Chương I: Giới thiệu Chương 2: Tổng quan cơ sở lý thuyết Chương 3: Giới thiệu tổng quan Công ty Năng Lượng Đại Việt Chương 4: Phân tích thực trạng hệ thống sản xuất và hệ thông phân phối hiện hữu của Công ty Năng Lượng Đại Việt Chương 5: Xây dựng mô hình dự báo nhu câu sản phẩm năm 2013 Chương 6 : Hoạch định tong hop kế hoạch sản xuất trong năm 2013 Chương 7: Thiết kế hệ thống phân phối sản phẩm Chương 8 : Xây dựng phầm mềm hoạch định sản xuất và phân phối Chương 9: Kết luận và kiến nghị 15 CHƯƠNG 2 TONG QUAN CƠ SỞ LÝ THUYET 2.1 Kỹ thuật dự báo 2.1 Khái niệm chung về du báo Dự báo là khả năng nhận thức được sự vận động của các đôi tượng nghiên cứu trong tương lai dựa trên sự phân tích chuỗi thông tin trong quá khứ và hiện tại.2 Ban chất dự báo - Mang tính khoa học. - Theo kiểu tính xác suất - Dua trên chuỗi thời gian bao gồm các yếu tố: e Xu hướng (Trend) e Thời vụ (Seasonal) e Chu ky (Cyclical) e Ngẫu nhiên (Random/ Irregular) - Tinh phuong an: dinh tinh, dinh luong - Tinh thời gian hữu han: ngan han, trung han, dai han - Dy báo ảnh hưởng đến các quyết định: chính sách, sản phẩm, công nghệ. xây dựng nhà máy, quyết định hoạt động.3 Phân loại dự bảo Mô hình dự báo có thể được chia thành vài kiểu như là: định tính hoặc định lượng, bình thường hoặc đặc thù, bản chất hoặc hình thức, thông kê hoặc không thống kê, mô tả hoặc giải thích. Dự báo định tính Khi mà số liệu dự báo không có hoặc không liên quan thì các nhà lập kế hoạch không có căn cứ cụ thể để làm một mô hình dự báo.
Do vậy họ sẽ vận dụng khả năng chuyên môn, kinh nghiệm, và các nhận định đánh giá tình hình làm co sở cho một dự báo trong tương lại. Một dự báo kiểu thế nảy gọi là dự báo định tính. Phương pháp này dựa vào cách nhìn, chuyên môn và quan điểm quản lý. Dự báo định lượng Khi số liệu đã thu thập được là giá trị sử dụng trong việc lập kế hoạch hoặc có đây đủ các số liệu cần thiết thì thông qua các phương pháp dự báo, các mô hình dự báo đã được nghiên cứu người ta ứng dụng để tính toán ra được các gia tri cụ thé cho các hoạt động trong tương lai thì gọi là dự báo định lượng.
Các phương pháp được sử dụng trong dự báo định lượng là: - Phương pháp dự báo kiểu chuỗi thời gian (Time Siries Methods). - Phương pháp nguyên nhân (Causative Methods).5 Thời gian dự báo a. Dự báo ngăn hạn Thời gian dự báo thường không quá 3 tháng, dùng cho nhà quản lý cấp thấp trong các kế hoạch mua sắm, điều độ công việc, phân giao nhiệm vụ,. [hướng su dụng phương pháp chuỗi thời gian, hoặc đôi khi dùng phương pháp nguyên nhân và phương pháp định tính.
