Bài giảng Quản trị tác nghiệp - Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất

Bài giảng Quản trị tác nghiệp - Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất được biên soạn cung cấp kiến thức về khái niệm về dự báo; phân loại dự báo; các bước tiến hành dự báo; các phương pháp dự báo định tính; các phương pháp dự báo định lượng.

Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất BÀI DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT Hướng dẫn học Để học tốt này, sinh viên cần tham khảo phương pháp học sau:  Học lịch trình môn học theo tuần, làm luyện tập đầy đủ tham gia thảo luận diễn đàn  Đọc tài liệu: Giáo trình Quản trị tác nghiệp – Trường Đại học Kinh tế quốc dân  Sinh viên làm việc theo nhóm trao đổi với giảng viên trực tiếp lớp học qua email  Trang Web môn học Nội dung Trong nghiên cứu phương pháp dự báo với mục đích làm dự báo cầu cách xác nhất, mức độ sai lệch nhỏ để từ đưa định quản trị phù hợp thời kỳ Dự báo nội dung quan trọng quản trị sản xuất/tác nghiệp, vào kết dự báo doanh nghiệp lập kế hoạch để cho sát với nhu cầu dự báo  Khái niệm dự báo;  Phân loại dự báo;  Các bước tiến hành dự báo;  Các phương pháp dự báo định tính;  Các phương pháp dự báo định lượng;  Kiểm soát dự báo Mục tiêu  Hiểu dự báo;  Hiểu biết cách thực phương pháp dự báo định tính định lượng;  Nắm rõ cách kiểm soát dự báo 16 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất Tình dẫn nhập Nghiên cứu tình dự báo cầu Walt Disney Walt Disney địa điểm tiếng hàng đầu giới lĩnh vực công viên khu nghỉ dưỡng Disney mở nhiều địa điểm giới bao gồm Disney Land Hồng Kông (mở cửa năm 2005), Disney land Pari (1992), Tokyo Disney land (1983) Chỉ tính riêng Disney Word Florida Disney Land California tạo lợi nhuận 32 tỷ đô la năm 2007 cho tập đồn này, giúp đứng thứ 54 tuyển chọn 500 hãng hàng đầu giới theo Tạp chí Foture 500 thứ 79 Finacial Times Global 500 (500 hãng có tiềm lực tài hàng đầu giới) Ở Disney dự báo chìa khóa thành công, dự báo tạo lợi cạnh tranh cơng ty Tồn thu nhập Disney phụ thuộc vào số lượng khách đến công viên việc họ tiêu tiền Việc dự báo xác lượng khách đến vào báo cáo hàng ngày từ công viên (Magic Kingdom, Epcot, Animal Kingdom, MGM Studios, Typhoon Lagoon Blizzard Beach) ngày hôm trước Disney thực nghiêm túc Disney sử dụng nhiều nhà nghiên cứu phân tích 70 lĩnh vực khác để khảo sát triệu người năm Khảo sát thống kê số khách vào công viên 20 khách sạn Disney Điều giúp dự báo số người vào cơng viên mà cịn dự báo tình trạng khách hàng địa điểm (ví dụ khách phải xếp hàng dài phải chờ bao lâu) Disney chí khảo sát 3.000 trường học ngồi nước Mỹ lịch trình nghỉ lễ/nghỉ hè Với tiếp cận này, dự báo năm Disney có 5% sai lệch trung bình Dự báo hàng năm có sai lệch từ 0%-3% Ngồi dự báo dài hạn, nhóm dự báo Disney đưa dự báo hàng ngày, hàng tuần, hàng tháng, hàng năm Disney sử dụng phương pháp dự báo mơ hình bình qn, phân tích hồi quy, mơ hình hiệu chỉnh mơ hình kinh tế lượng Dự báo lượng khách đến cơng viên giúp ích nhiều vào việc đưa định quản trị Ví dụ, lượng khách ngày tăng lên cách mở cửa từ sáng thay cho mở cửa lúc thường lệ, công viên mở nhiều nhà trưng bày hay lối tăng thêm nhiều điểm bán thực phẩm giải khát (9 triệu bánh Humbergers 50 triệu Cokes bán hàng năm) cách đưa thêm nhiều nhân viên vào phục vụ Tại Walt Disney lại có thành cơng việc dự báo trên? Nguồn: tham khảo operation management J.Heizer B Render 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 17 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất 2.1 Thực chất vai trò dự báo 2.1.1 Khái niệm dự báo cầu sản phẩm/dịch vụ Trong trình điều hành thực công việc hàng ngày, nhà quản trị phải đưa định khác mà khơng thể biết cách xác tương lai xảy Doanh nghiệp cần phải chuẩn bị nguồn lực nguyên vật liệu, nhiên liệu, lực lượng lao động, máy móc thiết bị nguồn lực khác mà cách xác doanh số bán hàng nhu cầu khách hàng sản phẩm Để đưa định cách tương đối xác địi hỏi doanh nghiệp phải thực tốt công tác dự báo Vậy dự báo gì? Dự báo khoa học nghệ thuật tiên đốn việc xảy tương lai Tính khoa học dự báo thể chỗ tiến hành dự báo người ta phải liệu phản ánh tình hình thực tế khứ tại, vào xu sở khoa học để dự đốn việc xảy tương lai Người ta sử dụng phương pháp định lượng sở số mơ hình tốn học để đưa dự báo cho tương lai Phương pháp định lượng có tính khoa học cao làm sở cho nhà quản trị đưa định dự báo Tuy nhiên, nhu cầu sản phẩm ổn định, cố định mà ln biến động đòi hỏi nhà quản trị phải sử dụng kết hợp với phương pháp nghệ thuật Nghệ thuật dự báo thể chỗ nhà quản trị phải sử dụng tài phán đoán, kinh nghiệm điều kiện thiếu thông tin nhu cầu khách hàng biến động mạnh Chính tính nghệ thuật làm cho dự báo linh hoạt làm giảm tính xác Khi nghiên cứu kỹ thuật dự báo này, thấy có nhiều phương pháp, phương pháp lại đưa kết dự báo khác Mỗi phương pháp có ưu nhược điểm riêng, khơng có phương pháp tốt trường hợp Phương pháp tốt doanh nghiệp điều kiện đó, khơng tốt doanh nghiệp khác phận khác doanh nghiệp 2.1.2 Phân loại dự báo Dự báo cầu sản phẩm/dịch vụ phân chia theo nhiều cách khác  Theo phương pháp dự báo, có dự báo định tính dự báo định lượng  Theo thời gian, có dự báo ngắn hạn trung hạn dài hạn 18   Dự báo ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo ngắn hạn thường năm  Dự báo dài hạn: Khoảng thời gian dự báo thường từ năm trở lên Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo trung hạn thường từ tháng đến năm 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất Dự báo dài hạn trung hạn giải vấn đề có tính tồn diện yểm trợ cho định quản lý thuộc hoạch định kế hoạch sản xuất q trình cơng nghệ Dự báo dài hạn trung hạn sử dụng phương pháp kỹ thuật dự báo dự báo ngắn hạn Dự báo ngắn hạn sử dụng phổ biến mơ hình tốn học bình qn, san số mũ Để dự đốn vấn đề lớn toàn diện đưa sản phẩm vào danh mục mặt hàng công ty chẳng hạn, sử dụng phương pháp định lượng Dự báo ngắn hạn có khuynh hướng xác dự báo dài hạn, có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu thay đổi hàng ngày, kéo dài thời gian dự báo, độ xác giảm  Nếu vào nội dung cơng việc cần dự báo có dự báo kinh tế, dự báo kỹ thuật, dự báo nhu cầu 2.1.3  Dự báo kinh tế: Dự báo kinh tế quan nghiên cứu, phận tư vấn kinh tế nhà nước thực Những tiêu có giá trị lớn việc hỗ trợ, tạo tiền đề cho công tác dự báo trung hạn, dài hạn doanh nghiệp Ví dụ: Dự báo thất nghiệp, GDP, tốc độ tăng trưởng kinh tế…  Dự báo kỹ thuật công nghệ: Dự báo đề cập đến mức độ phát triển khoa học kỹ thuật công nghệ tương lai Loại quan trọng ngành có hàm lượng kỹ thuật cao dự báo lượng nguyên tử, tàu vũ trụ, máy tính, thiết bị điện tử…  Dự báo cầu: Thực chất dự báo nhu cầu tiên đoán cầu cấp độ vĩ mô cấp độ vi mô Loại dự báo nhà quản trị sản xuất đặc biệt quan tâm qua doanh nghiệp định quy mô sản xuất, hoạt động