Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Trong xu thế hội nhập kinh tế và bối cảnh cạnh tranh sản xuất ngày càng gay gắt, việc nâng cao chất lượng sản phẩm song hành với tối ưu hóa chi phí vận hành là yêu cầu mang tính sống còn đối với các doanh nghiệp chế biến thực phẩm. Tại các đơn vị sản xuất, nguyên vật liệu là yếu tố đầu vào chiếm tỷ trọng lớn nhất trong tổng cơ cấu giá thành sản phẩm. Công tác quản lý nguyên vật liệu đòi hỏi phải đảm bảo ba tiêu chí cốt lõi: chính xác, kịp thời và toàn diện. Một sai lệch nhỏ trong khâu dự báo nhu cầu hoặc sự lãng phí, thất thoát trong khâu lưu kho đều có thể dẫn tới sự đình trệ dây chuyền, tăng chi phí lưu trữ hoặc đứt gãy khả năng đáp ứng đơn hàng.

Công ty TNHH Rượu Thực Phẩm (Wine Food Co.) là doanh nghiệp có vốn đầu tư từ Nhật Bản, hoạt động trong lĩnh vực sản xuất thực phẩm lên men và gia vị truyền thống Á Đông. Doanh nghiệp tiếp nhận chuyển giao quy trình công nghệ nghiêm ngặt từ các chuyên gia Nhật Bản, đồng thời phải vận hành trong chuỗi cung ứng vừa phục vụ thị trường trong nước vừa xuất khẩu quốc tế. Trước sức ép biến động của thị trường sau dịch Covid-19 và sự gia tăng các đơn hàng từ đối tác nước ngoài mới, các quy trình quản lý thủ công và mô hình dự báo dựa trên kinh nghiệm lịch sử của công ty đã bộc lộ nhiều điểm hạn chế. Do đó, việc nghiên cứu, đánh giá thực trạng và tái cấu trúc quy trình dự báo cũng như quản lý kho nguyên vật liệu là nhu cầu cấp thiết từ thực tiễn sản xuất.

Mục tiêu nghiên cứu:

  • Mục tiêu tổng quát: Đánh giá thực trạng sản xuất kinh doanh và phân tích toàn diện công tác quản trị nguyên vật liệu tại Công ty TNHH Rượu Thực Phẩm; xác định các nguyên nhân gốc rễ dẫn đến sai lệch dự báo và tồn đọng kho bãi, từ đó đề xuất hệ thống giải pháp nâng cao hiệu quả quản trị nguyên vật liệu và năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp.
  • Mục tiêu cụ thể:
    1. Khảo sát và hệ thống hóa quy trình, phương pháp dự báo nhu cầu cùng các công cụ quản lý nguyên vật liệu đang áp dụng tại doanh nghiệp.
    2. Phân tích thực trạng, đo lường sai số dự báo thực tế và đánh giá các ưu nhược điểm trong hoạt động thu mua, tiếp nhận, lưu kho và cấp phát nguyên vật liệu.
    3. Đề xuất các giải pháp kỹ thuật cụ thể nhằm cải thiện độ chính xác của mô hình dự báo, đồng thời chuẩn hóa quy trình lưu trữ, kiểm soát kho bãi thông qua mô hình 5S.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Hoạt động dự báo nhu cầu sản xuất và công tác tổ chức, quản lý nguyên vật liệu tại nhà máy sản xuất.
  • Phạm vi không gian: Nhà máy Công ty TNHH Rượu Thực Phẩm tại Lô BI-01-02-03a-04a, đường số 8, Khu chế xuất Tân Thuận, Phường Tân Thuận Đông, Quận 7, Thành phố Hồ Chí Minh.
  • Phạm vi thời gian: Khảo sát thực tế trong Quý IV/2024; thu thập và phân tích chuỗi số liệu hoạt động sản xuất kinh doanh từ năm 2021 đến hết năm 2024; dữ liệu định hướng dự báo phục vụ kế hoạch sản xuất các tháng đầu năm 2025.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng lập luận dựa trên sự kết hợp giữa lý thuyết quản trị sản xuất công nghiệp và các công cụ toán học xử lý chuỗi thời gian:

