Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong hoạt động sản xuất công nghiệp, việc kiểm soát chi phí nguyên vật liệu và đảm bảo dây chuyền vận hành liên tục đóng vai trò then chốt đối với năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Tại Công ty TNHH Matai Việt Nam – một doanh nghiệp chế xuất bao bì 100% vốn đầu tư Nhật Bản, hệ thống máy móc vận hành liên tục theo chế độ 3 ca 4 kíp (bộ phận cơ khí) hoặc 2 ca (bộ phận may), tiêu thụ hơn 534 tấn hạt nhựa mỗi tháng. Mặc dù doanh nghiệp đã vận hành quy trình hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu (Material Requirement Planning - MRP), tình trạng thiếu hụt nguyên liệu cục bộ vẫn diễn ra. Báo cáo quản lý vận hành ghi nhận thời gian dừng máy do thiếu hụt nguyên vật liệu chiếm 1,3% trong tổng số 36,4% thời gian dừng máy phát sinh, làm chậm trễ 57 giờ sản xuất và gây tổn thất ước tính 13.680 USD (với chi phí dừng máy được tính toán là 240 USD/giờ). Nguyên nhân chính xuất phát từ việc quy trình MRP hiện tại áp dụng đồng nhất một chính sách tồn kho an toàn (cố định mức 10% nhu cầu) cho tất cả các loại hạt nhựa, chưa phân loại tính chất nguồn cung, thời gian giao hàng và giá trị tài chính riêng biệt của từng mã vật liệu.

Để giải quyết khoảng trống trong công tác điều hành chuỗi cung ứng nội bộ, đề tài xác định các mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu cụ thể:

  1. Mục tiêu tổng quát: Nghiên cứu áp dụng phương pháp phân tích ABC Pareto vào quy trình hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu tại Công ty TNHH Matai Việt Nam, đánh giá các yếu tố chi phối quá trình áp dụng và đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao hiệu quả hoạch định.
  2. Mục tiêu và nhiệm vụ cụ thể:
    • Khảo sát tổng quan về cơ cấu tổ chức, quy trình sản xuất và danh mục sản phẩm của Công ty TNHH Matai Việt Nam.
    • Khảo cứu hệ thống lý thuyết liên quan đến hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu (MRP), phân tích phân loại ABC Pareto và kỹ thuật phân tích dạng sai hỏng và tác động (FMEA).
    • Phân tích thực trạng quy trình hoạch định nguyên vật liệu hiện hành, nhận diện các điểm nghẽn gây gián đoạn sản xuất tại doanh nghiệp.
    • Xác định tiêu chí, thu thập dữ liệu và ứng dụng phương pháp ABC Pareto đa tiêu chí để phân nhóm nguyên vật liệu chính.
    • Đề xuất các biện pháp quản trị nguyên vật liệu chuyên biệt theo nhóm ABC, kết hợp ứng dụng FMEA và cải tiến công nghệ quản lý kho nhằm hoàn thiện công tác hoạch định.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu và phương pháp phân tích ABC Pareto ứng dụng trong quản trị vật tư tại doanh nghiệp.
  • Phạm vi không gian: Công ty TNHH Matai Việt Nam (gồm Cơ sở 1 và Cơ sở 2) đặt tại Khu chế xuất Tân Thuận, Phường Tân Thuận Đông, Quận 7, Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi thời gian: Giai đoạn xây dựng đề cương từ tháng 8/2023 đến tháng 9/2023; giai đoạn thu thập dữ liệu sản xuất, khảo sát thực tế và phân tích hoàn thiện báo cáo từ tháng 9/2023 đến tháng 11/2023 (bộ số liệu tính toán chi tiết tập trung vào chu kỳ kế hoạch tháng 11 và tháng 12 năm 2022/2023; thời điểm hoàn thành khóa luận: tháng 5/2024).
  • Phạm vi nội dung: Tập trung vào nhóm nguyên vật liệu chính phục vụ sản xuất hạt nhựa kéo sợi, tráng màng, thổi màng (9 chủng loại vật tư chính và phụ gia).

