 7.2: Công thức của các biến số với phương pháp dự báo bình quân di động

Cấp TT Công thức Đơn vị

Min:50; Max:150; Mean:80; stvde:20 dvsp/week

2 Outflow 1 = DELAY FIXED (Nhu cau KH,3,0) dvsp/week

3 Tich luy 1 = Nhu cau KH – outflow, initial= 0 dvsp

4 Du bao nhu cau (KH) = Tich luy 1 /Thoi ky du bao (NBL) dvsp/week

5 Thoi ky du bao (NBL) = 3 dvsp

6 Nhu cau trong thoi gian cho (NBL) = Du bao (NBL)*Thoi gian cho cung ung (NBS) week

7 Thoi gian cho cung ung (NBS) = 2 dvsp

8 Ton kho NBL = SP tu NBS – SP den KH, initial= 0 dvsp/week

9 Nang luc cung ung (NBL) = Ton kho NBL/Time 0 week

11 SP tu NBS = DELAY FIXED(SP den NBL, Thoi gian cho cung ung (NBS),0) dvsp/week

12 SP den KH = IF THEN ELSE (“Nang luc cung ung (NBL)”-

Nhu cau KH>=0, Nhu cau KH, 0) dvsp

13 Don hang NBL = IF THEN ELSE (“Nhu cau trong thoi gian cho (NBL)”-Ton kho NBL> , “Nhu cau trong thoi gian cho (NBL)”-Ton kho NBL, 0) dvsp

14 Nhu cau NBL = Don hang NBL / T1; dvsp/week

16 Outflow 2 = DELAY FIXED (Nhu cau NBL,3,0) dvsp/week

17 Tich luy 2 = Nhu cau NBL – outflow, initial= 0 dvsp

18 Du bao nhu cau (NBL) = Tich luy 2 / Thoi ky du bao (NBS) dvsp/week

19 Thoi ky du bao (NBS) = 3

20 Nhu cau trong thoi gian cho (NBS) = “Du bao nhu cau

(NBL)” * “Thoi gian cho cung ung (NSX)” week

21 Thoi gian cho cung ung (NSX) = 2 dvsp

22 Ton kho NBS = SP tu NSX – SP den NBL, intitial = 200 dvsp/week

Cấp TT Công thức Đơn vị

23 Nang luc cung ung (NBS) = Ton kho NBS/Time 1 week

25 SP tu NSX = DELAY FIXED(SP den NBS, Thoi gian cho

26 SP den NBL = IF THEN ELSE (“Nang luc cung ung

(NBS)”-Nhu cau NBL>=0, Nhu cau NBL, 0) dvsp/week

27 Don hang NBS = IF THEN ELSE (“Nhu cau trong thoi gian cho (NBS)”-Ton kho NBS> , “Nhu cau trong thoi gian cho (NBS)”-Ton kho NBS, 0) dvsp

28 Nhu cau NBS = Don hang NBS / T2; dvsp/week

30 Outflow 3 = DELAY FIXED (Nhu cau NBS,3,0) dvsp/week

31 Tich luy 3 = Nhu cau NBS – outflow, initial= 0 dvsp

32 Du bao nhu cau (NSX) = Tich luy 3 / Thoi ky du bao (NSX) dvsp/week

33 Thoi ky du bao (NSX) = 3 week

34 Nhu cau trong thoi gian cho (NSX) = Du bao nhu cau

(NBS)*Thoi gian san xuat trung binh dvsp

35 Thoi gian san suat trung binh = 2 week

36 Ton kho NSX= Thanh pham – SP den NBS, intitial = 300 dvsp/week

37 Nang luc cung ung NSX = Ton kho NSX/Time 2 dvsp/week

39 Thanh pham = DELAY FIXED(San xuat san pham, Thoi gian san xuat trung binh,0) dvsp/week

40 SP den NBS = IF THEN ELSE (“Nang luc cung ung

(NSX)”-Nhu cau NBS>=0, Nhu cau NBS, 0) dvsp/week

41 Don hang NSX = IF THEN ELSE (“Nhu cau trong thoi gian cho (NSX)”-Ton kho NSX> , “Nhu cau trong thoi gian cho (NSX)”-Ton kho NSX, 0) dvsp

42 Don hang san xuat = Don hang NSX/T 3 dvsp/week

Cấp TT Công thức Đơn vị

44 SAN XUAT SAN PHAM = IF THEN ELSE (Nang luc san xuat > Don hang san xuat, Don hang san xuat, Nang luc san xuat) dvsp/week

45 Nang luc san xuat = 400 dvsp/week

7.2.3.1 Phương pháp san bằng số mũ đơn a Mô hình chung cho phương pháp san bằng số mũ đơn

Hình 7.4: Mô hình mô phỏng với phương pháp san bằng số mũ đơn (α = 0.8) b Diễn giải các thành phần (biến số) trong mô hình mô phỏng phương pháp san bằng số mũ đơn

 Hoạt động dự báo nhu cầu:

Hình 7.5: Dự báo nhu cầu khách hàng của nhà bán lẻ

Hình 7.6: Dự báo nhu cầu nhà bán lẻ của nhà bán sỉ

Hình 7.7: Dự báo nhu cầu nhà bán sỉ của nhà sảm xuất

Theo giả định ban đầu, cấu trúc chuỗi cung ứng gồm bốn thành phần chính và mỗi thành phần đều có nhu cầu (đơn hàng) tương ứng được gửi đến nhà cung ứng sản phẩm cấp trên liền kề Vậy nên, khi xây dựng mô hình thể hiện nhu cầu ở mỗi cấp ta xây dựng các biến số phù hợp nhƣ sau:

- Đối với thành phần là khách hàng: Nhu cầu của khách hàng cuối cùng tương ứng với biến "Nhu cau KH"

- Đối với thành phần là nhà bán lẻ: Nhu cầu của nhà bán lẻ tương ứng với biến

- Đối với thành phần là nhà bán sỉ: Nhu cầu của nhà bán sỉ tương ứng với biến "Nhu cau NBS"

Đối với các thành phần là nhà sản xuất, nhu cầu được thể hiện thông qua các đơn hàng sản xuất (biến "Nhu cau NBL") Những đơn hàng này nhằm chuẩn bị nguyên liệu để sản xuất thành phẩm lưu kho, bổ sung cho lượng hàng tồn kho hiện có Tuy nhiên, mô hình không xem xét giai đoạn chuẩn bị nguyên liệu hoặc đặt hàng nguyên liệu từ các nhà cung cấp cấp cao hơn.

Khách hàng cuối cùng gửi nhu cầu (đơn hàng) đến nhà bán lẻ bằng một lƣợng sản phẩm tương ứng với nhu cầu của họ theo tuần Chúng ta giả định rằng nhu cầu của khách hàng là các biến số ngẫu nhiên theo thời gian, tuân theo hàm phân phối chuẩn Ở đây bằng việc mô phỏng với phần mềm Vensim, để tạo ra các giá trị nhu cầu này trong suốt

50 thời kỳ chạy mô phỏng thì Vensim cung cấp hàng RANDOM NORMAL (m, n, p, d, s) Những giá trị này đƣợc giả định sao cho phù hợp

Trong đó: m là giá trị tối thiểu của nhu cầu khách hàng trong tuần, n là giá trị tối đa của nhu cầu khách hàng trong tuần, t là giá trị trung bình của nhu cầu trong tuần, d là độ lệch chuẩn của nhu cầu và s là tham số của những giá trị ngẫu nhiên

Nhu cầu của khách hàng đƣợc tiếp nhận trực tiếp tại cấp nhà bán lẻ Đối với nhu cầu của cấp nhà bán lẻ, cấp nhà bán sỉ và cấp nhà sản xuất thì phụ thuộc vào lƣợng nhu cầu dự báo (dựa trên nhu cầu của cấp dưới liền kề và không biết được nhu cầu của khách hàng cuối cùng) và hình thức đặt hàng tại mỗi cấp mà lƣợng đơn hàng trên mỗi lần đặt hàng có sự thay đổi

Vensim cung cấp hàm số tính toán lượng nhu cầu dự báo theo phương pháp sản bằng số mũ đơn là SMOOTH() và tương ứng với công thức trong mô hình sẽ là:

- Đối với cấp nhà bán lẻ dự báo nhu cầu khách hàng: SMOOTH(Nhu cau KH,

"Nhan to du bao (NBL)")

- Đối với cấp nhà bán sỉ dự báo nhu cầu của nhà bán lẻ: SMOOTH(Nhu cau NBL,

"Nhan to du bao (NBS)")

- Đối với nhà sản xuất dự báo nhu cầu của nhà bán sỉ: SMOOTH (Nhu cau NBS,

"Nhan to du bao (NSX)")

Hình 7.8: Biến số đặt hàng ở cấp bán lẻ

Hình 7.9: Biến số đặt hàng ở cấp nhà bán sỉ

Hình 7.10: Biến số đặt hàng ở cấp nhà sản xuất

Về việc đơn hàng, ở đây chúng ta không xét đến hình thức đặt hàng của khách hàng

Vì lƣợng đặt hàng của khách hàng cuối cùng đặt chỉ là dữ liệu trực tiếp để nhà bán lẻ tính toán lƣợng đặt hàng của mìn Đặt hàng tại mỗi cấp bao gồm: nhà bán lẻ, nhà bán sỉ, nhà sản xuất đƣợc giả định tính toán theo công thức đơn giản sau:

Nhu cầu trong thời gian chờ = Lượng nhu cầu dự báo * Thời gian chờ cung ứng (Nhu cau trong thoi gian cho (cấp i; i = {1,2,3}) = Du bao (cấp i; i = {1,2,3}) * Thoi gian cho cung ung (cấp i +1))) Đơn hàng = Nhu cầu trong thời gian chờ - Tồn kho sẵn có

(Don hang (cấp i; i = {1,2,3}) = Nhu cau trong thoi gian cho (cấp i; i = {1,2,3}) – Ton kho (cấp i; i = {1,2,3}))

Nhu cầu trong thời gian chờ đƣợc giả định là mức tồn kho mong muốn tại mỗi cấp, để tồn kho đủ lƣợng sản phẩm dùng cho cung ứng dựa theo lƣợng nhu cầu đƣợc dự báo và thời gian chờ cung ứng xác định Và đƣợc dùng để tính toán lƣợng đặt hàng khi so sánh với mức tồn kho sẵn có

Hình 7.11: Biến số hoạt động tồn kho ở cấp nhà bán lẻ

Hình 7.12: Biến số hoạt động tồn kho ở cấp nhà bán sỉ

Hình 7.13: Biến số hoạt động tồn kho ở cấp nhà sản xuất

Hoạt động tồn kho bao gồm các hoạt động chính là nhận hàng và cung ứng, đảm bảo đáp ứng nhu cầu sản phẩm thành phẩm ngay khi cần Mô hình tồn kho được tính toán theo công thức xác định lượng sản phẩm cần lưu trữ để đáp ứng nhu cầu trong thời gian nhất định, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa việc quản lý hàng tồn kho, giảm thiểu lãng phí và đảm bảo hiệu quả kinh doanh.

