Giới thiệu dự án

Trong bối cảnh chuỗi cung ứng hiện đại và sản xuất tinh gọn (Lean Manufacturing), quản trị kho bãi (Warehouse Management) đóng vai trò then chốt trong việc tối ưu hóa chi phí vận hành và rút ngắn thời gian đáp ứng đơn hàng. Tại các nhà máy sản xuất thiết bị điện quy mô lớn, khu vực kho linh kiện phục vụ cho dây chuyền lắp ráp luôn phải đối mặt với áp lực xử lý hàng nghìn mã hàng hóa (SKU) với tần suất luân chuyển cao. Theo các khảo sát logistics công nghiệp, hoạt động lấy hàng (Order Picking) chiếm tới 50% - 55% tổng chi phí vận hành kho và tiêu tốn hơn 50% thời gian di chuyển của nhân sự.

Tại kho hàng của Công ty TNHH Schneider Electric Manufacturing Việt Nam (SEMV) với diện tích 2.500 m², các linh kiện tiêu thụ nhanh (Fast-Moving Items) đòi hỏi tần suất châm hàng (Replenishment) và lấy hàng (Picking) liên tục. Tuy nhiên, việc lựa chọn vị trí lưu trữ (Storage Bin Assignment) cho các mã hàng mới trước đây hoàn toàn phụ thuộc vào kinh nghiệm cảm quan của kỹ sư và nhân viên kho.

Thực trạng này gây ra các điểm nghẽn nghiêm trọng:

  • Sai lệch dữ liệu mặt bằng: Dữ liệu hệ thống SAP không đồng nhất với hiện trường (tồn tại bin ảo, thông số kích thước sai lệch trên hơn 3.500 vị trí bin).
  • Lãng phí thể tích lưu trữ: Tỷ lệ chiếm chỗ của bin đạt 86% nhưng tỷ lệ tận dụng thể tích thực tế (Volume Utilization) chỉ đạt 44%, dẫn đến tình trạng kho nhanh chóng cạn kiệt không gian dù còn nhiều khoảng trống lãng phí.
  • Vi phạm nguyên tắc an toàn lao động (Ergonomics): Các thùng hàng nặng (>10 kg) bị xếp ở các tầng kệ quá cao (>1,8 m) hoặc sát mặt đất (<0,3 m), khiến công nhân phải với tay hoặc cúi gập người liên tục, làm tăng 50% thời gian thao tác và tiềm ẩn rủi ro chấn thương cơ xương khớp.
  • Xung đột lộ trình lấy hàng: Hàng Fast-Moving bố trí quá xa vị trí lưu trữ pallet trên kệ cao hoặc sai lệch tuyến đường châm hàng (Route Transfer Order - TO), khiến Lead Time quy trình lấy hàng thực tế vượt 28% so với mục tiêu đề ra.

Nhằm khắc phục triệt để các hạn chế trên, đề tài "Phát triển phần mềm ra quyết định đa mục tiêu giúp cải thiện tỷ lệ sử dụng kệ hàng và nâng cao năng suất quy trình lấy hàng tại kho hàng Schneider Electric Việt Nam" tập trung giải quyết 3 mục tiêu cốt lõi:

  1. Chuẩn hóa và làm sạch toàn bộ cơ sở dữ liệu quản lý vị trí lưu trữ thực tế cho hơn 3.500 bin kệ kho.
  2. Xây dựng mô hình ra quyết định đa tiêu chí kết hợp giữa phương pháp phân tích thứ bậc (Analytic Hierarchy Process - AHP) và phương pháp đánh giá mức độ tương đồng với giải pháp lý tưởng (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution - TOPSIS).
  3. Phát triển công cụ phần mềm tự động hóa trên nền tảng Microsoft Visual Basic for Applications (VBA v7.1) và Microsoft Power Query tích hợp trong Excel, giúp đề xuất tự động Top 10 khoang chứa tối ưu nhất theo thời gian thực.

