Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Tại nhà máy Công ty TNHH Schneider Electric Manufacturing Việt Nam (SEMV), kho nguyên vật liệu và linh kiện có diện tích 2.500 m², đóng vai trò trung tâm trong việc tiếp nhận, lưu trữ, cấp phát linh kiện phục vụ các chuyền sản xuất (Shop-floor) và xuất hàng thành phẩm. Trong cơ cấu vận hành, các linh kiện thuộc nhóm tiêu thụ nhanh (Fast-moving) đòi hỏi tần suất châm hàng (replenishment) và lấy hàng (picking) diễn ra liên tục với cường độ cao. Tuy nhiên, hoạt động phân bổ và lựa chọn khoang chứa hàng (storage bin) cho nhóm vật liệu này tại khu vực kệ siêu thị chủ yếu được thực hiện dựa trên kinh nghiệm thủ công của kỹ sư và trưởng nhóm, thiếu các tiêu chuẩn định lượng và không có công cụ tính toán ràng buộc.

Thực trạng phân bổ vị trí lưu trữ thủ công đã phát sinh nhiều dạng lãng phí (thao tác thừa, di chuyển xa, thời gian chờ), dẫn đến việc lead time quy trình lấy hàng từ ngày 01/07/2023 đến ngày 24/09/2023 bị chậm hơn 28% so với mục tiêu đề ra. Bên cạnh đó, thể tích của các khoang chứa chưa được khai thác tối ưu (tỷ lệ sử dụng số bin đạt 86% nhưng tỷ lệ tận dụng thể tích thực tế ban đầu chỉ đạt 44%), các yếu tố về khoa học an toàn lao động (ergonomic) bị vi phạm khi công nhân phải cúi gập người hoặc với cao để bốc dỡ các thùng hàng có khối lượng lớn, và tình trạng linh kiện khác mã nhưng tương đồng về ngoại quan được xếp liền kề dẫn đến nhầm lẫn trong quá trình xuất - nhập.

Để giải quyết các vấn đề trên, đề tài xác lập 3 mục tiêu nghiên cứu cụ thể:

  1. Chuẩn hóa dữ liệu quản lý các khoang hàng (storage bin) trên toàn bộ hệ thống kệ Fast-moving nhằm đảm bảo tính chính xác, nhất quán giữa thực tế mặt bằng và cơ sở dữ liệu quản lý.
  2. Đánh giá và xác định trọng số giữa các tiêu chí ảnh hưởng đến việc lựa chọn vị trí lưu trữ khoang hàng bằng phương pháp phân tích thứ bậc (Analytic Hierarchy Process - AHP).
  3. Xếp hạng và sàng lọc các phương án vị trí lưu trữ để chọn ra danh sách 10 khoang hàng phù hợp nhất cho từng mã linh kiện bằng phương pháp kỹ thuật thứ tự ưu tiên theo mức độ tương đồng với giải pháp lý tưởng (Technique for Order of Preference by Similarity to Ideal Solution - TOPSIS), đồng thời xây dựng một phần mềm có giao diện tương tác trực quan tích hợp thuật toán trên.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

  • Đối tượng nghiên cứu: Quy trình phân bổ vị trí lưu trữ khoang hàng (bin allocation) cho nhóm linh kiện tiêu thụ nhanh (Fast-moving), tỷ lệ tận dụng thể tích kệ hàng và năng suất lao động trong quy trình châm hàng và lấy hàng.
  • Phạm vi không gian: Khu vực kệ hàng Fast-moving (kệ siêu thị) và hệ thống kệ cao (high-rack) liên kết gồm 26 bay kệ, mỗi bay gồm 8 tầng lưu trữ tại kho hàng SEMV.
  • Phạm vi thời gian: Đề tài thực hiện trong thời gian 6 tháng (từ tháng 08/2023 đến tháng 02/2024), các mốc số liệu thực nghiệm được đo đạc và đối sánh từ ngày 20/08/2023 đến ngày 05/02/2024.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Đề tài kết hợp giữa lý thuyết quản trị chuỗi cung ứng, kỹ thuật hệ thống công nghiệp và các phương pháp toán học ra quyết định đa tiêu chí (MCDM).