công ty, sở để dự kiến tài chính, marketing, nhân sự… Vai trị dự báo Doanh nghiệp hoạt động môi trường kinh doanh thay đổi, nhu cầu sản phẩm dịch vụ thay đổi theo tháng Kết dự báo có vai trị đáng kể doanh nghiệp, thể sau:  Là phần thiết yếu quản trị sản xuất/tác nghiệp, sở để đưa định chiến lược chiến thuật doanh nghiệp  Có ảnh hưởng lớn đến hiệu hoạch định thực kế hoạch sản xuất kế hoạch phận khác doanh nghiệp  Giúp doanh nghiệp chủ động việc đáp ứng cầu, không bỏ sót hội kinh doanh  Giúp nhà quản trị doanh nghiệp có kế hoạch sử dụng hợp lý có hiệu nguồn lực  Cung cấp sở quan trọng để phối kết hợp hoạt động phận toàn doanh nghiệp Để hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định, nguồn lực cung cấp đầy đủ, kịp thời địi hỏi việc dự báo Doanh nghiệp phải tương đối xác phải đảm bảo tính liên tục 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 19 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất 2.2 Các phương pháp dự báo quản trị tác nghiệp Trong dự báo nhu cầu người ta thường sử dụng kết hợp nhóm phương pháp dự báo chủ yếu phương pháp định tính phương pháp định lượng Trong nhóm phương pháp có nhiều phương pháp khác nhau, phương pháp có ưu nhược điểm riêng, khơng phương pháp có ưu tuyệt đối Phương pháp tốt doanh nghiệp số điều kiện đó, khơng áp dụng cho doanh nghiệp khác Ngoài ta cần nhận thức cách dự báo có hạn chế nó, hồn hảo, để thực giám sát việc dự báo cần có chi phí định, số phương pháp địi hỏi chi phí cao 2.2.1 Các phương pháp dự báo định tính 2.2.1.1 Lấy ý kiến Ban điều hành doanh nghiệp Theo phương pháp này, nhóm nhỏ nhà quản lý điều hành cấp cao sử dụng tổng hợp số liệu thống kê phối hợp với kết đánh giá cán điều hành marketing, kỹ thuật, tài sản xuất để đưa số dự báo nhu cầu sản phẩm thời gian tới Phương pháp sử dụng trình độ kinh nghiệm cán trực tiếp liên quan đến hoạt động thực tiễn 2.2.1.2 Lấy ý kiến lực lượng bán hàng Đây phương pháp dùng phổ biến, nhà sản xuất cơng nghiệp, lượng sản phẩm họ thường lớn, tiêu thụ rộng rãi người bán hàng người hiểu rõ nhu cầu người tiêu dùng Mỗi người phụ trách bán hàng dự đoán số lượng hàng bán tương lai khu vực phụ trách Những dự báo thẩm định để đốn thực, sau phối hợp dự đoán tất khu vực khác để hình thành dự báo tồn quốc Đây dự báo phổ biến công ty mà có hệ thống liên lạc tốt có đội ngũ nhân viên trực tiếp bán hàng Các nhân viên bán hàng người trực tiếp tiếp xúc với khách hàng, hết, họ hiểu rõ nhu cầu khách hàng, số lượng, chất lượng chủng loại hàng cần thiết 2.2.1.3 Nghiên cứu thị trường người tiêu dùng Phương pháp tập trung vào việc lấy ý kiến khách hàng tiềm cho kế hoạch tương lai doanh nghiệp Việc nghiên cứu phòng nghiên cứu thị trường thực nhiều hình thức khác tổ chức điều tra lấy ý kiến khách hàng, vấn trực tiếp, vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình sở tiêu dùng Phương pháp giúp cho ta chuẩn bị dự báo mà cịn hiểu đánh giá khách hàng sản phẩm doanh nghiệp để cải tiến, hoàn thiện cho phù hợp 20 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất 2.2.1.4 Phân tích Delphi Phân tích Delphi phương pháp bao gồm nhóm q trình thực nhằm đảm bảo việc trí cao dự báo sở tiến hành cách nghiêm ngặt, động, linh hoạt việc nghiên cứu lấy ý kiến chuyên gia Phương pháp huy động trí tuệ chuyên gia vùng địa lý khác để xây dựng dự báo  Có nhóm chuyên gia tham gia vào trình dự báo:    Những người định;       Lựa chọn nhân (các