Dự án áp dụng trực tiếp tại khu vực kệ siêu thị (Fast-Moving Rack) của kho linh kiện SEMV trong khung thời gian 6 tháng, tập trung vào dòng chảy nguyên vật liệu Fast-Moving và không can thiệp vào thuật toán lõi của hệ thống ERP SAP doanh nghiệp.

graph TD
    A[Dữ liệu thô SAP: Control Cycle, Layout, Kanban, Route TO] --> B[Trích xuất & Xử lý qua Power Query / SQL]
    B --> C[Module Tính toán 5 Tiêu chí Kỹ thuật]
    C --> D[Thuật toán AHP: Xác định Trọng số Tiêu chí CR < 0.1]
    D --> E[Thuật toán TOPSIS: Chuẩn hóa & Tính khoảng cách Euclidean]
    E --> F[Bộ lọc Ràng buộc Vị trí & Xung đột Ngoại quan]
    F --> G[Giao diện Excel UserForm: Đề xuất Top 10 Bins Tối ưu]

Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Khảo sát thực nghiệm tại 26 dãy kệ (Bay), mỗi bay gồm 8 tầng kệ với cấu trúc kích thước đa dạng cho thấy quy trình gán vị trí bin thủ công tồn tại nhiều điểm hạn chế khi so sánh với các phương pháp tiếp cận hiện đại:

Tiêu chí so sánh Phương pháp thủ công (Kinh nghiệm) Mô hình Slotting WMS chuyên dụng Giải pháp MCDM tích hợp (Đề tài)
Thời gian tính toán 15 - 30 phút / mã hàng < 1 giây < 2 giây
Tính toán đa tiêu chí Kém (chỉ xét 1-2 yếu tố bề nổi) Tốt (chủ yếu tối ưu quãng đường) Toàn diện (Khoảng cách, Thể tích, Ergonomic, TO)
Chi phí đầu tư 0 VNĐ Rất cao ($20.000 - $50.000) Tối ưu (Tận dụng hạ tầng Office 365 có sẵn)
Độ linh hoạt dữ liệu Rất thấp (dễ sai lệch) Phụ thuộc vào kiến trúc WMS Rất cao (Tùy biến qua Power Query & VBA)
Đảm bảo Ergonomics Không có tiêu chuẩn rõ ràng Thường bỏ qua hoặc tính phí module phụ Ràng buộc trực tiếp vào ma trận quyết định

Áp dụng phương pháp phân tích yêu cầu MoSCoW:

  • Must Have: Xử lý dữ liệu đa nguồn tự động (Control Cycle 3.280 dòng, Layout 3.000 dòng, Kanban Now 1.500 dòng); xếp hạng Top 10 bin theo AHP-TOPSIS; loại trừ bin ảo và bin sai quy cách.
  • Should Have: Giao diện UserForm trực quan hỗ trợ tìm kiếm ngược mã hàng lân cận (Nearby Bins) nhằm chống nhầm lẫn ngoại quan giữa các linh kiện tương đồng.
  • Could Have: Tự động điều chỉnh trọng số tiêu chí động theo cấu hình người dùng nâng cao.
  • Won't Have (Giai đoạn này): Tích hợp kết nối API ghi trực tiếp hai chiều vào cơ sở dữ liệu SAP core.

Thiết kế hệ thống

Kiến trúc hệ thống được thiết kế theo mô hình xử lý 3 lớp (3-tier Architecture) thu gọn:

  • Data Extraction Layer: Sử dụng công cụ Microsoft Power Query (M Language) và các truy vấn SQL để kết xuất dữ liệu tự động từ các tệp dữ liệu nguồn SAP (Control_Cycle.xlsx, Layout_Master.xlsx, Kanban_Now.xlsx, Route_TO.xlsx).
  • Processing & Algorithm Engine: Lập trình hướng đối tượng trong môi trường VBA (Excel 365 64-bit), thực thi tuần tự các module chuẩn hóa ma trận, tính vector trọng số AHP, giải ma trận Euclidean TOPSIS.
  • Presentation Layer: Giao diện Excel UserForm trực quan với khả năng bắt lỗi định dạng (Data Validation), cảnh báo tải trọng quá mức tầng kệ và hỗ trợ người dùng thao tác 1 chạm.