Tồn kho sẵn có = Tồn kho sẵn có trước đó + Tiếp nhận sản phẩm – Cung ứng sản phẩm

(Ton kho (t) (cấp i; i = {1,2,3}) = Ton kho (t – 1) (cấp i; i = {1,2,3}) + San pham tu (cấp (i + 1)) – San pham den (cấp (i - 1))) Đối với hoạt động nhận hàng tại mỗi cấp, Vensim cung cấp hàm số xử lý là

"DELAY FIXED" để nhận thấy một cách đơn giản sản phẩm sẽ đƣợc tiếp nhận sau khi đặt hàng với thời gian cung ứng xác định Riêng ở cấp nhà sản xuất, hoạt động nhận hàng là sau khi sản phẩm được sản xuất được vận chuyển vào lưu kho Nếu lượng đơn hàng sản xuất vƣợt quá năng lực sản xuất thì chỉ sản xuất theo năng lực và ngƣợc lại sẽ sản xuất theo đơn hàng

Phân tích mô hình mô phỏng

Sau khi chạy mô phỏng mô hình chuỗi cung ứng, Vensim cung cấp các công cụ phân tích mô hình, kết quả mô phỏng đƣợc thể hiện qua các biểu đồ

7.3.1 Kết quả mô phỏng với các giá trị cố định (hệ số san bằng số mũ đơn α = 0.8 hoặc thời kỳ dự báo n = 3)

7.3.1.1 Kết quả mô phỏng với phương pháp san bằng số mũ đơn (hệ số san bằng số mũ đơn α = 0.8)

Hình 7.18: Mô hình sau khi chạy mô phỏng với phương pháp san bằng số mũ đơn

Hình 7.19: Mức nhu cầu (đơn hàng) ở các cấp với phương pháp san bằng số mũ đơn

Trên đây là các biểu đồ thể hiện sự dao động của nhu cầu ở các cấp trong chuỗi cung ứng theo thời gian với phương pháp sản bằng số mũ đơn Đối với nhu cầu khách hàng cuối cùng theo giả định là nhu cầu ngẫu nhiên và liên tục theo thời gian nên ở mỗi thời kỳ nhu cầu sẽ có sự thay đổi thấp hoặc cao Đối với các cấp còn lại trong chuỗi cung ứng (nhà bán lẻ, nhà bán sỉ, nhà sản xuất) do có chính sách đặt hàng cũng nhƣ ràng buộc về tồn kho nên ở một vài thời điểm nhu cầu có giá trị bằng 0 (không đặt hàng)

Lấy dữ liệu từ kết quả mô phỏng kết hợp với Microsoft Excel, chúng ta có các biểu đồ so sánh sự dao động về nhu cầu (đơn hàng) ở mỗi cấp với nhu cầu khách hàng cuối cùng nhƣ sau:

Hình 7.20: So sánh nhu cầu (đơn hàng) với phương pháp san bằng số mũ đơn

Hình 7.21: Mức tồn kho ở các cấp với phương pháp san bằng số mũ đơn

Hình 7.22: So sánh nhu cầu và mức tồn kho ở các cấp với phương pháp san bằng số mũ đơn

7.3.1.2 Kết quả mô phỏng với phương pháp dự báo bình quân di động (thời kỳ dự báo n = 3)

Tương tự với phương pháp sản bằng số mũ đơn, kết quả sau khi chạy mô phỏng với phương pháp dự báo bình quân di động là các biểu đồ phân tích kết hợp với Microsoft Excel để thấy đƣợc sự dao động trong nhu cầu (đơn hàng) và tồn kho ở mỗi cấp trong chuỗi cung ứng

Hình 7.23: Mô hình sau khi chạy mô phỏng với phương pháp dự báo bình quân di động

Hình 7.24: Mức nhu cầu (đơn hàng) ở các cấp với phương pháp dự báo bình quân di động

Hình 7.25: So sánh nhu cầu (đơn hàng) giữa ở các cấp và khách hàng cuối cùng với phương pháp dự báo bình quân di động

Hình 7.26: Mức tồn kho ở các cấp với phương pháp dự báo bình quân di động

Hình 7.27: So sánh nhu cầu (đơn hàng) và mức tồn kho ở các cấp với phương pháp dự báo bình quân di động

7.3.1.3 Kết luận về kết quả mô phỏng với các giá trị cố định (hệ số san bằng số mũ đơn α = 0.8 hoặc thời kỳ dự báo n = 3)

 Về nhu cầu (đơn hàng):

Thông qua hoạt động đặt hàng, tại mỗi cấp trong chuỗi cung ứng sẽ tiến hành đặt hàng với một lượng tương ứng đã được tính toán Lượng đơn hàng được đặt được nhìn thấy qua các biểu đồ (Xem Hình 4.19 và Hình 4.24)

Khi tiến hành so sánh nhu cầu giữa các cấp với khách hàng cuối cùng, chúng ta nhận thấy sự chênh lệch đơn hàng (Xem Hình 4.20 và 4.25) Lƣợng đơn hàng tăng cao hơn khi cấp càng cao, điều này chứng tỏ khi không có sự chia sẻ thông tin về nhu cầu của khách hàng cuối cùng thì mỗi cấp trong chuỗi phụ thuộc nhiều vào việc dự báo nhu cầu nên dẫn đến sự biến động trong đơn hàng

Với phương pháp dự báo san bằng số mũ đơn thì lượng đơn hàng tăng cao nên

"hiệu ứng Bullwhip" thể hiện khá rõ và dễ nhận định (Xem Hình 4.22)

Bằng cách trực quan hóa dữ liệu thông qua biểu đồ, phương pháp dự báo bình quân di động cho thấy sự biến động tương đối thấp trong nhu cầu Tuy nhiên, các biến động này vẫn đủ lớn để tạo ra "hiệu ứng Bullwhip" như minh họa trong Hình 4.18 Sự biến động này được đặc trưng bởi sự khuếch đại nhu cầu theo chiều hướng tăng dần khi di chuyển từ các cấp nhu cầu thấp hơn (chẳng hạn như nhà bán lẻ) lên các cấp nhu cầu cao hơn (chẳng hạn như nhà sản xuất).

