Mô Hình Toán Học Cho Việc Thiết Kế Mạng Lưới Chuỗi Cung Ứng

• Người hướng dẫn: PGS. Bùi Nguyên Hùng
• Trường học: Đại học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Quản Trị Kinh Doanh
• Đề tài: Mô Hình Toán Học Trong Thiết Kế Mạng Lưới Chuỗi Cung Ứng
• Loại tài liệu: luận án
• Năm xuất bản: 2016
• Địa điểm: TP. Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• TÓM TẮT LUẬN ÁN
• ABSTRACT
• LỜI CÁM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC SƠ ĐÔ
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN
• 1.1. Tổng quan
• 1.2. Khoảng trống và vấn đề nghiên cứu
• 1.3. Mục tiêu của luận án
• 1.4. Ý nghĩa thực tiễn của luận án
• 1.5. Phạm vi nghiên cứu của luận án
• 1.6. Quy trình thực hiện luận án
• 1.7. Bố cục của luận án
• 2. CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT VỀ CHUỖI CUNG ỨNG
• 2.1. Giới thiệu và định nghĩa về chuỗi cung ứng
• 2.2. Cấu trúc và hoạt động chuỗi cung ứng
• 2.2.1. Nhà cung cấp (Nhà CC — Suppliers — Vendors)
• 2.2.2. Nhà sản xuất (Manufacturers)
• 2.2.3. Nhà phân phối (Distributors)
• 2.2.4. Nhà bán lẻ — đại lý (Retailers)
• 2.2.5. Khách hàng (Customers/end-users)
• 2.3. Tìm hiểu nghiên cứu về chuỗi cung ứng
• 2.3.1. Nhóm nghiên cứu không dựa trên mô hình toán (non-mathematical model)
• 2.3.2. Nhóm nghiên cứu theo mô hình toán (mathematical model)
• 2.4. Khoảng trống và vấn đề nghiên cứu cho bài toán thiết kế chuỗi cung ứng
• 2.4.1. Lựa chọn và phân bố nguồn lực trong bài toán thiết kế (the capacitated facilities location in supply chain network design problems)
• 2.4.2. Khoảng trống và vấn đề nghiên cứu của luận án
• 2.5. Phát triển mô hình và định hướng giải thuật cho bài toán thiết kế chuỗi cung ứng
• 2.5.1. Bài toán đơn sản phẩm, một thời đoạn (single product, single period)
• 2.5.2. Bài toán đa sản phẩm, một thời đoạn (multi-product, single period)
• 2.5.3. Bài toán đơn sản phẩm, nhiều thời đoạn (single product, multi-period)
• 2.5.4. Bài toán đa sản phẩm, nhiều thời đoạn (multi-product, multi-period)
• 2.5.5. Định hướng mô hình cho bài toán thiết kế chuỗi cung ứng
• 2.5.6. Định hướng giải thuật cho các mô hình toán
• 2.6. Tóm tắt chương
• 3. CHƯƠNG 3: MÔ HÌNH THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG - CHO BÀI TOÁN ĐA SẢN PHẨM, ĐA THỜI ĐOẠN
• 3.1. Giới thiệu mô hình 1: Mô hình đa sản phẩm, nhiều thời đoạn
• 3.2. Giới thiệu tập các thông số của mô hình 1
• 3.2.1. Tập các chỉ số
• 3.2.2. Tập các tham số
• 3.2.3. Tập các biến quyết định
• 3.3. Xây dựng mô hình lý thuyết 1
• 3.3.1. Hàm mục tiêu
• 3.4. Phát triển giải thuật Lagrange cho mô hình 1
• 3.4.1. Hiệu chỉnh mô hình 1
• 3.5. Bài toán 2 (L2)
• 3.6. Bộ ràng buộc thêm
• 3.6.1. Bộ ràng buộc thêm 1
• 3.6.2. Bộ ràng buộc thêm 2
• 3.6.3. Bộ ràng buộc thêm 3
• 3.7. Quy trình của giải thuật Lagrange
• 3.8. Sơ đồ giải thuật Lagrange
