Quản trị sản xuất chuong2 dự báo nhu cầu sản phẩm

+ Dự báo nhu cầu sản phẩm, dịch vụ là một công việc rất quan trọng trong quản trị sản xuất vì các lý do sau: - Giúp doanh nghiệp xác định được chủng loại và số lượng sản phẩm, dịch vụ cầ

CHƯƠNG 2

DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM

2.1 Khái luận về dự báo nhu cầu sản phẩm

2.1.1 Khái niệm và vai trò của dự báo nhu cầu sản phẩm

+ Dự báo là gì?

- Dự báo là việc suy luận về những gì có thể sẽ xảy ra trong tương lai trên cơ sở

sử dụng các số liệu, dữ liệu đã xảy ra trong quá khứ và được thực hiện bằng những phương pháp thích hợp

- Dự báo cần được hiểu là dự tính và báo trước các sự việc sẽ diễn ra trong tương lai một cách có cơ sở

- Dự báo là một khoa học và là một nghệ thuật tiên đoán các sự việc sẽ xảy ra trong tương lai

+ Dự báo nhu cầu sản phẩm, dịch vụ: Là dự đoán lượng sản phẩm, dịch vụ mà doanh nghiệp phải chuẩn bị để đáp ứng nhu cầu trong tương lai, là dự đoán khả năng tiêu thụ sản phẩm và cung cấp dịch vụ của doanh nghiệp trong tương lai

+ Dự báo nhu cầu sản phẩm, dịch vụ là một công việc rất quan trọng trong quản trị sản xuất vì các lý do sau:

- Giúp doanh nghiệp xác định được chủng loại và số lượng sản phẩm, dịch vụ cần có trong tương lai

- Là cơ sở để doanh nghiệp hoạch định công suất và công nghệ sản xuất kinh doanh, lựa chọn trang thiết bị phục vụ sản xuất, hoạch định các nguồn lực cần thiết để triển khai kế hoạch

- Giúp nhà quản trị sản xuất nắm thế chủ động trước những thay đổi của môi trường, không bỏ sót các cơ hội kinh doanh và đáp ứng tốt nhất nhu cầu của thị trường

- Cung cấp các cơ sở quan trọng để phối kết hợp hoạt động giữa các bộ phận trong doanh nghiệp

+ Dự báo nói chung và dự báo nhu cầu sản phẩm nói riêng trong doanh nghiệp là hoạt động phụ thuộc vào nhiều yếu tố khách quan và chủ quan, do vậy, kết quả dự báo

không hoàn toàn chính xác và mang tính tương đối, thậm chí có thể sai lầm Vì vậy, để đảm bảo độ chính xác nhất định, việc dự báo cần phải đảm bảo các điều kiện sau:

- Lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp

- Thu nhập đầy đủ và xử lý chính xác các dữ liệu

- Giám sát dự báo theo giới hạn và phù hợp với từng loại nhu cầu cần dự báo

- Lựa chọn, đào tạo, huấn luyện cán bộ làm công tác dự báo

2.1.2 Phân loại dự báo nhu cầu sản phẩm, dịch vụ trong doanh nghiệp

a Phân loại theo phương pháp dự báo

- Dự báo định tính

- Dự báo định lượng

b Phân loại theo thời gian

- Dự báo ngắn hạn

- Dự báo trung hạn

- Dự báo dài hạn

c Phân loại theo nội dung công việc cần dự báo

- Dự báo kinh tế

- Dự báo kỹ thuật công nghệ

- Dự báo nhu cầu

2.1.3 Các nhân tố ảnh hưởng đến dự báo

2.1.3.1 Các nhân tố khách quan

+ Chu kỳ, xu hướng hiện trạng của nền kinh tế vĩ mô

+ Xu hướng và sự thay đổi trong nhu cầu, thị hiếu của khách hàng

+ Chu kỳ sống của sản phẩm

+ Năng lực và động thái của các đối thủ cạnh tranh

+ Giá cả và sự biến động của quan hệ cung - cầu sản phẩm, dịch vụ trên thị trường + …

2.1.3.2 Các nhân tố chủ quan

+ Sự nỗ lực trong nâng cao chất lượng phục vụ khách hàng

+ Năng lực sản xuất của doanh nghiệp

+ Các ràng buộc về nguồn lực (nhân lực, tài chính, công nghệ - kỹ thuật…)

