20 trang 8 lượt tải

Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất môn Quản trị sản xuất | Đại học Huế

15

Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất môn Quản trị sản xuất | Đại học Huế. Tài liệu được sưu tầm giúp bạn tham khảo, ôn tập và đạt kết quả cao. Mời bạn đọc đón xem.

Môn: Quản trị sản xuất (ĐHH) 6 tài liệu

Trường: Đại học Huế 411 tài liệu

Tác giả:

Profile

Xuân Lộc Nguyễn

2 tuần trước
Tải xuống
Báo cáo
Danh sách Quiz
Tải xuống
/20
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
13
Chương 2
DỰ BÁO TRONG QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
2.1. Khái niệm
2.1.1. Khái niệm dự báo
Trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, các nhà quản trị thường xuyên phải
đưa ra các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Để giúp
các quyết định này có độ tin cậy cao, giảm thiểu mức độ rủi ro, người ta đã đưa ra kỹ
thuật dự báo. Vì vậy kỹ thuật dự báo là hết sức quan trọng và cần thiết cho các doanh
nghiệp, đặc biệt là ngày nay các doanh nghiệp lại hoạt động trong môi trường của nền
kinh tế thị trường mà ở đó luôn diễn ra những sự cạnh tranh gay gắt giữa các doanh
nghiệp với nhau.
Vậy dự báo là gì? Chúng ta có thể hiểu dự báo qua khái niệm dự báo như sau.
Dự báo là khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ
xảy ra trong tương lai được căn cứ vào các tài liệu như sau:
Các dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;
Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo;
Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế đã được đúc kết.
Như vậy, tính khoa học ở đây thể hiện ở chỗ:
Căn cứ vào dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;
Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo.
Tính nghệ thuật được thể hiện: Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế và từ nghệ thuật
phán đoán của các chuyên gia, được kết hợp với kết quả dự báo, để có được các quyết
định với độ chính xác và tin cậy cao.
2.1.2. Cơ sở của một dự báo tốt
Một dự báo được chuẩn bị một cách thích đáng phải đáp ứng một số yêu cầu:
(1) Dự báo cần phải đúng lúc (timely);
(2) Dự báo cần phải xác đáng (accurate) và mức độ chính xác cần phải được nói
rõ. Điều này sẽ cho phép những người sử dụng dự kiến những sai số có thể và sẽ
đưa ra một cơ sở để so sánh những dự báo để lựa chọn;
(3) Dự báo cần phải chắn chắn (reliable); nó cần phải được thực hiện một cách
nhất quán. Một kỹ thuật mà lúc thì cho một kết quả dự báo tốt lúc thì cho một kết
quả dự báo tồi sẽ làm cho những người sử dụng có cảm giác lo lắng mỗi khi một
dự báo mới được đưa ra;
(4) Dự báo cần phải được diễn đạt bằng những đơn vị (để tính toán) có ý nghĩa
(meaningful units). Những người hoạch định tài chính cần biết sẽ cần bao nhiêu
tiền, những người hoạch định sản xuất cần biết sẽ cần bao nhiêu đơn vị, và
những người lập trình cần biết những máy móc và những kỹ năng nào được yêu
cầu. Sự lựa chọn đơn vị tuỳ thuộc vào nhu cầu của người sử dụng;
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
14
(5) Dự báo cần phải bằng văn bản (in writing);
(6) Dự báo cần phải dễ hiểu và dễ sử dụng (simple to understand and use).
2.1.3. Các loại dự báo
Dự báo được phân chia theo nhiều cách khác nhau. Trong đó có 2 cách phân loại cơ
bản căn cứ vào thời gian và lĩnh vực dự báo.
a) Căn cứ vào thời gian dự báo:
Dự báo dài hạn: Khoảng thời gian từ 3 năm trở lên. Dự báo dài hạn được ứng dụng
cho lập kế hoạch sản xuất sản phẩm mới, kế hoạch nghiên cứu và ứng dụng công
nghệ mới, định vị doanh nghiệp hay mở rộng doanh nghiệp.
Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo thường là từ 3 tháng đến 3 năm. Nó cần
cho việc lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền
mặt, huy động các nguồn lực và tổ chức hoạt động tác nghiệp.
Dự báo ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo có thể đến một năm, nhưng thường là ít
hơn ba tháng. Loại dự báo này thường được dùng trong kế hoạch mua hàng, điều độ
công việc, cân bằng nhân lực, phân chia công việc.
Dự báo trung hạn và dài hạn có ba đặc trưng khác với dự báo ngắn hạn:
Thứ nhất, dự báo trung hạn và dài hạn phải giải quyết nhiều vấn đề có tính toàn diện
và yểm trợ cho các quyết định quản lý thuộc về hoạch định kế hoạch sản xuất sản
phẩm và quá trình công nghệ.
Thứ hai, dự báo ngắn hạn thường dùng nhiều loại phương pháp luận hơn là dự báo
dài hạn. Đối với các dự báo ngắn hạn người ta dùng phổ biến các kỹ thuật toán học
như bình quân di động, san bằng mũ và hồi quy theo xu hướng. Nói cách khác thì các
phương pháp ít định lượng được dùng để tiên đoán các vấn đề lớn toàn diện như có
cần đưa một sản phẩm mới nào đó vào danh sách các chủng loại mặt hàng của công ty
không.
Thứ ba, dự báo ngắn hạn có khuynh hướng chính xác hơn dự báo dài hạn. Vì các
yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thay đổi hàng ngày, nếu kéo dài thời gian dự báo ra thì
độ chính xác có khả năng giảm đi. Do vậy, cần phải thường xuyên cập nhật và hoàn
thiện các phương pháp dự báo.
Căn cứ vào thời
gian dự báo
Dự báo dài hạn
> 3 năm
Dự báo trung hạn
> 3 tháng - 3 năm
Dự báo ngắn hạn
< 3 tháng
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
15
b) Căn cứ vào lĩnh vực dự báo:
Dự báo kinh tế: là dự báo các hiện tượng kinh tế như:
Tốc độ tăng trưởng kinh tế.
Tỷ lệ lạm phát.
Giá cả.
Trữ lượng tài nguyên…
Dự báo công nghệ và kỹ thuật sản xuất: là dự báo các vấn đề liên quan đến
công nghệ và kỹ thuật sản xuất như:
Năng lượng mới.
Nguyên liệu mới.
Phương pháp công nghệ mới.
Máy móc thiết bị mới…
Dự báo nhu cầu: là dự báo nhu cầu sản xuất như:
Nhu cầu số lượng sản phẩm.
Nhu cầu nguyên vật liệu.
Nhu cầu máy móc thiết bị…
Lĩnh vực dự báo mà chúng ta nghiên cứu trong chương này, nếu phân loại theo thời
gian thì gọi là dự báo ngắn hạn, nếu phân theo lĩnh vực thì gọi là dự báo nhu cầu.
2.2. Trình tự tiến trình dự báo
Dù là dùng phương pháp nào, để tiến hành dự báo ta triển khai theo các bước như sau:
Bước 1: Xác định mục tiêu của dự báo;
Bước 2: Xác định độ dài thời gian dự báo (ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn);
Bước 3: Lựa chọn phương pháp dự báo;
Bước 4: Lựa chọn đối tượng để thu thập thông tin;
Bước 5: Thu thập thông tin dự báo bằng bảng câu hỏi, phỏng vấn trực tiếp hoặc
thông qua đội ngũ cộng tác viên marketing;
Bước 6: Xử lý thông tin;
Bước 7: Xác định xu hướng dự báo (Xu hướng tuyến tính, xu hướng chu kỳ, xu
hướng thời vụ hay xu hướng ngẫu nhiên);
Bước 8: Phân tích, tính toán, ra quyết định về kết quả dự báo.
Nếu việc dự báo được tiến hành một cách đều đặn trong thời gian dài, thì các dữ
liệu sẽ được thu thập thường xuyên và việc tính toán dự báo được tiến hành một cách
tự động, thường là được thực hiện trên máy tính điện toán.
Căn cứ vào lĩnh
vực dự báo
Dự báo kinh tế
Dự báo công nghệ
Dự báo nhu cầu
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
16
2.3. Các phương pháp dự báo
Có hai cách tiếp cận dự báo chính và cũng là hai con đường đề cập đến cách lập mô
hình dự báo. Một là phân tích định tính dựa vào suy đoán cảm nhận. Phương pháp này
phụ thuộc nhiều vào trực giác, kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị để dự
báo. Hai là phương pháp dự báo theo phân tích định lượng dựa chủ yếu vào các mô
hình toán học trên cơ sở những dữ liệu, tài liệu đã qua thống kê.
2.3.1. Phương pháp dự báo định tính
a) Phương pháp lấy ý kiến của ban quản lý điều hành
Đây là phương pháp được sử dụng khá rộng rãi. Theo phương pháp này, một nhóm
nhỏ các cán bộ quản lý điều hành cao cấp sử dụng tổng hợp các số liệu thống kê phối
hợp với các kết quả đánh giá của cán bộ điều hành marketing, kỹ thuật, tài chính và
sản xuất để đưa ra những con số dự báo về nhu cầu sản phẩm trong thời gian tới.
Phương pháp này sử dụng được trí tuệ và kinh nghiệm của những cán bộ trực tiếp liên
quan đến hoạt động thực tiễn. Phương pháp này có ưu điểm là nhanh và dễ (chỉ cần tập
hợp các chuyên gia).
Tuy nhiên, các quyết định được nhất trí này cũng có những thiếu sót:
Thứ nhất là dự báo chỉ là sự tiên đoán của cá nhân, mang tính chủ quan;
Thứ hai là quan điểm của người có quyền lực, có địa vị cao thường gây ảnh
hưởng lớn đến các cán bộ điều hành khác.
b) Phương pháp lấy ý kiến hỗn hợp của lực lượng bán hàng
Do những nhân viên bán hàng là những người thường hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu
của người tiêu dùng. Vì thế họ có thể dự đoán được lượng hàng có thể bán được trong
thời gian tới tại khu vực mình bán hàng.
Nếu chúng ta tập hợp ý kiến của các nhân viên bán hàng ở các khu vực khác nhau,
ta sẽ có được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm cần dự báo.
Phương pháp này có ưu, nhược điểm như sau:
Ưu điểm: Sát với nhu cầu của khách hàng.
Nhược điểm: Phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của nhân viên bán hàng. Thường
có hai xu hướng:
Xu hướng lạc quan quá (Đánh giá cao chất lượng hàng bán ra của mình);
Xu hướng bi quan quá (Muốn giảm nguồn hàng xuống để dễ đạt được định mức).
c) Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng
Phương pháp này sẽ thu thập nguồn thông tin từ đối tượng người tiêu dùng về nhu
cầu hiện tại cũng như tương lai. Cuộc điều tra nhu cầu được thực hiện bởi những nhân
viên bán hàng hoặc nhân viên nghiên cứu thị trường. Họ thu thập ý kiến khách hàng
thông qua phiếu điều tra, phỏng vấn trực tiếp hay điện thoại... Cách tiếp cận này không
những giúp cho doanh nghiệp về dự báo nhu cầu mà cả trong việc cải tiến thiết kế sản
phẩm. Phương pháp này mất nhiều thời gian, việc chuẩn bị phức tạp, khó khăn và tốn
kém, có thể không chính xác trong các câu trả lời của người tiêu dùng.
