1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Đồ Án Quản Lý Vật Tư Tồn Kho Ứng Dụng Thuật Toán Sma Tối Ưu Hóa Số Lượng Đơn Hàng .Docx

41 0 0
Tài liệu đã được kiểm tra trùng lặp

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Thông tin cơ bản

Tiêu đề Đồ Án Quản Lý Vật Tư Tồn Kho Ứng Dụng Thuật Toán SMA Tối Ưu Hóa Số Lượng Đơn Hàng
Tác giả Lý Hoàng Anh, Đào Đình Nguyên, Trương Phụng Nhi, Phan Hữu Quân, Phan Minh Quang
Người hướng dẫn Ths. Trương Thành Tâm
Trường học Trường Đại Học Quốc Tế Hồng Bàng
Thể loại đồ án
Năm xuất bản 2024
Thành phố TP. Hồ Chí Minh
Định dạng
Số trang 41
Dung lượng 183,75 KB

Cấu trúc

  • 1. CHƯƠNG GIỚI THIỆU (0)
    • 1.1. Lý do chọn đề tài (8)
    • 1.2. Mục tiêu nghiên cứu (9)
      • 1.2.1. Mục tiêu chung (9)
      • 1.2.2. Mục tiêu cụ thể (9)
    • 1.3. Phương pháp nghiên cứu (9)
      • 1.3.1. Phương pháp thu thập số liệu (9)
      • 1.3.2. Phương pháp phân tích và xử lý số liệu (10)
      • 1.3.3. Phương pháp trình bày số liệu (10)
    • 1.4. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu (10)
      • 1.4.1. Đối tượng nghiên cứu (10)
      • 1.4.2. Phạm vi nghiên cứu (10)
    • 1.5. Mục lục dự kiến của đề tài (10)
  • 2. CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU (0)
    • 2.1. Cơ sở lý thuyết (11)
      • 2.1.1. Tầm quan trọng của quản trị tồn kho (11)
      • 2.1.2. Mô hình SMA (11)
    • 2.2. Tổng quan nghiên cứu ngoài nước (12)
  • 3. CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 19 1. Phương pháp nghiên cứu (0)
    • 3.1.1. Phương pháp nghiên cứu tổng quát (20)
    • 3.1.2. Phương pháp nghiên cứu cụ thể (21)
    • 3.2. Mô hình nghiên cứu (22)
      • 3.2.1. Mô hình nghiên cứu tổng quát (22)
      • 3.2.2. Thuyết minh mô hình nghiên cứu (23)
  • 4. CHƯƠNG NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU (0)
    • 4.1. Thu thập số liệu (24)
      • 4.1.1. Dữ liệu nhu cầu (24)
      • 4.1.2. Khảo sát chi phí tồn trữ (24)
    • 4.2. Phân tích số liệu (31)
    • 4.3. Áp dụng thuật toán (33)
    • 4.4. Sử dụng Silver Meal Algorithm (35)
    • 4.5. Kết quả nghiên cứu (39)
  • 5. CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ (0)
    • 5.1. Kết luận (40)
    • 5.2. Kiến nghị (40)
  • Tài liệu tham khảo (41)

Nội dung

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠOTRƯỜNG ĐẠI HỌC QUỐC TẾ HỒNG BÀNG KHOA CÔNG NGHỆ - KỸ THUẬT ===o0o=== ĐỒ ÁN QUẢN LÝ VẬT TƯ TỒN KHO ỨNG DỤNG THUẬT TOÁN SMA TỐI ƯU HÓA SỐ LƯỢNG ĐƠN HÀNG NHẰM TIẾT KIỆ

CHƯƠNG GIỚI THIỆU

Lý do chọn đề tài

Trong bối cảnh toàn cầu hoá và phát triển kinh tế, ngành F&B đang chứng kiến sự gia tăng nhanh chóng về số lượng doanh nghiệp, tạo ra sự cạnh tranh khốc liệt Để duy trì lợi nhuận và giữ chân khách hàng, các thương hiệu cần liên tục thích ứng và đáp ứng yêu cầu cao về nguyên liệu và thành phẩm Quản trị tồn kho đóng vai trò quan trọng trong việc giúp doanh nghiệp quản lý hiệu quả quá trình lưu thông hàng hóa, từ đó giảm chi phí lưu trữ nguyên vật liệu và thuê kho bãi Việc áp dụng các phương pháp quản lý sáng tạo trong quản trị tồn kho sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động sản xuất và kinh doanh.