• 3.9. Kiểm tra tính khả thi của mô hình 1
• 3.9.1. Giới thiệu các bài toán
• 3.9.2. Mô phỏng dữ liệu
• 3.9.3. Kết quả tính toán
• 3.10. Những đóng góp của mô hình 1
• 3.10.1. Về học thuật
• 4. CHƯƠNG 4: MÔ HÌNH THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG — XEM XÉT SẢN LƯỢNG VẬN HÀNH CỦA CÁC ĐƠN VỊ KINH DOANH
• 4.1. Giới thiệu mô hình 2: xem xét sản lượng vận hành của các đơn vị kinh doanh khi được mở trong hệ thống
• 4.2. Giới thiệu tập các thông số của mô hình 2
• 4.2.1. Tập các chỉ số
• 4.2.2. Tập các tham số
• 4.2.3. Tập các biến quyết định
• 4.3. Xây dựng mô hình lý thuyết 2
• 4.3.1. Hàm mục tiêu
• 4.4. Phát triển giải thuật Lagrange cho mô hình 2
• 4.4.1. Hiệu chỉnh mô hình 2'
• 4.5. Bài toán 2 (L2)
• 4.6. Bộ ràng buộc thêm
• 4.7. Quy trình của giải thuật Lagrange
• 4.8. Kiểm tra tính khả thi của mô hình 2
• 4.8.1. Giới thiệu các bài toán
• 4.8.2. Mô phỏng dữ liệu
• 4.8.3. Kết quả tính toán
• 4.9. Những đóng góp của mô hình 2
• 4.9.1. Về học thuật
• 5. CHƯƠNG 5: MÔ HÌNH THIẾT KẾ CHUỖI CUNG ỨNG — XEM XÉT VIỆC CẤP HÀNG TRỰC TIẾP TỪ NHÀ MÁY SẢN XUẤT ĐẾN CÁC ĐẠI LÝ
• 5.1. Giới thiệu mô hình 3: cho phép cấp hàng trực tiếp từ nhà máy sản xuất đến các đại lý trong hệ thống
• 5.2. Giới thiệu tập các thông số của mô hình 3
• 5.2.1. Tập các chỉ số
• 5.2.2. Tập các tham số
• 5.2.3. Tập các biến quyết định
• 5.3. Xây dựng mô hình lý thuyết 3
• 5.3.1. Hàm mục tiêu
• 5.4. Giải thuật Lagrange cho mô hình 3
• 5.4.1. Hiệu chỉnh mô hình 3
• 5.5. Bộ ràng buộc thêm
• 5.5.1. Bộ ràng buộc thêm 1
• 5.5.2. Bộ ràng buộc thêm 2
• 5.6. Mở rộng mô hình 3
• 5.7. Quy trình của giải thuật Lagrange
• 5.8. Kết quả tính toán cho mô hình 3
• 5.9. Những đóng góp của mô hình 3
• 5.9.1. Về học thuật
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• 6.1. Kết luận
• 6.2. Ứng dụng trong quản lý
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO
• Phụ lục 1A: Chương trình máy tính cho mô hình 1
• 1.1. Chương trình LINGO cho bài toán ban đầu của mô hình 1
• 1.2. Chương trình LINGO cho 2 bài toán nhỏ (L1) và (L2) của mô hình 1
• 1.3. Chương trình LINGO cho bài toán 1 (L1) của mô hình 1
• 1.4. Chương trình LINGO cho bài toán 2 (L3) của mô hình 1
• 1.5. Chương trình chính cho giải thuật của mô hình 1
• Phụ lục 1B: Chương trình máy tính cho mô hình 2
• 1.1. Chương trình LINGO cho bài toán ban đầu của mô hình 2
• 1.2. Chương trình LINGO cho 2 bài toán nhỏ (L1) và (L2) của mô hình 2
• 1.3. Chương trình LINGO cho bài toán 1 (L1) của mô hình 2'
• 1.4. Chương trình LINGO cho bài toán 2 (L2) của mô hình 2'
• 1.5. Chương trình chính cho giải thuật của mô hình 2
• Phụ lục 1C: Chương trình LINGO cho mô hình 3
• Phụ lục 2: Kết quả chi tiết của các ví dụ minh họa
• 2.1. Kết quả chi tiết của ví dụ 1
• 2.2. Kết quả chi tiết của Ví dụ 2
• DANH MỤC CÁC SƠ ĐỒ
• DANH MỤC BẢNG BIỂU
• DANH MỤC CÁC TỪ VIẾT TẮT