  • Khung lý thuyết về dự báo nhu cầu: Tiếp cận theo giáo trình của PGS.TS. Nguyễn Như Phong (2016), dự báo được định nghĩa là quá trình ước lượng các biến cố bất định trong tương lai dựa trên dữ liệu hiện có để định hướng kế hoạch sản xuất. Tác giả phân loại hệ thống dự báo thành hai nhánh: định tính (phương pháp lấy ý kiến ban quản trị, phương pháp Delphi, khảo sát lực lượng bán hàng, nghiên cứu người tiêu dùng) và định lượng (mô hình quan hệ nhân quả và mô hình chuỗi thời gian gồm bốn thành phần: xu hướng, mùa vụ, chu kỳ, ngẫu nhiên).
  • Các mô hình định lượng chuỗi thời gian: Khóa luận tập trung khai thác ba kỹ thuật dự báo:
    • Phương pháp trung bình trượt giản đơn (Simple Moving Average): Tính giá trị bình quân của $n$ thời kỳ quan sát gần nhất để làm căn cứ cho thời kỳ tiếp theo theo công thức $F_t = \frac{\sum D_{t-i}}{n}$.
    • Phương pháp trung bình trượt có trọng số (Weighted Moving Average): Gán các trọng số ưu tiên $a_i$ giảm dần cho các dữ liệu xa hơn, thỏa mãn điều kiện $\sum a_i = 1$.
    • Phương pháp san bằng hàm số mũ (Exponential Smoothing): Điều chỉnh giá trị dự báo liên tục thông qua hệ số làm trơn $\alpha$ ($0 \le \alpha \le 1$) dựa trên công thức $F_t = F_{t-1} + \alpha (D_{t-1} - F_{t-1})$.
    • Công cụ đo lường sai số: Khóa luận sử dụng chỉ tiêu Độ lệch tuyệt đối trung bình MAD (Mean Absolute Deviation) để đo lường độ phân tán và độ chính xác của dự báo theo công thức $MAD = \frac{\sum |x_i - \bar{x}|}{n}$.
  • Khung lý thuyết về quản trị nguyên vật liệu: Khóa luận vận dụng lý thuyết của TS. Đặng Thị Loan (2013), Nguyễn Thành Độ và TS. Nguyễn Ngọc Huyền (2004), cùng lý thuyết chuỗi cung ứng của Cavinato (1982). Quản trị nguyên vật liệu được cấu trúc thành các nội dung: lập định mức (theo phương pháp thống kê kinh nghiệm, thực nghiệm hoặc phân tích kỹ thuật); lập kế hoạch mua sắm; tổ chức thu mua, tiếp nhận; kiểm soát bảo quản trong kho; cấp phát (theo yêu cầu đột xuất hoặc theo tiến độ kế hoạch); và thu hồi phế liệu.
  • Mô hình quản lý trực quan 5S: Áp dụng theo nghiên cứu của Nguyễn Thị Đức Nguyên và Bùi Nguyên Hùng (2021), mô hình 5S (Seiri - Sàng lọc, Seiton - Sắp xếp, Seiso - Sạch sẽ, Seiketsu - Săn sóc, Shitsuke - Sẵn sàng) được sử dụng làm công cụ nền tảng để triệt tiêu các lãng phí vận hành như thời gian tìm kiếm, không gian lưu trữ dư thừa và thao tác di chuyển không tạo ra giá trị.

Phương pháp nghiên cứu thực tế:

  • Phương pháp định tính: Tiến hành quan sát trực tiếp mặt bằng kho xưởng và thực hiện các cuộc phỏng vấn chuyên sâu với Giám đốc sản xuất, cán bộ quản lý kho và nhân viên các tổ sản xuất nhằm xác định luồng di chuyển vật tư và các bất cập phát sinh trong quy trình cấp phát.
  • Phương pháp định lượng: Trích xuất và đối chiếu dữ liệu thứ cấp từ hệ thống báo cáo nội bộ của doanh nghiệp, bao gồm: đơn đặt hàng (PO mẫu), phiếu nhập - xuất - tồn kho gạo nếp, biên bản kiểm kê định kỳ, và số liệu nhu cầu tiêu thụ thực tế hàng tháng của sản phẩm Mirin 18L trong 4 năm liên tiếp (2021–2024). Dữ liệu sơ cấp được tác giả trực tiếp đo đạc, kiểm đếm tại hiện trường nhà máy trong đợt thực tập Quý IV/2024.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về Công ty TNHH Rượu Thực Phẩm