Trong mô hình mô phỏng, hoạt động tồn kho gắn liền với hoạt động đặt hàng và lƣợng tồn kho phụ thuộc vào lƣợng đơn hàng đã đặt Tùy thuộc vào lƣợng đặt hàng cao hay thấp và lƣợng cung ứng sản phẩm mà mức tồn kho tại mỗi cấp có sự biến động

Lƣợng tồn kho tăng cao và tăng dần qua từng cấp trong chuỗi cung ứng khi lƣợng đặt hàng cao mà lƣợng đáp ứng lại thấp hoặc ngƣợc lại (Hình 4.21, Hình 4.22, và Hình 4.26, Hình 4.27)

Tùy đặc tính của phương pháp dự báo mà "hiệu ứng Bullwhip" sẽ xảy ra nhiều hay ít Hai phương pháp dự báo được phân tích cho thấy cả hai đều dẫn đến hiệu ứng này Tuy nhiên, phương pháp dự báo bình quân di động cho biến động đơn hàng ít hơn so với phương pháp dự báo sản lượng bằng số mũ đơn.

"hiệu ứng Bullwhip" xảy ra với phương pháp dự báo bình quân di động ít hơn Dựa vào việc đo lường và tính toán "hiệu ứng Bullwhip" bằng Microsoft Excel chúng ta có thể so sánh mức độ hiệu ứng giữa hai phương pháp tạo như sau:

Hình 4.28: So sánh "hiệu ứng Bullwhip" giữa hai phương pháp dự báo với hệ số san bằng số mũ đơn α = 0.8 và thời kỳ dự báo n = 3

7.3.2 Kết quả mô phỏng với các giá trị khác nhau (hệ số san bằng α, thời kỳ dự báo n và thời gian chờ L)

Kết quả mô phỏng từ hai mô hình trên đã cho thấy sự biến động trong nhu cầu (đơn hàng) và tồn kho ở mỗi cấp trong chuỗi cung ứng dẫn đến "hiệu ứng Bullwhip" xảy ra Đồng thời, cũng đã so sánh được mức độ của hiệu ứng khi dùng hai phương pháp dự báo với hệ số sàn bằng Alpha = 0,8 và thời kỳ dự báo n = 3 Tuy nhiên, nếu nhƣ thời gian chờ kéo dài hơn hoặc ngắn hơn, các giá trị Alpha và N khác nhau thì biến động trong nhu cầu đơn hàng và tồn kho sẽ khác nhau và hiệu ứng bullwhip cũng thay đổi (có thể xảy ra ít hơn hoặc nhiều hơn)

Chúng ta sẽ mô phỏng mô hình với các giá trị Alpha khác nhau để so sánh và phân tích kết quả đạt đƣợc

7.3.2.1 Kết quả mô phỏng với các giá trị hệ số san bằng số mũ đơn (α) khác nhau a Với hệ số san bằng số mũ đơn α = 0.4

Hình 4.29: Mức nhu cầu ở các cấp với α = 0.4

Hình 4.30: Mức tồn kho ở các cấp với α = 0.4

Hình 4.31: So sánh mức nhu cầu và tồn kho ở các cấp với α = 0.4 b Với hệ số san bằng số mũ đơn α = 0.5

Hình 4.32: Mức nhu cầu ở các cấp với α = 0.5

Hình 4.33: Mức tồn kho ở các cấp với α = 0.5

Hình 4.34: So sánh mức nhu cầu và tồn kho ở các cấp với α = 0.5

Hình 4.35: So sánh hiệu ứng Bullwhip ở các cấp với các giá trị α khác nhau (0.4 và

7.3.2.2 Kết quả mô phỏng với các giá trị thời kỳ dự báo (n) khác nhau a Với thời kỳ dự báo n = 4

Hình 4.36: Mức nhu cầu ở các cấp với n = 4

Hình 4.37: Mức tồn kho ở các cấp với n = 4

Hình 4.38: So sánh mức nhu cầu và mức tồn kho ở các cấp với n = 4 b Với thời kỳ dự báo n = 5

Hình 4.39: Mức nhu cầu ở các cấp với n = 5

Hình 4.40: Mức tồn kho ở các cấp với n = 5

Hình 4.41: So sánh mức nhu cầu và mức tồn kho ở các cấp với n = 5

Hình 4.42: So sánh hiệu ứng Bullwhip ở các cấp với các giá trị thời kỳ dự báo n khác nhau (4 và 5)

7.3.2.3 Kết quả mô phỏng với các giá trị thời gian chờ (L) khác nhau (chỉ xét trong mô hình với phương pháp dự báo bình quân di động) a Với thời gian chờ L = 3

Hình 4.43: So sánh mức nhu cầu và mức tồn kho ở các cấp với L = 3 b Với thời gian chờ L = 4