Tóm tắt

I. Giới thiệu Mô Hình Toán Học Trong Thiết Kế Chuỗi Cung Ứng

Trong bối cảnh kinh doanh hiện đại, quản lý chuỗi cung ứng trở thành yếu tố then chốt cho sự thành công của doanh nghiệp. Các nhà nghiên cứu và quản lý ngày càng quan tâm đến việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng để tăng tính hiệu quả và cạnh tranh. Một chuỗi cung ứng điển hình bao gồm các nhà cung cấp nguyên vật liệu, nhà sản xuất, nhà phân phối, nhà bán lẻ và khách hàng, theo Klibi và cộng sự (2010). Sự phối hợp, chia sẻ thông tin và nguồn lực trong hệ thống thể hiện tính hiệu quả của doanh nghiệp. Do đó, việc xây dựng một mô hình hóa toán học chuỗi cung ứng hiệu quả là vô cùng quan trọng, đặc biệt trong việc lựa chọn và phân bổ nguồn lực để xây dựng hệ thống. Bài toán thiết kế chuỗi cung ứng có ảnh hưởng lớn đến vận hành lâu dài và ổn định của doanh nghiệp.

1.1. Tầm quan trọng của việc tối ưu hóa mạng lưới chuỗi cung ứng

Việc tối ưu hóa mạng lưới chuỗi cung ứng mang lại nhiều lợi ích quan trọng cho doanh nghiệp. Nó giúp giảm chi phí, tăng hiệu quả hoạt động, cải thiện khả năng đáp ứng nhu cầu của khách hàng và nâng cao khả năng cạnh tranh trên thị trường. Việc áp dụng các mô hình toán học giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định chính xác và hiệu quả hơn trong việc thiết kế và quản lý chuỗi cung ứng của mình. Các công ty lớn ngày càng chú ý đến cấu trúc và vận hành chuỗi cung ứng (Simchi-Levi và cộng sự, 2009).

1.2. Xu hướng phát triển mô hình toán học chuỗi cung ứng hiện nay

Một số xu hướng quan trọng trong mô hình toán học chuỗi cung ứng bao gồm: xem xét nhiều giai đoạn để nhà đầu tư có cái nhìn tổng quan, mô hình xem xét nhiều thành phần để dễ dàng áp dụng vào thực tế. Việc áp dụng giải thuật tối ưu chuỗi cung ứng hiện đại giúp giải quyết các bài toán phức tạp và đưa ra các giải pháp tối ưu. Nghiên cứu của Matinrad và cộng sự (2013) đã chỉ ra các xu hướng này, nhấn mạnh sự cần thiết của các mô hình linh hoạt và toàn diện.

II. Thách thức Vấn Đề Trong Thiết Kế Mạng Lưới Chuỗi Cung Ứng

Thiết kế mạng lưới chuỗi cung ứng đối mặt với nhiều thách thức. Một trong số đó là sự phức tạp của hệ thống, bao gồm nhiều yếu tố và mối quan hệ tương tác. Việc lựa chọn và phân bổ nguồn lực hiệu quả là một bài toán khó khăn. Việc cân bằng giữa chi phí và hiệu quả cũng là một thách thức lớn. Ngoài ra, sự thay đổi liên tục của môi trường kinh doanh, nhu cầu khách hàng và các yếu tố khác tạo ra sự bất định, đòi hỏi các mô hình thiết kế phải linh hoạt và có khả năng thích ứng cao. Theo Alfalla-Luque và cộng sự (2013), tính chất phức tạp và cấu trúc không rõ ràng khiến việc quản lý mạng cung ứng trở nên khó khăn.

2.1. Bài toán lựa chọn và phân bố nguồn lực Facility Location Problem

Bài toán lựa chọn và phân bố nguồn lực (capacitated facilities location problems) là một trong những vấn đề quan trọng trong thiết kế mạng lưới chuỗi cung ứng. Nó liên quan đến việc xác định vị trí tối ưu của các cơ sở sản xuất, kho bãi, trung tâm phân phối và các đơn vị kinh doanh khác. Mục tiêu là giảm thiểu chi phí, tối đa hóa khả năng đáp ứng nhu cầu và đảm bảo hiệu quả hoạt động của toàn hệ thống. Babazadeh và cộng sự (2013) đã nghiên cứu sâu về bài toán này.