nhà chuyên môn, điều phối viên nhóm định) Các nhân viên, điều phối viên; Các chuyên gia chuyên sâu  Phương pháp phân tích Delphi thực theo bước sau: Xây dựng câu hỏi điều tra lần đầu, gửi đến chuyên gia Phân tích câu trả lời, tổng hợp viết lại bảng câu hỏi Soạn thảo bảng câu hỏi lần hai gửi tiếp cho chuyên gia Thu thập, phân tích bảng trả lời lần thứ hai Viết lại, gửi phân tích kết điều tra Các bước dừng lại kết dự báo thoả mãn yêu cầu đề Tư tưởng phương pháp phân tích Delphi tạo nhận ý kiến phản ứng hai chiều từ người định đến chuyên gia ngược lại Phương pháp tránh mối liên hệ trực tiếp cá nhân Khơng có va chạm người với người khác bị ảnh hưởng người có ưu Phương pháp phân tích Delphi địi hỏi trình độ tổng hợp cao điều phối viên người định Họ phải người có đủ khả để tổng hợp bảng trả lời câu hỏi chuyên gia phát triển ý kiến đa dạng chuyên gia Các phương pháp dự báo định tính mang tính chủ quan nhiều, phụ thuộc vào trình độ trách nhiệm cá nhân người dự báo, phương pháp có hạn chế vận dụng Để bảo đảm hiệu dự báo, cần phải kết hợp với phương pháp định lượng, nghĩa dùng mơ hình tốn học dự báo sau dùng kinh nghiệm nhà quản trị để điều chỉnh lại cho hợp lý 2.2.2 Các phương pháp dự báo định lượng 2.2.2.1 Bình quân di động giản đơn Mức dự báo mức cầu thực tế bình qn số giai đoạn trước Theo phương pháp nhu cầu giai đoạn có trọng số Công thức tổng quát phương pháp sau: t 1 Ft = 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 A i t n i n 21 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất Trong đó: Ai - Là cầu thực tế giai đoạn i n - Là số giai đoạn quan sát Ví dụ 1: Một cơng ty A thống kê doanh số bán hàng tháng sau: Tháng Doanh thu (tỷ đồng) 15 20 26 18 32 30 25 20 Công ty A sử dụng phương pháp bình quân di động tháng giản đơn để dự báo cho tháng 9, kết sau: F9 = 2.2.2.2 30  25  20 = 25 tỷ đồng Bình qn di động có trọng số Trong phương pháp bình qn di động, xem vai trị số liệu khứ Trong thực tế, đơi số liệu có ảnh hưởng khác đến kết dự báo, người ta sử dụng trọng số để phân biệt mức độ ảnh hưởng số liệu khứ Trọng số số gán cho số liệu khứ để mức độ quan trọng chúng ảnh hưởng đến kết dự báo Công thức tổng quát phương pháp sau: Ai  Hi i  t n  Hi t 1 Ft =  Trong đó: Ai - Là cầu thực tế giai đoạn i Hi - Là trọng số giai đoạn i (0 < Hi < 1) n - Là số giai đoạn quan sát Trong mơ hình trên, mức độ xác dự báo phụ thuộc vào khả xác định trọng số có hợp lý hay khơng Ví dụ 2: Cửa hàng A (số liệu từ ví dụ 1) định áp dụng mơ hình dự báo theo bình qn di động tháng với trọng số cho tháng 0,2; 0,3; 0,5 (từ xa đến gần), kết sau: F9 = 2.2.2.3 30  0,  25  0,3  20  0,5 = 23,5 tỷ đồng 0,  0,3  0,5 San mũ Về mặt kỹ thuật, phương pháp dựa vào số bình quân di động cần số liệu khứ Với sản phẩm, cần lưu lại mức bán hàng thực tế kỳ trước mức dự báo kì trước Theo phương pháp ta có cơng thức tính nhu cầu tương lai sau: Ft = Ft - + α(At - – Ft - 1) Ft + = Ft + α(At – Ft) Ft = α At – + (1- α) × Ft với (0 ≤ α ≤ 1) Trong α hệ số san số mũ  San số mũ giản đơn Vì 0≤ α ≤ nên ta chọn nhiều hệ số san số mũ Vấn đề chọn hệ số san cho thích hợp để đạt dự báo xác Để đạt 22 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất mục tiêu đó, ta so sánh giá trị dự báo với giá trị thực tế thu thập Sai số dự báo tính sau: Sai số dự báo (AD) = Nhu cầu thực (Ai) – Dự báo (Fi) Ngoài ra, để đánh giá mức sai lệch tổng thể dự báo, người ta dùng độ lệch