Dự báo nhu cầu tồn kho

DỰ BÁO NHU CẦU Mục tiêu: Sau khi nghiên cứu chương này, người học có thể: - Trình bày được các phương pháp dự báo. - So sánh được ưu nhược điểm và trường hợp vận dụng của các phương pháp dự báo. - Áp dụng được các công thức để giải quyết các dạng bài toán dự báo. - Tính và phân tích được các thông số kiểm soát dự báo. KHÁI NIỆM DỰ BÁO Dự báo là ước đoán những khả năng sẽ xảy ra trong tương lai. Dự báo được tiến hành trên cơ sở phân tích khoa học các dữ liệu đã thu thập được. Dự báo có thể dựa trên trực giác hoặc suy đoán chủ quan. Dự báo cũng có thể là sự phối hợp của những cách trên, nghĩa là phân tích khoa học các dữ liệu để có kết quả rồi dùng phán xét kinh nghiệm của người quản trị để điều chỉnh lại. Dự báo vừa là một khoa học và là một nghệ thuật. Dự báo không bao giờ đảm bảo 100% độ chính xác vì nó luôn hàm chứa tính rủi ro. Mục tiêu của dự báo là tối thiểu hóa sai lệch giữa thực tế và dự báo. Dự báo có vai trò đặc biệt quan trọng trong hoạt động cung ứng. Nó giúp giảm chi phí hoạt động, tăng năng suất, tăng hiệu quả hoạt động cung ứng, nói riêng, hoạt động sản xuất kinh doanh của doanh nghiệp, nói chung. Dự báo giúp ước tính được số lượng sản phẩm cần sản xuất, từ đó xác định nhu cầu nguyên vật liệu, lập được kế hoạch cung ứng, dự trữ nguyên vật liệu. Nếu dự báo không chính xác có thể gây ra cạn dự trữ, thiếu hụt nguyên vật liệu, phản ứng kém với những biến động của thị trường, sụt giảm doanh số, giảm lợi nhuận (dự báo thiếu), tăng chi phí tồn kho (dự báo dư) CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO Có hai nhóm phương pháp dự báo: dự báo định tính và dự báo định lượng. Các phương pháp dự báo định tính Các phương pháp dự báo định tính là cách dự báo dựa trên trực giác hoặc phán đoán mang tính chủ quan. Phương pháp này phụ thuộc nhiều vào trực giác, kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị. Các phương pháp định tính bao gồm: Hội đồng ý kiến của các nhà quản trị Ở phương pháp này, nhóm các nhà quản trị cấp cao - những người có kiến thức chuyên sâu về doanh nghiệp, thị trường, môi trường kinh doanh - họp bàn lại với nhau để tiến hành dự báo. Phương pháp này có ưu điểm từ việc hội tụ được trí tuệ và kinh nghiệm của những nhà quản trị trực tiếp liên quan đến hoạt động thực tiễn. Tuy nhiên, phương pháp này có nhược điểm là quan điểm của người có quyền lực, có địa vị cao thường gây ảnh hưởng lớn đến những thành viên còn lại. Phương pháp này thường thích hợp với các dự báo dài hạn. Tổng hợp ý kiến của lực lượng bán hàng Mỗi nhân viên bán hàng sẽ ước đoán số lượng sản phẩm bán được trong tương lai đối với khách hàng của mình. Những dự báo này được thẩm định để đoán chắc là nó thực hiện, sau đó phối hợp các dự đoán của tất cả lực lượng bán hàng để hình thành dự báo của doanh nghiệp. Lực lượng bán hàng là lực lượng tiếp cận sát với khách hàng, hiểu rõ khách hàng nên dự báo có khuynh hướng đáng tin cậy. Tuy nhiên, sai lệch của mỗi cá nhân có thể tác động tiêu cực đến kết quả của phương pháp này. Lượng bán hàng có thể dự báo thấp hơn để hưởng tiền thưởng vượt doanh số hoặc dự báo quá cao do lạc quan. Phương pháp này thường được áp dụng đối với các sản phẩm có khối lượng tiêu thụ lớn và rộng rãi. Khảo sát khách hàng Đây là phương pháp lấy ý kiến của khách hàng hiện tại và tiềm năng cho kế hoạch tương lai của công ty. Việc nghiên cứu được thực hiện bằng nhiều hình thức như tổ chức các cuộc điều tra lấy ý kiến của khách hàng, phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra tới gia đình hoặc cơ sở tiêu dùng,... Phương pháp này không những giúp cho công tác dự báo mà còn có thể hiểu được những đánh giá của khách hàng về sản phẩm của công ty để cải tiến hoàn thiện cho phù hợp. Tuy nhiên, phương pháp này đòi hỏi tốn kém tài chính, thời gian và cần phải có sự chuẩn bị công phu trong việc xây dựng câu hỏi, lấy mẫu. Đôi khi phương pháp này cũng vấp phải khó khăn là ý kiến của khách hàng không thực sự xác thực hoặc quá lý tưởng. Phương pháp này thường được sử dụng để dự báo cho sản phẩm mới. Phương pháp Delphi Phương pháp Delphi là phương pháp nhóm quá trình thực hiện nhằm bảo đảm việc nhất trí dự báo trên cơ sở tiến hành một cách nghiêm ngặt, năng động, linh hoạt việc nghiên cứu lấy ý kiến của các chuyên gia. Phương pháp này huy động trí tuệ của các chuyên gia nội bộ và bên ngoài để xây dựng dự báo. Có ba nhóm chuyên gia trong quá trình dự báo theo phương pháp này: (1) những người ra quyết định; (2) những điều phối viên; và (3) những chuyên gia chuyên sâu Phương pháp này được thực hiện theo quy trình sau: Đầu tiên là lựa chọn các nhóm chuyên gia. Sau đó, các điều phối viên xây dựng các câu hỏi điều tra lần đầu, gửi đến các chuyên gia chuyên sâu. Các chuyên gia chuyên sâu sẽ cho ý kiến trả lời. Các điều phối viên phân tích các câu trả lời, tổng hợp kết quả, soạn thảo lại bản câu hỏi gửi cho các chuyên gia chuyên sâu. Các chuyên gia chuyên sâu dựa trên kết quả tổng hợp có thể hiệu chỉnh câu trả lời của mình. Và tiến trình tiếp tục cho đến khi đạt được sự nhất trí hoặc khi kết quả dự báo thỏa mãn những yêu cầu đề ra. Tư tưởng cơ bản của phương pháp Delphi là tạo ra và nhận