5 tiêu chí định lượng ($C_1 \rightarrow C_5$) được mô hình hóa toán học cho ma trận quyết định:

  1. $C_1$ (Khoảng cách di chuyển - Cost): Khoảng cách Euclidean trên hệ trục tọa độ mặt bằng $Oxy$ từ bin kệ dưới mặt đất đến tọa độ bin chứa pallet trên kệ cao ($D = \sqrt{(x_2 - x_1)^2 + (y_2 - y_1)^2}$).
  2. $C_2$ (Tỷ lệ tận dụng thể tích bin - Benefit): Tỷ số giữa thể tích hộp hàng linh kiện ($V_{box} = l \times w \times h \times Qty$) và thể tích định danh của bin ($V_{bin}$).
  3. $C_3$ (Tỷ lệ sử dụng không gian bay - Benefit): Tỷ lệ lấp đầy các vị trí bin trong cùng một khung kệ (Bay Occupancy Rate).
  4. $C_4$ (Chỉ số Ergonomics an toàn lao động - Benefit): Điểm số suy giảm theo độ cao tầng kệ đối với trọng lượng thùng hàng (khối lượng nặng $\ge 10\text{ kg}$ ưu tiên gán ở tầng 2 - 4 cao từ 0,8 m đến 1,4 m).
  5. $C_5$ (Tần suất nhu cầu đơn hàng - Benefit): Số lượng Transfer Order (TO) phát sinh theo tuyến lấy hàng (Route Priority).

Methodology

Dự án tuân thủ nghiêm ngặt khung phương pháp luận DMAIC kết hợp công cụ Lean Six Sigma:

  • Define: Xác định vấn đề lãng phí thời gian và thất thoát không gian thông qua sơ đồ dòng giá trị (Value Stream Mapping - VSM).
  • Measure: Thu thập dữ liệu vận hành thực tế qua kỹ thuật phân tích video (Video Analysis) 2 ca làm việc (mỗi ca 90 phút), đo lường chính xác các thao tác Non-Value Added (NVA).
  • Analyze: Áp dụng biểu đồ nhân quả (Fishbone/Ishikawa Diagram) kết hợp kỹ thuật 5 Whys xác định nguyên nhân cốt lõi do thiếu công cụ định lượng hỗ trợ quyết định gán bin.
  • Improve: Phát triển thuật toán lai AHP-TOPSIS và đóng gói phần mềm giao diện.
  • Control: Thiết lập quy trình kiểm tra dữ liệu định kỳ (Standard Operating Procedure - SOP) và bàn giao bảng điều khiển theo dõi KPI.
Tiến độ triển khai 6 tháng:
[Tháng 1: Khảo sát VSM & Phân tích Video] ➔ [Tháng 2: Chuẩn hóa Dữ liệu 3.500 Bins] 
➔ [Tháng 3: Thiết lập Mô hình Toán AHP-TOPSIS] ➔ [Tháng 4: Lập trình Engine VBA & Power Query] 
➔ [Tháng 5: Thiết kế Giao diện & Thử nghiệm Pilot] ➔ [Tháng 6: Đánh giá KPI & Đóng gói Bàn giao]

Implementation và kết quả

Development process

Quá trình số hóa và tính toán ma trận quyết định được triển khai trực tiếp thông qua các công thức giải thuật toán tích hợp trong module xử lý VBA.

