Các hoạt động trong SCM

Hoạch định, dự báo, bổ sung và cộng tác (demand forecasting and collaborative planning, forecasting and replenishment) • Dự báo cho thấy kế hoạch trong tương lai, dự báo tốt: hạn chế khỏang cách nhu cầu thực tế dự báo giảm hàng tồn kho, giảm tìn

Supply chain

elements

Important issues

purchasing supplier alliances, supplier

management, strategic sourcing

JIT, TQM

distribution transportation management,

customer relationship management, network design, service response logistics

Integration coordination/integration activities,

global integration problem, performance measurement

Chương 3: Các hoạt động trong SCM

• Lập kế hoạch, dự báo

• Quản lý dự trữ

• Quản lý kho hàng

• Hệ thống ERP (Enterprise resource planning)

• Quy trình quản lý với JIT, TQM

I Hoạch định, dự báo, bổ sung và cộng tác

(demand forecasting and collaborative planning, forecasting

and replenishment)

• Dự báo cho thấy kế hoạch trong tương lai, dự báotốt:

hạn chế khỏang cách nhu cầu thực tế - dự báo

giảm hàng tồn kho, giảm tình trạng không có

hàng, tạo kế hoạch SX trôi chảy, giảm chi phí và

tăng dịch vụ KH

• Để có dự báo chính xác, việc hợp tác giữa người

mua và người bán: rất quan trọng

Kỹ thuật dự báo

• Phương pháp dự báo định tính

• Phương pháp dự báo định lượng

Phương pháp dự báo định tính

• sử dụng khi không có số liệu hoặc không đủ số liệu

• phương pháp này không tốn kém, tuy nhiên hiệuquả dự báo phụ thuộc lớn vào trình độ của người

dự báo

• có các phương pháp: Jury of executive opinion,

Delphi, sales force composite, consumer survey

Hội đồng xét duyệt ý kiến của quản trị viên

(Jury of executive opinion)

• Một nhóm các quản trị viên cao cấp am hiểu thị trường cùng XD dự báo

Ưu điểm: các chuyên gia có kinh nghiệm làm việc cùng nhau

Nhược điểm: quan điểm của một thành viên chi

phối thảo luận nên giá trị, độ tin cậy của kết

quả có thể bị giảm

• Kỹ thuật này có thể áp dụng trong quá trình lập

Hội đồng xét duyệt ý kiến của quản trị viên

(Jury of executive opinion)

VD: dự báo trong lĩnh vực thời trang cao cấp là công việc mạo hiểm vì thường không có căn

cứ lịch sử để đưa ra dự báo

Bộ phận mua hàng của Sport Obermeyer ước

tính nhu cầu dựa trên sự đồng thuận của các thành viên Vì một thành viên chiếm ưu thế

trong nhóm có thể có trọng lượng hơn trong

thảo luận nên kết quả dự báo tiềm ẩn sai lệch

và không chính xác Vì vậy, Sport Obermeyer tính mức trung bình các dự báo cá nhân của mỗi thành viên để đưa ra dự báo nhu cầu tổng thể

• Phần trả lời của chuyên gia sẽ được thu thập và tổng kết sau mỗi vòng điều tra Bảng tổng kết các câu trả lời sẽ được gửi tới tất cả chuyên gia trong vòng tiếp theo, từng chuyên gia có thể sửa đổi

phần trả lời của mình dựa trên bảng trả lời của

nhóm Quy trình này được lặp lại cho đến khi có

được sự đồng thuận.

• Chất lượng dự báo phần lớn phụ thuộc vào

kiến thức của các chuyên gia

Tổng hợp lực lượng bán hàng

(Sales force composite)

• Lực lượng bán hàng giúp XD một nguồn thông tin thị trường tốt

• Loại hình dự báo này dựa trên kiến thức về thị trường của lực lượng bán hàng và ước tính về nhu cầu khách hàng

Tổng hợp lực lượng bán hàng

(Sales force composite)

• Ưu điểm: quan hệ thân thiết giữa nhân viên bán hàng với khách hàng, dự báo có thể đáng tin

cậy

Nhược điểm: thành kiến cá nhân có thể ảnh

hưởng tiêu cực đến hiệu quả của phương

pháp

VD: nếu tiền thưởng được trả khi doanh số bán

hàng thực tế vượt quá mức dự báo, sẽ xuất

hiện xu hướng lực lượng bán hàng dự báo thấp hơn

Điều tra người tiêu dùng

(consumer survey)

• Bảng hỏi điều tra nhằm tìm kiếm số liệu đầu vào

từ người tiêu dùng về: thói quen mua hàng

trong tương lai, ý tưởng SP mới, ý kiến về SP

hiện tại

• Điều tra được thực hiện qua điện thoại, thư tín, mạng Internet, phỏng vấn cá nhân

Điều tra người tiêu dùng

Khó khăn: việc xác định nhóm mẫu người trả lời đại diện cho phần lớn dân số, tỷ lệ trả lời chấp nhận được

Phương pháp dự báo định lượng

• Time series forecasting models

- Hoặc tính theo con số trung bình của các sốliệu những năm trước đó

- Hoặc tính theo trọng số

• Forecast accuracy

Time series forecasting models

Dữ liệu chuỗi thời gian thường bao gồm 4

• Các biến số xu hướng:

Xu hướng được biểu hiện thành những

chuyển động tăng hoặc giảm trong nhiều năm do: tăng trưởng dân số, thay đổi cơ cấu dân số, thay đổi văn hóa, thay đổi thu nhập

Các đường xu hướng phổ biến là đường

thẳng, đường hình chữ S, đường số mũ, đường tiệm cận

• Các biến số chu kỳ:

Là những thay đổi hình ngọn sóng kéo dài hơn 1 năm và chịu ảnh hưởng của các nhân tố kinh tế

vĩ mô và chính trị

VD: chu kỳ kinh doanh (suy thoái hoặc mở rộng) Thế

kỷ 19 ở Mỹ, có 32 chu kỳ kinh doanh trọn vẹn với

độ dài trung bình là 4,5 năm một chu kỳ

Nhiều chu kỳ KD chịu tác động của các sự kiện toàn cầu: lệnh cấm vận dầu mỏ năm 1973, khủng hoảng tài chính Mêxico năm 1991, khủng hoảng kinh tế

châu Á năm 1997, vụ khủng bố 11-9-2001.

• Các biến số theo mùa:

Các biến số theo mùa đạt điểm đỉnh và điểm đáy lặp lại sau một khoảng thời gian (giờ, ngày, tuần,

tháng, năm hoặc mùa).

Theo thời vụ, nhiều DN kinh doanh tốt trong những tháng nhất định và không tốt lắm trong những

• Các biến số ngẫu nhiên:

Loại này phụ thuộc vào những sự cố không mong đợi hoặc không đoán trước được như thiên tai (bão, lốc, cháy…), đình công, chiến tranh.

VD: tháng 10/2002, Hiệp hội hàng hải TBD, đại diện cho các công ty VTB và nhà điều hành cảng, đã tạm dừng công việc của hơn 10.000 công nhân bến tàu ở 29

cảng biển bờ Tây bang California, Oregon,

Washington Sự đóng cửa bất ngờ này  chậm giao linh kiện, buộc một số nhà SX ôtô như nhà máy của

Honda ở Mỹ và Canada, nhà máy của NUMMI (liên

doanh giữa Toyota và General Motors), nhà máy của tập đoàn ôtô Mitsubishi bang Illinois phải dừng SX một thời gian ngắn.

Các mô hình dự báo chuỗi thời gian

• Dự báo chuỗi thời gian phụ thuộc vào sự sẵn

có của các dữ liệu lịch sử Các dự báo được XDbằng cách ngoại suy dữ liệu quá khứ vào

tương lai

• Dự báo chuỗi thời gian là một trong những kỹ thuật được sử dụng rộng rãi nhất

Các mô hình dự báo chuỗi thời gian

• 3 kỹ thuật dự báo định lượng hay được sử dụng:

- trung bình di chuyển đơn,

- trung bình di chuyển có trọng số, và

- dữ liệu phẳng theo cấp số nhân

Mô hình dự báo trung bình di chuyển đơn

(moving average forecast)

∑ Ai

Ft+1 =

-n

Trong đó:

• Ft+1= dự báo cho giai đoạn t+1

• n= số giai đoạn được sử dụng để tính

trung bình di chuyển

• Ai = nhu cầu thực tế trong giai đoạn i

• Mô hình dự báo trung bình di chuyển có trọng

số.

• Mô hình dự báo dữ liệu phẳng cấp số nhân

• Mô hình dự báo dữ liệu phẳng cấp số nhân

điều chỉnh theo xu hướng.

• Mô hình dự báo xu hướng tuyến tính

• Mô hình dự báo liên kết

Hồi quy đơn giản Nhiều hồi quy

Độ chính xác của dự báo

• Sai sót dự báo et= At-Ft

Trong đó

• et= sai sót dự báo cho giai đoạn t

• At= nhu cầu thực tế cho giai đoạn t, và

• Ft= mức dự báo cho giai đoạn t

Một số công thức tính toán mức độ dự báo

chính xác là:

• Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD)

• Phần trăm sai số tuyệt đối trung bình (MAPE)

• International Institute of Forecasters

(www.forecasters.org/)

• Forecasting Principles: Evidence-based

Forecasting (www.forecastingprinciples.com/)

Hoạch định, dự báo, bổ sung và cộng tác

(CPFR)

Là một quá trình hợp tác mà các đối tác trong SC

có thể cùng nhau lập kế hoạch cho các hoạt

động chính trong SC từ giai đoạn giao NVL thô

phục vụ SX, SX, giao thành phẩm đến tay người tiêu dùng cuối cùng

Hợp tác bao gồm lập kế hoạch KD, dự báo doanh

số bán hàng và tất cả hoạt động cần thiết để bổ sung NVL thô và hàng thành phẩm

(theo Hiệp hội SX và kiểm soát hàng dự trữ Mỹ, APICS)

Hoạch định, dự báo, bổ sung và cộng tác

- Sử dung thông tin về POS, hoạt động mùa vụ,

khuyến mại và phát triển SP mới

- Quản lý chuỗi cầu và hạn chế/xóa bỏ các vấn đềphát sinh

Quy trình CPFR

• Bước 1: phát triển thỏa thuận hợp tác

• Bước 2: xây dựng kế hoạch kinh doanh chung

• Bước 3: phát triển dự báo bán hàng

• Bước 4: xác định các trường hợp cá biệt trong dựbáo bán hàng

• Bước 5: hợp tác đối với các trường hợp ngoại lệ

• Bước 6: xây dựng dự báo đặt hàng

• Bước 7: xác định ngoại lệ trong dự báo đặt hàng

• Bước 8: hợp tác đối với các ngoại lệ

• Bước 9: đặt hàng

• Thách thức của áp dụng CPFR: một sự thay đổi cơbản trong cách thức người bán và người mua làmviệc với nhau

Các công ty phải đảm bảo rằng hệ thống công nghệthông tin, cơ cấu tổ chức, quy trình KD, số liệu nội

bộ có ích với việc thực thi CPFR

VD: rất nhiều tổ chức bị cản trở bởi hệ thống truyềnthống, thiếu sự hỗ trợ quản lý điều hành và sự

miễn cưỡng khi chia sẻ thông tin  ảnh hưởngđến áp dụng CPFR

Các giải pháp phần mềm

• Phần mềm dự báo

• Phần mềm CPFR