Hình 4.44: So sánh mức nhu cầu và mức tồn kho ở các cấp với L = 4

Hình 4.45: So sánh hiệu ứng Bullwhip ở các cấp với các giá trị thời gian chờ L khác nhau (3 và 4)

7.3.2.4 Kết luận về kết quả mô phỏng với các giá trị khác nhau (hệ số san bằng α, thời kỳ dự báo n và thời gian chờ L)

 Với hệ số sang bằng (α):

Thông qua các biểu đồ so sánh mức nhu cầu và tồn kho ở các cấp với các giá trị hệ số san bằng khác nhau, thấy rằng khi dự báo dùng tham số Alpha càng cao thì sai số dự báo càng lớn dẫn đến sự biến động trong đơn hàng và hàng tồn kho càng cao

 Với thời kỳ dự báo (n):

Sự thay đổi về mức nhu cầu và mức tồn kho ở các cấp đƣợc nhìn thấy qua các biểu đồ Hình 4.37, Hình 4.39, Hình 4.40 Tùy thuộc vào giá trị của thời kỳ dự báo mà sự biến động trong nhu cầu và tồn kho cao hay thấp và "Hiệu ứng Bullwhip" xảy ra nhiều hay ít

Kết luận từ phân tích mô hình mô phỏng và một số biện pháp để giảm thiểu "hiệu ứng Bullwhip" trong chuỗi cung ứng

"hiệu ứng Bullwhip" trong chuỗi cung ứng

Sau khi chạy mô phỏng chuỗi cung ứng truyền thống bằng phần mềm Vensim với hai phương pháp dự báo là san bằng số mũ đơn và bình quân di động đã thu được những kết luận nhƣ sau:

- Khi so sánh giữa hai phương pháp dự báo nhận thấy được tác động của việc xử lý tín hiệu nhu cầu bằng dự báo dẫn đến biến động trong nhu cầu (đơn hàng) và tồn kho ở các cấp trong chuỗi cung ứng và kết luận được rằng phương pháp dự báo san bằng số mũ đơn gây ra "hiệu ứng Bullwhip nhiều hơn so với phương pháp dự báo bình quân di động

- Khi so sánh sự dao động của nhu cầu (đơn hàng) và tồn kho với các giá trị hệ số san bằng (α), thời kỳ dự báo (n), thời gian chờ (L) khác nhau thì kết quả thu đƣợc là mức độ của "hiệu ứng Bullwhip" thay đổi đáng kể bởi tác động của các tham số trên

7.4.2 Một số biện pháp để giảm thiểu "hiệu ứng Bullwhip" trong chuỗi cung ứng

Từ các kết quả phân tích “hiệu ứng Bullwhip” trong mô hình mô phỏng chuỗi cung ứng truyền thống ta nhận thấy rằng tại mỗi cấp chỉ nhận thông tin nhu cầu đặt hàng của cấp dưới liền kề và tiến hành đáp ứng đơn hàng, họ chỉ có trách nhiệm với việc kiểm soát tồn kho, cung ứng đơn hàng của chính họ Đồng thời, họ dựa vào thông tin dự báo để đặt hàng nên nhu cầu tại mỗi cấp tăng lên nhiều so với nhu cầu thực tế Chính vì điều này, nên dòng thông tin nhu cầu bị bóp méo, sai lệch cùng với các kỹ thuật dự báo không chính xác đã khiến “hiệu ứng Bullwhip” ngày càng cao Vậy nên, việc chia sẻ thông tin giữa các cấp trong chuỗi cung ứng hết sức quan trọng và cần thiết Bên cạnh thông tin nhu cầu của khách hàng cuối cùng, thông tin chia sẻ còn bao gồm: thông tin nhu cầu dự báo, mức độ tồn kho, thông tin giá cả sản phẩm, v.v Để làm giảm “hiệu ứng Bullwhip” trong chuỗi cung ứng có thể xem xét một số biện pháp sau:

 Thiết lập các kỹ thuật chia sẻ thông tin

Việc triển khai các kỹ thuật chia sẻ thông tin hiệu quả đóng vai trò thiết yếu trong việc giảm "hiệu ứng Bullwhip" trong chuỗi cung ứng Các kỹ thuật chia sẻ thông tin hiện đại như Điểm bán hàng (POS) và Trao đổi dữ liệu điện tử (EDI) hỗ trợ trong việc giảm thiểu sự không chắc chắn của dòng thông tin.

- Điểm bán bàng: Dữ liệu tại các điểm bán lẻ đƣợc chuyển cho tất cả các thành phần trong chuỗi cung ứng, đây là một bức tranh rất rõ ràng về nhu cầu khách hàng Dữ liệu tại các điểm bán lẻ đƣợc khách hàng chia sẻ với nhà cung ứng của họ cùng với dự báo nhu cầu Vì vậy, mối quan hệ của nhà cung ứng và khách hàng ngày càng đƣợc cải thiện Đồng thời, giúp cho việc dự báo nhu cầu chính xác hơn

Trao đổi dữ liệu điện tử được dùng để mô tả hệ thống liên tổ chức, dùng máy vi tính để thực hiện quá trình trao đổi dữ liệu giữa những bên kinh doanh thương mại dễ dàng và thuận tiện Đây là công cụ hữu hiệu trong việc quản lý hiệu quả chuỗi cung ứng Một số lợi ích khi thực hiện trao đổi dữ liệu điện tử bao gồm giảm thời gian chờ, tiết kiệm chi phí xử lý tài liệu, loại bỏ sai sót trong khâu mua hàng, minh bạch thông tin tồn kho và nâng cao sự hợp tác trong chuỗi cung ứng Các loại tài liệu có thể giao dịch thông qua trao đổi dữ liệu điện tử bao gồm đơn đặt hàng, hóa đơn, thời hạn vận chuyển, v.v.