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng phân tích dựa trên sự tích hợp giữa các mô hình quản trị vận hành và chuỗi cung ứng:

  • Hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu (MRP): Dựa trên khung lý thuyết của Manthou et al. (1996) và Burcher (2015), xác định MRP là hệ thống tính toán nhu cầu phụ thuộc nhằm chỉ ra số lượng và thời điểm đặt hàng vật tư dựa trên ba khối thông tin đầu vào cốt lõi: Lịch trình sản xuất tổng thể (Master Production Schedule - MPS), Hồ sơ định mức cấu trúc sản phẩm (Bill of Materials - BOM), và Hồ sơ trạng thái tồn kho (Inventory Records). Nghiên cứu kế thừa quan điểm của Jacek (2020), Maesaroh (2022) và Hendra et al. (2023) về tối ưu hóa tổng chi phí vật tư và giảm thiểu tình trạng đứt gãy dây chuyền.
  • Phương pháp phân loại ABC Pareto đa tiêu chí: Kế thừa nguyên lý phân loại của Chakravart (2005), Siamak Kheybari et al. (2019) và quy tắc 80/20 cải tiến. Tác giả mở rộng phân tích ABC truyền thống (vốn chỉ xét đến giá trị sử dụng hàng năm theo Cohen & Ernst, 2012) thành mô hình kết hợp hai tiêu chí định lượng: mức độ rủi ro thời gian vận chuyển/nguồn cung (Lead Time) và chi phí đơn giá nguyên vật liệu.
  • Phương pháp Failure Mode and Effects Analysis (FMEA): Dựa trên khung nghiên cứu của Teng et al. (2006) và Cung (2007), sử dụng FMEA để nhận diện các dạng sai hỏng tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng vật tư, xác định hệ số ưu tiên rủi ro (Risk Priority Number - RPN) nhằm thiết lập các biện pháp phòng ngừa.

Phương pháp nghiên cứu thực tế:

  • Phương pháp thu thập dữ liệu: Khai thác số liệu thứ cấp nội bộ từ các phòng ban chức năng của Matai Việt Nam (phiếu thông báo nhập nguyên liệu LOG-WI-01/F04, đơn đặt hàng PO, phiếu xác nhận chất lượng QCD-PR-01/F01, phiếu đề nghị mua hàng SCD-PR-01/F01, hóa đơn giá trị gia tăng, bảng định mức kỹ thuật các dòng máy MA đến MG).
  • Phương pháp chuyên gia: Tham vấn trực tiếp ý kiến chuyên môn của nhân viên bộ phận kế hoạch sản xuất (bà Đào Thị Bạch Yến) để chuẩn hóa trọng số và thang điểm đánh giá mức độ quan trọng về giá cả và rủi ro cung ứng.
  • Phương pháp tính toán và xử lý số liệu: Ứng dụng kỹ thuật thống kê mô tả, ma trận tích lũy điểm Pareto ($\Sigma D_i / D_T$) và tích lũy khối lượng ($\Sigma F_i / F_T$) trên phần mềm Microsoft Excel để trực quan hóa ranh giới phân nhóm A, B, C.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Giới thiệu công ty Matai

Chương 1 trình bày tổng quan lịch sử hình thành, quy mô vận hành và danh mục sản phẩm của Công ty TNHH MA TAI (VIETNAM) Co. Doanh nghiệp được thành lập vào tháng 6/1995, chính thức vận hành cơ sở đầu tiên vào tháng 3/1996 với công suất ban đầu 10.000 bao bì/tháng. Sau các giai đoạn mở rộng năm 1998, 2003, 2006, 2008 và thành lập cơ sở 2 vào tháng 5/2009, năng lực sản xuất của nhà máy đạt 180.000 sản phẩm/tháng vào năm 2013.