được ý kiến và phản hồi hai chiều từ người ra quyết định đến các chuyên gia và ngược lại. Phương pháp này tránh được mối liên hệ trực tiếp giữa các cá nhân. Không có các va chạm giữa người này với người khác hoặc bị ảnh hưởng của một người nào đó có ưu thế hơn. Tuy nhiên, phương pháp rất tốn kém cả về thời gian và tiền bạc. Phương pháp đòi hỏi trình độ tổng hợp rất cao của điều phối viên và người ra quyết định. Họ phải là những người có đủ khả năng để tổng hợp được các ý kiến của các chuyên gia và phát triển ý kiến đa dạng của các chuyên gia. Phương pháp này thường được sử dụng cho việc dự báo các công nghệ cao, các sản phẩm chính mới, các dự án lớn và tốn kém, Các phương pháp dự báo định lượng Phương pháp bình quân giản đơn Bình quân giản đơn là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy trung bình của các dữ liệu đã qua, trong đó các nhu cầu của các giai đoạn trước đều có trọng số như nhau. Công thức tính: Trong đó: Ft: Là nhu cầu dự báo cho giai đoạn t Ai: là nhu cầu thực của giai đoạn i n: là số giai đoạn quan sát (số giai đoạn có nhu cầu thực) Ví dụ: Công ty cao su Sao Vàng có số liệu thống kê về nhu cầu săm lốp xe máy (bộ) trong 3 năm qua là 500.000; 600.000 và 700.000 bộ. Như vậy, nhu cầu dự báo cho năm tới là: bộ Phương pháp bình quân di động Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó, thời gian gần nhất có ảnh hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ ta dùng phương pháp bình quân di động sẽ thích hợp hơn. Phương pháp bình quân di động, dùng kết quả trên cơ sở thay đổi liên tục khoảng thời gian trước đây dự báo giai đoạn tiếp theo: Trong đó: Ai: là nhu cầu thực của giai đoạn i n: là số giai đoạn quan sát Ví dụ: cửa hàng X bán máy nổ D9, đã dùng phương pháp bình quân di động 4 tháng để dự báo mức bán cho các tháng tới như sau: Tháng Số máy nổ D9 thực tế bán được Dự báo nhu cầu theo phương pháp bình quân di động cho 4 tháng 1 405 2 410 3 395 4 450 5 410 (450+395 +410 +405) /4= 415 6 430 (410 + 450 +395 + 410) /4= 416 7 450 (430 + 410 + 450 + 395) /4 = 421 8 461 (450 + 430 + 410 + 450) /4 = 435 9 470 ( 461+ 450 + 430 + 410 ) /4= 438 10 600 (470+ 461 + 450 + 430) /4= 453 11 630 (600 + 470 + 461 + 450) /4= 495 12 610 (630 + 600 + 470 + 461) /4= 540 Ưu điểm của phương pháp là dễ sử dụng và dễ hiểu. Hạn chế của phương pháp là không phản ứng nhanh chóng với xu hướng thay đổi. Phương pháp bình quân di động có trọng số Đây là phương pháp bình quân nhưng có tính đến ảnh hưởng của từng giai đoạn khác nhau đến nhu cầu thông qua sử dụng các trọng số: Trong đó: Ai: là nhu cầu thực của giai đoạn i Hi: là trọng số của giai đoạn i với Ví dụ: Cửa hàng X quyết định áp dụng mô hình dự báo theo bình quân di động 4 tháng có trọng số với các trọng số cho các tháng như sau: Giai đoạn Trọng số áp dụng Tháng vừa qua (giai đoạn gần nhất) 2 tháng trước (giai đoạn gần ở vị thứ hai) 3 tháng trước (giai đoạn gần ở vị thứ ba) 4 tháng trước (giai đoạn gần ở vị thứ tư) 0,4 0,3 0,2 0,1 Tổng trọng số 1,0 Kết quả dự báo theo mô hình này được thể hiện trong bảng sau: Tháng Số máy nổ D9 thực tế bán được Dự báo nhu cầu bình quân di động cho 4 tháng 1 405 2 410 3 395 4 450 5 410 (450x0,4 + 395x0,3 + 410x0,2 + 405x0,1) = 421 6 430 (410x0,4 + 450x0,3 + 395x0,2 + 410x0,1) = 419 7 450 (430x0,4 + 410x0,3 + 450x0,2 + 395x0,1)= 425 8 461 (450x0,4 + 430x0,3 + 410x0,2 + 450x0,1) = 436 9 470 (461x0,4 + 450x0,3 + 430x0,2 + 410x0,1) = 446 10 600 (470x0,4 + 461x0,3 + 450x0,2 + 430x0,1) = 459 11 630 (600x0,4 + 470x0,3 + 461x0,2 + 450x0,1) = 518 12 610 (630x0,4 + 600x0,3 + 470x0,2 + 461x0,1) = 572 Phương pháp bình quân di động có trọng số cho phép phân tích sâu hơn về số lượng hiện tại để phản ánh sự thay đổi nhu cầu. Trọng số sử dụng lệ thuộc phần lớn vào kinh nghiệm của người dự báo. Mặc dù dự báo phản ánh sự thay đổi nhu cầu nhưng vẫn chưa thể hiện rõ do tác động của bình quân. Vì thế phương pháp bình quân di động có trọng số không phải là phương pháp tốt để kiểm tra và theo dõi những thay đổi mang tính xu hướng của dãy dữ liệu. Phương pháp san bằng mũ giản đơn Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp bình quân, người ta đề xuất sử dụng phương pháp san bằng mũ để dự báo. Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất. Nó cần ít số liệu nhất trong quá khứ. Công thức cơ bản của san bằng mũ có thể diễn tả như sau: Trong đó: Ft: nhu cầu dự báo cho giai đoạn t Ft-1: nhu cầu dự báo của giai đoạn ngay trước đó. At-1: nhu cầu thực của giai đoạn ngay trước đó. α: hệ số san bằng mũ, với Thực chất của phương pháp san bằng mũ là dự báo mới bằng dự báo cũ cộng với khoảng chênh lệch giữa nhu cầu thực và dự báo giai đoạn đã qua, có điều chỉnh cho phù hợp. Ví dụ: Vẫn số liệu trong dự báo trên, nhưng biết nhu cầu thực trong tháng 1 là 405, ta giả sử dự báo trong tháng 1 cũng đúng bằng 405 và hệ số san bằng mũ là α = 0,9. Áp dụng phương pháp san bằng mũ ta có kết quả dự báo như sau: Tháng Nhu cầu thực Nhu cầu dự báo với α= 0.9 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 405 410 395 450 410 430 450 461 470 600 630 700 405 405 = 405 + 0,9(405 – 405) 409.5 = 405 + 0,9( 410 – 405) 396.5 = 409.5 + 0,9( 395 – 404.5) 