1. Tính toán trọng số AHP (Analytic Hierarchy Process)

Ma trận so sánh cặp $A_{5 \times 5}$ được xây dựng dựa trên khảo sát chuyên gia kho vận theo thang đo Saaty 1-9:

$$A = \begin{pmatrix} 1 & 1/3 & 1/2 & 2 & 1/4 \ 3 & 1 & 2 & 4 & 1/2 \ 2 & 1/2 & 1 & 3 & 1/3 \ 1/2 & 1/4 & 1/3 & 1 & 1/5 \ 4 & 2 & 3 & 5 & 1 \end{pmatrix}$$

Vector trọng số $w_j$ được tính bằng trung bình hình học chuẩn hóa:

$$w_j = \frac{\left( \prod_{k=1}^n a_{jk} \right)^{1/n}}{\sum_{i=1}^n \left( \prod_{k=1}^n a_{ik} \right)^{1/n}}$$

Kết quả vector trọng số: $W = [w_{C1}: 0.104, w_{C2}: 0.258, w_{C3}: 0.162, w_{C4}: 0.059, w_{C5}: 0.417]$. Kiểm tra chỉ số nhất quán: Giá trị riêng lớn nhất $\lambda_{max} = 5.082$, Chỉ số nhất quán $CI = \frac{\lambda_{max} - n}{n - 1} = \frac{5.082 - 5}{4} = 0.0205$. Tỷ số nhất quán $CR = \frac{CI}{RI} = \frac{0.0205}{1.12} = 0.0183 < 0.10$ (Thỏa mãn tính nhất quán logic tuyệt đối).

2. Tính toán ma trận TOPSIS trên tập phương án Bins

Đoạn mã VBA thực thi chuẩn hóa ma trận theo khoảng cách Euclidean và tính điểm tương đồng giải pháp lý tưởng:

' VBA Subroutine: Calculate TOPSIS Score for Candidate Bins
Public Sub Calculate_TOPSIS_Ranking()
    Dim i As Long, j As Integer, numCandidates As Long
    Dim sumSquares(1 To 5) As Double
    Dim normMatrix() As Double, weightedMatrix() As Double
    Dim idealPos(1 To 5) As Double, idealNeg(1 To 5) As Double
    Dim dPos As Double, dNeg As Double
    
    numCandidates = Sheet_Calc.Cells(Rows.Count, "A").End(xlUp).Row - 1
    ReDim normMatrix(1 To numCandidates, 1 To 5)
    ReDim weightedMatrix(1 To numCandidates, 1 To 5)
    
    ' Bước 1: Tính tổng bình phương các cột tiêu chí
    For j = 1 To 5
        sumSquares(j) = 0#
        For i = 1 To numCandidates
            sumSquares(j) = sumSquares(j) + (Sheet_Calc.Cells(i + 1, j + 2).Value) ^ 2
        Next i
        sumSquares(j) = Sqr(sumSquares(j))
    Next j
    
    ' Bước 2 & 3: Chuẩn hóa và nhân trọng số AHP W(j)
    For i = 1 To numCandidates
        For j = 1 To 5
            normMatrix(i, j) = Sheet_Calc.Cells(i + 1, j + 2).Value / sumSquares(j)
            weightedMatrix(i, j) = normMatrix(i, j) * AHP_Weights(j)
        Next j
    Next i
    
    ' Bước 4: Xác định PIS (Ideal Positive) và NIS (Ideal Negative)
    ' C1 là Cost criteria (min is best), C2-C5 là Benefit criteria (max is best)
    idealPos(1) = GetMinCol(weightedMatrix, 1, numCandidates)
    idealNeg(1) = GetMaxCol(weightedMatrix, 1, numCandidates)
    For j = 2 To 5
        idealPos(j) = GetMaxCol(weightedMatrix, j, numCandidates)
        idealNeg(j) = GetMinCol(weightedMatrix, j, numCandidates)
    Next j
    
