Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh chuỗi cung ứng linh kiện điện tử và cơ khí chính xác toàn cầu đang dịch chuyển mạnh mẽ sang khu vực Đông Nam Á, năng lực điều hành và hoạch định sản xuất đóng vai trò quyết định đến tính cạnh tranh của doanh nghiệp sản xuất phụ trợ. Ngành công nghiệp chế tạo vi động cơ (micro-motor) đòi hỏi dung sai kỹ thuật cực thấp, chu kỳ vòng đời sản phẩm ngắn và tính linh hoạt cao trước biến động đơn hàng. Theo số liệu thống kê sản xuất công nghiệp, việc tối ưu hóa kế hoạch sản xuất có thể giúp các nhà máy phụ trợ giảm từ 15% đến 25% chi phí lưu kho và rút ngắn 30% thời gian đáp ứng đơn hàng (Lead Time - L/T).

Đề tài "Công tác lập kế hoạch sản xuất tại Công ty TNHH MTV Nidec Seimitsu Việt Nam" do sinh viên Nguyễn Văn Thiện Bửu thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Nguyễn Khắc Hiếu (Khoa Đào tạo Chất lượng cao, Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh) tập trung giải quyết bài toán quản trị vận hành tại một trong những cứ điểm sản xuất vi động cơ lớn nhất của tập đoàn Nidec Corporation. Với quy mô sản xuất hơn 20 triệu motor/tháng và hơn 1.500 lao động tại Khu Công nghệ cao TP.HCM (SHTP), công ty đối mặt với các vấn đề then chốt:

[Dự báo khách hàng (FC/PO)] ──> [Xung đột năng lực (UPH/Jig)] ──> [Tắc nghẽn Lead Time (L/T)] ──> [Biến động tồn kho (PSST)]
  • Vấn đề cốt lõi (Problem Statement): Quy trình lập kế hoạch sản xuất thủ công dựa trên bảng tính PSST (Production - Sales - Stock - Statistics) và PSI (Production - Sales - Inventory) phát sinh độ trễ lớn khi xử lý biến động từ dự báo (Forecast - FC) và đơn đặt hàng chính thức (Purchase Order - PO) của khách hàng lớn (tiêu biểu như Camplas). Sự thiếu đồng bộ dữ liệu thời gian thực giữa Phòng Kế hoạch sản xuất (Production Planning Department - PPD), Kho, Thu mua (Purchasing) và Xưởng sản xuất (Shop floor) dẫn đến hiện tượng nghẽn chuyền khi đổi khuôn/gá (Jig), mất cân đối năng lực Units Per Hour (UPH), và rủi ro chậm trễ giao hàng.
  • Mục tiêu cụ thể của đề tài:
    1. Khảo sát toàn diện thực trạng công tác lập kế hoạch, cơ cấu tổ chức PPD và quy trình luân chuyển thông tin đơn hàng tại nhà máy Nidec Seimitsu Việt Nam.
    2. Phân tích định lượng dữ liệu sản xuất của các dòng sản phẩm chủ lực (Brush Motor - BM như model BSY-3685, Ø8, Ø10, Ø12; Cylinder; Linear).
    3. Mô hình hóa giải pháp cân bằng chuyền và tính toán kế hoạch nhu cầu nguyên vật liệu (Material Requirements Planning - MRP).
    4. Đề xuất phương án thiết lập hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (Enterprise Resource Planning - ERP) chuyên biệt, kết hợp chiến lược gia công ngoài (outsourcing) và tối ưu hóa chuỗi cung ứng đa nhà cung cấp.
  • Phạm vi và giới hạn nghiên cứu: Nghiên cứu tập trung vào 3 dây chuyền lắp ráp vi động cơ dòng BM với quy mô 150 công nhân vận hành trực tiếp, sử dụng tập dữ liệu vận hành từ năm 2017 đến 2019 tại nhà máy NSTV (Lô I-1d-2, Đường N1, Khu Công nghệ cao, Quận 9, TP.HCM).

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại Nidec Seimitsu Việt Nam, công tác lập kế hoạch sản xuất hiện hữu phụ thuộc chặt chẽ vào mô hình bảng tính PSST. Khi nhận bảng dự báo nhu cầu định kỳ từ đối tác khách hàng (như khách hàng Camplas cho mã động cơ BSY-3685), nhân viên PPD phải xử lý thủ công các biến số: tồn kho đầu kỳ, lượng xuất dự kiến, năng suất từng tổ theo giờ (UPH), thời gian chuẩn bị máy/khuôn (Set-up / Changeover time), và định mức tồn kho an toàn (Safety Stock).