+ Các yếu tố khác (năng lực marketing và bán hàng; Sự phù hợp của chất lượng và giá

cả sản phẩm; Thương hiệu sản phẩm; Tín dụng khách hàng; Uy tín của doanh nghiệp…)

+ …

2.2 Các phương pháp dự báo nhu cầu sản phẩm

Đặt vấn đề

- Để dự báo nhu cầu sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp, cần phải sử dụng các phương pháp dự báo phù hợp để đảm bảo kết quả dự báo là chính xác và đáng tin cậy

- Phải lựa chọn phương pháp dự báo phù hợp với doanh nghiệp, với mỗi bộ phận trong doanh nghiệp và với từng loại dự báo nhu cầu sản phẩm, dịch vụ vì không

có phương pháp nào là vượt trội hơn cả, mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và hạn chế nhất định

- Có hai nhóm phương pháp dự báo nhu cầu sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp đó là các phương pháp dự báo định tính và các phương pháp dự báo định lượng Dự báo định tính là dựa vào sự suy đoán, cảm nhận nghĩa là phụ thuộc nhiều vào trực giác kinh nghiệm, sự nhạy cảm của nhà quản trị còn dự báo định lượng dựa vào các mô hình toán học trên cơ sở các dữ liệu, tài liệu đã thống kê được

2.2.1 Các phương pháp dự báo định tính

2.2.1.1 Lấy ý kiến của Ban điều hành (Ban quản lý) doanh nghiệp

+ Là phương pháp dự báo nhu cầu sản phẩm, dịch vụ dựa trên cơ sở tham khảo ý kiến của Ban giám đốc, cán bộ quản lý điều hành của các bộ phận, phòng ban chức năng (phân xưởng sản xuất, cửa hàng, bộ phận marketing, bán hàng, tài chính, sản xuất…) + Ưu điểm: Khai thác và sử dụng được những kinh nghiệm, trí tuệ, trình độ… của đội ngũ cán bộ quản lý doanh nghiệp, nhất là những cán bộ điều hành, quản lý ở cấp cơ sở + Nhược điểm: Bị ảnh hưởng mạnh mẽ bởi những người có quyền lực, có địa vị cao Mặt khác, kết quả dự báo phụ thuộc vào chủ nghĩa kinh nghiệm, vào những ý kiến chủ quan, thậm chí áp đặt của một nhóm người

2.2.1.2 Lấy ý kiến của lực lượng bán hàng

+ Là phương pháp được sử dụng khá phổ biến, nhất là đối với các doanh nghiệp sản xuất công nghiệp vì lực lượng bán hàng của doanh nghiệp là lực lượng chủ yếu tiếp xúc với khách hàng, qua đó có thể hiểu rõ nhu cầu của khách hàng về sản phẩm, dịch

vụ của doanh nghiệp

+ Lực lượng bán hàng sẽ dự đoán số lượng hàng bán được trong tương lai ở phạm vi/ khu vực mà họ phụ trách, người làm dự báo sẽ thẩm định và tập hợp các dự báo riêng

lẻ thành dự báo nhu cầu bán hàng của doanh nghiệp

+ Phương pháp này rất phù hợp với những doanh nghiệp có hệ thống liên lạc tốt và có đội ngũ nhân viên trực tiếp bán hàng

+ Ưu điểm: Phát huy được ưu thế của nhân viên bán hàng đối với việc hiểu biết rõ về

nhu cầu khách hàng cả về số lượng, chất lượng chủng loại, mẫu mã sản phẩm cần thiết,

vì họ là những người trực tiếp tiếp xúc và thường xuyên quan hệ với khách hàng

+ Hạn chế: Phụ thuộc vào sự đánh giá chủ quan của nhân viên bán hàng (lạc quan, bi

quan, mục tiêu cá nhân, động cơ cá nhân…) Mặt khác, năng lực và trình độ của đội ngũ nhân viên bán hàng không đ ồng đều, do vậy và các ý kiến có thể khác nhau, thậm chí trái ngược nhau

2.2.1.2 Lấy ý kiến của khách hàng (điều tra khách hàng)

+ Là phương pháp tập trung vào việc lấy ý kiến của khách hàng (bao gồm cả khách hiện tại và tiềm năng) về nhu cầu tiêu dùng sản phẩm của họ (số lượng, chất lượng, chủng loại, mẫu mã, giá cả…), làm cơ sở dữ liệu cho việc dự báo nhu cầu sản phẩm của doanh nghiệp