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
17
d) Phương pháp Delphi
Phương pháp này thu thập ý kiến của các chuyên gia trong hoặc ngoài doanh nghiệp
theo những mẫu câu hỏi được in sẵn và được thực hiện như sau:
Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi phục vụ cho
việc dự báo;
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;
Dựa vào bảng tóm tắt này nhân viên dự báo lại tiếp tục nêu ra các câu hỏi để
các chuyên gia trả lời tiếp;
Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Nếu chưa thỏa mãn thì tiếp tục quá
trình nêu trên cho đến khi đạt yêu cầu dự báo.
Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các liên hệ cá nhân với nhau, không
xảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiến của một
người nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến.
2.3.2. Phương pháp dự báo định lượng
Phương pháp dự báo định lượng bao gồm các mô hình dự báo theo chuỗi thời gian
và hàm số nhân quả. Dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các công thức toán
học được thiết lập để dự báo nhu cầu tương lai. Ở đây mối quan hệ giữa thời gian và
nhu cầu hoặc giữa các biến số với nhu cầu được thiết lập bằng những mô hình toán
tính hợp.
Dù là phương pháp nào thì dự báo định lượng cũng phải được thực hiện theo 8 bước
sau đây:
Xác định mục tiêu của dự báo;
Chọn lựa những loại sản phẩm cần dự báo;
Xác định độ dài thời gian dự báo;
Chọn mô hình dự báo;
Phê chuẩn;
Thu thập dữ liệu cần thiết cho dự báo;
Tiến hành dự báo;
Áp dụng kết quả dự báo.
Các bước trên đây được tiến hành một cách có hệ thống và thống nhất từ khi tìm
hiểu, thiết kế đến áp dụng hệ thống dự báo. Nếu hệ thống dự báo được sử dụng đều
đặn trong một thời gian dài thì khi thu thập dữ liệu và dự báo có thể bỏ qua bước này
hay bước khác để đơn giản hóa trong tính toán.
Sau đây là một số mô hình dự báo định lượng:
a) Phương pháp tiếp cận giản đơn
Ở phương pháp này, người ta dự báo nhu cầu của thời kỳ sau (n) bằng với số thực tế
của thời kỳ trước đó (n - 1).
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
18
Ví dụ 2.1: Sản lượng của doanh nghiệp nước mắm Liên Thành vào tháng 04/2011
là 10 ngàn lít, nếu áp dụng phương pháp tiếp cận giản đơn để dự báo cho tháng
05/2011 thì ta sẽ lấy đúng bằng sản lượng bán được của tháng 04/2011 là 10 ngàn lít.
Ưu điểm: Dự báo nhanh chóng, đơn giản.
Nhược điểm:
Áp đặt thời kỳ trước cho thời kỳ sau, do đó thiếu chính xác;
Không nghiên cứu được sự biến động của thị trường trong từng thời kỳ, do đó
không thấy được sự biến động của thị trường.
Phạm vi áp dụng: Xí nghiệp quy mô nhỏ.
b) Phương pháp bình quân di động giản đơn
Theo phương pháp này, kết quả dự báo của thời kỳ sau bằng số bình quân của từng
thời gian ngắn có khoảng cách đều nhau của những thời kỳ trước đó.
Ta có công thức tính dự báo theo phương pháp này như sau:
Trong đó:
F
t
: Dự báo bình quân di động cho thời kỳ t;
D
i
: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i (ngày, tuần, tháng, quý, năm);
n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán.
Ví dụ 2.2: Cuối mỗi tuần người chủ cửa hàng tạp phẩm Meersburg muốn dự báo
mức cầu bánh mì tại cửa hàng của ông ta trong tuần tới. Doanh số hàng tuần trong 9
tuần vừa qua được cho như sau:
Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Doanh số thực tế
(số ổ bánh mì)
110 102 108 121 112 105 114 106 115
Dự báo sử dụng bình quân di động giản đơn với n = 3
67,106
3
108102110
3
3
D
2
D
1
D
4
F
Tương tự tính được F
5
= 110,33; F
6
= 113,67; F
7
= 112,67; F
8
= 110,33; F
9
= 108,33;
F
10
= 111,667; F
11
= 111,667.
Phương pháp này có những ưu nhược điểm như sau:
Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy
số thời gian.
Nhược điểm:
Hoàn toàn dựa vào số liệu quá khứ;
Cần nhiều số liệu quá khứ;
Chưa đánh giá được tầm quan trọng khác nhau của các số liệu ở các thời kỳ
khác nhau.
(2.1)
n
D
F
1
t
i nt
i
t
3
3
D
2
D
1
D
4
F
3
4
D
3
D
2
D
5
F
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
19
Phạm vi áp dụng: Dãy số liệu trong quá khứ phải ổn định (không biến động).
c) Phương pháp bình quân di động có trọng số
Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh
hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ, ta
dùng phương pháp bình quân di động có trọng số sẽ thích hợp hơn.
Phương pháp bình quân di động có trọng số được tính theo công thức sau:
Trong đó:
F
t
: Dự báo bình quân di động thời kỳ t;
D
i
: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i;
W
i
: Giá trị của trọng số gán cho dữ liệu ở thời kỳ i;
n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán.
Ví dụ 2.3: Cửa hàng tạp hóa Meersburg quyết định áp dụng mô hình dự báo theo
bình quân di động 4 tuần có trọng số với các trọng số cho các tuần như sau:
Giai đoạn Trọng số áp dụng
Tuần vừa qua
2 tuần trước đó
3 tuần trước đó
4 tuần trước đó
4
3
2
1
Tổng trọng số 10
Kết quả dự báo theo mô hình này được thể hiện trong bảng 2.1 như sau:
Bảng 2.1: Tổng hợp kết quả dự báo theo phương pháp bình quân di động 4
thời kỳ có trọng số
Tuần
t
Doanh số thực tế
(Số ổ bánh mì)
D
i
Dự báo
(Số ổ bánh mì)
F
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
110
102
108
121
112
105
114
106
115
-
-
-
-
(4x121+3x108+2x102+1x110)/10 =112,2
(4x112+3x121+2x108+1x102)/10 =112,9
(4x105+3x112+2x121+1x108)/10 =110,6
(4x114+3x105+2x112+1x121)/10 =111,6
(4x106+3x114+2x105+1x112)/10 =108,8
(4x115+3x106+2x114+1x105)/10 =111,1
1t
nt i
i
1t
nti
ii
t
W
W D
F
x
(2.2)
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
20
Trong mô hình trên, tính chính xác của dự báo phụ thuộc vào khả năng xác định
trọng số có hợp lý hay không?
Các phương pháp bình quân đã trình bày ở trên có những đặc điểm sau:
Khi số quan sát n (số giai đoạn quan sát) tăng lên, khả năng san bằng các dao
động tốt hơn, nhưng kết quả dự báo ít nhạy cảm hơn với những biến động thực
tế của nhu cầu;
Dự báo thường không bắt kịp nhu cầu, không bắt kịp xu hướng thay đổi nhu cầu;
Đòi hỏi phải ghi chép số liệu đã qua rất chính xác và phải đủ lớn mới có kết quả
dự báo đúng.
d) Phương pháp san bằng mũ giản đơn
Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp trên, người ta đề xuất sử dụng
phương pháp san bằng mũ để dự báo. Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất. Nó cần ít
số liệu trong quá khứ. Công thức cơ bản của san bằng mũ có thể diễn tả như sau:
Hoặc
Với 0 ≤
≤ 1
Trong đó:
F
t
: Dự báo nhu cầu cho thời kỳ t;
F
t-1
: Dự báo của thời kỳ ngay trước đó;
D
t-1
: Nhu cầu thực tế của thời kỳ ngay trước đó;
: Hệ số san bằng mũ.
Thực chất là dự báo mới bằng dự báo cũ cộng với khoản chênh lệch giữa nhu cầu
thực tế và dự báo của giai đoạn đã qua, có điều chỉnh cho phù hợp.
Ví dụ 2.4: Vẫn với số liệu như trong ví dụ 2.2 bây giờ ta sử dụng phương pháp san
bằng mũ để dự báo.
Để phương pháp này được bắt đầu, chúng ta hãy giả định dự báo cho thời kỳ 1 là
110, hệ số san bằng mũ
= 0,2
Áp dụng công thức 2.3 ta có kết quả dự báo như bảng 2.2 sau:
1
1
1
ttt
F
D
F
(2.3)
111
tttt
F
D
F
F
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
21
Bảng 2.2: Tổng hợp kết quả dự báo theo phương pháp san bằng mũ giản đơn
Tuần
t
Doanh số thực tế
(Số ổ bánh mì)
D
t
Dự báo
(Số ổ bánh mì)
F
t
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
110
102
108
121
112
105
114
106
115
110 (giả định)
0,2(110) + (1-0,2)110 = 110,0
0,2(102) + (1-0,2)110,0 = 108,4
0,2(108) + (1-0,2)108,4 = 108,3
0,2(121) + (1-0,2)108,3 = 110,8
0,2(112) + (1-0,2)110,8 = 111,0
0,2(105) + (1-0,2)111,0 = 109,8
0,2(114) + (1-0,2)109,8 = 110,6
0,2(106) + (1-0,2)110,6 = 109,7
0,2(115) + (1-0,2)109,7 = 110,8
Vì mô hình san bằng mũ rất đơn giản nên được sử dụng khá rộng rãi trong các công
ty. Tuy nhiên, việc chọn hệ số san bằng mũ
sao cho thích hợp để đạt được một dự
báo chính xác là một vấn đề quan trọng. Để chọn được hệ số
hợp lý cũng như để
đánh giá mức độ chính xác của dự báo, ta so sánh giữa kết quả dự báo với nhu cầu
thực tế. Sai số của dự báo được tính theo công thức 2.4 như sau:
Sai số dự báo (AD) = Nhu cầu thực tế (D
t
) – Dự báo (F
t
)
(2.4)
Ngoài ra, để đánh giá mức sai lệch tổng thể của dự báo người ta còn dùng độ lệch
tuyệt đối trung bình MAD (Mean Absolute Deviation). Độ lệch tuyệt đối trung bình
MAD được tính theo công thức 2.5 như sau:
n
FD
MAD
n
i
ii
1
MAD càng nhỏ thì trị số
càng hợp lý, vì nó cho kết quả dự báo càng ít sai.
Ví dụ 2.5: Trong 8 quý qua, Cảng Vũng Tàu đã bốc dỡ một số lớn gạo từ tàu lên bờ.
Số lượng bốc dỡ cảng đã thực hiện trong quý 1 là 180 tấn, nhưng con số dự báo cùng
với quý này là 175 tấn. Hãy chọn một trong hai giá trị
= 0,1 và
= 0,5 để xem giá
trị nào thích hợp hơn.
Ở đây ta cần tính độ lệch tuyệt đối AD và độ lệch tuyệt đối bình quân MAD theo
từng hệ số
. Như vậy, hệ số nào cho MAD bé hơn sẽ được chọn.
Kết quả tính toán được thể hiện trong bảng 2.3 như sau:
(2.5)
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
22
Bảng 2.3: Tổng hợp kết quả dự báo và độ lệch tuyệt đối giữa dự báo và thực tế
Với
= 0,1 Với
= 0,5
Quý
Lượng bốc dỡ
thực tế (tấn)
Lượng
dự báo
AD
Lượng
dự báo
AD
1 180 175 5,00
175 5,00
2 168 175,50 7,50
177,50 9,50
3 159 174,75 15,75
172,75 13,75
4 175 173,18 1,82
165,88 9,13
5 190 173,36 16,64
170,44 19,56
6 205 175,02 29,98
180,22 24,78
7 180 178,02 1,98
192,61 12,61
8 182 178,22 3,78
186,30 4,30
AD
82,46
98,63
Như vậy, ta có MAD ứng với 2 giá trị
như sau:
= 0,1 : 31,10
8
46,82
MAD
= 0,5 : 33,12
8
63,98
MAD
Vậy
= 0,1 cho kết quả dự báo chính xác hơn so với
= 0,5 (vì MAD nhỏ hơn).