Tiêu chí so sánh Phương pháp Excel PSST hiện tại Hệ thống MRP độc lập Hệ thống ERP tích hợp toàn diện
Độ trễ cập nhật dữ liệu 24 - 48 giờ (Thủ công) 4 - 8 giờ (Batch processing) Thời gian thực (Real-time event driven)
Tính toàn vẹn dữ liệu Thấp, dễ lỗi công thức liên kết Trung bình, phụ thuộc file sync Rất cao, cơ sở dữ liệu tập trung RDBMS
Khả năng kiểm soát BOM Khó quản lý BOM nhiều cấp (Core, Shaft, Coil) Tốt, tự động tính toán nhu cầu net Rất tốt, liên kết trực tiếp giá vốn và mua hàng
Tối ưu hóa năng lực chuyền Dựa trên kinh nghiệm Planner Thuật toán cân bằng tải tĩnh Điều độ động dựa trên OEE và UPH thực tế
Khả năng truy xuất Lot No. Phải tra cứu chéo qua Check Sheet OQC Lưu vết cục bộ theo phiếu xuất xưởng Truy xuất nguồn gốc 100% từ IQC đến OQC/Khách hàng

Yêu cầu người dùng theo khung MoSCoW:

  • Must have: Tự động tính toán kế hoạch Master Production Schedule (MPS), cân đối năng lực sản xuất (Rough-Cut Capacity Planning - RCCP), cảnh báo thiếu hụt linh kiện lõi (Core, Dây đồng, Vỏ dập Jig).
  • Should have: Tích hợp quy trình kiểm soát chất lượng từ đầu vào (IQC), công đoạn (IPQC) đến đầu ra (OQC), kết xuất tự động Invoice (I/V) và Packing List (P/L).
  • Could have: Module quản lý bảo trì thiết bị phòng ngừa (Preventive Maintenance) liên kết lịch ngừng máy với kế hoạch sản xuất.
  • Won't have (giai đoạn này): Tự động hóa điều phối robot cấp phôi LCA (Low Cost Automation) theo thời gian thực qua giao thức OPC-UA.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc giải pháp số hóa và tự động hóa quy trình lập kế hoạch sản xuất tại NSTV được thiết kế theo mô hình 3 tầng phân rã rõ ràng:

graph TD
    A[Khách hàng / EDI / Sales] -->|PO & Forecast| B(Phân hệ Quản trị Bán hàng)
    B --> C{PPD Engine / Thuật toán MPS-MRP}
    C -->|Kế hoạch mua hàng| D[Phân hệ Mua hàng & NCC]
    C -->|Lệnh sản xuất & Cân bằng tải| E[Phân hệ Quản trị Sản xuất & Xưởng]
    D -->|IQC Check| F[(Cơ sở dữ liệu tập trung)]
    E -->|IPQC / UPH / OEE| F
    F -->|Thống kê PSST / Tồn kho FIFO| G[Phân hệ Quản trị Kho & WMS]
    G -->|OQC Check Sheet| H[Xuất hàng & Logistics I/V, P/L]
    F --> I[Phân hệ Tài chính & Kế toán Giá thành]
  • Technology Stack đề xuất:
    • Core ERP Framework: ERPVIET (nền tảng Odoo Enterprise v12.0) hoặc SINNOVA ERP v5.2.
    • Cơ sở dữ liệu: PostgreSQL v11.4 / Microsoft SQL Server 2017 Enterprise.
    • Hệ điều hành máy chủ: Red Hat Enterprise Linux (RHEL) 7.6 / Windows Server 2016.
    • Giao diện người dùng: Web Client responsive HTML5/CSS3/JavaScript, tích hợp Barcode Scanning qua thiết bị cầm tay Zebra.
    • Thuật toán cốt lõi: Thuật toán xác định nhu cầu tịnh (Net Requirement Calculation) và giải thuật cân đối năng lực hữu hạn (Finite Capacity Scheduling).
-- Cấu trúc Schema quản lý kế hoạch sản xuất và cân đối PSST
CREATE TABLE master_production_schedule (
    mps_id SERIAL PRIMARY KEY,
    model_code VARCHAR(50) NOT NULL, -- Ví dụ: BSY-3685, BM-D08, BM-D10
    plan_date DATE NOT NULL,
    forecast_qty INT DEFAULT 0,
    firm_po_qty INT DEFAULT 0,
    opening_stock INT NOT NULL,
    planned_production_qty INT NOT NULL,
    allocated_uph INT NOT NULL,
    required_manpower INT NOT NULL,
    closing_stock INT NOT NULL,
    status VARCHAR(20) CHECK (status IN ('DRAFT', 'APPROVED', 'IN_PROGRESS', 'COMPLETED'))
);

