CHƯƠNG 1 : TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU
1.1. Cơ sở lý luận
1.1.2. Đặc điểm của dự báo
Không có cách nào để xác định tương lai là gì một cách chắc chắn (tính không chính xác của dự báo). Dù phương pháp chúng ta sử dụng là gì thì luôn tồn tại yếu tố không chắc chắn cho đến khi thực tế diễn ra.
Luôn có điểm mù trong các dự báo. Chúng ta không thể dự báo một cách chính xác hoàn toàn điều gì sẽ xảy ra trong tương lai. Hay nói cách khác, không phải cái gì cũng có thể dự báo được nếu chúng ta thiếu hiểu biết về vấn đề cần dự báo.
Dự báo cung cấp kết quả đầu vào cho các nhà hoạch định chính sách trong việc đề xuất các chính sách phát triển kinh tế, xã hội. Chính sách mới sẽ ảnh hưởng đến tương lai, vì thế cũng sẽ ảnh hưởng đến độ chính xác của dự báo.
Theo tác giả Sunil Chopra và Peter Meindl (2012) đã nói rằng công ty và nhà quản lý nên nhận thức được các đặc điểm sau của dự báo:
Dự báo luôn không chính xác và do đó nên bao gồm cả giá trị dự kiến của dự báo và thước đo lỗi dự báo. Để hiểu tầm quan trọng của lỗi dự báo, hãy xem xét hai đại lý xe hơi. Một trong số họ dự kiến doanh số sẽ dao động trong khoảng từ 100 đến 1.900 đơn vị, trong khi những người khác dự kiến doanh số sẽ dao động trong khoảng từ 900 đến 1.100 đơn vị. Mặc dù cả hai đại lý đều dự đoán doanh số trung bình là 1.000, các chính sách tìm nguồn cung ứng cho mỗi đại lý nên rất khác nhau do sự khác biệt về độ chính xác dự báo. Do đó, lỗi dự báo (hoặc không chắc chắn về nhu cầu) phải là đầu vào quan trọng trong hầu hết các quyết định của chuỗi cung ứng. Thật không may, hầu hết các công ty không duy trì bất kỳ ước tính về lỗi dự báo.
Dự báo dài hạn thường kém chính xác hơn dự báo ngắn hạn; nghĩa là, các dự báo dài hạn có độ lệch chuẩn lớn hơn so với trung bình so với dự báo ngắn hạn.
Seven-Eleven Nhật Bản đã khai thác tài sản quan trọng này để cải thiện hiệu suất của nó. Công ty đã thiết lập một quy trình bổ sung cho phép công ty đáp ứng đơn đặt hàng trong vòng vài giờ. Ví dụ: nếu người quản lý cửa hàng đặt hàng trước 10 A.M, đơn hàng được giao bởi 7 P.M cùng ngày. Do đó, người quản lý chỉ phải dự báo những gì sẽ bán trong đêm đó ít hơn 12 giờ trước khi bán thực tế. Thời gian thực hiện ngắn cho phép người quản lý tính đến thông tin hiện tại có thể ảnh hưởng đến doanh số bán sản
phẩm, chẳng hạn như thời tiết. Dự báo này có khả năng chính xác hơn so với việc người quản lý cửa hàng phải dự báo nhu cầu trước một tuần.
Dựbáo tổng hợp thường chính xác hơn dự báo tách rời, vì chúng có xu hướng có độlệch chuẩn nhỏ hơn so với giá trịtrung bình.Ví dụ, thật dễ dàng để dự báo tổng sản phẩm quốc nội (GDP) của Hoa Kỳ trong một năm nhất định với sai số ít hơn 2 phần trăm. Tuy nhiên, việc dự báo doanh thu hàng năm cho một công ty có sai số ít hơn 2 phần trăm sẽ khó khăn hơn nhiều và thậm chí còn khó dự báo doanh thu cho một sản phẩm nhất định có cùng độ chính xác. Sự khác biệt chính giữa ba dự báo là mức độ tổng hợp. GDP là tổng hợp của nhiều công ty và thu nhập của một công ty là tổng hợp trên một số dòng sản phẩm. Tổng hợp càng lớn, dự báo càng chính xác.
(Nguồn: Supply Chain Managent of Sunil Chopra and Peter Meindl, 2012 )