    ' Bước 5: Tính khoảng cách Euclidean và Điểm tương đồng Si
    For i = 1 To numCandidates
        dPos = 0#: dNeg = 0#
        For j = 1 To 5
            dPos = dPos + (weightedMatrix(i, j) - idealPos(j)) ^ 2
            dNeg = dNeg + (weightedMatrix(i, j) - idealNeg(j)) ^ 2
        Next j
        dPos = Sqr(dPos): dNeg = Sqr(dNeg)
        
        ' Điểm tương đồng Si = D- / (D+ + D-)
        If (dPos + dNeg) = 0 Then
            Sheet_Result.Cells(i + 1, "H").Value = 0
        Else
            Sheet_Result.Cells(i + 1, "H").Value = dNeg / (dPos + dNeg)
        End If
    Next i
End Sub

Truy vấn trích xuất dữ liệu Power Query M Language tự động làm sạch layout và loại bỏ các vị trí chứa đai nẹp/hộp rỗng:

let
    Source = Excel.Workbook(File.Contents("C:\SEMV_Warehouse\Layout_Master.xlsx"), null, true),
    Layout_Sheet = Source{[Item="Layout_Data",Kind="Sheet"]}[Data],
    PromotedHeaders = Table.PromoteHeaders(Layout_Sheet, [PromoteAllScalars=true]),
    FilteredValidBins = Table.SelectRows(PromotedHeaders, each ([Bin_Status] = "Available" or [Bin_Status] = "Active") and ([Storage_Type] <> "Pallet_Strap")),
    ChangedTypes = Table.TransformColumnTypes(FilteredValidBins,{{"Bay", Int64.Type}, {"Level", Int64.Type}, {"Bin_Volume_m3", type number}, {"Max_Weight_kg", type number}})
in
    ChangedTypes

Testing và validation

Hệ thống được kiểm thử qua 45 kịch bản gán mã hàng mới phát sinh từ tháng 11/2023 đến tháng 01/2024:

  • Test Coverage: Kiểm thử toàn bộ 3.500+ vị trí bin thực tế, kiểm tra biên với các trường hợp dữ liệu rỗng (Null), sai lệch định dạng vị trí (Bay-Level-Bin), lỗi vượt tải trọng cho phép.
  • Độ chính xác thuật toán: Tỷ lệ nhất quán của giải thuật đạt 100% khi đối chiếu giữa kết quả tính tay bằng ma trận Excel độc lập và kết quả xử lý bằng code VBA.
  • Hiệu năng hệ thống (Benchmark): Thời gian phản hồi trung bình từ lúc người dùng nhấn nút Suggest trên giao diện UserForm đến khi xuất danh sách Top 10 Bins đạt 0,85 giây trên cấu hình máy tính văn phòng Intel Core i5-1135G7 @ 2.40GHz, 8GB RAM.

Kết quả đạt được

Việc ứng dụng chương trình mang lại những chuyển biến định lượng rõ rệt:

Tỷ lệ tận dụng thể tích Rack:
Trước dự án (20/08):  [█████████████████████████░░░░░░░░] 76.0%
Sau cải tiến (05/02): [███████████████████████████░░░░░] 81.2% (+5.2%)

Tỷ lệ sai lệch dữ liệu Master Layout:
Trước cải tiến:       [████████████░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░] 38.5%
Sau chuẩn hóa:        [░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░░]  0.0% (Làm sạch 3.500+ Bins)

Thời gian tìm & quyết định vị trí Bin mới:
Quy trình cũ:        [████████████████████] ~18.5 phút / SKU
Quy trình phần mềm:  [█░░░░░░░░░░░░░░░░░░░]   1.2 phút / SKU (-93.5%)
  • Lead Time Lấy Hàng: Giảm thời gian trễ từ mức vượt 28% xuống tiệm cận mức thời gian tiêu chuẩn ($\pm 3%$), loại bỏ hoàn toàn các trường hợp công nhân phải đi lệch tuyến lấy hàng.
  • Cải thiện An toàn Lao động: 100% các thùng hàng có trọng lượng trên 8 kg được phần mềm tự động định tuyến xuống các tầng trung bình (Level 2 - Level 4), triệt tiêu các tư thế bất lợi khi bốc dỡ.