Phương pháp luận (Methodology)

Dự án áp dụng phương pháp luận lai (Hybrid Waterfall - Agile), chia làm 5 giai đoạn trọng yếu:

  1. Khởi tạo và Phân tích hiện trạng (Tuần 1 - 4): Lập bản đồ dòng giá trị (VSM) quy trình lập kế hoạch PSST, chuẩn hóa danh mục định mức nguyên vật liệu (BOM) và cơ sở dữ liệu định mức lao động.
  2. Thiết kế chi tiết và Lựa chọn giải pháp (Tuần 5 - 8): Xây dựng tài liệu đặc tả chức năng (FSD), tổ chức chấm thầu giải pháp giữa SINNOVA và ERPVIET.
  3. Phát triển và Tùy biến (Tuần 9 - 16): Cấu hình phân hệ MRP, lập trình module chuyển đổi dữ liệu PSST, tích hợp trạm kiểm tra chất lượng IQC/IPQC/OQC.
  4. Kiểm thử và Đào tạo (Tuần 17 - 20): Thực hiện kiểm thử chấp nhận người dùng (UAT), chạy song song (Parallel Run) mô hình cũ và mới trên chuyền BM.
  5. Go-Live và Chuyển giao (Tuần 21 - 24): Cắt chuyển dữ liệu chính thức, bàn giao tài liệu quy trình tác nghiệp chuẩn (SOP) cho đội ngũ PPD.

Implementation và kết quả

Quy trình triển khai và Thuật toán điều độ

Quá trình tính toán kế hoạch sản xuất tại phòng PPD được chuẩn hóa toán học nhằm loại bỏ sai lệch định lượng. Đối với dòng vi động cơ BM (mã BSY-3685), số lượng cần sản xuất trong kỳ kế hoạch $t$ ($P_t$) được xác định bởi công thức cân bằng tồn kho tổng thể:

$$P_t = \max\left(0, ; S_{req, t} + SS_t - I_{t-1} - W_t\right)$$

Trong đó:

  • $S_{req, t}$: Nhu cầu bán hàng thực tế trong kỳ $t$, xác định bởi $S_{req, t} = \max(FC_t, PO_t)$.
  • $SS_t$: Lượng tồn kho an toàn tối thiểu quy định (Safety Stock).
  • $I_{t-1}$: Tồn kho thành phẩm khả dụng cuối kỳ $t-1$.
  • $W_t$: Lượng sản phẩm dở dang (WIP) dự kiến hoàn thành trong kỳ $t$.

Khi xác định được $P_t$, năng lực đáp ứng được kiểm tra thông qua công thức tính số giờ công yêu cầu:

$$T_{req} = \sum_{i=1}^{n} \left( \frac{P_{i, t}}{UPH_i \times OEE} \right) + T_{setup}$$

def calculate_mps_and_capacity(forecast, firm_po, opening_stock, safety_stock, uph, oee, available_hours):
    """
    Tính toán kế hoạch sản xuất tịnh và kiểm tra tính khả thi của năng lực chuyền.
    """
    demand = max(forecast, firm_po)
    net_requirement = demand + safety_stock - opening_stock
    planned_production = max(0, net_requirement)
    
    # Tính thời gian chạy máy lý thuyết (giờ)
    effective_uph = uph * oee
    required_hours = planned_production / effective_uph if effective_uph > 0 else 0
    
    capacity_utilization = (required_hours / available_hours) * 100 if available_hours > 0 else 0
    feasibility = capacity_utilization <= 100.0
    
    return {
        "planned_qty": planned_production,
        "required_hours": round(required_hours, 2),
        "capacity_utilization_pct": round(capacity_utilization, 2),
        "is_feasible": feasibility
    }

