Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh thị trường thực phẩm và bánh kẹo thủ công (artisan confectionery) tại Việt Nam tăng trưởng với tốc độ bình quân hơn 7,8%/năm, mặt hàng kẹo Nougat (kẹo hạnh phúc) đã trở thành sản phẩm mũi nhọn mang lại biên lợi nhuận cao cho các chuỗi bán lẻ bánh ngọt. Tuy nhiên, việc mở rộng quy mô kinh doanh đòi hỏi sự chính xác tuyệt đối trong phân bổ vốn và tối ưu hóa dây chuyền sản xuất. Đề tài "Hệ hỗ trợ ra quyết định vào dự án đầu tư và sản xuất kẹo Nougat tại cửa hàng CandyShop" do sinh viên Khoa Công nghệ Thông tin – Trường Đại học Tài chính – Marketing thực hiện dưới sự hướng dẫn của ThS. Thái Thị Ngọc Lý, tập trung giải quyết bài toán cốt lõi về quản trị và vận hành thông qua các mô hình định lượng.

Vấn đề thực tế tại CandyShop là việc thẩm định hiệu quả dự án mở rộng với số vốn 3.000.000.000 VNĐ cùng với việc lập kế hoạch sản xuất đa dòng sản phẩm (Nougat truyền thống, Nougat matcha, Nougat dâu hạt) khi nguồn cung nguyên liệu đầu vào biến động. Nếu tiếp tục dựa vào phương pháp ước lượng thủ công truyền thống, cửa hàng phải đối mặt với nguy cơ thâm hụt dòng tiền, lãng phí nguyên liệu đắt tiền (hạt hạnh nhân, hạt dẻ cười, bơ lạt) và không đạt được lợi nhuận tối ưu.

+-----------------------------------------------------------------------------+
|                      MỤC TIÊU DỰ ÁN DSS CANDYSHOP                           |
+-----------------------------------------------------------------------------+
| 1. Thẩm định khả thi tài chính dự án mở rộng vốn 3.000.000.000 VNĐ (5 năm) |
| 2. Cực đại hóa lợi nhuận phối trộn đa sản phẩm qua Quy hoạch tuyến tính (LP)|
| 3. Tự động hóa phân tích độ nhạy What-If, Goal Seek và Scenario Analysis    |
| 4. Xây dựng giao diện DSS tích hợp trên Microsoft Excel & VBA               |
+-----------------------------------------------------------------------------+

Dự án áp dụng phương pháp tiếp cận mô hình hóa định lượng (Model-Driven Decision Support System), kết hợp các hàm tài chính chuẩn mực và thuật toán quy hoạch nguyên (Integer Linear Programming - ILP). Kết quả kỳ vọng là cung cấp cho nhà quản trị công cụ đưa ra quyết định chuẩn xác, cắt giảm 85% thời gian tính toán thủ công và đảm bảo tỷ suất hoàn vốn nội bộ (IRR) vượt chi phí sử dụng vốn định mức.

Phạm vi nghiên cứu giới hạn trong hoạt động thẩm định dự án đầu tư mở rộng chuỗi xưởng và điều độ sản xuất 3 dòng sản phẩm kẹo Nougat chủ lực tại CandyShop trong chu kỳ tài chính 5 năm.

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Trước khi ứng dụng hệ thống hỗ trợ ra quyết định (DSS), CandyShop xử lý dữ liệu đơn lẻ trên các sổ tay bán hàng hoặc bảng tính rời rạc không liên kết mô hình. Bảng so sánh dưới đây phản ánh rõ hiện trạng các giải pháp trên thị trường:

Tiêu chí Quản lý thủ công / Bảng tính rời Hệ thống ERP chuyên dụng (SAP/Odoo) Hệ hỗ trợ ra quyết định (Excel-DSS CandyShop)
Chi phí đầu tư Gần như 0 VNĐ Rất cao (>200.000.000 VNĐ) Thấp (Tận dụng hạ tầng hiện có)
Thời gian triển khai Ngay lập tức 3 – 6 tháng 1 – 2 tuần
Khả năng tối ưu hóa Không có (Tính toán cảm tính) Phụ thuộc module mở rộng đắt đỏ Tích hợp sâu thuật toán Simplex LP/IP
Phân tích độ nhạy Rất khó, dễ sai sót công thức Hạn chế cấu hình linh hoạt Tự động qua Data Table & Scenario
Độ phức tạp sử dụng Thấp nhưng rủi ro cao Cao, yêu cầu đào tạo chuyên sâu Giao diện trực quan, thân thiện

Yêu cầu người dùng được phân loại theo mô hình MoSCoW:

  • Must have (Bắt buộc): Tự động tính toán khấu hao tài sản cố định (TSCĐ) theo phương pháp tổng số năm sử dụng (SYD), tính giá trị hiện tại thuần (NPV), tỷ suất hoàn vốn nội bộ (IRR); mô hình tối ưu hóa định mức nguyên liệu bằng Solver.
  • Should have (Nên có): Tính năng phân tích hòa vốn với Goal Seek; kịch bản phân tích rủi ro biến động giá bán (Scenario Manager).
  • Could have (Có thể có): Bảng dữ liệu hai chiều (Two-variable Data Table) mô phỏng lợi nhuận theo giá và sản lượng.
  • Won't have (Chưa hỗ trợ): Kết nối dữ liệu thời gian thực qua IoT cảm biến kho nguyên liệu (dành cho giai đoạn sau).

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc hệ thống tuân theo mô hình 3 thành phần chuẩn của DSS:

                  +-----------------------------------+
                  |      GIAO DIỆN NGƯỜI DÙNG (UI)    |
                  |     (VBA UserForms & Controls)    |
                  +-----------------+-----------------+
                                    |
            +-----------------------+-----------------------+
            |                                               |
            v                                               v
+-----------------------+                       +-----------------------+
|  QUẢN TRỊ MÔ HÌNH     |                       |   QUẢN TRỊ DỮ LIỆU    |
| - Khấu hao SYD        |                       | - Bảng định mức NVL   |
| - Thẩm định NPV / IRR |<=====================>| - Bảng chi phí & giá  |
| - Solver (Simplex LP) |                       | - Bảng vốn đầu tư     |
| - Goal Seek & Scenario|                       | - Dòng tiền dự phóng  |
+-----------------------+                       +-----------------------+
  • Technology Stack:
    • Nền tảng: Microsoft Excel 2019 / 365 (64-bit)
    • Ngôn ngữ tự động hóa: Visual Basic for Applications (VBA 7.1)
    • Engine tối ưu hóa: Frontline Systems Solver Add-in (Simplex LP Algorithm)
    • Hệ điều hành tương thích: Windows 10/11

Cơ sở dữ liệu được tổ chức dưới dạng các bảng tính quan hệ:

  1. tbl_ChiPhiDauTu: Lưu trữ 3 tỷ đồng nguyên giá, thời gian trích khấu hao $n = 5$ năm, giá trị thanh lý ước tính $Salvage = 0$.
  2. tbl_DinhMucNVL: Ma trận tiêu hao nguyên vật liệu (Marshmallow, Bơ lạt, Sữa bột, Hạt hạnh nhân, Hạt óc chó, Quả việt quất) cho từng kg kẹo thành phẩm.
  3. tbl_RangBuocKho: Giới hạn tồn kho tối đa của từng loại nguyên liệu trong kỳ sản xuất.

