Sau khi nghiên cứu chương này, người học có thể trình bày được các phương pháp dự báo; so sánh được ưu nhược điểm và trường hợp vận dụng của các phương pháp dự báo; áp dụng được các công thức để giải quyết các dạng bài toán dự báo; tính và phân tích được các thông số kiểm soát dự báo. Mời các bạn tham khảo nội dung chi tiết của tài liệu.
DỰ BÁO NHU CẦU Mục tiêu: Sau khi nghiên cứu chương này, người học có thể: Trình bày được các phương pháp dự báo So sánh được ưu nhược điểm và trường hợp vận dụng của các phương pháp dự báo Áp dụng được các cơng thức để giải quyết các dạng bài tốn dự báo Tính và phân tích được các thơng số kiểm sốt dự báo KHÁI NIỆM DỰ BÁO Dự báo là ước đốn những khả năng sẽ xảy ra trong tương lai Dự báo được tiến hành trên cơ sở phân tích khoa học các liệu đã thu thập được. Dự báo có thể dựa trên trực giác hoặc suy đốn chủ quan. Dự báo cũng có thể là sự phối hợp của những cách trên, nghĩa là phân tích khoa học các dữ liệu để có kết quả rồi dùng phán xét kinh nghiệm của người quản trị để điều chỉnh lại Dự báo vừa là một khoa học và là một nghệ thuật. Dự báo khơng bao giờ đảm bảo 100% độ chính xác vì nó ln hàm chứa tính rủi ro. Mục tiêu của dự báo là tối thiểu hóa sai lệch giữa thực tế và dự báo Dự báo có vai trò đặc biệt quan trọng trong hoạt động cung ứng. Nó giúp giảm chi phí hoạt động, tăng năng suất, tăng hiệu quả hoạt động cung ứng, nói riêng, hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, nói chung. Dự báo giúp ước tính được số lượng sản phẩm cần sản xuất, từ đó xác định nhu cầu ngun vật liệu, lập được kế hoạch cung ứng, dự trữ ngun vật liệu. Nếu dự báo khơng chính xác có thể gây ra cạn dự trữ, thiếu hụt ngun vật liệu, phản ứng kém với những biến động của thị trường, sụt giảm doanh số, giảm lợi nhuận (dự báo thiếu), tăng chi phí tồn kho (dự báo dư) CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO Có hai nhóm phương pháp dự báo: dự báo định tính và dự báo định lượng Các phương pháp dự báo định tính Các phương pháp dự báo định tính là cách dự báo dựa trên trực giác hoặc phán đốn mang tính chủ quan. Phương pháp này phụ thuộc nhiều vào trực giác, kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị. Các phương pháp định tính bao gồm: Hội đồng ý kiến của các nhà quản trị Ở phương pháp này, nhóm các nhà quản trị cấp cao những người có kiến thức chun sâu về doanh nghiệp, thị trường, mơi trường kinh doanh họp bàn lại với nhau để tiến hành dự báo. Phương pháp này có ưu điểm từ việc hội tụ được trí tuệ và kinh nghiệm của những nhà quản trị trực tiếp liên quan đến hoạt động thực tiễn. Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là quan điểm của người có quyền lực, có địa vị cao thường gây ảnh hưởng lớn đến những thành viên còn lại Phương pháp này thường thích hợp với các dự báo dài hạn Tổng hợp ý kiến của lực lượng bán hàng Mỗi nhân viên bán hàng sẽ ước đốn số lượng sản phẩm bán tương lai đối với khách hàng mình. Những dự báo này được thẩm định để đốn chắc là nó thực hiện, sau đó phối hợp các dự đốn của tất cả lực lượng bán hàng để hình thành dự báo của doanh nghiệp. Lực lượng bán hàng là lực lượng tiếp cận sát với khách hàng, hiểu rõ khách hàng nên dự báo có khuynh hướng đáng tin cậy. Tuy nhiên, sai lệch của mỗi cá nhân có thể tác động tiêu cực đến kết quả của phương pháp này. Lượng bán hàng có thể dự báo thấp hơn để hưởng tiền thưởng vượt doanh số hoặc dự báo quá cao do lạc quan Phương pháp này thường được áp dụng đối với các sản phẩm có khối lượng tiêu thụ lớn và rộng rãi Khảo sát khách hàng Đây là phương pháp lấy ý kiến của khách hàng hiện tại tiềm cho kế hoạch tương lai cơng ty Việc nghiên cứu được thực hiện bằng nhiều hình thức như tổ chức các cuộc điều tra lấy ý kiến của khách hàng, phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình hoặc cơ sở tiêu dùng, Phương pháp này khơng những giúp cho cơng tác dự báo mà còn có thể hiểu được những đánh giá của khách hàng về sản phẩm của cơng ty để cải tiến hồn thiện cho phù hợp. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi tốn kém tài chính, thời gian và cần phải có sự chuẩn bị cơng phu trong việc xây dựng câu hỏi, lấy mẫu. Đơi khi phương pháp này cũng vấp phải khó khăn là ý kiến của khách hàng khơng thực sự xác thực hoặc q lý tưởng Phương pháp này thường được sử dụng để dự báo cho sản phẩm mới Phương pháp Delphi Phương pháp Delphi là phương pháp nhóm q trình thực hiện nhằm bảo đảm việc nhất trí dự báo trên cơ sở tiến hành cách nghiêm ngặt, động, linh hoạt việc nghiên cứu lấy ý kiến của các chun gia. Phương pháp này huy động trí tuệ của các chun gia nội bộ và bên ngồi để xây dựng dự báo. Có ba nhóm chun gia trong q trình dự báo theo phương pháp này: (1) những người ra quyết định; (2) những điều phối viên; và (3) những chun gia chun sâu Phương pháp này được thực hiện theo quy trình sau: Đầu tiên là lựa chọn các nhóm chun gia. Sau đó, các điều phối viên xây dựng các câu hỏi điều tra lần đầu, gửi đến các chun gia chun sâu. Các chun gia chun sâu sẽ cho ý kiến trả lời. Các điều phối viên phân tích các câu trả lời, tổng hợp kết quả, soạn thảo lại bản câu hỏi gửi cho các chun gia chun sâu. Các chun gia chun sâu dựa trên kết quả tổng hợp có thể hiệu chỉnh câu trả lời của mình. Và tiến trình tiếp tục cho đến khi đạt được sự nhất trí hoặc khi kết quả dự báo thỏa mãn những u cầu đề ra Tư tưởng cơ bản của phương pháp Delphi là tạo ra và nhận được ý kiến và phản hồi hai chiều từ người ra quyết định đến chuyên gia ngược lại Phương pháp này tránh được mối liên hệ trực tiếp giữa các cá nhân. Khơng có các va chạm giữa người này với người khác hoặc bị ảnh hưởng của một người nào đó có ưu thế hơn. Tuy nhiên, phương pháp tốn thời gian tiền bạc. Phương pháp đòi hỏi trình độ tổng hợp rất cao của điều phối viên và người ra quyết định. Họ phải là những người có đủ khả năng để tổng hợp được các ý kiến của các chun gia và phát triển ý kiến đa dạng của các chun gia Phương pháp này thường được sử dụng cho việc dự báo các cơng nghệ cao, các sản phẩm chính mới, các dự án lớn và tốn kém,… Các phương pháp dự báo định lượng Phương pháp bình qn giản đơn Bình qn giản đơn là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy trung bình của các dữ liệu đã qua, trong đó các nhu cầu của các giai đoạn trước đều có trọng số như nhau. Cơng thức tính: t Ft Ai i n Trong đó: + Ft: Là nhu cầu dự báo cho giai đoạn t + Ai: là nhu cầu thực của giai đoạn i + n: là số giai đoạn quan sát (số giai đoạn có nhu cầu thực) Ví dụ: Cơng ty cao su Sao Vàng có số liệu thống kê về nhu cầu săm lốp xe máy (bộ) trong 3 năm qua là 500.000; 600.000 và 700.000 bộ. Như vậy, nhu cầu dự báo cho năm tới là: F4 500.000 600.000 700.000 600.000 Phương pháp bình qn di động Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó, thời gian gần nhất có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ ta dùng phương pháp bình qn di động sẽ thích hợp hơn Phương pháp bình qn di động, dùng kết quả trên cơ sở thay đổi liên tục khoảng thời gian trước đây dự báo giai đoạn tiếp theo: t n Ft Ai i t n Trong đó: + Ai: là nhu cầu thực của giai đoạn i + n: là số giai đoạn quan sát Ví dụ: cửa hàng X bán máy nổ D9, đã dùng phương pháp bình qn di động 4 tháng để dự báo mức bán cho các tháng tới như sau: Tháng Số máy nổ D9 thực tế bán Dự báo nhu cầu theo phương pháp bình quân di động cho 4 tháng 405 410 395 450 410 (450+395 +410 +405) /4= 415 430 (410 + 450 +395 + 410) /4= 416 450 (430 + 410 + 450 + 395) /4 = 421 461 (450 + 430 + 410 + 450) /4 = 435 470 ( 461+ 450 + 430 + 410 ) /4= 438 10 600 (470+ 461 + 450 + 430) /4= 453 11 630 (600 + 470 + 461 + 450) /4= 495 12 610 (630 + 600 + 470 + 461) /4= 540 Ưu điểm của phương pháp là dễ sử dụng và dễ hiểu. Hạn chế phương pháp khơng phản ứng nhanh chóng với xu hướng thay đổi Phương pháp bình qn di động có trọng số Đây là phương pháp bình qn nhưng có tính đến ảnh hưởng của từng giai đoạn khác nhau đến nhu cầu thơng qua sử dụng các trọng số: Ft t n Ai H i i t Trong đó: Ai: là nhu cầu thực của giai đoạn i + Hi: là trọng số của giai đoạn i với H Ví dụ: Cửa hàng X quyết định áp dụng mơ hình dự báo theo bình qn di động 4 tháng có trọng số với các trọng số cho các tháng như sau: + i Giai đoạn Trọng số áp dụng Tháng vừa qua (giai đoạn gần nhất) 2 tháng trước (giai đoạn gần vị thứ hai) 3 tháng trước (giai đoạn gần vị thứ ba) 4 tháng trước (giai đoạn gần vị thứ tư) 0,4 0,3 0,2 0,1 Tổng trọng số 1,0 Kết quả dự báo theo mơ hình này được thể hiện trong bảng sau: Tháng Số máy nổ D9 thực tế bán được 405 410 395 450 410 (450x0,4 + 395x0,3 + 410x0,2 + 405x0,1) = 421 430 (410x0,4 + 450x0,3 + 395x0,2 + 410x0,1) = 419 Dự báo nhu cầu bình quân di động cho 4 tháng 450 (430x0,4 + 410x0,3 + 450x0,2 + 395x0,1)= 425 461 (450x0,4 + 430x0,3 + 410x0,2 + 450x0,1) = 436 470 (461x0,4 + 450x0,3 + 430x0,2 + 410x0,1) = 446 10 600 (470x0,4 + 461x0,3 + 450x0,2 + 430x0,1) = 459 11 630 (600x0,4 + 470x0,3 + 461x0,2 + 450x0,1) = 518 12 610 (630x0,4 + 600x0,3 + 470x0,2 + 461x0,1) = 572 Phương pháp bình quân di động có trọng số cho phép phân tích sâu hơn về số lượng hiện tại để phản ánh sự thay đổi nhu cầu. Trọng số sử dụng lệ thuộc phần lớn vào kinh nghiệm của người dự báo. Mặc dù dự báo phản ánh sự thay đổi nhu cầu nhưng vẫn chưa thể hiện rõ do tác động của bình qn. Vì thế phương pháp bình qn di động có trọng số khơng phải là phương pháp tốt để kiểm tra và theo dõi những thay đổi mang tính xu hướng của dãy dữ liệu Phương pháp san bằng mũ giản đơn Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp bình qn, người ta đề xuất sử dụng phương pháp san bằng mũ để dự báo. Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất. Nó cần ít số liệu nhất trong q khứ. Cơng thức cơ bản của san bằng mũ có thể diễn tả như sau: F F (A F ) t t t t Trong đó: + Ft: nhu cầu dự báo cho giai đoạn t + Ft1: nhu cầu dự báo của giai đoạn ngay trước đó + At1: nhu cầu thực của giai đoạn ngay trước đó + α: hệ số san bằng mũ, với Thực chất của phương pháp san bằng mũ là dự báo mới bằng dự báo cũ cộng với khoảng chênh lệch giữa nhu cầu thực và dự báo giai đoạn đã qua, có điều chỉnh cho phù hợp Ví dụ: Vẫn số liệu trong dự báo trên, nhưng biết nhu cầu thực trong tháng 1 là 405, ta giả sử dự báo trong tháng 1 cũng đúng bằng 405 và hệ số san bằng mũ là α = 0,9 Áp dụng phương pháp san bằng mũ ta có kết quả dự báo như sau: Tháng Nhu cầu thực 10 11 12 405 410 395 450 410 430 450 461 470 600 630 700 Nhu cầu dự báo với α= 0.9 405 405 = 405 + 0,9(405 – 405) 409.5 = 405 + 0,9( 410 – 405) 396.5 = 409.5 + 0,9( 395 – 404.5) 444.6 = 396.5 + 0,9( 450 – 396.5) 413.5 = 444.6 + 0,9( 410 – 444.6) 428.5 = 413.5 + 0,9(430 – 413.5) 448 = 428.5 + 0,9(450 – 428.5) 460 = 448 + 0,9( 461 – 448) 469 = 460 + 0,9( 470 – 460) 587 = 469 + 0,9(600 – 469) 626 = 587 + 0,9( 630 – 587) Vì mơ hình san bằng mũ rất đơn giản nên được sử dụng khá rộng rãi trong các cơng ty. Tuy nhiên, việc chọn hệ số san bằng mũ α sao cho thích hợp để đạt được một dự báo chính xác là một vấn đề quan trọng. Phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng Phương pháp san mũ giản đơn khơng phản ánh được xu hướng. Để phản ánh tốt xu hướng vận động của nhu cầu, ta sử dụng mơ hình san bằng mũ trên và điều chỉnh tăng lên hoặc giảm đi theo xu hướng của nhu cầu cho phù hợp hơn Cơng thức như sau: FITt Ft Tt Trong đó: + Tt: Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t, tính theo cơng thức: Tt Tt ( Ft Ft ) Tt1: Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn ngay trước đó + : Hệ số điều chỉnh xu hướng (0 1) Trở lại với ví dụ trên, lập được dự báo theo san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng với = 0,1; = 0,9 như sau: + Tháng Nhu cầu thực tế Dự báo (Ft) 405 410 395 450 405 405 409,5 396,5 Điều chỉnh xu hướng (Tt) 0 0,45 0,85 Dự báo có điều chỉnh xu hướng (FITt) 405 405 410 395,65 Mục tiêu của mơ hình là tìm chính sách đặt hàng tối ưu nhằm tối thiểu chi phí đặt hàng và chi phí tồn kho hàng năm trong khi vẫn thỏa mãn nhu cầu (nghĩa là khơng có sự thiếu hụt về sản phẩm). Chúng ta có thể xem xét mơ hình qua sơ đồ sau: Q Q* Q* O A B C Thời gian Hình 3.2. Mơ hình quy mơ lơ đặt hàng hiệu quả Trong đó: + Q*: Lượng