Do đó, ta dùng
= 0,1 để dự báo cho quý 9 tiếp theo.
F
9
= 178,22 + 0,1(182 – 178,22) = 178,60 tấn
e) Phương pháp san bằng mũ bậc 2
Phương pháp san bằng mũ giản đơn không phản ánh rõ xu hướng biến động. Để
phản ánh tốt hơn xu hướng vận động của nhu cầu, ta vẫn sử dụng mô hình san bằng
mũ giản đơn ở trên và điều chỉnh tăng lên hoặc giảm đi theo xu hướng của nhu cầu cho
phù hợp hơn.
Phương pháp này được tiến hành theo ba bước sau:
Bước 1: Tính nhu cầu dự báo cho thời kỳ t (Theo phương pháp san bằng mũ
giản đơn – công thức 2.3).
Bước 2: Tính đại lượng định hướng của thời kỳ t.
11
tttt
F
F
T
T
Trong đó:
T
t
: Đại lượng hiệu chỉnh xu hướng của thời kỳ t;
T
t-1
: Đại lượng hiệu chỉnh xu hướng của thời kỳ (t-1);
: Hệ số điều chỉnh xu hướng (0 <
< 1);
F
t
: Dự báo nhu cầu cho thời kỳ t;
F
t-1
: Dự báo của thời kỳ ngay trước đó.
(2.6)
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
23
Bước 3: Tính nhu cầu dự báo có định hướng của thời kỳ t.
t
T
F
FIT
tt
Ví dụ 2.6: Tính nhu cầu dự báo có định hướng của cảng Vũng Tàu trong ví dụ 2.4
với hệ số
= 0,1;
= 0,6. Kết quả tính toán được thể hiện trong bảng 2.4 như sau:
Bảng 2.4: Tổng hợp kết quả dự báo theo phương pháp san bằng mũ có điều
chỉnh theo xu hướng.
Quý
Lượng
bốc dỡ
thực tế
Dự báo
F
t
Điều chỉnh có xu hướng T
t
Dự báo có xu
hư
ớng
FIT
t
1 180 F
1
= 175 T
1
= 0 175,00
2 168 F
2
=175,50 T
2
= 0+0,6(175,5-175) = 0,30 175,80
3 159 F
3
=174,75 T
3
= 0,30+0,6(174,75-175,50) = - 0,15 174,60
4 175 F
4
=173,18 T
4
= -0,15+0,6(173,18-174,75) = -1,09 172,09
5 190 F
5
=173,36 T
5
= -1,09+0,6(173,36-173,18) = -0,98 172,38
6 205 F
6
=175,02 T
6
= -0,98+0,6(175,02-173,36) = 0,01 175,03
7 180 F
7
=178,02 T
7
=0,01+0,6(178,02-175,02) =1,81 179,83
8 182 F
8
=178,22 T
8
=1,81+0,6(178,22-178,02) =1,93 180,15
Để kiểm nghiệm xem dự báo theo phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu
hướng FIT
t
có tốt hơn không, ta vẫn kiểm soát bằng việc dùng chỉ tiêu độ tuyệt đối
trung bình MAD. Để tính toán MAD ta có bảng sau:
Bảng 2.5: Tổng hợp độ lệch tuyệt đối giữa dự báo và lượng bốc dỡ thực tế
Quý
Lượng bốc dỡ thực tế
D
t
Dự báo có xu hướng
FIT
t
AD
1 180 175,00 5,00
2 168 175,80 7,80
3 159 174,60 15,60
4 175 172,09 2,91
5 190 172,38 17,62
6 205 175,03 29,97
7 180 179,83 0,17
8 182 180,15 1,85
Tổng độ lệch 80,92
Theo bảng trên ta có:
(2.7)
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
24
10,12MAD
8
80,92
So với kết quả của ví dụ 2.4 thì kết quả ở đây chính xác hơn vì có MAD nhỏ hơn.
f) Phương pháp hồi quy tuyến tính
(1) Phương pháp dự báo theo đường xu hướng (hồi quy theo thời gian):
Đường xu hướng còn có tên gọi là đường hồi quy. Các phương pháp dự báo nhu cầu
theo đường xu hướng cũng dựa vào dãy số thời gian. Dãy số này cho phép ta xác định
đường xu hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuật bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng
cách từ các điểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quá khứ đến đường xu hướng lấy theo
trục tung là nhỏ nhất. Sau đó dựa vào đường xu hướng lý thuyết ta tiến hành dự báo
nhu cầu cho các năm trong tương lai.
Có thể sử dụng các phương pháp dự báo theo đường xu hướng để dự báo ngắn hạn,
trung hạn và dài hạn. Để xác định được đường xu hướng lý thuyết, đòi hỏi phải có
nhiều số liệu trong quá khứ.
Đường xu hướng có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến tính. Để biết được đường xu
hướng là tuyến tính hay phi tuyến tính, trước hết ta cần biểu diễn các nhu cầu thực tế
trong quá khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng phát triển của các dữ liệu đó. Qua
phân tích nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối đều đặn theo một chiều
hướng nhất định thì ta có thể vạch ra một đường thẳng biểu hiện chiều hướng đó. Nếu
các số liệu biến động theo một chiều hướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng
tăng nhanh hoặc ngày càng chậm thì ta có thể sử dụng các đường cong thích hợp để
mô tả sự biến động đó (đường parabol, hyperbol, logarit…). Tuy nhiên, trong tài liệu
này trình bày chủ yếu về đường thẳng.
Phương trình đường thẳng có dạng: Y = ax + b
Trong đó: y - Số nhu cầu thực tế (nếu là thời kỳ quá khứ);
- Số dự báo (nếu là thời kỳ tương lai);
x - Số thứ tự các thời kỳ (biến thời gian);
a - Độ dốc của đường xu hướng;
b - Tung độ gốc;
n - Số lượng quan sát.
Lưu ý: Trường hợp a >0: Đường biểu diễn dốc lên; a <0: Đường biểu diễn dốc
xuống; a=0: Đường biểu diễn nằm ngang.
n
1i
2
2
i
n
1i
ii
xn.x
y.xn.yx
a
n
y
y
n
1i
i
n
x
x
n
1i
i
Với
và
x
a.
y
b
và
(2.8)
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
25
Ví dụ 2.7: Khách sạn MeKong có thống kê số khách đăng ký trong 7 tháng đầu năm
nay như sau:
Tháng
1 2 3 4 5 6 7
Số đăng ký
1.700
1.600
1.600
2.100
2.000
2.000
2.300
Yêu cầu: Hãy dùng phương pháp hồi quy tuyến tính để dự báo số khách sẽ đăng ký
trong các tháng 8; 9; 10 của năm.
Bài giải:
- Để việc tính toán đơn giản hơn ta lập bảng tính như sau:
Tháng
(x)
Số đăng
ký (y)
xy x
2
1 1.700 1.700 1
2 1.600 3.200 4
3 1.600 4.800 9
4 2.100 8.400 16
5 2.000 10.000
25
6 2.000 12.000
36
7 2.300 16.100
49
28 13.300 56.200
140
28
4;
7
x
13.300
1.900
7
y
2
56.200 (7x4x1.900)
107,14
140 (7x4 )
a
Và
1.900 (107,14x4) 1.471,44
b
Ta có hàm xu hướng như sau: y = 107,14 x + 1.471,44
Để dự báo cho số khách đăng ký trong các tháng 8, 9, 10 ta thay lần lượt x = 8; 9;
10 vào phương trình ta được:
y
8
= 2.328,56 ; y
9
= 2.435,7 ; y
10
= 2.542,84
(2) Phương pháp hồi quy nhân quả:
Phương pháp dự báo trình bày ở trên xem xét sự biến động của đại lượng cần dự
báo theo thời gian, thông qua các dãy số liệu thống kê được trong quá khứ. Tuy nhiên,
trong thực tế, đại lượng cần dự báo còn có thể bị tác động bởi các nhân tố khác. Chẳng
hạn doanh số bán ra của sản phẩm có thể liên quan đến ngân sách quảng cáo của công
ty hoặc giá bán hay sản lượng lúa theo các năm thay đổi tuỳ theo lượng phân bón đã
sử dụng trong các năm đó.
Như vậy, mối quan hệ nhân quả giữa doanh số sản phẩm bán ra với ngân sách
quảng cáo không thể biểu diễn được dưới dạng một hàm số chính xác mà chỉ có thể
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
26
biểu diễn gần đúng dưới dạng một hàm số tương quan, thể hiện bằng một đường hồi
quy tương quan.
Trong mô hình phân tích hồi quy tuyến tính, số bán ra (đại lượng cần dự báo) là
biến phụ thuộc, còn các nhân tố tác động lên nó là biến độc lập. Phương trình dự báo
này giống như trong phương trình dự báo xu hướng, song nhân tố thời gian được thay
bằng nhân tố tác động khác (biến độc lập).
Y = ax + b
Ta có được phương trình toán học thể hiện mối quan hệ hồi quy tuyến tính như sau:
Trong đó:
y - Biến phụ thuộc cần dự báo (doanh số bán ra);
x - Biến độc lập (biến giải thích);
a - Độ dốc của đường xu hướng;
b - Tung độ gốc;
n - Số lượng quan sát.
Ví dụ 2.8: Trong quá trình kinh doanh, công ty nước giải khát Bạch Long nhận thấy
doanh số của mình phụ thuộc vào ngân quỹ dành cho quảng cáo như sau:
Tháng 1 2 3 4 5
Doanh số bán ra y (tỉ đồng) 3 6 7 10 8
Chi phí quảng cáo x (triệu đồng) 30 40 70 80 60
Để thiết lập phương trình dự báo hồi quy tuyến tính ta lập bảng tính như sau:
Doanh số (y
i
)
Chi phí quảng
cáo (x
i
)
x
i
y
i
x
i
2
y
i
2
3 30 90 900 9
6 40 240 1600 36
7 70 490 4900 49
10 80 800 6400 100
8 60 480 3600 64
i
y 34
i
x 280
ii
yx 2.100
2
i
x 17.400
2
i
y 258
Từ bảng trên ta có:
n
y
y
n
1i
i
n
x
x
n
1i
i
Với
và
n
1i
2
2
i
n
1i
ii
xn.x
y.xn.yx
a
x
a.
y
b
và
(2.9)
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
27
56
5
280
n
i
x
x
n
1i
8,6
5
n
i
y
y
34
n
1i
114,0
720.1
196
)56(5400.17
)8,6565(100.2
2
n
1i
2
2
i
n
1i
ii
xn.x
y.xn.yx
a
b = 6,8 – (0,114 x 56) = 0,416
Vậy phương trình hồi quy tuyến tính là:
y = ax + b = 0,114x + 0,416
Nếu tháng 6, công ty dự tính ngân sách chi cho quảng cáo x = 80 triệu đồng thì
doanh thu của công ty tháng 6 dự báo sẽ là:
y = (0,114 x 80) + 0,416 = 9,536 (tỉ đồng)
Để đo độ chính xác của dự báo bằng phương pháp hồi quy ta tính sai số chuẩn của
dự báo S
y,x
. Trị số này được gọi là độ lệch chuẩn của hồi quy và được tính bằng công
thức 2.10 như sau:
2n
yxayby
n
1i
n
1i
ii
n
1i
i
2
i
xy,
S
Theo ví dụ trên, sai số chuẩn của hồi quy là:
ñoàng) (tæ 1,22
25
2.100)(0,11434)(0,416258
xy,
S
Vậy độ chênh lệch chuẩn của dự báo là 1,22 tỉ đồng.