Methodology

Quy trình phát triển hệ thống dựa trên mô hình vòng đời ra quyết định của Herbert Simon (1977) kết hợp phương pháp luận phát triển mẫu thử nhanh (Prototyping):

+------------------+     +------------------+     +------------------+     +--------------------+
| 1. INTELLIGENCE  | --> |    2. DESIGN     | --> |    3. CHOICE     | --> | 4. IMPLEMENTATION  |
| Thu thập số liệu |     | Thiết lập hàm    |     | Chạy Solver/NPV  |     | Đóng gói UserForm  |
| thị trường & kho |     | mục tiêu & macro |     | Chọn kịch bản max|     | bàn giao vận hành  |
+------------------+     +------------------+     +------------------+     +--------------------+

Ma trận đánh giá rủi ro dự án:

  • Rủi ro biến động giá nguyên vật liệu (>15%): Giảm thiểu bằng việc xây dựng cận biên an toàn trong phân tích độ nhạy Data Table.
  • Rủi ro nghẽn tính toán do phi tuyến tính: Chuẩn hóa toàn bộ ràng buộc về dạng hàm tuyến tính chuẩn để Solver hội tụ nghiệm tối ưu toàn cục (Global Optimum).

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình hiện thực hóa mô hình tập trung vào hai bài toán trọng tâm: Thẩm định vốn đầu tư và Tối ưu hóa điều độ sản xuất.

1. Mô hình khấu hao và thẩm định tài chính (Bài toán 1)

Áp dụng phương pháp khấu hao theo tổng số năm sử dụng (Sum-of-Years' Digits - SYD) nhằm thu hồi vốn nhanh trong các năm đầu, giảm thiểu rủi ro công nghệ:

$$\text{Khấu hao năm } t = \frac{\text{Life} - t + 1}{\sum_{j=1}^{\text{Life}} j} \times (\text{Cost} - \text{Salvage})$$

Công thức thiết lập trên Excel:

=SYD($K$6, $K$8, $K$7, G12)

Trong đó: $K$6 là nguyên giá 3.000.000.000 VNĐ; $K$8 là giá trị thu hồi (0 VNĐ); $K$7 là thời gian trích khấu hao (5 năm); G12 là kỳ tính khấu hao tương ứng.

Mô hình tính toán giá trị hiện tại thuần (NPV) và tỷ suất hoàn vốn nội bộ (IRR) với lãi suất chiết khấu $r = 12%$/năm:

' Tính NPV tại ô B19:
=B18 + NPV(B14, C18:G18)

' Tính IRR tại ô B20:
=IRR(B18:G18)

2. Mô hình Quy hoạch tuyến tính tối ưu hóa sản lượng (Bài toán 2)

Gọi $x_1, x_2, x_3$ lần lượt là số kg kẹo Nougat Truyền thống, Nougat Matcha và Nougat Dâu hạt cần sản xuất.

  • Hàm mục tiêu (Cực đại hóa tổng lợi nhuận): $$\max Z = 85.000 x_1 + 95.000 x_2 + 110.000 x_3$$

  • Hệ thống các ràng buộc tài nguyên: $$\begin{cases} 0.4 x_1 + 0.35 x_2 + 0.3 x_3 \le Q_{\text{Marshmallow}} & \text{(Ràng buộc Marshmallow)} \ 0.15 x_1 + 0.15 x_2 + 0.12 x_3 \le Q_{\text{Bơ lạt}} & \text{(Ràng buộc Bơ lạt)} \ 0.3 x_1 + 0.25 x_2 + 0.35 x_3 \le Q_{\text{Hạt tổng hợp}} & \text{(Ràng buộc Hạt)} \ x_1 \ge 100, \quad x_2 \ge 80, \quad x_3 \ge 60 & \text{(Nhu cầu thị trường tối thiểu)} \ x_1, x_2, x_3 \in \mathbb{Z}^+ & \text{(Ràng buộc nguyên và không âm)} \end{cases}$$

3. Module tự động hóa bằng mã lệnh VBA

Đoạn mã VBA tự động thiết lập và thực thi Solver Add-in:

Sub GiaiQuyetToiUu()
    ' Khởi tạo và thiết lập thông số Solver
    SolverReset
    
    ' Thiết lập hàm mục tiêu cực đại hóa lợi nhuận tại ô $D$27
    SolverOk SetCell:="$D$27", MaxMinVal:=1, ValueOf:=0, ByChange:="$B$24:$D$24", Engine:=2
    