Về quy mô tài chính và nhân sự, công ty có vốn điều lệ 5,4 triệu USD, doanh thu hàng năm đạt khoảng 29 triệu USD; tổng số lao động gồm 5 nhân sự người Nhật Bản và 970 công nhân viên người Việt Nam. Hệ thống cơ sở hạ tầng được tổ chức tại hai địa điểm thuộc KCX Tân Thuận: Cơ sở 1 có diện tích đất 20.000 m² (nhà xưởng 12.500 m²), Cơ sở 2 có diện tích đất 12.000 m² (nhà xưởng 7.500 m²). Doanh nghiệp sở hữu hệ thống chứng nhận chất lượng quốc tế bao gồm ISO-9001 (phiên bản 2015), ISO-14001 (phiên bản 2015) và tiêu chuẩn an toàn thực phẩm FSSC-22000.

Ba nhóm sản phẩm xuất khẩu chủ lực của công ty gồm:

  • Jumbo bag: Bao bì tải trọng lớn (từ 500 kg đến 2 tấn) sản xuất từ vải Polypropylene dệt, ứng dụng trong ngành thực phẩm, hóa chất và dược phẩm.
  • Neopallex: Dòng túi đa năng sức chứa lớn kết hợp giữa sợi PP và màng PE, có độ bền cơ học cao phục vụ tái sử dụng nhiều lần.
  • Inner Liner Bag with bottle shape: Túi lót dạng chai định hình chế tạo từ màng Polyethylen, tích hợp vòi xả chuyên dụng nhằm tối ưu không gian đóng gói và bảo vệ sản phẩm cách ly môi trường bên ngoài. Thị trường Nhật Bản hiện chiếm 65% thị phần xuất khẩu của công ty.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương này hệ thống hóa các khái niệm, quy trình và mô hình toán học làm căn cứ triển khai đề tài. Tác giả tổng thuật khái niệm nguyên vật liệu trong công nghiệp theo định nghĩa của Chiu et al. (2001) và Yeh Pu-Yang et al. (2009), phân loại nguyên vật liệu theo nội dung kinh tế (nguyên liệu chính, vật liệu phụ, nhiên liệu, phụ tùng thay thế, phế liệu) và mục đích sử dụng.

Mục lý thuyết MRP mô tả chi tiết quy trình xử lý dữ liệu từ đơn hàng dự báo, bóc tách cấu trúc BOM nhiều tầng, trừ tồn kho khả dụng và tính toán nhu cầu thực (Net Requirement - NCT) theo công thức: $$\text{NCT} = \text{Tổng nhu cầu} - \text{Dự trữ hiện có} - \text{Lượng nhận hàng theo tiến độ} + \text{Dự trữ an toàn}$$

Phần lý thuyết ABC Pareto phân tích lịch sử ứng dụng từ công thức kiểm soát hàng tồn kho của Ford Harris (1915), mô hình ma trận hai chiều của Chakravart (2005), phân loại theo giá trị đô la của Cohen & Ernst (2012) đến các kỹ thuật đa tiêu chí hiện đại (Kaabi, 2015; Douissa & Jabeur, 2016). Chương 2 cũng trình bày mô hình phân định tỷ lệ 15/30/55 của Aarón (2013) và tổng quan phương pháp FMEA, cách tính chỉ số RPN nhằm kiểm soát các sai hỏng trong chuỗi cung ứng công nghiệp.

Chương 3: Thực trạng công tác hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu tại công ty Matai

Chương 3 là phần trọng tâm định lượng của khóa luận. Dây chuyền sản xuất của Matai được cấu thành từ 7 hệ thống máy chính, mỗi máy tiêu thụ các dòng hạt nhựa chuyên biệt:

Ký hiệu máy Loại máy Đặc tính nguyên liệu đầu vào Chế độ làm việc
MA Máy kéo sợi số 1 (760 mm) Nhựa PP - Ả Rập 24 giờ (3 ca - 4 kíp)
MB Máy kéo sợi số 2 (Ø500 mm) Nhựa PP - Singapore 24 giờ (3 ca - 4 kíp)
MC Máy kéo sợi số 3 (sợi ngang 1.200 mm) Nhựa PP - Ả Rập 24 giờ (3 ca - 4 kíp)
MD Máy kéo sợi số 4 (sợi dọc 1.200 mm) Nhựa PP - Ả Rập 24 giờ (3 ca - 4 kíp)
ME Máy kéo sợi đai Nhựa PP - Ả Rập, Nhựa PE 24 giờ (3 ca - 4 kíp)
MF Máy tráng màng (khổ 2.000 mm) Nhựa PE, Nhựa LDPE 16 giờ (2 ca)
MG Máy thổi Nylon (khổ 2.200 mm) Nhựa LLDPE, Nhựa UBE - Maruzen, Nhựa ExxonMobil 24 giờ (3 ca - 4 kíp)

Phân tích nguồn cung cấp cho thấy sự phân hóa rõ nét:

  • Nguồn cung nội địa (TP.HCM, Đồng Nai, Hà Nội): Nhựa PP Sing (2.200 đồng/kg), Nhựa PP Ả Rập (1.700 đồng/kg), Nhựa PE (1.900 đồng/kg), Nhựa LDPE (2.100 đồng/kg), Nhựa LLDPE (2.300 đồng/kg) từ Công ty Westlake Compound và Công ty TNHH TM&DV JP Plastic. Thời gian giao hàng dao động trong vòng 1 tuần.
  • Nguồn cung nhập khẩu chuyên biệt: Nhựa UBE - Maruzen PE (3.500 đồng/kg, nhập từ UBE Chemicals Asia - Thái Lan) và Nhựa ExxonMobil (3.300 đồng/kg, nhập từ ExxonMobil Corporation - Hoa Kỳ). Thời gian giao hàng kéo dài từ 2 đến 4 tuần, chịu rủi ro thủ tục hải quan và phụ thuộc nguồn cung độc quyền.
  • Phụ liệu thứ yếu: Hạt Cacbonat (chiếm 2% định mức sản phẩm) và hạt màu Masterbatch (chiếm 0,1% định mức sản phẩm).

Quy trình MRP hiện tại của công ty gồm 8 bước từ khâu nhận dự báo 3 tháng đến khâu lưu trữ hồ sơ, quy định tồn kho an toàn cố định 10% tổng nhu cầu. Tác giả chứng minh tính bất cập của quy định này qua việc tính toán bảng cân đối MRP chu kỳ 8 tuần (tháng 11 và 12).

Tiếp đó, tác giả tiến hành khảo sát chuyên gia để chấm điểm trọng số mức độ quan trọng ($D_i$) theo hai tiêu chí: Rủi ro thời gian vận chuyển (thang điểm 0 - 10) và Giá trị/ngân sách vốn (thang điểm 0 - 10). Kết quả tính toán chỉ số tích lũy Pareto được tổng hợp chi tiết:

Tên nguyên vật liệu Điểm quan trọng ($D_i$) Điểm tích lũy ($\Sigma D_i$) Tỷ lệ điểm tích lũy ($\Sigma D_i / D_T$) Khối lượng nhu cầu ($F_i$ - tấn) Khối lượng tích lũy ($\Sigma F_i$ - tấn) Tỷ lệ khối lượng tích lũy ($\Sigma F_i / F_T$) Phân nhóm ABC
Nhựa ExxonMobil 10,0 10,00 28,1% 241,0 241,0 18,5% Nhóm A
Nhựa UBE - Maruzen PE 10,0 20,00 56,3% 160,0 401,0 30,9% Nhóm A
Nhựa PP - Ả Rập 6,0 26,00 73,2% 364,0 765,0 58,9% Nhóm A
Nhựa PP - Sing 2,5 28,50 80,3% 80,0 845,0 65,0% Nhóm B
Nhựa LLDPE 2,5 31,00 87,3% 160,0 1.005,0 77,3% Nhóm B
Nhựa LDPE 2,5 33,50 94,4% 160,0 1.165,0 89,6% Nhóm B
Nhựa PE 1,5 35,00 98,6% 123,0 1.288,0 99,1% Nhóm B
Cacbonat 0,25 35,25 99,3% 11,0 1.299,0 99,9% Nhóm C
Masterbatch 0,25 35,50 100,0% 0,6 1.299,6 100,0% Nhóm C