2.2. Tính bất định và rủi ro trong chuỗi cung ứng bền vững

Môi trường kinh doanh luôn biến động, tạo ra tính bất định và rủi ro trong chuỗi cung ứng bền vững. Các yếu tố như biến động nhu cầu, gián đoạn nguồn cung, thiên tai, dịch bệnh và các sự kiện bất ngờ khác có thể ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động của chuỗi cung ứng. Việc xây dựng các mô hình có khả năng dự báo, đánh giá rủi ro và đưa ra các biện pháp ứng phó là vô cùng quan trọng. Việc quản lý rủi ro hiệu quả là yếu tố then chốt để đảm bảo tính liên tục và ổn định của chuỗi cung ứng.

III. Giải Pháp Mô Hình Toán Học Vận Tải và Kho Bãi Hiệu Quả

Để giải quyết các thách thức trong thiết kế mạng lưới chuỗi cung ứng, các mô hình toán học vận tải và kho bãi đóng vai trò quan trọng. Các mô hình này giúp tối ưu hóa luồng hàng hóa, giảm thiểu chi phí vận chuyển và lưu kho, cải thiện khả năng đáp ứng nhu cầu và nâng cao hiệu quả hoạt động của toàn hệ thống. Việc sử dụng các bài toán quy hoạch tuyến tính và các kỹ thuật tối ưu hóa khác giúp tìm ra các giải pháp tối ưu cho các bài toán phức tạp. Các mô hình hàng tồn kho cũng quan trọng để quản lý chuỗi cung ứng.

3.1. Ứng dụng bài toán quy hoạch tuyến tính trong mô hình mạng lưới phân phối

Bài toán quy hoạch tuyến tính là một công cụ mạnh mẽ để giải quyết các bài toán tối ưu hóa trong mô hình mạng lưới phân phối. Nó cho phép xác định các quyết định tối ưu về vận chuyển hàng hóa, lựa chọn tuyến đường, phân bổ nguồn lực và quản lý tồn kho. Việc sử dụng các phần mềm chuyên dụng giúp giải quyết các bài toán lớn và phức tạp một cách nhanh chóng và hiệu quả.

3.2. Mô hình định tuyến xe Vehicle Routing Problem VRP cho vận tải tối ưu

Mô hình định tuyến xe (Vehicle Routing Problem - VRP) là một công cụ quan trọng để tối ưu hóa hoạt động vận tải. Nó giúp xác định các tuyến đường tối ưu cho các xe vận chuyển, giảm thiểu chi phí vận chuyển, rút ngắn thời gian giao hàng và nâng cao hiệu quả sử dụng xe. Các biến thể của VRP, như VRP có ràng buộc về thời gian và VRP có nhiều điểm đến, cho phép giải quyết các bài toán thực tế phức tạp hơn.

3.3. Mô hình vị trí trung tâm Facility Location Problem để tối ưu vị trí kho

Mô hình vị trí trung tâm (Facility Location Problem) xác định vị trí tối ưu cho các trung tâm kho, giảm thiểu chi phí, tối đa hóa khả năng đáp ứng nhu cầu và đảm bảo hiệu quả hoạt động. Các biến thể của FLP, như FLP có ràng buộc về công suất và FLP có nhiều tiêu chí, cho phép giải quyết các bài toán thực tế phức tạp hơn.

IV. Phương Pháp Giải Thuật Lagrange Cho Bài Toán Chuỗi Cung Ứng

Luận án sử dụng giải thuật Lagrange để giải quyết các bài toán thiết kế chuỗi cung ứng phức tạp. Giải thuật này được hiệu chỉnh và bổ sung các ràng buộc cần thiết để tăng tốc độ tìm kiếm giải pháp. So với các mô hình khác, giải thuật này mang lại hiệu quả và độ tin cậy cao hơn. Giải thuật cung cấp lời giải đủ tin cậy cần thiết để áp dụng vào thực tế khi thiết kế, theo tác giả luận án. Đặc trưng của giải thuật này là tác giả đã thêm những bộ ràng buộc cần thiết sau khi bài toán được phân tách thành 2 bài toàn nhỏ.

4.1. Ưu điểm của Giải thuật Lagrange trong tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Giải thuật Lagrange có nhiều ưu điểm trong tối ưu hóa chuỗi cung ứng. Nó cho phép phân tách bài toán lớn thành các bài toán nhỏ hơn, dễ giải quyết hơn. Nó cũng cho phép tìm kiếm các giải pháp gần tối ưu trong thời gian ngắn. Ngoài ra, nó có thể được kết hợp với các kỹ thuật tối ưu hóa khác để cải thiện hiệu quả tìm kiếm giải pháp.