…Ngoài ra, quản trị tồn kho hiệu quả sẽ bảo đảm đươc quy trình nhập

- xuất hàng hoá tránh thiếu hụt nguyên vật liệu, giúp quy trình sản xuất sản phẩm trở nên trơn tru và không bị gián đoạn

Đề tài “Ứng dụng thuật toán SMA tối ưu hoá số lượng đơn hàng nhằm tiết kiệm chi phí tồn kho của Phúc Long” nhằm đảm bảo hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp diễn ra bình thường, tránh ứ đọng vốn và gián đoạn hoạt động Thuật toán SMA giúp Phúc Long giảm chi phí tồn kho và nâng cao hiệu quả hoạt động bằng cách xác định số lượng hàng hoá cần đặt hàng một cách tối ưu, dễ dàng điều chỉnh theo nhu cầu và tích hợp với các hệ thống quản lý hàng tồn kho khác, từ đó cải thiện quản lý hàng hoá.

Mục tiêu nghiên cứu

Trong hoạt động kinh doanh của Phúc Long, việc tồn kho là điều khó tránh khỏi, vì vậy quản lý tồn kho hiệu quả là ưu tiên hàng đầu Điều này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí lưu kho và chi phí quản lý nguyên vật liệu, mà còn giảm thiểu rủi ro, ngăn chặn tắc nghẽn trong sản xuất và bán hàng do thiếu nguyên liệu Hơn nữa, khi nhu cầu hàng hóa tăng cao và thị trường không đủ cung ứng, hàng tồn kho sẽ mang lại lợi ích đáng kể cho Phúc Long.

Để quản lý tồn kho hiệu quả, Phúc Long cần thực hiện khảo sát trực tiếp và thu thập thông tin từ nhu cầu khách hàng nhằm thiết lập mức tồn kho tối thiểu cho từng sản phẩm, điều này phụ thuộc vào số lượng sản phẩm và tốc độ bán ra Đồng thời, áp dụng phương pháp FIFO “Nhập trước xuất trước” là cần thiết để giảm thiểu tổn thất do sản phẩm hỏng hoặc hết hạn, điều này đặc biệt quan trọng trong lĩnh vực F&B mà Phúc Long hoạt động.

Thuật toán SMA được áp dụng để tối ưu hoá số lượng đơn hàng của Phúc Long, giúp tiết kiệm chi phí tồn kho Thuật toán này cân đối giữa chi phí đặt hàng và chi phí lưu kho, nhằm giảm thiểu tổng chi phí và tối ưu số lượng mặt hàng đặt trong từng kỳ Ngoài ra, thuật toán cũng có khả năng thích ứng linh hoạt với các loại nhu cầu khác nhau trong các chu kỳ khác nhau, cho phép thay đổi kế hoạch đặt hàng một cách hiệu quả.

Phương pháp nghiên cứu

1.3.1 Phương pháp thu thập số liệu :

– Sử dụng phương pháp khảo sát thực tế cửa hàng Phuc Long Tea & Coffee tại 415 đường Nguyễn Thị Thập phường Tân Quy, quận 7, TP.HCM.

– Khảo sát số lượng ly nước được bán ra trong 1 ngày tại cửa hàng Phúc Long.

– Thời gian khảo sát: 14 ngày (14/05/2024 – 28/05/2024).

1.3.2 Phương pháp phân tích và xử lý số liệu :

Sử dụng Excel để phân tích nhu cầu của khách hàng

1.3.3 Phương pháp trình bày số liệu :

Dùng word và Excel để trình bày số liệu

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

Nghiên cứu về nhu cầu của khách hàng tại Phúc Long.

 Phạm vi nghiên cứu không gian : cửa hàng Phúc Long tại địa chỉ 415 Nguyễn Thị Thập, phường Tân Phong, Quận 7, TP HCM.