Biểu đồ Pareto chỉ rõ:

  • Nhóm A: Gồm 3 loại hạt nhựa (ExxonMobil, UBE - Maruzen, PP Ả Rập) chiếm tới 73,2% tổng mức độ quan trọng.
  • Nhóm B: Gồm 4 loại hạt nhựa (PP Sing, LLDPE, LDPE, PE) chiếm khoảng 25,4% mức độ quan trọng tiếp theo.
  • Nhóm C: Gồm 2 chất phụ gia (Cacbonat, Masterbatch) chỉ chiếm 1,4% mức độ quan trọng.

Khóa luận đề xuất các chiến lược mua hàng tương ứng: đối với Nhóm A cần đặt hàng sớm hơn lịch MRP tiêu chuẩn 3 - 4 ngày, lập kế hoạch nguồn vốn riêng và nghiên cứu đa dạng hóa nhà cung ứng để giảm rủi ro độc quyền; đối với Nhóm B áp dụng nghiêm ngặt nguyên tắc mua "đủ không thừa", có thể ứng dụng mô hình số lượng đặt hàng kinh tế (EOQ); đối với Nhóm C chuyển sang kiểm tra và mua sắm gộp theo định kỳ tháng hoặc quý. Tác giả đồng thời chỉ ra 3 thách thức lớn khi triển khai: khó khăn trong lượng hóa các tham số phi số lượng, tính chất bất định của logistics quốc tế đối với Nhóm A, và áp lực gia tăng khối lượng công việc thủ công nếu thiếu công cụ phần mềm hỗ trợ.

Chương 4: Đề xuất giải pháp hoàn thiện công tác hoạch định nhu cầu nguyên vật liệu tại công ty Matai

Dựa trên kết quả phân loại ở Chương 3, Chương 4 đưa ra ba nhóm giải pháp hoàn thiện:

  1. Biện pháp 1 - Tái lập chính sách tồn kho an toàn phân biệt theo nhóm ABC: Chấm dứt cơ chế cào bằng mức tồn kho an toàn 10%. Thiết lập định mức dự phòng cao hơn và kéo dài thời gian phát đơn hàng đối với các mã vật tư Nhóm A (đặc biệt là hạt nhựa nhập khẩu từ Mỹ và Thái Lan), đồng thời cắt giảm mức tồn kho an toàn của vật tư Nhóm B và C xuống mức tối thiểu nhằm giải phóng dòng vốn lưu động và diện tích kho xưởng.
  2. Biện pháp 2 - Ứng dụng FMEA để dự báo và kiểm soát rủi ro vật tư: Xây dựng bảng phân tích FMEA chi tiết cho quy trình mua hàng và cung ứng nguyên vật liệu tại Matai. Tính toán chỉ số ưu tiên rủi ro (RPN) dựa trên ba biến số: Mức độ nghiêm trọng (Severity - S), Khả năng xuất hiện (Occurrence - O) và Khả năng phát hiện (Detection - D). Tập trung giải pháp phòng ngừa vào các sai hỏng có điểm RPN cao như: trễ tàu quốc tế, hàng giao không đạt chất lượng kiểm định đầu vào (QC), và sai lệch số liệu tồn kho thực tế so với sổ sách kế toán.
  3. Biện pháp 3 - Đẩy mạnh ứng dụng công nghệ thông tin trong quản lý kho vận: Đề xuất tái cấu trúc mặt bằng kho (warehouse layout) trên nền tảng số; chuẩn hóa hệ thống định danh bao bì nguyên vật liệu đầu vào bằng mã số mã vạch và hướng tới tích hợp công nghệ nhận dạng qua tần số vô tuyến (RFID). Thiết kế luồng chuyển dữ liệu tự động giữa phần mềm quản lý kho và bảng tính kế hoạch sản xuất để nhân viên kế hoạch kiểm soát trạng thái nguyên vật liệu theo thời gian thực.