tuyệt đối bình quân Công thức sau: MAD =  AD =  Ai  Fi n n Trong đó: AD (Absolute deviation) sai số dự báo; n số lượng sai số dự báo (hay số giai đoạn lấy liệu); MAD (Mean absolute deviation) độ lệch tuyệt đối bình quân MAD nhỏ kết dự báo sai lệch  San số mũ có điều chỉnh xu hướng Phương pháp san số mũ giản đơn rõ xu hướng biến động, vậy, ta cần sử dụng thêm kỹ thuật điều chỉnh xu hướng sau nhận kết cách Các bước tiến hành sau: Bước 1: Sử dụng kết dự báo phương pháp san số mũ giản đơn (Ft); Bước 2: Tính hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t theo công thức: Tt  Tt 1   ( Ft  Ft 1  Tt 1 ) Tt    (Ft  Ft 1 )  (1   )  Tt 1 Bước 3: Dự báo nhu cầu theo xu hướng (FITt): FITt= Ft + Tt Trong đó: Tt: Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t; Ft: Dự báo theo san mũ giản đơn cho giai đoạn t; Ft-1: Dự báo theo san mũ giản đơn cho gia đoạn trước đó; Tt-1: Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn (t-1);  = hệ số điều chỉnh xu hướng (0 ≤  ≤ 1) Ví dụ Nhu cầu thực tế sản phẩm giấy thơm công ty kinh doanh cho bảng đây: Tháng Nhu cầu (hộp) 2000 2100 1500 1400 1300 1600 Sử dụng phương pháp dự báo san số mũ với   0,8   0,5 để dự báo cho tháng (giả sử nhu cầu dự báo tháng 2200 hộp) Yêu cầu: Cửa hàng nên sử dụng hệ số  để dự báo cho tháng 7? Hãy sử dụng hệ số  = 0,5 để dự báo cho tháng phương pháp san số mũ có điều chỉnh xu hướng Lời giải: Từ cơng thức tổng qt để tính cho phương pháp san số mũ giản đơn Ft  Ft 1   ( At 1  Ft 1 ) ta dự báo trường hợp   0,8   0,5 , sau tính tổng sai lệch dự báo(AD) độ lệch tuyệt đối bình qn (MAD), ta có bảng kết 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 23 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất Tháng Ai Fi với  = 0,8 AD với Fi với AD với Ft = Ft-1 + (At-1 – Ft-1)  = 0,8  = 0,5  = 0,5 2000 2200 200 2200 200 2100 =2200+0,8(2000-2200)= 2040 60 2100 1500 =2040+0,8(2100-2040)=2088 588 2100 600 1400 =1618 218 1800 400 1300 =1444 144 1600 300 1600 =1329 271 1450 150 Tổng 1480 1650 MAD= AD/n 248 275 Từ bảng ta chọn hệ số   0,8 để dự báo cho tháng sau: F7= F6  0,8( A6  F6 ) = 1329 + 0,8(1600- 1329) = 1546 hộp Từ kết trên, sử dụng hệ số   0,8   0,5 kết dự báo trường hợp   0,8 phương pháp san số mũ giản đơn để làm sở dự báo theo phương pháp san số mũ có điều chỉnh xu hướng, ta có kết sau: Tháng Ai Fi T với  = 0,5 Tt = Tt-1 + (Ft – Ft-1 – Tt-1) FIT AD 2000 2200 2200 200 2100 2040 =0+0,5(2040-2200-0)= -80 1960 140 1500 2088 = -80+0,5(2088-2040-0)= -16 2072 572 1400 1618 -243 1374 26 1300 1444 -208 1235 65 1600 1329 -161 1168 133 Vậy dự báo cho tháng phương pháp san số mũ có điều chỉnh xu hướng tính cụ thể sau: Sử dụng kết dự báo tháng phương pháp san số mũ giản đơn: F7=1546; Tính hiệu chỉnh xu hướng T7 = T6 + 0,5(F1 – F6 – T6) = 28; Dự báo cho tháng sau điều chỉnh xu hướng: FIT = F7+T7= 1574 hộp 2.2.2.4 Hoạch định xu hướng Hoạch định xu hướng giúp ta dự báo nhu cầu tương lai dựa tập hợp liệu có xu hướng q khứ Kỹ thuật tìm cách vẽ đường cho phù hợp với số liệu qua dựa vào đường dự báo nhu cầu giai đoạn xu hướng số liệu thống kê thu Có thể dùng nhiều cách để diễn tả xu hướng (ví dụ hàm bậc một, hàm bậc hai hàm bậc cao hơn), để đơn giản sử dụng đường tuyến tính Áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu ta kẻ đường thẳng qua số liệu sẵn có cho tổng bình phương khoảng cách từ số liệu đo đến đường vừa kẻ theo hướng trục y nhỏ 24 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất Nhu cầu (y) Thời gian (t) Phương trình xu hướng có dạng: yt  a  b  t b= n t i y i   t i  y i n t i  ( t i ) 2 a = y i  b t i n Trong đó: yt mức cầu dự báo giai đoạn t; yi mức cầu thực tế giai đoạn i (i= 1, n ); n số giai đoạn quan sát Ví dụ Doanh số bán ơtơ cơng ty Hoàng Long tháng đầu năm cho bảng đây: Tháng Doanh số (1000 chiếc) 10 11 10 13 Sử dụng phương pháp hoạch định xu hướng để dự báo nhu cầu cho tháng Bài giải: Trước hết ta cần xác định giá trị ty, ti2, ty, ti2 bảng đây, sau xác định hệ số a b Tháng Nhu cầu thực tế (yi) ti ty ti 2000 2.000 2100 4.200 1500 4.500 1400 5.600 16 1300 6.500 25 1600 9.600 36 Tổng 9900 21 32.400 91 b= n ty   t  y a=  y  b t n t  ( t ) n = = 6(32.400)  21(9900) = -129 6(21)  (21) 9900  (129)  21 = 2.100  Vậy dự báo tháng y  a  bt = 2.100 -129  =1.200 hộp 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 25 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất 2.2.2.5 Chỉ số mùa vụ Có nhiều loại mặt hàng có nhu cầu biến đổi theo mùa quần áo, quạt, lị sưởi, điều hịa khơng khí Vì cần phải sử dụng số mùa vụ để điều chỉnh nhu cầu theo mùa cho hợp lý Trình tự thực phương pháp sau: Bước 1: Dự báo cho giai đoạn t(Ft); Bước 2: Tính nhu cầu hàng tháng(quý) mùa vụ Di; Bước 3: Tính tổng nhu cầu mùa Di; Bước 4: Tính số mùa vụ: S i  Di ;  Di Bước Dự báo phương pháp mùa vụ Fst = Ft  Si Ví dụ Tình hình tiêu thụ số lượng máy điều hịa siêu thị điện máy qua năm sau: Năm Quý I 200 220 230 230 II 850 860 865 865 III 630 750 650 630 IV 430 850 425 435 Giả sử năm thứ cửa hàng dự báo bán 2.280 Hãy sử dụng phương pháp số mùa vụ để phân bổ lượng điều hòa dự kiến bán quý năm Bài giải:  Xác định tổng nhu cầu theo quý  Xác định tổng nhu cầu tất quý: Di = 9120  Tính số mùa vụ (tổng nhu cầu quý/ tổng nhu cầu quý)  Dự báo (2280× số mùa vụ) 2.2.2.6 Năm Tổng nhu cầu quý I 200 220 230 230 880 0,10 220 II 850 860 865 865 3440 0,38 860 III 630 750 650 630 2660 0,29 665 IV 430 850 425 435 2140 0,23 535 Tổng 2110 2680 2170 2160 9120 Quý Chỉ số mùa vụ Dự báo 2280 Phương pháp dự báo nhân Mơ hình dự báo nhân đề cập đến nhiều nhân tố khác liên quan đến cầu, phản ánh ảnh hưởng nhân tố đến cầu dự báo Vấn đề phải xây dựng mơ hình phản ánh tương quan nhân tố Mơ hình dự báo nhân dùng phổ biến "Mơ hình phân tích hồi quy tuyến tính" Phương trình dự báo có dạng: y = a + b×x Trong đó: y trị số biến phụ thuộc (mức cầu dự báo) 26 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất x biến độc lập (chi phí quảng cáo, quỹ tiền lương ) a đoạn cắt trục tung đồ thị, a = y  b  x n  x  y  n x y i b độ dốc đường hồi quy, b = i n x i  n x a = y  b  x n Trong x = b=  xi n n ; y = n xy   x  y n  x  ( x ) 2 y i n  y  b x a= n n số cầu thực tế quan sát Để đánh giá mức độ xác ước đốn phương pháp hồi quy tương quan, ta phải tính sai số chuẩn ước đốn, kí hiệu S yx n n n 1  yi  a   yi  b   xi  yi Sy, x = n2 Ngoài độ lệch chuẩn, sử dụng hệ số tương quan hồi quy (r) để đánh giá mức độ quan hệ nhu cầu yếu tố ảnh hưởng n r= n n n  x i y i  x i  y i i 1 i 1 i 1    n    2 n  x i    x i   n  y i    y i    i 1    i 1    i 1  i 1 n n n Có thể xảy trường hợp sau: Khi r = ± 1: Chứng tỏ x y có quan hệ chặt chẽ Khi r = 0: Chứng tỏ x y khơng có quan hệ Trị số r gần ± 1, mối liên hệ tương quan x y chặt chẽ Khi r > ta có tương quan thuận Khi r < ta có tương quan nghịch Ví dụ 6: Qua theo dõi, cửa hàng Thanh