 Phạm vi nghiên cứu thời gian : 14 ngày (14/05/2024 –

Mục lục dự kiến của đề tài

– Chương 2 Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu

– Chương 3 Phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu – Chương 4 Nội dung và kết quả nghiên cứu

– Chương 5 Kết luận và kiến nghị

CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ TỔNG QUAN NGHIÊN CỨU

Cơ sở lý thuyết

2.1.1 Tầm quan trọng của quản trị tồn kho :

Quản lý tồn kho là yếu tố then chốt trong việc duy trì hoạt động kinh doanh hiệu quả và bền vững, giúp bảo quản hàng hóa, đặc biệt là các mặt hàng dễ vỡ hoặc dễ hỏng Thông qua việc phân loại, sắp xếp và theo dõi thông tin hàng hóa, chủ cửa hàng có thể giảm thiểu tình trạng hư hỏng, hết hạn sử dụng và mất mát Quản lý tồn kho hiệu quả tối ưu hóa vòng quay hàng tồn, đảm bảo chất lượng hàng hóa và duy trì lợi nhuận Nắm rõ lượng hàng tồn kho cho phép cửa hàng đáp ứng nhu cầu khách hàng kịp thời, tránh tình trạng "cháy hàng" và hỗ trợ các chiến lược kinh doanh như giảm giá hay khuyến mãi Cuối cùng, quản lý tồn kho giúp tiết kiệm chi phí bằng cách điều chỉnh số lượng hàng hóa cần đặt, tránh tồn đọng hàng không cần thiết và sử dụng nguồn lực hiệu quả hơn, góp phần vào sự thành công bền vững của doanh nghiệp.

Phương pháp SMA (Silver-Meal Algorithm) là một thuật toán trực quan do Edward Silver và Harlem Meal phát triển, nhằm mục đích tối ưu hóa chi phí trung bình trong chu kỳ sản xuất Thuật toán này đặc biệt hiệu quả khi số chu kỳ cần thiết để đáp ứng nhu cầu của đơn hàng tăng dần.

Tổng quan nghiên cứu ngoài nước

Analysis of Commodity Inventory with Exponential Smoothing and Silver Meal Algorithm (Case Study)

Drio Nadyatama, Qurrotul và Meinarini Catur Ultami đã tiến hành nghiên cứu phân tích tồn kho hàng hóa của Perum Bulog nhằm tối ưu hóa logistics và đảm bảo chất lượng thực phẩm phục vụ nhu cầu của người dân Thời tiết và thiên tai là những yếu tố ảnh hưởng lớn, buộc Bulog phải áp dụng các phương pháp hiệu quả để duy trì sự ổn định của hàng tồn kho và giảm thiểu chi phí hoạt động phát sinh.

Nghiên cứu kiểm kê hàng hóa bằng thuật toán Silver Meal sử dụng kỹ thuật định cỡ lô trên ba đơn hàng dữ liệu thô nhằm kiểm soát lượng gạo tồn kho và giảm chi phí trong bối cảnh giá gạo không ổn định tại Indonesia Thuật toán này cho phép tính toán lượng hàng tồn kho hiệu quả hơn, thay thế phương pháp MSR và giúp giảm thiểu chi phí tồn kho trực tiếp cũng như chi phí nghịch đảo của đơn đặt hàng Các chỉ số sai số như Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD), Lỗi bình phương trung bình (MSE) và Lỗi phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE) được áp dụng để đo lường độ chính xác của dự báo Phương pháp Silver Meal mang lại giải pháp linh hoạt cho nhiều nhu cầu khác nhau và cần được kiểm tra Hệ số biến đổi để xác định tính hợp lệ của EOQ Điểm đặt hàng (ROP) được xác định để tối ưu hóa số lượng ranh giới và thời điểm đặt hàng, đảm bảo lưu trữ an toàn và hiệu quả.

Sau khi phân tích tồn kho, kết quả cho thấy kế hoạch gửi đơn đăng ký dựa trên tiêu chí lựa chọn giải thưởng Các chỉ số MAD, MSE và MAPE rất hữu ích trong việc xác định nhu cầu giảm thiểu và đơn giản hóa quy trình đặt hàng Nghiên cứu chứng minh rằng kỹ thuật Điểm đặt hàng lại (ROP) có thể thay thế yêu cầu tối thiểu (MSR), mang lại giá trị cho công ty So sánh giá theo tỷ lệ 2:7 inch cho thấy tác động của MSR dẫn đến chi phí cao Thuật toán Silver Meal giúp tiết kiệm chi phí vận chuyển, với mức chênh lệch 57.465.237.745,88 IDR, cho thấy hiệu suất đạt 50% Nếu so sánh với chi phí dự báo năm 2014 mà không áp dụng Silver Meal, chênh lệch là 15.969.938.186,6 IDR, chỉ đạt 13,9%.