Kết quả và đóng góp

  • Hệ thống hóa định lượng thực trạng sản xuất: Khóa luận đã bóc tách toàn diện nhu cầu tiêu thụ nguyên liệu của 7 cụm thiết bị sản xuất chính, minh chứng thực trạng 57 giờ dừng máy ngoài kế hoạch dẫn tới thiệt hại kinh tế 13.680 USD tại Công ty Matai.
  • Xây dựng ma trận ABC Pareto tích hợp hai tiêu chí: Nghiên cứu đã chuyển đổi thành công mô hình ABC truyền thống sang mô hình phân nhóm dựa trên sự kết hợp giữa biến số giá cả và rủi ro thời gian vận chuyển/vị trí địa lý của nhà cung cấp. Bảng tính đã phân định rõ ràng 3 chủng loại vật tư cốt lõi thuộc Nhóm A (chiếm 73,2% mức độ trọng yếu: ExxonMobil, UBE - Maruzen, PP Ả Rập).
  • Hệ thống giải pháp mang tính ứng dụng cụ thể: Khóa luận cung cấp các căn cứ định lượng giúp doanh nghiệp tái cấu trúc chính sách dự trữ an toàn, thay thế cơ chế ấn định 10% cố định trước đây; đồng thời tích hợp phương pháp đánh giá sai hỏng FMEA và lộ trình ứng dụng công nghệ kho (RFID, layout số hóa) vào quy trình điều hành chuỗi cung ứng thực tế tại doanh nghiệp sản xuất bao bì.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế:
    • Thang điểm đánh giá mức độ quan trọng về giá trị và vận chuyển còn phụ thuộc vào dữ liệu sơ cấp thu thập qua phỏng vấn chuyên gia nội bộ (một nhân viên phòng kế hoạch), chưa mở rộng khảo sát đa chiều tới các cấp quản lý nhà máy và phòng mua hàng.
    • Chuỗi dữ liệu phân tích định lượng chi tiết cho mô hình MRP và bảng tính ABC Pareto mới tập trung trên mẫu số liệu thực nghiệm của 2 tháng (tháng 11 và tháng 12), chưa bao quát toàn bộ biến động mùa vụ của cả năm tài chính.
  • Hướng nghiên cứu tiếp:
    • Nghiên cứu mở rộng ứng dụng kỹ thuật ra quyết định đa tiêu chí hiện đại (như TOPSIS hoặc AHP) để lượng hóa trọng số các biến số đầu vào một cách khách quan hơn.
    • Xây dựng mô hình toán tích hợp trực tiếp bài toán quy mô đơn hàng kinh tế (EOQ) có chiết khấu theo số lượng với thuật toán MRP để tự động hóa bảng tính kế hoạch vật tư.

Giá trị tham khảo

Báo cáo khóa luận là tài liệu tham khảo hữu ích cho sinh viên các ngành Quản lý công nghiệp, Kỹ thuật hệ thống công nghiệp, Quản trị chuỗi cung ứng và Logistics. Giá trị thực tiễn nổi bật của công trình nằm ở Chương 3 và Chương 4:

  • Phương pháp bóc tách bảng tính nhu cầu thực MRP từ đơn hàng dự báo cho các dây chuyền sản xuất nhiều công đoạn liên hoàn.
  • Kỹ thuật thiết lập bảng ma trận điểm tích lũy và vẽ biểu đồ ABC Pareto đa tiêu chí trên Excel ứng dụng trực tiếp cho vật tư công nghiệp.
  • Mẫu biểu phân tích FMEA chuỗi cung ứng nguyên vật liệu phục vụ doanh nghiệp sản xuất vừa và lớn.

