Ứng dụng mô phỏng tin học trong doanh nghiệp

Ứng dụng mô phỏng tin học trong doanh nghiệp

Ứng dụng mô phỏng tin học trong doanh nghiệp Trần Công Mậu Trường Đại học Quốc gia Hà Nội; Trường Đại học Công nghệ Chuyên ngành: Hệ thống thông tin; Mã số: 60 48 05 Cán bộ hướng dẫn khoa học: PGS.TS Đỗ Văn Thành Năm bảo vệ: 2012 Abstract. Giới thiệu về khái niệm mô phỏng tin học, một số lĩnh vực ứng dụng chủ yếu của mô phỏng tin học, trình bày lợi ích của mô phỏng tin học đối với doanh nghiệp. Mô phỏng tin học với công cụ @Risk trình bày mô phỏng từ các phân phối xác suất và được minh họa bằng ví dụ cụ thể: giới thiệu tổng quan về công cụ @Risk được phát triển bởi tập đoàn Palisade (có thể Add-in công cụ này vào Excel) và ứng dụng công cụ này để trả lời những câu hỏi dạng What-If. Ứng dụng mô phỏng tin học trong doanh nghiệp sẽ sử dụng những lý thuyết và công cụ @Risk được khảo cứu ở hai chương đầu để mô phỏng mô hình lập kế hoạch tài chính, mô hình cân bằng tiền mặt, mô hình chia sẻ thị trường liên quan đến những sản phẩm hàng hoá và dịch vụ do doanh nghiệp tạo ra; Nghiên cứu mô phỏng giá trị chứng khoán và một số giá trị tương quan khác trong sản xuất kinh doanh doanh nghiệp Keywords: Hệ thống thông tin; Công nghệ thông tin; Ứng dụng tin học; Doanh Nghiệp Content. LỜI MỞ ĐẦU Trong bối cảnh hoạt động của nền kinh tế thì trường với sự hội nhập kinh tế toàn cầu ngày càng sâu rộng, cạnh tranh ngày càng sâu sắc đối với các doanh nghiệp Việt Nam hiện nay thì vai trò của các nhà hoạch định chính sách trong mỗi doanh nghiệp là vô cùng quan trọng, việc hoạch định chính sách đúng đắn có ý nghĩa đến sự thành công hay thất bại của doanh nghiệp. Việc hoạch định chính sách đúng đắn với mục đích nâng cao hiệu quả trong sản xuất – kinh doanh, điều quan trọng là doanh nghiệp phải biết khai thác có hiệu quả nội lực, các thông tin liên quan đến hoạt động sản xuất – kinh doanh, nắm bắt thị trường tiêu thụ sản phẩm hàng hóa và các dịch vụ liên quan do doanh nghiệp tạo ra. Trong quá trình hoạch định chính sách, các doanh nghiệp phải xử lý một số lượng rất lớn thông tin để rút ra những tri thức mới và ra quyết định từ những tri thức này sao cho hiệu quả. Hàng loạt câu hỏi dạng What – If buộc các nhà hoạch định chính sách phải có giải pháp đúng đắn nhất, ví dụ như: Nếu đầu tư dây chuyền hiện đại cho sản xuất thì doanh thu của doanh nghiệp năm tới sẽ là bao nhiêu? Cùng với quá trình toàn cầu hoá và thông tin hoá diễn ra mạnh mẽ buộc các doanh nghiệp phải có các quyết định tối ưu hóa. Điều này đã trở thành một yếu tố quan trọng nhất cho các công ty. Theo hướng này, các nhà kinh doanh thông minh (BI) cung cấp một tập hợp các công cụ và kỹ thuật cho phép một công ty dễ dàng chuyển đổi, sử dụng dữ liệu kinh doanh của mình thành thông tin kịp thời và chính xác để hỗ trợ cho quá trình ra quyết định. Mục đích nhằm đạt được lợi thế cạnh tranh, cải thiện hiệu suất, đáp ứng nhanh hơn với những thay đổi, tăng lợi nhuận và tạo ra giá trị gia tăng cho doanh nghiệp. Hiện tại đã có khá nhiều kỹ thuật khai phá dữ liệu như phân cụm phân lớp dữ liệu, mạng nơtron, giải thuật di truyền, luật kết hợp, mạng Bayes … để khai phá dữ liệu một cách hiệu quả, song vấn đề giải đáp cho dạng câu hỏi What – If với thông tin đầu vào có thể là ngẫu nhiên thì chỉ có một số kỹ thuật sau là đáp ứng tốt nhất việc xử lý thông tin dạng này, kỹ thuật Foresight và kỹ thuật Simulation. Trong đó kỹ thuật Simulation đặc biệt thích hợp cho giải quyết dạng câu hỏi What – If, Simulation hỗ trợ hiệu quả cho việc ra quyết định và cả dự báo trong sản xuất – kinh doanh của doanh nghiệp. Luận văn này nằm trong hướng nghiên cứu, ứng dụng kỹ thuật Computer Simulation với công cụ @Risk nhằm mô phỏng các kịch bản sản xuất – kinh doanh trong doanh nghiệp, giải đáp dạng câu hỏi What - If thông qua mô phỏng, các doanh nghiệp nhận được kết quả đầu ra tốt nhất để so sánh với các kết quả đầu ra khác nhằm hỗ trợ cho doanh nghiệp trong việc ra quyết định cho sản xuất – kinh doanh hiệu quả. Không kể các phần mở đầu, kết luận, mục lục, danh mục bảng, hình và tài liệu tham khảo, luận văn gồm 3 chương nội dung chính, trong đó: Chương 1. Tổng quan về mô phỏng tin học giới thiệu khái niệm về mô phỏng tin học và đặc điểm chung nhất trong mô phỏng tin học. Cụ thể, chương 1 sẽ giới thiệu về khái niệm mô phỏng tin học, một số lĩnh vực ứng dụng chủ yếu của mô phỏng tin học, trình bày lợi ích của mô phỏng tin học đối với doanh nghiệp. Đây là những kiến thức cơ bản nhất, làm cơ sở để tiến hành nghiên cứu và ứng dụng mô hình mô phỏng trong doanh nghiệp nhằm hỗ trợ quá trình hoạch định chính sách sản xuất – kinh doanh doanh nghiệp trong các các chương tiếp sau. Chương 2. Mô phỏng tin học với công cụ @Risk trình bày khái niệm số ngẫu nhiên, mô phỏng từ các phân phối xác suất và được minh họa bằng ví dụ cụ thể. Giới thiệu tổng quan về công cụ @Risk, một công cụ thuộc bộ công cụ của Palisade Decision Tools và Add-in công cụ vào Excel, giới thiệu chi tiết các chức năng chính của công cụ @Risk, sử dụng công cụ giải quyết những bài toán cụ thể. Như đã biết, công việc của các nhà hoạch định chính sách kinh doanh trước hết phải phân tích nội lực của doanh nghiệp, phân tích các thông tin liên quan đến sản xuất – kinh doanh, các thông tin về dịch vụ do công công ty tạo ra để xác định kịch bản sản xuất – kinh doanh của doanh nghiệp thích hợp, đề xuất ứng dụng công cụ @Risk để mô phỏng các mô hình, kịch bản sản xuất – kinh doanh trong doanh nghiệp. Chương 3. Với lý thuyết nghiên cứu ở chương 2, chương 3 ứng dụng cụ thể công cụ @Risk mô phỏng các mô hình lập kế hoạch tài chính, mô hình cân bằng tiền mặt, mô hình chia sẽ thị trường doanh nghiệp. Chương 3 cũng nghiên cứ giá trị chứng khoán và một số lựa chọn, nghiên cứu các giá trị tương quan trong sản xuất – kinh doanh doanh nghiệp. Luận văn áp dụng @Risk để mô phỏng các nội dung trên thông qua khảo sát dữ liệu kinh doanh của các doanh nghiệp trên địa bàn Hà Tĩnh cũng như số liệu tham khảo của công ty FPT và công ty Toyota Việt Nam. Chương I. TỔNG QUAN VỀ MÔ PHỎNG TIN HỌC Mô phỏng tin học (Computer simulation) là một thuật ngữ mới xuất hiện khoảng cuối thế kỷ 20, nhưng