Chỉ tiêu Trọng số
trung bình Vector tổng Vector nhất quán
Hàng hóa 0.094 0.519 5.185 Giao hàng 0.183 1.051 5.246 Chi phí 0.585 2.995 5.414 Thanh tốn 0.057 0.309 4.993 Dịch vụ 0.081 0.439 5.196 Tổng 1 26.034 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Kết quả cho thấy trong 5 tiêu chí được lựa chọn để đánh giá nhà cung cấp tiềm năng thì tiêu chí chi phí chiếm 58,5% trong việc lựa chọn NCC tiếp đến là giao hàng chiếm 18,3%, tiêu chí hàng hóa chiếm 9,4%, dịch vụ chiếm 8,1% và thanh toán chiếm 5,7%.
Trang 58
Như vậy yếu tố giá cả chiếm có ảnh hưởng rất lớn đến quyết định lựa chọn NCC của cơng ty.
Để phân tích độ nhất qn của ma trận trọng số giữa các tiêu chí phụ, tỷ số nhất nhất qn (CR) được tính theo cơng thức: CR = CI/RI
Để xác định λmax (giá trị riêng ma trận so sánh = trị trung bình của vector nhất quán) và CI là chỉ số nhất quán: λmax = 26.034 5 = 5.207 CI = 𝜆𝑚𝑎𝑥 – 𝑛 𝑛−1 = 5.207−5 5−1 = 0.052 Suy ra, CR = 0.052/1.12 = 0.05 < 0.1
Do CR = 0.05 < 0.1 nên bộ trọng số của tiêu chí đánh giá đảm bảo được tính nhất quán. Dữ liệu chạy trên phần mềm Expert choice cho kết quả so sánh mức độ quan trọng của từng tiêu chí và chỉ số đồng nhất là 0.05 nhỏ hơn 0,1 thì kết quả có thể chấp nhận được. Kết quả này cũng tương ứng với kết quả ở trên, như vậy kết quả này hợp lý đưa vào phần đánh giá điểm số phân loại nhà cung cấp theo trọng số của các tiêu chí này. Phân tích độ nhất quán của ma trận trọng số giữa các tiêu chí chính:
Hình 4.2: Độ nhất quán lựa chọn nhà cung cấp nguyên vật liệu
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Đánh giá trọng số các tiêu chí phụ:
Ma trận so sánh mức độ quan trọng của cặp tiêu chí hàng hóa:
Sau có ma trận so sánh mức độ quan trọng của tiêu chí dịch vụ thì dịch vụ khách hàng có trọng số là 0.75 và phản hồi thông tin là 0.25. Dịch vụ khách hàng tốt sẽ tạo nên mối quan hệ gắn kết bền chặt như vậy nó mang lại ưu điểm cho cơng ty và nhà cung ứng. Và
Trang 59
tất nhiên nó cũng là những lần tương tác hỗ trợ thông tin trước và sau khi mua hàng. Nhà cung ứng cần phải phản hồi giúp đỡ khách hàng ngay khi họ cần yêu cầu giúp đỡ.
Hình 4.3: Kết quả phân tích trọng số của từng tiêu chí phụ
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Hàm hữu ích = 0.075 * Chất lượng + 0.019 * Khả năng đáp ứng + 0.095 * Thời gian giao hàng +0.066 * Số lượng giao hàng + 0.023 * Hình thức giao hàng + 0.501 * Giá cả cạnh tranh + 0.084 * Hình thức chiết khấu + 0.046 * Hỗ trợ thanh tốn + 0.011 * Thời hạn cơng nợ + 0.061 * Dịch vụ khách hàng + 0.020 * Hỗ trợ thông tin.
