DỰ BÁO NHU CẦU VÀ HOẠCH ĐỊNH VẬT TƯ CHO MÁY PHÁT ĐIỆN HG 2900 CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN HỮU TOÀN - LV ĐẠI HỌC BÁCH KHOA

Đề tài này được thực hiện bởi "Sinh viên Đại Học Bách Khoa" Hoạch định nhu cầu và dự báo nhu cầu vật tư cho doanh nghiệp là một vấn đề hết sức quan trọng. Hoạch định và dự báo vừa phải đảm bảo vật tư cho sản xuất không bị trì trệ nhưng không được mức tồn kho quá cao. Vì tồn kho lớn sẽ gây ra rất nhiều chi phí cho doanh nghiệp.

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA KHOA QUẢN LÝ CÔNG NGHIỆP

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC

DỰ BÁO NHU CẦU VÀ HOẠCH ĐỊNH VẬT TƯ

CHO MÁY PHÁT ĐIỆN HG 2900 CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN HỮU TOÀN

Sinh viên : Huỳnh Tri Tâm MSSV : 70902338

GVHD : TS Nguyễn Mạnh Tuân

Số TT : 95

Tp HCM, 12/2013

Đại Học Quốc Gia Tp.HCM CỘNG HÕA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM

Số: / BKĐT

KHOA: QLCN

BỘ MÔN: Hệ thống Thông tin quản lý

1 Đầu đề luận văn:

DỰ BÁO NHU CẦU VÀ HOẠCH ĐỊNH VẬT TƯ CHO MÁY PHÁT ĐIỆN 5

KVA CỦA CÔNG TY CỔ PHẦN HỮU TOÀN

2 Nhiệm vụ (yêu cầu về nội dung và số liệu ban đầu):

 Đánh giá thực trạng công tác dự báo nhu cầu tại Công ty Cổ phần Hữu Toàn

 Dự báo nhu cầu sản phẩm máy phát điện loại 5 KVA (Model 2900) năm 2014 cho Công

ty

 Từ kết quả dự báo có được, hoạch định nhu cầu vật tư cần thiết cho việc sản xuất loại máy phát điện trên trong năm 2014

3 Ngày giao nhiệm vụ luận văn: 03/09/2013

4 Ngày hoàn thành nhiệm vụ: 13/12/2013

(Ký và ghi rõ họ tên) (Ký và ghi rõ họ tên)

PHẦN DÀNH CHO KHOA, BỘ MÔN:

Người duyệt (chấm sơ bộ):

LỜI CẢM ƠN

Sau quá trình học tập 4 năm tại Khoa Quản Lý Công Nghiệp, Trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM, tôi đã tích lũy được vốn kiến thức quý báu và bổ ích, Luận văn tốt nghiệp là 1 cơ hội tốt để tôi vận dụng một phần kiến thức đã học vào môi trường thực

tế Và để có thể hoàn thành khóa học và bài nghiên cứu này, tôi xin gửi lời cảm ơn đến tất cả những người đã quan tâm, giúp đỡ và hỗ trợ tôi

Xin chân thành cảm ơn quý thầy cô Trường Đại học Bách Khoa Tp.HCM, đặc biệt là quý thầy cô Khoa Quản lý Công Nghiệp đã truyền dạy cho tôi những kiến thức quý báu, làm hành trang vững bước cho tôi vào đời

Xin cám ơn gia đình và bạn bè tôi, những những đã luôn sát cánh và hỗ trợ tôi trong suốt quá trình tôi học tập cũng như thực hiện luận văn

Và tôi cũng xin gửi lời cảm ơn đến thầy Nguyễn Mạnh Tuân, người đã dành công sức

và thời gian quý báu để giúp tôi hoàn thành bài luận văn này

Xin chân thành cám ơn!

Tp Hồ Chí Minh, ngày 13 tháng 12 năm 2013

Sinh viên Huỳnh Tri Tâm

TÓM TẮT LUẬN VĂN

Nắm bắt được quy luật của thị trường, dự báo nhu cầu sản phẩm một cách hiệu quả, chủ động trong kế hoạch vật tư là nhiệm vụ vô cùng cần thiết để một doanh nghiệp nâng cao vị thế của mình trong môi trường cạnh tranh khốc liệt ngày nay, đầy cơ hội lẫn rủi ro

Đề tài “Dự báo nhu cầu cho máy phát điện loại 5 KVA của Công Ty Cổ Phần Hữu Toàn” gồm những nội dung chính sau:

Những lý thuyết liên quan đến dự báo nhu cầu sản phẩm và hoạch định nhu cầu vật tư sẽ được giới thiệu trong Chương 2 Phương pháp dự báo định lượng được tác giả phân tích và sử dụng để dự báo nhu cầu cho sản phẩm máy phát điện loại 5 KVA của Công ty Ngoài ra, tác giả còn sử dụng giá trị SAC (Sample Auto Correllation) và

hệ số tương quan tuyến tính r để xác định các thành phần tác động lên nhu cầu sản phẩm Tiêu chí để lựa chọn và đánh giá mô hình dự báo cũng được tác giả đề cập trong chương này

Chương 3 trình bày tổng quan về thị trường sản xuất máy phát điện tại Việt Nam

và CTCP Hữu Toàn Cuối chương là phần tác giả đánh giá thực trạng của công tác dự báo nhu cầu sản phẩm và hoạch định nhu cầu vật tư tại Công ty, đồng thời so sánh với

lý thuyết ở Chương 2 để lược bỏ một số mô hình dự báo không phù hợp

Trong Chương 4, tác giả sẽ chạy thử một số mô hình dự báo, đó là làm trơn hàm

mũ bậc 1, làm trơn hàm mũ bậc 2 và làm trơn hàm mũ bậc 3 (bao gồm mô hình có tính nhân và mô hình có tính cộng) Sau đó lựa chọn một mô hình dự báo cho năm 2014 dựa trên tiêu chí so sánh giá trị MSE được giới thiệu ở Chương 2 Kết quả dự báo tiếp tục được sử dụng để hoạch định nhu cầu vật tư cho việc sản xuất sản phẩm này

Chương 5 là chương cuối cùng, tác giả tóm tắt kết quả nghiên cứu, đưa ra kết luận, điểm hạn chế và đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo

MỤC LỤC

Nhiệm vụ luận văn

Lời cảm ơn i

Tóm tắt luận văn ii

Mục lục iii

Danh sách hình vẽ vi

Danh sách bảng biểu vii

Danh sách các bảng biểu viết tắt viii

CHƯƠNG 1 MỞ ĐẦU 1

1.1 LÝ DO HÌNH THÀNH ĐỀ TÀI 1

1.2 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI 2

1.3 PHẠM VI CỦA ĐỀ TÀI 2

1.4 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN 3

1.5 Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI 6

CHƯƠNG 2 CƠ SỞ LÝ THUYẾT 7

2.1 DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM 7

2.1.1 Giới thiệu về dự báo nhu cầu sản phẩm 7

2.1.2 Thế nào là một dự báo tốt 9

2.1.3 Phương pháp dự báo định lượng 9

2.1.4 Phương pháp phân tích theo chuỗi thời gian 12

2.1.4.1 Xác định các thành phần tác động lên chuỗi thời gian 12

2.1.4.2 Phương pháp bình quân dịch chuyển 14

2.1.4.3 Phương pháp làm trơn hàm mũ 15

2.1.5 Mô hình hoạch định theo xu hướng 18

2.1.6 Lựa chọn phương pháp dự báo 18

2.1.6.1 Một số tiêu chí đánh giá 18

2.1.6.2 Sai số dự báo 19

2.2 HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VẬT TƯ 20

2.2.1 Khái niệm 20

2.2.2 Lợi ích của hoạch định nhu cầu vật tư 20

2.2.3 Mô hình lượng đặt hàng kinh tế, EOQ (Economic Order Quantity) 21

2.2.3.1 Giới thiệu mô hình EOQ 21

2.2.3.2 Các loại chi phí trong mô hình EOQ 21

2.2.3.3 Các giả định của mô hình EOQ 21

2.2.3.4 Xác định lượng đặt hàng tối ưu và thời gian tái đặt hàng T 22

2.2.3.5 Hạn chế của mô hình EOQ 24

2.2.4 Mô hình lượng đặt hàng theo thời đoạn, POQ (Period Order Quantity) 24

2.2.4.1 Giới thiệu mô hình POQ 24

2.2.4.2 Các loại chi phí trong mô hình POQ 24

2.2.4.3 Các giả định trong mô hình POQ 24

CHƯƠNG 3 TỔNG QUAN CÔNG TY CỔ PHẦN HỮU TOÀN 27

3.1 SƠ LƯỢC VỀ THỊ TRƯỜNG MÁY PHÁT ĐIỆN 27

3.2 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ CÔNG TY 29

3.2.1 Quá trình hình thành và phát triển 29

3.2.2 Các dòng sản phẩm 29

3.2.3 Quy mô sản xuất 31

3.2.4 Nguồn lao động 31

3.2.5 Nguồn máy móc 31

3.2.6 Sơ đồ tổ chức 31

3.2.7 Nguyên liệu đầu vào 32

3.2.8 Phân phối 33

3.2.9 Hệ thống kho 35

3.2.10 Định hướng phát triển 35

3.3 PHÂN XƯỞNG SẢN XUẤT MÁY PHÁT ĐIỆN 36

3.3.1 Hệ thống sản xuất 36

3.3.2 Năng suất của phân xưởng 36

3.3.3 Thiết bị - máy móc 36

3.3.4 Sơ đồ chi tiết mặt bằng sản xuất 36

3.3.5 Quy trình gia công máy phát điện 36

3.3.6 Quy trình lắp ráp máy phát điện 36

3.3.7 Tầm hạn kiểm soát 36

3.3.8 Thực hiện kiểm tra chất lượng trong phân xưởng 37

3.4 THỰC TRẠNG CÔNG TÁC DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM VÀ

HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VẬT TƯ TẠI CÔNG TY CỔ PHẦN HỮU TOÀN 38

3.4.1 Công tác dự báo nhu cầu 38

3.4.1.1 Tình hình chung 38

3.4.1.2 Đối với máy phát điện loại 5 KVA 38

3.4.2 Công tác hoạch định nhu cầu vật tư 41

CHƯƠNG 4 DỰ BÁO NHU CẦU VÀ HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VẬT TƯ

CHO MÁY PHÁT ĐIỆN LOẠI 5 KVA TẠI CTCP HỮU TOÀN 43

4.1 DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM 43

4.1.1 Xác định các thành phần tác động lên nhu cầu

máy phát điện loại 5 KVA 44

4.1.1.1 Xác định thành phần mùa vụ 44

4.1.1.2 Xác định thành phần xu hướng 45

4.1.2 Phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 1 46

4.1.3 Phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 2 49

4.1.4 Phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 3 – mô hình có tính nhân 51

4.1.5 Phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 3 – mô hình có tính cộng 53

4.1.6 Lựa chọn phương pháp dự báo 56

4.2 HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VẬT TƯ 58

CHƯƠNG 5 KẾT LUẬN, HẠN CHẾ VÀ KIẾN NGHỊ 61

5.1 TÓM TẮT KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU 61

5.2 KẾT LUẬN 61

5.3 NHỮNG ĐIỂM HẠN CHẾ CỦA BÀI LUẬN VĂN 62

5.4 KIẾN NGHỊ 62

Tài liệu tham khảo 63

Phụ lục 65

DANH SÁCH HÌNH VẼ

Hình 1.2 Quy trình hoạch định nhu cầu vật tư 4

Hình 2.1 Các phương pháp dự báo định lượng 10

Hình 2.2 Đồ thị thể hiện thành phần xu hướng – chu kỳ 11

Hình 2.3 Đồ thị thể hiện thành phần biến thiên theo mùa 11

Hình 2.4 Đồ thị thể hiện thành phần biến thiên ngẫu nhiên 12

Hình 3.4 Một số máy bơm nước do Công ty Hữu Toàn sản xuất 30

Hình 3.5 Đầu phát điện do Công ty Hữu Toàn sản xuất 30

Hình 3.6 Robot hàn được sử dụng trong nhà máy sản xuất

Hình 3.7 Sơ đồ tổ chức tại CTCP Hữu Toàn 32

Hình 3.8 Hệ thống phân phối thị trường trong nước của Công ty Hữu Toàn 34

Hình 3.9 Hệ thống phân phối thị trường quốc tế của Công ty Hữu Toàn 34

Hình 3.10 Sơ đồ tổ chức tại phân xưởng sản xuất máy phát điện 37

Hình 4.1 Đồ thị nhu cầu máy phát điện

loại 5 KVA qua 3 năm 2011, 2012 và 2013 43

Hình 4.2 Đồ thị chuỗi giá trị SAC qua 3 năm 2011, 2012 và 2013 45

Hình 4.3 Minh họa cửa sổ Solver Parameters trong Excel 47

Hình 4.4 Đồ thị dự báo nhu cầu bằng phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 1 48

Hình 4.5 Đồ thị dự báo nhu cầu bằng phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 2 51

Hình 4.6 Đồ thị dự báo nhu cầu bằng phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 3

Hình 4.7 Đồ thị dự báo nhu cầu bằng phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 3

Hình 4.8 Đồ thị dự báo nhu cầu năm 2014

bằng phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 3 – mô hình có tính nhân 57

Bảng 3.1 Danh mục sản phẩm của các công ty trong ngành 28

Bảng 3.2 Kết quả kinh doanh của các công ty trong ngành 28

Bảng 3.3 Một số nhà cung ứng bán thành phẩm của Công ty Hữu Toàn 33

Bảng 3.4 Một số nhà cung ứng vật tư của Công ty Hữu Toàn 33

Bảng 3.5 So sánh Kế hoạch sản xuất kinh doanh với Kết quả thực hiện

Bảng 3.6 Giá trị tồn kho qua 4 năm tại Công ty CP Hữu Toàn 38

Bảng 3.7 Dữ liệu nhu cầu máy phát điện 5 KVA

Bảng 3.8 Chi phí tồn trữ của khung sắt và thùng xăng 41

Bảng 4.1 Chuỗi giá trị SAC qua 3 năm 2011, 2012 và 2013 44

Bảng 4.2 Nhu cầu máy phát điện 5 KVA theo thời gian 45

Bảng 4.3 Kết quả dự báo bằng phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 1 47

Bảng 4.4 Kết quả dự báo bằng phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 2 49

Bảng 4.5 Kết quả dự báo bằng phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 3

Bảng 4.6 Kết quả dự báo bằng phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 3

Bảng 4.7 So sánh MSE giữa các phương pháp dự báo 56

Bảng 4.8 Kết quả dự báo máy phát điện 5 KVA năm 2014 56

Bảng 4.9 Nhu cầu dự báo máy phát điện 5 KVA năm 2014

Bảng 4.10 Chi phí tồn trữ của khung sắt và thùng xăng 58

Bảng 4.11 Hoạch định nhu cầu khung sắt theo phương pháp EOQ 59

Bảng 4.12 Hoạch định nhu cầu thùng xăng theo phương pháp EOQ 60

Bảng 4.13 Đặt hàng vật tư năm 2014 theo mô hình EOQ 60

DANH SÁCH CÁC THUẬT NGỮ VIẾT TẮT

Từ viết tắt Ý nghĩa

EOQ Economic Order Quantity

POQ Period Order Quantity

SAC Sample Auto Correllation

MSE Mean Square Error (Bình phương sai số trung bình)

CNC Computer Numerical Control (Điều khiển bằng máy tính)

CHƯƠNG 1

MỞ ĐẦU

Trong Chương 1, tác giả sẽ giới thiệu về đề tài được thực hiện, đồng thời nêu ra lý do dẫn tới việc hình thành đề tài, từ đó xây dựng mục tiêu và xác định phạm vi nghiên cứu Bên cạnh đó, Chương 1 còn nêu lên ý nghĩa thực tiễn mà Luận văn mang đến cho nhà quản lý và bản thân tác giả Như vậy, nội dung chính trong chương này bao gồm:

Hiện nay thị trường máy phát điện trong nước đang cạnh tranh khá gay gắt, ngày càng đa dạng về mẫu mã và chủng loại để phục vụ nhu cầu của khách hàng, từ máy phát điện công suất nhỏ dành cho hộ gia đình cho đến máy phát điện công nghiệp có công suất lớn Nguồn gốc các loại máy trên có xuất xứ từ các nước Nhật, Thái Lan, Trung Quốc… hay được sản xuất ngay tại Việt Nam