hiện nay ở Mỹ và châu Âu, Computer Simulation đã và đang trở thành một công nghệ mũi nhọn nhờ khả năng ứng dụng rộng rãi trong hầu hết các lĩnh vực tiềm năng kinh tế (nghiên cứu và công nghiệp, giáo dục và đào tạo cũng như thương mại, giải trí, ). Computer simulation mô phỏng các sự vật và hiện tượng theo thời gian thực có tương tác với người sử dụng qua tổng hợp các kênh cảm giác. Đó là ngũ giác gồm: thị giác, thính giác, xúc giác, khứu giác, vị giác. 1.1. Giới thiệu về mô phỏng tin học Mô phỏng tin học (Computer simulation) là các chương trình máy tính, mạng máy tính để mô phỏng một mô hình trừu tượng của một hệ thống cụ thể thông qua các hiện tượng, các sự kiện trong thực tế hoặc số liệu đã có như các điều kiện thời tiết, các phản ứng hoá học, các quá trình sinh học và các số liệu kinh tế…. Quy mô của sự kiện được mô phỏng bằng mô phỏng tin học đã vượt xa bất cứ điều gì có thể (hoặc thậm chí có thể tưởng tượng) so với cách sử dụng mô hình toán học truyền thống giấy và bút. Mô hình mô phỏng là một mô hình máy tính bắt chước một tình huống thực tế. Nó giống như các mô hình toán học khác, nhưng rõ ràng kết hợp không chắc chắn trong một hoặc một số lượng đầu vào. Khi chúng ta thực hiện một mô phỏng, chúng ta cho phép các số lượng ngẫu nhiên để đưa vào giá trị khác nhau, và chúng ta tiếp tục theo dõi của bất kỳ số lượng kết quả đầu ra quan tâm. Bằng cách này, chúng ta có thể xem như thế nào các kết quả khác nhau như là một chức năng của các đầu vào ngẫu nhiên. 1.2. Một số lĩnh vực ứng dụng chủ yếu của mô phỏng tin học 1.2.1. Mô phỏng dự báo biến đổi khí hậu Việc lập các mô hình mô phỏng để kiểm tra đối với dữ liệu khí hậu hiện nay và trong quá khứ, mô hình mô phỏng cho chúng ta biết về khí hậu có thể biến đổi như thế nào theo năm tháng và có nguồn gốc từ đâu ? Trước tiên, chúng ta phải đưa vào một kịch bản phát thải khí nhà kính trong tương lai. Nhiều kịch bản khác nhau đã được sử dụng, dựa trên sự ước tính các nhân tố kinh tế và xã hội, và đây là một trong những nguồn bất định chủ yếu của việc dự báo khí hậu. 1.2.2. Mô phỏng trong sản xuất – kinh doanh Trong thời đại mà sự phát triễn kinh tế - xã hội, khoa học kỹ thuật ngày càng nhanh chóng thì các nhà hoạch định chính sách kinh doanh của doanh nghiệp được đặt lên vị trí quan trọng hàng đầu trong mỗi doanh nghiệp. Để đạt được mục tiêu tốt nhất như mong muốn trong sản xuất – kinh doanh, các chuyên gia kinh tế đã thừa nhận công cụ mô phỏng trong doanh nghiệp là một trong những công cụ hỗ trợ đắc lực, hiệu quả cho việc ra quyết định, chiến lược kinh doanh cho doanh nghiệp. Với các chiến lược kinh doanh, các công cụ mô phỏng như @Risk, Crystal Ball được ứng dụng rỗng rãi trong các mô hình mô phỏng như mô hình cân bằng tiền mặt, mô hình mô phỏng chia sẽ thị trường, mô hình dự báo thu nhập, mô hình các giá trị liên quan… Dữ liệu đầu vào tư các báo cáo tài chính, báo cáo sản xuất, báo cáo thu nhập, báo cáo thị trường…. thông qua mô phỏng, dữ liệu đầu ra là hữu ích hỗ trợ doanh nghiệp so sánh với những đầu ra khác nhằm lựa chọn một đầu ra tốt nhất. 1.2.3. Mô