Tổng quan nghiên cứu

Ngành may mặc Việt Nam đã chịu ảnh hưởng nặng nề bởi đại dịch COVID-19, với số lượng đơn hàng giảm mạnh và xuất khẩu năm 2020 đạt 35,29 tỷ USD, giảm 10,91% so với năm 2019. Tăng trưởng xuất khẩu ngành dệt may giảm từ 16,5% năm 2018 xuống còn khoảng 8% năm 2019 và tiếp tục suy giảm trong năm 2020. Trong bối cảnh này, các công ty quản lý chuỗi cung ứng (SCM) phải chứng minh năng lực quản lý chuỗi cung ứng toàn diện, đặc biệt khi các mối quan hệ đối tác kinh doanh ngày càng phức tạp. Tầm nhìn chuỗi cung ứng (Supply Chain Visibility - SCV) trở thành yếu tố then chốt ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu suất toàn chuỗi cung ứng.

Mục tiêu nghiên cứu là xây dựng và áp dụng mô hình định lượng SCV dựa trên năng lực xử lý quy trình (process capability) nhằm đánh giá tổng thể hiệu suất chuỗi cung ứng trong ngành may mặc, từ đó đề xuất ma trận hiệu suất giúp quản lý phân loại nhà cung cấp và thực hiện các chính sách cải tiến phù hợp. Nghiên cứu tập trung vào dữ liệu thực tế của một công ty quản lý chuỗi cung ứng tại Việt Nam trong năm 2022, đánh giá các nhà cung cấp cấp 1 (Tier 1) trong chuỗi cung ứng quốc tế theo điều kiện FOB.

Ý nghĩa nghiên cứu thể hiện qua việc cung cấp một thước đo chung, khách quan để đánh giá hiệu quả hoạt động của các nhà cung cấp, giúp công ty nâng cao năng lực quản lý, duy trì mối quan hệ đối tác và củng cố vị thế trên thị trường toàn cầu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu dựa trên lý thuyết về tầm nhìn chuỗi cung ứng (SCV) được định nghĩa là khả năng dự đoán và kiểm soát các hoạt động trong chuỗi cung ứng thông qua việc đo lường năng lực vận hành của các quy trình. SCV không chỉ là chia sẻ thông tin mà còn là đánh giá năng lực thực thi kế hoạch chuỗi cung ứng dựa trên biến động và độ ổn định của các quy trình.

Mô hình định lượng SCV sử dụng chỉ số năng lực quy trình (process capability index) theo phương pháp Six Sigma, đặc biệt là chỉ số Z-score, để đánh giá khả năng đáp ứng yêu cầu của các quy trình trong chuỗi cung ứng. Các khái niệm chính bao gồm:

  • Process Capability (Năng lực quy trình): Đánh giá mức độ ổn định và khả năng đáp ứng yêu cầu của quy trình dựa trên phân phối thống kê.
  • Rolled Throughput Yield (RTY): Công thức tổng hợp hiệu suất của toàn bộ các bước trong quy trình kinh doanh.
  • Visibility Index (Chỉ số tầm nhìn): Giá trị từ 0 đến 1 biểu thị mức độ hiệu quả và ổn định của quy trình, tương ứng với mức sigma trong Six Sigma.
  • Performance Matrix (Ma trận hiệu suất): Công cụ kết hợp chỉ số tầm nhìn và điểm đánh giá kỹ thuật nhà máy để phân loại và quản lý nhà cung cấp.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là số liệu thực tế thu thập từ 43 nhà máy thuộc 10 nhà cung cấp Tier 1 của công ty quản lý chuỗi cung ứng tại Việt Nam trong năm 2022. Các yếu tố được đánh giá gồm: thời gian trung bình (Average Lead Time), tỷ lệ giao hàng đầy đủ (Delivery in Full - DIF), tỷ lệ đạt kiểm tra lần đầu (First Inspection Pass Rate - FIR), và tỷ lệ giao hàng đúng hạn (On Time Delivery - OTD).

Phương pháp phân tích sử dụng mô hình định lượng SCV dựa trên năng lực quy trình, tính toán chỉ số tầm nhìn cho từng yếu tố và tổng hợp thành chỉ số tầm nhìn tổng thể của từng nhà máy. Ma trận hiệu suất được xây dựng dựa trên chỉ số tầm nhìn và điểm đánh giá kỹ thuật nhà máy (audit score) để phân loại nhà cung cấp và đề xuất chính sách quản lý.