Link bài báo : https://ieeexplore.ieee.org/abstract/document/7577527

Determination of optimal lot size using the Silver-Meal and Wagner-Whitin algorithms under the theory of constraints /

Tiến sĩ Maha Kamel Jawad và Omar Falah Hassan Al-Obaidy đã tiến hành nghiên cứu để áp dụng các kỹ thuật xác định quy mô lô tối ưu tại các công ty Iraq Nghiên cứu này sử dụng thuật toán Silver-Meal và Wagner-Whitin dựa trên lý thuyết ràng buộc.

Lý thuyết về các ràng buộc nhằm giải quyết các nút thắt cổ chai bao gồm quy trình xác định và khai thác các nút thắt cổ chai Những điểm thắt cổ chai này được xác định dựa trên tải trọng của từng máy trạm và nguồn điện sẵn có hàng tháng cho mỗi máy.

Tải trọng của các trạm làm việc được xác định bằng cách nhân nhu cầu sản phẩm tại thời điểm xử lý Quy trình này được áp dụng cho tất cả các trạm làm việc và các giai đoạn nghiên cứu khác.

Sau khi tính toán thời gian cần thiết để sản xuất số lượng yêu cầu tại từng trạm, chúng ta có thể xác định các điểm nghẽn bằng cách chỉ ra những trạm nào vượt quá thời gian tải công suất khả dụng, được xem là điểm nghẽn trong quy trình sản xuất.

Xác định mức đóng góp cận biên là quá trình nhằm tìm ra những sản phẩm mang lại lợi nhuận cao nhất từ những sản phẩm có lợi nhuận thấp hơn, đồng thời giảm số lượng đơn vị sản xuất dựa trên nguồn năng lượng có sẵn Sau đó, quá trình này sẽ xác định hỗn hợp sản phẩm tối ưu bằng cách phân bổ các nguồn lực cho tám trạm làm việc, sản xuất sản phẩm theo trình tự đã được xác định, nhằm tìm kiếm sự kết hợp có lợi nhất trong giới hạn công suất của trạm cuộn cảm.

Tính toán lợi nhuận sau khi điều chỉnh cơ cấu sản phẩm theo lý thuyết ràng buộc bao gồm việc xác định chi phí nguyên vật liệu, chi phí bộ phận mua, nhân công và chi phí gián tiếp Lợi nhuận sẽ được tính bằng cách trừ doanh thu từ tổng chi phí của từng sản phẩm trong bốn sản phẩm được xem xét.

Thuật toán Silver-Meal được sử dụng để xác định kích thước lô dựa trên nhu cầu năng lượng sẵn có và chi phí lưu trữ trên mỗi đơn vị sản phẩm Phương pháp này cân bằng chi phí chuẩn bị và chi phí lưu trữ trong giai đoạn nghiên cứu hiện tại, thông qua lý thuyết ràng buộc Nghiên cứu chỉ ra rằng cả thuật toán Wagner-Whitin và Silver-Meal đều hiệu quả trong việc xử lý nhu cầu thay đổi qua các giai đoạn khác nhau Tuy nhiên, thuật toán Silver-Meal tỏ ra ưu việt hơn Wagner-Whitin trong việc tối ưu hóa lô, nhờ vào việc áp dụng các tiêu chuẩn chi phí một cách hiệu quả, trong khi Wagner-Whitin thiếu các tính toán cần thiết.

Link bài báo: file:///C:/Users/dgrel/Downloads/Dialnet-

Inventory planning of raw material using Silver Meal and Wagner Whitin Algorithm (Case Study)

Sapta Asmal, Deni Kurniawan, A Besse Riyani Indah, A Muhammad Anshar và Suradi Suradi đã thực hiện nghiên cứu lập kế hoạch tồn kho nguyên liệu thô bằng cách áp dụng thuật toán Silver Meal và Wagner Whitin Nghiên cứu này nổi bật với việc thảo luận chi tiết về quy trình lập kế hoạch tồn kho, trong đó hai thuật toán Silver Meal và Wagner Whitin được sử dụng để tối ưu hóa quản lý tồn kho Dữ liệu được phân tích dựa trên nhu cầu về quần áo và quần jean trong suốt năm 2021.