Đổi mới và đóng góp

  • Mô hình lai AHP-TOPSIS thích ứng công nghiệp: Đổi mới việc ứng dụng lý thuyết ra quyết định đa tiêu chí vào bài toán quản trị vị trí kho bãi vi mô (Micro-Slotting). Không giống như các nghiên cứu học thuật thuần túy chỉ xét yếu tố khoảng cách di chuyển, mô hình tích hợp trực tiếp tiêu chuẩn an toàn lao động Ergonomics và tần suất Transfer Order động từ hệ thống vận hành.
  • Cơ chế chống nhầm lẫn ngoại quan (Nearby Visual Check): Phần mềm bổ sung tính năng kiểm tra tự động các mã hàng nằm trong cùng một Bay (Nearby SKU Query). Khi người dùng xem xét một bin được gợi ý, hệ thống hiển thị danh sách các mã đang lưu trữ xung quanh nhằm ngăn ngừa việc xếp các linh kiện khác mã nhưng có ngoại quan giống hệt nhau ở cạnh nhau, giảm thiểu rủi ro nhặt nhầm hàng của công nhân xuống 0%.
  • Kiến trúc phần mềm phi chi phí bản quyền (Zero-License Cost): Khai thác triệt để sức mạnh của VBA và Power Query trên bộ phần mềm Microsoft Office tiêu chuẩn của doanh nghiệp, giúp hệ thống hoạt động ổn định, triển khai tức thì mà không đòi hỏi chi phí đầu tư phần mềm chuyên dụng đắt đỏ hay nâng cấp hạ tầng máy chủ phức tạp.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản vận hành thực tế

Khi một kỹ sư quản lý kho nhận được thông báo từ bộ phận NPI (New Product Introduction) về mã linh kiện mới chuẩn bị nhập kho:

  1. Kỹ sư mở file chương trình MCDM_Slotting_Tool.xlsm, nhấn phím tắt kích hoạt giao diện PRE_GUI.
  2. Nhập thông tin mã hàng: Kích thước thùng ($L, W, H$), Khối lượng ($Kg$), Số lượng hộp/pallet, Vị trí lưu trữ lô trên kệ cao (VD: BAY12-L6-04).
  3. Nhấn Suggest: Hệ thống tự động truy vấn dữ liệu từ Power Query, tính toán ma trận AHP-TOPSIS trong 1 giây và hiển thị bảng danh sách Top 10 Bins tốt nhất kèm theo điểm số $S_i$.
  4. Kỹ sư nhấp đúp vào mã bin số 1 để xem cửa sổ pop-up kiểm tra các mã hàng lân cận trước khi xác nhận gán vị trí trên hệ thống SAP.
+-----------------------------------------------------------------------+
|  MCDM FAST-MOVING BIN SELECTION - SCHNEIDER ELECTRIC                  |
+-----------------------------------------------------------------------+
| [Thao tác nhập liệu]                                                  |
| Mã linh kiện:   [ CABLE-LUG-M8       ]  Khối lượng (kg): [ 6.5     ]  |
| Kích thước (mm):[ 250 ]x[ 180 ]x[ 120]  Vị trí Kệ Cao:   [ B14-L7-02] |
|                                                                       |
| [ SUGGEST BIN ]  [ RESET ]  [ VIEW MCDM DATA ]                        |
+-----------------------------------------------------------------------+
| GỢI Ý TOP 5 VỊ TRÍ PHÙ HỢP NHẤT:                                      |
| Rank | Bin ID     | Utilization | Distance (m) | Safety Score | Si    |
|  1   | B14-L3-01  |    84.2%    |     2.14     |     1.00     | 0.892 |
|  2   | B14-L2-03  |    79.5%    |     2.45     |     0.95     | 0.841 |
|  3   | B15-L3-02  |    82.0%    |     4.12     |     1.00     | 0.785 |
|  4   | B13-L2-01  |    75.1%    |     4.30     |     0.95     | 0.732 |
|  5   | B14-L4-02  |    88.0%    |     2.80     |     0.70     | 0.698 |
+-----------------------------------------------------------------------+
| [Pop-up]: Double-click xem danh sách mã hàng xung quanh B14-L3-01      |
+-----------------------------------------------------------------------+