    ' Thêm các ràng buộc nguyên vật liệu
    SolverAdd CellRef:="$E$20", Relation:=1, FormulaText:="$G$20"
    SolverAdd CellRef:="$E$21", Relation:=1, FormulaText:="$G$21"
    SolverAdd CellRef:="$E$22", Relation:=1, FormulaText:="$G$22"
    
    ' Ràng buộc biến nguyên và số lượng tối thiểu
    SolverAdd CellRef:="$B$24:$D$24", Relation:=4, FormulaText:="integer"
    SolverAdd CellRef:="$B$24", Relation:=3, FormulaText:="100"
    SolverAdd CellRef:="$D$24", Relation:=3, FormulaText:="60"
    
    ' Thực thi giải thuật Simplex LP và lưu kết quả
    SolverSolve UserFinish:=True
    MsgBox "Tối ưu hóa kế hoạch sản xuất thành công!", vbInformation, "CandyShop DSS"
End Sub

Testing và validation

Hệ thống đã trải qua 3 vòng kiểm thử nghiêm ngặt:

  1. Kiểm thử hội tụ thuật toán (Algorithm Convergence): Kiểm tra 50 tập dữ liệu ngẫu nhiên về tồn kho nguyên liệu. Solver luôn trả về nghiệm khả thi tối ưu trong thời gian trung bình $1,24 \text{ giây}$.
  2. Kiểm thử độ nhạy hòa vốn (Goal Seek Validation): Với định phí 75.000.000 VNĐ/tháng và biến phí 45.000 VNĐ/kg, hệ thống xác định chính xác điểm hòa vốn là 1.250 kg kẹo với sai số $0,00%$.
  3. Kiểm định dữ liệu đầu vào (Input Boundary Test): Thử nghiệm các giá trị âm hoặc vượt ngưỡng năng lực sản xuất; hệ thống hiển thị thông báo lỗi trực quan qua VBA UserForm, ngăn chặn tính toán sai lệch.

Kết quả đạt được

Hệ thống mang lại các chỉ số tài chính và vận hành vượt trội:

Hạng mục chỉ số Mục tiêu ban đầu Kết quả tính toán thực tế từ DSS Đánh giá hiệu quả
Giá trị hiện tại thuần (NPV) $> 0$ VNĐ 845.620.000 VNĐ Dự án sinh lời cao
Nội suất thu hồi vốn (IRR) $> 12%$ 21,40% Vượt 9,4% so với chi phí vốn
Thời gian hoàn vốn (Payback) $\le 3,5$ năm 2,8 năm Thu hồi vốn an toàn
Lợi nhuận gộp theo mẻ sản xuất Cơ sở (Baseline) Tăng 14,80% Tối ưu hóa triệt để NVL
Thời gian lập kế hoạch 24 - 48 giờ < 2 phút Cắt giảm 95% thời gian

Đổi mới và đóng góp

  • Tính đột phá về mô hình hóa tích hợp: Khác với các nghiên cứu trước đây chỉ giải quyết đơn lẻ bài toán thẩm định tài chính hoặc bài toán sản xuất, đồ án này đã liên kết chặt chẽ dòng tiền từ bài toán vốn đầu tư 3 tỷ VNĐ trực tiếp với năng lực sản xuất thực tế hàng kỳ thông qua chuỗi công cụ liên hoàn: SYD -> NPV/IRR -> Goal Seek -> Data Table -> Solver.
  • Hiệu quả kinh tế lượng hóa: Tối ưu hóa lượng hạt phế phẩm và tồn kho dôi dư, giúp giảm 8,5% chi phí hao hụt nguyên vật liệu đắt tiền.
  • Đóng góp ứng dụng: Cung cấp một bộ khung DSS chi phí 0 đồng (trên nền Excel có sẵn) cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ (SMEs) ngành F&B tại Việt Nam, chứng minh tính khả thi của việc ứng dụng kỹ thuật quản trị hiện đại mà không cần đầu tư các hệ thống phần mềm ngoại nhập đắt đỏ.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản vận hành thực tế tại CandyShop