444.6 = 396.5 + 0,9( 450 – 396.5) 413.5 = 444.6 + 0,9( 410 – 444.6) 428.5 = 413.5 + 0,9(430 – 413.5) 448 = 428.5 + 0,9(450 – 428.5) 460 = 448 + 0,9( 461 – 448) 469 = 460 + 0,9( 470 – 460) 587 = 469 + 0,9(600 – 469) 626 = 587 + 0,9( 630 – 587) Vì mô hình san bằng mũ rất đơn giản nên được sử dụng khá rộng rãi trong các công ty. Tuy nhiên, việc chọn hệ số san bằng mũ α sao cho thích hợp để đạt được một dự báo chính xác là một vấn đề quan trọng. Phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng Phương pháp san bằng mũ giản đơn không phản ánh được xu hướng. Để phản ánh tốt xu hướng vận động của nhu cầu, ta sử dụng mô hình san bằng mũ ở trên và điều chỉnh tăng lên hoặc giảm đi theo xu hướng của nhu cầu cho phù hợp hơn. Công thức như sau: Trong đó: Tt: Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn t, tính theo công thức: Tt-1: Hiệu chỉnh xu hướng cho giai đoạn ngay trước đó. b: Hệ số điều chỉnh xu hướng (0 £ b £ 1) Trở lại với ví dụ trên, lập được dự báo theo san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng với b = 0,1; a = 0,9 như sau: Tháng Nhu cầu thực tế Dự báo (Ft) Điều chỉnh xu hướng (Tt) Dự báo có điều chỉnh xu hướng (FITt) 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 405 410 395 450 410 430 450 461 470 600 630 610 405 405 409,5 396,5 444,6 413,5 428.5 448 460 469.0 587 626 0 0 0,45 -0,85 3,96 0,85 2,35 4,3 5,5 6,4 18,2 22,1 405 405 410 395,65 448,6 414,4 431 452,3 465,5 475,4 605,2 648,1 Phương pháp dự báo theo xu hướng Phép dự báo theo xu hướng giúp chúng ta dự báo nhu cầu trong tương lai dựa trên một tập hợp các dữ liệu có xu hướng trong quá khứ. Kỹ thuật này tìm cách vẽ một đường sao cho phù hợp với các số liệu quá khứ rồi dựa vào đó dự báo nhu cầu của giai đoạn tiếp theo xu hướng của các số liệu đã thống kê thu được. Có thể dùng nhiều hàm phương trình để diễn tả xu hướng (hàm tuyến tính, hàm parabol, hàm hypebol, hàm mũ,), nhưng để đơn giản, chúng ta sử dụng phương trình hàm tuyến tính. Áp dụng phương pháp bình phương tối thiểu, ta vạch một đường thẳng đi qua các số liệu có sẵn sao cho tổng bình phương các khoảng cách từ số đo đến đường vừa vạch ra theo hướng trục tung (trục biểu diễn nhu cầu) là nhỏ nhất. Thời gian (t) Nhu cầu (Yt) Phương trình đường tuyến tính có dạng: Yt = a + bt và và Trong đó: Yt: Nhu cầu tính cho thời kỳ t. Yi: Nhu cầu thực của giai đoạn i () n: Số giai đoạn quan sát. Ví dụ: Số liệu tiêu thụ máy biến thế 500 KVA của nhà máy X trong thời gian qua được cho trong bảng sau: Tháng 1 2 3 4 5 6 7 Số máy biến thế 74 79 80 90 105 142 152 Hãy xác định phương trình xu hướng và dự báo nhu cầu tháng tiếp theo. Ta lập bảng tính: Năm thứ (ti) Nhu cầu thực (Yi) ti2 Yiti 1 2 3 4 5 6 7 74 79 80 90 105 142 152 1 4 9 16 25 36 49 74 158 240 360 525 852 1064 Sti = 28 SYi =722 Sti2 = 140 SYiti = 3273 Do đó, phương trình xu hướng có dạng: Y = 47 + 14t Nhu cầu cho năm tới: Y = 47 + 14x8 = 159 máy. Dự báo nhu cầu biến đổi theo mùa Có nhiều mặt hàng có nhu cầu biến đổi theo mùa như quần áo, quạt, lò sưởi, du lịch, thuốc tây, Ví dụ sau đây cho ta biết cách dùng chỉ số mùa vụ để điều chỉnh nhu cầu theo mùa. Kuc kung thuj’ Ví dụ: Nhà máy Điện cơ thống kê được số quạt bán trong thời gian qua như sau: Tháng Nhu cầu thực Nhu cầu bình quân tháng Nhu cầu bình quân tháng giản đơn Chỉ số mùa vụ Năm 1 Năm 2 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 0 0 0 800 5500 7600 4100 1500 400 10 0 0 0 0 0 1100 7300 8200 4300 1600 510 12 0 0 0 0 0 950 6400 7900 4200 1550 455 11 0 0 1789 1789 1789 1789 1789 1789 1789 1789 1789 1789 1789 1789 0 0 0 0,5310 3,5775 4,4159 2,3477 0.8664 0,2543 0,0062 0 0 Tổng nhu cầu bình quân = 21466 Nhu cầu bình quân tháng = Nhu cầu tháng theo năm thứ nhất + Nhu cầu tháng theo năm thứ hai / 2 = = Nhu cầu bình quân tháng giản đơn Tổng nhu cầu bình quân 12 21466 12 = 1789 = Chỉ số mùa vụ Nhu cầu bình quân tháng Nhu cầu bình quân tháng giản đơn Nếu nhu cầu năm thứ 3 được dự báo là 23500 chiếc quạt thì khi dùng chỉ số mùa vụ nói trên, ta sẽ dự báo được nhu cầu hàng tháng trong năm đó: Tháng Nhu cầu Tháng Nhu cầu 1 (23500/12) x 0 = 0 7 (23500/12) x 2,3477 = 4598 2 (23500/12) x 0 = 0 8 (23500/12) x 0,8664 = 1698 3 (23500/12) x 0 = 0 9 (23500/12) x 0,2543 = 498 4 (23500/12) x 0,5310 = 1040 10 (23500/12) x 0,0062 = 12 5 (23500/12) x 3,5775 = 7006 11 (23500/12) x 0 = 0 6 (23500/12) x 4,4159 = 8648 12 (23500/12) x 0 = 0 Trong ví dụ trên, để đơn giản, chúng ta bỏ qua ảnh hưởng của xu hướng và chỉ lấy hai giai đoạn để tính chỉ số mùa vụ cho mỗi tháng. Phương pháp dự báo nhân quả: Hồi quy và phân tích tương quan Mô hình dự báo nhân quả thường nghiên cứu nhiều biến số liên quan đến nhu cầu dự báo. Khi tìm được các biến số có liên quan, người ta xây dựng mô hình và dùng nó để dự báo. Cách tiếp cận này phản ánh được các nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu. Có nhiều nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu. Công việc của nhà quản trị là xây dựng mô hình phản ánh tương quan giữa các nhân tố trên. Mô hình dự báo nhân quả định lượng được dùng phổ biến nhất là Mô hình phân tích hồi quy tuyến tính. Trong mô hình phân tích hồi quy tuyến tính, biến phụ thuộc là nhu cầu Y và biến độc lập là x. Phương trình dự báo giống như phương trình dự báo xu hướng, nhưng nhân tố thời gian t được thay bằng các nhân tố x. Y = a + bx Trong đó: Y: trị số của biến phụ thuộc (nhu cầu dự báo) a: tung độc gốc (điểm cắt trục Y của đồ thị). b: độ dốc của đường hồi quy. x: biến độc lập. KIỂM SOÁT DỰ BÁO Mục tiêu cơ bản của bất kỳ dự báo nào là có được dự báo chính xác và không sai lệch. Chi phí liên quan đến sai số dự báo có thể là rất lớn. Các doanh nghiệp phải thực hiện kiểm soát sai số dự báo thật tốt và làm những việc cần thiết để cải thiện kỹ thuật dự báo của họ. Công thức tính sai số dự báo được định nghĩa là phân sai giữa số lượng thực tế và dự báo như sau: Sai số dự báo: Trong đó: et : sai số dự báo cho giai đoạn t At : Nhu cầu thực tế của giai đoạn t Ft : Nhu cầu dự báo cho giai đoạn t Một vài tiêu chí đánh giá tính chính xác của dự báo thường được sử dụng: Độ lệch tuyệt đối trung bình MAD là một tiêu chí được sử dụng rộng rãi để đánh giá tính chính xác của dự báo và để so sánh các phương pháp dự báo. MAD = 0: dự báo phản ánh chính xác nhu cầu qua các giai đoạn dự báo. MAD > 0: kết quả của dự báo hoặc là cao, hoặc là thấp hơn nhu cầu. Khi so sánh các kỹ thuật dự báo thì kỹ thuật dự báo chính xác nhất khi giá trị của MAD nhỏ nhất. Sai số phần trăm tuyệt đối trung bình (MAPE) MAPE đem lại một nét nhìn chính xác về mức thực của sai số dự báo Sai số bình phương trung bình (MSE) Sai số bình phương trung bình là tương tự như phương sai trong thống kê. MSE càng lớn là càng không tốt. Tổng sai số dự báo (RSFE) RSFE là tiêu chí thể hiện độ dốc của dự báo. Độ dốc của dự báo đánh giá xu hướng của dự báo là cao hơn hay thấp hơn so với nhu cầu. RSFE > 0: dự báo thường quá thấp (nhu cầu dự báo thường thấp hơn thực tế và xảy ra tình trạng cạn dự trữ). RSFE < 0: dự báo thường quá cao (ước tính nhu cầu cao dẫn đến chi phí tồn kho lớn. RSFE = 0: sai số dương bằng với sai số âm (điều này không có nghĩa là dự báo chính xác vì dự báo có thể sai lệch dương và âm đáng kể và sự khác biệt vẫn bằng không). Tín hiệu theo dõi (TS) Tín hiệu theo dõi dương, báo cho biết nhu cầu thực tế lớn hơn nhu cầu dự báo. Tín hiệu theo dõi âm, báo cho ta biết nhu cầu thực tế nhỏ hơn nhu cầu dự báo. Tín hiệu dự báo tốt khi có RSFE thấp và có sai số âm. Nói cách khác, có độ lệch nhỏ đã là tốt rồi, nhưng các sai số dương và âm cân bằng lẫn nhau để cho đường tâm của tín hiệu theo dõi nằm quanh số không. Để kiểm soát một cách tốt nhất các kết quả dự báo, doanh nghiệp nên đưa ra các giới hạn kiểm soát dự báo. Một khi tín hiệu dự báo vượt quá giới hạn trên hoặc dưới là rơi vào tình trạng báo động. Điều đó có nghĩa là dự báo của doanh nghiệp đang có vấn đề và nhà quản trị cần đánh giá lại phương pháp dự báo nhu cầu của mình. Giới hạn kiểm soát trên Giới hạn kiểm soát dưới Tín hiệu theo dõi đáng báo động TS = 0 + - BÀI TẬP ÔN TẬP Bài 1: Nhu cầu về sản phẩm máy phát điện của doanh nghiệp An Kha tăng lên nhanh chóng trong những năm vừa qua và được thể hiện qua bảng sau: Năm 1 2 3 4 5 6 Sản phẩm 45 50 52 56 58 ? Dự báo nhu cầu năm thứ nhất (1) là 41 sản phẩm. Sử dụng phương pháp bình quân di động 3 năm để xác định nhu cầu dự báo năm thứ 4, 5, 6. Sử dụng phương pháp san bằng mũ để tìm nhu cầu dự báo từ năm thứ 2 đến năm thứ 6 với hai hệ số san bằng mũ a1 = 0,6 và a2 = 0,9. Sử dụng phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng để xác định nhu cầu dự báo từ năm 2 đến năm thứ 6 với b = 0,4 và T1 = 0. Nếu dùng hệ số MAD làm tiêu chuẩn để đo lường mức độ chính xác của dự báo thì phương pháp nào tốt nhất. Bài 2: Trong 2 năm qua, Công ty thương mại Hoàng Duy tiêu thụ bình quân 1000 sản phẩm A mỗi năm. Sản phẩm tiêu thụ phân theo mùa trong 2 năm qua như sau: 200 và 250 vào mùa thu; 300 và 350 vào mùa đông; 150 và 165 vào mùa xuân; 300 và 235 vào mùa hè. Với kế hoạch mở rộng hoạt động tiêu thụ, lãnh đạo Công ty hi vọng rằng năm sau sản lượng bán ra là 1200 sản phẩm A. Hãy ước tính lượng nhu cầu tiêu thụ trong từng mùa cho năm nay (năm thứ ba). Bài 3: Cửa hàng bán xe máy Tùng Phương có số thống kê doanh số bán ra trong 12 quý (3 năm) vừa qua như sau: Quý Năm 1 2 3 1 2 3 4 90 130 200 170 130 190 250 220 190 220 310 300 Hãy dùng phương pháp dự báo theo xu hướng (hồi quy tuyến tính) để dự báo số xe bán ra được trong 4 quý năm tới (năm thứ 4) có điều chỉnh theo mùa. Bài 4: Khách sạn Golden Sea có thống kê số khách đăng ký trong 9 tháng đầu năm như sau: Tháng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Số đăng ký 1700 1600 1600 2100 2000 2000 2300 2500 2400 Hãy dùng phương pháp dự báo theo xu hướng để dự báo số khách đăng ký cho đến hết năm. Bài 5: Hãy tính sai số bình phương trung bình MSE, sai lệch tuyệt đối trung bình MAD, sai lệch phần trăm tuyệt đối trung bình MAPE, tổng sai số dự báo RSFE và tín hiệu dự báo cho bảng dự báo sau: Giai đoạn Nhu cầu dự báo Nhu cầu thực 1 2 3 4 5 6 7 8 225 220 285 290 250 240 250 240 200 240 300 270 230 260 210 275 Bài 6: Công ty liên doanh VS có số liệu thống kê số lượng xe tải nhỏ bán được trong mỗi quý của 03 năm qua như sau: Năm Số lượng bán ra trong quý (đơn vị) Quý 1 Quý 2 Quý 3 Quý 4 1 520 