Hoa nhận thấy doanh thu bán hàng có phụ thuộc vào quỹ tiền lương (quan hệ tuyến tính), cụ thể sau: Tháng Doanh thu (triệu đồng) 350 620 748 862 1218 Quỹ lương (triệu đồng) 15 26 32 40 56 Hãy xây dựng phương trình dự báo hồi quy tuyến tính trường hợp cho biết cửa hàng Thanh Hoa dự kiến tăng quỹ lương tháng lên mức 65 triệu doanh thu dự báo bao nhiêu? Ta lập bảng sau: 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 27 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất Tháng Quỹ lương Doanh thu (i) (xi) (yi) 15 xi.yi xi2 350 5250 225 26 620 16120 676 32 748 23936 1024 40 862 34480 1600 56 1218 68208 3136 Tổng 169 3798 147994 6661 n x n  xi 169 =  33,8 ; y = n y n i = 3798  759,6 n  x y  nx y i b= i n x i  nx = 147994   759,  33,8  20, 68 6661   33,82 a = y  b  x = 759,  20, 68  33,8  60, 62 Vậy phương trình hồi quy tuyến tính là: y  60, 62  20, 68 x Theo dự kiến, quỹ lương tháng 65 triệu, doanh thu tháng dự báo là: y = 60,62 + 20,68 × 65 = 1404,8 triệu đồng Sai số chuẩn hồi quy 3292972  60,62  3798  20,68 147994  27, triệu đồng 52 Sy,x = Trong đó: n y i  350  620  748  862  1218  3.292.972 r=  147994  169  3798 5  6661  1692  5  3292972  37982   0,997 Hệ số tương quan r = 0,997 chứng tỏ mối quan hệ chặt chẽ, cho biết quỹ lương có ảnh hưởng đến 99,7% mức doanh thu dự báo Ngồi ra, cịn dùng "Hệ số xác định" r2 Hệ số cho biết số phần trăm biến đổi biến số phụ thuộc y giải thích phương trình hồi quy Trong trường hợp này, r2 = (0,997)2 = 0,994, nói lên 99,4% tổng biến đổi giải thích phương pháp hồi quy 2.3 Kiểm soát dự báo Để giám sát kiểm sốt dự báo, người ta sử dụng số tiêu sau:  Độ lệch tuyệt đối bình quân - MAD (Mean absolute deviation) MAD  28  AD   A i n  Fi n 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất  Sai số bình phương bình quân – MSE (mean average deviation error) (A MSE  i  Fi ) n 1  Sai số tỷ lệ tuyệt đối bình quân – MAPE (mean absolutely percent error) MAPE  100  A  F i i / Ai n Các giá trị MAD, MSE MAPE nhỏ kết dự báo xác, tốt Có cách khác để giám sát kiểm sốt dự báo sử dụng tín hiệu theo dõi Đó mức đo đánh giá chất lượng dự báo sai so với giá trị thực tế Dự báo thực chất dự đoán tương lai sở vào kinh nghiệm mơ hình tốn học vậy, kết dự đốn xác tương đối, nhiên sai số nhu cầu thực tế dự báo phải nằm giới hạn cho phép, vượt cần nghiên cứu sửa đổi phương pháp dự báo cho phù hợp Tín hiệu theo dõi tính “tổng sai số dự báo dịch chuyển” (RSFE Running sum of forecast error) chia cho “độ lệch tuyệt đối trung bình” (MAD), cụ thể là: TS  RSFE  MAD (A i  Fi ) MAD Dấu hiệu báo động Giới hạn kiểm sốt + Tín hiệu theo dõi 0MADs Khoảng giới hạn cho Giới hạn kiểm soát Có thể minh họa tín hiệu theo dõi hình đây:  Tín hiệu theo dõi dương cho biết nhu cầu thực tế lớn dự báo  Tín hiệu theo dõi âm cho biết nhu cầu thực tế nhỏ dự báo  Tín hiệu theo dõi xem xét tốt có RSFE nhỏ có sai số dương sai số âm Lúc tổng sai số âm dương cân RSFE nhỏ nên tín hiệu theo dõi khơng Một tín hiệu theo dõi vượt giới hạn xác định trước có báo động cần đánh giá lại cách thức dự báo nhu cầu Ví dụ Cho biết cầu thực tế loại sản phẩm thống kê sau: Đơn vị: sản phẩm 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Tháng Nhu cầu dự báo 43 47 37 51 55 55 Nhu cầu thực tế 33 37 45 42 44 53 29 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất Kết dự báo chấp nhận khơng, giới hạn kiểm sốt dự báo lựa chọn ± 4,0? Giải: Xác