Yêu cầu triển khai và ROI

  • Yêu cầu kỹ thuật: Máy trạm chạy Windows 10/11 64-bit, cài đặt Microsoft Excel 2016 trở lên (khuyến nghị Microsoft 365), bật tính năng hỗ trợ Macro VBA.
  • Thời gian hòa vốn (Payback Period): Ước tính dưới 1,5 tháng thông qua việc cắt giảm 17 phút/lần tìm kiếm của kỹ sư và tiết kiệm trung bình 1,2 giờ công lao động mỗi ngày cho toàn đội ngũ lấy hàng.

Hạn chế và hướng phát triển

Hạn chế kỹ thuật

  • Dữ liệu chưa được liên kết thời gian thực thông qua API trực tiếp tới máy chủ SAP ECC/S4HANA mà vẫn phải kết xuất định kỳ qua các file báo cáo trung gian dạng .xlsx/.csv.
  • Thuật toán hiện tại tập trung tối ưu hóa tĩnh cho từng mã hàng đơn lẻ tại thời điểm xét duyệt, chưa mô phỏng được bài toán tối ưu hóa động đồng thời cho cả lô hàng lớn gồm hàng trăm mã SKU phát sinh cùng lúc.

Hướng phát triển

  • Xây dựng module Python tích hợp RESTful API hoặc Webhook để tự động đồng bộ hai chiều dữ liệu giữa hệ thống WMS của doanh nghiệp và phần mềm ra quyết định.
  • Tích hợp thuật toán di truyền (Genetic Algorithm - GA) hoặc thuật toán bầy đàn (Particle Swarm Optimization - PSO) để giải bài toán tái quy hoạch toàn bộ kho hàng (Global Re-Slotting) theo mùa vụ.
  • Ứng dụng công nghệ quét mã QR/Barcode kết hợp thiết bị cầm tay thông minh (PDA/Handheld Scanner) cho phép thao tác trực tiếp tại hiện trường.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên & Học viên ngành Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp / Logistics: Cung cấp mô hình tham chiếu mẫu về việc kết hợp giữa lý thuyết nghiên cứu vận hành (OR), phương pháp MCDM và ứng dụng tin học hóa thực tiễn trong nhà máy công nghiệp.
  • Kỹ sư vận hành kho & Logistics Specialists: Sở hữu bộ công cụ tự động hóa giải phóng hơn 90% thời gian tính toán thủ công, nâng cao độ chính xác và tính chuyên nghiệp trong thiết kế vị trí lưu trữ.
  • Doanh nghiệp sản xuất: Tiết kiệm hàng trăm triệu đồng chi phí bản quyền phần mềm WMS mở rộng, tối ưu hóa không gian lưu trữ hiện hữu thêm 5,2%, trực tiếp hạ giá thành sản xuất và nâng cao an toàn vệ sinh lao động cho nhân công.
  • Các nhà nghiên cứu ứng dụng: Minh chứng thực nghiệm giá trị của phương pháp AHP-TOPSIS khi xử lý các bài toán công nghiệp đa mục tiêu có yếu tố xung đột giữa tối ưu chi phí và sức khỏe con người.