730 820 530 2 590 810 900 600 3 650 900 1000 650 Hãy xác định số nhu cầu dự báo trong 2 năm qua bằng các phương pháp: Phương pháp bình quân di động 4 quý. Phương pháp bình quân di động 4 quý có trọng số. Biết trọng số các quý lần lượt là 0,1; 0,2; 0,3; 0,4 cho các quý có vị trí xa nhất đến gần nhất. Phương pháp san bằng mũ giản đơn với hệ số san bằng mũ a = 0,9 và dự báo trong quý 1 năm 2 lấy theo kết quả dự báo của phương pháp bình quân di động 4 quý có trọng số. Phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng với b = 0,1 và T1 = 0. Hãy so sánh tính chính xác của các phương pháp dự báo trên bằng độ lệch tuyệt đối trung bình MAD. Hãy dùng phương pháp dự báo theo xu hướng (hồi quy tuyến tính) để dự báo số xe bán ra được trong 4 quý năm tới (năm thứ 4) có điều chỉnh theo mùa. Hãy tính sai số bình phương trung bình MSE, sai lệch tuyệt đối trung bình MAD, sai lệch phần trăm tuyệt đối trung bình MAPE, tổng sai số dự báo RSFE và tín hiệu dự báo TS của kết quả dự báo theo phương pháp dự báo theo xu hướng. Chương 3 QUẢN TRỊ TỒN KHO Mục tiêu: Sau khi nghiên cứu chương này, người học có thể: - Phân tích được các chi phí tồn kho. - Phân tích được ABC trong phân loại hàng tồn kho. - Trình bày và so sánh được các mô hình tồn kho, các ưu nhược điểm và trường hợp áp dụng của các mô hình tồn kho. - Áp dụng các công thức tính toán được các bài toán tồn kho. TỔNG QUAN VỀ QUẢN TRỊ TỒN KHO Tồn kho xuất hiện trong chuỗi cung ứng dưới các hình thức cơ bản: Tồn kho nguyên vật liệu. Tồn kho sản phẩm dở dang (bán thành phẩm). Tồn kho thành phẩm. Tại sao các doanh nghiệp phải tồn kho ở các giai đoạn? Một vài lý do bao gồm: Những thay đổi, tính không chắc chắn và khó dự báo của nhu cầu khách hàng. Sự không chắc chắn về nguồn cung cấp. Thời gian giao hàng. Tính kinh tế theo quy mô. Quản trị tồn kho trong chuỗi cung ứng là rất khó khăn và có những tác động đáng kể đến mức độ phục vụ khách hàng và chi phí chuỗi cung ứng trên phạm vi toàn hệ thống. Bản thân công tác quản trị tồn kho có hai mặt trái ngược nhau: Để đảm bảo chuỗi cung ứng liên tục, đảm bảo đáp ứng nhanh chóng nhu cầu của người tiêu dùng, doanh nghiệp cần tăng lượng tồn kho. Ngược lại, lượng tồn kho tăng lên, doanh nghiệp lại tốn các chi phí có liên quan đến tồn kho. Khi nghiên cứu quản trị tồn kho, chúng ta thường phải giải quyết hai vấn đề cơ bản là: Lượng đặt hàng bao nhiêu là tối ưu? Thời điểm đặt hàng vào lúc nào là thích hợp? PHÂN TÍCH CHI PHÍ TỒN KHO Trong điều kiện nhất định, tồn kho quá cao sẽ làm tăng chi phí đầu tư vào tồn kho; tồn kho thấp sẽ tốn kém trong việc đặt hàng, thiết đặt sản xuất, bỏ lỡ cơ hội kinh doanh. Khi gia tăng tồn kho sẽ có hai khuynh hướng chi phí trái ngược nhau: chi phí này thì tăng, còn số khác lại giảm đi. Do đó, cần một sự phân tích kỹ lưỡng chi phí trước khi đi đến một phương thức hợp lý làm cực tiểu chi phí liên quan đến tồn kho. Các chi phí tăng lên khi tăng tồn kho Chi phí vốn: Đầu tư vào tồn kho phải được xét như tất cả các cơ đầu tư ngắn hạn khác. Trong điều kiện nguồn vốn giới hạn, đầu tư vào tồn kho phải chấp nhận phí tổn cơ hội về vốn. Phí tổn cơ hội của vốn đầu tư vào kho là tỷ suất sinh lợi của dự án đầu tư có lợi nhất bị bỏ qua. Sự gia tăng tồn kho làm tăng vốn cho tồn kho và chấp nhận phí tổn cơ hội vốn cao. Chi phí kho: Bao gồm chi phí lưu giữ tồn kho như chi phí kho bãi, tiền lương nhân viên quản lý kho, các điều kiện bảo quản tồn kho (giữ nóng, chống ẩm, làm lạnh,). Thuế và bảo hiểm: Chống lại các rủi ro gắn với quản lý tồn kho, doanh nghiệp có thể phải tốn chi phí bảo hiểm, chi phí này sẽ tăng khi tồn kho tăng. Tồn kho là một tài sản, nó có thể bị đánh thuế, do đó, tồn kho tăng thì chi phí thuế sẽ tăng. Hao hụt, hư hỏng: Tồn kho càng tăng, thời gian giải tỏa tồn kho dài, nguy cơ hư hỏng và lỗi thời càng lớn. Đây cũng là chi phí liên quan đến tất cả các tồn kho ở mức độ khác nhau. Rủi ro kinh doanh: Theo thời gian, tồn kho có thể bị lạc hậu và giảm giá. Các chi phí giảm khi tồn kho tăng Chi phí đặt hàng: là chi phí phát sinh theo mỗi lần đạt hàng và nhận hàng như: chi phí đàm phán, chi phí giao dịch, chi phí chuẩn bị đơn hàng, giao nhận, Quy mô lô hàng lớn sẽ có ít lần đặt hàng hơn thì chi phí đặt hàng trong năm ít hơn vì số lần đặt hàng ít. Giảm giá do chiết khấu khối lượng lớn: Đặt hàng quy mô lớn có thể được hưởng sự giảm giá chiết khấu. Chi phí chuẩn bị sản xuất: Các hệ thống sản xuất chế tạo cần chi phí cho mỗi lần chuẩn bị sản xuất gồm: chi phí chuẩn bị tư liệu, máy móc nhàn rỗi, chi phí nhân công chuẩn bị, phế phẩm do sản xuất thử, Quy mô loạt sản xuất lớn, số lần chuẩn bị sản xuất sẽ giảm, chi phí sản xuất giảm. Chi phí cạn dự trữ: Giảm thấp tồn kho có thể phải chấp nhận khả năng cạn dự trữ cao hơn. Chi phí này bao gồm việc bỏ lỡ cơ hội bán hàng hiện tại và trầm trọng hơn là có thể bỏ lỡ cơ hội thu lợi nhuận tương lai. Để tránh tình trạng cạn dự trữ, người ta gia tăng tồn kho. Trong trường hợp này, sự tăng tồn kho làm giảm chi phí cơ hội của sự cạn dự trữ. Tóm lại, khi tồn kho tăng sẽ có chi phí tăng lên và có chi phí giảm xuống. Mức tồn kho hợp lý sẽ làm cực tiểu tổng chi phí liên quan đến tồn kho. Tổng chi phí