Nhu cầu dự báo cho 1 tuần

Sử dụng số liệu nhu cầu dự báo bằng phần mềm SPSS từ chương 3, ta có bảng nhu cầu dự báo của các ngày trong tuần như sau:

Bảng 4.1. Nhu cầu dự báo của các ngày trong tuần

Ngày Thứ 2 Thứ 3 Thứ 4 Thứ 5 Thứ 6 Thứ 7 Chủ nhật Nhu cầu 192 191 191 194 196 171 170

Bảng 4.1 thể hiện nhu cầu dự báo cho 1 tuần, dựa trên số liệu thu thập từ 4 tuần liền trước. Nhu cầu đặt giao cơm tương đối ổn định từ thứ 2 đến thứ 6, tuy nhiên giảm nhẹ vào 2 ngày cuối tuần do các bạn sinh viên không đến trường.

4.1.2 Thành phần của 1 phần cơm gà

Bảng 4.2 Thành phần của 1 phần cơm gà

Nguyên liệu Level Số lượng ( 1 phần) Đơn vị Lead time (ngày)

Cơm gà 0 1 phần 1

Gạo 1 150 gam 1

Gà 1 100 gam 1

Cà chua 1 50 gam 1

Dưa chuột 1 50 gam 1

Hộp giấy 1 1 cái 1

Muỗng nhựa 1 1 cái 1

Bao nhựa 1 1 cái 1

Tương ớt 1 1 gói 1

Xì dầu 1 1 gói 1

Bao nhựa nhỏ 2 1 cái 1

Bảng 4.2 mô tả các nguyên liệu chính cho 1 phần cơm gà tại cửa hàng X, bao gồm nguyên vật liệu cho 1 phần cơm, gia vị và các nguyên vật liệu khác như hộp giấy, muống nhữa và bao nhựa để mang đi. Tuy nhiên, do tính chất các loại vật liệu như bao nhựa, muỗng nhựa và hộp giấy được thua mua theo kilogam với số lượng lớn, phần hoạch định nguyên liệu hằng ngày chỉ xét đến các nguyên liệu chính bao gồm gạo, gà, cà chua và dưa chuột.

4.1.3 Ứng dụng POM – QM để hoạch định nhu cầu nguyên liệu

Đầu tiên, ta khởi động phần mềm POM-QM for Windows, tiếp đến chọn Module “Material Requirements Planning”, sau đó khởi tạo mô hình bằng cách nhập số lượng nguyên liệu và số thời đoạn cần hoạch định. Cụ thể ở đây:

Hình 4.1 Khởi tạo mô hình hoạch định nhu cầu nguyên liệu

Tiếp theo, nhập số liệu vào phần mềm bao gồm cấp độ vật tư (nguyên liệu), leadtime, số lượng và nhu cầu ở các thời đoạn như sau:

Hình 4.2. Nhập số liệu cho phầm mềm POM - QM

Hình 4.4. Bảng kết quả từ POM - QM

4.2 Phân tích kết quả hoạch định nhu cầu nguyên liệu

4.2.1 Kết quả hoạch định nhu cầu nguyên liệu

Bảng 4.3. Kết quả hoạch định nguyên vật liệu cho 1 tuần

Nguyên liệu

Ngày

Chủ nhật Thứ 2 Thứ 3 Thứ 4 Thứ 5 Thứ 6 Thứ7

Gạo 195.8 0 0 0 0 0 0

Gà 19.2 19.1 19.1 19.4 19.6 17.1 17

Cà chua 9.6 9.6 9.6 9.7 9.8 8.6 8.5

Dưa chuột 9.6 9.6 9.6 9.7 9.8 8.6 8.5

Bảng 4.3 thể hiện kết quả hoạch định nguyên vật liệu cho 1 tuần. Do yêu cầu nguyên vật liệu tươi sống, các nguyên vật liệu như gà, cà chua và dưa chuột đều chỉ được nhập trước 1 ngày và sử dụng trong ngày. Gạo sẽ được nhập 1 lần và sử dụng cho cả tuần. Việc chuẩn bị nguyên vật liệu cho 1 tuần sẽ bắt đầu vào ngày Chủ nhật của tuần trước. Các nguyên vật liệu được tính theo đơn vị kilogam (kg).

4.2.2 Chi phí ước tính cho 1 phần cơm

Bảng 4.4. Chi phí ước tính cho 1 phần cơm

Nguyên liệu Tổng Đơn vị Giá tham khảo ( đồng/kg) Tổng

Gạo 195.8 kg 10,000 1,958,000

Gà 130.5 kg 90,000 11,745,000

Cà chua 65.4 kg 20,000 1,308,000

Dưa chuột 65.4 kg 15,000 981,000

Tổng chi phí/tuần (đồng) 15,992,000 Số lượng/tuần ( phần) 1,305

Chi phí cho 1 phần 12,254

Bảng 4.4 thể hiện chi phí ước tính cho 1 phần cơm, bao gồm các nguyên vật liệu chính. Do các nguyên vật liệu khác như hộp giấy, muỗng nhựa và bao nhựa có chi phí rất nhỏ và được

mua với số lượng lớn nên không ảnh hưởng nhiều đến chi phí 1 phần cơm, các chi phí này này sẽ được tính chung cho 1 tháng và được trình bày ở phần sau.

4.2.3 Doanh thu và lợi nhuận

Bảng 4.5. Doanh thu và lợi nhuận ước tính cho 1 tháng Nguyên liệu Đơn vị Giá tham khảo

( đồng/kg) Nhu cầu 1 tháng Chi phí (Đồng) Gạo kg 10,000 783.2 7,832,000 Gà kg 90,000 522 46,980,000 Cà chua kg 20,000 261.6 5,232,000 Dưa chuột kg 15,000 261.6 3,924,000

Muỗng nhựa Lốc 100 cái 10,000 13 130,000

Hôp nhựa Lốc 600 hộp 150,000 4 600,000

Bao nilon 1kg 20,000 10 200,000

Tương ớt chai 2kg 50,000 15 750,000

Nước tương chai 700ml 18,000 15 270,000

Dầu ăn can 2 lít 50,000 30 1,500,000

Knorr bịch 900g 60,000 4 240,000

Nước mắm chai 750 ml 55,000 20 1,100,000

Bột ngọt bịch 1.8 kg 118,000 10 1,180,000

Đường bịch 2 kg 26,000 10 260,000

Nước rửa chén Can 10kg 135,000 4 540,000

Nhân công 1 nhân công

(toàn thời gian) 3,500,000 4 14,000,000

Mặt bằng 1 tháng 10,000,000 1 10,000,000

TỔNG 94,738,000

DOANH THU ƯỚC TÍNH 130,500,000 LỢI NHUẬN ƯỚC TÍNH 35,762,000

Bảng 4.5 thể hiện ước tính doanh thu và chi phí của quán trong 1 tháng. Chi phí vận hành được xem xét bao gồm các chi phí cấu thánh nên 1 phần cơm (đã được đề cập ở phần trước). Các chi phí khác bao gồm chi phí bao bì, muỗng nhựa, gia vị, nước rửa chén, nhân công và mặt bằng cũng được đề cập. Giá các nguyên vật liệu được tham khảo từ website cungcau.vn, ngày 30/6/2020. Doanh thu 1 tháng ước ước lượng cho 4 tuần (28 ngày), dựa vào số liệu dự báo cho các ngày trong tuần. Giá bán 1 phần cơm là 25,000 đồng.

4.3 Quy trình vận hành MRP

Sau khi thực hiện tính toán, thử nghiệm mô hình MRP ở trên, nhóm đề xuất quy trình vận hành MRP như sau:

Hình 4.5 Quy trình vận hành MRP

Việc hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu hợp lý sẽ mang lại hiệu quả trong việc cắt giảm chi phí nguyên liệu đáng kể. Tuân thủ quy trình vận hành MRP được đề xuất nêu trên là việc làm cần thiết đối với cửa hàng X.

CHƯƠNG 5. MÔ HÌNH HOẠCH ĐỊNH TUYẾN ĐƯỜNG

5.1 Yêu cầu của mô hình

Mô hình giải pháp được xây dựng dựa trên những đặc tính mô tả của vấn đề và mục tiêu hướng đến của nghiên cứu. Các đặc tính của hệ thống giao hàng của cửa hàng được tổng hợp như sau:

 Cửa hàng X chốt đơn giao hàng và tiến hành đi giao vào lúc 11h30 các ngày trong tuần, giao cố định tại các địa điểm sau đây:

(1) KTX Khu A ĐHQG (2) KTX Khu B ĐHQG (3) ĐH Bách Khoa (CS2) (4) ĐH Khoa học tự nhiên (5) ĐH Quốc tế

(6) ĐH Khoa học Xã hội và Nhân văn (7) ĐH Công nghệ thông tin

(8) ĐH Kinh tế – Luật

(9) Nhà điều hành ĐHQG (Khoa Y) (10) Trung Tâm Giáo Dục Quốc Phòng

 Mạng phân phối theo kiểu “one-to-all”, trong đó có 1 cửa hàng và 8 địa điểm giao hàng. Mạng phân phối theo kiểu “one – to – all” là mô hình mà hàng hóa được vận chuyển từ 1 nhà kho đến tất cả địa điểm khách hàng bằng phương tiện vận tải và phương tiện đó sẽ quay trở về kho sau khi kết thúc lộ trình.

 Cửa hàng sử dụng 1 loại xe giao hàng, năng lực giao 50 sản phẩm/xe.

 Mỗi địa điểm giao hàng có một nhu cầu thay đổi theo từng ngày và không đồng đều.  Mỗi cung đường từ khách hàng này đến khách hàng kia có 1 thông số về khoảng cách

(mét), và một thông số về thời gian (phút).

 Thời gian giao hàng từ 11h30 đến 12h30 (60 phút)

Mục tiêu của bài toán là xây dựng được giải pháp hoạch định tuyến đường giao hàng hiệu quả bao gồm xác định số xe cần thiết và tối thiểu chi phí cho việc giao hàng. Mô hình này sẽ được đánh giá mức hiệu quả bằng cách so sánh với số liệu trong quá khứ.

5.2 Xây dựng mô hình toán

5.2.1 Các giả định đặt ra

Vì giới hạn của phần mềm tối ưu, cũng như để dễ dàng cho quá trình tính toán, một số giả định được đặt ra nhưng không làm thay đổi bản chất vấn đề như sau:

 Chi phí được xét đến trong mô hình chỉ gồm chi phí di chuyển (chi phí nhiên liệu).  Xe đi với vận tốc trung bình 30 km/h không đổi

 Thời gian xử lý đơn hàng là 7 phút cho mỗi địa điểm

 Các địa điểm giao hàng được phân loại thành 6 vị trí với các từ viết tắt như sau: (1) KTX A (2) KTX B (3) HCMUS (4) UIT (5) NĐH (6) GDQP

 Không xét đến các yếu tố ngẫu nhiên như kẹt xe, hỏng hóc, tai nạn. Giả định năng lực người lái xe và điều kiện cơ sở hạ tầng trên mỗi cung đường là như nhau.

5.2.2 Thiết lập biến quyết định cho bài toán

Cửa hàng cần giao tại n vị trí, cửa hàng được xem như một vị trí đặc biệt, nơi xuất phát và quay về của các xe giao hàng.

Biến quyết định: xij, là biến nguyên nhị phân với:  xij = 1: xe đi từ địa điểm i đến địa điểm j

 xij = 0: xe không đi từ địa điểm i đến địa điểm j Trong đó: i = 0 ÷ 𝑛 ; j = 0 ÷ n

Khi đó: ∑nj=0x0j là tổng số lượng chuyến xe, tương đương với số xe được dùng.

5.2.3 Thiết lập và tính toán các tham số mô hình

Bài toán có 3 tham số chính là tham số khoảng cách dij, tham số thời gian tij và tham số chi phí di chuyển cij. Các tham số được xác định như sau:

Tham số khoảng cách dij là khoảng cách di chuyển từ địa điểm giao hàng i đến địa điểm giao hàng j và được xác định ở phần thu thập dữ liệu.

Tham số thời gian tij là thời gian cần thiết để thực hiện việc giao hàng tại một địa điểm. Thời gian này là tổng thời gian di chuyển của phương tiện từ địa điểm trước đó i đến địa điểm cần giao hàng j và thời gian giao nhận hàng tại điểm j đó. Giới hạn của bài toán đặt ra thời gian di chuyển dựa vào quãng đường di chuyển và vận tốc trung bình của xe là 30km/h. Thời gian giao nhận hàng tại một điểm trung bình là 10 phút.

Tham số cij xét tới là chi phí di chuyển chỉ bao gồm chi phí nhiên liệu. Bằng độ dài quãng đường di chuyển (đơn vị tính theo km) nhân với số chi phí nhiên liệu tiêu hao trên một km.

cij = 14080 × 1.6

100× dij (1)

Trong đó, việc xác định chi phí nhiên liệu tiêu hao đơn vị để xây dựng công thức trên được dựa vào loại xe cửa hàng đang sử dụng với thông tin trong bảng 6.1 dưới đây.

Loại xe sử dụng HONDA FUTURE F1

Loại xăng dầu sử dụng RON95 - III

Giá xăng dầu 14080 VND

Mức tiêu hao nhiên liệu 1.6 lít / 100km

5.2.4 Thiết lập bài toán quy hoạch tuyến tính nhị phân

Định nghĩa các biến sử dụng trong mô hình:  Biến Dj thể hiện nhu cầu tại điểm giao j.

 Biến rj thể hiện tổng khối lượng hàng đã giao sau khi qua địa điểm j.  Biến Q thể hiện năng lực giao hàng tối đa của mỗi xe.

Hàm mục tiêu: Tối thiểu tổng số xe sử dụng

Min ∑ x0j

n

j=0

(2)

Ràng buộc

 Tất cả các xe đều xuất phát từ cửa hàng và phải về cửa hàng sau khi giao hàng

∑ x0j n j=1 = 1 (3) ∑ xi0 n i=1 = 1 (4)

 Xe đi đến địa điểm nào thì phải rời khỏi địa điểm đó

∑n xip

i=0 − ∑n xpj= 0

j=0 với p = 1, 2, …, n (5)

 Nhu cầu tại địa điểm giao nhỏ hơn năng lực phục vụ còn lại của xe

rj− ri ≥ (Dj+ Q)xij− Q với i = 1, 2, …, n; j = 1, 2, …, n (6)

 Khối lượng phục vụ không thể lớn hơn năng lực xe

rj ≤ ∑n Q × xij

i=0 với j = 1, 2, …, n (7)

 Thời gian giao hàng nhỏ hơn 60 phút

∑ ∑n xij× tij

j=0 n

 Ràng buộc biến nhị phân

xij ∈ {0, 1} với i = 0, 1, 2, …, n; j = 0, 1, 2, …, n (9)

5.3 Giải bài toán trên phần mềm Lingo

Sau khi xây dựng mô hình toán với hàm mục tiêu và các ràng buộc cụ thể được mô tả rõ trong mục 6.2, cùng với việc sử dụng dữ liệu ở chương 4, tiến hành chạy mô hình bài toán trên phần mềm LINGO.

Với mục tiêu xây dựng mô hình là có thể hỗ trợ hoạch định tuyến đường cho từng ngày, vì thế lấy ngẫu nhiên một bộ số liệu của trong quá được trình bày ở chương 2. Chọn nhu cầu khách hàng với thông tin cụ thể trong bảng 6.2.

Bảng 5.2 Dữ liệu nhu cầu khách hàng tại các địa điểm vào thứ 2 STT Địa điểm Nhu cầu

1 Kí túc xá khu A 19

2 Kí túc xá khu B 12

3 HCMUS 8

4 UIT 9

5 NĐH 10

6 TTGDQP 35

Bởi vì phần mềm LINGO có thể sử dụng dữ liệu liên kết ngoài, do đó xây dựng mô hình dữ liệu trên phần mềm MS Excel như sau:

Hình 5.1 Thiết lập dữ liệu trên phần mềm MS Excel

Mô hình dữ liệu trên phần mềm MS Excel có 5 bảng thông tin bao gồm khoảng cách, chi phí, thời gian, biến nhị phân và các thông tin liên quan đến bài toán.

Sau đó, ta khởi động LINGO, nhập các dòng lệnh được nêu trong Phụ lục để khởi tạo các tham số, biến quyết định, ràng buộc và hàm mục tiêu của bài toán. Tiếp đến chọn “Solve” để chương trình chạy các dòng lệnh và xuất kết quả được thể hiện ở hình bên dưới.

Hình 5.2 Kết quả từ phần mềm LINGO

Hình 5.3 Kết quả được xuất ra MS Excel

 Số xe cần sử dụng tối thiểu là 2 xe, bao gồm 2 tuyến đường là “Cửa hàng – KTX B –

TTGDQP – Cửa hàng” và “Cửa hàng – UIT – NĐH – KTX A – HCMUS – Cửa hàng”.

 Tổng quãng đường các xe chạy là 17.4 km tương ứng với tổng chi phí nhiên liệu là 3,897 VND.

5.4 Xây dựng quy trình vận hành mô hình VRP

Sau khi thử nghiệm mô hình VRP cho cửa hàng, nhóm đề xuất quy trình vận hành mô hình VRP như sau:

Hình 5.4 Quy trình vận hành VRP

Nếu tuân thủ quy trình vận hành VRP được đề xuất ở trên, việc cắt giảm số nhân công thuê ngoài cũng như chi phí sẽ mang lại hiệu quả cao.

CHƯƠNG 6. ĐÁNH GIÁ, KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ

6.1 Đánh giá hiệu quả của các mô hình

6.1.1 Hiệu quả của mô hình MRP

Như vậy, sau khi có kết quả từ thực tế và mô hình hoạch định nhu cầu nguyên liệu cho cửa hàng, chúng ta có thể so sánh để xem liệu rằng giải pháp mới có hiệu quả hơn hay không và có đáp ứng được kỳ vọng của cửa hàng hay không. Ta tiến hành so sánh kết quả dựa vào tỷ suất chi phí nguyên liệu trên doanh thu:

 Trước MRP: i = 95,000,000 5,300 × 25,000100% = 71.69%  Sau MRP: i = 70,738,000 5,220 × 25,000100% = 54.21%

Từ đây, ta có thể đánh giá rằng việc hoạch định nhu cầu nguyên liệu mang lại hiệu quả đáng kể cho cửa hàng.

6.1.2 Hiệu quả của mô hình VRP

Trước khi xây dựng mô hình, hoạch định giao hàng theo kinh nghiệm cá nhân của chủ cửa hàng, mỗi ngày cửa hàng sử dụng 3 - 5 xe và thời gian rỗi của mỗi nhân công lớn. Dựa vào việc tham khảo ý kiến của chủ cửa hàng, ta có bộ số liệu cho 1 ngày giao hàng như sau:

Bảng 6.1 Hoạch định tuyến đường theo kinh nghiệm chủ cửa hàng

Xe Tuyến đường Tổng thời gian

1 Cửa hàng 31 phút TTGDQP Cửa hàng 2 Cửa hàng 43 phút NĐH KTX B Cửa hàng 3 Cửa hàng 41 phút KTX A UIT HCMUS Cửa hàng

Có thể thấy rằng, việc hoạch định tuyến đường theo kinh nghiệm của chủ cửa hàng cần đến 3 nhân công giao hàng, việc này có thể dẫn đến thời gian rỗi của nhân công lớn, không khai thác được năng lực tối đa của họ.

Với việc hoạch định tuyến đường bằng giải thuật tối ưu trên LINGO, ta có kết quả như sau:

Bảng 6.2 Hoạch định tuyến đường bằng giải thuật tối ưu VRP

Xe Tuyến đường Tổng thời gian

1 Cửa hàng 38.2 phút KTX B TTGDQP Cửa hàng 2 Cửa hàng 56.6 phút UIT NĐH KTX A HCMUS Cửa hàng

Kết quả cho thấy, với lời giải tối ưu, số nhân công (số xe) giao hàng cần thiết là 2 xe,