Trong một thị trường cạnh tranh như vậy thì dự báo là một trong những việc làm rất cần thiết, kết quả dự báo gần với thực tế sẽ giúp doanh nghiệp tránh được việc chi tiêu quá mức hoặc có thể lên kế hoạch huy động vốn khi cần thiết, giúp tăng khả năng cạnh tranh cho doanh nghiệp Tuy nhiên, công tác dự báo hiện nay vẫn chưa được CTCP Hữu Toàn chú trọng, doanh thu dự báo được đưa ra dựa trên kinh nghiệm nhà quản lý Trong những năm gần đây, công tác dự báo theo phương pháp truyền thống của Công ty không đem lại hiệu quả kinh doanh như mong muốn, chưa có chính sách tồn kho thành phẩm và vật tư hiệu quả, tỉ suất lợi nhuận thấp và vẫn đang giảm Điển

hình là tỉ số doanh thu/tổng tài sản giảm từ 1,34 năm 2010 xuống 0,84 năm 2012, tỉ

số lợi nhuận/doanh thu năm 2010 là 13,93 giảm còn 1,21 năm 2012 Bên cạnh đó,

năm 2011 Công ty chỉ bán được 70,9% tổng giá trị dự báo, qua năm 2012 thì con số này đã giảm chỉ đạt 47% (Xem thêm Phụ lục 1 và Phụ lục 2)

Hiện nay công tác dự báo trong Công ty được thực hiện như sau: giá trị dự báo cho năm tiếp theo được Ban lãnh đạo họp và thống nhất dựa trên tổng của kết quả kinh doanh của năm hiện tại và tỉ lệ phần trăm sai số, sau đó cho triển khai xuống các Bộ phận Các Bộ phận sẽ tính toán lại ngân sách, nguồn lực để có sự chuẩn bị đáp ứng kế hoạch đã đề ra Hàng tháng Bộ phận Kinh doanh đều có sự điều chỉnh lại kế hoạch tiêu

thụ dựa vào tình hình kinh doanh thực tế (có thể tăng hoặc giảm so với kế hoạch tiêu thụ đã gửi trước đó) Còn về hoạch định nhu cầu vật tư thì công ty hiện vẫn chưa có một phương pháp cụ thể cho công tác này, các chi phí liên quan chưa được công ty đánh giá đúng mức và tính toán hiệu quả kinh tế

Nhận xét: Công tác dự báo hiện tại của Công ty là dựa theo kinh nghiệm của nhà

quản lý và không đạt hiệu quả cao trong 3 năm gần đây Ngoài ra, Công ty vẫn chưa đánh giá các yếu tố tác động lên nhu cầu sản phẩm một cách đầy đủ và có hệ thống

Dự báo hiệu quả có thể giúp Công ty nâng cao sức cạnh tranh bằng việc giảm lãng phí tồn kho thành phẩm, tồn kho vật tư và linh hoạt trong việc huy động nguồn vốn, nhân

sự, kế hoạch marketing… Bài nghiên cứu sẽ đánh giá thực trạng công tác dự báo và hoạch định vật tư tại Công ty, kết hợp với những kiến thức đã học để áp dụng vào môi trường sản xuất thực tế

1.2 MỤC TIÊU CỦA ĐỀ TÀI

Mục tiêu thứ nhất: Dự báo nhu cầu sản phẩm máy phát điện loại 5 KVA (model HG 2900) năm 2014 tại CTCP Hữu Toàn bằng phương pháp định lượng

 Đánh giá thực trạng công tác dự báo nhu cầu tại Công ty Cổ Hữu Toàn, kết hợp với những lý thuyết về dự báo nhu cầu để loại bỏ những phương pháp hoặc mô hình dự báo không phù hợp

 Sử dụng một (hoặc một số) tiêu chí đánh giá để lựa chọn một mô hình dự báo

 Dự báo nhu cầu sản phẩm máy phát điện loại 5 KVA (model HG 2900) năm

2014

Để sản xuất một máy phát điện công suất 5 KVA (model HG 2900) cần nhiều vật

tư khác nhau, đề tài chỉ tập trung vào hoạch định Khung sắt và Thùng xăng cho máy phát điện loại này

1.4 PHƯƠNG PHÁP THỰC HIỆN

1.4.1 Dự báo nhu cầu

Hình 1.1 Quy trình thực hiện dự báo

Diễn giải quy trình thực hiện dự báo:

Bước 1: Kết hợp mục tiêu đã đề ra của bài nghiên cứu, thực trạng của công tác dự

báo trong Công ty và những lý thuyết đã học về dự báo nhu cầu để so

sánh, lựa chọn phương pháp dự báo định lượng hoặc định tính

Bước 2: Vì sử dụng phương pháp định lượng để dự báo nên tác giả sẽ thu thập số

liệu về nhu cầu máy phát điện loại 5 KVA (model HG 2900) ở trong quá

khứ, số liệu thu thập cần chính xác để dự báo có độ tin cậy cao

Kết quả dự báo

Dự báo nhu cầu

Thực trạng dự báo Mục tiêu nghiên cứu Lý thuyết dự báo

Bước 3: Tác giả đánh giá số liệu thu thập được, sử dụng giá trị SAC (Sample Auto

Correllation) và hệ số tương quan r để xét xem nhu cầu sản phẩm trên có

bị ảnh hưởng bởi tính mùa vụ, tính xu hướng hoặc biến thiên ngẫu nhiên

hay không

Bước 4: Sử dụng một vài mô hình định lượng phù hợp để chạy thử dự báo, đánh

giá mô hình có thể hiện đúng nhu cầu trong quá khứ hay không

Bước 5: So sánh Bình phương sai số trung bình, MSE (Mean Square Error) giữa

các mô hình, lựa chọn mô hình có MSE thấp nhất

Bước 6: Tác giả tiến hành dự báo cho năm 2014 bằng mô hình đã được lựa chọn ở

Bước 5

1.4.2 Hoạch định nhu cầu vật tư

Hình 1.2 Quy trình hoạch định nhu cầu vật tư

Diễn giải quy trình hoạch định nhu cầu vật tư:

Bước 1: Từ thực trạng của công việc hoạch định vật tư trong Công ty và những lý

thuyết đã học để lựa chọn mô hình hoạch định vật tư phù hợp

Bước 2: Xác định các loại chi phí có liên quan trong mô hình Ví dụ: chi phí đặt

hàng (S), chi phí tồn trữ (H) trong mô hình EOQ

Bước 3: Sử dụng mô hình hoạch định vật tư để tính toán lượng đặt hàng tối ưu, thời

Hoạch định nhu cầu vật tư

Kết quả hoạch định nhu cầu vật tư

1.4.3 Phương pháp thu thập dữ liệu

Bảng 1.1 Phương pháp thu thập dữ liệu

Xác định các yếu tố

có thể dự báo và không thể dự báo được, các yếu tố có tác động lên việc dự báo và các yếu tố không thể kiểm soát được

HG 2900) từ các đơn hàng

Lấy đơn hàng từ

Bộ phận Kinh doanh – nhân viên tiếp nhận đơn hàng

Nhu cầu về sản phẩm loại 5 KVA (model HG 2900)

từ tháng 1/2011 đến tháng 12/2013

Sử dụng cho việc hoạch định nhu cầu máy phát điện loại 5 KVA (model HG 2900)

Thời gian trung bình trong năm

2012, 2013

Sử dụng để hoạch định vật tư khung sắt

và thùng xăng của máy phát điện 5 KVA

Sử dụng để tính lượng đặt hàng tối ưu trong

mô hình EOQ

1.5 Ý NGHĨA THỰC TIỄN CỦA ĐỀ TÀI

Đối với Công ty: Đề tài có thể hỗ trợ việc dự báo nhu cầu sản phẩm máy phát điện

và nhu cầu vật tư tại Công ty CP Hữu Toàn, giúp Công ty có thể linh hoạt hơn đối với nhu cầu thị trường, giảm tồn kho, tăng hiệu quả sử dụng vốn

Đối với tác giả: Đề tài này giúp tác giả hiểu rõ hơn về hệ thống sản xuất cũng như

dự báo nhu cầu tại doanh nghiệp Bên cạnh đó, tác giả còn hiểu thêm một số lý thuyết về dự báo nhu cầu, đặc điểm của một số mô hình dự báo và áp dụng lý thuyết đã học vào thực tế