Nghiên cứu này áp dụng phương pháp định lượng để phân tích dữ liệu lịch sử về nhu cầu quần vải và quần jean từ tháng 1 năm 2021 đến tháng 6 năm 2022 Hai phương pháp lập kế hoạch tồn kho, bao gồm thuật toán Silver Meal và Wagner Whitin, được sử dụng để so sánh chi phí tồn kho Mục tiêu là xác định phương pháp nào mang lại chi phí tồn kho thấp nhất và tính toán chi phí trung bình mỗi kỳ.

Dựa trên kết quả tính toán, phương pháp phù hợp nhất để áp dụng tại PT là sử dụng hai phương pháp đề xuất Bột nguyên liệu XYZ được sử dụng để sản xuất quần vải và vải jean sợi Bạc Đối với phương pháp kéo dây quần jean, Thuật toán Wagner Whitin cho thấy hiệu quả tối ưu hơn Tuy nhiên, nếu công ty chỉ sử dụng một phương pháp thu mua nguyên liệu duy nhất là Phương pháp Bữa ăn Bạc, chi phí thu mua nguyên liệu thô sẽ thấp hơn đáng kể trong dài hạn so với việc áp dụng Thuật toán Wagner Whitin.

Việc sử dụng phương pháp thu mua nguyên liệu thô Silver – Meal sẽ tối ưu hơn cho công ty, giúp giảm chi phí nguyên vật liệu trong dài hạn so với Thuật toán Wagner Whitin Cụ thể, tổng chi phí tồn kho của phương pháp Silver – Meal là Rp 138.281.497, trong khi đó chi phí của Thuật toán Wagner Whitin lên tới Rp 170.010.097.

Link bài báo : https://www.actalogistica.eu/issues/2023/IV_2023_09_Asmal_Kurnia wan_Indah_Anshar_Suradi.pdf

Determination of lot size orders of furniture raw materials using dynamic lot sizing method

M Djunaidi, B A R Devy, E Setiawan và R Fitriadi đã áp dụng kỹ thuật xác định kích thước lô phù hợp nhằm tối ưu hóa hàng tồn kho và giảm thiểu chi phí Nghiên cứu về kích thước lô kinh tế đơn lẻ đã được tiến hành từ khi công bố phân tích ban đầu, và phương pháp này đã được mở rộng với các công thức chi phí như Wagner-Within Phương pháp Silver-Meal cũng được giới thiệu như một giải pháp để xác định kích thước lô dựa trên tỷ lệ nhu cầu thay đổi theo thời gian và các cơ hội.

CHƯƠNG PHƯƠNG PHÁP VÀ MÔ HÌNH NGHIÊN CỨU 19 1 Phương pháp nghiên cứu

Phương pháp nghiên cứu tổng quát

Xác định mục tiêu nghiên cứu

Xác định phương pháp nghiên cứu

Khảo xác - thu thập số liệu

Kiểm tra Ứng dụng thuật toán

Kết luận thúc kết Đạ t

Phương pháp nghiên cứu cụ thể

Bước 1 Xác định mục tiêu nghiên cứu : Ứng dụng thuật toán

SMA tối ưu hóa số lượng đơn hàng nhằm tiết kiệm chi phí tồn kho

Bước 2 Phương pháp nghiên cứu: thu thập số liệu, khảo sát thực tế tại cửa hàng Bước 3 Phân tích và xử lý số liệu

Bước 4 Trình bày các số liệu đã thu thập được

Để tối ưu hóa quy trình, bước đầu tiên là kiểm tra tất cả các bước trước đó; nếu đạt yêu cầu, tiến hành ứng dụng thuật toán Tiếp theo, áp dụng thuật toán SMA nhằm tối ưu hóa số lượng đơn hàng để tiết kiệm chi phí tồn kho Sau đó, kiểm tra kết quả từ thuật toán; nếu đạt yêu cầu, đi đến kết luận, nếu không, quay lại bước ứng dụng thuật toán Cuối cùng, đưa ra kết luận và kết thúc quá trình.