 Áp dụng hệ thống quản lý VMI (Vendor Management Inventory)

Hệ thống quản lý VMI là hệ thống quản lý tồn kho của người mua Điều này có nghĩa rằng người bán (nhà cung ứng hoặc nhà sản xuất) giám sát mức độ tồn kho của người mua (vật chất hoặc thông qua tin nhắn điện tử) và đưa ra quyết định về thời kỳ cung ứng, lƣợng đơn hàng cung ứng, cách thức vận chuyển và thời gian cung ứng Đối với chuỗi cung ứng truyền thống thì thường giao dịch bắt đầu với người mua nhưng với hệ thống quản lý VMI thì là người bán Hệ thống quản lý VMI giúp giảm tính không chắc chắn, loại bỏ sự mở rộng dòng thông tin nhu cầu và sự sai lệch khi dòng thông tin di chuyển qua các cấp, đồng thời giúp cho việc dự báo nhu cầu tốt hơn nhờ việc chia sẻ thông tin Vì thế, sẽ giảm tác động của “hiệu ứng Bullwhip”

Chương này kết thúc cuốn sách ngắn, dành riêng cho mô phỏng chuỗi cung ứng Trong khi các chương đầu tiên của cuốn sách này (Chương 1–4) tập trung vào việc làm nổi bật các nguyên tắc lý thuyết chính cần tính đến khi mô phỏng chuỗi cung ứng nhằm mục đích cải thiện hiệu suất của nó, thì Chương 5–7 còn lại cũng làm như vậy, nhưng một cách thiết thực

Chương này đã xem xét một mô hình mô phỏng của một chuỗi cung ứng truyền thống Vấn đề được xem xét cùng với giải pháp của nó, giúp người đọc xây dựng các mô hình chuỗi cung ứng khác nhau dựa trên kinh nghiệm của chính người đọc Các mô hình động học của hệ thống được xây dựng bằng phần mềm thương mại (Vensim @ cho các ví dụ mà cuốn sách ngắn này cung cấp) cho phép người đọc mô phỏng bằng cách sửa đổi các giá trị của các biến khác nhau và các kịch bản khác nhau đƣợc sử dụng, đồng thời cũng giúp người đọc chọn một biến thích ứng tốt nhất đối với mục tiêu của nhà nghiên cứu, giám đốc và bất kỳ người dùng nào đối với công ty mà họ đề xuất (cắt giảm chi phí, tăng lợi nhuận, tăng tỷ lệ lấp đầy, giảm số lượng người vận hành mà không ảnh hưởng đến năng lực sản xuất, v.v.)

DANH MỤC TÀI LIỆU THAM KHẢO

Angerhofer, B J., and Angelides, M C (2000) System dynamics modelling in supply chain management: research review 2000 Winter Simulation Conference Proceedings (Cat No 00CH37165),

Arcelus, F., Shah, N H., and Srinivasan, G 2001, 'Retailer's response to special sales: price discount vs trade credit', Omega, vol 29, no 5, pp 417-428

Arcelus, F J., and Srinivasan, G 1995, 'Discount strategies for one-time-only sales', IIE transactions, vol 27, no 5, pp 625-633

Archibald, G., Karabakal, N., and Karlsson, P (1999) Supply chain vs supply chain: Using simulation to compete beyond the four walls Proceedings of the 31st conference on Winter simulation: Simulation a bridge to the future -Volume 2, Arns, M., Fischer, M., Kemper, P., and Tepper, C 2002, 'Supply chain modelling and its analytical evaluation', Journal of the Operational Research Society, vol 53, no 8, pp 885-894

Ashayeri, J., Keij, R., and Brửker, A 1998, 'Global business process re‐ engineering: a system dynamics‐ based approach', International Journal of Operations & Production Management

Ashby, W 1952, 'Design for a Brain Wiley', New York

Bagchi, S., Buckley, S J., Ettl, M., and Lin, G Y (1998) Experience using the IBM supply chain simulator 1998 Winter Simulation Conference Proceedings (Cat No 98CH36274),

Banks, J., Buckley, S., Jain, S., Lendermann, P., and Manivannan, M (2002) Panel session: opportunities for simulation in supply chain management Proceedings of the Winter Simulation Conference

Beamon, B M 1998, 'Supply chain design and analysis:: Models and methods',

International journal of production economics, vol 55, no 3, pp 281-294

Berry, D 1994, The analysis, modelling and simulation of a re-engineered PC supply chain, University of Wales Cardiff

Burbidge, J L 1961, 'The “new approach” to production', Production Engineer, vol 40, no 12, pp 769-784

Campuzano, B F., Ros Mcdonnell, L B., and Martín García, J 2008, 'Reducing the impact of demand process variability within a multi-echelon supply chain'

Campuzano, F., and Mula, J 2011, Supply chain simulation: A system dynamics approach for improving performance, Springer Science & Business Media

Campuzano, F., Mula, J., and Peidro, D 2010, 'Fuzzy estimations and system dynamics for improving supply chains', Fuzzy Sets and Systems, vol 161, no 11, pp 1530-

Carter, C R., Rogers, D S., & Choi, T Y (2015) Toward the theory of the supply chain

Journal of Supply Chain Management, 51(2), 89-97

Christopher, M (1999) Logistics and Supply Chain Management: Strategies for Reducing Cost and Improving Service Financial Times: Pitman Publishing London, Taylor & Francis