Dự báo trung hạn Thời gian dự báo từ 3 tháng đến 2 năm, dùng cho nhà quản lý cấp trung trong kế hoạch sản xuất và phân phối hoặc đánh giá mức độ tồn kho cần thiết. Sử dụng phương pháp chuỗi thời gian, phương pháp nguyên nhân và phương pháp định tính. Dự báo dài hạn Thời gian dự báo trên 2 năm, dùng cho nhà quản lý cấp cao trong các kế hoạch chiến lược lâu dài như đánh gia các mục tiêu dai hạn, tham gia vào thị trường mới, phát triển kỹ thuật mới hoặc các điều kiện mới, thiết kế mạng lưới sản xuất kinh doanh. Thường sử dụng phương pháp nguyên nhân và phương pháp định tính.6 Lựa chọn kỹ thuật dự bảo phù hop Bang 2.1 Lựa chọn kỹ thuật dự bao phù hop Thời Yêu câu dữ liệu Phương pháp dã lệ dự mô hình Khôngwel Tĩnh báo tính mùa mùa Naive ST, T, S S TS | Simple averages ST 5 TS 30 Moving averages ST 5 TS 4-20 Exponential smoothing ST 5 TS Linear exponential smoothing T 5 TS 3 Quadratic exponential smoothing T 5 TS Seasonal exponential smoothing S S TS Adaptive filtering S S TS 2xs Simple regression T | C 10 5xS Multiple regression C,S I C 10xV Classical decomposition S S TS 5xs Exponential trend models T I, L TS 10 S-curve fitting T I, L TS 10 Gompertz models T I, L TS 10 Growth curves T I, L TS 10 Census X-12 5 5 TS 6xs Box-Jenkins ST, T,C, S S TS 24 3xs Leading indicators C 5 C 24 Econometric models C 5 C 30 Time series multiple regression T,S I, L C 6xs 18 Ghi chú: Đặc tính dữ liệu: ST — 6n định, T — tính xu hướng, S — tính mùa, C — tính chu ky - Thời gian dự báo: S — ngăn hạn (< 3 thang), I — trung hạn, L — dai hạn - Dạng mô hình: TS — chuỗi thời gian, C — nguyên nhân - Tính mùa: s — chiều dai của mùa - Biến: V— số lượng biến (Nguồn: John E.
Hanke and Dean W. Wichern, Business Forecasting, Prentice Hall Co, trang 80) 2.7 Một số phương pháp dự báo chuỗi thời gian - Mô hình phương ngang e Nhu cau chu kỳ trước e Trung bình số học e Trung bình di chuyển e Trung bình dịch chuyền có trọng số - Mô hình làm trơn ham mũ e Làm trơn hàm mũ cho phương pháp trung bình dịch chuyển (EWMA) e EWMA có chỉnh hướng e EWMA có chỉnh mùa e EWMA có chỉnh hướng và mùa - Phương pháp dự báo theo khuynh hướng: e Mô hình phân tích hồi quy e Mô hình đường bậc hai e Phương pháp Holt’s - Phương pháp dự báo có xét đến yếu tố mùa: 19 e Mô hình Winters’ three-Factor e M6 hinh phan ly e Hồi quy mùa 2.8 Các loại sai số dùng dé đánh gid mô hình dự báo. - Sai số trung bình: n >, -F)) AE = = n (2.4) - Sai số tuyệt đối trung bình: >12.5) nN MAD cho thay độ lớn của sai số dự báo. MAD được dùng trong so sánh độ chính xác của các mô hình dự báo khác nhau.
- Sai số bình phương trung bình: S0, —E)? MSE = & n (2.6) - Sai số phan trăm tuyệt đối trung bình: 1009`|D, ~ F|/D, MAPE = ——! n (2.7) Với: t: khoảng thời gian D, : nhu cau trong khoảng thời gian t F, : dự báo cho khoảng thời gian t n : tong số khoảng thời gian 20 2.2 Bài toán vận tải 2.1 Khái niệm về vận tải Vận tải là hoạt động kinh tê có mục đích của con người nhăm hoán chuyên vi trí của hàng hóa và bản thân con người từ nơi này đến nơi khác bằng các phương tiện vận tải. Nguyên vật liệu.chỉ có thể đi từ nơi sản xuất đến nơi tiêu dùng nhờ các phương tiện vận tải. Do đó, vận tải đóng vai trò rất quan trong trong hoạt động của doanh nghiệp. Vận tải là điểm nối hữu hình giữa công ty với nhà cung cấp và khách hàng.