Sai số chuẩn càng nhỏ thì mức độ chính xác của dự báo càng cao. Do đó, nếu sử
dụng nhiều phương pháp dự báo thì phương pháp nào có sai số chuẩn nhỏ nhất thì
phương pháp đó được chọn dùng.
Để đánh giá mối liên hệ giữa hai biến số ta dùng hệ số tương quan. Hệ số này biểu
hiện mức độ hoặc cường độ của mối quan hệ tuyến tính. Nó thường được ký hiệu là (r)
và có giá trị từ -1 đến +1. Hệ số tương quan r của mô hình hồi quy được tính theo công
thức 2.11 như sau:
2
n
1i
i
n
1i
2
i
2
n
1i
i
n
1i
2
i
n
1i
i
n
1i
i
n
1i
ii
yynxxn
yxyxn
r
(2.11)
(2.10)
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
28
Theo ví dụ trên, ta tính được:
91,0
073.1
980
])34()2585][()280()400.175[(
)
34
280
(
)
100
.
2
5
(
22
r
Trị số tương quan hồi quy r = 0,91 chứng tỏ mối quan hệ giữa x và y là chặt chẽ.
Ngoài ra, chúng ta còn có thể dùng “hệ số xác định” r
2
. Hệ số này cho biết phần
trăm sự biến đổi của biến phụ thuộc y được giải thích bằng biến độc lập x. Trong
trường hợp của công ty giải khát Bạch Long thì “hệ số xác định” là
828,0)91,0(
2
2
r
, nói lên rằng 82,8% sự thay đổi của doanh số bán được giải thích
bằng chi phí quảng cáo.
(3) Dự báo nhu cầu biến đổi theo mùa
Do nhiều nguyên nhân như: Điều kiện thời tiết, tập quán của người tiêu dùng ở từng
vùng có khác nhau, hay vào các dịp tết, lễ hội, nghỉ hè hàng năm… mà đối với một số
sản phẩm, dịch vụ nhu cầu thị trường có tính chất biến động theo thời vụ trong năm (Ví
dụ: Khách du lịch đến Đà Lạt tăng mạnh vào mùa hè, vào những dịp nghỉ lễ, tết…).
Để dự báo nhu cầu đối với các sản phẩm, dịch vụ này, ta cần khảo sát mức độ biến
động của nhu cầu theo thời vụ bằng cách tính hệ số (chỉ số) thời vụ trên cơ sở dãy số
thời gian đã thống kê được:
Trong đó:
Với phương pháp này, ta chỉ sử dụng để dự báo cho từng thời kỳ, còn muốn dự báo
cho cả năm thì phải dùng 1 trong 6 cách đã trình bày ở trên.
Ngoài ra, phương pháp này có thể dùng kết hợp với các phương pháp khác khi cần.
Chẳng hạn, kết hợp với phương pháp dự báo theo đường xu hướng để dự báo nhu cầu
có xét đến biến động mùa vụ.
Ví dụ 2.9: Một xí nghiệp có số liệu thống kê về số lượng sản phẩm bán ra của 12
tháng trong 2 năm 2009 và 2010 như trong bảng sau:
Tháng
Năm
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
11
12
2009
50
60
65
80
85
95
95
100
110
125
125
130
2010
60
60
75
80
85
95
105
110
130
135
145
150
Hãy tính chỉ số mùa vụ cho các tháng.
Nhu cầu bình
quân tháng
=
Nhu cầu tháng
theo năm 1
+
Nhu cầu tháng
theo năm 2
: 2
Chỉ số mùa vụ (I
S
) =
Nhu cầu bình quân tháng giản đơn
Nhu cầu bình quân tháng
(2.12)
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
29
Bài giải:
Nhu cầu thực tế
Tháng
2009 2010
Nhu cầu BQ
tháng
Nhu cầu BQ
tháng giản
đơn
Chỉ số mùa vụ
I
S
1
2
3
4
5
6
7
8
9
10
11
12
50
60
65
80
85
95
95
100
110
125
125
130
60
60
75
80
85
95
105
110
130
135
145
150
(50+60):2=55
(60+60):2=60
(65+75):2=70
80
85
95
100
105
120
130
135
140
98
98
98
98
98
98
98
98
98
98
98
98
55:98 = 0,56
60:98 = 0,61
70:98 = 0,71
0,82
0,87
0,97
1,02
1,07
1,22
1,33
1,38
1,43
120.1
230.1
Ta có nhu cầu bình quân tháng giản đơn = (1.120 + 1230)/(12 x 2)
98
Qua chỉ số mùa vụ đã tính toán ở trên ta thấy mặt hàng này tiêu thụ mạnh nhất từ
tháng 7 đến tháng 12.
Nhu cầu dự báo có xét đến biến động mùa vụ tính như sau:
S S C
Y I Y
Như vậy:
Trước hết ta tính số dự báo Y
C
theo phương pháp đường xu hướng;
Sau đó tính chỉ số mùa vụ I
S
;
Cuối cùng lấy tích số I
S
x Y
C
sẽ có số dự báo theo xu hướng có tính mùa vụ.
Như vậy, để dự báo nhu cầu có xét đến biến động mùa vụ cho các tháng của các
năm 2011 và 2012, thì ta phải có được số lượng sản phẩm dự báo của các năm 2011 và
2012.
Trường hợp 1: Giả sử, nhu cầu dự báo của xí nghiệp trong năm 2011 là: 1.340
sản phẩm
Như vậy, dự báo tháng 1/2011 sẽ là: phaåmsaûn 63 0,56 x
12
1.340
Dự báo tháng 5/2011 sẽ là : phaåmsaûn 9 0,87 x
12
1.340
7
Trường hợp 2: Số liệu dự báo tổng nhu cầu của năm 2011 và 2012 chưa biết trước,
ta tính số dự báo nhu cầu bằng phương pháp dự báo theo đường xu hướng.
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
30
Ta có:
Năm
Giai đo
ạn thứ
(x)
Số lượng sản phẩm
(y)
xy x
2
2009 1 1.120 1.120 1
2010 2 1.230 2.460 4
3
x 350.2
y 580.3
xy
5
2
x
x
3
x 1,5
n 2
y
2.350
y 1.175
n 2
2
2
2
x.y n.x.y
3.580 2 1,5 1.175
a 110
5 2 1,5
x x
b y ax 1.175 110 1,5 1.010
Như vậy ta có hàm xu hướng: y = 110x + 1.010
Ta dự báo nhu cầu sản phẩm cho năm 2011 và 2012:
Y
2011
= 110x3 + 1.010 = 1.340 sản phẩm
Y
2012
= 110x4 + 1.010 = 1.450 sản phẩm
Để dự báo nhu cầu sản phẩm cho 2 năm 2011 và 2012 có xét đến yếu tố thời vụ ta
tính như đã tính ở trên. Chẳng hạn dự báo cho tháng 11/2012 sẽ là:
phaåmsaûn 1,38 x
12
1.450
167
-------------------------------------
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
31
CÂU HỎI ÔN TẬP CHƯƠNG 2
1. Dự báo là gì? Tại sao dự báo lại là nội dung quan trọng của quản trị sản xuất. Cho
biết trình tự các bước trong dự báo nhu cầu?
2. Có những nhân tố nào ảnh hưởng đến dự báo?
3. Trình bày các phương pháp dự báo định tính và chỉ ra những ưu, nhược điểm của
từng phương pháp đó?
4. So sánh và phân tích rõ bản chất của các phương pháp dự báo định tính và các
phương pháp dự báo định lượng?
5. Tại sao cần tính hệ số mùa vụ. Sử dụng hệ số mùa vụ trong dự báo như thế nào. Cho
ví dụ minh hoạ?
------------------------------
BÀI TẬP CHƯƠNG 2
Bài 1: Bệnh viện Nhi Đồng muốn mua một xe cấp cứu mới, giám đốc bệnh viện dựa
vào số cây số đã chạy trong 5 năm qua, để dự báo lại nhu cầu. Nhu cầu 5 năm qua được
cho trong bảng sau:
Năm Số cây số đã chạy
1 7.000
2 8.000
3 7.500
4 7.800
5 7.500
Yêu cầu:
1. Hãy dự báo số cây số xe sẽ chạy trong năm tới bằng phương pháp bình quân di
động 2 năm một.
2. Tính MAD.
Bài 2: Anh Minh, nhà quản trị tồn kho của công ty T&T muốn làm một bản dự báo
ngắn hạn để đánh giá giá trị vật tư xuất ra khỏi kho hàng tuần. Các chuyên gia về dự
báo của công ty khuyên anh nên dùng phương pháp bình quân di động 3 tháng, 5 tháng
hoặc 7 tháng để dự báo. Để xác định xem nên dùng cách nào cho chính xác nhất, anh
Minh đã theo dõi số liệu thực trong 10 tuần vừa qua để so sánh các cách với nhau và
chọn cách tốt nhất để dự báo cho tuần tới. Số liệu thu thập được anh Minh cung cấp
như sau:
Tuần 1 2
3
4 5 6
7 8
9 10
11
12
Nhu cầu tồn kho thực (triệu đồng)
100
95
80
120
115
95
105
90
110
102
130
120
Theo anh (chị) anh Minh nên lựa chọn phương pháp nào trong 3 phương pháp trên
để dự báo nhu cầu cho tuần tiếp theo của công ty?
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
32
Bài 3: Công ty TNHH Ánh Dương buôn bán máy vi tính có doanh số bán máy PC
trong năm qua như sau:
Tháng 1 2
3
4 5 6
7 8
9 10
11
12
Nhu cầu thực (cái) 54
55
52
56
47
43
50
45
37
41
40
37
Yêu cầu:
1. Hãy dùng phương pháp san bằng mũ để dự báo số máy PC bán ra cho tháng 1 năm
tới bằng cách dùng hằng số san bằng mũ
= 0,3 và
= 0,5. Theo anh (chị) phương
pháp nào trong 2 phương pháp này chính xác hơn?
2. Để có số liệu dự báo chính xác, công ty muốn dùng hằng số
= 0,5 và
= 0,3 và
phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh theo đường xu hướng để tính dự báo cho
tháng 1 năm tới. Theo anh (chị) công ty nên chọn cách nào trong 3 cách trên để dự
báo cho tháng 1 năm tới? Vì sao?
Bài 4: Một hãng taxi có nhận các cuộc gọi đến tổng đài và doanh thu trong 9 tháng đầu
năm được cho như sau:
Tháng 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Cuộc gọi (100 phút) 17 30 18 19 20 21 18 20 22
Doanh thu (10 triệu đồng) 65 100 40 45 42 50 55 62 60
Yêu cầu:
1. Hãy dự báo doanh thu tháng 10 trong mối tương quan với số cuộc gọi nếu số cuộc
gọi tháng 10 là 2.000 phút.
2. Hãy xác định hệ số tương quan, nêu nhận xét với kết quả vừa tính.
3. Hãy kết luận xem kết quả dự báo trên có đủ chính xác không?
----------------------------

Tài liệu khác của Đại học Huế

Preview text:

Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT Chương 2
DỰ BÁO TRONG QUẢN TRỊ SẢN XUẤT 2.1. Khái niệm
2.1.1. Khái niệm dự báo
Trong quá trình hoạt động sản xuất kinh doanh, các nhà quản trị thường xuyên phải
đưa ra các quyết định liên quan đến những sự việc sẽ xảy ra trong tương lai. Để giúp
các quyết định này có độ tin cậy cao, giảm thiểu mức độ rủi ro, người ta đã đưa ra kỹ
thuật dự báo. Vì vậy kỹ thuật dự báo là hết sức quan trọng và cần thiết cho các doanh
nghiệp, đặc biệt là ngày nay các doanh nghiệp lại hoạt động trong môi trường của nền
kinh tế thị trường mà ở đó luôn diễn ra những sự cạnh tranh gay gắt giữa các doanh nghiệp với nhau.