Đánh giá lựa chọn nhà cung cấp
Thu nhập dữ liệu của bảng điểm đánh giá phương án ứng với từng tiêu chí theo thang
điểm phần trăm (0/100 – 100/100). Dữ liệu bảng điểm đánh giá dựa trên phỏng vấn trực tiếp với 5 chuyên gia để đánh giá điểm của NCC1 là Tam Sơn và NCC2 là Kim Hưng với từng tiêu chí. Sau khi lấy trung bình cộng điểm đánh giá theo từng tiêu chí của mỗi
NCC tác giả đưa dữ liệu vào phần mềm để chạy kết quả dữ liệu điểm đánh giá từng tiêu chí của 2 NCC ta được hình như sau:
Hình 4.4: Kết quả phân tích hai NCC bằng Expert choice
Trang 60
Nhận xét: Kết hợp hình trên có thể thấy trọng số của các tiêu chí được thể hiện như sau: Việc đánh giá hoặc lựa chọn hai NCC tác giả thấy tiêu chí chi phí là chiếm khoảng 58,5%, tiêu chí giao hàng là 18.3%, hàng hóa chiếm 9,4%, dịch vụ chiếm 8,1% và thanh toán là 5,7%. Xét về tổng thể điểm của hai nhà cung cấp kết quả cho thấy nhà cung cấp 1 là Tam Sơn là 57,2% lớn hơn nhà cung cấp hai là Kim Hưng là 42,8% tác giả chọn NCC Tam Sơn nhà là nhà cung cấp ưa chuộng hơn.
c. Tính khả thi của đề xuất
Giải pháp đánh giá lựa chọn nhà cung cấp giúp cơng ty ra quyết định nhanh chóng để lựa chọn nhà cung ứng nguyên vật liệu đầu vào cải thiện tình hình vật tư tại nhà máy. Theo như tác giả đã đánh giá lựa chọn giữa hai nhà cung ứng trên thì thấy Tam Sơn chiếm phần trăm cao hơn sẽ mang lại cho cơng ty có tìm được nhà cung ứng ngun liệu thích hợp. Với tiêu chí chi phí, thời gian giao hàng, chất lượng hàng hóa cũng như dịch vụ thì tác giả đã trình bày đề xuất này với cơng ty tuy nhiên đề xuất này đã được xem xét và áp dụng vào quý 4 năm 2020. Vấn đề hiện tại nhà máy là có rất nhiều nhà cung ứng trong và ngoài nước mỗi nhà cung ứng đều có những thuận lợi khác nhau. d. Lợi ích mang lại
Tác giả đề xuất với cơng ty giải pháp sử dụng phương pháp AHP cùng với phần mềm Expert choice giúp cho Cơng ty có thể dễ dàng so sánh, đánh giá chi tiết các khía cạnh của vấn đề bao gồm các tiêu chí chính và tiêu chí phụ. Phương pháp này cịn là cơ sở định lượng để công ty đưa ra quyết định khoa học xét đến các yếu tố phù hợp với tình hình kinh doanh của cơng ty. Bộ phận kinh doanh và nhân viên mua hàng dễ dàng thực hiện đánh giá nhà cung cấp dựa trên các tiêu chí đánh giá tại bảng tiêu chí đánh giá. Lợi ích mang lại giúp công ty loại bỏ những nhà cung ứng kém chất lượng thường xuyên giao hàng trễ, không chất lượng.
Giải pháp hồn thiện cơng tác lập kế hoạch sản xuất
a. Cơ sở đề suất giải pháp
Các kết quả dự báo cũng làm cơ sở để cho nhà máy xây dựng chiến lược hoạch định giúp nhà máy chủ động đối phó với những biến đổi thị trường. Để hoạt động sản xuất kinh doanh ổn định, các nguồn lực được cung cấp đầy đủ, kịp thời thì địi hỏi việc dự báo của nhà máy phải tương đối chính xác và đảm bảo tính liên tục.