Khuynh hướng giảm chi phí Chi phí Tồn kho Khuynh hướng tăng chi phí Hình 3.1. Phân tích chi phí tồn kho PHÂN TÍCH ABC TRONG PHÂN LOẠI HÀNG TỒN KHO Phương pháp phân loại ABC dựa vào giá trị của các tồn kho trong năm của mỗi mặt hàng để xác định tầm quan trọng của nó. Các mặt hàng được sử dụng nhiều, giá trị cao sẽ được quan tâm thích đáng. Quy trình phân loại ABC có thể gồm các bước sau: Xác định giá trị hàng năm của các mặt hàng bằng cách lấy giá đơn vị của mặt hàng nhân với nhu cầu hàng năm của mặt hàng đó. Lập danh sách theo thứ tự giảm dần giá trị hàng năm. Đánh số thứ tự từ trên xuống theo danh sách và xác định tỷ lệ % tích lũy đến từng mặt hàng. Bắt đầu từ trên xuống, tính tổng giá trị hàng năm tích lũy đến từng mặt hàng. Xác định tỷ lệ % giá trị hàng năm tích lũy đến từng mặt hàng. Phân loại các mặt hàng theo nguyên tắc: Loại A: khoảng 10 – 20% mặt hàng đầu tiên chiếm tỷ lệ khoảng 60 – 80% tổng giá trị hàng năm. Loại B: là các mặt hàng có mức tăng % mặt hàng tương ứng mức tăng % giá trị hàng năm. Chúng thường khoảng 30% mặt hàng với giá trị khoảng 15 – 25% so với tổng giá trị hàng tồn kho. Loại C: là các mặt hàng còn lại với khoảng trên 50% mặt hàng với tổng giá trị không quá 25%. Các mặt hàng C thường là các mặt hàng rẻ tiền, ít sử dụng nhưng cũng có thể có những mặt hàng loại này rất quan trọng cần phải tìm ra và đưa lên loại cao hơn. Ví dụ: Doanh nghiệp X dự tính lượng tiêu thụ sản phẩm trong năm tới như sau. Hãy dùng kỹ thuật phân loại ABC để phân loại các hàng hóa đó. STT Sản phẩm Đơn giá (1000 đ) Sản lượng (sp) Giá trị (1000 đ) 1 PA 20 300 6.000 2 PB 25 450 11.250 3 PC 18 500 9.000 4 PD 30 420 12.600 5 PE 15 850 12.750 6 PF 45 600 27.000 7 PG 55 840 46.200 8 PH 82 1200 98.400 9 PI 22 300 6.600 10 PJ 30 250 7.500 11 PK 85 1400 119.000 12 PL 15 320 4.800 13 PM 24 200 4.800 14 PN 20 180 3.600 15 PO 16 250 4.000 16 PQ 20 250 5.000 Phân loại: STT Sản phẩm Giá trị (1000 đ) Giá trị tích lũy % tích lũy mặt hàng % tích lũy giá trị Loại hàng 1 PK 119000 119000 6,25 31,44 A 2 PH 98400 217400 12,50 57,44 A 3 PG 46200 263600 18,75 69,64 A 4 PF 27000 290600 25,00 76,78 B 5 PE 12750 303350 31,25 80,15 B 6 PD 12600 315950 37,50 83,47 C 7 PB 11250 327200 43,75 86,45 C 8 PC 9000 336200 50,00 88,82 C 9 PJ 7500 343700 56,25 90,81 C 10 PI 6600 350300 62,50 92,55 C 11 PA 6000 356300 68,75 94,13 C 12 PQ 5000 361300 75,00 95,46 C 13 PL 4800 366100 81,25 96,72 C 14 PM 4800 370900 87,50 97,99 C 15 PO 4000 374900 93,75 99,05 C 16 PN 3600 378500 100,00 100,00 C CÁC MÔ HÌNH TỒN KHO Mô hình quy mô lô đặt hàng theo hiệu quả (EOQ – Economic Order Quantity) Mô hình EOQ do Ford W. Harris đề xuất và ứng dụng từ năm 1915 và cho đến nay nó vẫn được hầu hết các doanh nghiệp sử dụng. Kỹ thuật của mô hình này rất dễ sử dụng, nó minh họa sự cân đối giữa chi phí đặt hàng và chi phí kho. Mô hình này giả định các điều sau: Nhu cầu xác định và đều. Giá đơn vị hàng hóa không thay đổi theo quy mô đặt hàng Toàn bộ khối lượng hàng hóa của đơn hàng giao cùng thời điểm. Thời gian đặt hàng tính vừa đủ, do đó khi đơn đặt hàng đến, mức tòn kho bằng không, không gây thiếu hụt. Số lượng sản phẩm đặt hàng là cố định cho mỗi đơn hàng. Chi phí đặt và nhận một đơn hàng không phụ thuộc vào quy mô đặt hàng. Chi phí kho là tuyến tính theo số lượng hàng tồn kho (chi phí kho trên một đơn vị tồn kho không thay đổi). Mục tiêu của mô hình là tìm chính sách đặt hàng tối ưu nhằm tối thiểu chi phí đặt hàng và chi phí tồn kho hàng năm trong khi vẫn thỏa mãn nhu cầu (nghĩa là không có sự thiếu hụt về sản phẩm). Chúng ta có thể xem xét mô hình qua sơ đồ sau: Q Q* Q* Thời gian O A B C Hình 3.2. Mô hình quy mô lô đặt hàng hiệu quả Trong đó: Q*: Lượng hàng của một đơn hàng (lượng hàng tồn kho tối đa Qmax = Q*) Mức dự trữ tối thiểu Qmin = 0. : Lượng tồn kho trung bình. OA = AB = BC: khoảng thời gian kể từ khi nhận hàng đến khi sử dụng hết hàng của một đợt tồn kho. Mục tiêu của hầu hết các mô hình tồn kho đều nhằm tối thiểu hóa tổng chi phí tồn kho. Với giả định đã nêu trên, chi phí tồn kho chỉ bao gồm hai loại chi phí đặt hàng và chi phí kho và cả hai chi phí này thay đổi khi lượng tồn kho thay đổi. Có thể mô tả mối quan hệ giữa các loại chi phí trên bằng đồ thị: Tổng chi phí Chi phí đặt hàng Chi phí Q Chi phí kho Hình 3.3. Chi phí tồn kho mô hình quy mô lô đặt hàng hiệu quả Tổng chi phí tồn kho được xác định: Trong đó: TC: Tổng chi phí tồn kho. Cđh: Chi phí đặt hàng. Ck: Chi phí kho. Hay: Trong đó: D: Nhu cầu về hàng tồn kho trong một giai đoạn (vd: trong một năm). Q: Số lượng hàng trong một đơn hàng S: Chi phí đặt một đơn hàng. H: Chi phí kho cho 1 đơn vị tồn kho trong một giai đoạn. Lượng đặt hàng tối ưu (Q*) khi tổng chi phí tồn kho nhỏ nhất: Ta có: Khi đó: Ví dụ: Công ty Hoàng Mai chuyên sản xuất xe ô tô, phải dùng thép tấm với nhu cầu 1.000 tấm/ năm. Chi phí đặt hàng là 100.000 đồng/ đơn hàng. Chi phí kho là 5.000 đồng/ tấm/ năm. Lượng đặt hàng tối ưu: tấm Mô hình quy mô lô đặt hàng theo sản xuất (POQ – Production Order Quantity) Trong mô hình EOQ, chúng ta giả định toàn bộ lượng hàng của một đơn hàng được nhận ngay trong một chuyến hàng. Tuy nhiên, có những trường hợp doanh