Mô phỏng hoạt động kinh doanh Bài tập tiểu luận: SIMQUICK và SIMULATION

Mô phỏng hoạt động kinh doanh Bài tập tiểu luận: SIMQUICK và SIMULATION

TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA HÀ NỘI

VIỆN KINH TẾ VÀ QUẢN LÝ

฀฀

Mô phỏng hoạt động kinh doanh

Bài tập tiểu luận: SIMQUICK và SIMULATION

Hà Nội,2020

Bài 1: Một doanh nghiệp sản xuất bao bì giấy tham gia đấu thầu để làm nhà cung cấp bìa

carton cho một công ty bán hàng qua mạng Giá bỏ thầu của các đối thủ cạnh tranh có xuhướng tập trung quanh mức giá 160,000+ N USD, và gần như chắc chắn nằm trong đoạn145,000+ N USD đến 190,000+ N USD Doanh nghiệp ước tính có khả năng 25% giá bỏthầu cạnh tranh sẽ nằm dưới mức 155,000+ N USD và khả năng 25% giá bỏ thầu cạnhtranh sẽ nằm trên mức 175,000+ N USD Nếu thắng thầu, tổng chi phí để hoàn thành hợpđông với nhà cung cấp là 135,000+ N USD

a Hãy xây dựng bảng phân phối xác suất tích lũy và đồ thị khả năng thắng thầu

b Hãy vẽ sơ đồ cây quyết định để xác định mức giá bỏ thầu tối ưu

c Hãy xây dựng mô phỏng để xác định mức giá bỏ thầu tối ưu

d Hãy so sánh hai phương pháp

(Số báo danh trong danh sách lớp là 38 nên N=8,000 )

Quy ước: dấu “,” là phần nghìn, dấu “.” là phần thập phân

y=CDF: Cumulative Density Function (hàm mật độ tích lũy)

x=Bid: giá thầu đối thủ có khả năng đặt

: hệ số góc (Slope)

𝑏1 = ∆𝐶𝐷𝐹∆𝐵𝑖𝑑

: hệ số tự do (Intercept)𝑏0 = 𝑦 − 𝑏1 * 𝑥

● Bảng phân phối xác suất tích lũy khả năng thắng thầu

** Bảng phân phối xác suất tích lũy đầy đủ có trong excel

Chú thích

- Bid: lấy giá thầu trong khoảng (153,000- 198,000)

- b1= VLOOKUP(Bid,Bảng phân phối xác suất tích lũy,số thứ tự cột của b1 trongBảng phân phối xác xuất tích lũy)

Ví dụ: B13= VLOOKUP(A13,B5:E9,3)

- b0= VLOOKUP(Bid, Bảng phân phối xác suất tích lũy,số thứ tự cột của b0 trongBảng phân phối xác xuất tích lũy)

Ví dụ: C13= VLOOKUP(A13,B5:B9,4)

- P(Lose)= CDF(Lose): xác suất tích lũy đối thủ đặt giá nhỏ hơn hoặc bằng mức giá

đó thì đối thủ thắng hay doanh nghiệp thua

Ví dụ: E13=1-D13

● Đồ thị khả năng thắng thầu:

Chú thích:

Trục tung là xác suất tích lũy thắng thầu

Trục hoành là mức giá doanh nghiệp đặt thầu

Nhà bán lẻ sẽ chọn nhà cung cấp nào đưa ra giá nhỏ hơn Vì vậy xác suất thắng thầu củadoanh nghiệp sẽ cao khi doanh nghiệp đặt giá thấp hơn Điều này ta có thể thấy rõ ràngtrên biểu đồ, doanh nghiệp đặt mức giá là $153,000 sẽ có khả năng thắng thầu cao nhất(100%) và đặt mức giá $197,000 có khả năng thắng thầu thấp nhất (xấp xỉ bằng 0)

b Sơ đồ cây quyết định

- EV: End Values: giá khi đã loại bỏ chi phí.