Khung lý thuyết và mô hình sử dụng:

  • Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP): Được sử dụng để lượng hóa mức độ quan trọng của các tiêu chí thông qua việc thiết lập cấu trúc phân cấp, lập ma trận so sánh cặp kích thước $N \times N$ theo thang đo 9 mức của Saaty (từ 1 đến 9), tính toán vector trọng số ưu tiên bằng trung bình hình học theo công thức $w_j = \frac{1}{n}\sum_{i=1}^n A_{ij}$, và kiểm định độ tin cậy qua chỉ số nhất quán $CI = \frac{\lambda_{max} - n}{n - 1}$ cùng tỷ số nhất quán $CR = \frac{CI}{RI}$ (yêu cầu $CR < 0,1$).
  • Phương pháp TOPSIS: Dùng để xếp hạng các phương án khoang hàng dựa trên khoảng cách hình học tới giải pháp lý tưởng. Các bước toán học gồm: chuẩn hóa ma trận quyết định $x^{ij} = \frac{x{ij}}{\sqrt{\sum_{i=1}^m x_{ij}^2}}$, xác định giải pháp lý tưởng dương $A^+_j = \max(x^{ij})$ và âm $A^-j = \min(x^*{ij})$, tính khoảng cách Euclidean $D^+i = \sqrt{\sum{j=1}^n (x^*{ij} - A^+j)^2}$ và $D^-i = \sqrt{\sum{j=1}^n (x^*{ij} - A^-_j)^2}$, từ đó tính điểm tương tự $S_i = \frac{D^-_i}{D^-_i + D^+_i}$ ($0 \le S_i \le 1$) để xếp hạng các bin.
  • Chiến lược quản lý hàng tồn kho FMR (Fast, Medium, Slow, Non-moving) và nguyên tắc xuất nhập trước FIFO (First In, First Out).
  • Các chỉ số hiệu suất kho bãi (KPI): Lead time quy trình lấy hàng/châm hàng; tỷ lệ sử dụng bin (Bin Occupancy); tỷ lệ tận dụng thể tích (Volume Utilization = Volume Used / Total Volume $\times$ 100%); tiêu chuẩn thực hành 5S (Sàng lọc, Sắp xếp, Sạch sẽ, Săn sóc, Sẵn sàng); nguyên tắc an toàn lao động và Ergonomic trong nâng hạ thủ công.

Phương pháp nghiên cứu thực tế:

  • Áp dụng phương pháp luận DMAIC (Define - Measure - Analyze - Improve - Control) làm tiến trình triển khai nghiên cứu.
  • Phương pháp quan sát thực tiễn bằng phân tích video (Video Analysis): Thực hiện ghi hình trực tiếp 2 chuyến (tour) lấy hàng thực tế của công nhân tại khu vực kệ siêu thị, mỗi chuyến kéo dài 1 giờ 30 phút, từ đó giải mã từng thao tác để phân loại hoạt động tạo ra giá trị gia tăng (VA) và không tạo ra giá trị gia tăng (NVA).
  • Kỹ thuật biểu đồ xương cá (Fishbone Diagram) kết hợp làm việc nhóm đa chức năng (kỹ sư kho, nhóm trưởng hàng Fast-moving, công nhân lấy hàng) để truy tìm nguyên nhân gốc rễ của lãng phí.
  • Phương pháp đo đạc thời gian bằng đồng hồ bấm giờ (Stopwatch study) để định lượng lead time thao tác trước và sau cải tiến.

Nguồn dữ liệu phục vụ nghiên cứu:

  • Dữ liệu quản lý chu kỳ sản xuất (Control Cycle) từ hệ thống doanh nghiệp với hơn 3.280 dòng dữ liệu về thông số linh kiện tiêu thụ ngoài chuyền.
  • Dữ liệu mặt bằng (Layout) với hơn 3.000 dòng dữ liệu mô tả tọa độ, kích thước, thể tích, loại thùng hộp và trạng thái của từng vị trí bin trên kệ.
  • Dữ liệu vận hành thực tế (Kanban Now) với hơn 1.500 dòng dữ liệu về mã hàng, số lượng thùng hộp và vị trí thực tế tại nhà máy.
  • Dữ liệu tần suất lệnh chuyển kho (Transfer Order - TO) phân bổ theo từng lộ trình lấy hàng (Route).
  • Ý kiến đánh giá của chuyên gia vận hành kho bãi để thiết lập ma trận so sánh cặp AHP.

Thiết kế và triển khai hệ thống ra quyết định

Hệ thống ra quyết định đa mục tiêu được xây dựng dưới dạng một ứng dụng phần mềm độc lập tích hợp trên nền tảng Microsoft Excel, sử dụng ngôn ngữ lập trình Visual Basic for Applications (VBA) và công cụ xử lý dữ liệu Power Query kết hợp ngôn ngữ truy vấn SQL.

