Hồ Chí Minh, tháng 08/2022 S K L 0 0 8 7 8 5 ÁP DỤNG MÔ HÌNH FUZZY AHP KẾT HỢP TOPSIS ĐỂ LỰA CHỌN HỆ THỐNG ERP NHÂN SỰ PHÙ HỢP VỚI DOANH NGIỆP BÁN LẺ TẠI VIỆT NAM TRƯỜNG HỢP TẠI CÔNG T
Lý do lựa chọn đề tài
Trong thời đại công nghệ 4.0 phát triển mạnh mẽ, nhiều doanh nghiệp đã ứng dụng công nghệ thông tin vào quản lý Tuy nhiên, bên cạnh những lợi ích, họ cũng phải đối mặt với nhiều khó khăn và thách thức trong quá trình chuyển đổi số cho quy trình kinh doanh và cơ cấu tổ chức.
Khi doanh nghiệp đang trên đà phát triển và mở rộng quy mô hoạt động của mình thường gặp phải một số vấn đề như sau:
Thông tin không đồng nhất giữa các phòng ban có thể gây nhầm lẫn và sai sót trong quản lý, do việc cập nhật thông tin và số liệu bị chậm trễ Điều này ảnh hưởng đến khả năng theo dõi tình hình chung của doanh nghiệp, từ đó làm khó khăn trong việc xác định định hướng phát triển dài hạn cho doanh nghiệp trong tương lai.
Việc không tối ưu hóa quy trình kinh doanh và quản lý doanh nghiệp dẫn đến lãng phí thời gian và công sức của nhân viên, khiến họ phải tập trung vào những công việc không quan trọng Để khắc phục tình trạng này, doanh nghiệp cần thay đổi cách quản trị và cơ cấu tổ chức Triển khai hệ thống quản lý tổng thể là giải pháp được nhiều doanh nghiệp trong và ngoài nước lựa chọn để chuẩn hóa và sắp xếp lại tổ chức Ứng dụng công nghệ thông tin qua giải pháp ERP giúp doanh nghiệp quản lý toàn bộ thông tin và dữ liệu trên nền tảng số, từ đó hoạch định chiến lược phát triển dài hạn cho tương lai.
Lựa chọn phần mềm ERP phù hợp là một thách thức lớn cho nhà quản lý Theo Huseyin, Selim & Dursun (2014), vòng đời của hệ thống ERP bao gồm ba giai đoạn chính: lựa chọn, triển khai và sử dụng Trong giai đoạn lựa chọn ERP, các hoạt động như xác định vấn đề, đặc tả yêu cầu, đánh giá phương án và lựa chọn hệ thống là rất quan trọng.
Việc lựa chọn hệ thống ERP phù hợp là yếu tố quan trọng nhất trong quá trình triển khai ERP Có nhiều phương pháp khác nhau để xác định hệ thống ERP tốt nhất cho tổ chức, trong đó phổ biến nhất là các phương pháp tính điểm và xếp hạng, tối ưu hóa toán học, và mô hình ra quyết định đa tiêu chí.
Các phương pháp kết hợp như phân tích thứ bậc AHP và TOPSIS được sử dụng để lựa chọn hệ thống ERP tốt nhất, nhưng đều có nhược điểm là tính chủ quan của nhà ra quyết định Nhiều nghiên cứu hiện nay đang tìm cách giảm thiểu yếu tố chủ quan bằng cách kết hợp nhiều phương pháp đánh giá khác nhau trong môi trường số mờ Hệ số mờ (Fuzzy) giúp giải quyết các vấn đề mơ hồ và phức tạp, từ đó làm giảm tính chủ quan của người đánh giá.
Để hỗ trợ nhà quản lý trong việc lựa chọn hệ thống ERP phù hợp nhất cho doanh nghiệp, tác giả đã áp dụng phương pháp Fuzzy AHP kết hợp với TOPSIS nhằm xác định trọng số các tiêu chí và xếp hạng các hệ thống ERP phân hệ nhân sự của công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin Kết quả nghiên cứu giúp tìm ra hệ thống ERP tối ưu cho doanh nghiệp bán lẻ quy mô lớn tại Việt Nam.
Mục tiêu nghiên cứu
Mục tiêu chung: đánh giá các hệ thống ERP bằng mô hình Fuzzy AHP kết hợp
TOPSIS nhằm tìm ra hệ thống ERP phù hợp nhất đối với nhu cầu của doanh nghiệp
- Nghiên cứu về mô hình Fuzzy AHP kết hợp TOPSIS
Áp dụng mô hình Fuzzy AHP kết hợp với phương pháp TOPSIS nhằm xác định hệ thống ERP phân hệ nhân sự tối ưu cho nhu cầu của các doanh nghiệp bán lẻ quy mô lớn tại Việt Nam.
Phương pháp nghiên cứu
Một số phương pháp nghiên cứu quan trọng bao gồm thu thập số liệu, lý luận thực tiễn, logic và liệt kê Việc kết hợp lý thuyết với đánh giá thực nghiệm, cùng với việc thu thập tài liệu, đọc, phân tích, suy luận và tổng hợp, sẽ giúp đề xuất hướng nghiên cứu và tìm hiểu đề tài một cách hiệu quả.
Kết cấu các chương của báo cáo
Kết cấu của báo cáo bao gồm 5 chương:
Chương 1: Giới thiệu tổng quan
Chương 2: Lược khảo tài liệu
Chương 3: Mô hình Fuzzy AHP kết hợp TOPSIS
Chương 4: Kết quả và thảo luận
Chương 5: Các giải pháp hoàn thiện mô hình
GIỚI THIỆU TỔNG QUAN
Giới thiệu về công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin FPT
Công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin FPT được thành lập vào năm 1994 tại tầng
22 tòa nhà Keangnam Landmark 72 Tower, E6 Phạm Hùng, Hà Nội
Tên đăng ký: CÔNG TY TNHH HỆ THỐNG THÔNG TIN FPT Điện thoại: 84 – 24 3562 6000 hoặc 84 – 24 7300 7373
Tên người đại diện và chức vụ: DƯƠNG DŨNG TRIỀU – CHỦ TỊCH CÔNG TY Địa chỉ (Trụ sở chính): Tầng 22 tòa nhà Keangnam Landmark 72 Tower, E6 Phạm Hùng, Hà Nội
Quy mô nhân sự: 2474 nhân viên (theo năm 2021)
Trang chủ URL: www.fpt-is.com
Loại hình công ty: Công ty trách nhiệm hữu hạn
Hình 1 1 Logo công ty TNHH FPT Information System
(Nguồn: Trang web công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin FPT)
Lịch sử hình thành và phát triển
- Thiết kế và lắp đặt Hệ thống Internet quốc gia, kết nối Việt Nam với mạng Internet
- Bước vào thị trường viễn thông với dự án cho Công ty Thông tin Di Động VMS
- Triển khai thành công hệ thống tính cước và chăm sóc khách hàng FPT.BCCS cho VMS Mobifone
- Triển khai thành công hệ thống tính cước và chăm sóc khách hàng FPT.BCCS cho VMS Mobifone
Hệ thống được thiết kế và triển khai nhằm kết nối các cơ quan Thuế, Kho bạc, Tài chính và Hải quan Việt Nam, tạo điều kiện thuận lợi cho việc trao đổi thông tin giữa các ngành và hỗ trợ thu ngân sách thông qua Kho bạc.