Chwif, L., Barretto, M R P., and Saliby, E (2002) Supply chain analysis: Spreadsheet or simulation? Proceedings of the winter simulation conference,

Clendenin, J A 1997, 'Closing the supply chain loop: Reengineering the returns channel process', The International Journal of Logistics Management, vol 8, no 1, pp 75-

Cooper, M C., Ellram, L M., Gardner, J T., and Hanks, A M 1997, 'Meshing multiple alliances', Journal of Business logistics, vol 18, no 1, pp 67

Cooper, M C., Lambert, D M., and Pagh, J D 1997, 'Supply chain management: more than a new name for logistics', The International Journal of Logistics Management, vol 8, no 1, pp 1-14

Couffignal, L (1956) Essai d‟une définition générale de la cybernétique The First International Congress on Cybernetics,

Cowan, S 2004, 'Demand shifts and imperfect competition'

Daganzo, C F., and Ziegler, A 2003, A theory of supply chains, Springer Science &

Danese, P., Romano, P., and Vinelli, A 2004, 'Managing business processes across supply networks: the role of coordination mechanisms', Journal of Purchasing and

Supply Management, vol 10, no 4-5, pp 165-177

Davenport, T H 1993, Process innovation: reengineering work through information technology, Harvard Business Press

Davis, T 1993, 'Effective supply chain management', Sloan management review, vol 34, no., pp 35-35

De Treville, S., Shapiro, R D., and Hameri, A.-P 2004, 'From supply chain to demand chain: the role of lead time reduction in improving demand chain performance',

Journal of operations management, vol 21, no 6, pp 613-627

Dejonckheere, J., Disney, S M., Farasyn, I., Janssen, F., Lambrecht, M., Towill, D R., and Van de Velde, W 2002, 'Production and inventory control: The variability trade-off'

Dejonckheere, J., Disney, S M., Lambrecht, M R., and Towill, D R 2003, 'Measuring and avoiding the bullwhip effect: A control theoretic approach', European journal of operational research, vol 147, no 3, pp 567-590

Disney, S., and Towill, D (2001) The impact of vendor managed inventory on the bullwhip effect in supply chains Proceedings of the 16th International Conference on Production Research, Prague

Disney, S M., Naim, M M., and Potter, A 2004, 'Assessing the impact of e-business on supply chain dynamics', International journal of production economics, vol 89, no

Disney, S M., Naim, M M., and Towill, D R 1997, 'Dynamic simulation modelling for lean logistics', International Journal of Physical distribution & logistics management

Disney, S M., and Towill, D R (2002) A robust and stable analytical solution to the production and inventory control problem via a z-transform approach Proceedings of the Twelfth International Working Conference on Production Economics, Igls, Austria,

Edghill, J S 1990, The application of aggregate industrial dynamic techniques to manufacturing systems, University of Wales, College of Cardiff

Forrester, J W 1958, 'Industrial Dynamics A major breakthrough for decision makers',

Harvard business review, vol 36, no 4, pp 37-66

Fransoo, J C., and Wouters, M J 2000, 'Measuring the bullwhip effect in the supply chain', Supply chain management: An international journal

Geary, S., Disney, S M., and Towill, D R (2003) Bullwhip in Supply Chains~ Past, Present and Future 17th International Conference on Production Research, (Virginia, USA)

Harland, C M (1996) Supply chain management: relationships, chains and networks

Hewitt, F 1994, 'Supply chain redesign', The International Journal of Logistics Management, vol 5, no 2, pp 1-10

Hirsch, B E., Kuhlmann, T., and Schumacher, J 1998, 'Logistics simulation of recycling networks', Computers in industry, vol 36, no 1-2, pp 31-38

Holmstrửm, J 1997, 'Product range management: a case study of supply chain operations in the European grocery industry', Supply chain management: An international journal

Holmstrửm, J., Frọmling, K., Kaipia, R., and Saranen, J 2002, 'Collaborative planning forecasting and replenishment: new solutions needed for mass collaboration', Supply chain management: An international journal

Holweg, M., and Bicheno, J 2002, 'Supply chain simulation–a tool for education, enhancement and endeavour', International journal of production economics, vol

Joseph, L C (2004) Supply chain logistics risks From the back room to the board room

International Journal of Physical distribution & logistics management, 34(5), 383-

John, S 2000, 'Business dynamics: systems thinking and modeling for a complex world',

Kleijnen, J P 2005, 'Supply chain simulation tools and techniques: a survey',

International journal of simulation and process modelling, vol 1, no 1-2, pp 82-

Kleijnen, J P., and Smits, M T 2003, 'Performance metrics in supply chain management', Journal of the Operational Research Society, vol 54, no 5, pp 507-

Lambert, D M., and Cooper, M C 2000, 'Issues in supply chain management', Industrial marketing management, vol 29, no 1, pp 65-83 https://doi.org/10.1016/S0019-

Lambert, D., Stock, J R., & Ellram, L M (1998) Fundamentals of logistics management: McGraw-Hill/Irwin

Law, A M., Kelton, W D., and Kelton, W D 2007, Simulation modeling and analysis

(Vol 3), Mcgraw-hill New York

Lee, H L., & Billington, C (1992) Managing supply chain inventory: pitfalls and opportunities MIT Sloan Management Review

Lee, H L., Padmanabhan, V., and Whang, S 1997a, 'The bullwhip effect in supply chains', Sloan management review, vol 38, pp 93-102

Lee, H L., Padmanabhan, V., and Whang, S 1997b, 'Information distortion in a supply chain: The bullwhip effect', Management science, vol 43, no 4, pp 546-558