nghiệp nhận hàng dần dần trong một thời gian nhất định. Trong trường hợp đó, chúng ta phải tìm kiếm một mô hình khác với mô hình EOQ. Mô hình này sẽ được áp dụng trong trường hợp lượng hàng được đưa đến một cách liên tục, được tích lũy dần cho đến khi lượng hàng được tập kết hết. Mô hình này cũng được áp dụng trong trường hợp doanh nghiệp vừa sản xuất vừa bán hoặc doanh nghiệp tự sản xuất để dùng. Trong những trường hợp như thế này, chúng ta phải quan tâm đến mức sản xuất hàng ngày của nhà sản xuất hoặc mức cung ứng của nhà cung cấp. Trong mô hình này, các giải thiết về cơ bản giống mô hình EOQ. Điểm khác biệt duy nhất là hàng được chuyển nhiều chuyến. Qmax Q O A t Thời gian T Mô hình POQ có dạng như sau: Hình 3.4. Mô hình quy mô lô đặt hàng theo sản xuất Mức tồn kho tối đa = Tổng số đơn vị hàng cung ứng (sản xuất) trong thời gian t _ Tổng số đơn vị hàng được sử dụng trong thời gian t Trong mô hình: Hay: Qmax = pt – dt Trong đó: t: Thời gian cung ứng (hoặc thời gian sản xuất) để có đủ số lượng cho 1 đơn hàng. p: mức cung ứng (mức sản xuất) hàng ngày. d: nhu cầu sử dụng hàng ngày (d < p) Mặt khác ta mức cung ứng (sản xuất) trong khoảng thời gian t: ó Thay vào công thức tính mức tồn kho tối đa, ta có: Vậy, chi phí kho: Và chi phí đặt hàng: Để tìm được lượng đặt hàng tối ưu Q*, ta cũng áp dụng phương pháp tương tự mô hình EOQ và có: Ví dụ: Công ty XYZ chuyên sản xuất phụ tùng với mức 300 chiếc/ ngày. Loại phụ tùng này được sử dụng 12.500 chiếc/ năm và trong công ty làm việc 250 ngày. Chi phí kho 20.000 đồng/ đơn vị/ năm. Chi phí đặt hàng mỗi lần là 300.000 đồng. Lượng đặt hàng sản xuất là bao nhiêu? đơn vị Mô hình tồn kho với chi phí cạn dự trữ xác định (Mô hình đặt hàng sau – BOQ – Back Order Quantity) Trong hai mô hình tồn kho trên, chúng ta chưa tính đến tình huống cạn dự trữ, do đó nhu cầu không được đáp ứng bằng tồn kho. Bình thường, đây là tình huống không mong muốn và cần tránh nếu có thể. Tuy vậy, trong một số trường hợp, cũng có thể là tình trạng được chấp nhận trên quan điểm kinh tế và người ta lập kế hoạch tính đến sự cạn dự trữ. Trong mô hình này sự cạn dự trữ sẽ được hiểu như sự đặt hàng sau. Tình huống đặt hàng sau là tình huống mà khách hàng đặt một đơn hàng, và nếu như nhà cung cấp bị cạn dự trữ đơn hàng không bị hủy bỏ, không những thế còn sẵn lòng đợi đến chu kỳ tồn kho sau, khi mà tồn kho đảm bảo cung cấp. Sử dụng các giả thuyết của mô hình EOQ mà chúng ta chỉ mở rộng giả thiết về thời gian đặt hàng được tính vừa đủ. Trong trường hợp này khi đơn hàng về tồn kho đã xuống không, nhưng thời điểm này đã có B đơn vị hàng hóa chưa được đáp ứng và đang chờ đợi. Đơn hàng mới sẽ phải đáp ứng các nhu cầu này và thực tế lượng tồn kho tối đa chỉ còn là (Q – B) sản phẩm mà thôi. Nếu chấp nhận giả thiết này thì thời gian chu kỳ tồn kho sẽ là T với hai pha: Pha đáp ứng nhu cầu tồn kho t1 là khoảng thời gian từ lúc nhận hàng cho đến khi tồn kho xuống đến 0: Pha cạn dự trữ t2, các nhu cầu đến nhưng không có tồn kho để đáp ứng, nhu cầu được tích lũy để chờ đơn hàng sau: Ta có thời gian chu kỳ: Cạn dự trữ T t1 t2 -B Q-B Q Thời gian Hình 3.5. Mô hình tồn kho với chi phí cạn dự trữ xác định Mức tồn kho bình quân: Mức cạn dự trữ bình quân: Giả sử rằng sự cạn dự trữ trong mô hình phải chấp nhận một chi phí bình quân C đồng cho một sản phẩm trong năm. Chi phí này rất khó xác định, nó có thể bao gồm chi phí thông báo về sự chậm trễ, sự bồi thường, hay kỳ vọng mức giảm uy tín... Ta có thể xây dựng mô hình tổng chi phí TC có cả thành phần cạn dự trữ như sau: Với mục tiêu TCmin. Mức đặt hàng tối ưu: Và chúng ta chấp nhận mức cạn dự trữ cho đơn hàng sau: Ví dụ: Nhu cầu một loại sản phẩm trong năm là 2.000 sản phẩm. Giá mua một đơn vị sản phẩm là 50.000 đồng. Chi phí tồn kho một đơn vị sản phẩm trong năm là 20% giá mua. Chi phí đặt một đơn hàng là 25.000 đồng. Chi phí cạn dự trữ bình quân một sản phẩm trong năm là 30.000 đồng. Các sản phẩm cạn dự trữ có thể dịch chuyển cho thời kỳ sau. Tính mức đặt hàng hiệu quả. Tính mức cạn dự trữ tối ưu. Chi phí tồn kho đơn vị sản phẩm một năm: H = 20% x P = 20% x 50.000 = 10.000 đồng Mức đặt hàng: sản phẩm Mức cạn dự trữ mỗi chu kỳ: sản phẩm Mô hình khấu trừ theo số lượng (QDM – Quantity Discount) Trong giả thiết cơ sở cho mô hình EOQ, giá đơn vị của hàng hóa không bị ảnh hưởng bởi qui mô đặt hàng. Trên thực tế, các lô hàng có qui mô lớn có thể được hưởng một chiết khấu giảm giá. Điều này, hợp với một thực tế là các nhà cung cấp muốn khuyến khích khách hàng mua đơn hàng với số lượng lớn. Giả sử có bảng giá chiết khấu theo qui mô đặt hàng, rõ ràng qui mô đặt hàng không chỉ ảnh hưởng tới chi phí tồn kho và đặt hàng như mô hình EOQ, mà nó còn ảnh hưởng tới chi phí mua sắm. Cần phải xác định toàn bộ chi phí của hoạt động mua sắm, tồn kho và đặt hàng. Để xác định được lượng hàng tối ưu cho một đơn hàng, ta tiến hành các bước sau: Xác định lượng hàng tối ưu Q* theo công thức của mô hình EOQ với mức giá thấp nhất và kiểm tra xem Q* có nằm trong khoảng chấp nhận giá thấp không. Nếu Q* thỏa mãn, tiến hành đặt hàng với mức Q*. Nếu Q* không thỏa mãn, chuyển sang bước 2. Tăng mức giá, tính lại Q* và kiểm tra