Trang 61 b. Nội dung thực hiện giải pháp
Lập kế hoạch phải xuất phát từ nhu cầu thị trường, kết quả dự báo nhu cầu là cơ sở quan trọng nhất của công tác lập kế hoạch, có ý nghĩa quyết định đến sự thành cơng hay thất bại của kế hoạch. Để đảm bảo công tác dự báo được thực hiện khoa học và chặt chẽ, cơng ty có thể thành lập nhóm nghiên cứu, dự báo chuyên nghiệp, được đào tạo đầy đủ về nghiệp vụ thống kê tổng hợp, kỹ thuật dự báo và hiểu biết thị trường, nhằm tăng cường hơn nữa cho việc nghiên cứu thị trường, ngồi ra, khuyến khích những người làm công tác này bằng vật chất, tạo cho họ có trách nhiệm với cơng việc họ thực hiện. Để thực hiện dự báo sản lượng cho năm bằng phương pháp định lượng thể hiện qua các bước sau:
Bước 1: Xác định mục tiêu dự báo công tác lập kế hoạch tại nhà máy cần phải dự báo trước sản lượng kế hoạch của một mùa hoặc một năm.
Bước 2: Chọn mơ hình phương pháp cân bằng mũ giản đơn để khắc phục những hạn chế của các phương trên người ta đề suất sử dụng phương pháp san bằng mũ để dự báo.
Ft+1 = Ft + (Dt - Ft) với 0 1 Trong đó: Ft+1: Mức dự báo ở thời kỳ t+1 Ft : Mức dự báo của kỳ t Dt : Mức thực tế kỳ t là hệ số san bằng mũ
Vì mơ hình san bằng mũ rất đơn giản nên được sử dụng khá rộng rãi. Tuy nhiên việc lựa chọn hệ số san bằng mũ α sao cho thích thợp để đạt được một dự báo chính xác là một vấn đề quan trọng.
Bước 3: Thu thập cần thiết cho dự báo Tổng doanh thu năm 2019 của công ty đạt hơn 5 nghìn tỷ đồng, lợi nhuận hoạt động kinh doanh ở mức hơn 674 tỷ đồng tăng trên 20% so với năm 2018. Và năm 2018 tăng 18% so với năm 2017. Chính vì vậy, Tác giả dự báo bằng cách dựa vào mức độ tăng trưởng hằng năm của cơng ty. Ngồi ra, sản lượng khách hàng đã đăng kí từ trước nên nhà máy cũng căn cứ vào đấy xác định năng lực, tính tốn khả năng sản xuất của nhà máy.
Trang 62 Bước 4: Tiến hành dự báo, áp dụng kết quả dự báo.
Thử đo mức độ chính xác đối với 2 giá trị α= 0.1 và α = 0.9 cho ra kết quả bên dưới Bảng 4.4: Kiểm tra độ chính xác của số liệu dự báo sản lượng
Tháng Nhu cầu thực
α= 0.1 α = 0.9
Dự báo Sai số tuyệt đối Sai số dự báo Dự báo Sai số tuyệt đối Sai số dự báo 1 152,920 152,920 0 0 152,920 0 0 2 165,001 152,920 12,081 12,081 152,920 12,081 12,081 3 201,000 154,128 46,872 46,872 163,793 37,207 37,207 4 205,999 158,815 47,184 47,184 197,279 8,720 8,720 5 224,001 163,534 60,467 60,467 205,127 18,874 18,874 6 224,001 169,580 54,421 54,421 222,114 1,887 1,887 7 230,999 175,022 55,977 55,977 223,812 7,187 7,187 8 222,999 180,620 42,379 42,379 230,280 -7,281 -7,281 9 214,999 184,858 30,141 30,141 223,727 -8,728 -8,728 10 230,999 187,872 43,127 43,127 215,872 15,127 15,127 11 224,003 192,185 31,818 31,818 229,486 -5,483 -5,483 12 230,942 195,367 35,575 35,575 224,551 6,391 6,391 Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Để đánh giá mức độ sai lệch tổng thể của dự báo người ta người ta cùng dùng độ lệch tuyệt đối trung bình MAD (Mean Absolute Deviation). Kết quả dự báo công ty đang áp dụng cho giá trị.