phỏng trong y tế Mô phỏng y tế là một lĩnh vực của công nghệ mô phỏng liên quan đến giáo dục và đào tạo Bác sỹ trong các lĩnh vực y tế. Nó thường liên quan đến mô phỏng con người về bệnh tật, chẩn đoán diễn biến mầm bệnh, bệnh và cách điều trị với hình ảnh động mô phỏng chi tiết, hoặc đánh giá thương vong trong chiến tranh (tình huống quân sự) và phản ứng khẩn cấp [2]. Mục đích chính của nó là để đào tạo các chuyên gia y tế nhằm giảm bớt rủi ro trong khi phẫu thuật, kết luận hồ sơ bệnh án, và thực tế điều trị. Mô phỏng y tế cũng được sử dụng để đào tạo sinh viên trong giải phẫu và sinh lý trong quá trình đào tạo lâm sàng như là các chuyên gia y tế. Những ngành nghề này bao gồm điều dưỡng, siêu âm, các trợ lý hiệu thuốc và vật lý trị liệu. Những phát minh trong công nghệ đang tiến bộ không ngừng trong lĩnh vực y tế mô phỏng. 1.2.4. Mô phỏng trong quân sự Mô phỏng quân sự là mô phỏng lý thuyết chiến tranh có thể được thử nghiệm và cải tiến mà không có sự cần thiết cho sự thù địch thực tế. Nhiều nhà phân tích chính trị chuyên nghiệp hiện đại phản đối lĩnh vực này, do đó ưu tiên cho các mô phỏng quân sự phát triễn ở mức hạn chế. 1.2.5. Mô phỏng trong công nghệ sinh học Vai trò của ngành công nghiệp Công nghệ sinh học trong thế kỷ 21 được so sánh tương tự như vai trò của ngành công nghiệp ô tô trong thế kỷ 20 (Womack, Jones, Roos, năm 1991). Sự phát triển của khoa học quản lý gắn chặt chẽ với công cụ mô phỏng và lý thuyết. Mô phỏng trong công nghệ sinh học mang lại hiệu quả lớn trong việc phân tích các vấn đề hoạt động và chiến lược khác nhau của ngành cả về số lượng cũng như chất lượng. 1.2.6. Mô phỏng sinh học Mô phỏng sinh học (khoa học về mô phỏng sinh vật) là môn khoa học mô phỏng kết cấu, chức năng của các hệ sinh vật để thiết kế, chế tạo ra các hệ thống kỹ thuật, công trình. Trong những năm gần đây, mô phỏng sinh học đã đạt được những thành tựu rất đáng khích lệ, mang lại nhiều ý nghĩa quan trọng đối với sự phát triển của khoa học kỹ thuật cao phục vụ cuộc sống của con người. Ngành mô phỏng sinh học (Biomimétique) là một lĩnh vực kiến thức mới có nhiệm vụ vay mượn những nguyên tắc kỹ thuật của thiên nhiên để tạo ra những vật liệu mới và những công nghệ mới. 1.3. Lợi ích của mô phỏng tin học Mục đích của mô phỏng tin học là thông qua đầu vào là các số liệu đã có hoặc số liệu giả định để xác định kết quả đầu ra tối ưu. Sử dụng các chương trình mô phỏng tin học nhằm đưa ra kết luận cho việc ra quyết định tối ưu. Mô phỏng cho phép một công ty xác định kết quả đầu ra tương ứng với các kịch bản khác nhau. Mỗi kịch bản được xác định bởi một số yếu tố đầu vào và các chính sách điều hành có thể được mô phỏng, thống kê. Thực hiện đủ các kịch bản, công ty có được thông tin đầu ra hữu ích từ những yếu tố đầu vào và các chính sách để thực hiện tốt nhất mục tiêu kinh doanh, sản xuất của công ty. 1.4. Kết luận chương 1 Trong chương này, luận văn trình bày tổng quan về mô phỏng tin học và các đặc điểm chính của Computer simulation, tìm hiểu về một số lĩnh vực ứng dụng mô hình mô phỏng tin học. Nội dung chủ yếu