4.2. Quy trình và bước thực hiện của giải thuật Lagrange

Quy trình của giải thuật Lagrange bao gồm các bước sau: xây dựng hàm Lagrange, tìm điểm dừng của hàm Lagrange, kiểm tra tính khả thi của giải pháp, cập nhật hệ số Lagrange và lặp lại các bước trên cho đến khi đạt được nghiệm tối ưu. Việc lựa chọn các hệ số Lagrange phù hợp là rất quan trọng để đảm bảo hiệu quả của giải thuật.

V. Ứng Dụng Mô Hình Toán Học Đa Sản Phẩm Đa Thời Đoạn

Luận án phát triển mô hình toán học cho bài toán đa sản phẩm, đa thời đoạn, phân bố hai nhóm đơn vị kinh doanh (nhà máy sản xuất và tổng kho). Mô hình này cho phép mở các đơn vị kinh doanh theo từng thời điểm thích hợp, xác định lượng vận chuyển hàng hóa và xem xét mức tồn kho tương ứng. Cách tiếp cận này giúp nhà đầu tư nắm bắt quá trình thiết kế và đưa ra quyết định kịp thời. Mô hình xem xét đánh giá hiệu quả vận hành các đơn vị kinh doanh khi được mở trong hệ thống. Thông tin chi phí phạt này giúp nhà đầu tư hiệu chỉnh quyết định mở đơn vị kinh doanh.

5.1. Lợi ích của mô hình đa sản phẩm đa thời đoạn trong logistics

Mô hình đa sản phẩm, đa thời đoạn cho phép doanh nghiệp xem xét toàn diện hệ thống chuỗi cung ứng trong suốt quá trình thiết kế. Nó giúp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực, quản lý tồn kho và điều phối hoạt động vận tải. Điều này đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp có nhiều sản phẩm và hoạt động trong nhiều giai đoạn thời gian.

5.2. Kiểm soát sản lượng và chi phí phạt trong mô hình hàng tồn kho

Mô hình kiểm soát sản lượng vận hành của các đơn vị kinh doanh và áp dụng chi phí phạt nếu sản lượng dưới mức cho phép. Thông tin về chi phí phạt giúp nhà đầu tư hiệu chỉnh quyết định mở các đơn vị kinh doanh. Luận án cũng thành công trong việc xây dựng giải thuật Lagrange để tìm lời giải.

VI. Kết luận Triển Vọng và Hướng Nghiên Cứu Mô Hình Toán Học

Luận án đã đóng góp vào việc phát triển các mô hình toán học trong thiết kế chuỗi cung ứng. Các mô hình được xây dựng có tính ứng dụng cao và có thể áp dụng vào thực tế. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng nghiên cứu tiềm năng. Một trong số đó là nghiên cứu các mô hình tích hợp nhiều yếu tố và ràng buộc hơn. Nghiên cứu các giải thuật tối ưu hóa hiệu quả hơn. Nghiên cứu ứng dụng mô phỏng chuỗi cung ứng để đánh giá hiệu quả của các mô hình. Việc mở rộng phạm vi nghiên cứu sẽ giúp nâng cao hơn nữa giá trị và ứng dụng của các mô hình toán học trong thiết kế chuỗi cung ứng.

6.1. Ứng dụng mô phỏng chuỗi cung ứng để đánh giá hiệu quả

Mô phỏng chuỗi cung ứng là một công cụ hữu ích để đánh giá hiệu quả của các mô hình toán học. Nó cho phép mô phỏng các tình huống khác nhau và đánh giá tác động của các quyết định đến hiệu quả hoạt động của chuỗi cung ứng. Việc sử dụng các phần mềm mô phỏng chuyên dụng giúp thực hiện các mô phỏng phức tạp và đưa ra các đánh giá chính xác.

6.2. Phát triển mô hình toán học cho chuỗi cung ứng bền vững

Phát triển mô hình toán học cho chuỗi cung ứng bền vững là một hướng nghiên cứu quan trọng. Các mô hình này cần xem xét các yếu tố môi trường, xã hội và kinh tế để đảm bảo tính bền vững của chuỗi cung ứng. Việc tích hợp các tiêu chí bền vững vào các mô hình toán học giúp doanh nghiệp đưa ra các quyết định có trách nhiệm hơn và đóng góp vào sự phát triển bền vững của xã hội.