Câu hỏi thường gặp

1. Điểm khác biệt cơ bản trong cách phân loại ABC Pareto của khóa luận so với phương pháp ABC truyền thống là gì?
Phương pháp ABC truyền thống phân loại hàng tồn kho thuần túy dựa trên giá trị sử dụng hàng năm (giá trị tiền tệ). Khóa luận của tác giả cải tiến bằng cách áp dụng phương pháp đa tiêu chí, kết hợp giữa yếu tố giá cả nguyên liệu và mức độ rủi ro về thời gian vận chuyển/nguồn cung (lead time từ 1 tuần nội địa đến 4 tuần nhập khẩu quốc tế).

2. Tại sao hạt nhựa PP - Ả Rập có đơn giá thấp (1.700 đồng/kg) nhưng vẫn được xếp vào Nhóm A?
Hạt nhựa PP - Ả Rập được xếp vào Nhóm A (đạt điểm tích lũy 73,2%) do đây là nguyên liệu đầu vào của 4 trên 7 hệ thống máy (MA, MC, MD, ME) và chiếm tỷ trọng khối lượng tiêu thụ lớn nhất trong nhà máy (364 tấn/tháng, chiếm hơn 58% tổng khối lượng tích lũy). Dù đơn giá thấp, tổng ngân sách thu mua mã nhựa này rất lớn và bất kỳ sự chậm trễ nào cũng làm gián đoạn hơn phân nửa năng lực sản xuất của toàn công ty.

3. Cơ sở tính toán mức thiệt hại 13.680 USD do dừng máy tại công ty Matai được xác định như thế nào?
Theo số liệu thống kê vận hành tại công ty, sự cố thiếu nguyên vật liệu làm đình trệ 57 giờ sản xuất (chiếm tỷ lệ 1,3% trong tổng số 36,4% thời gian dừng máy do các nguyên nhân). Bộ phận Quản lý vận hành xác định chi phí tổn thất trung bình cho mỗi giờ dừng dây chuyền là 240 USD. Tổng thiệt hại kinh tế phát sinh được tính bằng: $57 \times 240 = 13.680$ USD.

4. Vì sao tác giả đề xuất bỏ quy định mức tồn kho an toàn 10% đồng loạt hiện nay tại Matai?
Mức dự phòng cào bằng 10% cho tất cả nguyên vật liệu khiến các loại hạt nhựa nhập khẩu rủi ro cao (như UBE - Maruzen, ExxonMobil với thời gian vận chuyển 4 tuần) rơi vào tình trạng thiếu hàng dự phòng khi có biến động vận tải biển, trong khi lại gây lãng phí diện tích kho và ứ đọng vốn lưu động đối với các loại hạt nhựa nguồn cung nội địa dồi dào, sẵn có tại TP.HCM hay Đồng Nai.

5. Khóa luận đề xuất công nghệ gì để nâng cao hiệu quả quản trị nguyên vật liệu tại nhà máy?
Tác giả đề xuất xây dựng lại layout quản lý vị trí kho thông minh trên hệ thống phần mềm, tích hợp việc dán nhãn định danh kiểm soát bao bì bằng hệ thống mã vạch và đề xuất lộ trình ứng dụng công nghệ nhận dạng tần số vô tuyến RFID (Radio Frequency Identification) nhằm tự động hóa quá trình xuất nhập kho và cập nhật dữ liệu tồn kho tức thời.

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Công Hậu đã giải quyết thành công bài toán tối ưu hóa quy trình hoạch định nguyên vật liệu tại Công ty TNHH Matai Việt Nam thông qua việc kết hợp công cụ phân loại ABC Pareto đa tiêu chí với mô hình MRP. Công trình đã lượng hóa được các bất cập tồn kho, phân nhóm chính xác 9 danh mục vật tư cốt lõi theo mức độ rủi ro nguồn cung và giá trị sử dụng thực tế. Hệ thống giải pháp đề xuất bao gồm điều chỉnh tồn kho an toàn phân tầng, quản trị rủi ro bằng FMEA và số hóa kho vận mang tính khả thi cao, góp phần cắt giảm thời gian dừng máy ngoài kế hoạch và nâng cao hiệu quả sử dụng vốn lưu động cho doanh nghiệp sản xuất.