# Áp dụng cho dòng BM Model BSY-3685 tại chuyền BM Line 1
result = calculate_mps_and_capacity(
    forecast=450000, 
    firm_po=480000, 
    opening_stock=50000, 
    safety_stock=30000, 
    uph=1200, 
    oee=0.88, 
    available_hours=440 # 2 ca x 22 ngày x 10h/ca
)
# Kết quả: planned_qty = 460,000 pcs; required_hours = 435.61h; capacity_utilization_pct = 99.0% -> Feasible

Kiểm thử và Đánh giá hiệu năng

Quá trình kiểm thử giải pháp lập kế hoạch cải tiến kết hợp mô phỏng điều độ được triển khai trên tập dữ liệu vận hành thực tế của 3 dây chuyền vi động cơ BM tại xưởng:

[Dữ liệu FC/PO 2018-2019] ──> [Thuật toán cân bằng MPS] ──> [Stress Test Biến động 30%] ──> [Đánh giá OTIF & WIP]
  • Mức độ bao phủ kịch bản: Thực hiện kiểm thử 100% các biến thể đơn hàng từ các khách hàng chủ chốt (khách hàng nội địa, khách hàng xuất khẩu trực tiếp và gián tiếp).
  • Khả năng chịu tải biến động: Kiểm thử ứng phó khi nhu cầu đơn hàng tăng đột biến (+30% so với dự báo) hoặc trễ Lead Time linh kiện đầu vào (Core dập, dây đồng cách điện polyurethan).
Chỉ số vận hành (KPI) Trước cải tiến (Hiện trạng 2018) Mục tiêu đề ra Sau cải tiến (Triển khai giải pháp) Mức độ cải thiện
Tỷ lệ giao hàng đúng hạn (OTIF) 91.2% $\ge 98.0%$ 98.6% $+7.4%$
Thời gian chu kỳ lập kế hoạch 48 giờ / kỳ $\le 8$ giờ 4.5 giờ / kỳ Rút ngắn $90.6%$
Vòng quay hàng tồn kho (ITR) 6.8 vòng/năm $\ge 9.0$ vòng 9.4 vòng/năm $+38.2%$
Lượng tồn kho dở dang (WIP) ~1.200.000 pcs $\le 800.000$ pcs 740.000 pcs Giảm $38.3%$
Tỷ lệ lỗi do lập lịch sai Jig 3.4% tổng ca làm việc $\le 0.5%$ 0.2% Giảm $94.1%$
Thời gian phản hồi thay đổi PO 3 ngày làm việc $\le 24$ giờ 6 giờ Rút ngắn $75.0%$

Đổi mới và đóng góp

  1. Chuẩn hóa cơ chế cân bằng động PSST - PSI: Đề tài đã chuyển hóa phương thức quản lý tồn kho rời rạc thành mô hình dòng thông tin liên tục, kết nối chặt chẽ giữa số liệu thống kê sản xuất thực tế tại xưởng với bài toán cân đối năng lực máy và định mức nhân công.
  2. Thuật toán điều độ hạn chế tối đa thời gian thay Jig: Bằng cách gom cụm các model motor có cùng đường kính trục và kích thước vỏ (như nhóm $\emptyset 8, \emptyset 10, \emptyset 12$), thời gian dừng chuyền không tải (Downtime) giảm từ 14.5 giờ/tháng xuống còn 3.8 giờ/tháng (giảm 73.8%).
  3. Mô hình phối hợp năng lực sản xuất linh hoạt: Thiết lập mô hình phân luồng đơn hàng kết hợp giữa sản xuất nội bộ và thuê ngoài gia công (Subcontracting) cho các công đoạn không cốt lõi, giúp công ty duy trì tỷ lệ phụ tải nhà máy ổn định ở mức 85-92%, tránh áp lực chi phí tăng ca đột biến.
  4. Đóng góp cho ngành Quản lý công nghiệp: Cung cấp tài liệu thực chứng toàn diện về quy trình vận hành nhà máy sản xuất linh kiện phụ trợ Nhật Bản theo tiêu chuẩn 3Q6S, hệ thống quản lý chất lượng ISO 9001/ISO 14001, và phương pháp ứng phó với hiệu ứng roi da (Bullwhip Effect) trong chuỗi cung ứng công nghiệp điện tử.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Khả năng ứng dụng thực tiễn

Giải pháp hoàn thiện công tác lập kế hoạch sản xuất trong nghiên cứu có tính ứng dụng trực tiếp tại các doanh nghiệp vừa và lớn thuộc ngành sản xuất linh kiện cơ - điện tử chính xác, thiết bị gia dụng và công nghiệp phụ trợ ô tô.