tập trung phân tích và trình bày những lĩnh vực sử dụng mô phỏng tin học như một phần qua trọng trong sự phát triển trong thời kỳ mà công nghệ thông tin ảnh hưởng đến hầu hết các lĩnh vực trong xã hội. Chương 1 cũng trình bày phân tích những lợi ích của mô phỏng tin học là cơ sở để nghiên cứu, tìm hiểu các ứng dụng của mô hình mô phỏng ở các chương sau. Để mô phỏng các chiến lược trong doanh nghiệp, nhằm đưa ra các giá trị đầu ra tốt nhất cho doanh nghiệp, các chương tiếp theo sẽ tìm hiểu về công cụ mô phỏng và ứng dụng của nó với các mô hình trong doanh nghiệp nhằm hỗ trợ doanh nghiệp có những quyết định trong sản xuất – kinh doanh hiệu quả. Chương II. MÔ PHỎNG TIN HỌC VỚI CÔNG CỤ @RISK Mô phỏng tin học khá giống với các ứng dụng mô hình khác trong các lĩnh vực kỹ thuật. Chúng ta bắt đầu với số lượng đầu vào và sau đó liên quan với các công thức tính toán khác nhau để tạo đầu ra mong muốn. Sự khác biệt chính là mô phỏng có sử dụng các dữ liệu đầu vào ngẫu nhiên để điều khiển toàn bộ quá trình. Chúng được tạo ra với một chức năng đặc biệt mỗi khi thực hiện. Mỗi lần mô phỏng, sẽ tính toán lại tất cả các thay đổi đầu vào ngẫu nhiên. Điều này cho chúng ta khả năng mô hình các tiến trình hợp lý một lần và sau đó sử dụng tính năng tính toán lại nhiều lần để tạo ra các kịch bản khác nhau. Bằng cách thu thập các dữ liệu từ các kịch bản, xem kết quả đầu ra có khả năng nhất và chúng ta sẽ biết được các trường hợp kịch bản tốt nhất và xấu nhất. 2.1. Các số ngẫu nhiên Trong bảng tính có khả năng tạo ra các các số ngẫu nhiên giữa 0 và 1. 1 Đây là phần không thể thiếu của tất cả các mô phỏng máy tính. Trong Excel, chúng ta tạo ra một số ngẫu nhiên giữa 0 và 1 bằng cách nhập công thức = RAND() trong bất kỳ ô nào. Ngoài việc là giữa 0 và 1, các các số được tạo ra bởi lệnh này có hai đặc tính mà làm cho chúng có đầy đủ đặc điểm như các số ngẫu nhiên. 2.2. Mô phỏng bảng tính 2.2.1. Giới thiệu về bảng mô phỏng Trong phần này chúng ta trình bày phương pháp một bảng tính có thể được sử dụng để thực hiện mô phỏng, trong đó sự không chắc chắn xảy ra thông qua một hoặc nhiều biến ngẫu nhiên rời rạc. Để minh họa quá trình, chúng ta mô phỏng một vấn đề đơn giản. Giải quyết bài toán sau đây minh họa cho vấn đề này. 2.2.2. Một số bài toán mô phỏng Bài toán 2.1 Trong tháng 9, Công ty Sách và thiết bị trường học Hà Tĩnh (CTSHT) phải quyết định đặt hàng số lượng quyển lịch năm tới. Mỗi quyển lịch giá chi phí cần của công ty là 75.000 đồng và bán ra với gia 100.000 đồng. Sau ngày 1 tháng 2 tất cả sẽ ngừng bán lịch và trả số còn lại cho nhà xuất bản với 25.000đ/quyển. Thông qua số liệu bán lịch năm trước và số những số liệu của bộ phận thì trường, CTSHT dự tính số lượng lịch có thể bán hết trước ngày 1 tháng 2 theo phân phối xác suất trong bảng 2.1. Bài toán đặt ra là: Giải pháp nào cho CTSHT để tối đa lợi nhuận từ việc bán lịch? Bảng 2.1. Ví dụ bảng phân phối xác suất về yêu của CTSHT Nhu cầu thị trường về lịch (quyển) Phân phối xác suất 100 0,30 150 0,20 200 0,30 250 0,15 300 0,05 Giải pháp Với một số lượng đặt hàng cố định, chúng ta sẽ thực hiện như thế nào để Excel có thể sử dụng được mô phỏng 50 lần lặp (hoặc bất kỳ số nào khác của lần lặp). Mỗi lần lặp là độc lập của các sự kiện xảy ra. Để minh họa, giả sử chúng ta muốn ước tính lợi nhuận dự kiến nếu CTSHT đặt hàng 200 quyển lịch. Hình 2.1 minh họa các kết quả thu được bằng mô phỏng 500 lần lặp độc lập cho số lượng đặt hàng này. 2 (File CTSHT1.Xls). Kết quả mô phỏng ta có biểu đồ cột lợi nhuận trung bình cho bảng dữ liệu (hình 2.4). Kết luận giải pháp. Một số lượng đặt hàng 150 cho kết quả tối đa hóa lợi nhuận trung bình. Lợi nhuận trung bình của số lượng đặt hàng 150 quyển lịch là 2.700.000VNĐ, cao hơn một chút so với lợi nhuận trung bình của số lượng đặt hàng lân cận và cao hơn nhiều so với lợi nhuận đạt được từ lượng đặt hàng là 225 hoặc lớn hơn. Tuy nhiên, một lần nữa lưu ý rằng đây là một sự mô phỏng, sao cho tất cả các lợi nhuận trung bình phụ thuộc vào các số ngẫu nhiên cụ thể được tạo ra. Nếu chúng ta thực hiện lại mô phỏng với các số ngẫu nhiên khác nhau, có thể hiểu rằng một vài số lượng đặt hàng khác 150 có thể là tốt nhất. Bài toán 2.2 Giải quyết bài toán 2.1 với các số ngẫu nhiên không cố định và thực hiện 100 lần mô phỏng để xác định kết quả đầu ra tốt nhất. Giải pháp Sử dụng một bảng dữ liệu để tạo ra các bản sao. Thể hiện trong hình 2.5 (quyển chính) và tệp CTSHT2.xls. Kết quả mô phỏng chúng ta thấy rằng dường như 150 là số lượng đặt hàng tốt nhất. Đây là căn cứ hữu ích để xây dựng một biểu đồ cột của giá trị trung bình (hình 2.7). Để xác định 150 có luôn là số lượng đặt hàng tốt nhất, hãy thử bằng cách bấm phím F9. Với giả định bạn không cố định bất kỳ số ngẫu nhiên nào trong bảng tính, toàn bộ bảng dữ liệu và các giá trị trung bình trong dòng 68 và đồ thị tương ứng, tất cả sẽ thay đổi. Tiếp tục bấm F9 để xem số lượng đặt hàng là 150 tiếp tục mang lại lợi nhuận bình quân lớn nhất cho công ty hay không?! Từ bây giờ cho phép chúng ta tạo một bản sao và mô phỏng “nguyên mẫu” thường xuyên như mong muốn. Phương pháp này cho số liệu thống kê tóm tắt (trên toàn bộ bảng dữ liệu thông qua bản sao) và dễ dàng có được biểu đồ tương. (3.000.000) (2.000.000) (1.000.000) 0 1.000.000 2.000.000 3.000.000 100 125 150 175 200 225 250 275 300 Hình 2.4. Lợi nhuận bình quân theo số lượng đặt hàng Hình 2.7. Biểu đồ trung bình lợi nhuận tương ứng với số lượng đặt hàng 2.3. Mô phỏng từ các phân phối xác suất Trong tình huống mà một công ty phải đặt giá với đối thủ cạnh tranh, mô phỏng thường có thể được sử dụng để xác định giá thầu tối ưu của công ty. Thường công ty không biết những gì đối thủ cạnh tranh sẽ đặt giá, nhưng nó có thể biết về phạm vi đặt giá đối thủ cạnh tranh sẽ chọn. Bài toán 2.3 Công ty xây dựng Hà Thành đang cố gắng quyết định có nên thực hiện đặt giá thầu cho một dự án xây dựng. Hà Thành tin rằng nó sẽ chi phí 1.000.000.000VNĐ để hoàn thành dự án (nếu dành được các hợp đồng) và nó sẽ chi phí 35.000.000VNĐ để mua hồ sơ đăng ký đấu thầu. Có bốn đối thủ cạnh tranh tiềm năng sẽ đấu thầu với Hà Thành. Các giá thầu thấp sẽ dành được hợp đồng (người chiến thắng sau đó sẽ nhận được số tiền trúng thầu để hoàn thành dự án). Căn cứ vào lịch sử vừa qua, Hà Thành tin rằng mỗi giá thầu của đối thủ cạnh tranh có một phân phối tam giác với ngưỡng thấp và cao là 1.000.000.000a và 1.000.000.000b và nhiều khả năng nhất là giá trị 1.000.000.000c, ở đó a, b và c được các nhà thầu đưa ra nhiều. Đó là, mỗi giá thầu của đối thủ cạnh tranh là ít nhất a lần giá của Hà Thành và không nhiều hơn b lần giá của Hà Thành và gần nhất với c lần giá của Hà Thành. Với ví dụ, chúng ta sử dụng phép nhân a=1, b=3 và c=1,3. Bốn đối thủ cạnh tranh giá thầu này cũng được giả định là độc lập với nhau. Nếu Hà Thành quyết định để chuẩn bị đấu thầu, giá của đấu thầu sẽ là bội của 500.000.000VNĐ trong ngưỡng từ 1.000.000.000 đến 1.500.000.000VNĐ. Bài toán yêu cầu: Sử dụng mô phỏng để xác định chiến lược sử dụng để tối đa hóa lợi nhuận dự kiến của dự án cho công ty. Giải pháp Vấn đề của mô hình mô phỏng Hà Thành được thể hiện trong hình 2.11 (quyển chính và file HaThanh_Bidding.xls) Sử dụng mô phỏng tin học, cho chúng ta kết quả hình 2.12, giá tiền đấu thầu 1.250 triệu VNĐ thu được lợi nhuận trung bình lớn nhất từ 100 lần lặp. 2.4. Tổng quan về công cụ @Risk và Add-in công cụ vào Excel 2.4.1. Tổng quan về công cụ @Risk và Add-in công cụ vào Excel Trong phần này Luận văn sẽ sử dụng add-in mô phỏng @Risk, được phát triển bởi tổng công ty Palisade 5 . Ở đây có hai lợi thế của việc sử dụng add-in. Thứ nhất, một add-in cung cấp chức năng nhiều hơn so với gói Excel cơ bản. Thứ hai, một add-in cho phép chúng ta thực hiện mô phỏng dễ dàng hơn nhiều so với Excel. Với ví dụ, chúng ta thường sử dụng bảng dữ liệu trong Excel để nhân rộng mô phỏng. Sau đó chúng ta phải tính toán số liệu thống kê tóm tắt như giá trị trung bình, độ lệch chuẩn và khoảng tin cậy với hàm Built-in của Excel. Nếu chúng ta muốn các đồ thị để tăng cường 0,0 20,0 40,0 60,0 80,0 100,0 120,0 140,0 No bid 1.050,0 1.100,0 1.150,0 1.200,0 1.250,0 1.300,0 1.350,0 1.400,0 1.450,0 1.500,0 Số tiền trúng thầu Lợi nhuận bình quân Hình 2.12.Mô phỏng lợi nhuận bình quân cho 100 lần lặp phân tích, chúng ta phải tạo ra chúng. Trong thời gian ngắn, chúng ta phải thực hiện một số bước và mất nhiều thời gian cho mỗi mô phỏng. Mô phỏng add-in như @Risk giảm bớt nhiều cho công việc này bằng cách thực hiện các bước điển hình của mô phỏng một cách tự động. @Risk được phát triển vào năm 1984, sản phẩm đầu tiên của Palisade mang tên PRISM, sản phẩm này dành cho người sử dụng máy tính có khả năng để định lượng rủi ro bằng cách chạy các mô phỏng Monte Carlo. Năm 1987, Prism mang lại thành công lớn nhờ công cụ @Risk dành cho Lotus 1-2-3, @Risk là công cụ mô phỏng đầu tiên trên thế giới được add-in vào bảng tính. Ngày nay, @Risk đã trở thành công cụ hàng đầu trong lĩnh vực dự báo, phân tích các nguy cơ rủi ro cho các doanh nghiệp, các tổ chức chính phủ… 2.4.2. Sử dụng @Risk giải quyết một số bài toán Bài toán 2.4 Công ty ACC muốn phát triển một báo cáo thu nhập dự kiến hàng tháng cho năm tới. Tuy nhiên, công ty ACC nhận ra nhiều đầu vào cần thiết để hình thành báo cáo