Q*: Nếu Q* thỏa mãn, chuyển sang bước 3. Nếu Q* không thỏa mãn, thực hiện lại bước 2. Tính tổng chi phí tồn kho cả năm (gồm chi phí đặt hàng, chi phí kho và chi phí mua sắm) cho mức đặt hàng Q* và mức cận dưới của các khoảng đặt hàng có giá thấp hơn. Mức đặt hàng chấp nhận được nếu có tổng chi phí thấp nhất. Mô hình phân tích biên Một mô hình tồn kho khác thường được áp dụng là kỹ thuật phân tích biên. Nội dung của kỹ thuật này là khảo sát lợi nhuận biên trong mối quan hệ tương quan với tổn thất biên. Nguyên tắc chủ yếu của mô hình này là ở một mức tồn kho đã định trước, chúng ta chỉ tăng thêm một đơn vị tồn kho nếu lợi nhuận biên lớn hơn hoặc bằng tổn thất biên. Gọi: MP là lợi nhuận biên tính cho một đơn vị tồn kho (Marginal Profit). ML là thiệt hại biên tính cho một đơn vị tồn kho (Marginal Loss). P là xác xuất bán được. (1 - P) là xác xuất không bán được. Lợi nhuận biên mong đợi được tính bằng cách lấy xác suất bán được nhân với lợi nhuận biên: P x MP Tổn thất biên mong đợi được tính tương tự bằng cách lấy xác suất không bán được nhân với tổn thất biên: (1 – P) x ML Nguyên tắc nêu trên được thể hiện bằng bất phương trình sau: Suy ra: BÀI TẬP ÔN TẬP Bài 1: Trong kho một cơ sở sản xuất có 10 loại hàng với giá trị cho trong bảng sau đây. Hãy phân loại ABC cho các hàng hóa. Mã hàng Số đơn vị dùng trong năm Giá đơn vị (đồng) Mã hàng Số đơn vị dùng trong năm Giá đơn vị (đồng) M1 M2 M3 M4 M5 5.000 1.500 10.000 6.000 7.500 15.000 80.000 100.500 20.000 5.000 M6 M7 M8 M9 M10 6.000 5.000 4.500 7.000 3.000 136.000 75.000 12.500 25.000 20.000 Bài 2: Phân loại ABC cho các loại hàng hóa của Công ty với các tài liệu sau: Tên hàng Đơn giá (1000 đ) Khối lượng dự kiến (đơn vị) Tên hàng Đơn giá (1000 đ) Khối lượng dự kiến (đơn vị) KB01 KB02 KB03 KB04 KB05 KB06 HU01 HU02 HU03 HU04 2 1,5 5 7 4 6 2 15 12 15 850 1100 5000 800 2400 6500 1200 400 900 300 QT01 QT02 QT03 QT04 QT05 TX01 TX02 TX03 TX04 TX05 6 3,5 1,5 2 1,8 2 5 5 3 2 1800 100 2800 8000 1500 400 900 7500 500 900 Bài 3: Doanh nghiệp X có lượng bán hàng năm là 5.000 đơn vị. Chi phí một lần đặt hàng là 100.000 đồng. Chi phí lưu kho 1 sản phẩm 1 tháng là 1,8% giá mua đơn vị. Đơn giá sản phẩm là 850 đồng. Xác định lượng đặt hàng tối ưu? Số lần đặt hàng trong năm? Chi phí đặt hàng, chi phí lưu kho và tổng chi phí tông kho trong năm? Bài 4: Nhà máy CARIC đóng xà lan phải dùng tôn 5mm với mức sử dụng 4.800 tấn mỗi năm. Mỗi năm nhà máy làm việc 300 ngày. Chi phí lưu kho hàng năm là 20.000 đống/ tấn. Chi phí đặt hàng là 100.000 đồng/ lần. Thời gian vận chuyển 05 ngày kể từ ngày nhận đơn hàng đến khi giao tôn. Số lượng đơn hàng tối ưu là bao nhiêu? Điểm đặt hàng lại là bao nhiêu? (Trong kho còn bao nhiêu thì Nhà máy nên đặt hàng lại?) Bài 5: Cơ sở Hưng Thịnh sử dụng mỗi năm 48.000 bánh xe cao su để làm xe đồ chơi trẻ em. Cơ sở có bộ phận tự làm lấy loại bánh xe này với tốc độ 800 chiếc mỗi ngày. Loại xe đồ chơi này được lắp ráp đều đặn suốt cả năm. Chi phí trữ hàng (lưu kho) là 1.000 đồng/ chiếc/ năm. Chi phí đặt hàng là 45.000 đồng mỗi lần đặt. Cơ sở mỗi năm làm việc 300 ngày. Hãy xác định: Số lượng sản xuất tối ưu? Tổng chi phí về tồn kho mỗi năm? Thời gian chu kỳ tối ưu cho sản xuất (khoảng cách giữa hai đợt sản xuất)? Số lần sản xuất trong năm? Thời gian sản xuất một lô hàng? Mức tồn kho tối đa? Bài 6: Nhu cầu về một loại sản phẩm trong năm là 2.000 sản phẩm. Giá mua một đơn vị sản phẩm là 50.000 đồng. Chi phí lưu kho một đơn vị sản phẩm trong năm là 20% giá mua. Chi phí đặt một đơn hàng là 25.000 đồng. Chi phí cạn dự trữ bình quân một sản phẩm trong năm là 30.000 đồng. Các sản phẩm cạn dự trữ có thể dịch chuyển cho thời kỳ sau. Số ngày làm việc trong năm là 250 ngày. Tính lượng đặt hàng hiệu quả? Tính lượng cạn dự trữ tối ưu? Lượng tồn kho tối đa đạt được? So với việc lập kế hoạch phục vụ toàn bộ nhu cầu (không có cạn dự trữ), việc chấp nhận cạn dự trữ này có lợi hơn không? Và nếu có, lợi hơn bao nhiêu? Bài 7: Một nhà cung cấp van nước cho Công ty nước thành phố báo với ba mức giá như sau: Số lượng mỗi đơn hàng Giá (USD/ van) Dưới 400 Từ 400 đến 699 Từ 700 trở lên. 2,2 2,0 1,8 Nhu cầu về van hàng năm của Công ty nước là 10.000 van. Chi phí lưu kho mỗi van mỗi năm là 20% giá mua đơn vị. Mỗi lần đặt hàng tốn 5,5 USD. Công ty nước đang nghiên cứu lượng đặt hàng tối ưu. Hãy giúp Công ty. Nếu nhà cung cấp giao hàng từ từ nhiều đợt, hãy xác định lại quy mô đặt hàng tối ưu. Biết khi giao hàng, mỗi ngày nhà cung cấp giao 120 van và Công ty nước làm việc 250 ngày trong năm. Bài 8: Công ty có mức nhu cầu 120 đơn vị mỗi tháng và đều trong năm. Mỗi đơn vị có giá tùy thuộc vào quy mô đặt hàng như sau: Nếu mua với mức nhỏ hơn 200 đơn vị, giá bán là 350.000. Nếu mua với mức từ 200 đơn vị trở lên, giá bán là 340.000. Chi phí đặt hàng là 1 triệu đồng/ đơn hàng. Chi phí tồn kho tính theo năm cho một đơn vị tồn kho bình quân bằng 25% giá mua. Xác định mức đặt hàng hiệu quả? Bài 9: Anh Sáu bán báo “Tuổi trẻ” hàng ngày. Anh mua 1.500 đồng/ tờ và bán 2.500 đồng/ tờ. Số lượng bán được thống kê như sau: Số lượng bán (tờ) 160 161 162 163 164 165 166 Tần số 3 7 8 10 12 8 2 Hãy xác định số báo cần đặt tối ưu.