gantt
    title Lộ trình triển khai hệ thống hoạch định sản xuất tối ưu (24 tuần)
    dateFormat  YYYY-MM-DD
    section Giai đoạn 1
    Khảo sát & Chuẩn hóa dữ liệu BOM/UPH :2026-09-01, 4w
    section Giai đoạn 2
    Đánh giá thầu & Chọn giải pháp ERP   :after a1, 4w
    section Giai đoạn 3
    Cấu hình MRP & Tùy biến phân hệ PPD  :after a2, 8w
    section Giai đoạn 4
    Kiểm thử UAT & Chạy song song chuyền BM:after a3, 4w
    section Giai đoạn 5
    Go-live toàn nhà máy & Đào tạo SOP   :after a4, 4w

Phân tích hiệu quả đầu tư (Cost-Benefit Analysis)

Dựa trên bảng chào giá chi tiết giữa hai nhà cung cấp phần mềm giải pháp (SINNOVA ERP và ERPVIET), phân tích tài chính dự án cho thấy tính khả thi cao:

Hạng mục chi phí / Lợi ích Giải pháp SINNOVA ERP Giải pháp ERPVIET (Odoo base)
Chi phí bản quyền & triển khai cơ bản ~280.000.000 VNĐ ~230.000.000 VNĐ
Chi phí tùy biến phân hệ PPD & MRP nâng cao ~120.000.000 VNĐ ~95.000.000 VNĐ
Chi phí phần cứng máy chủ & thiết bị quét ~85.000.000 VNĐ ~85.000.000 VNĐ
Tổng mức đầu tư ban đầu (CAPEX) 485.000.000 VNĐ 410.000.000 VNĐ
Tiết kiệm chi phí lưu kho & WIP hàng năm ~310.000.000 VNĐ/năm ~310.000.000 VNĐ/năm
Tiết kiệm chi phí nhân công lập lịch & Overtime ~145.000.000 VNĐ/năm ~145.000.000 VNĐ/năm
Thời gian hoàn vốn ước tính (Payback Period) 12.8 tháng 10.8 tháng
Tỷ suất sinh lời nội bộ (IRR dự kiến 3 năm) 42.5% 48.2%

Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế kỹ thuật và dữ liệu: Nghiên cứu mới chỉ tập trung phân tích sâu trên dữ liệu 3 chuyền sản xuất vi động cơ dòng BM; chưa bao phủ toàn diện các dòng sản phẩm phức tạp có tích hợp vi mạch điều khiển như Servo Motor (RC-Module, Proro) hay dòng Linear/Cylinder siêu nhỏ.
  • Rào cản trong triển khai thực tế:
    • Sự phụ thuộc vào thời gian giao hàng (Lead Time) của các nhà cung cấp linh kiện kim loại dập và dây đồng độc quyền từ nước ngoài.
    • Văn hóa tổ chức và thói quen thao tác thủ công trên Excel của đội ngũ nhân viên cũ đòi hỏi thời gian đào tạo chuyển đổi nhận thức.
  • Hướng phát triển tương lai:
    1. Xây dựng mô hình dự báo nhu cầu ứng dụng trí tuệ nhân tạo (Machine Learning/ARIMA) để xử lý dữ liệu biến động dự báo khách hàng thời gian thực.
    2. Tích hợp trực tiếp hệ thống quản trị sản xuất MES (Manufacturing Execution System) với thiết bị cảm biến IoT tại từng máy dập và trạm quấn dây đồng để thu thập OEE tự động.
    3. Kết nối cổng thông tin nhà cung cấp (Supplier Portal) theo mô hình VMI (Vendor Managed Inventory) nhằm triệt tiêu hoàn toàn độ trễ cung ứng linh kiện.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên ngành Quản lý Công nghiệp, Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp: Nắm bắt mô hình thực tế về công tác lập kế hoạch sản xuất (MPS, MRP, RCCP) tại một tập đoàn sản xuất FDI Nhật Bản quy mô lớn; hiểu rõ cấu trúc luân chuyển chứng từ PSST/PSI.
  • Kỹ sư Kế hoạch (Production Planners) & Quản đốc phân xưởng: Tham khảo bộ khung thuật toán cân bằng tải chuyền theo UPH, phương pháp quản lý mã khuôn Jig và kỹ thuật tối ưu hóa tồn kho an toàn để giảm thiểu dừng chuyền.
  • Doanh nghiệp sản xuất phụ trợ và chế tạo cơ điện tử: Có được bản thiết kế chi tiết về lộ trình chuyển đổi từ quản lý thủ công sang hệ thống ERP, đi kèm bảng phân tích hiệu quả tài chính và đánh giá rủi ro triển khai.
  • Các nhà nghiên cứu chuỗi cung ứng: Có thêm nguồn cứ liệu định lượng thực chứng về bài toán giảm thiểu Bullwhip Effect trong các mắt xích sản xuất vi cơ điện tử tại Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu kỹ thuật và hạ tầng tối thiểu để triển khai hệ thống ERP quản lý kế hoạch sản xuất tại nhà máy là gì?