Bảng 3.1.2 1 Phương pháp nghiên cứu cụ thể

Mô hình nghiên cứu

3.2.1 Mô hình nghiên cứu tổng quát :

Tính IHC i , CHC(T), TVC(T), MVC(T)

Lặp lại quá trình cho đến hết kẻ bảng tính Q

Hình 3.2.1 1 Mô hình nghiên cứu tổng quát

3.2.2 Thuyết minh mô hình nghiên cứu :

Bước 5 So sánh nếu MVC(T+1) ¿ MVC(T) : kết thúc 1 chu kỳ MVC(T+1) < MVC(T) : tiếp tục Bước 6 Kẻ bảng tính Q

Bảng 3.2.2 1 Thuyết minh mô hình nghiên cứu

CHƯƠNG NỘI DUNG VÀ KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Thu thập số liệu

Tháng Sản Phẩm Nhu Cầu

Bảng 4.1.1 1 Dữ liệu nhu cầu

4.1.2 Khảo sát chi phí tồn trữ Để tối ưu chi phí tồn kho tại Phúc Long, chúng em sử dụng phương pháp BOM (bill of materials) để định lượng nguyên liệu làm ra một ly sản phẩm Từ đó, có thể định mức được nguyên vật liệu mà Phúc Long cần trong 3 tháng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Olong Trà Sữa Whippi ng Ly Ống hút Nắp Túi

UNIT l l l cái cái cái cái

Bảng 4.1.2 1 Nguyên liệu trà olong

Luck y tea Trà Syrup ổi

Trái vải Cam Ống hút Ly Túi Nắp

T l l l kg kg cái cái cái cái

Bảng 4.1.2 2 Nguyên liệu Lucky tea

Ly Ống hút Nắp Túi

UNIT l Cái l l l cái cái cái cái

Bảng 4.1.2 3 Nguyên liệu cookie đá xay

Syrup đào Ly Ống hút Nắp Túi

UNIT l l kg l cái cái cái cái

Bảng 4.1.2 4 Nguyên liệu trà đào

Trà Syrup thơm Đác thơm Thơm Ly Ống hút Nắp Túi

UNIT l l kg kg cái cái cái cái

Bảng 4.1.2 5 Nguyên liệu trà lài đác thơm

Chúng tôi đã tiến hành phỏng vấn ban quản lý để thu thập thông tin về các chi phí liên quan đến tồn trữ, nhằm áp dụng thuật toán Silver Meal (SMA) Ngoài ra, chúng tôi cũng khảo sát thêm về chi phí cho một đơn vị sản phẩm.

Olong sữa Định lượng Đơn vị tính Đơn giá Chi phí

Ly 1 Cái 500/cái 500 Ống Hút 1 Cái 200/cái 200

Bảng 4.1.2 6 Chi phí làm ra 1 ly olong sữa

Lucky tea Định lượng Đơn vị tính Đơn giá Chi phí

Ly 1 Cái 500/cái 500 ₫ Ống hút 1 Cái 200/cái 200 ₫

Bảng 4.1.2 7 Chi phí làm ra 1 ly Lucky tea

Cookie đá xay Định lượng Đơn vị tính Đơn giá Chi phí

Ly 1 Cái 500/cái 500 ₫ Ống hút 1 Cái 200/cái 200 ₫

Bảng 4.1.2 8 Chi phí làm ra 1 ly Cookie đá xay

Trà đào Định lượng Đơn vị tính Đơn giá Chi phí

Ly 1 Cái 500/cái 500 ₫ Ống hút 1 Cái 200/cái 200 ₫

Bảng 4.1.2 9 Chi phí làm ra 1 ly trà đào

Trà lài đác thơm Định lượng Đơn vị tính Đơn giá Chi phí

Syrup thơm 0,035 l 65000/0,7l 3.250 ₫ Đác thơm 0,0375 kg 65000/0,5kg 4.875 ₫

Ly 1 cái 500/cái 500 ₫ Ống hút 1 cái 200/cái 200 ₫

Bảng 4.1.2 10 Chi phí làm ra 1 ly trà lài đác thơm

Phân tích số liệu

Để tối ưu hóa thời gian và nguồn lực, chúng em đã áp dụng phương pháp ABC trong quản lý hàng tồn kho nhằm xác định các nguyên vật liệu quan trọng nhất, mang lại giá trị cao nhất cho Phúc Long, từ đó triển khai thuật toán Silver Meal (SMA).

Bảng 4.2 1 Kết quả thuật toán ABC cho 5 loại sản phẩm

Theo kết quả phân tích, ta thấy 3 nguyên vật liệu là Trà, Sữa,

Whipping cream có %giá trị lần lượt là (0,63%; 1,84%; 1,48%) và

Số lượng các nguyên vật liệu lần lượt là 1,42%; 0,31%; 0,19%, với tỷ lệ tích lũy tương ứng là 1,42%; 1,73%; 1,92% Do đó, chúng tôi sẽ tập trung vào việc phân tích tối ưu hóa chi phí tồn kho cho các nguyên vật liệu này.

Áp dụng thuật toán

Thống kê chi phí của nguyên vật liệu I

Tuần Nhu cầu Đơn giá

Bảng 4.3 1 Thống kê chi phí nguyên vật liệu trà

Thống kê chi phí của nguyên vật liệu II

Tuần Nhu cầu Đơn giá Tỷ lệ tồn trữ (h) hi phí đặt hàng (C)

Bảng 4.3 2 Thống kê chi phí của nguyên vật liệu sữa

Thống kê chi phí của nguyên vật liệu III

Tuần Nhu cầu Đơn giá Phí tồn trữ (h)

Bảng 4.3 3 Thống kê chi phí của nguyên vật liệu whipping cream

Sử dụng Silver Meal Algorithm

i Nhu cầu IHC CHC TVC MVC

Bảng 4.4 1 Silver Meal sản phẩm trà i Nhu cầu IHC CHC TVC MVC

Bảng 4.4 2 Silver Meal sản phẩm sữa i Nhu cầu IHC CHC TVC MVC

Bảng 4.4 3 Silver Meal sản phẩm whipping cream

Kết quả nghiên cứu

Bằng cách tính toán phí tồn trữ tích lũy và tổng chi phí biến thiên qua các chu kỳ, chúng ta có thể xây dựng bảng kế hoạch đặt hàng cho nguyên liệu, bao gồm kích cỡ lô hàng Các bảng kế hoạch mua hàng và chi phí biến đổi lũy kế được trình bày qua thuật toán Silver Meal trong các bảng 4.4.1, 4.4.2 và 4.4.3, với tổng cộng 12 lần đặt hàng.

Bảng 4.5 3 Nguyên liệu whipping cream

CHƯƠNG KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

Kết luận

Nghiên cứu và ứng dụng thuật toán SMA (Silver Meal Algorithm) tại cửa hàng Phúc Long đã chứng minh hiệu quả trong việc tối ưu hóa số lượng đơn hàng, góp phần giảm chi phí tồn kho Thuật toán này không chỉ giúp tiết kiệm chi phí lưu kho và quản lý nguyên vật liệu mà còn giảm thiểu rủi ro thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa Hơn nữa, SMA có khả năng thích ứng linh hoạt với các nhu cầu khác nhau trong từng chu kỳ, cho phép Phúc Long điều chỉnh kế hoạch đặt hàng một cách nhanh chóng để ứng phó với sự gia tăng đột ngột trong nhu cầu hàng hóa.

Kiến nghị

Để duy trì và nâng cao hiệu quả, Phúc Long cần liên tục cập nhật và cải tiến thuật toán, áp dụng hệ thống quản lý hàng tồn kho thông minh và sử dụng công cụ phân tích dữ liệu để dự báo nhu cầu chính xác Điều này sẽ giúp tối ưu hóa số lượng đơn hàng, giảm thiểu rủi ro thiếu hụt hay dư thừa hàng hóa, đồng thời tích hợp chiến lược quản lý chuỗi cung ứng Việc thực hiện các kiến nghị này sẽ giúp Phúc Long tối ưu hóa chi phí tồn kho, nâng cao hiệu quả kinh doanh và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường F&B.

Ngày đăng: 30/11/2024, 17:15

w