- Tổng thầu triển khai Hệ thống quản lý thuế thu nhập cá nhân cho Tổng cục Thuế thuộc Bộ Tài chính Việt Nam
- Cung cấp dịch vụ quản trị và hỗ trợ từ xa cho 600 máy chủ tại các nước trong khu vực Châu Á Thái Bình Dương của Daimer Chrysler
- Tổng thầu cung cấp và triển khai hệ thống SAP ERP cho Tổng Công ty Xăng dầu Việt Nam (Petrolimex)
Công ty đã triển khai hai dự án viễn thông lớn với Công ty Viễn thông Lào, trong đó một dự án đã vinh dự nhận giải thưởng GTB Innovation Awards 2014 tại London, Anh, ở hạng mục Dịch vụ kinh doanh sáng tạo.
Triển khai giải pháp tích hợp quản lý thuế trực thu cho Cơ quan Thuế Bangladesh nhằm nâng cao năng lực quản lý và gia tăng thu ngân sách chính phủ, đồng thời hỗ trợ người nộp thuế thực hiện kê khai qua Internet.
FPT.eHospital 2.0 đã chính thức ra mắt, được triển khai tại hơn 200 bệnh viện công và tư ở Việt Nam, trong đó có các bệnh viện trung ương lớn như Bạch Mai và Chợ Rẫy, nổi bật với độ phức tạp cao nhất cả nước.
- Triển khai dự án kiểm thử xâm nhập và đánh giá an toàn thông tin cho Ngân hàng VIB
- Xây dựng hệ thống và phân tích dữ liệu lớn cho TPBank, khởi đầu cho việc triển khai kho dữ liệu lớn kết hợp Machine Learning cho khách hàng
Sản phẩm Hóa đơn điện tử FPT.eInvoice được ra mắt vào tháng 08/2019, mang đến cho doanh nghiệp và tổ chức một giải pháp toàn diện để tạo lập, quản lý và truyền dữ liệu hóa đơn điện tử đến Cơ quan thuế.
FPT vừa ra mắt ba ứng dụng mới trong hệ thống quản lý bệnh án điện tử FPT.EMR, bao gồm ứng dụng đăng ký khám cho người bệnh - PATIO, và ứng dụng điều trị cho nhân viên y tế - NUCIA, thuộc hệ sinh thái Y tế thông minh FPT.eHospital Đồng thời, FPT cũng đưa vào vận hành hệ thống đo sinh hiệu tự động đầu tiên tại Việt Nam.
Chiến lược “Made by FPT IS” đã ghi nhận những thành công ấn tượng với doanh số vượt 400 tỷ VNĐ, tăng trưởng 35% so với năm 2019 FPT IS tiếp tục giới thiệu nhiều sản phẩm mới, bao gồm Hợp đồng điện tử FPT.eContract, Phần mềm Kế toán số FPT – FPT Digital Accounting, Phần mềm Bác Sĩ Xã, và Phần mềm quản lý khách sạn trên nền tảng điện toán đám mây – FPT.SkyBeds.
Lĩnh vực hoạt động
Trong suốt 27 năm phát triển, Công ty Hệ Thống Thông Tin FPT đã trở thành nhà tích hợp hệ thống hàng đầu tại Việt Nam, cung cấp các giải pháp công nghệ đa dạng FPT IS chuyên cung cấp dịch vụ và giải pháp cho các lĩnh vực quan trọng như Chính phủ, Viễn thông, Ngân hàng – Tài chính, Y tế, Giao thông vận tải, Tài chính công, Năng lượng và Doanh nghiệp.
Giải pháp và sản phẩm
Công ty Hệ Thống Thông tin FPT (FPT IS) chuyên cung cấp giải pháp và dịch vụ công nghệ thông tin, đóng vai trò là nhà tích hợp hệ thống phục vụ cho các lĩnh vực quan trọng của từng quốc gia.
Trang 7 Đối với giải pháp chuyên ngành: FPT IS là đối tác lâu dài và cung cấp nhiều giải pháp trong nhiều lĩnh vực như: Chính phủ; Tài chính công; Điện, nước, gas; Viễn thông; Tài chính – Ngân hàng; Giao thông vận tải; Y tế; Doanh nghiệp và nhiều lĩnh vực khác Đối với giải pháp đa ngành: FPT IS cung cấp các giải pháp ERP đặc thù cho tất cả các ngành kinh tế Các giải pháp của FPT IS được phát triển dựa trên những xu hướng công nghệ tiên tiến như phân tích dữ liệu lớn và di động, qua đó giúp các doanh nghiệp tận dụng được tối đa lợi ích khi đầu tư xây dựng hệ thống ERP Đặc biệt là các lĩnh vực chuyên môn: Bán buôn & Phân phối; Xây dựng và Bất động sản; Dầu & Khí đốt; Ngân hàng & Tài chính; Viễn thông; Bán lẻ; Tài chính công; Sản xuất
Hình 1 2 Một số sản phẩm công nghệ được xây dựng bởi FPT IS
(Nguồn: Trang web công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin FPT)
FPT IS là đơn vị tiên phong trong việc phát triển các giải pháp hỗ trợ doanh nghiệp quản lý hoạt động kinh doanh và nhân sự Các sản phẩm của FPT IS, được gọi là “MADE BY FIS”, bao gồm những ứng dụng nổi bật như FPT.eInvoice, FPT.eContract, FPT.Egov, FPT CRM và iHRP Bên cạnh việc cung cấp các sản phẩm này, FPT IS còn chú trọng đến việc nâng cao giá trị cho khách hàng thông qua các dịch vụ đi kèm.
FPT IS áp dụng các giải pháp BY FIS vào quy trình quản lý hoạt động kinh doanh và quản lý nội bộ của công ty, nhằm nâng cao hiệu quả và tối ưu hóa quy trình làm việc.
Tổ chức và nhân sự
Công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin FPT có cơ cấu tổ chức được phân chia thành nhiều khối ngành, giúp dễ dàng theo dõi và quản lý hoạt động kinh doanh của công ty.
1.5.1 Sơ đồ cơ cấu tổ chức
Hình 1 3 Sơ đồ tổ chức công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin FPT
Trong sơ đồ tổ chức của công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin FPT, chủ tịch có trách nhiệm đề xuất các phương án hoạt động cho ban tổng giám đốc và giám đốc Tổng giám đốc cùng ban tổng giám đốc được bổ nhiệm để quản lý nội bộ toàn công ty, với nhiều giám đốc phụ trách các phòng ban và bộ phận khác nhau Việc chia công ty thành các bộ phận nhằm mục đích quản lý nhân sự và hoạt động kinh doanh một cách hiệu quả hơn.
FPT IS hiện có hơn 2500 nhân viên, trong đó có 1900 kỹ sư trình độ cao, có kiến thức chuyên sâu về các nghiệp vụ của khách hàng trong từng ngành kinh tế đặc thù.
Công ty đã phát triển hệ thống đào tạo E-Learning, mang đến cơ hội cho tất cả nhân viên nâng cao kiến thức và phát triển kỹ năng cá nhân.
Kết quả hoạt động kinh doanh
Dưới đây là bảng báo cáo tài chính kết quả hoạt động kinh doanh của công ty FPT IS
Bảng 1 1 Kết quả hoạt động kinh doanh từ 2019 đến 2021 Đơn vị tính: VNĐ
STT Chỉ tiêu Mã số Năm 2019 Năm 2020 Năm 2021
1 Doanh thu bán hàng và cung cấp dịch vụ 01 4.936.713.840.837 4.807.372.270.077 6.197.690.120.353
2 Các khoản giảm trừ doanh thu 02 1.356.184.345 5.248.838.587 2.185.707.705
Doanh thu thuần về bán hàng và cung cấp dịch vụ (10-
5 Lợi nhuận gộp về bán hàng và cung cấp dịch vụ (20-11) 874.013.405.404 894.485.202.755 1.060.808.512.789
6 Doanh thu hoạt động tài chính 21 67.404.544.959 64.826.552.134 109.215.071.846
Chi phí tài chính 22 90.991.130.807 57.848.914.737 72.893.907.832 Trong đó: chi phí lãi vay 23 58.681.936.335 33.490.648.425 39.396.501.574
9 Chi phí quản lý doanh nghiệp 26 325.514.507.263 355.785.860.545 447.836.078.845
Lợi nhuận thuần từ hoạt động kinh doanh (30 +(21-22)-
14 Tổng lợi nhuận kế toán trước thuế (500+40) 50 250.191.483.820 281.231.445.403 376.668.782.400
15 Chi phí thuế thu nhập doanh nghiệp 51 44.799.737.608 56.212.434.566 90.666.051.982
16 Thu nhập thuế thu doanh nghiệp hoãn lại 52 - (213.869.588) 3.553.550.165
Lợi nhuận sau thuế thu nhập doanh nghiệp (60P-51) 60 205.391.746.212 225.232.880.425 282.449.180.253
-Lợi nhuận sau thuế của công ty mẹ 61 203.020.263.778 222.123.134.778 279.442.331.695
-Lợi nhuận sau thuế của cổ đông không kiểm soát 62 2.371.482.4346 3.109.745.647 3.006.848.558
(Nguồn: Báo cáo tài chính năm 2019 - 2021 công ty TNHH Hệ thống thông tin FPT)
Báo cáo tài chính từ năm 2019 đến 2021 cho thấy tình hình hoạt động kinh doanh của công ty Hệ Thống Thông Tin FPT Doanh thu năm 2019 đạt 4.936.713.840.837 VNĐ, giảm xuống còn 4.807.372.270.077 VNĐ vào năm 2020 do ảnh hưởng của Đại dịch Covid Tuy nhiên, FPT IS đã vượt qua khó khăn và ghi nhận doanh thu năm 2021 đạt 6.197.690.120.353 VNĐ, tăng hơn 1 nghìn tỷ so với năm 2020 và 2019 Điều này chứng tỏ tình hình kinh doanh khả quan của FPT IS trong bối cảnh khó khăn toàn cầu Số liệu tài chính mở ra hy vọng cho sự phát triển mạnh mẽ của FPT IS trong kỷ nguyên chuyển đổi số, xu hướng đang được các doanh nghiệp trên toàn thế giới áp dụng.
Một số hệ thống ERP nhân sự do công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin FPT triển
SAP là hệ thống ERP do công ty System Application Programming phát triển từ năm 2006, cung cấp cho doanh nghiệp một giải pháp hoạch định nguồn lực toàn diện Phần mềm SAP ERP hỗ trợ quản lý tài chính, kế toán, mua hàng, bán hàng, nhân sự và kho bãi, giúp các công ty tối ưu hóa quy trình kinh doanh phức tạp Hệ thống này cũng cải thiện khả năng truy xuất dữ liệu và tìm kiếm thông tin giữa các phòng ban, mang lại sự nhanh chóng, chính xác và thuận tiện.
SAP HCM (Quản lý Vốn Nhân lực) là một phân hệ quan trọng trong hệ thống SAP ERP, chuyên quản lý tiền lương và các hoạt động của phòng nhân sự Hệ thống này hỗ trợ theo dõi toàn bộ quá trình của nhân viên từ khi gia nhập đến khi rời khỏi công ty, bao gồm quản lý ca làm việc và tính lương Phân hệ HCM bao gồm các thành phần nhỏ như Quản lý Cơ cấu Tổ chức (OM), Quản lý Hồ sơ Nhân viên (PA), Quản lý Chấm công (TM), Quản lý Tính lương (PR) và Quản lý Đánh giá (AM).
Phân hệ HCM trong SAP ERP thường được tích hợp với các phân hệ khác như lập kế hoạch sản xuất (PP), quản lý nguyên vật liệu (MM), tài chính kế toán (FI) và kiểm soát (CO).
Oracle ERP là phần mềm quản lý nguồn lực do tập đoàn Oracle phát triển từ năm 2012, giúp tự động hóa quy trình kinh doanh, nâng cao năng suất và giảm chi phí không cần thiết Với giao diện thân thiện và khả năng mở rộng linh hoạt, phần mềm này cung cấp nhiều tính năng quan trọng như hoạch định, quản lý dự án và báo cáo tài chính.
Oracle Fusion Cloud HCM là giải pháp đám mây toàn diện, kết nối tất cả quy trình nhân sự và con người trong doanh nghiệp Giải pháp này bao gồm các phân hệ như quản lý nguồn lực doanh nghiệp, quản lý nhân tài, quản lý lực lượng lao động, quản lý tính lương và phân tích nguồn lực tương lai.
Phân hệ HCM của Oracle, tương tự như SAP ERP, có khả năng tích hợp với các hệ thống khác như tài chính, CRM, kho vận, thương mại điện tử, quản lý chuỗi cung ứng và quản lý mua hàng.
Hệ thống iHRP, do FPT IS phát triển, là giải pháp quản lý tổng thể nguồn lực giúp doanh nghiệp dễ dàng quản lý nhân sự trong thời đại chuyển đổi số FPT.iHRP bao gồm 13 phân hệ chính: quản lý nhân sự, quản trị hệ thống, quản trị tiền lương, quản lý hành chính, quản lý chấm công, quản lý tuyển dụng, khen thưởng – kỷ luật, quản lý đánh giá, quản lý bảo hiểm, quản lý đào tạo, quản lý thuế, di động và quản lý tài năng.
Phần mềm iHRP mang lại lợi thế vượt trội với khả năng vận hành đa nền tảng, nâng cao trải nghiệm người dùng và gia tăng sự hài lòng của nhân viên Hệ thống cũng cho phép tích hợp linh hoạt với các phần mềm khác, tạo sự thuận tiện trong quản lý.
Tổng kết
Hệ thống ERP là công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp quản lý hiệu quả nguồn lực nội bộ thông qua việc tích hợp các quy trình kinh doanh đa chức năng Hệ thống thông tin tích hợp này cho phép các bên liên quan, bao gồm nhà cung cấp và bên thứ ba, truy cập vào một dữ liệu thực duy nhất, bất kể quy mô của doanh nghiệp là nhỏ, vừa hay lớn.
Hệ thống ERP mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp, nhưng nhiều công ty vẫn gặp khó khăn trong việc triển khai và duy trì hệ thống Nguyên nhân chính dẫn đến thất bại thường là do chi phí đầu tư và duy trì cao, thời gian thực hiện kéo dài, và hệ thống không phù hợp với quy trình kinh doanh Trên thị trường hiện có nhiều dịch vụ cung cấp hệ thống ERP với các ưu và nhược điểm khác nhau, do đó, việc xem xét kỹ lưỡng các lựa chọn và tiêu chí là điều cần thiết để tăng khả năng triển khai thành công Các công cụ ra quyết định đa tiêu chí ngày càng được sử dụng để hỗ trợ quá trình này.
Bài nghiên cứu này xem xét việc lựa chọn hệ thống ERP phân hệ nhân sự cho doanh nghiệp bán lẻ lớn tại Việt Nam Công ty TNHH Hệ Thống Thông Tin FPT cần xác định hệ thống ERP phù hợp nhất trong ba lựa chọn khả thi Quá trình lựa chọn yêu cầu cả doanh nghiệp và nhà cung cấp cân nhắc nhiều tiêu chí để đảm bảo hệ thống ERP phù hợp với quy trình kinh doanh Các tiêu chí lựa chọn được xác định dựa trên yêu cầu của nhà điều hành công ty Giải pháp đề xuất là sử dụng mô hình Fuzzy AHP kết hợp với TOPSIS để đánh giá các hệ thống ERP Tầm quan trọng của từng tiêu chí được tính toán qua phương pháp AHP trong môi trường số mờ tam giác, và các trọng số này sẽ được áp dụng trong phương pháp TOPSIS để xếp hạng các hệ thống ERP phù hợp.
LƯỢC KHẢO TÀI LIỆU
Tổng quan về ERP
ERP là cụm từ viết tắt của Enterprise Resource Planning, có nghĩa là “Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp”
Hệ thống ERP, theo Theo Davenport (trích dẫn bởi Nguyễn Đình Thuận, 2016), bao gồm các gói phần mềm tích hợp hoàn chỉnh các luồng thông tin doanh nghiệp, từ tài chính, kế toán, nhân sự, chuỗi cung ứng đến thông tin khách hàng.
Hệ thống ERP là giải pháp thông tin doanh nghiệp nhằm tích hợp và tối ưu hóa quy trình kinh doanh trong tổ chức Được công nhận rộng rãi trong ngành, ERP đóng vai trò quan trọng trong việc phát triển các hệ thống thông tin doanh nghiệp tích hợp.
Hệ thống ERP tích hợp và tối ưu hóa dữ liệu trong toàn công ty, tạo thành một hệ thống hoàn chỉnh để đáp ứng nhu cầu của toàn bộ doanh nghiệp.
Hệ thống ERP được thiết kế để tối ưu hóa các hoạt động chính như mua hàng, kế toán, sản xuất và bán hàng Nó tích hợp và điều phối các quy trình và chức năng rời rạc trước đây, vốn được hỗ trợ bởi các hệ thống khác nhau Cơ sở dữ liệu có cấu trúc tốt là nền tảng của hệ thống ERP, phục vụ nhu cầu hoạt động và ra quyết định cho toàn bộ doanh nghiệp.
ERP là hệ thống hoạch định tài nguyên trong tổ chức, tích hợp nhiều ứng dụng thành các phân hệ trong một gói phần mềm duy nhất Hệ thống này giúp vận hành toàn bộ doanh nghiệp, bao gồm các quy trình tài chính, nhân sự, mua hàng, logistics và bán hàng.
2.1.2 Quá trình hình thành ERP
Khái niệm ERP đã xuất hiện từ những năm 1960, khi nó chỉ là một hệ thống lưu trữ dữ liệu đơn giản nhằm hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu cho sản xuất Kể từ đó, hệ thống ERP đã liên tục phát triển và mở rộng chức năng của mình.
Trang 14 cải tiến, mở rộng thêm các chức năng để hỗ trợ cho doanh nghiệp quản lý tổng thể nguồn lực và tài nguyên của tổ chức
Hệ thống ERP đã trải qua 4 giai đoạn phát triển chính: từ hệ thống lưu trữ dữ liệu, đến hệ thống hỗ trợ chức năng, tiếp theo là hệ thống ERP, và cuối cùng là hệ thống ERP mở rộng (Nguyễn Đình Thuận, 2016).
Giai đoạn I (1960 – 1970) chứng kiến sự phát triển của hệ thống lưu trữ dữ liệu, chủ yếu hỗ trợ doanh nghiệp trong các chức năng quản lý đơn lẻ, tập trung vào quản lý tồn kho Hệ thống quản trị tồn kho trong giai đoạn này dựa vào khái niệm Điểm đặt hàng (Order Point), giúp doanh nghiệp tính toán điểm tồn kho an toàn để thực hiện đặt hàng khi cần thiết Cuối giai đoạn, khái niệm Hoạch định nhu cầu vật tư (MRP) ra đời, trở thành nền tảng cho hoạch định trong ERP, với mục tiêu tối thiểu hóa tồn kho và giảm thiểu đơn hàng thiếu hụt thông qua tính toán Định mức sản phẩm (BOM).
Giai đoạn II (1980) Hệ thống hỗ trợ chức năng:
Vào năm 1980, công nghệ thông tin đã được áp dụng rộng rãi trong các bộ phận như sản xuất, lập kế hoạch, mua hàng, và quản lý tồn kho cũng như nguyên vật liệu Sự phát triển này đã dẫn đến sự ra đời của khái niệm Closed-loop MRP và MRP II.
Closed loop MRP là một hệ thống MRP nâng cao, bao gồm các yếu tố như thời gian sản xuất (theo ngày, tuần, tháng) và độ ưu tiên cho từng đơn đặt hàng.
MRP II là sự nâng cấp của hệ thống Closed loop MRP và MRP khi người ta bắt đầu nhận thức đến hệ thống quản trị toàn diện MRP II chủ yếu được tích hợp với phòng kế toán, phòng lập kế hoạch kinh doanh và bộ phận sản xuất
Giai đoạn III (1990) Hệ thống ERP:
Trong giai đoạn này, các hệ thống thông tin quản lý tại các bộ phận khác nhau được tích hợp thành một cơ sở dữ liệu đồng nhất thông qua việc kết hợp MRP II với các hệ thống quản trị nguồn lực, kế toán và báo cáo người dùng cuối Điều này giúp tổ chức quản lý toàn bộ doanh nghiệp một cách dễ dàng hơn, đánh dấu sự ra đời của ERP.
Giai đoạn IV (2000 đến nay) Hệ thống ERP mở rộng:
Trong thời đại chuyển đổi kỹ thuật số hiện nay, các hệ thống ERP hiện đại đang tận dụng công nghệ thông minh như AI, học máy và tự động hóa quy trình Những công nghệ này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình, sử dụng thông tin chi tiết cập nhật liên tục từ dữ liệu giao dịch và dữ liệu phi cấu trúc, từ đó duy trì tính cạnh tranh trong bối cảnh thay đổi mạnh mẽ.
2.1.3 Các phân hệ phổ biến của hệ thống ERP
Hệ thống ERP bao gồm nhiều phân hệ hỗ trợ các quy trình kinh doanh cụ thể như tài chính, mua hàng và sản xuất Mỗi phân hệ cung cấp thông tin chi tiết về các giao dịch cho nhân viên trong bộ phận, đồng thời kết nối với hệ thống ERP để tạo ra một nguồn dữ liệu duy nhất và chính xác, được chia sẻ giữa các phòng ban.
Những phân hệ được sử dụng nhiều nhất trong hệ thống ERP:
Phân hệ tài chính kế toán là phần quan trọng nhất trong các hệ thống ERP, đóng vai trò xương sống giúp quản lý sổ cái chung và tự động hóa các nhiệm vụ tài chính thiết yếu.
- Quản lý nguồn nhân lực: hỗ trợ chấm công và tính lương, phân tích lực lượng lao động đến quản lý kinh nghiệm của nhân viên
Một số bài nghiên cứu sử dụng phương pháp Fuzzy AHP kết hợp TOPSIS
Một số bài viết đã áp dụng phương pháp Fuzzy AHP kết hợp với TOPSIS để thực hiện việc đánh giá và xếp hạng đa tiêu chí, nhằm đưa ra lựa chọn hiệu quả.
Bài viết của Serkan & Serdar (2009) trình bày phương pháp Fuzzy AHP để xác định trọng số tiêu chí của những người ra quyết định, sau đó sử dụng phương pháp TOPSIS để xếp hạng các hệ điều hành Nghiên cứu nhằm phát triển ma trận ra quyết định mờ, giúp lựa chọn hệ điều hành cho hệ thống máy tính của công ty dựa trên trọng số tính toán từ dữ liệu đầu vào do hội đồng những người ra quyết định cung cấp.
Bài viết của Pravin & Rajesh (2012) “A Fuzzy AHP And TOPSIS Methodology
Để đánh giá hiệu suất của các bên thứ ba cung cấp dịch vụ hậu cần trong chuỗi cung ứng, bài viết "To Evaluate 3PL In A Supply Chain" áp dụng phương pháp Fuzzy AHP kết hợp với TOPSIS Nghiên cứu này đề xuất tích hợp Fuzzy AHP để xác định trọng số của các tiêu chí, từ đó xếp hạng các dịch vụ logistic Kết quả cho thấy chi phí logistics và chất lượng dịch vụ là hai tiêu chí quan trọng nhất trong việc đánh giá hiệu suất của các dịch vụ logistic Cuối cùng, phương pháp TOPSIS được sử dụng để thực hiện xếp hạng các dịch vụ này.
Bài viết của Mandić và cộng sự (2017) phân tích hiệu quả của các công ty bảo hiểm ở Serbia bằng phương pháp Fuzzy AHP kết hợp với TOPSIS Nghiên cứu nhằm đề xuất một mô hình đa tiêu chí mờ để đánh giá hiệu quả hoạt động của các công ty bảo hiểm Đối tượng nghiên cứu bao gồm tất cả các công ty bảo hiểm hoạt động tại Serbia trong giai đoạn nghiên cứu.
2007 đến 2014 Bước đầu tiên, trọng số ưu tiên của các tiêu chí được xác định bằng cách
Trang 18 sử dụng Fuzzy AHP Sau đó các công ty bảo hiểm được xếp hạng bằng cách sử dụng phương pháp TOPSIS
Bài viết của Golam và M Ahsan (2012) trình bày một khung đánh giá hiệu suất bán lẻ trực tuyến bằng cách kết hợp phương pháp Fuzzy AHP và TOPSIS Nghiên cứu xác định tầm quan trọng của các yếu tố quyết định thành công trong dịch vụ bán lẻ, sau đó xếp hạng 5 nhà cung cấp dịch vụ bán lẻ trực tuyến thông qua phương pháp TOPSIS Kết quả cho thấy độ tin cậy là tiêu chí quan trọng nhất, vượt trội hơn các yếu tố như chất lượng hệ thống, quyền riêng tư, sự hỗ trợ, chất lượng nội dung, khả năng đáp ứng và tính cá nhân.
Bài viết của Trần Thị Thắm và các cộng sự (2020) trình bày mô hình Fuzzy AHP kết hợp với TOPSIS để đánh giá các website bán hàng online Mô hình Fuzzy AHP được sử dụng để xác định trọng số cho các tiêu chí, trong khi TOPSIS giúp xếp hạng các website dựa trên mức độ tương đồng với giải pháp lý tưởng Qua đó, nghiên cứu nhằm tìm ra website có lợi thế nhất dựa trên khoảng cách so với các giải pháp lý tưởng.
Một số bài báo sử dụng mô hình AHP và TOPSIS trong việc lựa chọn hệ thống
Bảng 2 1 Tổng hợp một số bài báo sử dụng mô hình AHP và TOPSIS để đánh giá và xếp hạng hệ thống
STT Tác giả (Năm) Phương pháp nghiên cứu Nội dung nghiên cứu
AHP Lựa chọn hệ thống ERP
AHP Lựa chọn hệ thống ERP
Fuzzy AHP Lựa chọn hệ thống ERP
Fuzzy AHP Lựa chọn hệ thống ERP
5 Ufuk (2009) Fuzzy AHP Lựa chọn hệ thống ERP
AHP Lựa chọn hệ thống ERP
AHP kết hợp TOPSIS Lựa chọn hệ thống ERP để đạt được hiệu suất lớn nhất cho chuỗi cung ứng
AHP Lựa chọn hệ thống ERP
AHP Các yếu tố ảnh hưởng đến việc triển khai hệ thống ERP
Fuzzy AHP Đánh giá hiệu suất của hệ thống ERP
Trọng số Entropy kết hợp TOPSIS
Lựa chọn hệ thống thông tin
12 Mehmet (2010) Fuzzy TOPSIS Lựa chọn nhà cung cấp
Fuzzy TOPSIS Lựa chọn hệ thống ERP
AHP kết hợp TOPSIS Lựa chọn hệ thống
15 Mojtaba (2009) Fuzzy TOPSIS Đánh giá dự án
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Thành công của các bài nghiên cứu trong việc lựa chọn hệ thống ERP bằng phương pháp Fuzzy AHP kết hợp với TOPSIS
Gần đây, nghiên cứu về hệ thống ERP ngày càng gia tăng, đặc biệt trong môi trường cạnh tranh toàn cầu, nơi doanh nghiệp cần tối ưu hóa hiệu suất hệ thống thông tin để tạo lợi thế cạnh tranh Triển khai hệ thống ERP là một giải pháp phổ biến để nâng cao năng suất Tuy nhiên, mỗi lĩnh vực kinh doanh cần một hệ thống ERP phù hợp Việc tìm hiểu và triển khai thành công hệ thống ERP đòi hỏi kiến thức chuyên môn để lựa chọn giải pháp thích hợp Do đó, các phương pháp như AHP và TOPSIS được áp dụng để đánh giá và xếp hạng các hệ thống ERP cho doanh nghiệp.
Nhiều nghiên cứu hiện nay đã áp dụng các phương pháp như AHP, Fuzzy AHP, TOPSIS, hoặc sự kết hợp giữa AHP và TOPSIS để lựa chọn hệ thống ERP.
Bài viết của Huseyin, Selim và Dursun (2014) áp dụng mô hình kết hợp Fuzzy AHP và TOPSIS để xác định hệ thống ERP tối ưu cho hãng hàng không Turkish Đánh giá hệ thống ERP được thực hiện dựa trên ba tiêu chí chính: kỹ thuật, tài chính và công ty triển khai dịch vụ Kết quả cho thấy tiêu chí tài chính đóng vai trò quan trọng nhất trong việc lựa chọn hệ thống ERP theo mô hình Fuzzy AHP.
Bài viết của Chun-Chin Wei, Chen-Fu Chien và Mao-Jiun J Wang (2005) áp dụng phương pháp AHP để lựa chọn hệ thống ERP tối ưu, dựa trên hai tiêu chí chính: hệ thống ERP phù hợp nhất và nhà cung cấp tốt nhất Việc lựa chọn này dựa vào năm thuộc tính quan trọng: tổng chi phí thấp, thời gian triển khai nhanh, đầy đủ chức năng, giao diện thân thiện với người dùng, và tính linh hoạt trong hoạt động Nghiên cứu giới thiệu một mô hình toàn diện cho việc lựa chọn hệ thống ERP, với khung tiêu chí lựa chọn mang lại nhiều ưu điểm.
Cấu trúc của các mục tiêu cần phải phù hợp với chiến lược của công ty, giúp nhóm dự án hiểu rõ mối quan hệ giữa các mục tiêu và đánh giá ảnh hưởng của chúng thông qua việc mô hình hóa phân cấp và cấu trúc mạng.
Cách tiếp cận linh hoạt giúp kết hợp các thuộc tính bổ sung và những người ra quyết định trong quá trình đánh giá Khung đề xuất này có khả năng thúc đẩy sự đồng thuận nhanh chóng giữa các bên liên quan.
- Phương pháp tiếp cận một cách hệ thống các thuộc tính của công ty và hướng dẫn dựa trên mục tiêu và chiến lược của công ty
Nghiên cứu của Babak, Baỗ và Turan (2014) nhằm mục tiêu xếp hạng các ngành dựa trên mức tăng năng suất hoạt động kinh doanh sau khi triển khai thành công hệ thống ERP, sử dụng phương pháp kết hợp AHP và TOPSIS.
Bài viết của Chi-Tai Lien và Hsiao-Ling Chan (2007) áp dụng mô hình phân tích phân cấp (AHP) trong môi trường số mờ (Fuzzy) với 32 tiêu chí được nghiên cứu từ khía cạnh sản phẩm và quản lý trong hai lĩnh vực: ngành công nghiệp bán dẫn và giáo dục Kết quả cho thấy, thuộc tính thời gian triển khai là quan trọng nhất trong ngành bán dẫn, trong khi chi phí cũng là một yếu tố quan trọng đáng kể trong cả hai lĩnh vực này.
Bài viết của Nurgül và cộng sự (2011) nghiên cứu việc lựa chọn hệ thống ERP cho công ty cung cấp dịch vụ khách hàng trong lĩnh vực giao thông vận tải thông qua kỹ thuật ra quyết định mờ Giai đoạn đầu tiên xác định sự thiếu hụt phần mềm hệ thống hoạch định doanh nghiệp, buộc công ty phải lựa chọn giữa phát triển hệ thống mới hoặc mua phần mềm bên ngoài Ở giai đoạn thứ hai, nếu phát triển phần mềm mới được chọn, ngôn ngữ lập trình sẽ được xác định bằng phương pháp ra quyết định mờ Ngược lại, nếu mua phần mềm, hệ thống phù hợp nhất sẽ được quyết định bằng phương pháp ra quyết định mờ Kết quả cho thấy, trong giai đoạn đầu, phương pháp Fuzzy AHP đã được sử dụng để chọn mua hệ thống ERP, và trong giai đoạn thứ hai, gói phần mềm hiệu quả nhất là hệ thống A2 được chọn bằng phương pháp Fuzzy TOPSIS.
MÔ HÌNH FUZZY AHP KẾT HỢP TOPSIS
Định nghĩa tập hợp mờ và số mờ
Lý thuyết tập mờ, được Zadeh phát triển vào năm 1965, nhằm mục đích đưa ra quyết định từ thông tin không rõ ràng hoặc không chính xác Dữ liệu mơ hồ có thể được biểu diễn bằng các số mờ, với cấp thành viên nằm trong khoảng từ 0 đến 1 Một ví dụ điển hình là số mờ tam giác, như được minh họa trong hình bên dưới.
Hình 3 1 Số mờ tam giác thể hiện bằng hình học
Số mờ tam giác, ký hiệu là (l/m, m/u) hoặc (l, m, u), thể hiện giá trị nhỏ nhất, giá trị lớn nhất hứa hẹn và giá trị lớn nhất có thể Số mờ tam giác có thể được biểu diễn tuyến tính ở cả hai bên, với định nghĩa dựa trên chức năng thành viên của nó.
0 𝑥 > 𝑢 Một số mờ với biểu diễn bên trái và bên phải tương ứng của mỗi cấp độ thành viên là:
Trong đó, 𝑙(𝑦) và 𝑙(𝑟) biểu thị biểu diễn bên trái và biểu diễn bên phải của một số mờ tương ứng
Phép cộng và phép trừ của hai số mờ tam giác bất kỳ cho kết quả là một số mờ tam giác, trong khi phép nhân chỉ cho ra một số mờ gần đúng Hình 2.2 dưới đây minh họa thang đo ngôn ngữ học và thang đo độ mờ tam giác tương ứng, với các số mờ tam giác được sử dụng để tính toán trong nghiên cứu này.
Hình 3 2 Các biến ngôn ngữ mô tả trọng số của các tiêu chí và giá trị xếp hạng
Hình 3 3 Các biến ngôn ngữ cho trọng số của mỗi tiêu chí
Một tập mờ là một loại mục tiêu với các cấp thành viên liên tục, được mô tả bằng một hàm liên thuộc gán cho mỗi đối tượng một cấp thành viên trong khoảng [0,1] Dấu ngã ‘~’ được sử dụng để chỉ ra rằng ký hiệu đại diện cho một tập mờ Một số mờ tam giác (TFN), ký hiệu là 𝑀̃, được thể hiện trong hình 3.1, với các tham số l, m và u, trong đó TFN được ký hiệu đơn giản là (l, m, u).
Trang 24 thị giá trị nhỏ nhất có thể, giá trị hứa hẹn nhất và giá trị lớn nhất có thể mô tả một sự kiện mờ (Cengiz, Ethem và Ziya, 2000) Khi l = m = u, nó là một số không mờ theo quy ước (Chan & Kumar, 2007)
Các số mờ là công cụ trực quan hữu ích để thể hiện đánh giá định tính của người ra quyết định Chúng có thể được biểu diễn bằng cách sử dụng các giá trị bên trái và bên phải tương ứng cho từng cấp độ thành viên (Kahraman và cộng sự, 2004).