Quy trình nghiên cứu được thực hiện trong khoảng thời gian từ tháng 9 đến tháng 12 năm 2023, với việc thu thập, xử lý dữ liệu và phân tích định lượng theo mô hình Six Sigma.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Chỉ số tầm nhìn tổng thể thấp: Trung bình chỉ số tầm nhìn tổng thể của 43 nhà máy là 0,36, tương đương mức sigma khoảng 2σ, được đánh giá là hiệu suất kém. Có 57% nhà máy có chỉ số dưới mức trung bình, cho thấy phần lớn nhà cung cấp chưa đáp ứng được kỳ vọng về hiệu quả vận hành.

  2. Yếu tố thời gian trung bình và giao hàng đúng hạn kém: Chỉ số tầm nhìn về thời gian trung bình (v_ALT) và giao hàng đúng hạn (v_OTD) đều ở mức thấp, với điểm trung bình lần lượt là 0,19 và 0,22, cho thấy các nhà máy gặp khó khăn trong việc rút ngắn thời gian sản xuất và đảm bảo giao hàng đúng kế hoạch.

  3. Tỷ lệ giao hàng đầy đủ cao: Chỉ số tầm nhìn về giao hàng đầy đủ (v_DIF) đạt trung bình 0,85, cho thấy các nhà máy kiểm soát tốt khâu sản lượng và đáp ứng yêu cầu số lượng đơn hàng.

  4. Chất lượng kiểm tra lần đầu chưa đồng đều: Tỷ lệ đạt kiểm tra lần đầu (v_FIR) có sự phân hóa rõ rệt, với 10 nhà máy đạt điểm tối đa nhưng 32 nhà máy còn lại dưới 0,5, cảnh báo về việc kiểm soát chất lượng chưa hiệu quả ở nhiều nhà máy.

Thảo luận kết quả

Kết quả cho thấy các nhà máy trong chuỗi cung ứng đang gặp khó khăn chủ yếu ở khía cạnh thời gian và chất lượng kiểm tra lần đầu, trong khi khả năng đáp ứng số lượng đơn hàng tương đối tốt. Nguyên nhân có thể do quy trình sản xuất chưa được tối ưu, thiếu sự phối hợp chặt chẽ giữa các bên, hoặc kỳ vọng về thời gian giao hàng quá cao so với thực tế.

So sánh với các nghiên cứu trước đây, việc sử dụng chỉ số năng lực quy trình và mô hình Six Sigma giúp đánh giá khách quan và toàn diện hơn về hiệu suất chuỗi cung ứng so với việc chỉ dựa vào các KPI riêng lẻ. Việc kết hợp chỉ số tầm nhìn với điểm đánh giá kỹ thuật nhà máy trong ma trận hiệu suất tạo điều kiện thuận lợi cho việc phân loại và quản lý nhà cung cấp một cách hiệu quả.

Dữ liệu có thể được trình bày qua các biểu đồ histogram phân bố chỉ số tầm nhìn theo từng yếu tố và ma trận hiệu suất phân loại nhà máy theo hai trục chỉ số tầm nhìn và điểm audit, giúp trực quan hóa hiệu quả hoạt động và các nhóm nhà cung cấp cần chú ý.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Tăng cường chương trình cải tiến quy trình sản xuất: Tập trung giảm thời gian trung bình sản xuất và nâng cao khả năng giao hàng đúng hạn bằng cách áp dụng các kỹ thuật Lean và Six Sigma, đặt mục tiêu nâng chỉ số v_ALT và v_OTD lên trên 0,5 trong vòng 12 tháng. Chủ thể thực hiện: bộ phận quản lý sản xuất và chất lượng của nhà máy.

  2. Nâng cao chất lượng kiểm tra lần đầu: Đào tạo và cải tiến quy trình kiểm tra chất lượng nhằm tăng tỷ lệ đạt kiểm tra lần đầu lên trên 80% trong 6 tháng tới, giảm chi phí và thời gian tái kiểm tra. Chủ thể thực hiện: đội ngũ QA của nhà máy và công ty quản lý chuỗi cung ứng.

  3. Áp dụng ma trận hiệu suất để phân loại và quản lý nhà cung cấp: Thường xuyên cập nhật ma trận hiệu suất hàng tháng để phân loại nhà máy theo nhóm, từ đó xây dựng chính sách hỗ trợ hoặc hạn chế đơn hàng phù hợp. Chủ thể thực hiện: bộ phận quản lý nhà cung cấp và QA.