Chương này phác thảo toàn diện về lịch sử hình thành, cơ cấu quản trị, mặt bằng công nghệ và hệ thống cơ sở vật chất của doanh nghiệp:

  • Thông tin pháp lý và lịch sử: Thành lập ngày 31/12/1997 (bắt đầu hoạt động từ năm 1994), vốn đầu tư từ Tập đoàn Daiei Sangyo Kasha (Nhật Bản); Giấy chứng nhận đầu tư số 412043000182 do Ban Quản lý Khu Chế xuất và Công nghiệp TP.HCM cấp đổi lần thứ nhất ngày 27/06/2008 (cấp đổi ngày 27/08/2008). Mã số thuế: 0300657484. Doanh nghiệp đã ký kết đại lý độc quyền phân phối tại Việt Nam với Công ty TNHH 2M do bà Nguyễn Thị Bạch Lan làm giám đốc. Doanh nghiệp đạt chứng nhận ISO 9001 (năm 2012), ISO 14001 (năm 2020) và HACCP Codex (năm 2022).
  • Hệ thống sản phẩm và thị trường: Sản xuất Hon Mirin, Ryorishu, Shiokoji, Rượu Shochu, Giấm Sake, Hèm và Cồn. Thị trường tiêu thụ gồm nội địa và xuất khẩu đi Nhật Bản, Úc, Thái Lan, Singapore, Mỹ.
  • Hạ tầng kỹ thuật nhà máy: Mặt bằng 5.722 m², nhà xưởng 1 trệt 1 lầu kiên cố. Phân xưởng sản xuất tại lầu 1 có diện tích 1.918 m² (trang bị 6 cửa thoát hiểm, 21 quạt hút, mái tôn cao 4,3 - 6,3 m); phân xưởng pha chế và đóng gói tại tầng trệt rộng 769 m² (trần cao 5 m, 4 cửa thoát hiểm, 7 quạt thông khí). Tiêu thụ điện bình quân khoảng 34.000 kWh/tháng; trạm xử lý nước thải diện tích 126 m² với công suất 120 m³/ngày đêm; vận hành 2 lò hơi có xử lý khí thải.
  • Cơ sở hạ tầng kho bãi:
    • Kho gạo (Kho TOYO): Rộng 800 m² tại tầng trệt, kết cấu bê tông tường gạch, gồm 20 hàng chứa, mỗi hàng chứa tối đa 31,5 tấn (tổng sức chứa 600 tấn gạo nếp); khu chứa hèm ép rộng 65 m² (chứa 25 tấn hèm); khu chứa túi Flexibag 10 m² (108 túi); khu vực đặt 20 tank chứa gạo rỗng loại 1,2 tấn (20 m²); đường nội bộ cho xe nâng rộng 3 m; bố trí 12 bẫy chuột, lưới chống côn trùng; trang bị 2 máy chà TOYO, 1 máy vo gạo rice cleaner, 2 tank ủ sake.
    • Kho nguyên vật liệu (1): Diện tích 100 m² nằm trực tiếp bên trong nhà máy sản xuất, chuyên bảo quản nguyên liệu pha chế, đóng gói yêu cầu điều kiện nghiêm ngặt.
    • Kho nguyên vật liệu (2): Diện tích 450 m² đặt tại Nhà máy 2 (mua lại từ đơn vị khác), bảo quản bao bì thùng carton, bồn IBC, thùng syrup.