Vậy dự báo là gì? Chúng ta có thể hiểu dự báo qua khái niệm dự báo như sau.
Dự báo là khoa học và nghệ thuật nhằm tiên đoán trước các hiện tượng và sự việc sẽ
xảy ra trong tương lai được căn cứ vào các tài liệu như sau:
 Các dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;
 Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo;
 Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế đã được đúc kết.
Như vậy, tính khoa học ở đây thể hiện ở chỗ:
 Căn cứ vào dãy số liệu của các thời kỳ quá khứ;
 Căn cứ vào kết quả phân tích các nhân tố ảnh hưởng đối với kết quả dự báo.
Tính nghệ thuật được thể hiện: Căn cứ vào các kinh nghiệm thực tế và từ nghệ thuật
phán đoán của các chuyên gia, được kết hợp với kết quả dự báo, để có được các quyết
định với độ chính xác và tin cậy cao.
2.1.2. Cơ sở của một dự báo tốt
Một dự báo được chuẩn bị một cách thích đáng phải đáp ứng một số yêu cầu:
(1) Dự báo cần phải đúng lúc (timely);
(2) Dự báo cần phải xác đáng (accurate) và mức độ chính xác cần phải được nói
rõ. Điều này sẽ cho phép những người sử dụng dự kiến những sai số có thể và sẽ
đưa ra một cơ sở để so sánh những dự báo để lựa chọn;
(3) Dự báo cần phải chắn chắn (reliable); nó cần phải được thực hiện một cách
nhất quán. Một kỹ thuật mà lúc thì cho một kết quả dự báo tốt lúc thì cho một kết
quả dự báo tồi sẽ làm cho những người sử dụng có cảm giác lo lắng mỗi khi một
dự báo mới được đưa ra;
(4) Dự báo cần phải được diễn đạt bằng những đơn vị (để tính toán) có ý nghĩa
(meaningful units). Những người hoạch định tài chính cần biết sẽ cần bao nhiêu
tiền, những người hoạch định sản xuất cần biết sẽ cần bao nhiêu đơn vị, và
những người lập trình cần biết những máy móc và những kỹ năng nào được yêu
cầu. Sự lựa chọn đơn vị tuỳ thuộc vào nhu cầu của người sử dụng; 13
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
(5) Dự báo cần phải bằng văn bản (in writing);
(6) Dự báo cần phải dễ hiểu và dễ sử dụng (simple to understand and use).
2.1.3. Các loại dự báo
Dự báo được phân chia theo nhiều cách khác nhau. Trong đó có 2 cách phân loại cơ
bản căn cứ vào thời gian và lĩnh vực dự báo.
a) Căn cứ vào thời gian dự báo: Dự báo dài hạn > 3 năm Căn cứ vào thời Dự báo trung hạn gian dự báo > 3 tháng - 3 năm Dự báo ngắn hạn < 3 tháng
Dự báo dài hạn: Khoảng thời gian từ 3 năm trở lên. Dự báo dài hạn được ứng dụng
cho lập kế hoạch sản xuất sản phẩm mới, kế hoạch nghiên cứu và ứng dụng công
nghệ mới, định vị doanh nghiệp hay mở rộng doanh nghiệp.
Dự báo trung hạn: Khoảng thời gian dự báo thường là từ 3 tháng đến 3 năm. Nó cần
cho việc lập kế hoạch sản xuất, kế hoạch bán hàng, dự thảo ngân sách, kế hoạch tiền
mặt, huy động các nguồn lực và tổ chức hoạt động tác nghiệp.
Dự báo ngắn hạn: Khoảng thời gian dự báo có thể đến một năm, nhưng thường là ít
hơn ba tháng. Loại dự báo này thường được dùng trong kế hoạch mua hàng, điều độ
công việc, cân bằng nhân lực, phân chia công việc.
Dự báo trung hạn và dài hạn có ba đặc trưng khác với dự báo ngắn hạn:
Thứ nhất, dự báo trung hạn và dài hạn phải giải quyết nhiều vấn đề có tính toàn diện
và yểm trợ cho các quyết định quản lý thuộc về hoạch định kế hoạch sản xuất sản
phẩm và quá trình công nghệ.
Thứ hai, dự báo ngắn hạn thường dùng nhiều loại phương pháp luận hơn là dự báo
dài hạn. Đối với các dự báo ngắn hạn người ta dùng phổ biến các kỹ thuật toán học
như bình quân di động, san bằng mũ và hồi quy theo xu hướng. Nói cách khác thì các
phương pháp ít định lượng được dùng để tiên đoán các vấn đề lớn toàn diện như có
cần đưa một sản phẩm mới nào đó vào danh sách các chủng loại mặt hàng của công ty không.
Thứ ba, dự báo ngắn hạn có khuynh hướng chính xác hơn dự báo dài hạn. Vì các
yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu thay đổi hàng ngày, nếu kéo dài thời gian dự báo ra thì
độ chính xác có khả năng giảm đi. Do vậy, cần phải thường xuyên cập nhật và hoàn
thiện các phương pháp dự báo. 14
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
b) Căn cứ vào lĩnh vực dự báo: Dự báo kinh tế Căn cứ vào lĩnh Dự báo công nghệ vực dự báo Dự báo nhu cầu
Dự báo kinh tế: là dự báo các hiện tượng kinh tế như:
Tốc độ tăng trưởng kinh tế.
Tỷ lệ lạm phát. Giá cả.
Trữ lượng tài nguyên…
Dự báo công nghệ và kỹ thuật sản xuất: là dự báo các vấn đề liên quan đến
công nghệ và kỹ thuật sản xuất như:
Năng lượng mới.
Nguyên liệu mới.
Phương pháp công nghệ mới.
Máy móc thiết bị mới…
Dự báo nhu cầu: là dự báo nhu cầu sản xuất như:
Nhu cầu số lượng sản phẩm.
Nhu cầu nguyên vật liệu.
Nhu cầu máy móc thiết bị…
Lĩnh vực dự báo mà chúng ta nghiên cứu trong chương này, nếu phân loại theo thời
gian thì gọi là dự báo ngắn hạn, nếu phân theo lĩnh vực thì gọi là dự báo nhu cầu.
2.2. Trình tự tiến trình dự báo
Dù là dùng phương pháp nào, để tiến hành dự báo ta triển khai theo các bước như sau:
Bước 1: Xác định mục tiêu của dự báo;
Bước 2: Xác định độ dài thời gian dự báo (ngắn hạn, trung hạn hay dài hạn);
Bước 3: Lựa chọn phương pháp dự báo;
Bước 4: Lựa chọn đối tượng để thu thập thông tin;
Bước 5: Thu thập thông tin dự báo bằng bảng câu hỏi, phỏng vấn trực tiếp hoặc
thông qua đội ngũ cộng tác viên marketing;
Bước 6: Xử lý thông tin;
Bước 7: Xác định xu hướng dự báo (Xu hướng tuyến tính, xu hướng chu kỳ, xu
hướng thời vụ hay xu hướng ngẫu nhiên);
Bước 8: Phân tích, tính toán, ra quyết định về kết quả dự báo.
Nếu việc dự báo được tiến hành một cách đều đặn trong thời gian dài, thì các dữ
liệu sẽ được thu thập thường xuyên và việc tính toán dự báo được tiến hành một cách
tự động, thường là được thực hiện trên máy tính điện toán. 15
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
2.3. Các phương pháp dự báo
Có hai cách tiếp cận dự báo chính và cũng là hai con đường đề cập đến cách lập mô
hình dự báo. Một là phân tích định tính dựa vào suy đoán cảm nhận. Phương pháp này
phụ thuộc nhiều vào trực giác, kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị để dự
báo. Hai là phương pháp dự báo theo phân tích định lượng dựa chủ yếu vào các mô
hình toán học trên cơ sở những dữ liệu, tài liệu đã qua thống kê.
2.3.1. Phương pháp dự báo định tính
a) Phương pháp lấy ý kiến của ban quản lý điều hành
Đây là phương pháp được sử dụng khá rộng rãi. Theo phương pháp này, một nhóm
nhỏ các cán bộ quản lý điều hành cao cấp sử dụng tổng hợp các số liệu thống kê phối
hợp với các kết quả đánh giá của cán bộ điều hành marketing, kỹ thuật, tài chính và
sản xuất để đưa ra những con số dự báo về nhu cầu sản phẩm trong thời gian tới.
Phương pháp này sử dụng được trí tuệ và kinh nghiệm của những cán bộ trực tiếp liên
quan đến hoạt động thực tiễn. Phương pháp này có ưu điểm là nhanh và dễ (chỉ cần tập hợp các chuyên gia).
Tuy nhiên, các quyết định được nhất trí này cũng có những thiếu sót:
Thứ nhất là dự báo chỉ là sự tiên đoán của cá nhân, mang tính chủ quan;
Thứ hai là quan điểm của người có quyền lực, có địa vị cao thường gây ảnh
hưởng lớn đến các cán bộ điều hành khác.
b) Phương pháp lấy ý kiến hỗn hợp của lực lượng bán hàng
Do những nhân viên bán hàng là những người thường hiểu rõ nhu cầu và thị hiếu
của người tiêu dùng. Vì thế họ có thể dự đoán được lượng hàng có thể bán được trong
thời gian tới tại khu vực mình bán hàng.
Nếu chúng ta tập hợp ý kiến của các nhân viên bán hàng ở các khu vực khác nhau,
ta sẽ có được lượng dự báo tổng hợp về nhu cầu đối với loại sản phẩm cần dự báo.
Phương pháp này có ưu, nhược điểm như sau:
Ưu điểm: Sát với nhu cầu của khách hàng.
Nhược điểm: Phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của nhân viên bán hàng. Thường có hai xu hướng:
 Xu hướng lạc quan quá (Đánh giá cao chất lượng hàng bán ra của mình);
 Xu hướng bi quan quá (Muốn giảm nguồn hàng xuống để dễ đạt được định mức).
c) Phương pháp nghiên cứu thị trường người tiêu dùng
Phương pháp này sẽ thu thập nguồn thông tin từ đối tượng người tiêu dùng về nhu
cầu hiện tại cũng như tương lai. Cuộc điều tra nhu cầu được thực hiện bởi những nhân
viên bán hàng hoặc nhân viên nghiên cứu thị trường. Họ thu thập ý kiến khách hàng
thông qua phiếu điều tra, phỏng vấn trực tiếp hay điện thoại... Cách tiếp cận này không
những giúp cho doanh nghiệp về dự báo nhu cầu mà cả trong việc cải tiến thiết kế sản
phẩm. Phương pháp này mất nhiều thời gian, việc chuẩn bị phức tạp, khó khăn và tốn
kém, có thể không chính xác trong các câu trả lời của người tiêu dùng. 16
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
d) Phương pháp Delphi
Phương pháp này thu thập ý kiến của các chuyên gia trong hoặc ngoài doanh nghiệp
theo những mẫu câu hỏi được in sẵn và được thực hiện như sau:
 Mỗi chuyên gia được phát một thư yêu cầu trả lời một số câu hỏi phục vụ cho việc dự báo;
 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;
 Dựa vào bảng tóm tắt này nhân viên dự báo lại tiếp tục nêu ra các câu hỏi để
các chuyên gia trả lời tiếp;
 Tập hợp các ý kiến mới của các chuyên gia. Nếu chưa thỏa mãn thì tiếp tục quá
trình nêu trên cho đến khi đạt yêu cầu dự báo.