Nhà máy cần trang bị máy chủ chuyên dụng (Server: tối thiểu 8 Cores CPU, 32GB RAM, ổ cứng SSD RAID 10), hệ thống mạng LAN công nghiệp tốc độ cao phủ sóng toàn bộ các phân xưởng, thiết bị đọc mã vạch không dây tại các trạm kiểm soát IQC/OQC và máy trạm cho nhân viên phòng PPD chạy hệ điều hành 64-bit tiêu chuẩn.

2. Làm thế nào để hệ thống xử lý bài toán đơn hàng thay đổi liên tục từ khách hàng lớn như Camplas?

Hệ thống sử dụng cơ chế Dynamic Safety Stock (tồn kho an toàn động) kết hợp với khung thời gian đóng băng kế hoạch (Planning Time Fence). Khi dự báo thay đổi trong vùng linh hoạt, thuật toán MRP tự động kích hoạt tính toán lại nhu cầu net và đưa ra đề xuất điều chuyển đơn hàng giữa các tổ sản xuất mà không gây xáo trộn lịch trình trong 48 giờ tới.

3. Giải pháp đề xuất có thể tích hợp với các phần mềm kế toán hoặc quản lý kho hiện có không?

Có. Cả hai giải pháp SINNOVA và ERPVIET đều hỗ trợ kiến trúc giao diện lập trình ứng dụng RESTful API và chuẩn trao đổi dữ liệu JSON/XML, cho phép kết nối hai chiều với các phần mềm kế toán độc lập (như MISA, FAST) và các thiết bị đọc dữ liệu từ trạm kiểm tra độ tin cậy OQC.

4. Chi phí bảo trì và hỗ trợ kỹ thuật sau khi bàn giao hệ thống được tính toán ra sao?

Chi phí bảo trì hàng năm (SLA) thường dao động từ 15% đến 20% giá trị hợp đồng phần mềm ban đầu, bao gồm dịch vụ sửa lỗi 24/7, sao lưu dữ liệu tự động hàng ngày, cập nhật các bản vá bảo mật và hỗ trợ nâng cấp tính năng định kỳ theo nhu cầu mở rộng quy mô chuyền sản xuất.

5. Tại sao doanh nghiệp nên ưu tiên chiến lược kết hợp gia công ngoài (Outsourcing) thay vì đầu tư thêm toàn bộ máy móc mới?

Đối với các đơn hàng có nhu cầu tăng vọt theo mùa vụ, việc đầu tư thêm máy móc chuyên dụng và tuyển dụng lao động cố định sẽ làm tăng chi phí khấu hao và rủi ro dư thừa năng lực khi thị trường hạ nhiệt. Chiến lược thuê gia công ngoài các công đoạn chuẩn hóa (như dập vỏ sơ bộ) giúp nhà máy duy trì cấu trúc chi phí biến đổi linh hoạt và tối đa hóa chỉ số sinh lời trên tài sản (ROA).

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Công tác lập kế hoạch sản xuất tại Công ty TNHH MTV Nidec Seimitsu Việt Nam" đã giải quyết thành công bài toán chuyển dịch từ phương thức điều hành thủ công sang quy trình quản trị sản xuất hiện đại, chuẩn hóa và tối ưu hóa toán học. Thông qua việc phân tích sâu sắc các mắt xích lập kế hoạch PSST, cân bằng năng lực chuyền BM theo chỉ số UPH và xây dựng lộ trình tích hợp hệ thống ERP chuyên biệt, nghiên cứu đã chứng minh tính khả thi trong việc nâng cao tỷ lệ giao hàng đúng hạn lên 98.6% và cắt giảm hơn 38% tồn kho dở dang. Đây là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn cao cho các nhà quản lý công nghiệp trong kỷ nguyên chuyển đổi số sản xuất.