thu nhập này là một bài toán dự đoán. Do đó, muốn sử dụng @Risk để biểu thị số liệu quan trọng này, chẳng hạn như thu nhập ròng hàng năm sau thuế . Các giả định sau đây được thực hiện (tất cả giá trị tiền tệ là hàng ngàn dollar) Bài toán yêu cầu: Sử dụng mô phỏng @Risk để phân tích và mô phỏng một báo cáo thu nhập dự kiến hàng tháng cho năm tới của công ty ACC. Giải pháp Bảng tính trong hình 2.14 (quyển chính) cho thấy báo cáo thu nhập ước tính của công ty ACC cho 12 tháng tới. (xem file ACC.XLS). Bây giờ chúng ta quan sát sản phẩm mô phỏng như thế nào? Mô phỏng bởi công cụ @Risk. Một khi chúng ta nhập đầu vào và các công thức liên quan đến những kết quả đầu ra (đặc biệt, công thức trong phần báo cáo thu nhập của bài toán này), chúng ta phải sử dụng @Risk, và kết quả thực hiện như sau: * Cửa sổ trên (cửa sổ kết quả) cho thấy thống kê tóm tắt giữa các ô đầu ra và các ô đầu vào chứa các phân phối ngẫu nhiên (hình 2.15). Ví dụ, chúng ta thấy rằng giá trị trung bình của thu nhập ròng Hình 2.15. Tóm tắt kết quả mô phỏng của công ty ACC sau thuế (trung bình trên 1000 lần mô phỏng) là 9959,85. Giá trị tối thiểu thu được trong bất kỳ lần mô phỏng là 6155,4 và giá trị tối đa là 14633,63. * Nếu chúng ta chọn một vùng đầu ra như B36:M36, theo dõi một biến (tổng cộng thu nhập ròng sau thuế) theo thời gian, sau đó chúng ta có thể tạo một biểu đồ tóm tắt biểu diễn hành vi của chuỗi thời gian. Để làm được điều này, kích chuột phải vào tên sản lượng CumNetlcome trong danh sách các kết quả đầu ra trên màn hình bên trái và sau đó chọn Summary Graph (hình 2.18). Trong biều đồ minh họa này di chuyển từ trái sang phải, đường trung tâm trong biểu đồ là giá trị trung bình cho mỗi tháng. Dải bao quanh đường trung tâm này mở rộng đến một độ lệch chuẩn hai bên của đường trung bình. Các dải ngoài mở rộng tới 5 và 95%. Đồ thị cho thấy xu hướng tăng của thu nhập ròng tích lũy và nó cũng cho thấy sự không chắc chắn tăng lên cho nhiều tháng được bao gồm trong giá trị tích lũy. 2.5. Các chức năng chính của công cụ @Risk 2.5.1. Chức năng RiskView RiskView là một add-in trong bộ Palisade Decision Tools. Về cơ bản được gọi là công cụ vẽ có thể được sử dụng với @Risk (hoặc Best Fit). 6 Đây là chức năng cơ bản cho phép xem một đồ thị của bất kỳ phân phối xác suất nào. Khi @Risk (hoặc bất kỳ add-in của Decision Tools nào) được nạp, chúng ta thấy một thanh công cụ mở rộng, như hình 2.19. Mỗi nút trên thanh công cụ này tương ứng với một trong những add-in trong bộ phần mềm. Nút bên phải là dành cho RiskView. Để mở RiskView khi @Risk đã thực sự hoạt động, chúng ta chỉ cần click lên nút này. 2.5.2. Chức năng Graph Type Command Một khi chúng ta có biểu đồ của một đầu ra được lựa chọn, chúng ta có thể sửa đổi đồ thị bằng một số cách. Để làm như vậy, click phải chuột vào biểu đồ được mở, một hộp thoại tùy chọn đồ thị xuất hiện. Dưới tùy chọn Type, hãy chọn tùy chọn Cumlative Ascending. Đồ thị kết quả hiển thị trong hình 2.27. Hình 2.19. Thanh công cụ của Decision Tools Suite Start@Risk StartTopRank StartPrecisionTree StartBestFit StartRiskView