Các hình thức vận tải: - Vận tải đường thủy - Vận tải đường bộ - Vận tải đường sắt - Vận tải hàng không - Vận tải đường ống 2.2 Vai tro cua ván tải trong hoạt động Logistics Vận tải là hoạt động kinh tế có vai trò đặc biệt quan trọng trong hoạt động logistic. Vai trò của vận tải sẽ ngày càng tăng thêm khi chi phí vận chuyển chiếm tỉ trọng ngày càng lớn trong tong chi phi logistic.3 Các dạng bài toản ván tai Bài toán vận tải là dạng bài toán lộ trình đơn giản nhật, trình bày cách quyêt định bao nhiêu hàng vận chuyên từ trạm đền khách hang, cho săn nhà cung cap tại trạm va nhu câu của một sô khách hang, từ đó cực tiêu tông chi phí vận chuyên. Yêu cau của bài toán là mỗi khách hàng được phục vụ bởi ít nhất một trạm. Bài toán tìm đường đi ngắn nhất (SPP-Shortest Path Problem) Là bai toán tính đoạn đường ngắn nhất từ một điểm cho trước đến một điểm khác cũng được cho trước trong mạng hay đoạn đường ngắn nhất đi qua một số điểm cho trước.
Giải thuật cho bài toán tìm đường đi ngăn nhất ngắn nhất thường được gọi là “giải thuật tìm đường”. Các giải thuật tìm đường thường được áp dung là giải thuật Dijkstraˆs, giải thuật Floy-Warshall, giải thuật Johnson’s. Bài toán đường di của người bán hang (TSP) Là sự mở rộng của bai toán tìm đường đi ngắn nhất (SPP-Shortest Path Problem) nhưng điều kiện ràng buộc là người bán hàng phải ghé qua tất cả các khách hàng. Bài toán TSP là bai toán cho trước tập hợp các “thành phố” (“cities”) với chi phí di chuyển giữa mỗi cap, tìm đường đi có chi phí nhỏ nhất phải đi qua tat cả các thành phố chỉ một lần và quay lại điểm bắt đầu.
Bài toán TSP còn gọi là bài toán lộ trình nút (Node Routing Problem). Cho tập C gồm m thành phố, khoảng cách d(Ci, Cj) € Z với mỗi cặp thành phó Ci, Cj e C và số nguyên dương B. Câu hỏi đặt ra: Dau là đường đi của C có tong chiều dài ngăn nhất nghĩa là © d (Cij, Ci(j+1)) + d(Cim, Cil) nhỏ nhất? c. Bài toán đường đi của nhiều người bán hàng (M-TSP) Là sự mở rộng của bài toán đường đi của người bán hàng nhưng số người bán hàng- số phương tiện vận chuyên nhiều hơn một va không có ràng buộc thời gian và sức chứa.
Những “người bán hàng” (phương tiện vận chuyền) này xuất phát và quay lại tại trạm dừng trung tam (depot).1: Vĩ dụ minh họa bai toán M-TSP Bài toán M-TSP gan giống với những bài toán trong thực tế và điều kiện bài toán phát sinh khi có nhiều hơn một xe vận chuyển. Bài toán này không giới hạn số nút mà mỗi “người bán hàng” (phương tiện vận chuyển) ghé đến trừ khi mỗi xe vận chuyển phải ghé thăm ít nhất một nút. Bài toán lộ trình vận tai (Vehicle Routing Problem) La sự phát triển từ bài toán M_TSP. Tuy nhiên bài toán VRP tìm đường đi tối ưu cho một tập xe và điều kiện ràng buộc không vượt qua một sức chứa giới hạn cho phép.
Bài toán nay tìm đường di tôi ưu cho một tập xe mà trong đó môi nút đều được ghé qua và sức chứa của xe không được vượt giới hạn sức chức cho phép; nơi đền được xem như trạm dừng (depot), là noi mà tat cả các loại xe bat dau và kêt thúc cho một chuyến vận chuyển. Trạm dừng thường không phải là vị trí nhu cầu (demand node). 23 Công thức n on NV Minimize 1 (2.8) i=1j=lv=1 n NV Subject to Ăn (V=L, .