CHƯƠNG 2

CƠ SỞ LÝ THUYẾT

Với đề tài đã chọn để thực hiện luận văn như giới thiệu trong Chương 1, nội dung Chương 2 sẽ trình bày những lý thuyết liên quan đến công tác Dự báo nhu cầu sản phẩm và Hoạch định nhu cầu vật tư Trong phần Dự báo nhu cầu sản phẩm, tác giả đưa ra một số định nghĩa về dự báo, phương pháp dự báo, mô hình dự báo và phương pháp để lựa chọn mô hình dự báo Nội dung Hoạch định nhu cầu vật tư tác giả sẽ trình bày hai mô hình hoạch định là lượng đặt hàng kinh tế (EOQ) và lượng đặt hàng theo thời đoạn (POQ)

2.1 DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM

2.1.1 Giới thiệu về dự báo nhu cầu sản phẩm

Tác giả Nguyễn Như Phong (2011) cho rằng dự báo là tiên đoán, ước lượng, đánh giá các sự kiện xảy ra trong tương lai, các sự kiện này thường là bất định Dự báo nhu cầu sản phẩm là việc đánh giá nhu cầu tương lai của các sản phẩm Hiện nay, các doanh nghiệp ít khi chờ đơn hàng từ khách hàng rồi mới sản xuất mà họ sử dụng các

mô hình dự báo nhu cầu để xác định lượng hàng phù hợp cần sản xuất trước Điều này giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian giao hàng, giảm chi phí tồn kho, góp phần tăng lợi thế cạnh tranh

Về phương pháp dự báo, tác giả Vaida Pilinkienė (2008) định nghĩa như sau:

“Phương pháp dự báo được định nghĩa là một cách dự báo vấn đề hoặc dự báo sự phát triển mà nó đảm bảo việc xác định lối thoát/hướng giải quyết cho những người sử dụng dự báo” Mục tiêu chính của dự báo là “chuyển các thông tin hiện tại đến tương lai và xử lý thông tin để dự báo” (Pilinkienė, 2008)

Ngày nay, ngành khoa học dự báo khá phát triển, với hơn 200 phương pháp dự báo (Pilinkienė, 2008) được đề cập trong ngành kinh tế Vì vậy người ta phân loại chúng thành 4 nhóm dựa trên lĩnh vực nghiên cứu và đối tượng nghiên cứu theo các tiêu chí sau:

- Nhóm 1: Dựa trên loại thông tin, bao gồm 2 phương pháp:

o Phương pháp dự báo định tính: Hay còn gọi là phương pháp phân tích chủ quan dựa trên những thông tin chủ quan (ý kiến, ý định, cảm xúc) được ghi nhận, thu thập từ những cuộc điều tra khác nhau (từ người tiêu dùng, khách hàng, nhân viên Công ty) hoặc được phân tích bởi các chuyên gia

o Phương pháp dự báo định lượng: Hay còn gọi là phương pháp phân tích khách quan và đáng tin cậy, sử dụng dữ liệu trong quá khứ và được Peterson cùng Lewis (1999) đưa ra giả định rằng “các giá trị khác sẽ không thay đổi, các quy luật sẽ không thay đổi” (Pilinkienė, 2008)

- Nhóm 2: Dựa vào thời gian dự báo, được chia làm 3 phương pháp như sau:

o Phương pháp xây dựng dự báo ngắn hạn: thường nhỏ hơn 6 tháng

o Phương pháp xây dựng dự báo trung hạn: thường từ 6 tháng đến 3 năm

o Phương pháp xây dựng dự báo dài hạn: thường lớn hơn 3 năm

Tuy nhiên, tác giả G Bolt (1994) cho rằng “Phụ thuộc vào đối tượng dự báo, các khía cạnh môi trường nội bộ và bên ngoài, dự báo ngắn hạn cũng có thể từ một tuần đến 2-3 năm” (Pilinkienė, 2008)

- Nhóm 3: Phụ thuộc vào đối tượng dự báo, phân loại theo đối tượng dự báo được áp dụng trong trường hợp phân tích và đánh giá các chỉ số xu hướng phát triển trong tương lai Bao gồm:

o Phương pháp dự báo các chỉ số kinh tế vi mô

o Phương pháp dự báo các chỉ số kinh tế vĩ mô

- Nhóm 4: Dựa vào mục tiêu dự báo, tác giả Vaida Pilinkienė (2008) phân làm 2 loại như sau:

o Phương pháp dự báo nguồn gốc (genetic): Mục tiêu chính của phương pháp này

là dự báo xu hướng nhu cầu thị trường trong tương lai (phương pháp này bắt đầu với việc đánh giá hiện trạng của thị trường)

o Phương pháp dự báo tiêu chuẩn (normative): Mục tiêu là làm thế nào để đạt được nhu cầu thị trường trong tương lai (phương pháp này bắt đầu với việc cân nhắc lựa chọn nhu cầu thị trường)

Trong các phương pháp trên, phổ biến và tổng quát hơn cả, thường được áp dụng trong tài liệu nghiên cứu là phương pháp dự báo định tính và phương pháp dự báo định lượng, vì 2 phương pháp trên có các đặc điểm liên quan đến các phương pháp phân loại khác

Dưới đây là bảng so sánh phương pháp dự báo định tính và phương pháp dự báo định lượng do Pilinkienė (2008) đề xuất

(Xem Bảng 2.1 tại trang sau)

Bảng 2.1 So sánh phương pháp dự báo định tính và phương pháp dự báo định lượng

Phương pháp

định lượng

 Truy cập dữ liệu đơn giản

 Có khả năng dự báo trong môi trường kinh doanh thay đổi

 Đánh giá mối quan hệ tương đồng và biến động của các chỉ

số kinh tế

 Không phù hợp để dự báo nhu cầu cho sản phẩm mới

 Chi phí cao, đòi hỏi phân tích thị trường và tổng hợp dữ liệu thường xuyên

 Ứng dụng phức tạp và thường hiểu sai kết quả

 Cho phép thu thập nhiều ý kiến

 Tăng độ tin cậy của dự báo nhờ ý kiến của các chuyên gia

 Là ý kiến chủ quan của các chuyên gia

 Các biến động của chuỗi dữ liệu như theo mùa, theo chu kỳ,

xu hướng, ngẫu nhiên không được đưa vào xem xét

 Mối tương quan giữa các dữ liệu không được xem xét

 Không áp dụng cho dự báo ngắn hạn

(Nguồn: Pilinkienė, 2008)

2.1.2 Thế nào là một dự báo tốt

Theo tác giả Murphy (1993) thì một dự báo tốt bao gồm 3 đặc điểm sau:

- Sự nhất quán: Kết quả dự báo có thể phản ánh nhu cầu thực tế trong tương lai

- Chất lượng: Sự tương quan giữa kết quả dự báo và các giá trị quan sát hiện tại

- Giá trị mang lại: Kết quả dự báo mang lại lợi ích cho người sử dụng

2.1.3 Phương pháp dự báo định lượng

Phương pháp dự báo định lượng được tính toán dựa trên số liệu trong quá khứ Nếu số liệu trong quá khứ có sẵn hoặc có thể thu thập được, tin tưởng được và thích hợp thì phương pháp định lượng cực kì hữu dụng (Makridakis S and S.C Wheelwright, 1989)

Tác giả Makridakis và Wheelwright (1989) cũng đưa ra các giả định của dự báo định lượng được xây dựng dựa trên các nguyên tắc và biểu hiện của các dữ liệu kinh

tế, cụ thể như sau:

 Thông tin về dữ liệu kinh tế của các kỳ trước đó

 Biểu thức bằng số (numeric expresstion) của các dữ liệu cần thiết cho dự báo

 Toàn bộ dữ liệu kinh tế là được xây dựng bởi các quá trình lặp đi lặp lại chứ không phải là lý do đặc biệt hoặc hiếm khi gặp

Phương pháp dự báo định lượng được tóm tắt trong sơ đồ sau:

Hình 2.1 Phương pháp dự báo định lượng

(Makridakis S and S.C Wheelwright, 1989)

Phương pháp định lượng thường được sử dụng để dự báo trung hạn và ngắn hạn Bao gồm 2 loại là: (1) phương pháp phân tích chuỗi thời gian và (2) phương pháp phân tích nguyên nhân

(1) Thứ nhất là phương pháp phân tích chuỗi thời gian: Phương pháp phân tích

chuỗi thời gian được xây dựng dựa trên số liệu quá khứ theo thời gian của đại lượng cần dự báo Chuỗi dữ liệu theo thời gian của tác giả Mosell (2009) bao gồm 3 thành phần: xu hướng – chu kỳ (trend – cycle), biến thiên theo mùa (season) và ngẫu nhiên (irregular), được thể hiện qua công thức sau:

Phương pháp phân tích nguyên nhân

Mô hình xu hướng

Mô hình chuỗi

thời gian

 Thành phần Xu hướng – chu kỳ (C): Thành phần xu hướng biểu diễn sự gia tăng hay suy giảm của chuỗi dữ kiện theo thời gian Biến thiên chu kỳ biểu diễn dao động của chuỗi dữ kiện theo thời gian quanh thành phần xu hướng Biến thiên chu kỳ là dao động dài hạn nhiều năm thường là kết quả của các chu kỳ kinh doanh ảnh hưởng bởi các sự kiện như sự phát triển, suy thoái, khủng hoảng, hồi phục của kinh tế

Hình 2.2 Đồ thị thể hiện thành phần xu hướng – chu kỳ

(Nguồn: Slide bài giảng của Marzena Narodzonek Karpowska, 2012)

 Thành phần mùa vụ (S): thành phần mùa vụ biểu diễn dao động của chuỗi dữ kiện theo thời gian với chu kỳ hàng năm hoặc một khoảng thời gian nhất định Biến thiên theo mùa thường có khi nhu cầu sản phẩm bị ảnh hưởng bởi các sự kiện hàng năm như thời tiết, khai trường, nghỉ lễ, …

Hình 2.3 Đồ thị thể hiện thành phần biến thiên theo mùa

(Nguồn: Slide bài giảng của Marzena Narodzonek Karpowska, 2012)

 Thành phần Biến thiên ngẫu nhiên (I): Biến thiên ngẫu nhiên là biến thiên khó

có thể dự báo được do lỗi của hệ thống thu thập dữ liệu hay các nguyên nhân ngẫu nhiên như thiên tai, chiến tranh, đình công, … Biến thiên ngẫu nhiên luôn

có mặt trong chuỗi dữ kiện và cần được lọc bỏ khi dự báo Một kỹ thuật thường dùng để lọc bỏ biến thiên ngẫu nhiên là phép lấy trung bình (phương pháp dịch chuyển trung bình)

Hình 2.4 Đồ thị thể hiện thành phần biến thiên ngẫu nhiên

(Nguồn: Slide bài giảng của Marzena Narodzonek Karpowska, 2012)

(2) Thứ hai là phương pháp phân tích nguyên nhân: Phương pháp này được xây

dựng dựa trên quan hệ giữa đại lượng cần dự báo và các đại lượng khác có thể đo lường được

2.1.4 Phương pháp phân tích theo chuỗi thời gian

Công thức tổng quát cho phương pháp phân tích theo chuỗi thời gian được tác giả Makridakis và Wheelwright (1989) đưa ra như sau:

(2)

Trong đó là nhu cầu dự báo cho thời đoạn tiếp theo, hàm số được xây dựng dựa trên các dữ liệu trong quá khứ

2.1.4.1 Xác định các thành phần tác động lên chuỗi thời gian

Nội dung của phần này là sử dụng công thức toán có sẵn để xác định các thành phần tác động lên chuỗi thời gian Dưới đây tác giả sử dụng giá trị SAC (Sample Auto Correllation) để xác định thành phần mùa vụ và hệ số tương quan r để xác định thành

phần xu hướng, riêng thành phần biến thiên ngẫu nhiên khó có thể xác định được trong khi dự báo

Với ̅ ̅ ∑ ̅ ̅

(4) ̅ ∑ ̅ (5) Trong đó :

: là đồng phương sai của và

: là phương sai của

Đồng phương sai : được sử dụng để đánh giá mức độ giống nhau giữa tín hiệu và phiên bản dịch chuyển thời gian của chính nó

Phương sai (Variance): được dùng để đo lường mức độ phân tán của một tập các giá trị quan sát xung quanh giá trị trung bình của tập đó (T.Q Trung và D.H Nam, 2008)

 Hệ số tương quan tuyến tính

Theo B.H.H Bích (2012) thì hệ số tương quan, còn gọi là hệ số Pearson (Pearson

„s correlation coefficient), được sử dụng để đánh giá mức độ liên hệ giữa hai biến Tương quan tuyến tính thường được đánh giá theo 3 trường hợp là: liên hệ tương quan tuyến tính giữa 2 chỉ tiêu, liên hệ tương quan phi tuyến tính giữa 2 chỉ tiêu và cuối cùng là liên hệ tương quan tuyến tính giữa nhiều chỉ tiêu Vì giới hạn về mặt thời gian nên bài nghiên cứu chỉ đề cập đến liên hệ tương quan tuyến tính giữa 2 chỉ tiêu

Hệ số tương quan tuyến tính được ký hiệu là r, công thức tính hệ số tương quan tuyến tính r như sau:

√ (6)

Trong đó:

: là hiệp biến của 2 đại lượng x và y

: là phương sai của đại lượng x và đại lượng y

Hệ số tương quan r lấy giá trị từ -1 đến 1 ( Các mức độ tương quan được trình bày trong Bảng 2.2:

Bảng 2.2 Ý nghĩa của hệ số tương quan

| | > 0,8 Tương quan rất mạnh

| | ừ 0,6 đến 0,8 Tương quan từ mạnh đến rất mạnh

| | từ 0,4 đến 0,6 Có tương quan

| | từ 0,2 đến 0,4 Tương quan yếu

| | < 0,2 Không tương quan

(Nguồn: B.H.H Bích, 2012)

2.1.4.2 Phương pháp bình quân dịch chuyển

 Phương pháp bình quân dịch chuyển đơn giản ( )

Phương pháp trung bình dịch chuyển là việc tính toán trung bình N giá trị gần đây nhất của chuỗi và sử dụng giá trị trung bình này để dự báo cho thời đoạn tiếp theo Phương pháp này hữu ích khi ta giả định rằng đối tượng dự báo khá ổn định theo thời gian

Công thức (Makridakis S and S.C Wheelwright, 1989):

: là nhu cầu thực tế các kỳ trong quá khứ

Chú ý: Một số chú ý khi chọn giá trị N như sau:

- Giá trị N lớn phù hợp với dữ liệu trong quá khứ biến động nhiều

- Giá trị N nhỏ phù hợp với việc dữ liệu trong quá khứ ít biến động

- Nếu các dữ liệu quá khứ cho thấy một mô hình tăng hoặc giảm, thì các dữ liệu gần với hiện tại hơn sẽ giúp ước tính tốt hơn về các giá trị tương lai Vì vậy nên sử dụng N nhỏ

 Phương pháp bình quân dịch chuyển có trọng số

Trọng số thường được cho điểm dựa vào trực giác ( và tổng các trọng số bằng 1)

Công thức (Makridakis S and S.C Wheelwright, 1989):

: là nhu cầu thực tế các kỳ trong quá khứ

: là trọng số tương ứng của từng thời kỳ

2.1.4.3 Phương pháp làm trơn hàm mũ

 Phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 1 (Single exponential smoothing)

Phương pháp làm trơn bậc 1 giả định rằng nhu cầu trong tương lai cũng tương tự như dự báo được thực hiện cho giai đoạn hiện tại cộng thêm một tỉ lệ phần trăm sai số

dự báo được thực hiện trong thời gian qua Nói cách khác là số dự báo của thời kỳ sau được tính toán trên cơ sở điều chỉnh dự báo thời kỳ trước theo mức sai số trong dự báo của kỳ trước Tác giả Kalekar (2004) nhận xét rằng: Phương pháp làm trơn bậc 1 được

áp dụng cho dãy dữ liệu ổn định, không thay đổi nhiều, không có xu hướng và không

có tính chất mùa vụ

Phương pháp này được sử dụng cho dự báo ngắn hạn, thường là dự báo cho 1 tháng trong tương lai Mô hình này giả định rằng các dữ liệu dao động xung quanh một mức trung bình ổn định (không có xu hướng hoặc dạng tăng trưởng)

 Phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 2 (Double Exponential Smoothing)

Phương pháp làm trơn bậc 1 không thể hiện được xu hướng biến đổi của nhu cầu

Để khắc phục tình trạng này, ta sử dụng phương pháp làm trơn bậc 2 có điều chỉnh xu hướng Do đó, phương pháp làm trơn bậc 2 được áp dụng cho dãy dữ liệu có xu hướng, không có tính chất mùa vụ

 Phương pháp làm trơn hàm mũ bậc 3 (Triple Exponential Smoothing)

Phương pháp này được sử dụng khi dữ liệu cho thấy tính xu hướng và/hoặc tính mùa vụ Holt-Winters đã phát minh ra phương pháp này, bằng cách đưa ra một phương trình thứ ba để giải quyết tính mùa vụ Tác giả Kalekar (2004) đề cập hai loại mô hình Holt-Winters chính, đó là mô hình có tính nhân và mô hình có tính cộng được trình bày dưới đây

 Mô hình có tính nhân (Multiplicative Seasonal Model)

Đầu tiên là mô hình có tính nhân, mô hình này thích hợp đối với chuỗi thời gian

có khuynh hướng tuyến tính và biến thiên theo mùa có tính nhân (V.T.M Luận, 2003)

Ba công thức được sử dụng trong mô hình:

- Công thức làm trơn tổng thể (Overall smoothing)

Công thức:

(16) Trong đó:

L : là độ dài 1 chu kỳ ( thường là 12 tháng) : là ước tính mức (không có thành phần mùa vụ) : là hằng số làm trơn (

: là nhu cầu thực tế tại thời kỳ t

̅ : là nhu cầu trung bình trong 1 chu kỳ

- Công thức làm trơn nhân tố xu hướng (Smoothing of the trend factor)

Công thức:

(18) Trong đó:

L : là độ dài 1 chu kỳ : là ước tính thành phần xu hướng : là hằng số làm trơn thứ 2 ( được tính như sau:

 Mô hình có tính cộng (Additive Seasonal Model)

Thứ hai là mô hình có tính cộng, mô hình này thích hợp đối với chuỗi thời gian

có khuynh hướng tuyến tính và biến thiên theo mùa có tính cộng (V.T.M Luận, 2003)

Mô hình cũng bao gồm 3 công thức sau:

- Công thức làm trơn tổng thể (Overall smoothing)

Công thức:

(23) Trong đó:

: là ước tính mức (không có thành phần mùa vụ) : là hằng số làm trơn (

: là nhu cầu thực tế tại thời kỳ t

L : là độ dài 1 chu kỳ

được tính như sau: ̅ (24) ̅ : là nhu cầu trung bình trong 1 chu kỳ

- Công thức làm trơn nhân tố xu hướng (Smoothing of the trend factor)

Công thức:

(25) Trong đó:

2.1.5 Mô hình hoạch định theo xu hướng

Mô hình này dựa vào số liệu trong quá khứ để vẽ một đường thể hiện gần đúng nhất xu hướng biến đổi của cầu rồi sử dụng đường đó để dự báo nhu cầu cho các thời

kỳ sau Dạng phương trình phổ biến nhất là phương trình đường thẳng (Makridakis S and S.C Wheelwright, 1989):

Trong đó:

y : là trị số điều chỉnh của chỉ tiêu kết quả

x : là chỉ tiêu nguyên nhân

tố cần xem xét cho việc lựa chọn phương pháp dự báo như:

 Dữ liệu trong quá khứ là sẵn có và chính xác

 Độ chính xác của dự báo

 Chi phí để xây dựng dự báo

 Thời gian dự báo

 Thời gian để tiến hành phân tích

 Bản chất của sản phẩm hoặc dịch vụ

 Kết quả thực hiện và mức độ ứng dụng

Ngoài ra, một phương pháp thường được sử dụng để so sánh và lựa chọn giữa các

mô hình dự báo định lượng là sử dụng Bình phương sai số trung bình, MSE (Mean

Square Error) Ưu điểm của phương pháp này là đơn giản, cho ra kết quả nhanh chóng

Mô hình được lựa chọn sẽ có MSE nhỏ nhất Cụ thể phương pháp này sẽ được trình

bày ở mục 2.1.6.2

Trong thực tế, việc tìm kiếm một giá trị dự báo chính xác có thể gây mất thời gian, tốn

chi phí, nguồn lực… Vì vậy, Vaida Pilinkienė (2008) cũng nhấn mạnh rằng “có thể

đánh đổi giữa chi phí và độ chính xác”

2.1.6.2 Sai số dự báo

Sai số dự báo là sai lệch giữa giá trị thực và giá trị dự báo, nhằm đánh giá chất

lượng hay sự phù hợp của mô hình dự báo Sai số dự báo cũng giúp điều chỉnh các

thông số của mô hình dự báo

Có nhiều loại sai số dự báo, bài Luận văn sẽ đề cập đến loại sai số dự báo thường được

sử dụng trong các nghiên cứu là: Bình phương sai số trung bình - Mean squared error

n : là tổng số khoảng thời gian

Nhận xét: Có nhiều tiêu chí để lựa chọn phương pháp dự báo, vì giới hạn về thời gian

và nguồn lực nên tác giả chỉ sử dụng tiêu chí so sánh Bình phương sai số trung bình

(MSE) trong Luận văn Phương pháp dự báo được lựa chọn sẽ có MSE nhỏ nhất

2.2 HOẠCH ĐỊNH NHU CẦU VẬT TƯ

Trong trường hợp dự báo nhu cầu sản phẩm cho kết quả dự báo gần với nhu cầu thực

tế, nói cách khác là dự báo có độ chính xác cao, thì một trong những lợi ích mang lại cho Công ty đó là giảm được chi phí tồn kho thành phẩm Tuy nhiên, hiện nay công ty vẫn chưa có một phương pháp để đặt hàng vật tư cụ thể, vậy nên tác giả sẽ đánh giá và

sử dụng một mô hình hoạch định nhu cầu vật tư để giải quyết vấn đề này

2.2.1 Khái niệm

Tác giả Moustakis (2000) cho rằng: hoạch định vật tư là một kỹ thuật ưu tiên việc lập kế hoạch theo từng giai đoạn để tính toán các yêu cầu nguyên vật liệu và kế hoạch cung cấp hàng nhằm đáp ứng tất cả các sản phẩm hoặc bán thành phẩm trong nội bộ hoặc bên ngoài doanh nghiệp Tác giả Schwarz (2008) cũng viết: Một trong những quyết định thường xuyên nhất mà các nhà quản lý điều hành phải đối mặt là “bao nhiêu” đơn vị sản phẩm cần được sản xuất hay mua để đáp ứng nhu cầu bên ngoài hoặc nhu cầu nội bộ”

Tác giả Schwarz cũng đề cập trong nghiên cứu của ông là “quyết định này hay được đưa ra mà ít - hoặc không có suy nghĩ về những chi phí mà nó gây ra” hay “trong một số doanh nghiệp thì đơn hàng của họ rất dễ thực hiện, chi phí để tồn trữ hàng trong kho cũng chỉ chiếm một vài phần trăm trên tổng chi phí, thậm chí rất nhỏ nên việc ra quyết định phải sản xuất hoặc mua bao nhiêu đơn vị sản phẩm khá dễ dàng Tuy nhiên, trong một số doanh nghiệp khác, việc ra quyết định như trên mang lại hậu quả rất xấu, nói cách khác thì các chi phí liên quan rất đáng kể, và đã xuất hiện những quy tắc ra quyết định (decision-rule) Dựa trên các mô hình hoạch định vật tư, các mô hình này yêu cầu những thông tin đầu vào có giá trị hơn và khi thực hiện sẽ làm cho tổng chi phí quản lý hàng tồn kho giảm đáng kể.”

Hiện nay có nhiều công cụ để hoạch định vật tư, mỗi công cụ phù hợp với từng hoàn cảnh khác nhau của các doanh nghiệp Hai mô hình được đề cập trong bài Luận văn này là mô hình lượng đặt hàng kinh tế cơ bản (EOQ) và mô hình lượng đặt hàng theo thời đoạn (POQ) Mỗi mô hình có những giả định khác nhau và phù hợp với những loại hình sản xuất khác nhau Luận văn sẽ trình bày nội dung của các mô hình

và so sánh với tình hình thực tế trong CTCP Hữu Toàn để lựa chọn và áp dụng một mô hình hoạch định nhu cầu vật tư

2.2.2 Lợi ích của hoạch định nhu cầu vật tư

Theo tác giả Viale (1996) thì 4 lý do cho việc hoạch định vật tư là: (1) Tối đa hóa dịch vụ khách hàng, (2) Tối đa hóa hiệu quả mua hàng và sản xuất,(3) Tối thiểu đầu tư vào tồn kho và (4) Tối đa hóa lợi nhuận

2.2.3 Mô hình lượng đặt hàng kinh tế, EOQ (Economic Order Quantity)

2.2.3.1 Giới thiệu mô hình EOQ

Mô hình lượng đặt hàng kinh tế (EOQ) giúp tính toán số lượng hàng hóa mà Công ty nên đặt để giảm thiểu tổng chi phí hàng tồn kho

Mô hình EOQ xem xét sự cân bằng giữa chi phí đặt hàng và chi phí tồn trữ trong việc lựa chọn số lượng để bổ sung hàng hóa trong kho Cụ thể hơn, việc đặt hàng số lượng lớn hơn (tăng chi phí tồn trữ) sẽ làm giảm tần suất đặt hàng, dẫn tới giảm chi phí đặt hàng Ngược lại, việc đặt hàng số lượng nhỏ hơn (giảm chi phí tồn trữ) sẽ yêu cầu đặt hàng với tần suất cao hơn, dẫn đến chi phí đặt hàng cao hơn Mô hình EOQ sẽ giúp giải quyết vấn đề này bằng cách tìm ra lượng đặt hàng tối ưu, giúp giảm tổng chi phí hàng tồn kho

2.2.3.2 Các loại chi phí trong mô hình EOQ

Tác giả Schwarz (2008) đề cập đến 3 loại chi phí trong mô hình EOQ

Đầu tiên là chi phí mua sản phẩm, đây là giá mua của một đơn vị sản phẩm đó,

ký hiệu là C, đo bằng (đồng)/(đơn vị), và được giả định là cố định, không phụ thuộc vào số lượng đặt hàng hay sản xuất

Tiếp theo là chi phí tồn trữ đơn vị, là chi phí để tồn trữ một đơn vị sản phẩm trong kho trong một khoảng thời gian, kí hiệu là H, được đo bằng (đồng)/(đơn vị * thời gian), bao gồm chi phí quản lý, chi phí cho phần không gian lưu trữ sản phẩm, các loại thuế hoặc phí bảo hiểm cho hàng tồn kho, và trong một số trường hợp còn có cả chi phí cho sản phẩm lỗi thời (sản phẩm có thể lỗi thời khi nằm trong kho) hoặc bị hao hụt (sản phẩm bị mất hoặc bị đánh cắp) Và trong mô hình EOQ thì chi phí tồn trữ đơn vị

H được giả định rằng không đổi theo thời gian

Cuối cùng là chi phí đặt hàng cố định, ký hiệu là K, được đo bằng đơn vị (đồng/đơn hàng), bao gồm tất cả các chi phí liên quan đến việc đặt hàng (không bao gồm chi phí của chính loại sản phẩm đó - C), cụ thể, chi phí đặt hàng bao gồm tất cả chi phí hành chính của việc đặt hàng (ví dụ: chi phí thủ tục, giấy tờ) hoặc chi phí phát sinh khi nhận được đơn hàng (ví dụ: chi phí kiểm tra) Giống như chi phí tồn trữ đơn

vị H thì chi phí đặt hàng K cũng được giả định không đổi theo thời gian

Để thuận lợi cho việc tính toán thì thời gian sẽ được tính bằng đơn vị năm

“Giống như chi phí tồn trữ, chi phí đặt hàng là chi phí thực của mỗi Công ty Nhưng trong một số tình huống, chi phí này rất đáng kể và khó để xác định chính xác giá trị của nó” (Schwarz, 2008)

2.2.3.3 Các giả định của mô hình EOQ

Tác giả Muckstadt và Sapra (2010) đã đưa ra các giả định cho mô hình EOQ như sau: Thứ nhất: Nhu cầu của sản phẩm trong năm là có thể xác định được và không đổi Giả định nhu cầu không đổi rất khó đạt được trong thực tế, tuy nhiên mô hình này

sẽ cho kết quả tốt nếu nhu cầu tương đối ổn định theo thời gian

Thứ hai: Khi một đơn hàng được đặt thì chi phí đặt hàng K phát sinh

Thứ ba: Có 2 quan điểm về việc xác định chi phí tồn trữ H, tác giả Schwarz (2008) xác định chi phí tồn trữ H bằng cách tính chi phí quản lý, chi phí cho phần không gian lưu trữ sản phẩm, các loại thuế hoặc phí bảo hiểm cho hàng tồn kho, và trong một số trường hợp còn có cả chi phí cho sản phẩm lỗi thời hoặc bị hao hụt)… Còn tác giả Muckstadt và A Sapra thì xác định giá trị H bằng cách đưa vào đại lượng

I, gọi là tỉ lệ chi phí lưu kho (holding cost rate), vậy chi phí mua một đơn vị sản phẩm

là C thì chi phí lưu trữ sản phẩm H trong một năm sẽ có giá trị bằng tích của I và C Thứ tư: Giả định rằng thời gian từ lúc nhận đơn hàng đến lúc giao hàng có thể xác định và biết trước Đơn hàng kế tiếp phải đến ngay khi sản phẩm cuối cùng được bán

Thứ năm: Tất cả các thông số của mô hình không thay đổi theo thời gian

Cuối cùng là thời gian hoạch định là không giới hạn

Cũng theo tác giả Muckstadt và Sapra (2010), mục tiêu của mô hình này là “xác định số lượng đặt hàng và thời gian tái đặt hàng tối ưu” Dựa trên giả định: đơn hàng

kế tiếp phải đến ngay khi sản phẩm cuối cùng được bán, vì vậy đơn hàng cần phải được đặt trước một khoảng thời gian T, nghĩa là trước khi bắt đầu sụt giảm hàng tồn kho Khoảng thời gian tái đặt hàng có liên quan đến thời điểm đặt hàng, cụ thể thì khoảng thời gian tái đặt hàng là thời gian giữa hai thời điểm đặt hàng kế tiếp nhau, được gọi là một chu kỳ đặt hàng T Vậy nên mô hình EOQ sẽ trả lời được câu hỏi “Khi nào nên đặt hàng ?”

2.2.3.4 Xác định lượng đặt hàng tối ưu và thời gian tái đặt hàng T

Hình 2.5 Mô hình EOQ

(Nguồn: Schwarz, 2008)

Trước tiên ta xác định tổng chi phí mua hàng : giả sử tổng nhu cầu hàng năm là

D thì tổng chi phí mua hàng (total purchasing cost) được tính bằng cách lấy chi phí mua sản phẩm C nhân với tổng nhu cầu D, công thức như sau:

Tiếp theo ta tính tổng chi phí đặt hàng : để tính số lượng đơn hàng trong năm

ta lấy tổng nhu cầu D chia cho nhu cầu mỗi kỳ Q Vậy tổng chi phí cho việc đặt hàng trong năm là:

Tiếp theo ta xác định tổng chi phí tồn trữ: giả định nhu cầu Q là như nhau giữa các chu kỳ T (hình 2.5) nên hàng tồn kho bình quân trong năm bằng với hàng tồn kho trung bình của mỗi chu kỳ T Ta có thể xác định tồn kho trung bình ̅ bằng cách:

Công thức tính tổng chi phí trong mô hình EOQ được xây dựng bằng cách cộng các phương trình (30) (31) (33):

: là lượng đặt hàng tối ưu (đơn vị/đơn hàng)

K : là chi phí đặt hàng cố định/chi phí thiết lập sản xuất (đồng/đơn hàng)

D : là tổng nhu cầu trong năm (đơn vị/năm)

H : là chi phí lưu trữ đơn vị (đồng/đơn vị/năm)

C : là giá mua một đơn vị sản phẩm (đồng/đơn vị)

Số lượng đơn hàng N trong năm được tính như sau : N = (39)

Chu kỳ đặt hàng T = (40)

2.2.3.5 Hạn chế của mô hình EOQ

Điều cần thiết để áp dụng mô hình EOQ là nhu cầu phải không thay đổi trong suốt cả năm, nhu cầu phải được chuyển giao đầy đủ khi lượng tồn kho bằng không

2.2.4 Mô hình lượng đặt hàng theo thời đoạn, POQ (Period Order Quantity)

2.2.4.1 Giới thiệu mô hình POQ

Gần giống như EOQ, POQ là một mô hình giúp trả lời cho câu hỏi nên sản xuất sản phẩm với số lượng bao nhiêu và khi nào nên đặt hàng

Tuy nhiên trong thực tế, các doanh nghiệp mua hàng hóa thường muốn nhận hàng từ

từ, vừa nhận vừa sử dụng, hoặc đối với các doanh nghiệp tự sản xuất nguyên vật liệu/bán thành phẩm để bộ phận sau sử dụng thì mô hình POQ phù hợp hơn mô hình EOQ

Trong mô hình này, nguyên vật liệu sản xuất được sử dụng gần như ngay lập tức, nhờ

đó có thể giảm chi phí lưu trữ trong kho

2.2.4.2 Các loại chi phí trong mô hình POQ

Theo tác giả R.D Raehsler (2012) thì mô hình POQ bao gồm 3 loại chi phí : (1) chi phí đặt hàng (hoặc chi phí cài đặt), (2) chi phí tồn trữ và (3) chi phí mua hàng (hoặc sản xuất đơn vị) Việc xác định các loại chi phí trên cũng giống như trong mô hình EOQ ngoại trừ chi phí sản xuất, vì mô hình POQ chủ yếu áp dụng cho các doanh nghiệp tự sản xuất lấy vật liệu/bán thành phẩm cho công đoạn tiếp theo nên chi phí sản suất đơn vị được xác định bằng cách chia đều tổng chi phí sản xuất cho số lượng sản phẩm

2.2.4.3 Các giả định trong mô hình POQ

Một số giả định của mô hình POQ:

- Nhu cầu hàng năm, chi phí tồn trữ và chi phí đặt hàng của một loại vật tư có thể ước lượng được

- Không sử dụng lượng tồn kho an toàn, vật liệu được cung cấp theo mức đồng nhất (p), vật liệu được sử dụng ở mức đồng nhất (d) và tất cả vật liệu được dùng hết toàn bộ khi đơn hàng kế tiếp về

- Nếu tồn kho thì chi phí đáp ứng khách hàng và các chi phí khác không đáng kể

- Không có chiết khấu theo số lượng

- Mức cung cấp (p) lớn hơn mức sử dụng (d) (p

- Không chấp nhận tồn kho âm

Hình 2.6 Mô hình POQ

(Nguồn: Trương Chí Tiến, 2008)

Công thức trong mô hình POQ được tác giả Raehsler (2012) xây dựng như sau:

Tổng chi phí = chi phí cài đặt + chi phí tồn trữ + chi phí sản xuất (41)

Hay TC = ( ) (42) Trong đó:

TC : là tổng chi phí

D : là nhu cầu ước tính hàng năm

S : là chi phí thiết lập cho mỗi lần sản xuất

Q* : là số lượng sản phẩm mỗi lần sản xuất hay lượng sản xuất tối ưu

D : là nhu cầu sản phẩm năm

d : là nhu cầu sản phẩm hằng ngày

p : là số lượng sản phẩm được sản suất hằng ngày

H : là chi phí tồn trữ của một đơn vị sản phẩm trong một năm

AC : là chi phí sản xuất một đơn vị sản phẩm

Đạo hàm 2 vế phương trình (39) ta được:

 Lượng đặt hàng tối ưu √ ( ) (44)

Mô hình POQ hữu dụng cho việc xác định kích thước đơn hàng nếu một vật liệu được sản xuất ở một giai đoạn của quy trình sản xuất, tồn trữ trong kho và sau đó gửi qua giai đoạn khác trong sản xuất hay vận chuyển đến khách hàng Mô hình cho thấy các đơn hàng được sản xuất ở mức đồng nhất (p) và được dùng ở mức đồng nhất (d) trong suốt chu kỳ Mức gia tăng tồn kho là (d-p) trong sản xuất và không bao giờ đạt mức Q như trong mô hình EOQ

CHƯƠNG 3 TỔNG QUAN CÔNG TY CỔ PHẦN HỮU TOÀN

Nội dung Chương 3 bao gồm 4 nội dung chính:

 Mục 3.1 giới thiệu sơ lược về thị trường máy phát điện tại Việt Nam

 Mục 3.2 giới thiệu chung về CTCP Hữu Toàn Công tác dự báo nhu cầu sản phẩm sẽ do Bộ phận Kinh doanh của Công ty thực hiện

 Mục 3.3 trình bày những đặc điểm của Phân xưởng sản xuất máy phát điện, đây

là một trong 4 phân xưởng sản xuất của Công ty Hoạch định nhu cầu vật tư cho máy phát điện do Phòng Kế hoạch sản xuất của nhà máy đảm nhận

 Cuối cùng là mục 3.4, phần này sẽ trình bày cụ thể về hiện trạng công tác dự báo sản phẩm và hoạch định nhu cầu vật tư tại CTCP Hữu Toàn

3.1 SƠ LƯỢC VỀ THỊ TRƯỜNG MÁY PHÁT ĐIỆN

Máy phát điện được xem là một sản phẩm thay thế cho mạng lưới điện của quốc gia Khi mạng lưới điện không ổn định và thiếu hụt điện năng thì nhu cầu sản phẩm này sẽ tăng lên và ngược lại Đối với các hộ kinh doanh, công ty hay nhà máy sản xuất… thì việc mất điện có thể gây tổn thất rất lớn Nhu cầu sản phẩm này thường tăng mạnh vào mùa khô khi thiếu hụt điện năng và phụ tải tăng cao Theo điều tra thị trường của Công ty Cát Lâm (Cat Lam Corporation, 2012) thì nhu cầu thị trường máy phát điện hiện nay chỉ tăng mà không có giảm, đây là một tín hiệu đáng mừng cho các doanh nghiệp trong ngành Nhiên liệu để chạy máy phát điện có thể

là xăng, dầu diesel nên giá các nhiên liệu này tăng hoặc giảm cũng ảnh hưởng nhất định đến việc tiêu thụ máy phát điện

Sản xuất và lắp ráp máy phát điện là một ngành khá non trẻ tại thị trường Việt Nam Nếu như trước năm 2000, sản phẩm máy phát điện thương hiệu Việt được ít người biết đến thì đến nay mặt hàng này đã khẳng định được tên tuổi bởi chất lượng, giá cả và các dịch vụ…trong lòng khách hàng Máy phát điện do Việt Nam sản xuất

và lắp ráp hiện chiếm khoảng 25% tổng thị trường, còn lại thuộc về máy phát điện nhập khẩu Ước tính đến năm 2020 sẽ đạt mức 50% (Hoa Binh Corporation, 2012) Hiện nay, có 4 doanh nghiệp đang sản xuất và lắp ráp máy phát điện tại Việt Nam, đó là: CTCP Hòa Bình, CTCP Hữu Toàn, CTCP Dzĩ An, Công ty Cát Lâm Tập danh mục sản phẩm của các công ty trên được thể hiện qua các Bảng 3.1:

(Xem Bảng 3.1 tại trang sau)

Bảng 3.1 Danh mục sản phẩm của các công ty trong ngành

Công ty

Máy phát dân dụng

Máy phát công nghiệp

Máy bơm Máy cắt cỏ

Máy phun thuôc

Máy nén khí

Dịch vụ sửa chữa

(Nguồn: Số liệu được lấy từ website của CTCP Hòa Bình, http://www.hbc.com.vn )

Bảng 3.2 Kết quả kinh doanh của các công ty trong ngành (đơn vị: tỉ đồng)

STT Tên công ty Năm 2009 Năm 2010 Năm 2011 Biến động

(Nguồn: Số liệu được lấy từ website của CTCP Hòa Bình, http://www.hbc.com.vn)

Trong năm 2011, doanh thu của Hữu Toàn sụt giảm 25%, lợi nhuận giảm rất mạnh 80%, trong khi 2 đối thủ còn lại phát triển khá tốt Đây đánh dấu một bước thụt

3.2 GIỚI THIỆU CHUNG VỀ CÔNG TY

Nhà máy sản xuất của Hữu Toàn đặt tại tỉnh Bình Dương với diện tích 50.000m2, năng lực sản xuất đạt 50.000 sản phẩm/năm, với 4 phân xưởng chính được vận hành

và quản lý chặt chẽ, phục vụ tốt cho sản xuất theo tiêu chuẩn ISO do UKAS chứng nhận

Vào năm 2010, Công ty đã đầu tư xây dựng nhà máy thứ 2 tại KCN Bắc Chu Lai Với diện tích 4,8 ha, nhà máy tại Chu Lai hoạt động với công suất 50.000 sản phẩm/năm, sản lượng hàng năm của Công ty đã nâng lên 100.000 sản phẩm/năm