+ Có thể sử dụng nhiều phương pháp lấy ý kiến khách hàng như: Phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra…

+ Ưu điểm: Giúp doanh nghiệp có những dữ liệu để phân tích và dự báo nhu cầu sản

phẩm, đồng thời tìm hiểu được những đánh giá của khách hàng về sản phẩm của doanh nghiệp để cải tiến, hoàn thiện sản phẩm cho phù hợp

+ Hạn chế: Chất lượng dự đoán phụ thuộc nhiều vào trình độ kinh nghiệm, ý thức và

thái độ… của người điều tra; Phương pháp này khá tốn kém về công sức, thời gian và tiền bạc; Ý kiến của khách hàng có thể không xác thực hoặc quá lý tưởng

2.2.1.3 Phương pháp Delphi (phương pháp chuyên gia)

+ Là phương pháp lấy ý kiến của các chuyên gia trong và ngoài doanh nghiệp, mỗi chuyên gia sẽ đưa ra những ý kiến độc lập của họ về dự báo nhu cầu sản phẩm, phương pháp này huy động trí tuệ của các chuyên gia ở các khu vực địa lý khác nhau

để xây dựng dự báo

+ Các bước thực hiện phương pháp:

(1) Tuyển chọn chuyên gia dự báo

(2) Xây dựng bằng câu hỏi điều tra

(3) Gửi bảng câu hỏi cho các chuyên gia

(4) Tập hợp và phân loại ý kiến trả lời của các chuyên gia

(5) Gửi các chuyên gia tham khảo bằng tổng hợp ý kiến, đặc biệt là các ý kiến khác biệt (không cho biết ai đưa ra nhận định nào)

(6) Lặp lại các bước 3 – 5 đến khi các ý kiến gần thống nhất

+ Phương pháp Delphi có ưu điểm cơ bản là tạo ra và nhận được ý kiến phản ứng hai chiều từ người ra quyết định đến các chuyên gia và ngược lại; Tránh được mối liên hệ trực tiếp giữa các cá nhân; Không có sự va chạm giữa người này với người khác hoặc

bị ảnh hưởng của một người nào đó có ưu thế hơn (như ở phương pháp lấy ý kiến ban điều hành doanh nghiệp)

+ Hạn chế: Đòi hỏi trình độ tổng hợp rất cao của các điều tra viện và nhà quản trị (người ra quyết định); Quá trình triển khai thực hiện khá phức tạp và cũng khá tốn kém; Phụ thuộc khá nhiều vào trình độ và kinh nghiệm cũng như sự thay đổi thành phần của các chuyên gia

Tóm lại, các phương pháp dự báo định tính nêu trên mang tính chủ quan nhiều,

phụ thuộc vào trình độ, kinh nghiệm và trách nhiệm của cá nhân người làm dự báo, do

đó có nhiều hạn chế khi vận dụng vào công tác dự báo nhu cầu sản phẩm của doanh nghiệp

2.2.2 Các phương pháp dự báo định lượng

+ Phương pháp dự báo định lượng là phương pháp được xây dựng trên các dữ liệu thống kê trong quá khứ, kết hợp với các biến số biến động của môi trường và sử dụng

mô hình toán để dự báo nhu cầu sản phẩm trong tương lai

+ Quy trình dự báo định lượng thường được tiến hành theo 7 bước như sau:

(1) Xác định mục tiêu của dự báo

(2) Lựa chọn sản phẩm cần dự báo

(3) Xác định thời gian dự báo (dài hạn, trung hạn, ngắn hạn)

(4) Thu thập thông tin

(5) Lựa chọn và phê chuẩn mô hình dự báo

(6) Tiến hành dự báo

(7) Kiểm soát dự báo và phát triển kết quả dự báo

Các bước trên được tiến hành một cách có hệ thống và thống nhất Tuy nhiên, nếu hệ thống dự báo được sử dụng đều đặn trong một thời gian dài thì có thể bỏ qua bước này hay bước khác để đơn giản hơn trong tính toán

Dưới đây là các phương pháp dự báo định lượng:

2.2.2.1 Các phương pháp dự báo theo chuỗi thời gian

a Khái quát chung về chuỗi thời gian của dòng cầu sản phẩm

Để có thể nghiên cứu, nắm bắt và sử dụng các phương pháp dự báo theo chuỗi thời gian cần phải tìm hiểu một số vấn đề sau:

+ Chuỗi dữ liệu theo thời gian (chuỗi thời gian): Là tập hợp (hay một dãy) các dữ liệu được sắp xếp trình tự trong một khoảng thời gian nhất định từ quá khứ đến hiện tại (năm, quý, tháng, tuần, ngày)

+ Dòng nhu cầu: Là dòng biểu diễn số lượng cầu theo thời gian hay chính là chuỗi thời gian của số lượng cầu Số lượng cầu được hiểu là số lượng nhu cầu có khả năng thanh toán của khách hàng Trong dự báo nhu cầu sản phẩm, người ta thường giả định số lượng sản phẩm tiêu thụ được bằng số lượng cầu (trên thực tế thì không hoàn toàn như vậy mà số lượng cầu bao giờ cũng lớn hơn số lượng sản phẩm thực tiêu thụ được) + Dòng nhu cầu (hay chuỗi thời gian của số lượng cầu) bao gồm:

- Mức cơ sở của dòng nhu cầu: Là giá trị trung bình của số lượng cầu trong một thời gian nhất định (khoảng khảo sát)

Ví dụ: Số lượng sản phẩm tiêu thụ được trong khoảng thời gian 6 tháng cuối năm của công ty A là 200, 220, 250, 240, 260, 270 thì mức cơ sở của dòng cầu là:

(200 + 220 + 250 + 240 + 260 + 270)/6 = 240 sản phẩm

- Một số tính chất của dòng cầu:

 Tính xu hướng: Thể hiện qua sự thay đổi mức cơ sở của dòng cầu, hay là chuyển động tăng hoặc giảm rõ rệt của mức cầu theo thời gian

 Tính thời vụ: Thể hiện qua sự thay đổi của dòng cầu trong khoảng thời gian xác định (thường là 1 năm) và mang tính lặp đi, lặp lại

 Tính chu kỳ: Thể hiện qua sự thay đổi của dòng cầu trong khoảng thời gian tương đối dài (trên 1 năm) Sự biến động này thường gắn với chu kỳ kinh tế hoặc chu kỳ sống của sản phẩm, đường đồ thị của tính chu kỳ thường có dạng hình sin và lặp đi lặp lại

 Tính biến động ngẫu nhiên: Là sự biến động của dòng cầu do các yếu tố ngẫu nhiên tác động, không theo quy luật và không thể giải thích bởi các tính chất trên

b Phương pháp bình quân đơn giản:

+ Là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy giá trị trung bình của tất cả các dữ liệu ở những thời kỳ trước để dự báo cho thời kỳ tiếp theo, trong đó mức cầu của các thời kỳ trước đều có trọng số như nhau

+ Công thức tổng quát:

Ft=

Trong đó: F t -Cầu dự báo cho thời kỳ t (tương lai)

D i- Cầu thực tế của thời kỳ I (quá khứ)

n - Số thời kỳ của nhu cầu thực tế dùng để quan sát

Ví dụ 1: Doanh thu bán hàng sản phẩm A của công ty X trong 5 tháng đầu năm 2012

là 450; 290; 350; 310 triệu VNĐ, lượng cầu dự báo tháng 6 năm 2012 sẽ là:

= 36 triệu VNĐ + Ưu điểm: Dễ tính, đơn giản, phù hợp với những dòng cầu đều, có xu hướng ổn định + Nhược điểm: Khi có sự biến động thì phương pháp này sẽ không thích hợp và thiếu chính xác, nhất là khi các số liệu ở thời kỳ càng xa thì càng không chính xác Phương pháp này không tính đến những yếu tố ảnh hưởng đến kết quả dự báo như thời vụ và chu kỳ

c Phương pháp bình quân di đ ộng đơn giản

+ Là phương pháp dự báo dựa trên mức cầu thực tế của một số ít các giai đoạn ngay trước giai đoạn dự báo Nghĩa là, mức dự báo bằng mức cầu thực tế bình quân của một

số các giai đoạn trong quá khứ Ở phương pháp này, mức cầu của các giai đoạn cũng

có trọng số như nhau

+ Công thức tổng quát:

Ft=

Trong đó: F t - Cầu dự báo cho giai đoạn t

D t-i- Cầu thực tế của giai đoạn t - i

n - Số kỳ tính toán (số giai đoạn có cầu thực tế)

Ví dụ 2: Công ty A có số liệu về mức tiêu thụ sản phẩm trong 5 tháng qua Hãy dự báo

nhu cầu cho các tháng tới bằng phương pháp bình quân di động đơn giản với n = 3

Tháng (i) Mức tiêu thụ thực tế (D) Nhu cầu dự báo (F i )

Như vậy: Mức dự báo nhu cầu của tháng tiếp theo (tháng 6) sẽ là: 120

+ Ưu điểm: Loại bỏ các số liệu ngắn hạn không theo quy luật ra khỏi dãy số liệu Độ chính xác cao hơn phương pháp bình quân đơn giản

+ Nhược điểm: Chưa tính đến yếu tố là các giai đoạn gần giai đoạn dự báo hơn sẽ có ảnh hưởng mạnh hơn những giai đoạn trước

d Phương pháp bình quân di động có trọng số

+ Là phương pháp bình quân di động song có tính đến trọng số Trọng số là các con số được gán cho các số liệu quá khứ để phản ánh mức độ quan trọng của chúng ảnh hưởng đến kết quả dự báo

+ Công thức tổng quát:

Fi=

Trong đó: F t - Cầu dự báo ở giai đoạn t

D t-i- Nhu cầu thực tế ở giai đoạn trước đó

- Trọng số của giai đoạn I với 0 < < 1

Ví dụ 3: Dựa vào số liệu ở ví dụ 2, hãy dự báo nhu cầu sản phẩm ở tháng tiếp theo với

trọng số giảm dần theo thời gian; tháng vừa qua ( - 1) là 0,5; 2 tháng trước ( – 2)

là 0,3 và 3 tháng trước ( – 3) là 0,2

Ta có kết quả tính toán như sau:

Tháng (i) Mức tiêu thụ thực tế (D) Nhu cầu dự báo (F i )

6 F

Như vậy: Mức độ dự báo nhu cầu của tháng tiếp theo (tháng 6) sẽ là 121

+ Ưu điểm: Phương pháp bình quân di động có trọng số cho kết quả dự báo nhu cầu

chính xác hơn với các phương pháp trước Vì trọng số ( ) giúp cho việc dự báo linh hoạt hơn, đánh giá sát thực hơn mức độ ảnh hưởng của số liệu trong quá khứ đến kết quả dự báo

+ Hạn chế: Vẫn chưa thể hiện được tính xu hướng cũng như mối quan hệ giữa các đại

lượng dự báo trong một dòng chảy chung chẳng hạn các kết quả dự báo tháng t và tháng t – 1 hầu như không có quan hệ gì với nhau (Ở ví dụ 3: F5 = 115,5 và F6 = 121

là không có quan hệ với nhau) Để khắc phục nhược điểm này, người ta đã sử dụng một phương pháp khác, gọ i là phương pháp san bằng hàm số mũ

e Phương pháp san bằng hàm số mũ

Về cơ bản, phương pháp này cũng dựa vào số bình quân động để dự báo nhu cầu sản phẩm song lại cần rất ít các số liệu trong quá khứ Với mỗi sản phẩm, chỉ cần

sử dụng số liệu thực tế và số dự báo ở thời kỳ (hay giai đoạn) trước Nghĩa là, sẽ dựa vào độ chính xác của kết quả dự báo giai đoạn trước đó rồi điều chỉnh cho phù hợp Nói cách khác là dựa vào sai số giữa thực tế và dự báo của thời kỳ trước đó

Phương pháp san bằng số mũ được ch ia thành 2 phương pháp cụ thể, đó là phương pháp san bằng số mũ bậc 1 (giản đơn) và san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng

+ San bằng số mũ bậc 1 (giản đơn)

- Công thức xác định:

F t = F t-1 + *(D t-1 – F t-1 ) hoặc: F t = *D t-1 + (1 – )*F t-1 với 0< <1 Trong đó: F t - Cầu dự báo cho giai đoạn t

F t-1- Cầu dự báo của giai đoạn ngay trước đó

D t-1- Cầu thực tế giai đoạn ngay trước đó