Với α= 0.1 thì MAD = 35575
12 = 2,964,583; với α = 0.9 thì MAD = 532,583
Phương pháp dự báo nào có giá trị MAD nhỏ hơn sẽ cho kết quả dự báo chính xác hơn. Bước 5: Giám sát và kiểm soát dự báo
Để giám sát và kiểm soát dự báo, một trong những cách là dựa vào độ lệch tuyệt đối trung bình MAD có một cách khác để giám sát và kiểm soát dự báo là sử dụng tín hiệu theo dõi. Đó là một đánh giá chất lượng dự báo đúng sai so với giá trị thực tế như thế
Trang 63
nào. Vì dự báo được cập nhật mỗi tuần, mỗi tháng, mỗi quý, cho nên số nhu cầu thực tế mới được mang so sánh với giá trị được dự báo.
Tín hiệu theo dõi = 𝑅𝑆𝐹𝐸
𝑀𝐴𝐷= 6391
12 = 532,58
Tín hiệu theo dõi dương báo cho ta biết nhu cầu thực tế lớn hơn nhu cầu dự báo. Tín hiệu theo dõi âm, báo cho chúng ta biết nhu cầu dự báo cao hơn so với thực tế. Để kiểm soát một cách tốt nhất các kết quả dự báo, doanh nghiệp nên đưa ra các giới hạn dự báo (giới hạn kiểm tra trên, giới hạn kiểm tra dưới). Hình dưới đây mơ tả kiểm sốt dự báo thông báo việc sử dụng “tín hiệu theo dõi, tín hiệu theo dõi giới hạn”.
Hình 4.5: Kiểm sốt dự báo thơng qua tín hiệu theo dõi giới hạn
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
c. Tính khả thi của đề xuất
Dự báo sản lượng kế hoạch sản xuất dựa vào phương pháp san bằng mũ với 2α (0,1;0,9) xét cả hai trường hợp này tín hiệu theo dõi đều dương điều đó có nghĩa là dự báo cho cả 2 trường hợp này đều thấp hơn nhu cầu thực tế. Tuy nhiên, dự báo với α = 0.9 sẽ tốt hơn vì có độ lệch nhỏ hơn.
d. Lợi ích mang lại
Một trong những tồn tại khi lập kế hoạch sản xuất là dự báo nhu cầu sản phẩm khơng chính xác, mà nguyên nhân sâu xa là do nhận thức không đầy đủ về tầm quan trọng của công tác lập kế hoạch và chưa có phương pháp dự báo hợp lý. Để những giải pháp đổi mới công tác lập kế hoạch được thực thi và phát huy tác dụng, tồn cơng ty ặc biệt là lãnh đạo cần thay đổi nhận thức về tầm quan trọng của công tác lập kế hoạch sản xuất.
Trang 64
Cần nhận thức được trong môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt của kinh tế thị trường, công tác dự báo là một công cụ hữu hiệu giúp doanh nghiệp lựa chọn cho mình một phương án sản xuất tối ưu, đóng góp một phần quan trọng vào thành công của doanh nghiệp. Nếu thất bại ngay từ khâu dự báo thì dù có cố gắng đến đâu thì doanh nghiệp cũng khó có thể đạt được những mục tiêu đã đề ra. Bởi vậy, công ty cần đầu tư đầy đủ, đúng mức cho cơng tác dự báo nhằm lập kế hoạch chính xác, tiết kiệm thời gian, cơng sức.
Giải pháp hoàn thiện sản xuất - xuất hàng
a. Cơ sở đề xuất giải pháp
Công tác quản lý vật tư, tồn kho theo dõi tình hình, tiến độ, chất lượng vật tư cung ứng chưa thực sự tốt, số liệu tồn khi khơng chính xác, dịng thơng tin liên lạc giữa bộ phận mua hàng của công ty và nhà cung ứng chưa tốt là nguyên nhân khiến cho thời hạn giao hàng bị xác định sai, những thời điểm giao hàng do bộ phận kế hoạck ấn định cho phân xưởng hầu như thiếu cơ sở thực tế, mang tính chủ quan. Vì vậy, tác giả đã đề xuất lựa chọn và đánh giá nhà cung cấp ở giải pháp số một.