Câu hỏi thường gặp

  1. Yêu cầu phần cứng và phần mềm tối thiểu để vận hành hệ thống là gì? Hệ thống chỉ yêu cầu máy tính chạy hệ điều hành Windows 10 trở lên, trang bị bộ vi xử lý tối thiểu Intel Core i3 (khuyến nghị Core i5), RAM 4GB (khuyến nghị 8GB) và phần mềm Microsoft Excel 2016 / 2019 / 2021 hoặc Microsoft 365 (phiên bản 64-bit để tối ưu hóa bộ nhớ khi xử lý dữ liệu lớn trên 10.000 dòng).

  2. Nếu dữ liệu số lượng bay hoặc kích thước bin thay đổi thì phần mềm có cần viết lại code không? Không. Toàn bộ cấu trúc mặt bằng kho được cấu hình động trong bảng dữ liệu Layout_Master. Khi kho thay đổi cách bố trí kệ, người dùng chỉ cần cập nhật thông số kích thước và tọa độ trong bảng tính, Power Query sẽ tự động nạp lại cấu trúc mới mà không cần chỉnh sửa bất kỳ dòng mã lệnh VBA nào.

  3. Làm thế nào để đảm bảo tính nhất quán của ma trận trọng số AHP khi có nhiều chuyên gia đánh giá khác nhau? Phần mềm tích hợp sẵn công thức kiểm tra tỷ số nhất quán $CR = CI/RI$. Nếu giá trị $CR \ge 0.10$, hệ thống sẽ hiển thị cảnh báo và yêu cầu đánh giá lại ma trận so sánh cặp. Khi có nhiều chuyên gia tham gia đánh giá, phương pháp trung bình hình học (Geometric Mean Method) sẽ được áp dụng để tổng hợp ý kiến trước khi đưa vào ma trận tính toán chung.

  4. Hệ thống xử lý như thế nào đối với các mã hàng có kích thước hoặc tải trọng vượt quá khả năng của toàn bộ các bin trống? Khi người dùng nhập kích thước hoặc khối lượng vượt quá giới hạn tối đa của tất cả các bin sẵn có, bộ lọc điều kiện tiên quyết (Pre-screening Filter) trong VBA sẽ phát hiện và hiển thị hộp thoại cảnh báo Over-Capacity Error, đồng thời đưa ra đề xuất chuyển mã hàng sang khu vực lưu trữ đặc thù (Pallet Rack hoặc Bulky Area) thay vì cố định vào kệ siêu thị.

  5. Chi phí bảo trì và vận hành phần mềm này hàng năm là bao nhiêu? Chi phí bảo trì phần mềm bằng 0 VNĐ do công cụ được xây dựng hoàn toàn dựa trên các tính năng nội tại của hệ sinh thái Microsoft Office sẵn có tại doanh nghiệp, không phát sinh chi phí duy trì máy chủ, phí thuê bao hàng tháng (SaaS) hay phí cấp phép của bên thứ ba.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp "Phát triển phần mềm ra quyết định đa mục tiêu giúp cải thiện tỷ lệ sử dụng kệ hàng và nâng cao năng suất quy trình lấy hàng tại kho hàng Schneider Electric Việt Nam" đã giải quyết triệt để bài toán phân bổ vị trí lưu trữ hàng Fast-Moving bằng việc kết hợp thành công cơ sở lý thuyết vận trù học (MCDM - AHP & TOPSIS) với công nghệ tự động hóa văn phòng mạnh mẽ (VBA & Power Query).

Những đóng góp then chốt của công trình bao gồm việc chuẩn hóa 100% dữ liệu của hơn 3.500 bin kệ, gia tăng tỷ lệ tận dụng thể tích lưu trữ thêm 5,2%, cắt giảm 93,5% thời gian tìm kiếm vị trí lưu trữ mới và triệt tiêu các nguy cơ tai nạn lao động do công thái học không phù hợp. Thành công của dự án tại nhà máy Schneider Electric Manufacturing Việt Nam khẳng định tính khả thi, hiệu quả kinh tế và khả năng nhân rộng rộng rãi của các giải pháp công nghệ tinh gọn (Lean Digitalization) trong kỷ nguyên Công nghiệp 4.0.