+-----------------------------------------------------------------------------------+
|               KỊCH BẢN VẬN HÀNH ĐIỀU ĐỘ HÀNG TUẦN TẠI XƯỞNG CANDYSHOP             |
+-----------------------------------------------------------------------------------+
| Bước 1: Quản lý kho nhập số lượng NVL thực tế (Bơ, Sữa, Hạt) vào Sheet Data.     |
| Bước 2: Nhấp nút "Chạy Tối Ưu Sản Xuất" trên giao diện UserForm.                  |
| Bước 3: Module VBA kích hoạt Solver, tự động xuất kế hoạch sản xuất:              |
|         - Nougat Truyền thống: 245 kg                                            |
|         - Nougat Matcha      : 180 kg                                            |
|         - Nougat Dâu hạt     : 120 kg                                            |
| Bước 4: Kiểm tra nhanh kịch bản giá bán thay đổi qua bảng phân tích Scenario.    |
| Bước 5: In lệnh sản xuất và phiếu xuất kho nguyên liệu tự động.                   |
+-----------------------------------------------------------------------------------+

Yêu cầu triển khai hệ thống

  • Phần cứng: Máy tính văn phòng tối thiểu Intel Core i3 (hoặc tương đương), 4GB RAM, 500MB dung lượng đĩa trống.
  • Phần mềm: Hệ điều hành Windows 7/10/11, cài đặt Microsoft Office 2016 trở lên (đã kích hoạt tính năng Macro và Add-in Solver).
  • Lộ trình nhân rộng: Có thể mở rộng quy mô quản lý từ 1 cửa hàng lên chuỗi 10 cửa hàng bằng cách bổ sung chiều dữ liệu ChiNhanh_ID vào bảng cơ sở dữ liệu.

Hạn chế và hướng phát triển

Dù đạt được kết quả ấn tượng, đồ án vẫn còn một số hạn chế mang tính kỹ thuật:

  1. Tính phi tuyến tính của thị trường: Mô hình quy hoạch tuyến tính (LP) giả định giá bán và chi phí biến đổi không đổi theo quy mô sản lượng. Trong thực tế, khi mua nguyên liệu khối lượng lớn, chiết khấu thương mại sẽ làm hàm mục tiêu chuyển sang dạng phi tuyến (Nonlinear).
  2. Phụ thuộc môi trường Desktop: Ứng dụng chạy trên tệp .xlsm nên chưa hỗ trợ đa người dùng thao tác đồng thời qua môi trường web hoặc thiết bị di động.

Hướng phát triển:

  • Nâng cấp engine giải thuật lên Quy hoạch phi tuyến (Nonlinear Programming) hoặc áp dụng thuật toán Di truyền (Genetic Algorithm) để xử lý các ràng buộc phức tạp.
  • Chuyển đổi giao diện sang nền tảng Web-based sử dụng Python (Flask/FastAPI) và thư viện tối ưu hóa PuLP/SciPy, lưu trữ dữ liệu tập trung trên PostgreSQL.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Hệ thống thông tin quản lý & CNTT: Tiếp cận một đồ án mẫu mực về cách kết hợp lý thuyết hệ hỗ trợ ra quyết định với bài toán kinh tế cụ thể; nắm vững kỹ năng lập trình VBA và khai thác công cụ phân tích nâng cao.
  • Lập trình viên & Chuyên viên phân tích dữ liệu: Tham khảo cấu trúc mô hình hóa toán học, kỹ thuật chuẩn hóa dữ liệu bảng tính và phương pháp gọi Solver bằng mã lệnh.
  • Chủ doanh nghiệp nhỏ & Quản lý sản xuất: Sở hữu giải pháp quản trị tồn kho và lập kế hoạch sản xuất tối ưu chi phí thấp, triển khai được ngay trên hạ tầng hiện có.
  • Giảng viên & Nhà nghiên cứu: Tài liệu tham khảo thực tế cho các học phần Hệ hỗ trợ ra quyết định (DSS), Nghiên cứu vận hành (Operations Research) và Quản trị tài chính doanh nghiệp.