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương 2 thiết lập khung luận cứ khoa học phục vụ giải quyết đề tài:

  • Phân tích vai trò liên kết của công tác dự báo đối với các bộ phận chức năng: bán hàng, tiếp thị, cung ứng, tài chính, sản xuất và nhân sự.
  • Trình bày bản chất toán học của các dạng biến động chuỗi thời gian và chi tiết công thức tính toán sai lệch của ba mô hình dự báo định lượng: Trung bình trượt, Trung bình trượt có trọng số, San bằng hàm số mũ cùng công thức sai số MAD.
  • Làm rõ bản chất tài sản lưu động của nguyên vật liệu, phân loại theo công dụng (chính, phụ, nhiên liệu, phụ tùng thay thế, vật liệu bao bì đóng gói, phế liệu) và nguồn cung ứng (mua ngoài, tự sản xuất, vốn góp liên doanh, điều chuyển cấp trên).
  • Chi tiết hóa 6 nội dung của chu trình quản lý vật tư: phương pháp xây dựng định mức tiêu dùng vật tư (kinh nghiệm, thực nghiệm, phân tích kinh tế - kỹ thuật); kế hoạch hóa nhu cầu mua sắm; ký kết hợp đồng thu mua; thủ tục kiểm nhận sở hữu; quy hoạch sắp xếp mặt bằng kho; hai phương thức cấp phát sản xuất; và cơ chế phân loại thu hồi phế liệu.
  • Giới thiệu các nguyên lý của phương pháp 5S và các dạng lãng phí mà công cụ này loại bỏ trong kho vận (lãng phí chờ đợi thiết bị, lãng phí diện tích dư thừa, lãng phí thao tác tìm kiếm).

Chương 3: Thực trạng công tác dự báo và quản lý nguyên vật liệu tại Công ty TNHH Rượu Thực Phẩm

Chương 3 đi sâu vào phân tích dữ liệu hoạt động thực tế của doanh nghiệp trong giai đoạn 2021–2024:

  • Phương pháp dự báo hiện tại của công ty: Từ năm 2018 đến 2024, công ty áp dụng phương pháp dự báo theo mùa giản đơn bằng cách lấy giá trị trung bình nhu cầu của tháng $m$ trong 4 năm trước đó để làm số dự báo cho tháng $m$ của năm kế tiếp theo công thức: $$F_{m/y} = \frac{\sum_{i=1}^{4} D_{m/y-i}}{4}$$
  • Dữ liệu tiêu thụ thực tế sản phẩm Mirin 18L giai đoạn 2021–2024:
Tháng Năm 2021 (thùng) Năm 2022 (thùng) Năm 2023 (thùng) Năm 2024 (thùng)
1 3.041 5.345 2.164 5.955
2 2.218 4.032 6.031 4.963
3 5.339 6.038 7.318 4.850
4 5.594 2.910 4.843 5.193
5 5.645 6.792 5.094 7.376
6 6.156 4.312 6.150 7.009
7 3.032 6.937 6.640 6.180
8 3.912 3.140 6.450 5.401
9 3.764 5.998 2.596 3.106
10 4.076 6.462 5.018 7.679
11 5.410 4.858 5.139 5.455
12 4.600 4.542 5.372 5.472
  • Đánh giá sai số dự báo:
    • Năm 2023: Sai số MAD lên tới 1.519 thùng. Có nhiều tháng ghi nhận mức chênh lệch tuyệt đối rất lớn vượt ngưỡng 2.000 thùng: Tháng 1 lệch 3.014 thùng (thực tế 2.164 so với dự báo 5.178); Tháng 3 lệch 2.250 thùng; Tháng 6 lệch 2.030 thùng; Tháng 9 lệch 2.527 thùng.
    • Năm 2024: Sai số MAD giảm còn 1.196 thùng. Dù độ chính xác tổng thể có cải thiện so với 2023 nhưng sai lệch tại các tháng cao điểm vẫn rất cao: Tháng 1 lệch 2.006 thùng; Tháng 5 lệch 2.620 thùng (thực tế 7.376 so với dự báo 4.756); Tháng 6 lệch 2.289 thùng; Tháng 10 lệch 2.590 thùng.
    • Nguyên nhân sai lệch: Công ty mở rộng thêm các thị trường xuất khẩu mới tại Mỹ và Singapore; sự phục hồi nhu cầu sau đại dịch Covid-19 làm tăng lượng đặt hàng đột biến. Phương pháp tính bình quân quá khứ 4 năm có độ trễ lớn, không phản ánh kịp đà tăng trưởng thực tế, khiến dự báo có xu hướng đánh giá thấp nhu cầu thực.
  • Thực nghiệm dự báo nhu cầu cho 3 tháng đầu năm 2025:
    • Áp dụng phương pháp hiện tại (tính bình quân 2021–2024), nhu cầu dự báo năm 2025 lần lượt là: Tháng 1: 4.126 thùng; Tháng 2: 4.311 thùng; Tháng 3: 5.886 thùng.
    • Áp dụng phương pháp trung bình trượt giản đơn ($n=3$) dựa trên dữ liệu năm 2024: Sai số MAD năm 2024 đạt 1.270 thùng. Giá trị dự báo năm 2025: Tháng 1 đạt 6.202 thùng; Tháng 2 đạt 5.710 thùng; Tháng 3 đạt 5.795 thùng.
    • Áp dụng phương pháp trung bình trượt có trọng số ($n=3$): Sai số MAD năm 2024 đạt 1.306 thùng. Giá trị dự báo năm 2025: Tháng 1 đạt 5.908 thùng; Tháng 2 đạt 5.687 thùng; Tháng 3 đạt 5.710 thùng.
  • Thực trạng quản lý kho và phế liệu: Việc kiểm soát dựa trên đơn mua hàng (PO mẫu), bảng kiểm kê cuối tháng, phiếu xuất nhập tồn gạo nếp và bảng kiểm soát nguyên vật liệu trên hệ thống. Tuy nhiên, việc sắp xếp kho NVL (2) còn lộn xộn, bao Jumpo rỗng sau khi sử dụng còn tồn đọng một lượng lớn tại khu vực chứa, chờ lập thủ tục thanh lý làm giảm diện tích hữu dụng của kho.