Ưu điểm của phương pháp này là tránh được các liên hệ cá nhân với nhau, không
xảy ra va chạm giữa các chuyên gia và họ không bị ảnh hưởng bởi ý kiến của một
người nào đó có ưu thế trong số người được hỏi ý kiến.
2.3.2. Phương pháp dự báo định lượng
Phương pháp dự báo định lượng bao gồm các mô hình dự báo theo chuỗi thời gian
và hàm số nhân quả. Dựa vào các số liệu thống kê và thông qua các công thức toán
học được thiết lập để dự báo nhu cầu tương lai. Ở đây mối quan hệ giữa thời gian và
nhu cầu hoặc giữa các biến số với nhu cầu được thiết lập bằng những mô hình toán tính hợp.
Dù là phương pháp nào thì dự báo định lượng cũng phải được thực hiện theo 8 bước sau đây:
 Xác định mục tiêu của dự báo;
 Chọn lựa những loại sản phẩm cần dự báo;
 Xác định độ dài thời gian dự báo;
 Chọn mô hình dự báo;  Phê chuẩn;
 Thu thập dữ liệu cần thiết cho dự báo;  Tiến hành dự báo;
 Áp dụng kết quả dự báo.
Các bước trên đây được tiến hành một cách có hệ thống và thống nhất từ khi tìm
hiểu, thiết kế đến áp dụng hệ thống dự báo. Nếu hệ thống dự báo được sử dụng đều
đặn trong một thời gian dài thì khi thu thập dữ liệu và dự báo có thể bỏ qua bước này
hay bước khác để đơn giản hóa trong tính toán.
Sau đây là một số mô hình dự báo định lượng:
a) Phương pháp tiếp cận giản đơn
Ở phương pháp này, người ta dự báo nhu cầu của thời kỳ sau (n) bằng với số thực tế
của thời kỳ trước đó (n - 1). 17
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
Ví dụ 2.1: Sản lượng của doanh nghiệp nước mắm Liên Thành vào tháng 04/2011
là 10 ngàn lít, nếu áp dụng phương pháp tiếp cận giản đơn để dự báo cho tháng
05/2011 thì ta sẽ lấy đúng bằng sản lượng bán được của tháng 04/2011 là 10 ngàn lít.
Ưu điểm: Dự báo nhanh chóng, đơn giản.  Nhược điểm:
 Áp đặt thời kỳ trước cho thời kỳ sau, do đó thiếu chính xác;
 Không nghiên cứu được sự biến động của thị trường trong từng thời kỳ, do đó
không thấy được sự biến động của thị trường.
Phạm vi áp dụng: Xí nghiệp quy mô nhỏ.
b) Phương pháp bình quân di động giản đơn
Theo phương pháp này, kết quả dự báo của thời kỳ sau bằng số bình quân của từng
thời gian ngắn có khoảng cách đều nhau của những thời kỳ trước đó.
Ta có công thức tính dự báo theo phương pháp này như sau:  D  D t 1 1 D 2 3 4 F  3  D i (2.1) D  D  D F
i t n  2 3 4 t 5 F  n 3 Trong đó:
Ft: Dự báo bình quân di động cho thời kỳ t;
Di: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i (ngày, tuần, tháng, quý, năm);
n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán.
Ví dụ 2.2: Cuối mỗi tuần người chủ cửa hàng tạp phẩm Meersburg muốn dự báo
mức cầu bánh mì tại cửa hàng của ông ta trong tuần tới. Doanh số hàng tuần trong 9
tuần vừa qua được cho như sau: Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9 Doanh số thực tế 110 102 108 121 112 105 114 106 115 (số ổ bánh mì)
Dự báo sử dụng bình quân di động giản đơn với n = 3  D  110  102  108 1 D 3 D 2   67 , 106 4 F  3 3
Tương tự tính được F5 = 110,33; F6 = 113,67; F7 = 112,67; F8 = 110,33; F9 = 108,33; F10 = 111,667; F11 = 111,667.
Phương pháp này có những ưu nhược điểm như sau:
Ưu điểm: Đơn giản, dễ hiểu, san bằng được các biến động ngẫu nhiên trong dãy số thời gian.  Nhược điểm:
 Hoàn toàn dựa vào số liệu quá khứ;
 Cần nhiều số liệu quá khứ;
 Chưa đánh giá được tầm quan trọng khác nhau của các số liệu ở các thời kỳ khác nhau. 18
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
Phạm vi áp dụng: Dãy số liệu trong quá khứ phải ổn định (không biến động).
c) Phương pháp bình quân di động có trọng số
Trong trường hợp khi nhu cầu có sự biến động, trong đó thời gian gần nhất có ảnh
hưởng nhiều nhất đến kết quả dự báo, thời gian càng xa thì ảnh hưởng càng nhỏ, ta
dùng phương pháp bình quân di động có trọng số sẽ thích hợp hơn.
Phương pháp bình quân di động có trọng số được tính theo công thức sau: t 1D x W i i   i t F n (2.2) t t 1 Wi
i t n Trong đó:
Ft: Dự báo bình quân di động thời kỳ t;
Di: Nhu cầu thực tế cho thời kỳ i;
Wi: Giá trị của trọng số gán cho dữ liệu ở thời kỳ i;
n: Số thời kỳ nhu cầu được đưa vào số trung bình tính toán.
Ví dụ 2.3: Cửa hàng tạp hóa Meersburg quyết định áp dụng mô hình dự báo theo
bình quân di động 4 tuần có trọng số với các trọng số cho các tuần như sau: Giai đoạn
Trọng số áp dụng Tuần vừa qua 4 2 tuần trước đó 3 3 tuần trước đó 2 4 tuần trước đó 1
Tổng trọng số 10
Kết quả dự báo theo mô hình này được thể hiện trong bảng 2.1 như sau:
Bảng 2.1: Tổng hợp kết quả dự báo theo phương pháp bình quân di động 4
thời kỳ có trọng số Doanh số thực tế Dự báo Tuần (Số ổ bánh mì) (Số ổ bánh mì) t Di Ft 1 110 - 2 102 - 3 108 - 4 121 - 5 112
(4x121+3x108+2x102+1x110)/10 =112,2 6 105
(4x112+3x121+2x108+1x102)/10 =112,9 7 114
(4x105+3x112+2x121+1x108)/10 =110,6 8 106
(4x114+3x105+2x112+1x121)/10 =111,6 9 115
(4x106+3x114+2x105+1x112)/10 =108,8 10
(4x115+3x106+2x114+1x105)/10 =111,1 19
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
Trong mô hình trên, tính chính xác của dự báo phụ thuộc vào khả năng xác định
trọng số có hợp lý hay không?
Các phương pháp bình quân đã trình bày ở trên có những đặc điểm sau:
 Khi số quan sát n (số giai đoạn quan sát) tăng lên, khả năng san bằng các dao
động tốt hơn, nhưng kết quả dự báo ít nhạy cảm hơn với những biến động thực tế của nhu cầu;
 Dự báo thường không bắt kịp nhu cầu, không bắt kịp xu hướng thay đổi nhu cầu;
 Đòi hỏi phải ghi chép số liệu đã qua rất chính xác và phải đủ lớn mới có kết quả dự báo đúng.
d) Phương pháp san bằng mũ giản đơn
Để khắc phục những hạn chế của các phương pháp trên, người ta đề xuất sử dụng
phương pháp san bằng mũ để dự báo. Đây là phương pháp dễ sử dụng nhất. Nó cần ít
số liệu trong quá khứ. Công thức cơ bản của san bằng mũ có thể diễn tả như sau:
F D  1  t t 1 t F 1 Hoặc F FDF  (2.3) t t 1  t 1  t 1  Với 0 ≤ ≤ 1 Trong đó:
Ft : Dự báo nhu cầu cho thời kỳ t;
Ft-1: Dự báo của thời kỳ ngay trước đó;
Dt-1: Nhu cầu thực tế của thời kỳ ngay trước đó;
: Hệ số san bằng mũ.
Thực chất là dự báo mới bằng dự báo cũ cộng với khoản chênh lệch giữa nhu cầu
thực tế và dự báo của giai đoạn đã qua, có điều chỉnh cho phù hợp.
Ví dụ 2.4: Vẫn với số liệu như trong ví dụ 2.2 bây giờ ta sử dụng phương pháp san bằng mũ để dự báo.
Để phương pháp này được bắt đầu, chúng ta hãy giả định dự báo cho thời kỳ 1 là
110, hệ số san bằng mũ = 0,2
Áp dụng công thức 2.3 ta có kết quả dự báo như bảng 2.2 sau: 20
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
Bảng 2.2: Tổng hợp kết quả dự báo theo phương pháp san bằng mũ giản đơn Doanh số thực tế Dự báo Tuần (Số ổ bánh mì)
(Số ổ bánh mì) t Dt Ft 1 110 110 (giả định) 2 102 0,2(110) + (1-0,2)110 = 110,0 3 108
0,2(102) + (1-0,2)110,0 = 108,4 4 121
0,2(108) + (1-0,2)108,4 = 108,3 5 112
0,2(121) + (1-0,2)108,3 = 110,8 6 105
0,2(112) + (1-0,2)110,8 = 111,0 7 114
0,2(105) + (1-0,2)111,0 = 109,8 8 106
0,2(114) + (1-0,2)109,8 = 110,6 9 115
0,2(106) + (1-0,2)110,6 = 109,7 10
0,2(115) + (1-0,2)109,7 = 110,8
Vì mô hình san bằng mũ rất đơn giản nên được sử dụng khá rộng rãi trong các công
ty. Tuy nhiên, việc chọn hệ số san bằng mũ sao cho thích hợp để đạt được một dự
báo chính xác là một vấn đề quan trọng. Để chọn được hệ số hợp lý cũng như để
đánh giá mức độ chính xác của dự báo, ta so sánh giữa kết quả dự báo với nhu cầu
thực tế. Sai số của dự báo được tính theo công thức 2.4 như sau:
Sai số dự báo (AD) = Nhu cầu thực tế (Dt ) – Dự báo (Ft) (2.4)
Ngoài ra, để đánh giá mức sai lệch tổng thể của dự báo người ta còn dùng độ lệch
tuyệt đối trung bình MAD (Mean Absolute Deviation). Độ lệch tuyệt đối trung bình
MAD được tính theo công thức 2.5 như sau: n D Fi i MAD i  1 (2.5) n
MAD càng nhỏ thì trị số càng hợp lý, vì nó cho kết quả dự báo càng ít sai.
Ví dụ 2.5: Trong 8 quý qua, Cảng Vũng Tàu đã bốc dỡ một số lớn gạo từ tàu lên bờ.
Số lượng bốc dỡ cảng đã thực hiện trong quý 1 là 180 tấn, nhưng con số dự báo cùng
với quý này là 175 tấn. Hãy chọn một trong hai giá trị = 0,1 và = 0,5 để xem giá trị nào thích hợp hơn.
Ở đây ta cần tính độ lệch tuyệt đối AD và độ lệch tuyệt đối bình quân MAD theo
từng hệ số . Như vậy, hệ số nào cho MAD bé hơn sẽ được chọn.
