Chương 2 dự báo

Dự báo nhu cầu dự kiến doanh số bán ra: - Giúp xác định các loại và số lượng sản phẩm, dịch vụ mà doanh nghiệp cần tạo ra trong tương lai.. + Ở giai đoạn I: Dự báo dựa vào điều tra thực

Chương 2:

DỰ BÁO NHU CẦU SẢN XUẤT

2.1 Khái niệm về dự báo nhu cầu sản xuất

2.1.1 Khái niệm

Dự báo là khoa học và nghệ thuật tiên đoán sẽ xảy ra trong tương lai, trên cơ sở phân tích khoa học về các dữ liệu đã thu thập được

Vì vậy, cần kết hợp kết quả dự báo với khả năng tư duy của nhà quản trị để đưa ra các quyết định có độ tin cậy cao hơn

2.1.2 Các loại dự báo

* Căn cứ vào thời đoạn dự báo:

a Dự báo ngắn hạn (không quá 3 tháng):

Cần cho việc mua sắm, điều độ công việc, phân công nhiệm vụ, cân đối các mặt trong quản trị dịch vụ

b Dự báo trung hạn (từ 3 tháng đến 3 năm):

Cần cho việc lập kế hoạch sản xuất, dự trù tài chính và làm căn cứ cho các kế hoạch khác

c Dự báo dài hạn (từ 3 năm trở lên):

Cần cho việc:

- Lập các dự án sản xuất sản phẩm mới, các địa điểm cho các cơ sở mới

- Lựa chọn các dây chuyền công nghệ, thiết bị mới,

- Mở rộng doanh nghiệp hiện có

- Thành lập doanh nghiệp mới

* Căn cứ vào nội dung công việc cần dự báo:

b Dự báo kỹ thuật công nghệ:

- Đánh giá mức độ phát triển khoa học kỹ thuật và công nghệ trong tương lai

- Có ý nghĩa quan trọng đối với các ngành có hàm lượng

kỹ thuật cao như: năng lượng nguyên tử, nghiên cứu vũ trụ,

điện tử, máy tính,…

c Dự báo nhu cầu (dự kiến doanh số bán ra):

- Giúp xác định các loại và số lượng sản phẩm, dịch vụ

mà doanh nghiệp cần tạo ra trong tương lai

- Doanh nghiệp sẽ quyết định qui mô sản xuất, nguồn tài chính, nhân sự trong tương lai

2.1.3 Các nhân tố tác động đến dự báo nhu cầu

a Các nhân tố chủ quan (DN chủ động điều chỉnh kiểm soát):

- Chất lượng thiết kế

- Chất lượng sản phẩm

- Giá bán

- Cách thức phục vụ khách hàng

b Các nhân tố khách quan (DN không thể kiểm soát):

- Qui mô dân số

- Cảm tình của người tiêu dùng

- Sự cạnh tranh

- Các nhân tố ngẫu nhiên

- Luật pháp

- Thực trạng nền kinh tế

2.1.4 Tác động của chu kỳ sống của sản phẩm đối với dự báo:

Các sản phẩm được chấp nhận trên thị trường

có chu kỳ sống trải qua 4 giai đoạn:

-> Giới thiệu -> phát triển -> chín muồi

-> Suy tàn

+ Ở giai đoạn I: Dự báo dựa vào điều tra thực tế trên thị trường, dựa vào nhận xét, phán đoán của chuyên gia hoặc phân tích các sản phẩm tương tự khác do không có số liệu hoặc

không đủ số liệu về sản phẩm cần dự báo

+ Ở giai đoạn II và III: Có thể sử dụng các phương pháp thống kê để dự báo do có nhiều số liệu về sản phẩm cần dự

báo

+ Ở giai đoạn IV: Sử dụng phương pháp điều tra thị trường, phương pháp chuyên gia hoặc phân tích các sản phẩm tương tự như giai đoạn I

chuyên gia về marketing, tài chính, sản xuất, kỹ thuật

Nhược điểm : Có tính chủ quan của các thành viên và ý

kiến của người có chức vụ cao nhất thường chi phối ý kiến của những người khác

2.2.2 Lấy ý kiến của người bán hàng

- Những người bán hàng tiếp xúc thường xuyên với khách hàng => hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu của người tiêu dùng

Họ có thể dự đoán được lượng sản phẩm tiêu thụ tại địa bàn

mình phụ trách

- Tập hợp ý kiến của nhiều người bán hàng tại nhiều địa bàn khác nhau => có được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với lượng sản phẩm cần dự báo

Nhược điểm: Phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bán hàng Một số có khuynh hướng lạc quan thì đánh giá cao

lượng hàng bán ra của mình Một số khác lại muốn giảm doanh

số để dễ đạt định mức

2.2.3 Phương pháp điều tra người tiêu dùng

- Thu thập nguồn thông tin từ người tiêu dùng hiện tại cũng như có ý định mua hàng hay có kế hoạch mua hàng trong tương lai

- Việc điều tra do bộ phận bán hàng hoặc bộ phận nghiên cứu thị trường phụ trách Họ thu thập ý kiến của người tiêu dùng thông qua phiếu điều tra, phỏng vấn trực tiếp hay qua điện

thoại,…=> Giúp dự báo nhu cầu của DN trong tương lai và biết được thị hiếu của khách hàng để cải tiến sản phẩm

Nhược điểm: Mất nhiều thời gian, chuẩn bị phức tạp, khó khăn và tốn kém, có thể không chính xác trong các câu trả lời của người tiêu dùng

2.2.4 Phương pháp chuyên gia (Delphi)

Thu thập ý kiến của chuyên gia trong hoặc ngoài doanh nghiệp theo những mẫu câu hỏi được in sẵn và được thực hiện như sau:

1 Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một

số câu hỏi phục vụ cho việc dự báo

2 Nhân viên dự báo tập hợp các câu trả lời, sắp xếp chọn lọc và tóm tắt lại các ý kiến của các chuyên gia

3 Dựa vào bảng tóm tắt, nhân viên dự báo lại đưa ra các câu hỏi mới để các chuyên gia trả lời tiếp

2.2.4 Phương pháp chuyên gia (Delphi) (tt)

4 Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia Nếu chưa thuyết phục, nhân viên dự báo tiếp tục quá trình nêu trên cho đến khi đạt yêu cầu dự báo

Ưu điểm: Tránh được các liên hệ cá nhân, không xảy ra

va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiến của một cá nhân nào đó có ưu thế trong số người được hỏi

ý kiến

2.3 Phương pháp dự báo định lượng

2.3.1 Các bước tiến hành dự báo

5 Thu thập các số liệu cần thiết

6 Tiến hành tính toán dự báo

7 Áp dụng kết quả dự báo

2.3.2 Dự báo theo dãy số thời gian

Nhu cầu thị trường thường biến động theo thời gian và theo một xu hướng nào đó:

 Cần thu thập các số liệu trong quá khứ

 Dãy số thời gian

 Xác định xu hướng của nhu cầu

Dự báo nhu cầu trong tương lai

Các trường hợp xảy ra trong các biến động của nhu cầu theo thời gian:

1 Có khuynh hướng tăng (giảm) rõ rệt trong suốt thời gian nghiên cứu (T-Trend)

2 Biến đổi có chu kỳ (C-Cycles)

3 Biến đổi theo mùa (S-Seasonality)

4 Biến đổi ngẫu nhiên (R-Random Variations)

Người ta thường dùng độ lệch tuyệt đối bình quân MAD

(Mean Absolute Deviation):

MAD = ∑ các sai lệch trong dự báo/n

= ∑│Nhu cầu thực tế - Nhu cầu dự báo│/n

*Trong đó: n là số thời kỳ tính toán

2.3.2.1 Phương pháp bình quân di động

- Dùng khi các số liệu trong dãy số biến động không lớn

- Các số liệu của dãy số có khoảng cách đều nhau

- Vai trò của các số liệu trong quá khứ là như sau

Ví dụ 1: Một vựa hải sản tươi sống hoạt động trong chợ đầu

mối Bình Điền (TPHCM) có số liệu mặt hàng nghêu tươi sống bán ra hàng tháng như sau:

1 Hãy dự báo lượng nghêu tươi sống bán ra trong tháng 1

năm sau theo thời kỳ 3 tháng và 5 tháng?

2 Một người bạn ông là chuyên gia bán hàng, khuyên ông nên lựa chọn theo thời kỳ 6 tháng sẽ dự báo chính xác hơn Anh/chị nên khuyên ông lựa chọn thời kỳ dự báo nào cho kết quả tốt nhất?

- Việc lựa chọn các trọng số phụ thuộc vào kinh nghiệm

và sự nhạy cảm của người dự báo

Công thức tính:

Ft = ∑ (Trọng số TK n x nhu cầu TK n)/ ∑ các trọng số = ∑ At-i.ki/∑ ki

*ki: Trọng số tương ứng với thời kỳ i

Ví dụ 2:

Cho rằng, trọng số của tháng gần nhất là 3, cách 2 tháng là 2,5, cách 3 tháng là 2,0, cách 4 tháng là 1,5 và cách 5 tháng là 1

Theo ví dụ 1, hãy tính lượng nghêu tươi sống bán ra ở tháng 1 năm sau của chủ vựa theo thời kỳ 3 và 5 tháng?

* Ưu và nhược điểm của 2 phương pháp:

- Ưu điểm: San bằng các biến động ngẫu nhiên trong dãy số

Ví dụ 3: Theo ví dụ 1, vựa hải sản tươi sống dự báo

lượng nghêu tươi sống bán ra trong tháng 12 là 103 tấn nhưng trên thực tế lượng nghêu tươi sống bán ra trong tháng 12 là 120 tấn

1 Hãy dự báo lượng nghêu tươi sống bán ra trong tháng

1 năm sau theo phương pháp san bằng số mũ với hệ số san

2.3.2.4 PP san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng

Công thức tính:

FITt = Ft + Tt

Trong đó: + FITt: Dự báo nhu cầu thời kỳ theo xu hướng + Ft: Dự báo nhu cầu thời kỳ t

+ Tt: Lượng điều chỉnh theo xu hướng thời kỳ t

* T t được tính như sau:

Ví dụ 4: Giả sử vựa hải sản tươi sống (ví dụ 1) sử dụng

phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh theo xu hướng để

dự báo lượng nghêu tươi sống bán ra hàng tháng Với hệ số san bằng α = 0,2, ᵦ= 0,4 và cho rằng dự báo lượng nghêu tươi sống bán ra trong tháng 8 là 103 tấn

Anh/chị hãy cho biết giữa phương pháp san bằng số mũ (Ft) và phương pháp san bằng số mũ có điều chỉnh xu hướng (FITt) thì phương pháp nào cho kết quả dự báo chính xác hơn?

2.3.3 Dự báo theo đường khuynh hướng

- Cho phép xác định đường khuynh hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuật bình phương bé nhất (đường hồi quy)

- Dùng dự báo theo thời đoạn ngắn hạn, trung hạn và dài hạn

2.3.3.1 Phương pháp đường thẳng thống kê

* Hệ số a và b chỉ được tính khi thỏa điều kiện ∑X= 0:

+ Nếu thứ tự thời gian tương ứng với dãy số quá khứ là

số lẻ: đánh số thứ tự bằng cách lấy thời gian ở giữa bằng 0, các khoảng thời gian trước đó sẽ đánh số từ -1, -2, -3, … và các

khoảng thời gian sau đó sẽ đánh số từ +1, +2, +3,… Như vậy, cộng lại ∑X= 0

+ Nếu thứ tự thời gian tương ứng với dãy số quá khứ là

số chẵn: đánh số thứ tự bằng cách lấy hai thời gian ở giữa bằng

là 1 và +1, các khoảng thời gian trước đó sẽ đánh số từ 3, 5, 7,… và các khoảng thời gian sau đó sẽ đánh số từ +3, +5, +7… Như vậy, cộng lại ∑X= 0

-Ví dụ 5: Một công ty thủy sản trên địa bàn TPHCM

chuyên sản xuất các mặt hàng thủy hải sản đóng hộp, trong đó

có mặt hàng cá mòi sốt cà đóng hộp được ưa chuộng với số

lượng hộp bán ra hàng năm (triệu hộp) như sau:

Anh/chị hãy dùng phương pháp đường thẳng thống kê để

dự báo lượng hộp cá mòi sốt cà bán ra cho năm 2014 và 2015?

g hộp

bán ra

12 12,4 13,6 12,8 14,3 13,5 14,7 15,9 14,2

2.3.3.2 Phương pháp đường thẳng thông thường

Ví dụ 6: Dựa vào số liệu ở ví dụ 5 dưới đây, anh/chị hãy

dự báo lượng hộp cá mòi bán ra cho năm 2014 và 2015 bằng phương pháp đường thẳng thông thường?

g hộp

bán ra

12 12,4 13,6 12,8 14,3 13,5 14,7 15,9 14,2

2.3.3.3 Phương pháp dự báo theo khuynh hướng có xét đến biến động thời vụ

- Dùng để dự báo các mặt hàng mà nhu cầu thị trường có tính chất biến động theo thời vụ trong năm

- Công thức tính chỉ số thời vụ:

Is = ȳi/ ȳ0

Trong đó: + Is: Chỉ số thời vụ

+ ȳi: Số bình quân của các tháng cùng tên

+ ȳ0: Số bình quân chung của tất cả các tháng trong dãy số

Công thức tính nhu cầu dự báo có xét biến động thời vụ:

Ys = Is.Yc

Trong đó:

+ Ys: Nhu cầu dự báo có xét đến biến động thời vụ + Yc: Nhu cầu dự báo theo đường khuynh hướng bình thường (tuyến tính hoặc phi tuyến)

Cách tính:

1 Tính dự báo Yc

2 Tính Is

3 Tính Ys = Is.Yc

Ví dụ 7: Một doanh nghiệp chế biến thủy sản cần dự báo

lượng hàng cá ngừ đại dương phi lê xuất khẩu cho năm 2014 Nhu cầu về sản phẩm này của doanh nghiệp có xu hướng biến động theo mùa Số liệu lượng hàng cá ngừ đại dương phi lê bán ra trong 3 năm qua như sau:

Anh/chị hãy dự báo lượng cá ngừ đại dương phi lê của doanh nghiệp bán ra ở 4 quý trong năm 2014?

2.3.3.4 Phương pháp đường parapol thống kê

Phương trình dự báo:

Yc = aX2 +bX + c

Trong đó:

+ a = (n.∑X2Y - ∑X2∑Y)/(n.∑X4 – (∑X2)2) + b = ∑XY/∑X2

+ c = (∑X4∑Y - ∑X2∑X2Y)/(n.∑X4 – (∑X2)2)

+ X lấy số thứ tự tùy số liệu là chẵn hay lẻ sao cho

∑X = 0

2.3.3.5 Phương pháp đường Logarit

2.3.3.5 Đánh giá các phương pháp

Công thức tính sai số chuẩn:

ϭ = ∑(Y - Yc)2/ n

Trong đó, ϭ: Sai số chuẩn

Đánh giá: Phương pháp nào có sai số chuẩn nhỏ nhất  Chọn

để thực hiện dự báo

2.4 Giám sát và kiểm soát dự báo

- Khi đã có các số liệu, ta sử dụng một hoặc một vài phương pháp trên để thực hiện dự báo

- Tuy nhiên, qua nhiều giai đoạn, các số liệu thực tế có thể không khớp với kết quả dự báo  Cần theo dõi, giám sát và kiểm soát dự báo:

+ Nếu mức chênh lệch giữa thực tế và dự báo nằm trong phạm vi cho phép: không cần xét lại phương pháp dự báo đã sử dụng

+ Nếu mức chênh lệch vượt quá phạm vi cho phép: cần nghiên cứu sửa đổi phương pháp dự báo cho phù hợp

* Tín hiệu theo dõi:

Công thức tính:

Tín hiệu theo dõi = RSFE/MAD

= ∑(Nhu cầu thực tế - Nhu cầu dự báo)/MAD

*RSFE (Running Sum of Forecast Error): Tổng sai số dự

báo dịch chuyển

(+): Nhu cầu thực tế cao hơn dự báo (-): Nhu cầu thực tế thấp hơn dự báo

* Giới hạn kiểm tra:

- Giới hạn kiểm tra (giới hạn trên và giới hạn dưới) là phạm vi cho phép hoặc chấp nhận của tín hiệu theo dõi

- Khi tín hiệu theo dõi vượt giới hạn kiểm tra thì cần phải báo động kết quả dự báo: Cần điều chỉnh, sửa đổi phương pháp

Ví dụ 8: Một doanh nghiệp đã tiến hành dự báo nhu cầu

cho 6 quý, đồng thời đã thống kê được nhu cầu thực tế cho 6 quý đó (nghìn sản phẩm) như sau:

Anh/chị hãy xác định tín hiệu theo dõi và cho biết tín hiệu theo dõi đã vượt quá giới hạn kiểm tra ± 4MAD hay chưa?