Chương 4: Đề xuất giải pháp nâng cao công tác dự báo và quản lý nguyên vật liệu tại Công ty TNHH Rượu Thực Phẩm

Tác giả đề xuất hai nhóm giải pháp mang tính khả thi cao nhằm xử lý các điểm nghẽn đã phát hiện:

  • Cải tiến phương pháp dự báo: Chuyển đổi mô hình dự báo cứng nhắc theo mùa sang mô hình định lượng có khả năng phản ứng nhanh với xu hướng thị trường gần nhất. Kết hợp lấy ý kiến đánh giá từ các bộ phận bán hàng và xuất nhập khẩu đối với các hợp đồng xuất khẩu mới ký kết sang thị trường Mỹ và Singapore nhằm điều chỉnh kịp thời lượng vật tư cần nhập.
  • Triển khai mô hình 5S tại khu vực kho:
    • Kho gạo TOYO: Quy hoạch lại vạch kẻ đường di chuyển của xe nâng đạt chuẩn 3 m; sắp xếp lại khu vực 20 tank rỗng 1,2 tấn và 108 túi Flexibag; thiết lập vị trí trực quan cho khu chứa 25 tấn hèm ép; duy trì kiểm tra 12 bẫy chuột và hệ thống đèn diệt côn trùng.
    • Kho NVL (2): Thực hiện chiến dịch sàng lọc (Seiri) loại bỏ triệt để các pallet hỏng, thanh lý dứt điểm các bao Jumbo rỗng tồn ứ; phân khu lưu trữ rõ ràng cho thùng Carton, bồn chứa IBC và thùng chứa syrup; kẻ vạch định vị sàn kho (Seiton); làm sạch và lắp đặt bổ sung hệ thống quạt thông gió (Seiso).
    • Duy trì và tiêu chuẩn hóa (Seiketsu & Shitsuke): Xây dựng và ban hành bảng kiểm tra vệ sinh an toàn hàng ngày (Check List), phân công trách nhiệm cụ thể cho thủ kho và nhân viên phụ trách bốc dỡ nhằm duy trì trật tự kho bãi lâu dài.

Kết quả và đóng góp

  • Hệ thống hóa số liệu và đo lường sai số thực tế: Đề tài đã thu thập và xử lý toàn bộ chuỗi số liệu nhu cầu sản phẩm Mirin 18L giai đoạn 2021–2024. Phân tích đã chỉ ra mức độ sai lệch cụ thể của phương pháp hiện tại thông qua chỉ số MAD (năm 2023 là 1.519 thùng; năm 2024 là 1.196 thùng), làm rõ nguyên nhân sai lệch do quán tính dữ liệu lịch sử không theo kịp tốc độ tăng trưởng từ các thị trường mới.
  • Xây dựng kịch bản dự báo so sánh: Tính toán cụ thể các kịch bản dự báo nhu cầu cho Quý I/2025 bằng ba phương pháp: phương pháp mùa vụ truyền thống, phương pháp trung bình trượt ($n=3$), và phương pháp trung bình trượt có trọng số, cung cấp cơ sở số liệu định lượng cho phòng Quản lý sản xuất – Xuất nhập khẩu lập kế hoạch thu mua vật tư.
  • Đề xuất giải pháp tổ chức mặt bằng kho bãi: Thiết lập quy trình cải tiến 5S gắn liền với biểu mẫu Check List kiểm tra hàng ngày, trực tiếp giải quyết vấn đề ùn ứ bao Jumbo và sắp xếp lộn xộn tại Kho NVL (2) và Kho gạo TOYO.
  • Đóng góp về mặt học thuật và thực tiễn: Khóa luận kết nối thành công lý thuyết quản trị chuỗi cung ứng với hoạt động vận hành của một nhà máy sản xuất thực phẩm có vốn đầu tư Nhật Bản; đưa ra giải pháp giải quyết bài toán đồng bộ giữa dự báo nhu cầu đầu ra và kiểm soát mặt bằng lưu kho đầu vào.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

  • Hạn chế của đề tài:
    • Phạm vi dữ liệu phân tích định lượng chuyên sâu mới chỉ tập trung trên một dòng sản phẩm đơn lẻ là Mirin 18L, chưa bao quát toàn bộ danh mục sản phẩm (Hon Mirin, Ryorishu, Shiokoji, giấm sake, rượu shochu).
    • Thời gian thực tập và khảo sát hiện trường diễn ra trong Quý IV/2024 nên tác giả chưa theo dõi trọn vẹn chu kỳ kiểm chứng kết quả triển khai mô hình 5S qua nhiều quý sản xuất khác nhau.
    • Các biến động giá nguyên vật liệu đầu vào và chi phí logistics vận chuyển biển chưa được đưa vào mô hình hóa toán học.
  • Hướng nghiên cứu tiếp theo:
    • Mở rộng thuật toán dự báo sang các sản phẩm gia vị và rượu đóng chai khác của công ty nhằm tạo lập hệ thống định mức nguyên vật liệu tổng thể.
    • Ứng dụng các thuật toán làm mịn nâng cao kết hợp phân tích tương quan đa biến giữa kế hoạch marketing, mở rộng thị trường xuất khẩu và biến động thời vụ.
    • Tích hợp số liệu xuất - nhập - tồn trên phần mềm quản trị doanh nghiệp (ERP) tự động thay cho việc theo dõi trên các bảng biểu phân tán.

Giá trị tham khảo

  • Đối tượng tham khảo: Sinh viên các ngành Quản lý công nghiệp, Quản trị kinh doanh, Quản trị chuỗi cung ứng và Logistics; kỹ sư quản lý sản xuất, cán bộ kế hoạch và quản lý kho vận tại các nhà máy sản xuất thực phẩm, đồ uống.
  • Các nội dung có giá trị ứng dụng cao:
    • Bảng tổng hợp số liệu thực tế về nhu cầu tiêu thụ và phương pháp tính toán, đối chiếu sai số dự báo bằng chỉ số MAD trong môi trường doanh nghiệp thực tế.
    • Bản mô tả cấu trúc mặt bằng và thông số kỹ thuật tiêu chuẩn của hệ thống kho nguyên liệu thực phẩm (thông gió, chống côn trùng, kích thước luồng di chuyển xe nâng).
    • Kế hoạch triển khai mô hình 5S thực tế kèm mẫu biểu kiểm tra (Check List) phục vụ tiêu chuẩn hóa công tác quản lý kho xưởng sản xuất.