Kết quả tính toán được thể hiện trong bảng 2.3 như sau: 21
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
Bảng 2.3: Tổng hợp kết quả dự báo và độ lệch tuyệt đối giữa dự báo và thực tế
Với = 0,1
Với = 0,5 Lượng bốc dỡ Quý thực tế (tấn) Lượng Lượng AD AD dự báo dự báo 1 180 175 5,00 175 5,00 2 168 175,50 7,50 177,50 9,50 3 159 174,75 15,75 172,75 13,75 4 175 173,18 1,82 165,88 9,13 5 190 173,36 16,64 170,44 19,56 6 205 175,02 29,98 180,22 24,78 7 180 178,02 1,98 192,61 12,61 8 182 178,22 3,78 186,30 4,30  AD 82,46 98,63
Như vậy, ta có MAD ứng với 2 giá trị như sau: , 82 46
= 0,1 : MAD   31 , 10 8 63 , 98
= 0,5 : MAD   33 , 12 8
Vậy = 0,1 cho kết quả dự báo chính xác hơn so với = 0,5 (vì MAD nhỏ hơn).
Do đó, ta dùng = 0,1 để dự báo cho quý 9 tiếp theo.
F9 = 178,22 + 0,1(182 – 178,22) = 178,60 tấn
e) Phương pháp san bằng mũ bậc 2
Phương pháp san bằng mũ giản đơn không phản ánh rõ xu hướng biến động. Để
phản ánh tốt hơn xu hướng vận động của nhu cầu, ta vẫn sử dụng mô hình san bằng
mũ giản đơn ở trên và điều chỉnh tăng lên hoặc giảm đi theo xu hướng của nhu cầu cho phù hợp hơn.
Phương pháp này được tiến hành theo ba bước sau:
Bước 1: Tính nhu cầu dự báo cho thời kỳ t (Theo phương pháp san bằng mũ
giản đơn – công thức 2.3).
Bước 2: Tính đại lượng định hướng của thời kỳ t. T T
F F (2.6) t t 1  t t 1  Trong đó:
Tt : Đại lượng hiệu chỉnh xu hướng của thời kỳ t;
Tt-1: Đại lượng hiệu chỉnh xu hướng của thời kỳ (t-1);
: Hệ số điều chỉnh xu hướng (0 < < 1);
Ft : Dự báo nhu cầu cho thời kỳ t;
Ft-1: Dự báo của thời kỳ ngay trước đó. 22
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
Bước 3: Tính nhu cầu dự báo có định hướng của thời kỳ t. FITF T (2.7) t t t
Ví dụ 2.6: Tính nhu cầu dự báo có định hướng của cảng Vũng Tàu trong ví dụ 2.4
với hệ số = 0,1; = 0,6. Kết quả tính toán được thể hiện trong bảng 2.4 như sau:
Bảng 2.4: Tổng hợp kết quả dự báo theo phương pháp san bằng mũ có điều
chỉnh theo xu hướng. Lượng
Dự báo có xu Dự báo Quý bốc dỡ
Điều chỉnh có xu hướng T hướng F t thực tế t FITt 1 180 F1 = 175 T1= 0 175,00 2 168
F2 =175,50 T2= 0+0,6(175,5-175) = 0,30 175,80 3 159
F3 =174,75 T3= 0,30+0,6(174,75-175,50) = - 0,15 174,60 4 175
F4 =173,18 T4= -0,15+0,6(173,18-174,75) = -1,09 172,09 5 190
F5 =173,36 T5= -1,09+0,6(173,36-173,18) = -0,98 172,38 6 205
F6 =175,02 T6= -0,98+0,6(175,02-173,36) = 0,01 175,03 7 180
F7 =178,02 T7=0,01+0,6(178,02-175,02) =1,81 179,83 8 182
F8 =178,22 T8=1,81+0,6(178,22-178,02) =1,93 180,15
Để kiểm nghiệm xem dự báo theo phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu
hướng FITt có tốt hơn không, ta vẫn kiểm soát bằng việc dùng chỉ tiêu độ tuyệt đối
trung bình MAD. Để tính toán MAD ta có bảng sau:
Bảng 2.5: Tổng hợp độ lệch tuyệt đối giữa dự báo và lượng bốc dỡ thực tế
Lượng bốc dỡ thực tế Dự báo có xu hướng Quý AD Dt FITt 1 180 175,00 5,00 2 168 175,80 7,80 3 159 174,60 15,60 4 175 172,09 2,91 5 190 172,38 17,62 6 205 175,03 29,97 7 180 179,83 0,17 8 182 180,15 1,85 Tổng độ lệch 80,92 Theo bảng trên ta có: 23
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT 80,92 MAD   10,12 8
So với kết quả của ví dụ 2.4 thì kết quả ở đây chính xác hơn vì có MAD nhỏ hơn.
f) Phương pháp hồi quy tuyến tính
(1) Phương pháp dự báo theo đường xu hướng (hồi quy theo thời gian):
Đường xu hướng còn có tên gọi là đường hồi quy. Các phương pháp dự báo nhu cầu
theo đường xu hướng cũng dựa vào dãy số thời gian. Dãy số này cho phép ta xác định
đường xu hướng lý thuyết trên cơ sở kỹ thuật bình phương bé nhất, tức là tổng khoảng
cách từ các điểm thể hiện nhu cầu thực tế trong quá khứ đến đường xu hướng lấy theo
trục tung là nhỏ nhất. Sau đó dựa vào đường xu hướng lý thuyết ta tiến hành dự báo
nhu cầu cho các năm trong tương lai.
Có thể sử dụng các phương pháp dự báo theo đường xu hướng để dự báo ngắn hạn,
trung hạn và dài hạn. Để xác định được đường xu hướng lý thuyết, đòi hỏi phải có
nhiều số liệu trong quá khứ.
Đường xu hướng có thể là tuyến tính hoặc phi tuyến tính. Để biết được đường xu
hướng là tuyến tính hay phi tuyến tính, trước hết ta cần biểu diễn các nhu cầu thực tế
trong quá khứ lên biểu đồ và phân tích xu hướng phát triển của các dữ liệu đó. Qua
phân tích nếu thấy rằng các số liệu tăng hoặc giảm tương đối đều đặn theo một chiều
hướng nhất định thì ta có thể vạch ra một đường thẳng biểu hiện chiều hướng đó. Nếu
các số liệu biến động theo một chiều hướng đặc biệt hơn, như tăng giảm ngày càng
tăng nhanh hoặc ngày càng chậm thì ta có thể sử dụng các đường cong thích hợp để
mô tả sự biến động đó (đường parabol, hyperbol, logarit…). Tuy nhiên, trong tài liệu
này trình bày chủ yếu về đường thẳng.
Phương trình đường thẳng có dạng: Y = ax + b nx y n x . .y i i và
b yx a. (2.8) ia 1n2 x 2 n x . i i1 n n yx Với và  i i y i 1x i1n n Trong đó:
y - Số nhu cầu thực tế (nếu là thời kỳ quá khứ);
- Số dự báo (nếu là thời kỳ tương lai);
x - Số thứ tự các thời kỳ (biến thời gian);
a - Độ dốc của đường xu hướng; b - Tung độ gốc; n - Số lượng quan sát.
Lưu ý: Trường hợp a >0: Đường biểu diễn dốc lên; a <0: Đường biểu diễn dốc
xuống; a=0: Đường biểu diễn nằm ngang. 24
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
Ví dụ 2.7: Khách sạn MeKong có thống kê số khách đăng ký trong 7 tháng đầu năm nay như sau: Tháng 1 2 3 4 5 6 7 Số đăng ký
1.700 1.600 1.600 2.100 2.000 2.000 2.300
Yêu cầu: Hãy dùng phương pháp hồi quy tuyến tính để dự báo số khách sẽ đăng ký
trong các tháng 8; 9; 10 của năm. Bài giải:
- Để việc tính toán đơn giản hơn ta lập bảng tính như sau:
Tháng Số đăng xy x2 (x) ký (y) 1 1.700 1.700 1 2 1.600 3.200 4 3 1.600 4.800 9 4 2.100 8.400 16 5 2.000 10.000 25 6 2.000 12.000 36 7 2.300 16.100 49 28 13.300 56.200 140 28 13.300 x   4; y   1.900 7 7 56.200  (7x4x1.900) a   107,14 2 140  (7x4 )
Và b  1.900  (107,14x4)  1.471, 44
Ta có hàm xu hướng như sau: y = 107,14 x + 1.471,44
Để dự báo cho số khách đăng ký trong các tháng 8, 9, 10 ta thay lần lượt x = 8; 9;
10 vào phương trình ta được:
y8 = 2.328,56 ; y9 = 2.435,7 ; y10 = 2.542,84
(2) Phương pháp hồi quy nhân quả:
Phương pháp dự báo trình bày ở trên xem xét sự biến động của đại lượng cần dự
báo theo thời gian, thông qua các dãy số liệu thống kê được trong quá khứ. Tuy nhiên,
trong thực tế, đại lượng cần dự báo còn có thể bị tác động bởi các nhân tố khác. Chẳng
hạn doanh số bán ra của sản phẩm có thể liên quan đến ngân sách quảng cáo của công
ty hoặc giá bán hay sản lượng lúa theo các năm thay đổi tuỳ theo lượng phân bón đã
sử dụng trong các năm đó.
Như vậy, mối quan hệ nhân quả giữa doanh số sản phẩm bán ra với ngân sách
quảng cáo không thể biểu diễn được dưới dạng một hàm số chính xác mà chỉ có thể 25
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
biểu diễn gần đúng dưới dạng một hàm số tương quan, thể hiện bằng một đường hồi quy tương quan.
Trong mô hình phân tích hồi quy tuyến tính, số bán ra (đại lượng cần dự báo) là
biến phụ thuộc, còn các nhân tố tác động lên nó là biến độc lập. Phương trình dự báo
này giống như trong phương trình dự báo xu hướng, song nhân tố thời gian được thay
bằng nhân tố tác động khác (biến độc lập). Y = ax + b
Ta có được phương trình toán học thể hiện mối quan hệ hồi quy tuyến tính như sau: nx y n.x.y i i ia 1 và
b yx a. (2.9) n2 x 2 n x . i i1 n n yx i Với và  i y i 1x i1 n n Trong đó:
y - Biến phụ thuộc cần dự báo (doanh số bán ra);
x - Biến độc lập (biến giải thích);
a - Độ dốc của đường xu hướng; b - Tung độ gốc; n - Số lượng quan sát.
Ví dụ 2.8: Trong quá trình kinh doanh, công ty nước giải khát Bạch Long nhận thấy
doanh số của mình phụ thuộc vào ngân quỹ dành cho quảng cáo như sau: Tháng 1 2 3 4 5
Doanh số bán ra y (tỉ đồng) 3 6 7 10 8
Chi phí quảng cáo x (triệu đồng) 30 40 70 80 60
Để thiết lập phương trình dự báo hồi quy tuyến tính ta lập bảng tính như sau: Chi phí quảng Doanh số (y 2 2 i) x y cáo (x iyi xi i i) 3 30 90 900 9 6 40 240 1600 36 7 70 490 4900 49 10 80 800 6400 100 8 60 480 3600 64 y   34 x  280 x y  2.100 x  17.400 y  258 iii i  2i  2i Từ bảng trên ta có: 26
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT n  xi i 1 280 x     56 n 5 n  yi 34 y i 1     6 8 , n 5 n x y   n. x.y i i 2.100  (5  56  6 8 , ) 196
a i1    0 1 , 14 n 2 2 17 .400  5  (56 )2 1.720 x   n. x i i1
b = 6,8 – (0,114 x 56) = 0,416
Vậy phương trình hồi quy tuyến tính là:
y = ax + b = 0,114x + 0,416
Nếu tháng 6, công ty dự tính ngân sách chi cho quảng cáo x = 80 triệu đồng thì
doanh thu của công ty tháng 6 dự báo sẽ là:
y = (0,114 x 80) + 0,416 = 9,536 (tỉ đồng)
Để đo độ chính xác của dự báo bằng phương pháp hồi quy ta tính sai số chuẩn của
dự báo Sy,x. Trị số này được gọi là độ lệch chuẩn của hồi quy và được tính bằng công thức 2.10 như sau: n n n y2  b y  a x y  i  i  i i i 1  i 1  i 1 y S x ,   (2.10) n  2
Theo ví dụ trên, sai số chuẩn của hồi quy là:
258  (0,416  34)  (0,114  2.100) S   1,22 (t æ ñ oàng) y x , 5  2
Vậy độ chênh lệch chuẩn của dự báo là 1,22 tỉ đồng.