hàng của một đơn hàng (lượng hàng tồn kho tối đa Qmax = Q*) + Mức dự trữ tối thiểu Qmin = 0 + Q Qmax Qmin Q* : Lượng tồn kho trung bình + OA = AB = BC: khoảng thời gian kể từ khi nhận hàng đến khi sử dụng hết hàng của một đợt tồn kho Mục tiêu của hầu hết các mơ hình tồn kho đều nhằm tối thiểu hóa tổng chi phí tồn kho. Với giả định đã nêu trên, chi phí tồn kho chỉ bao gồm hai loại chi phí đặt hàng và chi phí kho và cả hai chi phí này thay đổi khi lượng tồn kho thay đổi. Có thể mơ tả mối quan hệ giữa các loại chi phí trên bằng đồ thị: Chi phí Tổng chi phí Chi phí kho Chi phí đặt hàng Q Hình 3.3. Chi phí tồn kho mơ hình quy mơ lơ đặt hàng hiệu quả Tổng chi phí tồn kho được xác định: TC Cðh Ck Trong đó: + TC: Tổng chi phí tồn kho + Cđh: Chi phí đặt hàng + Ck: Chi phí kho Hay: TC D S Q Q H Trong đó: + D: Nhu cầu về hàng tồn kho trong một giai đoạn (vd: trong một năm) + Q: Số lượng hàng trong một đơn hàng + S: Chi phí đặt một đơn hàng + H: Chi phí kho cho 1 đơn vị tồn kho trong một giai đoạn Lượng đặt hàng tối ưu (Q*) khi tổng chi phí tồn kho nhỏ nhất: TC ' (Q) Ta có: TC ' (Q) Khi đó: Q* DS Q2 H 2 DS H Ví dụ: Cơng ty Hồng Mai chun sản xuất xe ơ tơ, phải dùng thép tấm với nhu cầu 1.000 tấm/ năm. Chi phí đặt hàng là 100.000 đồng/ đơn hàng. Chi phí kho là 5.000 đồng/ tấm/ năm. Lượng đặt hàng tối ưu: Q* DS H 1.000 100.000 5000 200 tấm Mơ hình quy mô lô đặt hàng theo sản xuất (POQ – Production Order Quantity) Trong mô hình EOQ, chúng ta giả định tồn bộ lượng hàng của một đơn hàng được nhận ngay trong một chuyến hàng. Tuy nhiên, có những trường hợp doanh nghiệp nhận hàng dần dần trong một thời gian nhất định. Trong trường hợp đó, chúng ta phải tìm kiếm một mơ hình khác với mơ hình EOQ Mơ hình này sẽ được áp dụng trong trường hợp lượng hàng được đưa đến một cách liên tục, được tích lũy dần cho đến khi lượng hàng được tập kết hết. Mơ hình này cũng được áp dụng trong trường hợp doanh nghiệp vừa sản xuất vừa bán doanh nghiệp tự sản xuất để dùng Trong những trường hợp như thế này, chúng ta phải quan tâm đến mức sản xuất hàng ngày của nhà sản xuất hoặc mức cung ứng của nhà cung cấp Trong mơ hình này, các giải thiết về cơ bản giống mơ hình EOQ. Điểm khác biệt duy nhất là hàng được chuyển nhiều chuyến Mơ hình POQ có dạng như sau: Q Qmax Q O A t Thời gian T Hình 3.4. Mơ hình quy mơ lơ đặt hàng theo sản xuất Trong mơ hình: Mức tồn kho tối đa Tổng số đơn vị hàng cung ứng (sản xuất) trong thời gian t = _ Tổng số đơn vị hàng được sử dụng trong thời gian t Hay: Qmax = pt – dt Trong đó: + t: Thời gian cung ứng (hoặc thời gian sản xuất) để có đủ số lượng cho 1 đơn hàng + p: mức cung ứng (mức sản xuất) hàng ngày + d: nhu cầu sử dụng hàng ngày (d 0: kết quả của dự báo hoặc là cao, hoặc là thấp hơn nhu cầu Khi so sánh các kỹ thuật dự báo thì kỹ thuật dự báo chính ... Tín hiệu theo dõi dương, báo cho biết nhu cầu thực tế lớn hơn nhu cầu dự báo. Tín hiệu theo dõi âm, báo cho ta biết nhu cầu thực tế nhỏ hơn nhu cầu dự báo. Tín hiệu dự báo tốt khi có RSFE thấp và có sai số âm. Nói