Định nghĩa phương pháp AHP – Fuzzy AHP
3.2.1 Định nghĩa mô hình AHP
Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) là một công cụ ra quyết định đa tiêu chí phổ biến, giúp xác định trọng số cho các tiêu chí và ưu tiên các lựa chọn thay thế thông qua so sánh cặp Ưu điểm nổi bật của AHP là khả năng hỗ trợ ra quyết định một cách dễ dàng dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau.
Việc áp dụng AHP cho một vấn đề quyết định bao gồm bốn bước chính Đầu tiên, cấu trúc vấn đề được xây dựng thành mô hình phân cấp, trong đó xác định vấn đề lựa chọn, mục tiêu, tiêu chí và các thuộc tính cần thiết Mục tiêu nằm ở cấp độ đầu tiên, tiêu chí ở cấp độ thứ hai, và các thuộc tính hay tiêu chí phụ ở cấp độ thứ ba, với các lựa chọn thay thế ở cấp độ thứ tư Tiếp theo, tiến hành so sánh theo cặp để tạo ra ma trận phán đoán, trong đó các yếu tố được so sánh để xác định mức độ quan trọng Sau đó, trọng số cục bộ và tính nhất quán so sánh được xác định; nếu tỷ lệ nhất quán nhỏ hơn 0.1, phán đoán được coi là chấp nhận được Cuối cùng, trọng số cục bộ ở các cấp độ khác nhau được tổng hợp để có được trọng số cuối cùng, thể hiện xếp hạng của các phương án thay thế trong việc đạt được mục tiêu của quyết định đa tiêu chí.
Mô hình AHP, mặc dù phổ biến trong việc giải quyết các vấn đề đa tiêu chí, vẫn gặp phải nhược điểm lớn là việc sử dụng thang điểm từ một đến chín, điều này hạn chế khả năng đánh giá chính xác.
Trang 25 xử lý các quyết định không chắn chắn so với các tiêu chí phụ hay còn gọi là thuộc tính Tất cả các so sánh trong việc thực hiện AHP có thể xảy ra sự do dự, không chắc chắn, do đó người ra quyết định cần nhiều hơn thang điểm chín để mô tả được sự không đảm bảo Trong điều kiện này, biến ngôn ngữ và số mờ tam giác có thể được sử dụng để quyết định mức độ ưu tiên của một biến quyết định so với các quyết định còn lại Phương pháp phân tích mức độ tổng hợp được sử dụng để quyết định trọng số ưu tiên cuối cùng dựa trên số mờ tam giác và được gọi là phương pháp Fuzzy AHP mở rộng (Chan & Kumar, 2007)
3.2.2 Định nghĩa mô hình Fuzzy AHP
Fuzzy AHP mở rộng là một phương pháp kết hợp yếu tố mờ vào mô hình AHP, giúp xử lý sự không chắc chắn trong quyết định chọn phương án tối ưu bằng cách sử dụng cả dữ liệu định tính và định lượng Phương pháp này sử dụng số mờ tam giác thay thế cho thang điểm chín trong AHP truyền thống, và giá trị phạm vi của các so sánh theo cặp được tính toán thông qua phương pháp phân tích phạm vi Sau khi xác định vector trọng số và chuẩn hóa chúng, trọng số ưu tiên cuối cùng cho các phương án thay thế được tính toán dựa trên các trọng số của tiêu chí chính và thuộc tính Kết quả là phương án có trọng số cao nhất sẽ được chọn là phương án phù hợp nhất.
Phương pháp TOPSIS
Theo Hwang & Yoon (1981), phương pháp TOPSIS được sử dụng để xếp hạng các đối tượng dựa trên nguyên tắc rằng một lựa chọn được coi là tốt nhất khi nó có giá trị gần nhất với lời giải lý tưởng tích cực (PIS) và xa nhất với lời giải lý tưởng tiêu cực (NIS) trong quyết định đa tiêu chí PIS bao gồm các giá trị tốt nhất, trong khi NIS chứa các giá trị xấu nhất có thể đạt được theo tiêu chí đánh giá.
Phương pháp xếp hạng TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) do Hwang và Yoon đề xuất vào năm 1981 là một kỹ thuật phổ biến nhờ vào tính logic và khả năng lập trình dễ dàng Phương pháp này cho phép xem xét đồng thời các giải pháp lý tưởng và không lý tưởng, mang lại hiệu quả cao trong việc đánh giá và ra quyết định.
Giới thiệu các tiêu chí để lựa chọn hệ thống ERP
Bài viết dựa trên các nghiên cứu trước về đánh giá và xếp hạng hệ thống ERP thông qua phương pháp Fuzzy AHP kết hợp TOPSIS Từ kinh nghiệm triển khai và hỗ trợ nhiều dự án của các chuyên gia tại FPT IS, ba tiêu chí quan trọng nhất trong việc lựa chọn hệ thống ERP cho doanh nghiệp được xác định là kỹ thuật, tài chính và bảo trì.
Bảng 3 1 Các tiêu chí chính để lựa chọn hệ thống ERP
STT Tiêu chí chính Nguồn tham khảo
Lien và Chan (2008) Huseyin và cộng sự (2014) Noureddine và Oualed (2017) Demirtaş và cộng sự (2011)
Huseyin và cộng sự (2014) Lien và Chan (2008) Karaarslan và Gundogar (2008) Demirtaş và cộng sự (2011)
Lien và Chan (2008) Noureddine và Oualed (2017) Demirtaş và cộng sự (2011)
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Khi đánh giá một hệ thống ERP, các đặc tính kỹ thuật cần thiết bao gồm sự thích hợp, dễ sử dụng, khả năng tích hợp và tính bảo mật Đây là bốn tiêu chí phụ quan trọng để xác định chất lượng của hệ thống.
Tài chính của dự án được xác định dựa trên tổng chi phí, bao gồm các yếu tố như chi phí bảo trì, chi phí đào tạo và chi phí chứng chỉ, tất cả đều cần được đánh giá một cách chi tiết.
Bảo trì hệ thống ERP phụ thuộc vào tính linh hoạt của nó, trong khi sự ổn định và khả năng thay đổi dễ dàng là hai tiêu chí quan trọng để đánh giá mức độ bảo trì.
Các bước trong mô hình Fuzzy AHP kết hợp TOPSIS
Mô hình kết hợp Fuzzy AHP và TOPSIS được áp dụng để đánh giá và xếp hạng đối tượng thông qua ma trận so sánh cặp Phương pháp AHP bắt đầu bằng việc xây dựng sơ đồ cấu trúc thứ bậc với 4 cấp bậc: bậc 1 là mục tiêu, bậc 2 là các tiêu chí chính, bậc 3 là các tiêu chí phụ, và bậc 4 là các phương án lựa chọn Để giảm thiểu sự không chắc chắn và chủ quan, AHP được thực hiện trong môi trường số mờ Trọng số các tiêu chí từ AHP là dữ liệu quan trọng cho phương pháp TOPSIS, giúp xác định lựa chọn tốt nhất dựa trên đánh giá của hội đồng ra quyết định Lựa chọn tốt nhất là lựa chọn có giá trị gần nhất với lời giải lý tưởng tích cực và xa nhất với lời giải lý tưởng tiêu cực trong quyết định đa tiêu chí Mô hình này được áp dụng để đánh giá hệ thống ERP nhân sự qua các bước cụ thể.
Bước 1: Xây dựng sơ đồ cấu trúc thứ bậc
- Bậc 1: Mục tiêu của vấn đề
- Bậc 2: Các tiêu chí chính đánh giá
- Bậc 3: Các thuộc tính (tiêu chí phụ) của các tiêu chí chính
- Bậc 4: Các phương án lựa chọn
Hình 3 4 Sơ đồ cấu trúc thứ bậc
(Nguồn: Tổng hợp của tác giả)
Bước 2: Xây dựng ma trận so sánh cặp Fuzzy
Thang đo chuyển đổi được sử dụng để biến đổi biến ngôn ngữ thành số mờ Nghiên cứu này áp dụng thang đo từ 1 đến 9 của Kabir & Hasin (2012), với các khoảng chuyển đổi được trình bày trong bảng 3.1 dưới đây.
Bảng 3 2 Thang đo chuyển đổi biến ngôn ngữ sang số mờ tam giác
Biến ngôn ngữ Mã số biến ngôn ngữ
Các số mờ tam giác tương ứng
Nghịch đảo số mờ tam giác
Vô cùng quan trọng hơn 9 (7,9,9) (1/9,1/9,1/7)
Giả sử có k chuyên gia đánh giá mức độ quan trọng của các tiêu chí, chúng ta sử dụng phương pháp trung bình để tính điểm trung bình cho từng tiêu chí 𝑎̃ 𝑖𝑗.
𝑎̃ 𝑖𝑗 là điểm trung bình của tiêu chí k là số chuyên gia đánh giá
Từ đó, ma trận so sánh cặp Fuzzy được xây dựng như sau:
Bước 3: Tính toán trọng số Fuzzy cho từng tiêu chí
Sử dụng phương pháp trung bình hình học để xác định số trung bình hình học Fuzzy và trọng số Fuzzy cho mỗi tiêu chí
𝑟̃ 𝑗 là số trung bình hình học Fuzzy
𝑤̃ 𝑗 là trọng số Fuzzy của tiêu chí thứ j
Bước 4: Giải mờ trọng số Fuzzy
Vì 𝑤̃ 𝑗 vẫn là số mờ nên ta tiến hành giải mờ bằng phương pháp khu vực trung tâm (center of area method) theo công thức sau:
3 (4) Trong đó: 𝑤̅ 𝑗 là trọng số thực của tiêu chí thứ j
Bước 5: Chuyển 𝒘̅ 𝑱 (trọng số thực) về dạng 𝒘 𝒋 (trọng số cục bộ) được tính theo công thức sau:
𝑤̅ 𝐽 là trọng số thực của tiêu chí thứ j
𝑤 𝑗 là trọng số cục bộ của tiêu chí thứ j n: tổng số tiêu chí
Bước 6: Kiểm tra tính nhất quán của sơ đồ phân cấp
Tỷ lệ nhất quán (CR) < 10% có nghĩa là các đánh giá của chuyên gia là nhất quán (được chấp nhận)
CR là tỷ lệ nhất quán
CI là chỉ số nhất quán
RI là chỉ số ngẫu nhiên
Chỉ số ngẫu nhiên (RI) này được Saaty (1980) đề xuất như sau:
Bảng 3 3 Các chỉ số ngẫu nhiên (RI) n 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Chỉ số nhất quán (CI) được tính như sau:
𝑛 − 1 (𝟕) Trong đó: n là số tiêu chí
𝜆 𝑚𝑎𝑥 là hệ số riêng lớn nhất của so sánh cặp
Bước 7: Xác định trọng số toàn cục của các tiêu chí phụ
Trọng số toàn cục được xác định bằng cách nhân trọng số của các tiêu chí chính và tiêu chí phụ lại với nhau theo công thức sau:
𝐶 = 𝑤 𝑗 (tiêu chí chính) × 𝑤 𝑗 (tiêu chí phụ) (8) Trong đó:
𝐶 là trọng số toàn cục
𝑤 𝑗 là trọng số của tiêu chí thứ j
Bước 8: Xây dựng ma trận quyết định
Ma trận quyết định bao gồm các giá trị đánh giá (𝑥 𝑖𝑗 ) của mỗi phương án thay thế đối với mỗi tiêu chí được chuẩn hóa
Ta có ma trận quyết định sau
𝐴 𝑖 : là các phương án lựa chọn đang xét đến
𝐶 𝑗 : là các tiêu chí cần đánh giá
𝑘 : Số lượng chuyên gia đánh giá
𝑘 (𝑥 𝑖𝑗 1 + 𝑥 𝑖𝑗 2 + ⋯ + 𝑥 𝑖𝑗 𝑛 ) (9) là giá trị điểm trung bình của lựa chọn 𝐴𝑖 tương ứng với tiêu chí 𝐶𝑗 được đánh giá
Bước 9: Chuẩn hóa ma trận quyết định
Ma trận quết định đã chuẩn hóa viết tắt R là được trình bày dưới dạng:
𝑚×𝑛, 𝑖 = 1, 2, … , 𝑚; 𝑗 = 1, 2, … , 𝑛 Quá trình chuẩn hóa ma trận được thực hiện theo công thức
Bước 10: Xây dựng ma trận quyết định chuẩn hóa có trọng số V
Với 𝑤 𝑗 biến thiên đoạn [0,1] và ∑ 𝑛 𝑗=1 𝑤 𝑗 = 1
Bước 11: Xác định giải pháp lý tưởng tích cực (PIS) và giải pháp lý tưởng tiêu cực (NIS)
Dựa vào ma trận quyết định đã chuẩn hóa có trọng số, chúng ta có thể xác định giải pháp lý tưởng tích cực 𝑉 + và giải pháp lý tưởng tiêu cực 𝑉 − thông qua công thức sau:
Bước 12: Tính toán khoảng cách của mỗi lựa chọn với PIS và NIS
Việc tính toán khoảng cách từ phương án lựa chọn 𝑖 đến giải pháp lý tưởng tích cực 𝐴 + và giải pháp lý tưởng tiêu cực 𝐴 − được thực hiện thông qua công thức xác định 𝑑 𝑖 + và 𝑑 𝑖 −.
Bước 13: Tính toán sự gần gũi so với giải pháp lý tưởng (𝑪𝑪𝒊) và xếp hạng các lựa chọn
Sau khi tính toán các giá trị 𝑑 𝑖 + và 𝑑 𝑖 − cho mỗi lựa chọn, chúng ta sẽ tính tỉ số khoảng cách giữa các phương án và các điểm giải pháp lý tưởng 𝐶𝐶 𝑖 Tỉ số này càng lớn thì phương án lựa chọn càng gần với giải pháp lý tưởng tích cực.
Dựa vào chỉ số 𝐶𝐶 𝑖, chúng ta có thể xác định trật tự xếp hạng của các lựa chọn, từ đó tìm ra lựa chọn tốt nhất trong số các lựa chọn ban đầu.