Nội dung của dự báo và các phương pháp dự báo Các cách tiếp cận cơ bản đối với dự báo nhu cầu Phương pháp dự báo chuỗi thời gian.. Đo lường sai số dự báo..[r]
(1)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013
Chương 7: Dự báo nhu cầu chuỗi cung ứng
Quản trị chuỗi cung ứng
(2)Nội dung chương
Vai trò dự báo chuỗi cung ứng Các đặc điểm dự báo
Nội dung dự báo phương pháp dự báo Các cách tiếp cận dự báo nhu cầu Phương pháp dự báo chuỗi thời gian
(3)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-3
Vai trò dự báo chuỗi cung ứng
Cơ sở cho định hoạch định chiến lược chuỗi cung ứng
Được sử dụng cho tiến trình đẩy kéo Ví dụ:
– Sản xuất: kế hoạch tiến độ, tồn kho, hoạch định tổng hợp
– Marketing: phân bổ lực lượng bán, khuyến mại, giới thiệu sản
phẩm
– Tài chính: đầu tư máy móc/nhà xưởng, hoạch định ngân sách
(4)Các đặc điểm dự báo
Dự báo thường sai Nên bao gồm giá trị kỳ vọng
và đo lường sai số
Dự báo dài hạn xác dự báo ngắn hạn
(thời gian dự báo quan trọng)
(5)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-5
Các phương pháp dự báo
Định tính: dựa vào đánh giá ý kiến
Chuỗi thời gian: sử dụng nhu cầu khứ
– Tĩnh
– Thích ứng
Nguyên nhân kết quả: sử dụng mối quan hệ
giữa nhu cầu nhân tố khác để xây dựng dự báo
(6)Nội dung chủ yếu
Nhu cầu quan sát (O) =
Thành phần hệ thống (S) + thành tố ngẫu nhiên (R)
Mức độ (nhu cầu phi mua vụ tại
Xu hướng (nhu cầu tăng trưởng giảm) Mùa vụ (sự thay đổi theo mùa vụ)
• Nhân tố hệ thống: giá trị kỳ vọng nhu cầu
(7)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-7
Dự báo chuỗi thời gian
(8)(9)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-9
Các phương pháp dự báo
Tĩnh
Thích ứng
– Bình qn trượt
– San mũ đơn giản
– Mơ hình Holt (với xu hướng)
(10)Cách tiếp cận dự báo
Hiểu mục tiêu dự báo
Hoạch định nhu cầu tổng hợp dự báo
Xác định nhân tố ảnh hưởng đến dự báo
nhu cầu
Hiểu nhận diện phân đoạn khách hàng Xác định kỹ thuật dự báo phù hợp
(11)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-11
Các phương pháp dự báo chuỗi thời gian
Mục tiêu dự báo thành tố hệ thống nhu
cầu
– Phức tạp: (mức độ)(xu hướng)(nhân tố mùa vụ) – Cộng thêm: mức độ + xu hướng + nhân tố mùa vụ
– Tổng hợp: (mức độ + xu hướng)(nhân tố mùa vụ)
(12)Các phương pháp tĩnh
Giả sử dùng mơ hình tổng hợp:
Thành tố hệ thống = (mức độ + xu hướng)(nhân tố mùa vụ) Ft+l = [L + (t + l)T]St+l
= dự báo cho giai đoạn t nhu cầu giai đoạn t + l
L = mức ước tính cho giai đoạn T = ước tính cho xu hướng
St = ước tính cho nhân tố mùa vụ cho giai đoạn t
Dt = nhu cầu thực cho giai đoạn t
(13)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-13
Các phương pháp tĩnh
(14)Dự báo mức độ xu hướng
Trước dự báo mức độ xu hướng, phải loại
bỏ tính mùa vụ liệu nhu cầu
Nhu cầu phi mùa vụ = nhu cầu quan sát khơng
có diện tính biến động mùa vụ
Giai đoạn (p)
(15)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-15
Dự báo chuỗi thời gian
(16)(17)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-17
Phi mùa vụ nhu cầu
[Dt-(p/2) + Dt+(p/2) + 2Di] / 2p p chẵn Dt = (tổng từ i = t+1-(p/2) to t-1+(p/2))
Di / p p lẻ
(tổng từ i = t-(p/2) to t+(p/2)), p/2 làm tròn thành số nguyên nhỏ