Sai số chuẩn càng nhỏ thì mức độ chính xác của dự báo càng cao. Do đó, nếu sử
dụng nhiều phương pháp dự báo thì phương pháp nào có sai số chuẩn nhỏ nhất thì
phương pháp đó được chọn dùng.
Để đánh giá mối liên hệ giữa hai biến số ta dùng hệ số tương quan. Hệ số này biểu
hiện mức độ hoặc cường độ của mối quan hệ tuyến tính. Nó thường được ký hiệu là (r)
và có giá trị từ -1 đến +1. Hệ số tương quan r của mô hình hồi quy được tính theo công thức 2.11 như sau: n n n n x y   x y i i  i  i i1 i1 i r  1 (2.11)  2 n n  2 n n  2   2   n x   x  n y y i i     i i       i1  i1   i1  i1      27
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
Theo ví dụ trên, ta tính được: 5 (  2.100)  (280  34) 980 r    9 , 0 1 2 2 1.073
[(5 17.400)  (280) ][(5  258)  (34) ]
Trị số tương quan hồi quy r = 0,91 chứng tỏ mối quan hệ giữa x và y là chặt chẽ.
Ngoài ra, chúng ta còn có thể dùng “hệ số xác định” r2. Hệ số này cho biết phần
trăm sự biến đổi của biến phụ thuộc y được giải thích bằng biến độc lập x. Trong
trường hợp của công ty giải khát Bạch Long thì “hệ số xác định” là 2 r  ( ) 91 , 0 2  828 , 0
, nói lên rằng 82,8% sự thay đổi của doanh số bán được giải thích bằng chi phí quảng cáo.
(3) Dự báo nhu cầu biến đổi theo mùa
Do nhiều nguyên nhân như: Điều kiện thời tiết, tập quán của người tiêu dùng ở từng
vùng có khác nhau, hay vào các dịp tết, lễ hội, nghỉ hè hàng năm… mà đối với một số
sản phẩm, dịch vụ nhu cầu thị trường có tính chất biến động theo thời vụ trong năm (Ví
dụ: Khách du lịch đến Đà Lạt tăng mạnh vào mùa hè, vào những dịp nghỉ lễ, tết…).
Để dự báo nhu cầu đối với các sản phẩm, dịch vụ này, ta cần khảo sát mức độ biến
động của nhu cầu theo thời vụ bằng cách tính hệ số (chỉ số) thời vụ trên cơ sở dãy số
thời gian đã thống kê được: Nhu cầu bình quân tháng Chỉ số mùa vụ (I (2.12) S) =
Nhu cầu bình quân tháng giản đơn Trong đó: Nhu cầu bình = Nhu cầu tháng + Nhu cầu tháng : 2 quân tháng theo năm 1 theo năm 2
Với phương pháp này, ta chỉ sử dụng để dự báo cho từng thời kỳ, còn muốn dự báo
cho cả năm thì phải dùng 1 trong 6 cách đã trình bày ở trên.
Ngoài ra, phương pháp này có thể dùng kết hợp với các phương pháp khác khi cần.
Chẳng hạn, kết hợp với phương pháp dự báo theo đường xu hướng để dự báo nhu cầu
có xét đến biến động mùa vụ.
Ví dụ 2.9: Một xí nghiệp có số liệu thống kê về số lượng sản phẩm bán ra của 12
tháng trong 2 năm 2009 và 2010 như trong bảng sau: Tháng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Năm 2009
50 60 65 80 85 95 95 100 110 125 125 130 2010
60 60 75 80 85 95 105 110 130 135 145 150
Hãy tính chỉ số mùa vụ cho các tháng. 28
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT Bài giải: Nhu cầu thực tế Nhu cầu BQ Nhu cầu BQ Chỉ số mùa vụ Tháng tháng giản 2009 2010 tháng I đơn S 1 50 60 (50+60):2=55 98 55:98 = 0,56 2 60 60 (60+60):2=60 98 60:98 = 0,61 3 65 75 (65+75):2=70 98 70:98 = 0,71 4 80 80 80 98 0,82 5 85 85 85 98 0,87 6 95 95 95 98 0,97 7 95 105 100 98 1,02 8 100 110 105 98 1,07 9 110 130 120 98 1,22 10 125 135 130 98 1,33 11 125 145 135 98 1,38 12 130 150 140 98 1,43 1.120   1.230  
Ta có nhu cầu bình quân tháng giản đơn = (1.120 + 1230)/(12 x 2)  98
Qua chỉ số mùa vụ đã tính toán ở trên ta thấy mặt hàng này tiêu thụ mạnh nhất từ tháng 7 đến tháng 12.
Nhu cầu dự báo có xét đến biến động mùa vụ tính như sau: Y  I  Y S S C Như vậy:
 Trước hết ta tính số dự báo YC theo phương pháp đường xu hướng;
 Sau đó tính chỉ số mùa vụ IS;
 Cuối cùng lấy tích số IS x YC sẽ có số dự báo theo xu hướng có tính mùa vụ.
Như vậy, để dự báo nhu cầu có xét đến biến động mùa vụ cho các tháng của các
năm 2011 và 2012, thì ta phải có được số lượng sản phẩm dự báo của các năm 2011 và 2012.
Trường hợp 1: Giả sử, nhu cầu dự báo của xí nghiệp trong năm 2011 là: 1.340 sản phẩm 1.340
Như vậy, dự báo tháng 1/2011 sẽ là: 0 x ,5 6  63 s aûn phaåm 12 1.340
Dự báo tháng 5/2011 sẽ là : 0 x ,8 7  97 s aûn phaåm 12
Trường hợp 2: Số liệu dự báo tổng nhu cầu của năm 2011 và 2012 chưa biết trước,
ta tính số dự báo nhu cầu bằng phương pháp dự báo theo đường xu hướng. 29
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT Ta có:
Giai đoạn thứ Số lượng sản phẩm Năm xy x2 (x) (y) 2009 1 1.120 1.120 1 2010 2 1.230 2.460 4 x 3   y 2.350   xy 3 5 . 80   2 x 5   x  3 y  2 .3 5 0 x    1, 5 y    1 .1 7 5 n 2 n 2 x.y  n.x.y  3.580  2 1, 5 1.175 a    110 2 2 2 5  2 1, 5 x  x 
b  y  ax  1.175 1101,5  1.010
Như vậy ta có hàm xu hướng: y = 110x + 1.010
Ta dự báo nhu cầu sản phẩm cho năm 2011 và 2012:
Y2011 = 110x3 + 1.010 = 1.340 sản phẩm
Y2012 = 110x4 + 1.010 = 1.450 sản phẩm
Để dự báo nhu cầu sản phẩm cho 2 năm 2011 và 2012 có xét đến yếu tố thời vụ ta
tính như đã tính ở trên. Chẳng hạn dự báo cho tháng 11/2012 sẽ là: 1.450 1 x ,3 8  167 s aûn phaåm 12
------------------------------------- 30
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
CÂU HỎI ÔN TẬP CHƯƠNG 2
1. Dự báo là gì? Tại sao dự báo lại là nội dung quan trọng của quản trị sản xuất. Cho
biết trình tự các bước trong dự báo nhu cầu?
2. Có những nhân tố nào ảnh hưởng đến dự báo?
3. Trình bày các phương pháp dự báo định tính và chỉ ra những ưu, nhược điểm của từng phương pháp đó?
4. So sánh và phân tích rõ bản chất của các phương pháp dự báo định tính và các
phương pháp dự báo định lượng?
5. Tại sao cần tính hệ số mùa vụ. Sử dụng hệ số mùa vụ trong dự báo như thế nào. Cho ví dụ minh hoạ?
------------------------------ BÀI TẬP CHƯƠNG 2
Bài 1: Bệnh viện Nhi Đồng muốn mua một xe cấp cứu mới, giám đốc bệnh viện dựa
vào số cây số đã chạy trong 5 năm qua, để dự báo lại nhu cầu. Nhu cầu 5 năm qua được cho trong bảng sau: Năm
Số cây số đã chạy 1 7.000 2 8.000 3 7.500 4 7.800 5 7.500 Yêu cầu:
1. Hãy dự báo số cây số xe sẽ chạy trong năm tới bằng phương pháp bình quân di động 2 năm một. 2. Tính MAD.
Bài 2: Anh Minh, nhà quản trị tồn kho của công ty T&T muốn làm một bản dự báo
ngắn hạn để đánh giá giá trị vật tư xuất ra khỏi kho hàng tuần. Các chuyên gia về dự
báo của công ty khuyên anh nên dùng phương pháp bình quân di động 3 tháng, 5 tháng
hoặc 7 tháng để dự báo. Để xác định xem nên dùng cách nào cho chính xác nhất, anh
Minh đã theo dõi số liệu thực trong 10 tuần vừa qua để so sánh các cách với nhau và
chọn cách tốt nhất để dự báo cho tuần tới. Số liệu thu thập được anh Minh cung cấp như sau: Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Nhu cầu tồn kho thực (triệu đồng) 100 95 80 120 115 95 105 90 110 102 130 120
Theo anh (chị) anh Minh nên lựa chọn phương pháp nào trong 3 phương pháp trên
để dự báo nhu cầu cho tuần tiếp theo của công ty? 31
Chương 2: Dự báo trong quản trị sản xuất
QUẢN TRỊ SẢN XUẤT
Bài 3: Công ty TNHH Ánh Dương buôn bán máy vi tính có doanh số bán máy PC trong năm qua như sau: Tháng 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12
Nhu cầu thực (cái)
54 55 52 56 47 43 50 45 37 41 40 37 Yêu cầu:
1. Hãy dùng phương pháp san bằng mũ để dự báo số máy PC bán ra cho tháng 1 năm
tới bằng cách dùng hằng số san bằng mũ  = 0,3 và  = 0,5. Theo anh (chị) phương
pháp nào trong 2 phương pháp này chính xác hơn?
2. Để có số liệu dự báo chính xác, công ty muốn dùng hằng số  = 0,5 và  = 0,3 và
phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh theo đường xu hướng để tính dự báo cho
tháng 1 năm tới. Theo anh (chị) công ty nên chọn cách nào trong 3 cách trên để dự
báo cho tháng 1 năm tới? Vì sao?
Bài 4: Một hãng taxi có nhận các cuộc gọi đến tổng đài và doanh thu trong 9 tháng đầu năm được cho như sau: Tháng 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Cuộc gọi (100 phút) 17 30 18 19 20 21 18 20 22
Doanh thu (10 triệu đồng) 65 100 40 45 42 50 55 62 60 Yêu cầu:
1. Hãy dự báo doanh thu tháng 10 trong mối tương quan với số cuộc gọi nếu số cuộc
gọi tháng 10 là 2.000 phút.
2. Hãy xác định hệ số tương quan, nêu nhận xét với kết quả vừa tính.
3. Hãy kết luận xem kết quả dự báo trên có đủ chính xác không? ---------------------------- 32

Tài liệu liên quan: