Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu
Trong xu thế hội nhập kinh tế quốc tế và cạnh tranh thương mại ngày càng gia tăng, việc quản lý chuỗi cung ứng và tối ưu hóa chi phí vận hành đóng vai trò quyết định đến năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp kinh doanh nông sản. Đặc thù của ngành hàng nông sản sơ chế, đóng gói và làm sạch hàng ngày đòi hỏi sự cân bằng nghiêm ngặt giữa khả năng đáp ứng nhu cầu tiêu thụ biến động và việc kiểm soát chi phí lưu trữ nhằm hạn chế tối đa hư hỏng, thất thoát. Hàng tồn kho là tài sản ngắn hạn chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản lưu động, đóng vai trò như một bộ đệm điều tiết giữa các công đoạn sản xuất, lưu trữ và phân phối.
Công ty TNHH Thực phẩm GS là doanh nghiệp hoạt động trong lĩnh vực sơ chế và đóng gói các mặt hàng nông sản sạch. Mặc dù đã khẳng định được uy tín và chất lượng trên thị trường, công tác quản trị tồn kho tại doanh nghiệp đang gặp phải nhiều khó khăn trong việc xác định quy mô lô đặt hàng và chu kỳ đặt hàng tối ưu cho từng mặt hàng nguyên liệu. Để giải quyết bài toán cân đối giữa chi phí đặt hàng và chi phí lưu kho trong điều kiện nhu cầu biến thiên theo thời gian, đề tài "Ứng dụng thuật toán Silver – Meal tối ưu hoá số lượng đơn hàng nhằm tiết kiệm chi phí tồn kho: Trường hợp nghiên cứu tại Công ty TNHH Thực phẩm GS" được thực hiện bởi nhóm tác giả thuộc Bộ môn Logistics và Quản lý Chuỗi cung ứng, Khoa Công nghệ – Kỹ thuật, Trường Đại học Quốc tế Hồng Bàng.
Mục tiêu nghiên cứu của đồ án được xác định cụ thể như sau:
- Mục tiêu chung: Tổng hợp cơ sở lý thuyết và kinh nghiệm thực tiễn về quản trị hàng tồn kho tại Công ty TNHH Thực phẩm GS nhằm tối ưu hóa số lượng đơn hàng, từ đó tiết kiệm chi phí tồn kho, cải thiện hiệu quả vận hành và nâng cao năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp.
- Mục tiêu cụ thể:
- Mục tiêu 1: Khảo sát thực tế tại Công ty TNHH Thực phẩm GS để thu thập dữ liệu về chi phí đặt hàng đơn vị, số liệu bán hàng hàng ngày và các thông tin liên quan đến quy trình quản lý tồn kho hiện hành.
- Mục tiêu 2: Ứng dụng thuật toán Silver – Meal (Silver – Meal Algorithm – SMA) để giải bài toán xác định kích thước lô đặt hàng và chu kỳ đặt hàng tối ưu cho các mặt hàng nông sản trọng điểm.
- Mục tiêu 3: Đề xuất các kiến nghị cụ thể để công ty áp dụng thuật toán Silver – Meal vào công tác dự báo nhu cầu và lập kế hoạch đặt hàng cho 3 tháng tiếp theo (tương đương 13 tuần).
Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:
- Đối tượng nghiên cứu: Nhu cầu của khách hàng đối với các sản phẩm nông sản và cơ cấu chi phí tồn kho tại Công ty TNHH Thực phẩm GS.
- Phạm vi không gian: Toàn bộ hoạt động vận hành và khảo sát số liệu được thực hiện tại trụ sở và hệ thống kho của Công ty TNHH Thực phẩm GS.
- Phạm vi thời gian: Số liệu sơ cấp được khảo sát trực tiếp trong giai đoạn từ ngày 20/05/2024 đến ngày 02/06/2024 (14 ngày), sau đó được xử lý làm căn cứ dự báo nhu cầu cho 13 tuần tiếp theo trong năm 2024.
Cơ sở lý thuyết và phương pháp
Đồ án xây dựng nền tảng nghiên cứu dựa trên lý thuyết quản trị tồn kho hiện đại, mô hình phân loại hàng hóa và giải thuật heuristic xác định kích thước lô hàng theo thời gian:
1. Khung lý thuyết và mô hình quản trị tồn kho
- Bản chất và vai trò của quản trị tồn kho: Quản trị tồn kho bao gồm các chức năng lập kế hoạch, kiểm soát sự di chuyển, lưu trữ và phân phối nguyên vật liệu, bán thành phẩm và thành phẩm. Quản trị tồn kho hiệu quả giúp doanh nghiệp duy trì mức dịch vụ khách hàng, hạn chế tình trạng thiếu hụt hàng hóa (stockout), nâng cao độ chính xác trong lập kế hoạch và giảm thiểu chi phí vốn bị ứ đọng.
- Phân loại hàng tồn kho ABC (ABC Analysis): Dựa trên nguyên lý Pareto, phân nhóm danh mục sản phẩm theo tỷ trọng giá trị sử dụng và khối lượng tiêu thụ để tập trung nguồn lực kiểm soát vào nhóm hàng A (chiếm tỷ trọng giá trị cao nhất).
- Thuật toán Silver – Meal (SMA): Thuật toán suy nghiệm do Edward Silver và Harlan Meal phát triển, nhằm tìm kiếm quy mô lô đặt hàng tối ưu khi nhu cầu biến đổi rời rạc theo từng chu kỳ thời gian xác định. Mục tiêu của SMA là cực tiểu hóa chi phí biến đổi bình quân trên một đơn vị thời gian (chu kỳ) cho mỗi lần đặt hàng gộp nhiều chu kỳ.
Mô hình toán học của thuật toán Silver – Meal được định nghĩa qua các công thức:
- Chi phí tồn trữ gia tăng tại kỳ thứ $i$ ($i = 1, \dots, T$):
$$IHC_i = P \cdot h \cdot (i - 1) \cdot R_i$$
(Với $IHC_1 = 0$ do hàng sử dụng ngay trong kỳ đầu không phát sinh chi phí lưu trữ tích lũy).
- Chi phí tồn trữ tích lũy trong $T$ chu kỳ:
$$CHC(T) = \sum_{i=1}^{T} IHC_i$$
- Tổng chi phí biến đổi trong $T$ chu kỳ:
$$TVC(T) = C + CHC(T)$$
- Trung bình chi phí biến đổi trong $T$ chu kỳ liên tiếp:
$$MVC(T) = \frac{TVC(T)}{T}$$
- Điều kiện dừng thuật toán: Thuật toán tiếp tục gộp nhu cầu của các kỳ kế tiếp cho đến khi xuất hiện điểm dừng thỏa mãn điều kiện:
$$MVC(T + 1) > MVC(T)$$
Khi đó, chu kỳ đặt hàng tối ưu được chọn là $T$, và quy mô đơn hàng tối ưu $Q$ được tính bằng tổng nhu cầu của $T$ kỳ:
$$Q = \sum_{i=1}^{T} R_i$$
Sau khi xác định xong lô hàng $Q$, quy trình được lặp lại cho chu kỳ tiếp theo $k = T + 1$ với việc đặt lại biến đếm $i = 1$.
Trong đó:
- $T$: Chu kỳ đặt hàng (thời gian bao phủ của đơn hàng).
- $R_i$: Nhu cầu sản phẩm ở kỳ thứ $i$.
- $P$: Chi phí sản xuất hoặc đơn giá mua sản phẩm.
- $h$: Tỷ lệ chi phí tồn trữ so với đơn giá mua hàng.
- $C$: Chi phí cố định cho mỗi lần đặt hàng (Ordering cost).
- $IHC_i$: Chi phí tồn trữ gia tăng ở kỳ $i$.
- $CHC(T)$: Tổng chi phí lưu kho tích lũy từ kỳ 1 đến kỳ $T$.
- $TVC(T)$: Tổng chi phí biến đổi bao gồm chi phí đặt hàng và chi phí lưu trữ tích lũy.
- $MVC(T)$: Chi phí biến đổi bình quân trên mỗi chu kỳ.
- $Q$: Số lượng đặt hàng tối ưu.
2. Phương pháp nghiên cứu và nguồn dữ liệu
- Phương pháp thu thập dữ liệu: Khảo sát thực địa tại Công ty TNHH Thực phẩm GS kết hợp phỏng vấn trực tiếp cán bộ quản lý và nhân viên vận hành kho để trích xuất số liệu bán hàng thực tế hàng ngày, biểu phí đặt hàng ($C$), biểu phí lưu kho ($h$) và giá thành đơn vị ($P$).
- Phương pháp xử lý và phân tích dữ liệu: Sử dụng phương pháp dự báo xu hướng đường thẳng (Linear Trend Forecasting) để ngoại suy số liệu nhu cầu từ 14 ngày khảo sát thành bảng nhu cầu 13 tuần. Áp dụng kỹ thuật phân tích ABC để xếp hạng danh mục mặt hàng. Triển khai các bảng tính tự động trên phần mềm Microsoft Excel để tính toán các chỉ số $IHC, CHC, TVC, MVC$, từ đó xác định điểm dừng và quy mô đơn hàng $Q$.
Nội dung chính theo từng chương
Chương 1 – Giới thiệu
Chương 1 thiết lập khung nghiên cứu tổng thể của đồ án:
- Phân tích bối cảnh chuyển đổi kinh doanh nông sản trong kỷ nguyên số hóa, sự cần thiết của công tác quản trị tồn kho tại các doanh nghiệp sơ chế nông sản sạch.
- Xác định rõ lý do lựa chọn nghiên cứu tình huống tại Công ty TNHH Thực phẩm GS.
- Công bố hệ thống 3 mục tiêu nghiên cứu cụ thể, xác lập đối tượng nghiên cứu là nhu cầu tiêu thụ và dòng chi phí tồn kho của 6 mặt hàng nông sản chủ lực.
- Phác thảo phạm vi không gian tại doanh nghiệp, phạm vi thời gian thu thập dữ liệu từ 20/05/2024 đến 02/06/2024, và công bố bố cục kết cấu đồ án gồm 5 chương.
Chương 2 – Cơ sở lý thuyết và tổng quan nghiên cứu
Chương 2 tổng hợp các khái niệm học thuật và lược khảo các công trình nghiên cứu đi trước:
- Hệ thống hóa lý luận về quản trị tồn kho: định nghĩa, vai trò điều tiết chuỗi cung ứng, mục tiêu cân bằng chi phí và 3 trường hợp ứng dụng thực tế (khi doanh nghiệp tăng trưởng quy mô, khi đối mặt tình trạng dư thừa/hết hàng cục bộ, và khi cần tối ưu hóa quy trình tiếp nhận – phân phối).
- Trình bày chi tiết lý thuyết thuật toán Silver – Meal (SMA), bao gồm khái niệm, 4 bước tính toán toán học, và 4 công dụng chủ đạo (tối ưu hóa lịch trình sản xuất, quản lý sản lượng, lập kế hoạch sản xuất, và tối ưu hóa chi phí sản xuất).
- Tổng quan các nghiên cứu thực nghiệm quốc tế về ứng dụng SMA:
- M. Omar và cộng sự: Nghiên cứu mở rộng phương pháp Silver – Meal kết hợp quy hoạch động cho bài toán nhu cầu xác định biến đổi theo thời gian, chứng minh mô hình đem lại chi phí vận hành thấp.
- D. Ikasari và cộng sự: Ứng dụng SMA trong kiểm soát tồn kho tôm chế biến đông lạnh tại PT.X Malang (Indonesia), tối ưu hóa kiểm soát nguyên liệu thô và cắt giảm chi phí tồn trữ.
- E. Aryanny và cộng sự: Nghiên cứu kiểm soát tồn kho dầu nhờn tại PT. Alp Petro Industri-Pasuruan bằng SMA; kết quả cho thấy chi phí tổng tồn kho theo SMA là 50.000 IDR, tiết kiệm được 186.000 IDR so với phương pháp TCA truyền thống của công ty.
- S. Asmal và cộng sự: So sánh hiệu quả giữa thuật toán Silver – Meal và thuật toán Wagner – Whitin trong lập kế hoạch tồn kho nguyên liệu thô công nghiệp, kết luận SMA mang lại chi phí thu mua tối ưu hơn trong dài hạn.
- A. Segerstedt và cộng sự: Nghiên cứu cải tiến thuật toán SMA trong việc xác định kích thước lô hàng, khẳng định tính khả thi của SMA trong việc giảm tồn kho dư thừa và tăng năng lực đáp ứng nhu cầu.
Chương 3 – Phương pháp nghiên cứu và mô hình nghiên cứu
Chương 3 trình bày quy trình nghiên cứu logic gồm 6 bước cụ thể:
- Bước 1 - Xác định mục tiêu nghiên cứu: Nhận định mục tiêu cụ thể, rõ ràng và khả thi gắn với tối ưu tồn kho bằng SMA.
- Bước 2 - Thu thập dữ liệu: Thu thập dữ liệu bán hàng (sản lượng bán ra theo từng mặt hàng theo ngày), dữ liệu chi phí (chi phí lưu kho, chi phí đặt hàng, giá mua đơn vị) và nhu cầu chu kỳ.
- Bước 3 - Phân tích dữ liệu: Sử dụng thống kê mô tả phân tích xu hướng bán hàng, chi phí lưu kho và đánh giá hiện trạng quản lý tồn kho; kiểm tra tính đáng tin cậy của dữ liệu (nếu không đạt thì quay lại bước 2).
- Bước 4 - Ứng dụng thuật toán Silver – Meal: Thiết lập công thức tính toán tuần tự $IHC_i \rightarrow CHC(T) \rightarrow TVC(T) \rightarrow MVC(T)$, kiểm tra điều kiện dừng để xác định $T$ và $Q$.
- Bước 5 - Kiểm tra thuật toán: Đánh giá tính khả quan của kết quả về chi phí và tính linh hoạt. Trường hợp không khả quan, tiến hành điều chỉnh thông số đầu vào và tính toán lại.
- Bước 6 - Báo cáo kết quả: Tổng hợp kết quả về lượng đặt hàng, chu kỳ đặt hàng, tổng chi phí biến đổi và đề xuất giải pháp cho doanh nghiệp.
Chương 4 – Nội dung và kết quả nghiên cứu
Chương 4 chứa toàn bộ dữ liệu thực nghiệm và kết quả phân tích số liệu tại Công ty TNHH Thực phẩm GS:
- Dữ liệu khảo sát sơ cấp 14 ngày (20/05/2024 – 02/06/2024): Ghi nhận chi tiết sản lượng tiêu thụ hàng ngày của 6 mặt hàng nông sản chính: Khoai tây, Cà chua, Su su, Củ dền, Hành tây, Dưa leo.
- Dự báo nhu cầu 13 tuần: Áp dụng phương pháp đường thẳng để thiết lập nhu cầu dự báo cho 13 tuần tiếp theo.
- Kết quả phân tích phân loại ABC: Phân loại 6 mặt hàng theo tỷ trọng giá trị và số lượng tiêu thụ. Bốn mặt hàng thuộc Nhóm A (chiếm tổng cộng 77,0% giá trị) được lựa chọn để giải bài toán tối ưu bằng SMA gồm: Cà chua (23,8%), Khoai tây (18,8%), Củ dền (17,8%), và Dưa leo (16,6%). Hai mặt hàng thuộc Nhóm B gồm Hành tây (13,2%) và Su su (9,8%).
- Thống kê chi phí hiện tại và thiết lập bảng tính SMA: Xây dựng bảng theo dõi chi phí đặt hàng ($C$), chi phí tồn trữ ($H$), đơn giá ($P$), và bảng tính toán trung bình chi phí biến đổi tích lũy ($MVC$) qua từng giai đoạn cho 4 sản phẩm Nhóm A.
Chương 5 – Kết luận và kiến nghị
Chương 5 tóm tắt các phát hiện nghiên cứu chính, đánh giá mức độ hoàn thành các mục tiêu đề ra và đưa ra khuyến nghị thực tế cho ban lãnh đạo Công ty TNHH Thực phẩm GS trong việc áp dụng mô hình SMA vào quy trình đặt hàng định kỳ 13 tuần nhằm cắt giảm chi phí tồn trữ.
Kết quả và đóng góp
1. Dữ liệu thực nghiệm và kết quả phân tích định lượng
Bảng tổng hợp dữ liệu khảo sát thực tế lượng tiêu thụ 14 ngày (đơn vị: kg) tại Công ty TNHH Thực phẩm GS:
| Ngày |
Khoai Tây |
Cà Chua |
Su Su |
Củ Dền |
Hành Tây |
Dưa Leo |
| 20/05/2024 |
12 |
10 |
15 |
14 |
12 |
13 |
| 21/05/2024 |
14 |
10 |
17 |
13 |
14 |
13 |
| 22/05/2024 |
14 |
10 |
12 |
13 |
14 |
13 |
| 23/05/2024 |
12 |
10 |
14 |
13 |
15 |
13 |
| 24/05/2024 |
13 |
16 |
14 |
15 |
12 |
13 |
| 25/05/2024 |
12 |
16 |
13 |
12 |
16 |
13 |
| 26/05/2024 |
12 |
16 |
14 |
13 |
15 |
13 |
| 27/05/2024 |
12 |
14 |
11 |
14 |
13 |
13 |
| 28/05/2024 |
12 |
14 |
15 |
12 |
14 |
13 |
| 29/05/2024 |
12 |
12 |
17 |
14 |
15 |
13 |
| 30/05/2024 |
13 |
16 |
18 |
14 |
15 |
13 |
| 31/05/2024 |
13 |
16 |
12 |
14 |
13 |
13 |
| 01/06/2024 |
13 |
16 |
12 |
14 |
13 |
13 |
| 02/06/2024 |
12 |
13 |
12 |
14 |
13 |
13 |
Dữ liệu dự báo nhu cầu tiêu thụ trong 13 tuần tiếp theo cho 6 mặt hàng:
| Tuần |
Khoai Tây (kg) |
Cà Chua (kg) |
Su Su (kg) |
Củ Dền (kg) |
Hành Tây (kg) |
Dưa Leo (kg) |
| Tuần 1 |
89 |
88 |
99 |
93 |
98 |
91 |
| Tuần 2 |
87 |
101 |
97 |
95 |
95 |
91 |
| Tuần 3 |
85 |
122 |
90 |
96 |
95 |
91 |
| Tuần 4 |
83 |
141 |
85 |
97 |
94 |
91 |
| Tuần 5 |
81 |
160 |
80 |
99 |
92 |
91 |
| Tuần 6 |
79 |
178 |
75 |
100 |
91 |
91 |
| Tuần 7 |
77 |
197 |
70 |
101 |
90 |
91 |
| Tuần 8 |
75 |
216 |
64 |
102 |
89 |
91 |
| Tuần 9 |
73 |
234 |
59 |
104 |
88 |
91 |
| Tuần 10 |
72 |
253 |
54 |
105 |
86 |
91 |
| Tuần 11 |
70 |
271 |
49 |
106 |
85 |
91 |
| Tuần 12 |
68 |
290 |
44 |
108 |
84 |
91 |
| Tuần 13 |
56 |
264 |
33 |
93 |
71 |
78 |
| Tổng |
996 |
2.515 |
899 |
1.297 |
1.158 |
1.170 |
Kết quả phân loại nhóm sản phẩm bằng phương pháp phân tích ABC:
| Mặt hàng |
Tỷ trọng giá trị (%) |
Tỷ trọng số lượng (%) |
Phân loại nhóm |
| Cà chua |
23,8% |
30,8% |
A |
| Khoai tây |
18,8% |
13,2% |
A |
| Củ dền |
17,8% |
16,5% |
A |
| Dưa leo |
16,6% |
14,3% |
A |
| Hành tây |
13,2% |
14,3% |
B |
| Su su |
9,8% |
11,0% |
B |
Đơn giá và tổng nhu cầu khảo sát phục vụ tính toán chi phí:
- Khoai tây: Đơn giá $P = 37.000$ VNĐ/kg, tổng nhu cầu 13 tuần là 996 kg.
- Su su: Đơn giá $P = 23.000$ VNĐ/kg, tổng nhu cầu 13 tuần là 899 kg.
- Hành tây: Đơn giá $P = 24.000$ VNĐ/kg, tổng nhu cầu 13 tuần là 1.158 kg.
2. Giải pháp và kiến nghị
- Doanh nghiệp cần chuyển dịch từ phương thức đặt hàng theo cảm tính hoặc định kỳ cố định sang áp dụng thuật toán Silver – Meal kết hợp phân loại ABC.
- Ưu tiên quản lý nghiêm ngặt 4 mặt hàng Nhóm A (Cà chua, Khoai tây, Củ dền, Dưa leo) vốn chiếm 77% giá trị mua hàng của doanh nghiệp.
- Ứng dụng quy trình tính toán trên bảng tính Excel chuẩn hóa để xác định thời điểm tái đặt hàng và quy mô đơn hàng $Q$ cho chu kỳ 13 tuần, đảm bảo tổng chi phí biến đổi $TVC$ đạt mức tối thiểu.
3. Đóng góp của đề tài
Đồ án đã cụ thể hóa giải thuật lý thuyết Silver – Meal vào bối cảnh vận hành thực tế của một doanh nghiệp vừa và nhỏ ngành nông sản tại Việt Nam. Công trình cung cấp hệ thống bảng tính chi tiết, minh chứng rõ ràng từng bước tính toán chi phí gia tăng ($IHC$), chi phí tích lũy ($CHC$) và chi phí biến đổi trung bình ($MVC$) cho từng mặt hàng nông sản cụ thể.
Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp
- Hạn chế về phạm vi dữ liệu khảo sát: Dữ liệu bán hàng sơ cấp được thu thập trong khoảng thời gian 14 ngày (từ 20/05/2024 đến 02/06/2024), quy mô mẫu thời gian còn ngắn nên việc ngoại suy dự báo 13 tuần bằng phương pháp đường thẳng chưa phản ánh hết tính mùa vụ và biến động bất thường của thị trường nông sản.
- Giới hạn số lượng sản phẩm áp dụng: Đồ án mới chỉ tập trung giải bài toán tối ưu SMA chi tiết cho 4 mặt hàng thuộc Nhóm A, chưa thực hiện tính toán tối ưu cho các mặt hàng nhóm B (Hành tây, Su su) và các mặt hàng phụ khác.
- Hướng nghiên cứu tiếp theo:
- Mở rộng thu thập chuỗi dữ liệu thời gian theo nhiều quý trong năm để nâng cao độ chính xác của mô hình dự báo nhu cầu.
- Tích hợp thêm các ràng buộc thực tế như tỷ lệ hao hụt tự nhiên theo thời gian của rau củ tươi, sức chứa kho bãi và chính sách chiết khấu số lượng từ nhà cung cấp.
- Nghiên cứu so sánh hiệu quả chi phí giữa thuật toán Silver – Meal với các thuật toán tối ưu khác (như Wagner – Whitin hoặc thuật toán Part Period Balancing - PPB) trên cùng tập dữ liệu của doanh nghiệp.
Giá trị tham khảo
- Đối tượng thụ hưởng: Đồ án là tài liệu tham khảo chuyên môn cho sinh viên, giảng viên ngành Logistics và Quản lý Chuỗi cung ứng, Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp, Quản trị Vận hành, cũng như các chuyên viên quản lý kho và cung ứng tại các doanh nghiệp phân phối thực phẩm.
- Nội dung tham khảo giá trị:
- Quy trình 6 bước kết hợp phân tích phân loại ABC để sàng lọc danh mục sản phẩm trước khi áp dụng thuật toán tối ưu hóa tồn kho.
- Cấu trúc bảng tính mẫu trên Excel thể hiện các công thức $IHC_i, CHC(T), TVC(T), MVC(T)$ và quy tắc xác định điểm dừng $MVC(T+1) > MVC(T)$ trong thuật toán Silver – Meal.
- Tập số liệu khảo sát thực tế về tiêu thụ và chi phí của 6 mặt hàng nông sản sạch tại một doanh nghiệp cụ thể ở TP. Hồ Chí Minh.
Câu hỏi thường gặp
1. Thuật toán Silver – Meal (SMA) hoạt động dựa trên nguyên tắc nào để tìm quy mô đặt hàng tối ưu?
Thuật toán Silver – Meal là một phương pháp suy nghiệm (heuristic) nhằm cực tiểu hóa tổng chi phí biến đổi trung bình trên mỗi chu kỳ $MVC(T)$. Thuật toán tiến hành gộp nhu cầu của các kỳ liên tiếp vào một đơn hàng duy nhất và tính toán chi phí lưu kho tích lũy tăng thêm. Điểm dừng được xác lập ngay khi chi phí biến đổi bình quân của $T+1$ chu kỳ bắt đầu lớn hơn chi phí biến đổi bình quân của $T$ chu kỳ ($MVC(T+1) > MVC(T)$). Khi đó, quy mô đơn hàng tối ưu $Q$ bằng tổng nhu cầu của $T$ chu kỳ đã xét.
2. Tiêu chí phân loại ABC trong đồ án đã xác định những mặt hàng nào thuộc Nhóm A?
Dựa trên kết quả phân tích dữ liệu 6 sản phẩm nông sản, nhóm tác giả đã xác định 4 mặt hàng thuộc Nhóm A (chiếm tỷ trọng giá trị cao nhất, tổng cộng 77,0% giá trị) để ưu tiên áp dụng thuật toán Silver – Meal gồm: Cà chua (23,8% giá trị, 30,8% số lượng), Khoai tây (18,8% giá trị, 13,2% số lượng), Củ dền (17,8% giá trị, 16,5% số lượng), và Dưa leo (16,6% giá trị, 14,3% số lượng).
3. Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu khảo sát trong khung thời gian nào?
Số liệu bán hàng thực tế hàng ngày được nhóm tác giả khảo sát trực tiếp tại Công ty TNHH Thực phẩm GS trong vòng 14 ngày, từ ngày 20/05/2024 đến ngày 02/06/2024. Dữ liệu này sau đó được sử dụng làm cơ sở để tính toán dự báo nhu cầu tiêu thụ cho 13 tuần tiếp theo.
4. Các nghiên cứu tiền bối được tổng quan trong đồ án đã rút ra kết luận gì về thuật toán Silver – Meal?
Các nghiên cứu của M. Omar, D. Ikasari, E. Aryanny, S. Asmal và A. Segerstedt đều chứng minh rằng thuật toán Silver – Meal giúp giảm đáng kể tổng chi phí tồn trữ và chi phí đặt hàng so với các phương pháp truyền thống. Điển hình, nghiên cứu của E. Aryanny tại PT. Alp Petro Industri cho thấy SMA giúp tổng chi phí tồn kho giảm còn 50.000 IDR, tiết kiệm 186.000 IDR so với phương pháp TCA trước đó.
Kết luận
Đồ án tốt nghiệp "Ứng dụng thuật toán Silver – Meal tối ưu hoá số lượng đơn hàng nhằm tiết kiệm chi phí tồn kho: Trường hợp nghiên cứu tại Công ty TNHH Thực phẩm GS" đã giải quyết bài toán quản trị tồn kho thực tế bằng phương pháp định lượng khoa học. Thông qua việc kết hợp kỹ thuật phân loại ABC và giải thuật suy nghiệm Silver – Meal, công trình đã xác lập được quy mô đặt hàng và chu kỳ bổ sung hàng tối ưu cho 4 mặt hàng nông sản trọng điểm trong 13 tuần. Kết quả nghiên cứu cung cấp cơ sở dữ liệu thực chứng và giải pháp quản lý tồn kho có khả năng ứng dụng trực tiếp, giúp doanh nghiệp tiết giảm chi phí lưu kho và nâng cao hiệu quả vận hành chuỗi cung ứng.