EMV= EV(Lose)* P(Lose)+ EV(Win)* P(Win)

Trong đó:

EV= Bid- chi phí nếu thắng thầu (Chi phí nếu thắng thầu trong bài toán này là $143,000).P(Win), P(Lose): tra ở bảng phân phối xác suất tích lũy khả năng thắng thầu (câu a)

Ví dụ: Bid= $153,000, P(Lose)=0%, P(Win)= 100%

฀ EV(Win)= 153,000- 143,000= 10,000, EV(Lose)=0 (thua thì không mất gì)

฀ EMV= 10,000* 100%+ 0%* 0= 10,000

** Phương án tối ưu là phương án có EMV cao nhất

Trong bài toán này, cây quyết định đã thể hiện phương án tối ưu là khi doanh nghiệp đặtmức giá là 163,000 USD vì khi đặt mức giá này, doanh nghiệp sẽ đạt được EMV có giátrị là lớn nhất và bằng $15,000 và xác suất thắng thầu là 75%

** Bản mô phỏng đầy đủ có trong Excel.

Chú thích:

Mô phỏng chạy Trials là 500 với:

- X= RAND() (chạy một cách ngẫu nhiên xác suất đặt giá thầu của đối thủ)

Quy ước: Thắng: 1, Thua: 0

Ví dụ: F12= IF(B3<E12,1,0)

- Profit= IF(Win, Lợi nhuận,0) (nếu doanh nghiệp thắng thầu và trở thành nhà cungcấp co nhà bán lẻ sẽ phải thanh toán hợp đồng với nhà bán lẻ là $143,000 còn nếuthua thì doanh nghiệp không mất gì)

Ví dụ: G12= IF(F12=1,B4,0)

- 𝑃 𝑊𝑖𝑛( ) = 𝑆ố 𝑙ầ𝑛 𝑡ℎắ𝑛𝑔𝑇ổ𝑛𝑔 𝑇𝑟𝑖𝑎𝑙𝑠 = Average (Win)

Hàm RAND() là hàm chạy một cách ngẫu nhiên giá trị giữa 0 và 1 Vì vậy mà mỗi lần ấnF9 thì các con số trong cột X sẽ “nhảy” sang một giá trị khác, đồng thời các biến trongbảng cũng sẽ biến đổi theo (chi tiết xem mô phỏng trong Excel)

Sau khi thực hiện mô phỏng xong ta sẽ phải cố định lại cột có chứa hàm RAND đồngthời thay đổi giá doanh nghiệp (B3 trong Excel) để rút ra một bảng các phương án tối ưu

Từ bảng tổng hợp các phương án tối ưu trên ta có thể thấy khi giá doanh nghiệp đưa ra là

$163,000 thì doanh nghiệp sẽ có 74.6% khả năng thắng thầu và thu được một mức lợinhuận là $14,920 (kết quả này xấp xỉ với phương pháp sử dụng cậy quyết định với khảnăng thắng thầu là 75% và đạt được mức lợi nhuận là $15,000 khi đặt mức giá tối ưu là

$163,000)

d So sánh hai phương pháp trên:

Cây quyết định Mô phỏngGiống nhau: - Giá thầu tối ưu: $ 163,000

- Cả hai phương pháp đều cho doanh nghiệp một cái nhìntổng quan về lợi ích thu được khi thay đổi các mức giá đặtthầu khác nhau

- Thực hiện một cách ngẫu nhiên

- Đều dựa vào ước tính ban đầu về giá thầu của đối thủ (cóthể coi là dữ liệu lịch sử) để thực hiện

Khác nhau - Số liệu của các phương

án có sự chênh lệch (xem

ở bảng dưới)

- Không thể nhìn chi tiết

sự thay đổi của mức giámột cách liên tục vì giáthầu được đặt một cáchchủ quan theo ý củangười thực hiện

- Số liệu của các phương

án có sự chênh lệch (xem

ở bảng dưới)

- Có thể nhìn thấy chi tiết

sự thay đổi của mức giámột cách liên tục vì môphỏng tính toán các mứcgiá đến từng con số thậpphân (xem ở Excel đểthấy rõ hơn)

- Có thể có nhiều phương

án tối ưu vì hàm RAND()thay đổi liên tục

Bảng so sánh các phương án của hai phương pháp:

Bài 2: ví dụ 7: Một phòng cấp cứu bệnh viện.

Một bản đồ biểu diễn quy trình cho một phòng cấp cứu bệnh viện được đưa ra (ví dụ này

dựa trên một ví dụ trong Introduction to simulation and Risk Analysis by J.R.Evans and

D.L.Olson, Prentice Hall,1988) Để đơn giản hóa bản đồ này, một số chi tiết đã bị lược

bỏ, do đó, tất cả các ô trong bản đồ là không tương thích trực tiếp với các thành phầntrong SimQuicks Với mô hình này, chúng ta tập chung vào khoảng thời gian ca đêm củabệnh viện, tức là khoảng thời gian từ nửa đêm đến 8 giờ sáng Trong khoảng thời giannày, các bệnh nhân đến phòng cấp cứu theo một mô hình khá ổn định: tức là theo phânphối mũ, cứ trung bình 15 phút thì có một người tới

Điểm dừng chân đầu tiên của bệnh nhân là làm bàn làm thủ tục (Desk) Sau khi khai báotình hình bệnh nhân với y tá, họ sẽ được chuyển đến một trong bốn địa điểm, theo dữ liệulịch sử: 30% được gửi đến khu vực cứu thương (Ambulatory) để chăm sóc ngay lập tức,20% được gửi đi chụp X- quang (X-rays), 5% được đưa thẳng đến bệnh viện (Hospital),

và 45% được đưa đến phòng thí nghiệm (Lab) để xét nghiệm Bệnh nhân sau khi đượcchăm sóc ở Ambulatory sẽ được trả về (Release) Trong số các bệnh nhân được chuyểnđến X-rays, sau khi chụp xong thì 60% được Release, 10% tiếp tục được chuyển đến Lab,

và 30% được chuyển đến Hospital Trong số những bệnh nhân sau khi xét nghiệm xong ởLab thì 10% được chuyển đến Hospital, và 90% được Release

Để xây dựng mô hình cho quy trình với các thành phần của SimQuick chúng ta phải thêmmột vài chi tiết vào trong bản đồ quy trình Rõ ràng, Door là một Entrance, và Release vàHospital là các Buffer lớn Ambulatory đại diện cho một Buffer, theo sau nó là một WorkStation Ba địa điểm còn lại (Desk, X-rays, Lab) lần lượt trình bày một chuỗi các thànhphần: một Buffer lớn, một Work Station và một Decision Point Các Buffer này là đạidiện cho nơi chờ Work Station là nơi các dịch vụ được thực hiện

Thời gian làm việc xấp xỉ theo bảng sau:

Cuối cùng, Decision Point đưa các đối tượng đến đích tiếp theo của chúng theo tỷ lệ quansát được đưa ra ở trên

Exercise 7:

a Xây dựng một mô hình SimQuick cho quy trình phòng cấp cứu Dựa trên các quansát lịch sử, chúng ta giả sử ban đầu có một bệnh nhân ở Buffer trước Lab WorkStation và không có bệnh nhân nào cho các Buffer khác Mô hình có những điềukhông chắc chắn, do đó hãy mô phỏng 200 lần Báo cáo Overall mine Fractiontime working (còn gọi là thời gian sử dụng để làm việc) cho mỗi một Work Station

và báo cáo Overall mean cycle time cho mỗi Buffer ở trước các Work station đó.Work Station nào xuất hiện hiện tượng “thắt nút cổ chai” theo những thống kếnày?

b Quản lý muốn biết hiệu quả của việc nhân đôi công suất tại nơi thắt nút cổ chai,nghĩa là thêm một Work Station vào mô hình Với điểm bổ sung này, chạy lại môphỏng như trong phần a và báo cáo thống kê tương tự Nơi xuất hiện hiện tượng

“thắt nút cổ chai” bị ảnh hưởng như thế nào?

c Quản lý muốn biết ảnh hưởng của mô hình cũ trong việc tăng nhu cầu (tăng sốbệnh nhân đến), nơi mà thời gian trung bình giữa các bệnh nhân đến giảm xuống

là 10 phút Chạy lại mô phỏng như trong phần a và báo cáo thống kê tương tự.Work Station xuất hiện hiện tượng “nút thắt cổ chai” bị ảnh hưởng như thế nào?Bài làm

Process flow map:

a Model view:

Khi đến được Work Station (nơi làm việc) Desk với thời gian làm việc theo phân phốichuẩn N(3,0.1) bệnh nhân sẽ khai báo tình hình và được quyết định đến nơi tiếp theotrong mô hình (DP 1).

Các bệnh nhân sẽ tiếp tục được kiểm tra ở các phòng này và quy trình được thực hiện mộtcách tương tự (nghĩa là cứ một Buffer thì có một Work Station và một Decision Points),ngoại trừ hai Buffer là Hospital và Release vì đến đây vì đến đây bệnh nhân đã được

“phục vụ” xong có nghĩa là bệnh nhân đến phòng cấp cứu thì kết cục cuối cùng là hoặc làđược trả về hoặc là phải nhập viện

Ta có thể xem chi tiết như sau:

Buffer Work Station

Decision Point

Chú thích:

Bệnh nhân sau khi được kiểm tra và chăm sóc ở Amb.check thì 100% được trả về

Buffer Work Station

Decision Point

● Simulation Results:

** Chi tiết Simulation Results xem ở excel.

Bảng tổng hợp Overall mean Fraction time working cho mỗi Work Station:

Work Station Overall mean Fraction time working (%)

Amb.check 29

Bảng tổng hợp Overall mean cycle time cho mỗi Buffers trước Work Station ở trên

Buffer Overall mean cycle time (phút)

Nhìn vào bảng kết quả và bảng tổng hợp trên ta có thể thấy Work Station Lab.check xuấthiện hiện tượng “thắt nút cổ chai” (bottleneck) vì phòng Lab.check có Overall meanFraction time working là lớn nhất 82% (nghĩa là phòng Lab.check đang làm việc ở mức82% thời gian chạy mô phỏng (từ nửa đêm đến 8h sáng)), và Buffer Lab cũng có Overallmean cycle time lớn nhất 43.88 phút (nghĩa là bệnh nhân phải chờ 43.88 phút ở phòngchờ Lab trước khi vào kiểm tra tại Lab.check)

b Quy trình thực hiện mô phỏng ở phần này tương tự như phần a chỉ khác là bổ sungthêm một Work Station ở nơi xuất hiện bottleneck (Lab.check) Vậy ta thêm mộtWork Station, nghĩa là Work Station Lab.check ở câu a sẽ thành hai Work Station

là Lab.check 1 và Lab.chech 2 đồng thời ta cũng phải thêm ở cột outcome củaBuffer Lab một kết quả đầu ra nữa (chi tiết xem ở bên dưới)

● Model view:

Buffer

Work Station

Chú thích:

Nếu ở trong câu a chúng ta chỉ có một Work Station là Lab.check thì đến câu b mô hình

đã được bổ sung thêm một Work Station tại đây và đổi thành là Lab check 1 và Lab.check 2 Hai Work Station này có Working time (thời gian làm việc) giống nhau và đềutheo phân phối chuẩn N(30,6) và đều có outcome là DP.4

** Chi tiết về Model view xem ở Excel

● Simulation Results:

** Chi tiết Simulation Results xem ở excel.

Bảng tổng hợp Overall mean Fraction time working cho mỗi Work Station:

Work Station Overall mean Fraction time working (%)

Bảng tổng hợp Overall mean cycle time cho mỗi Buffer trước Work Station trên:

Buffer Overall mean cycle time (phút)

c Lần này, mô hình sẽ được giữ nguyên như câu a chỉ thay đổi nhu cầu (số bệnhnhân đến) tăng lên là cứ 10 phút thì có một bệnh nhân đến thay vì ở câu a là 15phút thì có một bệnh nhân đến

● Model view:

** Chi tiết về Model view xem ở excel.

● Simulation Results:

** Chi tiết Simulation Results xem ở Excel.

Bảng tổng hợp Overall mean Fraction time working cho mỗi Work Station:

Work Station Overall mean Fraction time working (%)

Bảng tổng hợp Overall mean cycle time cho mỗi Buffer trước Work Station trên:

Buffer Overall mean cycle time (phút)

dĩ nhiên thời gian chờ của bệnh nhân ở Buffer Lab để được vào khám cũng tăng nhanhchóng đến mức là 115.73 phút