Bài giảng Quản trị sản xuất và dịch vụ: Chương 2 - ThS. Vũ Thịnh Trường

Bài giảng Quản trị sản xuất và dịch vụ - Chương 2: Dự báo cung cấp cho người học các kiến thức: Phân loại dự báo, các nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu, tác động của chu kỳ sống của SP, các phương pháp dự báo,... Mời các bạn cùng tham khảo nội dung chi tiết.

QUẢN TRỊ SẢN XUẤT & DỊCH VỤ

Production & Service Management

(3 tín chỉ -45 tiết)

GV: Ths Vũ Thịnh TrườngĐT: 01633 192 197

Email: vu.truong@dntu.edu.vn

TRƯỜNG ĐH CÔNG NGHỆ ĐỒNG NAI

KHOA QUẢN TRỊ

CHƯƠNG 2

DỰ BÁO

Dự báo

Trong quá trình SX-KD, chức năng của nhà Quản trị là phải

+ Hoạch định các hoạt động trong tương lai

Cần “Dự báo” sự biến động của thị trường một cách chính xác nhất, với độ tin cây

cao

Giảm bớt chi phí, chủ động trong mọi tình huống

Dự báo

Dự báo là nghệ thuật & khoa học tiên đoán các sự việc diễn ra trong tương lai

I.Phân loại dự báo

1 Căn cứ vào thời đoạn dự báo

 Dự báo ngắn hạn (<3 tháng)

 Dự báo trung hạn ( từ 3 tháng ~<3 năm)

 Dự báo dài hạn (>=3 năm)

2 Căn cứ vào nội dung công việc

 Dự báo kinh tế

 Dự báo về phát triển KT-CN

 Dự báo nhu cầu: tiên đoán lượng SP bán ra,

doanh thu của DN

II Các nhân tố ảnh hưởng đến nhu cầu

Chất lượng Gía cả

Cảm giác của KH Quy mô dân cư

Sự cạnh tranh Nhân tố ngẫu nhiên

Luật lệ Thực trang nền kinh tế Chu kỳ kinh doanh

Nhu cầu

Thời gian

III Tác động của chu kỳ sống của SP

IV.Các phương pháp dự báo

1.Phương pháp định tính

Lấy ý kiến Ban điều hành

Tham khảo ý kiến của BP Bán hàng

Khảo sát ý kiến của người tiêu dùng

Hỏi ý kiến chuyên gia (PP Delphi)

IV.Các phương pháp dự báo

2 Phương pháp định lượng

2.1 Dự báo theo dãy số thời gian

2.1.1 PP Bình quân di động

2.1.2 PP Bình quân di động có trọng số2.1.3 PP San bằng số mũ

2.1.4 PP Hồi quy tuyến tính

IV.Các phương pháp dự báo

2.1.2 PP bình quân di động có trọng số

Phương pháp sử dụng trọng số để nhấn

mạnh giá trị của các số liệu gần nhất

IV.Các phương pháp dự báo

Tháng Lượng bán thực tế

Số BQ di động với n=3, Trọng số lần lượt là 0.5;

IV.Các phương pháp dự báo

2.1.3 PP san bằng số mũ

Giống PP bình quân di động nhưng không đòi hỏi có nhiều dữ liệu trong quá khứ

Ft = Ft-1 +  (Dt-1 – Ft-1) với 0 < =  <= 1

Ft : Nhu cầu dự báo thời kỳ t

Ft-1 : mức nhu cầu dự báo thời kỳ (t-1)

Dt-i: Số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ (t-1)

 : Hệ số san bằng số mũ

IV.Các phương pháp dự báo

2.1.3 PP san bằng số mũ

VD: Nhu cầu dự báo bán ôtô trong tháng 3/2013 của một đại lý là 142 xe Toyota, nhưng thực tế bán 153 chiếc, với hệ số san bằng số mũ là 0.2, dự báo nhu cầu tháng 4/2013

=> F4 = F3 + 0.2*(D3-F3) = 142 + 142) = 144 (chiếc)

0.2*(153-IV.Các phương pháp dự báo

2.1.3 PP san bằng số mũ

**Lựa chọn hệ số Alpha: Ta dựa vào độ lệch tuyệt đối bình quân MAD (Mean absolute deviation)

MAD = ∑│Dt- Fi│/ n

Ft-1 : mức nhu cầu dự báo thời kỳ i

Di: Số liệu nhu cầu thực tế ở thời kỳ i

n: số kỳ quan sát

=>MAD càng nhỏ thì hệ số Alpha càng tốt

IV.Các phương pháp dự báo

2.1.4 PP dự báo theo khuynh hướng

Sử dụng phương trình đường thẳng sau:

Yc = a + bX

X b Y

X n

X

Y X n X

Y b

1

2 2

1

) (

.

IV.Các phương pháp dự báo

2.1.5 PP dự báo theo khuynh hướng có xét đến yếu tố mùa vụ

Chỉ số thời vụ: Is =

0

y

yi

Với Yi : Số bình quân của các tháng cùng tên

Y 0 : Số bình quân chung của tất cả các tháng trong dãy số

Chỉ tiêu dự báo = Is x Yc

Bài tập 4: Cho số liệu doanh số bán hàng như sau

3 San bằng số mũ với Alpha = 0.125

4 Phương pháp dự báo theo xu hướng

Phương pháp nào tốt nhất (Dựa vào MAD) ?

Bài tập 5: Một DN sử dụng hai phương pháp dự

báo để dự báo nhu cầu, kết quả dự báo như sau:

Tháng

Số lượng tiêu thụ