(18)Phi mùa vụ nhu cầu Đối với ví dụ trên, p = số chẵn
Đối với t = 3:
D3 = {D1 + D5 + tổng(i=2 đến 4) [2Di]}/8
= {8000+10000+[(2)(13000)+(2)(23000)+(2)(34000)]}/8 = 19750
D4 = {D2 + D6 + tổng(i=3 đến 5) [2Di]}/8
(19)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-19
Phi mùa vụ nhu cầu
Sau thêm xu hướng Dt = L + tT
Trong Dt = nhu cầu phi mùa vụ giai đoạn t L = mức độ (nhu cầu phi mùa vụ giai đoạn 0) T = xu hướng (tỷ lệ tăng giảm nhu cầu)
Xu hướng xác định hồi quy tuyến tính sử dụng nhu cầu phi mùa vụ biến phụ thuộc giai đoạn biến độc lập (sử dụng Excel để tính tốn)
(20)(21)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-21
Loại bỏ nhân tố mùa vụ
Sử dụng phương trình để tính tốn nhu cầu phi mùa vụ cho giai đoạn
St = Dt / Dt = nhân tố mùa vụ cho giai đoạn t
Trong ví dụ trên,
D2 = 18439 + (524)(2) = 19487 D2 = 13000 S2 = 13000/19487 = 0.67
(22)Ước tính nhân tố mùa vụ
t Dt Dt-bar S-bar
1 8000 18963 0.42 = 8000/18963
2 13000 19487 0.67 = 13000/19487
3 23000 20011 1.15 = 23000/20011
4 34000 20535 1.66 = 34000/20535
5 10000 21059 0.47 = 10000/21059
6 18000 21583 0.83 = 18000/21583
7 23000 22107 1.04 = 23000/22107
8 38000 22631 1.68 = 38000/22631
9 12000 23155 0.52 = 12000/23155
(23)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-23
Ước tính nhân tố mùa vụ
Nhân tố mùa vụ chung tính tốn sở bình qn nhân tố mùa vụ giai đoạn
Nếu có r chu kỳ mùa vụ, với tất giai đoạn pt+i, 1<i<p, nhân tố mùa vụ mùa vụ i
Si = [tổng(j=0 to r-1) Sjp+i]/r
Qua ví dụ, có ba chu kỳ mùa vụ p=4, S1 = (0.42+0.47+0.52)/3 = 0.47
(24)Ước tính dự báo
Sử dụng cơng thức phần trên, ta tính tốn nhu cầu cho giai đoạn sau:
(25)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-25
Dự báo thích ứng
Dự báo mức độ, xu hướng mùa vụ điều
chỉnh sau giai đoạn quan sát
Các bước dự báo thích ứng Bình qn trượt
San mũ giản đơn
San mũ hiệu chỉnh xu hướng (mơ hình Holt) San mũ hiệu chỉnh xu hướng mùa vụ(mô
(26)Công thức cho dự báo thích ứng
Ft+1 = (Lt + lT)St+1 = dự báo cho giai đoạn t+l giai đoạn t Lt = Mức ước tính cuối giai đoạn t
Tt = ước tính xu hướng cuối giai đoạn t
St = Ước tính nhân tố mùa vụ cho giai đoạn t
Ft = dự báo nhu cầu cho giai đoạn t (trên sở giai đoạn t-1 trước đó)
Dt = Nhu cầu thực giai đoạn t Et = Sai số dự báo cho giai đoạn t
At = Sai số tuyệt đối cho giai đoạn t = |Et|
(27)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-27
Các bước dự báo thích ứng
Chuẩn bị: tính tốn mức ban đầu (L0), xu hướng (T0), nhân tố mùa vụ (S1,…,Sp) Điều thực qua
phần dự báo tĩnh
Dự báo: dự báo nhu cầu cho giai đoạn t+1 sử dụng công thức chung
Tính sai số: Et+1 = Ft+1- Dt+1
(28)Bình quân trượt
Được sử dụng khơng có quan sát tính xu hướng mùa vụ Thành tố hệ thống nhu cầu = mức độ (level)
Mức độ giai đoạn t bình quân N giai đoạn trước (bình qn trượt N giai đoạn)
Dự báo cho tất giai đoạn tương lai tương tự dựa mức ước tính
Lt = (Dt + Dt-1 + … + Dt-N+1) / N
Ft+1 = Lt Ft+n = Lt
sau quan sat nhu cầu cho giai đoạn t+1, hiệu chỉnh ước tính sau: Lt+1 = (Dt+1 + Dt + … + Dt-N+2) / N
(29)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-29
Ví dụ bình qn trượt
Từ ví dụ
Cuối giai đoạn 4, nhu cầu dự báo cho giai đoạn đến giai đoạn sử dựng bình quân trượt giai đoạn?
L4 = (D4+D3+D2+D1)/4 = (34000+23000+13000+8000)/4 = 19500 F5 = 19500 = F6 = F7 = F8
Nhu cầu quan sát giai đoạn D5 = 10000
Sai số dự báo cho giai đoạn 5, E5 = F5 - D5 = 19500 - 10000 = 9500 Hiệu chỉnh mức ước tính giai đoạn 5:
(30)San mũ đơn giản
Sử dụng khơng có tính xu hướng mùa vụ Thành tố hệ thống nhu cầu = mức (level)
Ước tính ban đầu mức, L0, giả sử bình quân liệu khứ
L0 = [tổng (i=1 to n)Di]/n
Dự báo cho giai đoạn tương lai dự báo mức (level) tính sau:
Ft+1 = Lt Ft+n = Lt
Sau quan sát nhu cầu Dt+1, hiệu chỉnh mức ước tính: Lt+1 = Dt+1 + (1-)Lt
(31)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-31
Ví dụ san mũ đơn giản
Dự báo nhu cầu cho giai đoạn sử dụng san mũ L0 = bình quân 12 giai đoạn
= tổng(i=1 to 12)[Di]/12 = 22083 F1 = L0 = 22083
Nhu cầu thực giai đoạn = D1 = 8000 Sai số dự báo giai đoạn 1, E1, sau: E1 = F1 - D1 = 22083 - 8000 = 14083
Giả sử = 0.1, hiệu chỉnh mức ước tính cho giai đoạn 1: L1 = D1 + (1-)L0 = (0.1)(8000) + (0.9)(22083) = 20675 F2 = L1 = 20675
(32)San mũ hiệu xu hướng(mơ hình Holt)
Phù hợp nhu cầu giả sử mức có xu
hướng nhung khơng có tác động mùa vụ
Dự báo số liệu ban đầu hồi quy tuyến tính:
Dt = at + b
T0 = a
L0 = b
trong giai đoạn t, dự báo cho tương lai biểu diễn sau: Ft+1 = Lt + Tt
(33)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-33
San mũ hiệu xu hướng(mơ hình Holt)
Sau quan sát nhu cầu cho giai đoạn t, hiệu chỉnh mức ước tính xu hướng sau:
Lt+1 = Dt+1 + (1-)(Lt + Tt)
Tt+1 = (Lt+1 - Lt) + (1-)Tt
= số san mũ
= số điều chỉnh xu hướng
Ví dụ trên, sử dụng hồi quy tuyến tính L0 = 12015 (linear intercept)
(34)Mơ hình Holt (tt)
Dự báo cho giai đoạn 1:
F1 = L0 + T0 = 12015 + 1549 = 13564 Nhu cầu giai đoạn = D1 = 8000 E1 = F1 - D1 = 13564 - 8000 = 5564 Giả sử = 0.1, = 0.2
L1 = D1 + (1-)(L0+T0) = (0.1)(8000) + (0.9)(13564) = 13008 T1 = (L1 - L0) + (1-)T0 = (0.2)(13008 - 12015) + (0.8)(1549) = 1438
(35)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-35
San mũ hiệu chỉnh xu hướng mùa vụ
Phù hợp nhân tố hệ thống giả định có mức độ (level), xu hướng nhân tố mùa vụ
Thành tố hệ thống = (mức độ+xu hướng)(nhân tố mùa vụ) Giả sử số giai đoạn p
Tính tốn ước tính ban đầu (L0), xu hướng (T0), nhân tố mùa vụ (S1,…,Sp) sử dụng thủ tục dự báo tĩnh
Trong giai đoạn t, dự báo cho giai đoạn tương lai tính tốn:
(36)San mũ hiệu chỉnh xu hướng mùa vụ (tt)
Sau quan sát nhu cầu cho giai đoạn t+1, hiệu chỉnh ước tính mức, xu hướng nhân tố mùa vụ sau:
Lt+1 = (Dt+1/St+1) + (1-)(Lt+Tt)
Tt+1 = (Lt+1 - Lt) + (1-)Tt
St+p+1 = (Dt+1/Lt+1) + (1-)St+1
= hệ số san
= Hệ số san cho xu hướng
= hệ số san cho nhân tố mùa vụ
Sử dụng ví dụ trên, dự báo giai đoạn sử dụng mô hình Winter
(37)TS Nguyễn Phúc Nguyên, Trường Đại học Kinh tế, 2013 7-37
San mũ hiệu chỉnh xu hướng mùa vụ (tt) L0 = 18439 T0 = 524 S1=0.47, S2=0.68, S3=1.17, S4=1.67
F1 = (L0 + T0)S1 = (18439+524)(0.47) = 8913 Nhu cầu cho giai đoạn 1 = D1 = 8000
Sai số cho giai đoạn = E1 = F1-D1 = 8913 - 8000 = 913
Giả sử = 0.1, =0.2, =0.1; hiệu chỉnh ước tính xu hướng cho giai
đoạn nhân tố mùa vụ cho giai đoạn
L1 = (D1/S1)+(1-)(L0+T0) = (0.1)(8000/0.47)+(0.9)(18439+524)=18769
T1 = (L1-L0)+(1-)T0 = (0.2)(18769-18439)+(0.8)(524) = 485
S5 = (D1/L1)+(1-)S1 = (0.1)(8000/18769)+(0.9)(0.47) = 0.47
(38)Đo lường sai số dự báo
Sai số dự báo = Et = Ft - Dt
Sai số bình phương trung bình (MSE)
MSEn = (tổng(t=1 to n)[Et2])/n Sai số tuyệt đối = At = |Et|
Sai tố tuyệt đối trung bình (MAD)
MADn = (tổng(t=1 to n)[At])/n
= 1.25MAD