Mô hình toán cho việc thiết kế mạng lưới chuỗi cung ứng

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐƯỜNG VÕ HÙNG MƠ HÌNH TỐN CHO VIỆC THIẾT KẾ MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG LUẬN ÁN TIẾN SĨ QUẢN TRỊ KINH DOANH TP HỒ CHÍ MINH NĂM 2016 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HCM TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA ĐƯỜNG VÕ HÙNG MƠ HÌNH TỐN CHO VIỆC THIẾT KẾ MẠNG LƯỚI CHUỖI CUNG ỨNG Chuyên ngành: QUẢN TRỊ KINH DOANH Mã số chuyên ngành: 62.34.01.02 Phản biện độc lập 1: TS CAO TÔ LINH Phản biện độc lập 2: PGS.TS DƯƠNG VĂN BẠO Phản biện 1: PGS.TS HUỲNH TRUNG LƯƠNG Phản biện 2: PGS.TS CAO HÀO THI Phản biện 3: PGS.TS LÊ NGỌC QUỲNH LAM NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC PGS.TS BÙI NGUYÊN HÙNG LỜI CAM ĐOAN Tác giả xin cam đoan cơng trình nghiên cứu thân tác giả Các kết nghiên cứu kết luận luận án trung thực, không chép từ nguồn hình thức Việc tham khảo nguồn tài liệu (nếu có) thực trích dẫn ghi nguồn tài liệu tham khảo quy định Tác giả luận án Đường Võ Hùng i TÓM TẮT LUẬN ÁN Trong luận án này, tác giả phát triển thành công mô hình lý thuyết quy hoạch nguyên hỗn hợp để giải khoảng trống vấn đề nghiên cứu tốn thiết kế chuỗi cung ứng Trong đó, mơ hình tác giả phát triển cho toán đa sản phẩm, đa thời đoạn, phân bổ hai nhóm đơn vị kinh doanh (nhà máy sản xuất tổng kho) Nét mơ hình việc mở đơn vị kinh doanh theo thời điểm thích hợp (xác định mạng cung ứng), lượng vận chuyển hàng hóa đơn vị kinh doanh hệ thống (bài toán vận tải), đồng thời xem xét mức tồn kho tương ứng đơn vị kinh doanh suốt trình thiết kế Với cách tiếp cận này, thông số hệ thống thời điểm suốt trình thiết kế thể Điều giúp cho nhà đầu tư nắm bắt q trình thiết kế, có định kịp thời hợp lý Để đa dạng hóa tính ứng dụng đồng thời hỗ trợ khỏa lấp hết tất khoảng trống nghiên cứu, tác giả mở rộng hướng nghiên cứu để phát triển mơ hình Mơ hình có xem xét đánh giá hiệu vận hành đơn vị kinh doanh mở hệ thống Đây nét khác biệt mơ hình với mơ hình cơng bố Khi đơn vị kinh doanh mở hệ thống hệ thống kiểm sốt mức sản lượng vận hành đơn vị kinh doanh này, mức sản lượng vận hành mức sản lượng cho phép, đơn vị kinh doanh trả chi phí phạt Thơng tin chi phí phạt giúp cho nhà đầu tư hiệu chỉnh định mở đơn vị kinh doanh hệ thống Đây điểm khác biệt thành công mơ hình Một hướng mở ứng dụng cho toán cấp hàng trực tiếp thuê thiết kế hệ thống phát triển mơ hình Mơ hình tác giả sử dụng tập tổng kho ảo để kết nối nhà sản xuất đại lý hệ thống, cơng suất tổng kho ảo tải trọng loại xe tải tương ứng Ngoài ra, việc mở rộng tập nhà sản xuất bao gồm thêm nhà cung cấp bên ngồi cho phép mơ hình ứng dụng cho trường hợp th ngồi, chiến lược thịnh hành chuỗi cung ứng Mơ hình cho phép nhà đầu tư tiết giảm chi phí đầu tư ban đầu hệ thống, điều làm giảm rủi ro đầu tư, điểm ii thành cơng mơ hình Cả mơ hình áp dụng cho trường hợp đơn sản phẩm Bên cạnh việc phát triển mơ hình, tác giả thành cơng việc xây dựng giải thuật Lagrange để tìm lời giải Giải thuật luận án cung cấp lời giải đủ tin cậy cần thiết để áp dụng vào thực tế thiết kế Nét đặc trưng giải thuật tác giả thêm ràng buộc cần thiết sau toán phân tách thành tồn nhỏ So với hầu hết mơ hình cơng bố, mơ hình thường loại bớt số ràng buộc để toán dễ giải hơn, ràng buộc kiểm tra lại tương ứng với lời giải thu từ giải thuật Với ràng buộc thêm này, việc xác định lời giải mơ hình luận án hiệu nhanh iii ABSTRACT In this dissertation, the author had developed theoretical mixed integer linear programming – MILP models to fulfill all gaps and research questions for supply chain network design problems For the first model, the multi-item, multi-period, twoechelon capacitated facilities location problem was proposed The differences of this model are that the facilities are opened at relevant period (distribution network); the transportation volumes are determined in the system (transportation network); and the opened facilities’ inventory levels are considered at each period in time horizon Therefore, the operational parameters are confirmed at each period This essential information is very useful for the investors and managers to make their decisions For more application in realistic and reducing research gaps (with the same research direction – research branch), the author had developed the second MILP model (model 2) In this model, the opened facilities’ operational volumes are considered to evaluate their efficiencies This is the new contribution factor to the capacitated facilities location models All opened facilities are controlled their operational volumes At any period in time horizon, if these volumes are under requirement levels then these opened facilities have to pay the penalty costs respectively This information helps the investors to adjust their decision making The other extension is applied for direct-shipment and out-sourcing strategies in SCND problems (research branch) In the third MILP model (model 3), the author employed a dummy distribution center set to connect directly from manufacturing plants to retailers The capacities of the respective vehicles are considered as dummy distribution center capacities This model helps to reduce the investment capital, and then reduce the investment risks For both model and model are applied for single item cases In addition, the Lagrange relaxation algorithm was proposed to find all solutions for all developed models This algorithm provided the reliability solutions for application in realistic The difference of this algorithm is that some additional constraint sets are added to two sub-problems for getting solutions quickly iv LỜI CÁM ƠN Tác giả xin đặc biệt cảm ơn Thầy hướng dẫn, PGS TS Bùi Ngun Hùng, có nhiều chia sẻ, cảm thơng, động viên, gợi ý hướng giải quyết, khắc phục khó khăn giúp tác giả hoàn thành luận án thời gian cho phép Tác giả xin chân thành cảm ơn Thầy PGS.TS Huỳnh Trung Lương, có nhiều ảnh hưởng lớn đến thành công tác giả, hỗ trợ chuyên môn tinh thần giúp tác giả thêm tự tin thực nghiên cứu Tác giả xin trân trọng cảm ơn quý Thầy/Cô Bộ môn Quản lý Sản xuất Điều hành, Khoa Quản lý Công nghiệp, Trường Đại học Bách khoa Tp Hồ Chí Minh theo dõi, chia sẻ góp ý hữu ích cho việc hiệu chỉnh, cải thiện chất lượng cho luận án Đặc biệt gửi lời cảm ơn đến Cô đồng nghiệp Nguyễn Thị Đức Nguyên Bành Thị Uyên Uyên có nhiều góp ý, hỗ trợ tác giả hồn thiện bước luận án Tác giả xin cảm ơn quý Thầy/Cô, đồng nghiệp, bạn bè Khoa Quản lý Công nghiệp có nhiều hỗ trợ việc tra cứu tài liệu, cập nhật tài liệu phù hợp cho sở lý thuyết luận án Tác giả xin chân thành cảm ơn Thầy PGS.TS Cao Hào Thi, PGS.TS Lê Ngọc Quỳnh Lam, TS Đỗ Thành Lưu dành nhiều thời gian quý báu hỗ trợ tác giả suốt tiến trình hồn thành Hội đồng Tác giả xin gửi lời cảm ơn đến Trường Đại học Bách khoa Tp Hồ Chí Minh, Phịng Đào tạo Sau đại học, cho phép tác giả tham gia chương trình nghiên cứu sinh, đồng thời hỗ trợ phần kinh phí cho chương trình học tác giả Cuối cùng, tác giả xin gửi lời cảm ơn đến gia đình, Vợ Châu Bùi Mỹ Hạnh con, cho tác giả niềm tin vững chắc, tinh thần lạc quan hồn thành chương trình nghiên cứu sinh tác giả v MỤC LỤC DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ xi DANH MỤC BẢNG BIỂU xii DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT xiii CHƯƠNG TỔNG QUAN 1.1 Tổng quan 1.2 Khoảng trống vấn đề nghiên cứu 1.3 Mục tiêu luận án 1.4 Ý nghĩa thực tiễn luận án 1.5 Phạm vi nghiên cứu luận án: .10 1.6 Quy trình thực luận án: 10 1.7 Bố cục luận án 12 CHƯƠNG CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CHUỖI CUNG ỨNG .15 2.1 Giới thiệu định nghĩa chuỗi cung ứng 15 2.2 Cấu trúc hoạt động chuỗi cung ứng 17 2.2.1 Nhà cung cấp (Nhà CC – Suppliers – Vendors): 18 2.2.2 Nhà sản xuất (Manufacturers): 19 2.2.3 Nhà phân phối (Distributors): 20 2.2.4 Nhà bán lẻ – đại lý (Retailers): 21 2.2.5 Khách hàng (Customers/end-users): 21 2.3 Tìm hiểu nghiên cứu chuỗi cung ứng 23 2.3.1 Nhóm nghiên cứu khơng dựa mơ hình tốn (non-mathematical model): 23 2.3.2 2.4 Nhóm nghiên cứu theo mơ hình tốn (mathematical model): 27 Khoảng trống vấn đề nghiên cứu cho toán thiết kế chuỗi cung ứng: 36 2.4.1 Lựa chọn phân bổ nguồn lực toán thiết kế (the capacitated facilities location in supply chain network design problems): 37 2.4.2 Khoảng trống vấn đề nghiên cứu luận án: .39 2.5 Phát triển mơ hình định hướng giải thuật cho toán thiết kế chuỗi cung ứng: 44 2.5.1 Bài toán đơn sản phẩm, thời đoạn (single product, single period) 45 2.5.2 Bài toán đa sản phẩm, thời đoạn (multi-product, single period) .46 vi 2.5.3 Bài toán đơn sản phẩm, nhiều thời đoạn (single product, multi-period) 47 2.5.4 Bài toán đa sản phẩm, nhiều thời đoạn (multi-product, multi-period) .48 2.5.5 Định hướng mơ hình cho tốn thiết kế chuỗi cung ứng: .50 2.5.6 Định hướng giải thuật cho mơ hình tốn: 51 2.6 Tóm tắt chương: .53 CHƯƠNG MƠ HÌNH THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG – CHO BÀI TOÁN ĐA SẢN PHẨM, ĐA THỜI ĐOẠN .54 3.1 Giới thiệu mơ hình 1: Mơ hình đa sản phẩm, nhiều thời đoạn 54 3.2 Giới thiệu tập thơng số mơ hình .56 3.2.1 Tập số: 56 3.2.2 Tập tham số: 56 3.2.3 Tập biến định: 57 3.3 Xây dựng mơ hình lý thuyết 1: 58 3.3.1 Hàm mục tiêu 58 3.3.2 Các ràng buộc 58 3.4 Phát triển giải thuật Lagrange cho mơ hình 62 3.4.1 Hiệu chỉnh mơ hình 1: .62 3.4.2 Bài toán (L1): 66 3.4.3 Bài toán (L2): 66 3.5 Bộ ràng buộc thêm: 66 3.5.1 Bộ ràng buộc thêm 67 3.5.2 Bộ ràng buộc thêm 67 3.5.3 Bộ ràng buộc thêm 67 3.6 Quy trình giải thuật Lagrange: 68 3.7 Sơ đồ giải thuật Lagrange 70 3.8 Kiểm tra tính khả thi mơ hình 71 3.8.1 Giới thiệu toán: .71 3.8.2 Mô liệu: .72 3.8.3 Kết tính tốn: 73 3.9 Những đóng góp mơ hình .74 3.9.1 Về học thuật: .74 3.9.2 Về quản lý: 75 vii CHƯƠNG MƠ HÌNH THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG – XEM XÉT SẢN LƯỢNG VẬN HÀNH CỦA CÁC ĐƠN VỊ KINH DOANH .77 4.1 Giới thiệu mơ hình 2: xem xét sản lượng vận hành đơn vị kinh doanh mở hệ thống 77 4.2 Giới thiệu tập thông số mơ hình .80 4.2.1 Tập số: 80 4.2.2 Tập tham số: 80 4.2.3 Tập biến định: 81 4.3 Xây dựng mơ hình lý thuyết 2: 82 4.3.1 Hàm mục tiêu 82 4.3.2 Các ràng buộc 82 4.4 Phát triển giải thuật Lagrange cho mơ hình 86 4.4.1 Hiệu chỉnh mơ hình 2: .86 4.4.2 Bài toán (L1): 89 4.4.3 Bài toán (L2): 89 4.5 Bộ ràng buộc thêm: 89 4.6 Quy trình giải thuật Lagrange: 90 4.7 Kiểm tra tính khả thi mơ hình 91 4.7.1 Giới thiệu toán: .91 4.7.2 Mô liệu: .93 4.7.3 Kết tính tốn: 94 4.8 Những đóng góp mơ hình .97 4.8.1 Về học thuật: .97 4.8.2 Về quản lý: 98 CHƯƠNG MÔ HÌNH THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG – XEM XÉT VIỆC CẤP HÀNG TRỰC TIẾP TỪ NHÀ MÁY SẢN XUẤT ĐẾN CÁC ĐẠI LÝ 100 5.1 Giới thiệu mơ hình 3: cho phép cấp hàng trực tiếp từ nhà máy sản xuất đến đại lý hệ thống 100 5.2 Giới thiệu tập thông số mô hình 102 5.2.1 Tập số: 102 5.2.2 Tập tham số: 103 5.2.3 Tập biến định: 104 viii Kết từ chương trình cho giá trị tối ưu toán ban đầu chưa tách thành toán nhỏ Giá trị kết chương trình dùng để kiểm tra cho giải thuật Lagrange xây dựng từ nghiên cứu 1B.2 Chương trình LINGO cho tốn nhỏ (L1) (L2) mơ hình 2: 1B.2.1 Chương trình LINGO cho tốn (L1) mơ hình 2: MODEL: SETS: PLA/1 5/:f, p, h, wp1, wp2, cp; !Plants index I, and Opening fixed cost of Plant i; DC/1 6/ :h1, wd1, wd2; !Distributors index J and Opening fixed cost of DC j; RET/1 6/: ; !Retailers index R; TIM/1 5/: ; !Time index T; TCOST(PLA,DC):c; !Transportation cost of product k from Plant i to DC j; LINK1(RET,TIM): d; !Given demand & inventory of product k at retailer r in time t; LINK2(PLA,TIM):Z, N, U, V, Q; !Binary Plant i open or not at time t; LINK3(DC,TIM):a; !Bin DC j open or not at time t; VAR(PLA,DC,TIM):X; !Amount of product k shipped from Plant i to DC j in time t; TIME/1 5/; LINK4(RET,TIM):; Link for added constraints; ENDSETS !OBJECTIVE FUNCTION; [SubObj1] MIN = @SUM(VAR(I,J,T):(c(i,j)+(@SUM(TIME(E)|E#GE#T:a(j,e)))+ +(6-t)*h1(j))*X(i,j,t))+ @SUM(PLA(I):f(i)*Z(i,5))+ @SUM(LINK2(I,T):cp(i)*U(i,t)) + @SUM(LINK2(I,T):p(i)*V(i,t))+ @SUM(LINK2(I,T):h(i)*Q(i,t)); !CONSTRAINTS; !Capacity constraints; !Plant (3a, 3b, 3c); @FOR(LINK2(I,T):V(i,t)=wp2(i)*N(i,t)); @FOR(LINK2(I,T):V(i,t)=Z(i,t-1)); @FOR(LINK2(I,T):(N(i,t)+U(i,t))=Z(i,t)); !Inventory constraints; !Plant (9); @FOR(LINK2(I,T)|T#GT#1:Q(i,t)=V(i,t)+Q(i,t-1)-@SUM(DC(J):X(i,j,t))); @FOR(LINK2(I,T)|T#EQ#1:Q(i,t)=V(i,t)-@SUM(DC(J):X(i,j,t))); !Added constraint (27, and 28); @FOR(TIME(E):@SUM(LINK2(I,T)|T#LE#E:V(i,t))>=@SUM(LINK1(R,T)|T#LE#E:d(r,t))); @FOR(TIME(E):@SUM(VAR(I,J,T)|T#LE#E:X(i,j,t))>=@SUM(LINK1(R,T)|T#LE#E:d(r,t))); Obj1 = @SUM(PLA(I):f(i)*Z(i,5))+ @SUM(LINK2(I,T):cp(i)*U(i,t))+ @SUM(LINK2(I,T):p(i)*V(i,t))+ @SUM(LINK2(I,T):h(i)*Q(i,t)) + @SUM(VAR(I,J,T):(c(i,j) +(6-t)*h1(j))*X(i,j,t)); !Binary variables (23); @FOR(LINK2(I,T):@BIN(Z)); @FOR(LINK2(I,T):@BIN(N)); @FOR(LINK2(I,T):@BIN(U)); DATA: @TEXT('D:\Ph.D\Penalty\Programming samples\Vc++\Problem1\SubObj1.txt')=SubObj1; @TEXT('D:\Ph.D\Penalty\Programming samples\Vc++\Problem1\Obj1.txt')=Obj1; @TEXT('D:\Ph.D\Penalty\Programming samples\Vc++\Problem1\BienX.txt') = @WRITEFOR(VAR(I,J,T): @FORMAT(X(i,j,t),'0.2f'),@newline(1)); 145 !Fixed cost for open plant; f=31540 26380 22280 27500 35500; !Penalty cost for open plant; cp=3150 2630 2220 2750 3550; !Demand at retailer; d=1200 800 1000 1200 1250 1350 600 650 800 780 880 700 1000 1000 1200 1200 580 630 750 1000 1000 750 900 800 690 780 800 880 700 750; !Plant capacity; wp1= 3590 3380 2800 3200 2950; wp2= 2390 2380 1500 2200 1950; !DC capacity; wd1= 2270 2880 3890 3400 3450 4330; !Production cost; p=39 39 35 51 51; !Holding cost at plant; h=2 3 3; !Holding cost at DC; h1=4 1; !Transportation cost from plant to DC; c=8 8 4 9 10 9 11 8 8 14 9 10; !Lamda a; a=@FILE('D:\Ph.D\Penalty\Programming samples\Vc++\Problem1\lamda.txt'); ENDDATA END Bài toán cho kết liên quan đến việc mở nhà máy sản xuất lượng hàng hóa từ nhà máy đến tổng kho, giá trị cho phép chương trình cập nhật giá trị nhân tử Lagrange để cải thiện giá trị hàm mục tiêu theo bước lặp chương trình 1B.2.2 Chương trình LINGO cho tốn (L2) mơ hình 2: MODEL: SETS: DC/1 6/ :f1, h1, wd1, wd2, cd; !Distributors index J and Opening fixed cost of DC j; RET/1 6/: h2; !Retailers index R; TIM/1 5/: ; !Time index T; TCOST1(DC,RET):c1; !Transportation cost from DC j to Retailer r; LINK1(RET,TIM): d,Q2; !Given demand & inventory of product k at retailer r in time t; LINK3(DC,TIM):Z1, N1, U1, Q1, a; !Bin DC j open or not at time t; VAR1(DC,RET,TIM):Y; !Amount of product shipped from DC j to Retailer r in time t; TIME/1 5/; ENDSETS !OBJECTIVE FUNCTION; [SubObj2] MIN = @SUM(DC(J):f1(j)*Z1(j,5)) + @SUM(LINK3(J,T):cd(j)*U1(j,t)) + + @SUM(LINK1(R,T):h2(r)*Q2(r,t))+ @SUM(VAR1(J,R,T):(c1(j,r)-(@SUM(TIME(E)|E#GT#T:a(j,e)))-(6-t)*h1(j))*Y(j,r,t)); !CONSTRAINTS; !After opening, it can not be closed; !DC (13, 14); @FOR(LINK3(J,T)|T#GT#1:Z1(j,t)>=z1(j,t-1)); @FOR(LINK3(J,T):(N1(j,t)+U1(j,t))=Z1(j,t)); !Inventory constraints; !Retailer (8); @FOR(LINK1(R,T)|T#GT#1:Q2(r,t)=Q2(r,t-1)+@SUM(DC(J):Y(j,r,t))-d(r,t)); @FOR(LINK1(R,T)|T#EQ#1:Q2(r,t)=@SUM(DC(J):Y(j,r,t))-d(r,t)); @FOR(LINK1(R,T)|T#EQ#5:Q2(r,t)=0); !Penalty constraints (7a, 7b, 7c); 146 @FOR(LINK3(J,T):@SUM(RET(R):Y(j,r,t))=wd2(j)*N1(j,t)); @FOR(LINK3(J,T):@SUM(RET(R):Y(j,r,t))