Câu hỏi thường gặp

1. Phương pháp dự báo nhu cầu mà Công ty TNHH Rượu Thực Phẩm đã sử dụng trong giai đoạn 2018–2024 là gì và công thức xác định ra sao?
Công ty áp dụng phương pháp dự báo theo mùa giản đơn dựa trên chuỗi thời gian tháng. Giá trị dự báo của tháng $m$ trong năm tương lai được tính bằng trung bình cộng số học nhu cầu thực tế của chính tháng $m$ đó trong 4 năm liền kề trước đó: $F_{m/y} = \frac{\sum_{i=1}^{4} D_{m/y-i}}{4}$.

2. Độ lệch sai số của mô hình dự báo hiện tại tại công ty trong hai năm 2023 và 2024 ở mức nào?
Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD) năm 2023 đạt 1.519 thùng và năm 2024 đạt 1.196 thùng đối với sản phẩm Mirin 18L. Nhiều tháng có mức chênh lệch giữa thực tế và dự báo vượt quá 2.000 thùng (tiêu biểu như tháng 1/2023 chênh 3.014 thùng; tháng 5/2024 chênh 2.620 thùng; tháng 10/2024 chênh 2.590 thùng).

3. Cơ sở hạ tầng hệ thống kho bãi của nhà máy Wine Food gồm những khu vực nào và quy mô ra sao?
Hệ thống kho bãi gồm: Kho gạo TOYO (diện tích 800 m², sức chứa 600 tấn gạo nếp chia làm 20 hàng, có khu chứa 25 tấn hèm, khu chứa 108 túi Flexibag và khu chứa 20 tank rỗng 1,2 tấn); Kho nguyên vật liệu (1) (diện tích 100 m² đặt ngay trong phân xưởng sản xuất, bảo quản vật tư đòi hỏi tiêu chuẩn cao); và Kho nguyên vật liệu (2) (diện tích 450 m² tại Nhà máy 2, chuyên chứa bao bì carton, bồn IBC, thùng syrup).

4. Kết quả dự báo nhu cầu sản phẩm Mirin 18L cho tháng 1/2025 giữa các phương pháp có sự khác nhau như thế nào?
Phương pháp dự báo theo mùa hiện tại của công ty dự báo nhu cầu tháng 1/2025 là 4.126 thùng. Trong khi đó, phương pháp trung bình trượt giản đơn ($n=3$) dự báo là 6.202 thùng, và phương pháp trung bình trượt có trọng số ($n=3$) dự báo là 5.908 thùng.

5. Đề tài đưa ra giải pháp gì để xử lý tình trạng lộn xộn và tồn đọng tại kho bãi?
Tác giả đề xuất triển khai mô hình 5S: tiến hành sàng lọc và thanh lý dứt điểm các bao Jumbo rỗng đã qua sử dụng; tái quy hoạch các khu vực chứa pallet, bồn IBC và kẻ vạch lối đi xe nâng rộng 3 m; vệ sinh định kỳ kho xưởng; và ban hành bảng kiểm tra Check List hàng ngày để duy trì tính kỷ luật và trật tự kho bãi.


Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của sinh viên Trần Duy Anh đã phản ánh chi tiết thực trạng công tác dự báo và quản lý nguyên vật liệu tại Công ty TNHH Rượu Thực Phẩm. Bằng việc lượng hóa sai số dự báo qua chỉ tiêu MAD trên dữ liệu 4 năm của sản phẩm Mirin 18L, nghiên cứu đã chỉ ra những hạn chế cố hữu của phương pháp tính bình quân lịch sử trước sự dịch chuyển của thị trường xuất khẩu. Các giải pháp đề xuất về điều chỉnh mô hình chuỗi thời gian kết hợp triển khai 5S tại hệ thống kho gạo và kho vật tư mang tính thực tiễn cao, đóng góp thiết thực vào việc ổn định chuỗi cung ứng nội bộ của nhà máy.