Các yếu tố liên quan đến đầu vào của sản xuất giày như về con người, về máy móc thiết bị cơng cụ dụng cụ, quy trình cơng nghệ. Đây là những yếu tố ảnh hưởng đến công tác lập kế hoạch tại nhà máy tác giả đã đề xuất giải pháp liên quan ở giải pháp số 3.
Trong q trình sản xuất thường có những lỗi may sản phẩm như méo gót, bung chỉ, chặt sai,… Khuyết tật xảy ra do sự sai sót của con người vơ tình hay cố ý, sự dao động vượt quá dung sai chế tạo cho phép, hoạt động của máy móc thiết bị thiếu ổn định, dụng cụ đồ gá gây ra khuyết tật. Khuyết tật sẽ gây ra các lãng phí như: Chi phí để kiểm tra khuyết tật, giải quyết khiếu nại của khách hàng và thực hiện việc sửa chữa khuyết tật. Vì thế khuyết tật là một trong những loại lãng phí cần được quan tâm và xử lý. Việc cần thực hiện là ngăn ngừa và giảm thiểu các khuyết tật khơng đáng có. Dưới đây là tình hình bị trễ đơn hàng của nhà máy 2, tác giả đề xuất giải pháp xuất hàng này chỉ đi sâu vào quá trình sản xuất.
Trang 65
Bảng 4.5: Tình hình xuất hàng trong 6 tháng cuối năm 2019
Khách hàng Sản lượng xuất hàng Sản lượng trễ hàng Số lần Tỷ lệ trễ đơn hàng
Decathlon 1,558,265 235,687 3 15,12%
Skechers 686,311 101,837 10 14,84%
Wolverine 623,743 4,320 1 0,69%
Nguồn: Phòng điều hành phân xưởng may 2
Có thể thấy, các đơn hàng của Skechers đa số là những đơn hàng khó, kỹ thuật phức tạp yêu cầu cao nên tỉ lệ trễ đơn hàng đã gửi tiến độ lại cho khách hàng. Tuy nhiên tỉ lệ trễ đơn hàng như hiện tại cần được khắc phục, đó là sự nổ lực thực hiện cho các đơn vị có liên quan.
Bảng 4.6: Thống kê lỗi tại công đoạn may 3 tháng đầu năm 2020
Lỗi sản phẩm Số lỗi Tỷ lệ Số lỗi tích lũy Phần trăm tích lũy
Nhăn đùn mũi giày 2607 53,04% 2607 53,04%
Méo gót 1003 20,41% 3610 73,45%
May chóp mũi khơng cân
xứng 786 15,99% 4396 89,44%
May chập lưỡi gà 252 5.13% 4648 94,57%
Vệ sinh dơ 117 2,38% 4765 96,95%
Chiều dài mũi không chuẩn 96 1,95% 4861 98,90%
Lỗi khác 54 1,10% 4915 100,00%
Tổng 4915
Nguồn: Phòng điều hành phân xưởng may 2
Để làm rõ loại lỗi nào cần được ưu tiên để giải quyết trước, tác giả sử dụng biểu đồ Pareto với nguyên tắc 80/20 (80% tác động đến từ 20% những nguyên nhân gây lỗi).
Trang 66
Hình 4.6: Pareto các lỗi trong công đoạn may
Nguồn: Tác giả tự tổng hợp
Dựa vào biểu đồ Pareto, tác giả nhận thấy các lỗi méo gót, chỉ dư, nhăn đùn mũi giày không đều là các lỗi quan trọng cần phải có biện pháp khắc phục các lỗi này (hơn 80% trên tổng số lỗi xuất hiện ở các công đoạn này). Để xác định nguyên nhân gây ra các lỗi nghiêm trọng gây ảnh hưởng đến tiến độ sản xuất tác giả tiến hành phỏng vấn nhân viên