n = số kỳ dữ liệu
2.4.2. Tín hiệu theo dõ
Để liên tục kiểm soát sai số của dự báo chúng ta dựa trên một chỉ số cịn gọi là tín hiệu theo dõi (Tracking signal -TS). Đây là chỉ số thể hiện mối quan hệ của tổng giá trị sai số của dự báo so với giá trị MAD. Cơng thức tính chỉ số tín hiệu theo dõi:
TS = ∑ Dt- Ft
MAD
Tín hiệu theo dõi được vẽ trên đồ thị kiểm soát với giới hạn trên và dưới được lấy thông thường là +-3, trong đó được tính bằng cơng
thức sau:
Hình 2.2: Đồ thị theo dõi và kiểm soát sai số dự báo
Nguồn: Russell & Taylor (2011)
Nếu đồ thị của tín hiệu theo dõi nằm trong phần giới hạn trên và dưới, sai số của dự báo ở trong ngưỡng chấp nhận được. Ngược lại, nếu tín hiệu vượt ra ngồi giới hạn, cần phải xem xét lại kết quả và điều chỉnh phương pháp dự báo.
TÓM TẮT
Dự báo nhu cầu sản phẩm là việc xem xét, dự đoán nhu cầu tương lai về sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp. Dự báo thừa hay dự báo thiếu đều dẫn đến việc tốn kém chi phí, mất cơ hội kinh doanh và các thiệt hại khác cho quá trình sản xuất và vận hành của doanh nghiệp.
Khi tiến hành dự báo, doanh nghiệp cần tính đến yếu tố thời gian dự báo (dài hay ngắn), các dữ liệu trong quá khứ, các đặc điểm của nhu cầu và các phương pháp dự báo (định tính hay định lượng). Nhu cầu thường bao gồm các đặc điểm cơ bản là yếu tố xu hướng, thời vụ, chu kỳ và biến động ngẫu nhiên.
Các phương pháp dự báo định tính bao gồm việc thu thập ý kiến từ Ban điều hành, lực lượng bán hàng, khách hàng và các chuyên gia dự báo. Đây là nhóm phương pháp dựa nhiều vào kinh nghiệm và suy đoán chủ quan của những người liên quan.
Các phương pháp dự báo định lượng dựa trên các mơ hình tốn học, bao gồm việc dự báo dựa trên chuỗi dữ liệu theo thời gian và dựa vào mối quan hệ nguyên nhân - kết quả (phân tích tương quan, hồi quy). Doanh nghiệp nên phối hợp các phương pháp khác nhau để dự báo.
Dự báo khó chính xác tuyệt đối, vì vậy doanh nghiệp cần sử dụng các chỉ số khác nhau như MAD, MAPE để đánh giá mức độ chính xác của các phương pháp dự báo và kiểm soát liên tục các sai số dự báo qua tín hiệu theo dõi.
CÂU HỎI ƠN TẬP
1. Dự báo thừa hay dự báo thiếu gây ra những hệ quả gì cho hoạt động quản trị sản xuất. Hãy đặt vấn đề dự báo thừa hay thiếu vào bối cảnh một sản phẩm cụ thể để minh hoạ.
2. “Có một điều chắc chắn trong dự báo là sẽ có sai số”. Hãy bình luận về nhận định này. Các sai số trong dự báo thường do những nguyên nhân nào?
3. Loại dự báo nào được dùng cho việc ra các quyết định hàng ngày hoặc các quyết định ngắn hạn liên quan tới đáp ứng nhu cầu của thị trường?
4. Hãy trình bày 4 thành phần cơ bản của chuỗi dữ liệu về nhu cầu theo thời gian. Lấy ví dụ về nhu cầu của một sản phẩm cụ thể để minh hoạ cho các thành phần này.
5. Phương pháp dự báo nào chủ yếu dựa vào khả năng phán đoán của nhà quản lý và các bên liên quan hơn là dựa vào dữ liệu số? Hãy thiết kế một phiếu điều tra để thu thập thông tin dự báo qua khách hàng (tối đa 20 câu hỏi).
6. Trong phương pháp san bằng mũ, hệ số α và β có ý nghĩa như thế nào?
7. Trong các phương pháp san bằng mũ, đường xu hướng và phân tích hồi quy, phương pháp nào cho kết quả dự báo chính xác hơn?
8. Thảo luận về sự khác biệt giữa hai chỉ số đo lường dự báo là MAD và MAPE.
9. Các nhận định sau đây là đúng hay sai? Tại sao?
- “Dự báo nhu cầu sản phẩm vừa là một khoa học, vừa là một nghệ thuật”.
- “Khơng thể dự báo chính xác nhu cầu bán ra của một doanh nghiệp, vì vậy dự báo ít có ý nghĩa đối với việc lập kế hoạch sản xuất của doanh nghiệp”.
- “Độ chính xác của dự báo phụ thuộc vào các dữ liệu thu thập được và phương pháp sử dụng”.
- “Phương pháp điều hồ mũ chỉ tính tới các dữ liệu của giai đoạn ngay trước kỳ dự báo”.
- “Các dữ liệu về nhu cầu trong quá khứ giúp doanh nghiệp dự đốn được chính xác nhu cầu trong tương lai”.
BÀI TẬP VÀ TÌNH HUỐNG
1. An Phú là một cơng ty sản xuất bánh và bán thông qua hệ thống các cửa hàng của công ty tại Hà Nội và một số thành phố khu vực phía Bắc. Các dữ liệu dưới đây là lượng sản phẩm được bán trong bốn tuần vừa qua. Bánh của An Phú được sản xuất hôm nay để bán vào ngày tiếp theo. Hệ thống cửa hàng của cơng ty đóng cửa vào ngày chủ nhật.