Lewis, J C 1997, An integrated approach to re-engineering material flow within a seamless supply chain: the evolutionary development of a human-resource centred approach to managing material flows across the customer-supplier interface,

Li, W., Humphreys, P K., Yeung, A C., and Cheng, T E 2007, 'The impact of specific supplier development efforts on buyer competitive advantage: an empirical model',

International journal of production economics, vol 106, no 1, pp 230-247

Luong, H T 2007, 'Measure of bullwhip effect in supply chains with autoregressive demand process', European journal of operational research, vol 180, no 3, pp

Macneil, I R 1982, 'The new social contract: An inquiry into modern contractual relations', Ethics, vol 93, no 1

Maybeck, P S 1982, Stochastic models, estimation, and control, Academic press

Mela, C F., Jedidi, K., and Bowman, D 1998, 'The long-term impact of promotions on consumer stockpiling behavior', Journal of Marketing research, vol 35, no 2, pp

Mentzer, J T., DeWitt, W., Keebler, J S., Min, S., Nix, N W., Smith, C D., & Zacharia,

Z G (2001) Defining supply chain management Journal of Business logistics, 22(2), 1-25

Melo, M T., Nickel, S., and Saldanha-Da-Gama, F 2009, 'Facility location and supply chain management–A review', European journal of operational research, vol 196, no 2, pp 401-412

Nagaraja, C H., Thavaneswaran, A., and Appadoo, S 2015, 'Measuring the bullwhip effect for supply chains with seasonal demand components', European journal of operational research, vol 242, no 2, pp 445-454

Otto, A., and Kotzab, H 2003, 'Does supply chain management really pay? Six perspectives to measure the performance of managing a supply chain', European journal of operational research, vol 144, no 2, pp 306-320 ệzelkan, E C., and ầakanyıldırım, M 2009, 'Reverse bullwhip effect in pricing',

European journal of operational research, vol 192, no 1, pp 302-312

Padmos, J., Hubbard, B., Duczmal, T., and Saidi, S (1999) How i2 integrates simulation in supply chain optimization WSC'99 1999 Winter Simulation Conference Proceedings.'Simulation-A Bridge to the Future'(Cat No 99CH37038),

Palmatier, R W., Sivadas, E., Stern, L W., and El-Ansary, A I 2019, Marketing Channel Strategy: An Omni-channel Approach, Routledge https://doi.org/10.4324/9780429291999

Pierreval, H., Bruniaux, R., and Caux, C 2007, 'A continuous simulation approach for supply chains in the automotive industry', Simulation Modelling Practice and Theory, vol 15, no 2, pp 185-198

Pine, B J., and Davis, S 1993, 'Mass customization: the new frontier in business competition',

Porter, M E 1985, Competitive advantage: creating and sustaining superior performance, New York: Free Press

Powell, S G 1997, 'Leading the spreadsheet revolution', OR/MS Today, vol 24, no 6, pp 8-9

Rossetti, M D 2015, Simulation modeling and Arena, John Wiley & Sons

Russell, R S., & Taylor, B W (2019) Operations and supply chain management: John Wiley & Sons

Schonberger, R., and Schonberger, R T 1982, Japanese manufacturing techniques: Nine hidden lessons in simplicity, Simon and Schuster

Schunk, D., and Plott, B (2000) Using simulation to analyze supply chains 2000 Winter Simulation Conference Proceedings (Cat No 00CH37165),

Shannon, R E (1975) Systems simulation; the art and science

Shapiro, J F., and Wagner, S N 2009, 'Strategic inventory optimization', Journal of Business logistics, vol 30, no 2, pp 161-173

Sharif, A M 2005, 'Can systems dynamics be effective in modelling dynamic business systems?', Business Process Management Journal

Simatupang, T M., & Sridharan, R (2002) The collaborative supply chain The International Journal of Logistics Management, 13(1), 15-30

Simon, J., Naim, M M., and Towill, D R 1994, 'Dynamic analysis of a WIP compensated decision support system', International Journal of Manufacturing System Design, vol 1, no 4, pp 283-297

Siprelle, A J., Parsons, D J., and Phelps, R A (1999) SDI Industry Pro: simulation for enterprise-wide problem solving Proceedings of the 31st conference on Winter simulation: Simulation a bridge to the future, Volume 1

Stefanovic, D., Stefanovic, N., and Radenkovic, B 2009, 'Supply network modelling and simulation methodology', Simulation Modelling Practice and Theory, vol 17, no 4, pp 743-766

Sterman, J 2000, 'Business dynamics: systems thinking and modeling for a complex world', Irwin McGrawHill

Sterman, J D 1989, 'Modeling managerial behavior: Misperceptions of feedback in a dynamic decision making experiment', Management science, vol 35, no 3, pp

Taylor, S G., and Bradley, C E 1985, 'Optimal ordering strategies for announced price increases', Operations Research, vol 33, no 2, pp 312-325

Tayur, S., Ganeshan, R., & Magazine, M (2012) Quantitative models for supply chain management (Vol 17): Springer Science & Business Media

Terzi, S., and Cavalieri, S 2004, 'Simulation in the supply chain context: a survey',

Computers in industry, vol 53, no 1, pp 3-16

Tesfamariam, D., and Lindberg, B 2005, 'Aggregate analysis of manufacturing systems using system dynamics and ANP', Computers & Industrial Engineering, vol 49, no

Towill, D R 1982, 'Dynamic analysis of an inventory and order based production control system', The international journal of production research, vol 20, no 6, pp 671-