  4. Triển khai chương trình hợp tác lưu trữ nguyên liệu và đặt hàng linh hoạt: Áp dụng chương trình agility cho các sản phẩm chủ lực, cam kết nguyên liệu trước nhiều mùa và đặt hàng chi tiết sát ngày giao nhằm giảm lead time xuống dưới 20 tuần trong 2 năm tới. Chủ thể thực hiện: bộ phận kế hoạch và mua hàng phối hợp với nhà cung cấp.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các công ty quản lý chuỗi cung ứng trong ngành may mặc: Giúp xây dựng hệ thống đánh giá hiệu suất nhà cung cấp toàn diện, nâng cao năng lực quản lý và cải tiến liên tục.

  2. Nhà quản lý và chuyên viên chất lượng nhà máy sản xuất: Áp dụng mô hình định lượng SCV để đánh giá và cải thiện quy trình sản xuất, nâng cao hiệu quả vận hành.

  3. Các nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật công nghiệp, quản trị chuỗi cung ứng: Tham khảo phương pháp luận và mô hình định lượng SCV dựa trên năng lực quy trình và Six Sigma.

  4. Các tổ chức tư vấn và phát triển giải pháp SCM: Sử dụng kết quả nghiên cứu để thiết kế các công cụ đánh giá và hỗ trợ khách hàng trong việc nâng cao tầm nhìn và hiệu suất chuỗi cung ứng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Tầm nhìn chuỗi cung ứng (SCV) là gì và tại sao quan trọng?
    SCV là khả năng dự đoán và kiểm soát các hoạt động trong chuỗi cung ứng thông qua việc đo lường năng lực vận hành của các quy trình. SCV giúp cải thiện hiệu suất, giảm rủi ro và tăng khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng.

  2. Mô hình định lượng SCV sử dụng chỉ số nào để đánh giá?
    Nghiên cứu sử dụng chỉ số năng lực quy trình (process capability) theo phương pháp Six Sigma, đặc biệt là Z-score, để đánh giá mức độ ổn định và hiệu quả của các quy trình trong chuỗi cung ứng.

  3. Các yếu tố chính được đánh giá trong mô hình là gì?
    Bao gồm thời gian trung bình (Average Lead Time), tỷ lệ giao hàng đầy đủ (Delivery in Full), tỷ lệ đạt kiểm tra lần đầu (First Inspection Pass Rate), và tỷ lệ giao hàng đúng hạn (On Time Delivery).

  4. Ma trận hiệu suất giúp gì cho quản lý nhà cung cấp?
    Ma trận kết hợp chỉ số tầm nhìn và điểm audit giúp phân loại nhà cung cấp theo hiệu suất và mức độ tuân thủ kỹ thuật, từ đó xây dựng chính sách hỗ trợ hoặc hạn chế đơn hàng phù hợp, nâng cao hiệu quả quản lý.

  5. Làm thế nào để cải thiện chỉ số tầm nhìn thấp?
    Cần tập trung cải tiến quy trình sản xuất, nâng cao chất lượng kiểm tra, áp dụng các kỹ thuật quản lý chất lượng như Lean và Six Sigma, đồng thời tăng cường hợp tác và giao tiếp với nhà cung cấp để giảm biến động và nâng cao hiệu quả.

Kết luận

  • Đại dịch COVID-19 đã làm lộ rõ các điểm yếu trong chuỗi cung ứng ngành may mặc Việt Nam, đặc biệt là về thời gian và chất lượng vận hành.
  • Mô hình định lượng SCV dựa trên năng lực quy trình và phương pháp Six Sigma cung cấp thước đo khách quan, toàn diện cho hiệu suất chuỗi cung ứng.
  • Kết quả nghiên cứu cho thấy phần lớn nhà máy có hiệu suất thấp, đặc biệt ở các chỉ số thời gian trung bình và giao hàng đúng hạn.
  • Ma trận hiệu suất kết hợp chỉ số tầm nhìn và điểm audit là công cụ hữu hiệu để phân loại và quản lý nhà cung cấp, hỗ trợ cải tiến liên tục.
  • Các bước tiếp theo bao gồm triển khai chương trình cải tiến quy trình, nâng cao chất lượng kiểm tra và áp dụng ma trận hiệu suất trong quản lý hàng ngày nhằm nâng cao năng lực cạnh tranh của chuỗi cung ứng.

Hành động ngay hôm nay để áp dụng mô hình này sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả quản lý chuỗi cung ứng, củng cố vị thế trên thị trường và thu hút thêm nhiều đối tác chiến lược.