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, cắt giảm được 1 xe so với hoạch định theo kinh nghiệm, cùng với việc khai thác năng lực của mỗi xe tốt hơn.

Tuy nhiên, việc áp dụng giải pháp hoạch định tuyến đường VRP cho các mô hình kinh doanh vừa và nhỏ thế này chưa thật sự mang lại hiệu quả cao.

6.2 Kết luận

Trong bài báo cáo này, nhóm chúng em đã thực hiện chặt chẽ theo cơ sở lí thuyết đã đưa ra. Bắt đầu từ việc tìm hiểu đối tượng, từ đó xác định vấn đề cần giải quyết tìm ra các nguyên nhân chính cần xử lý. Sau đó, tiến hành áp dụng các mô hình và phần mềm đã học để giải quyết và kiểm tra đánh giá tính hiệu quả. Kết quả đạt được là giảm đáng kể chi phí nguyên liệu và cải tiến việc giao hàng thỏa mãn kỳ vọng của cửa hàng.

Trong thực tế hiện nay, các mô hình kinh doanh nhỏ mang tính đơn lẻ chỉ quan tâm đến doanh số mà không chú trọng để cắt giảm các chi phí sản xuất và vận hành. Nhưng khi muốn mở rộng quy mô hay thiết lập chuỗi cửa hàng thì lượng chi phí này rất đáng kể, vì thế việc thiết lập các hệ thống quản lí các quy trình sản xuất và vận hành một là vô cùng quan trọng giúp cắt giảm một lượng chi phí, là nền tảng vững chắc cho sự phát triển của doang nghiệp. Do thời gian và nguồn lực hạn chế nên phạm vi nghiên cứu chỉ thực hiện với mô hình kinh doanh giả định với quy mô vừa nên lượng chi phí chưa đáng kể, nhóm chúng em mong muốn có thể hoàn thiện hơn đề tài để có tính ứng dụng thực tế cao hơn.

6.3 Kiến nghị

6.3.1 Đối với các nghiên cứu cùng đề tài

Do thời gian và nguồn lực hạn chế nên đề tài nghiên cứu chỉ thực hiện với quy mô nhỏ. Hơn nữa, bài toán VRP đang sử dụng giả định thông số vận tốc không đổi và chưa kết hợp với

những ràng buộc về cơ sở hạ tầng thực tế. Kiến nghị đến các nghiên cứu sau này mở rộng quy mô nghiên cứu hơn nữa, giảm các giả định để tăng tính thiết thực cho các mô hình tối ưu.

Còn đối với phần mềm tối ưu, thực hiện giải thuật tối ưu trên những phần mềm lập trình có dung lượng lớn hơn, có thể thay thế LINGO bằng CPLEX. Bên cạnh đó, tiến hành áp dụng một số giải thuật kinh nghiệm khác như: Giải thuật di truyền, giải thuật tối ưu đàn kiến, tìm kiếm vùng cấm, giải thuật leo đồi nhằm quyết định phương pháp tốt nhất.

6.3.2 Đối với môn học

Môn học “Ứng dụng máy tính trong công nghiệp” là một môn học bổ ích, bài giảng khoa học và thật sự cần thiết cho sinh viên trong ngành. Môn học trang bị cho chúng em kỹ năng sử dụng các phần mềm chuyên ngành, liên quan đến các lĩnh vực như Xác suất – Thống kê, Quản lý Sản xuất, Vận trù học… nhằm hỗ trợ ra quyết định quản lý hệ thống. Cảm ơn cô Trần Võ Thảo Hương đã giảng dạy nhiệt tình và chia sẽ các kinh nghiệm bổ ích để chúng em có thể hoàn thành môn học cũng như đề tài này. Nhóm cũng xin đưa ra một số nhận định và kiến nghị với mong muốn có thể phát triển môn học hơn nữa:

 Bổ sung thêm các công cụ giải thuật tối ưu cho môn học như VBA-EXCEL, CPLEX, SQL,… Có thể thay thế phần mềm LINGO bởi vì sự hạn chế của nó bằng các phần mềm nêu trên.

 Cung cấp những dạng bài, mô hình toán mới, đặc trưng của ngành.

Ngoài ra, môn học còn giúp chúng em hoàn thiện hơn kĩ năng làm việc nhóm, cách quản lý công việc hiệu quả, kỹ năng ra quyết định... góp phần xây dựng tư duy hệ thống và định hướng rõ ràng hơn về các chuyên ngành sẽ học sau này. Nhóm hi vọng với những ý kiến trên có thể giúp môn học phát triển hiệu quả và đầy thú vị hơn.

TÀI LIỆU THAM KHẢO

[1] Liong C. Yeun, Wan R. Ismail, K. Omar, M. Zirour, 2008. Vehicle routing problem: Model & Solution. Journal of Quality Measurement and Analysis.

[2] E. Ali, O. O. Özener, G. Kuyzu, 2015. Cyclic Delivery Schedules for an Inventory Routing Problem. Transportation Science 49: 817–829.

[3] G. B. Dantzig, J. H. Ramser, 1959. The Truck Dispatching Problem. Management

Science 6: 80–91.

[4] C. E. Gounarisa, P. P. Repoussisb, C. D. Tarantilisb, C. A. Floudasa, 2011. A Hybrid

Branch-and-Cut Approach for the Capacitated Vehicle Routing Problem. 21st European

Symposium on Computer Aided Process Engineering.

[5] C. E. Miller, E. W. Tucker, R. A. Zemlin, R, 1960. Integer Programming Formulations

and Travelling Salesman Problems. J. ACM. 7: 326–329.

[6] Bernard W. Taylor III, 2006. Introduction to Management Science (9th Edition).

Prentice Hall.

[7] Trần Võ Thảo Hương, 2020. Bài giảng Ứng dụng máy tính trong công nghiệp. Đại học Bách Khoa – Đại học Quốc gia TP Hồ Chí Minh.

[8] Nguyễn Như Phong, 2013. Quản Lý Sản Xuất. Thành phố Hồ Chí Minh, NXB ĐH Quốc gia Tp Hồ Chí Minh.

[9] Lê Thị Phương Thảo, 2020. Luận văn: Tối ưu hóa hệ thống hoạch định giao hàng sử

PHỤ LỤC A. THU NHẬP VÀ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU

A.1 Dữ liệu lượng hàng được giao tại các địa điểm trong tháng 5/2020 Bảng A.1 Lượng hàng được giao vào tuần 1 trong tháng 5/2020

Tuần 1 Thứ 2 Thứ 3 Thứ 4 Thứ 5 Thứ 6 Thứ 7 Chủ Nhật TỔNG