định tín hiệu theo dõi: Tháng (i) Ai 43 47 37 51 55 55 Fi 33 37 45 42 44 53 (Ai - Fi) 10 10 -8 11 RSFE 10 20 12 21 32 34 |Ai - Fi| 10 10 11 |Ai - Fi| lũy kế 10 20 28 37 48 50 MAD 10 10 9,33 9,25 9,6 8,33 TS 1,0 2,0 1,29 2,27 3,33 4,08 Giới hạn kiểm soát dự báo lựa chọn ± 4,0, Gmax = 4,08 > 4,0 chứng tỏ dự báo có vấn đề mức dự báo F6 = 53 đơn vị chưa chấp nhận Giới hạn kiểm sốt -1 Tín hiệu theo dõi -2 -3 -4 -5 30 Giới hạn kiểm s 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất Tóm lược cuối  Dự báo nhu cầu công việc quan trọng ảnh hưởng nhiều đến việc lập kế hoạch nguồn lực doanh nghiệp Bài giúp cho sinh viên hiểu khái quát vấn đề dự báo nhu cầu khái niệm, phân loại, nhân tố ảnh hưởng đến dự báo Phần nội dung giúp cho người học hiểu phương pháp dự báo bao gồm nhóm dự báo định lượng nhóm phương pháp định tính  Trong học biết đến phương pháp dự báo định tính chủ yếu như: Lấy ý kiến ban lãnh đạo; Lấy ý kiến lực lượng bán hàng; Lấy ý kiến khách hàng; Điều tra thị trường Phương pháp chuyên gia Nhóm phương pháp định lượng bao gồm: Phương pháp bình quân; San số mũ; Hoạch định xu hướng; Phân tích mối quan hệ nhân quả… Bên cạnh phần học giới thiệu số tiêu để kiểm định giám sát phương pháp dự báo Để sinh viên hiểu rõ phương pháp có khả ứng dụng phương pháp vào thực tế cơng việc quan trọng làm tập cuối đọc thêm tài liệu tham khảo liên quan đến dự báo nhu cầu 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 31 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất Câu hỏi ơn tập Dự báo gì? Có loại dự báo nào? Trình bày thực chất, ưu nhược điểm nhóm phương pháp dự báo định tính Hãy nêu ý nghĩa cách tính tiêu tín hiệu theo dõi RSFE Phân biệt phương pháp san số mũ giản đơn với phương pháp san số mũ có điều chỉnh xu hướng So sánh dự báo bình quân với dự báo san số mũ? Mô tả nét bước dùng để xây dựng hệ thống dự báo Bài tập Số lượng máy hút bụi bán cửa hàng A 13 tháng sau: Tháng Doanh số (nghìn chiếc) Tháng Doanh số (nghìn chiếc) Tháng 11 Tháng 14 Tháng 14 Tháng 17 Tháng 16 Tháng 10 12 Tháng 10 Tháng 11 14 Tháng 15 Tháng 12 16 Tháng 17 Tháng 11 Tháng 11 a Sử dụng phương pháp bình quân di động tháng để dự báo nhu cầu máy hút bụi cho tháng năm tới b Sử dụng phương pháp bình quân di động tháng có trọng số để dự báo nhu cầu máy hút bụi cho tháng năm tới Trọng số tương ứng cho giai đoạn gần đến xa 3, c Sử dụng phương pháp hoạch định xu hướng để dự báo cho tháng d Sử dụng phương pháp san số mũ giản đơn với hệ số   0,1 để dự báo cho tháng e Sử dụng phương pháp san số mũ giản đơn với hệ số   0,5 để dự báo cho tháng kế tiếp? Từ liệu tập người ta cho hệ số   0,5 có kết dự báo xác hệ số   0,1 ? Theo bạn nhận định có khơng? Vì sao? 32 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 ... 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 19 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất 2.2 Các phương pháp dự báo quản trị tác nghiệp Trong dự báo nhu cầu người ta thường sử dụng kết hợp nhóm phương pháp dự báo chủ yếu phương pháp... đạt dự báo xác Để đạt 22 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất mục tiêu đó, ta so sánh giá trị dự báo với giá trị thực tế thu thập Sai số dự báo tính sau: Sai số dự báo. .. tỏ dự báo có vấn đề mức dự báo F6 = 53 đơn vị chưa chấp nhận Giới hạn kiểm sốt -1 Tín hiệu theo dõi -2 -3 -4 -5 30 Giới hạn kiểm s 02_NEU_MAN610_Bai2_v1.0013111214 Bài 2: Dự báo nhu cầu sản xuất