Câu hỏi thường gặp

1. Cần cấu hình những gì trong Excel để chạy được hệ thống DSS này?

Người dùng cần kích hoạt hai thành phần có sẵn: (1) Bật tiện ích Solver Add-in tại mục File -> Options -> Add-ins -> Excel Add-ins -> Go -> Tích chọn Solver Add-in; (2) Cho phép chạy Macro tại mục Trust Center -> Trust Center Settings -> Macro Settings -> Enable VBA macros.

2. Mô hình có xử lý được khi số lượng sản phẩm tăng lên 10-20 loại kẹo không?

Hoàn toàn được. Cấu trúc ma trận trong bài toán quy hoạch tuyến tính cho phép mở rộng không giới hạn số lượng biến quyết định ($x_1, x_2, \dots, x_n$) và số lượng ràng buộc nguyên liệu mà không làm thay đổi bản chất của thuật toán Simplex.

3. Tại sao dự án chọn phương pháp khấu hao SYD thay vì khấu hao đường thẳng thông thường?

Phương pháp khấu hao theo tổng số năm sử dụng (SYD) trích khấu hao lớn nhất trong các năm đầu của vòng đời dự án (Năm 1 trích 1.000.000.000 VNĐ; Năm 5 chỉ trích 200.000.000 VNĐ). Điều này giúp doanh nghiệp tạo lá chắn thuế (tax shield) trong giai đoạn đầu, đẩy nhanh tốc độ thu hồi vốn và giảm rủi ro trượt giá công nghệ.

4. Hệ thống xử lý thế nào khi xảy ra hiện tượng đứt gãy nguồn cung một loại nguyên liệu?

Người dùng chỉ cần cập nhật lượng tồn kho thực tế của nguyên liệu đó tại bảng tbl_RangBuocKho về mức hiện có (hoặc bằng 0) và nhấp chạy lại Solver. Hệ thống sẽ tự động tái phân bổ định mức sản xuất sang các loại kẹo khác để tối đa hóa lợi nhuận khả thi mà không làm gián đoạn vận hành xưởng.

5. Dự án mở rộng 3 tỷ VNĐ tại CandyShop có khả thi về mặt tài chính không?

Dự án có tính khả thi cực kỳ cao. Với $NPV = 845.620.000 \text{ VNĐ} > 0$ và $IRR = 21,40%$ vượt xa tỷ suất chiết khấu kỳ vọng $12%$, dự án đảm bảo khả năng sinh lời an toàn, hoàn vốn toàn bộ trong vòng 2,8 năm.

Kết luận

Đề tài "Hệ hỗ trợ ra quyết định vào dự án đầu tư và sản xuất kẹo Nougat tại cửa hàng CandyShop" đã hoàn thành xuất sắc các mục tiêu nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn. Bằng việc tích hợp các mô hình toán kinh tế (SYD, NPV, IRR, Integer LP) trên nền tảng Microsoft Excel và tự động hóa qua VBA, đồ án đã chứng minh rằng việc tin học hóa quy trình ra quyết định hoàn toàn có thể triển khai hiệu quả với chi phí tối thiểu.

Hệ thống không chỉ cung cấp câu trả lời khoa học, chuẩn xác cho quyết định đầu tư mở rộng quy mô vốn 3 tỷ VNĐ mà còn trang bị cho CandyShop năng lực điều độ sản xuất linh hoạt, tối đa hóa lợi nhuận trước mọi biến động của thị trường. Đây là minh chứng điển hình cho giá trị thực tiễn của công nghệ thông tin trong việc nâng tầm năng lực quản trị doanh nghiệp.