Kiến trúc và quy trình xử lý dữ liệu của chương trình:

  1. Giai đoạn truy vấn và làm sạch dữ liệu nguồn: Sử dụng Power Query và câu lệnh SQL để kết nối, bóc tách và chuẩn hóa các bảng dữ liệu từ hệ thống quản lý của SEMV (Control Cycle, Layout, Kanban Now, Route TO). Thiết lập chức năng tự động cập nhật (Auto Refresh) dữ liệu theo chu kỳ định sẵn hoặc khi người dùng khởi động ứng dụng.
  2. Giai đoạn tiếp nhận thông tin đầu vào: Người dùng nhập các thông số của linh kiện mới qua giao diện Excel UserForm (tên mã nguyên vật liệu, vị trí lưu trữ lô hàng pallet trên kệ cao high-rack, trọng lượng thùng/hộp). Các thông số được ghi nhận tập trung tại bảng trung gian "PRE_GUI".
  3. Giai đoạn mô hình hóa không gian kho: Thiết lập hệ trục tọa độ hai chiều $Oxy$ cho toàn bộ 26 bay của hệ thống kệ rack và các vị trí kệ cao, cho phép chương trình tự động tính toán khoảng cách tọa độ thực tế giữa các bin.
  4. Giai đoạn định lượng 5 tiêu chí đầu vào cho thuật toán MCDM:
    • Tiêu chí 1: Khoảng cách từ bin được chọn đến bin lưu trữ lô hàng ở kệ cao (tính theo tọa độ $Oxy$).
    • Tiêu chí 2: Tỷ lệ tận dụng thể tích bin (Bin Volume Utilization), tính toán dựa trên quy cách đóng gói và dung tích chứa của khoang hàng.
    • Tiêu chí 3: Tỷ lệ sử dụng bay (Bay Occupancy Rate) nhằm cân bằng mật độ lưu trữ giữa các khoang.
    • Tiêu chí 4: Tiêu chuẩn an toàn lao động và Ergonomic, tham chiếu theo bảng quy chuẩn "Table 4" xác định tải trọng tối đa khuyến nghị tương ứng với độ cao của từng tầng kệ (tránh bố trí hàng nặng ở các tầng quá cao hoặc tầng sát mặt đất).
    • Tiêu chí 5: Độ ưu tiên của tuyến đường lấy hàng (Route Priority) dựa trên thống kê số lượng Transfer Order (TO).
  5. Giai đoạn thực thi thuật toán: Chương trình áp dụng vector trọng số $W$ thu được từ phương pháp AHP nhân với ma trận quyết định chuẩn hóa, tính toán khoảng cách Euclidean đến nghiệm lý tưởng $A^+$ và $A^-$, xuất điểm tương tự $S_i$ bằng thuật toán TOPSIS được mã hóa hoàn toàn trong mã nguồn VBA.
  6. Giai đoạn lọc và hiển thị kết quả: Các bin không thỏa mãn điều kiện tiên quyết (như bin đang chứa hàng khác, bin hư hỏng hoặc vi phạm giới hạn kích thước) sẽ bị loại bỏ qua bộ lọc (Filter). Kết quả cuối cùng trả về danh sách Top 10 bin tối ưu nhất tại bảng "RESULT". Đồng thời, chương trình tự động truy vấn bảng dữ liệu "Nearby" để trích xuất danh sách các mã linh kiện đang lưu trữ tại các bin lân cận trong cùng một bay, giúp người dùng đối soát ngoại quan nhằm tránh trùng lặp.

Thiết kế giao diện người dùng (Excel UserForm) và cơ chế kiểm soát lỗi:

  • Giao diện chính bao gồm các trường nhập liệu có tích hợp pop-up hướng dẫn định dạng tự động khi rê chuột (hover); các nút lệnh điều khiển ("Suggest", "Cancel", nút thu nhỏ cửa sổ); vùng hiển thị kết quả Top 10 đề xuất được định dạng màu xanh trực quan; vùng lưu vết lịch sử tính toán của lượt thao tác trước.
  • Nút tính năng phụ trợ "MCDM DATA" cho phép mở cửa sổ chi tiết để người dùng kiểm tra các giá trị tính toán trung gian của ma trận chuẩn hóa và khoảng cách TOPSIS. Tính năng nhấp đúp chuột (double-click) vào mã bin trên bảng kết quả sẽ kích hoạt cửa sổ thể hiện chi tiết các mã hàng xung quanh bin đó.
  • Hệ thống xử lý ngoại lệ (Error Handling) được lập trình để phát hiện và cảnh báo các lỗi nhập liệu của người dùng, bao gồm: cảnh báo để trống hoặc nhập sai mã linh kiện/nguyên vật liệu; cảnh báo nhập sai cú pháp định dạng vị trí kệ cao; cảnh báo nhập sai định dạng khối lượng thùng hàng.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan

Chương 1 trình bày tính cấp thiết của đề tài xuất phát từ các lãng phí vận hành thực tế tại kho linh kiện SEMV (lãng phí di chuyển, thao tác thừa, lãng phí thời gian chờ) làm suy giảm năng suất và kéo dài lead time cung ứng cho sản xuất. Tác giả tiến hành tổng quan 10 công trình nghiên cứu trong và ngoài nước liên quan đến ứng dụng mô hình MCDM (kết hợp AHP, TOPSIS, ANP, COBRA) và các công cụ tinh gọn Lean Six Sigma/DMAIC trong quản trị kho bãi và chuỗi cung ứng (tiêu biểu như nghiên cứu của Guo và cộng sự năm 2023, Garai và cộng sự năm 2023, Badulescu và cộng sự năm 2022, Adeodu và cộng sự năm 2023, Voronova năm 2022). Từ khoảng trống nghiên cứu, đề tài xác định 3 mục tiêu trọng tâm, lựa chọn các phương pháp nghiên cứu (quy nạp - diễn dịch, phân tích video, nghiên cứu định lượng, thực nghiệm) và lập kế hoạch thực hiện đồ án chi tiết theo từng mốc thời gian (Bảng 1.1).

Chương 2: Cơ sở lý thuyết

Chương này hệ thống hóa các nền tảng lý thuyết phục vụ cho việc xây dựng giải pháp:

  • Lý thuyết MCDM và quy trình 6 bước tính toán của AHP (thiết lập cấu trúc phân cấp, lập ma trận so sánh cặp, tính trọng số ưu tiên, lập ma trận tổng hợp, kiểm tra tính nhất quán $CI, CR$, lựa chọn tối ưu).
  • Cơ sở toán học của phương pháp TOPSIS gồm 6 bước từ lập ma trận quyết định, chuẩn hóa dữ liệu, xác định nghiệm lý tưởng PIS ($A^+$) và NIS ($A^-$), tính khoảng cách Euclidean, tính điểm tương tự ($S_i$) đến xếp hạng lựa chọn.
  • Các quy trình nghiệp vụ kho: Quy trình Put-away (nhập và định vị hàng hóa); quy trình lấy hàng (Picking) với các phương thức Piece Pick, Zone Pick, Wave Pick, Batch Pick, Single Pick, Cluster Pick; quy trình châm hàng (Replenishment) dựa trên điểm đặt hàng lại và mức tồn kho an toàn.
  • Các nguyên tắc quản trị: Phân loại hàng tồn kho FMR, nguyên tắc luân chuyển hàng hóa FIFO, hệ thống quản lý trực quan 5S, và các chỉ số đo lường hiệu suất kho (Lead time, Tỉ lệ sử dụng bin, Tỉ lệ tận dụng thể tích).
  • Giới thiệu các công cụ kỹ thuật triển khai: Microsoft Excel, ngôn ngữ lập trình VBA, công cụ biến đổi dữ liệu Power Query, phương pháp quản lý chất lượng DMAIC và kỹ thuật xây dựng lưu đồ Flowchart.

Chương 3: Phân tích hiện trạng tại kho linh kiện

Chương 3 tập trung khảo sát mặt bằng và đánh giá chi tiết hiện trạng vận hành tại kho SEMV:

  • Mặt bằng kho rộng 2.500 m² được phân chia thành các khu vực chức năng: Văn phòng kho, phòng kiểm tra chất lượng linh kiện đầu vào (IQC), các cổng xuất nhập (cổng nhận hàng Inbound và cổng xuất hàng Outbound), khu vực hàng MR, khu vực máy lưu trữ tự động Shuttle, khu vực Kitting, và khu vực kệ rack lưu trữ chính.
  • Cấu trúc hệ thống kệ rack gồm 26 bay, mỗi bay có 8 tầng lưu trữ: các tầng dưới được bố trí làm kệ siêu thị chứa hàng tiêu thụ nhanh (Fast-moving) để công nhân lấy hàng thủ công, các tầng phía trên dùng lưu trữ hàng tiêu thụ trung bình và chậm (Medium-moving, Slow-moving) thao tác bằng xe nâng.
  • Phân tích lưu đồ quy trình vận hành: Xây dựng Flowchart cho quy trình Put-away hàng pallet từ cổng Receiving lên kệ cao; quy trình xe nâng hạ pallet hàng Fast-moving từ kệ cao xuống đất để công nhân châm hàng vào kệ siêu thị; quy trình công nhân đẩy xe lấy hàng theo đơn hàng sản xuất.
  • Đánh giá các chỉ số KPI: Lead time quy trình lấy hàng từ 01/07/2023 đến 24/09/2023 không đạt mục tiêu (chậm hơn 28%); tỷ lệ sử dụng số lượng bin đạt 86% nhưng tỷ lệ tận dụng thể tích thực tế ban đầu ngày 20/08/2023 chỉ đạt 44% (đến ngày bắt đầu triển khai các biện pháp chuẩn hóa đạt mốc 76%).
  • Nhận diện 8 vấn đề lãng phí vận hành cụ thể:
    1. Tồn tại nhiều loại tem nhãn không đồng nhất trên kệ siêu thị gây bối rối cho công nhân và mất thời gian đào tạo người mới.
    2. Kích thước thùng hộp không đồng nhất do kho tiếp nhận hàng từ hơn 90 nhà cung cấp trong và ngoài nước, dẫn đến khó xếp chồng và lãng phí không gian bin.
    3. Tầng pallet lưu trữ chung nhiều mã hàng khác nhau làm không gian chật chội, hàng hóa dễ rơi rớt và lấn chiếm vị trí.
    4. Hàng hóa chưa tối ưu thể tích bin (hộp nhỏ để vào bin lớn làm giảm tỷ lệ lấp đầy; thùng hàng cồng kềnh nhét vào tầng thấp làm biến dạng thùng).
    5. Vi phạm an toàn lao động và Ergonomic: các thùng hàng nặng gần ngưỡng giới hạn bị xếp ở các tầng quá cao hoặc quá thấp, làm công nhân phải cúi gập hoặc với tay quá tầm, làm tăng khoảng 50% thời gian lấy hàng và tăng nguy cơ chấn thương.
    6. Vị trí bin hàng Fast-moving trên kệ siêu thị nằm quá xa vị trí lưu trữ pallet dự trữ trên kệ cao (high-rack), khiến công nhân phải đẩy xe vận chuyển qua quãng đường dài khi châm hàng.
    7. Xét sai bin lưu trữ so với lộ trình di chuyển lấy hàng cố định (route), buộc công nhân phải đi lệch tuyến hoặc kỹ sư phải tái thiết lập vị trí.
    8. Các linh kiện khác mã nhưng có hình dáng, màu sắc ngoại quan tương đồng được bố trí cạnh nhau, dẫn đến nhầm lẫn khi châm và lấy hàng.
  • Phân tích nguyên nhân gốc rễ: Thành lập đội nhóm đa chức năng (kỹ sư vận hành kho, nhóm trưởng nhóm Fast-moving, công nhân lấy hàng), triển khai kỹ thuật quay và phân tích video (Video Analysis) 2 ca lấy hàng (mỗi ca 1 giờ 30 phút), tổng hợp nguyên nhân trên biểu đồ xương cá (Fishbone Diagram) và xác định nguyên nhân cốt lõi là do thiếu công cụ định lượng hỗ trợ việc ra quyết định chọn bin.
Vấn đề lãng phí Khó khăn cho công nhân châm hàng Khó khăn cho công nhân lấy hàng
Rơi đổ hàng Mất thời gian căn chỉnh hộp nhỏ; tốn thời gian nhặt lại khi rơi; ảnh hưởng chất lượng linh kiện và an toàn lao động. Mất thời gian tìm kiếm do hàng bị lẫn lộn giữa các vị trí.
Hàng hộp nhỏ châm ở tầng pallet Tốn thời gian cúi và gập người khi châm linh kiện; ảnh hưởng xấu đến tư thế lao động (ergonomic). Tốn thời gian cúi gập người khi thao tác lấy linh kiện ra sản xuất.
Thùng hàng cồng kềnh ở tầng nhỏ Khó sắp xếp gọn gàng, vi phạm tiêu chuẩn 5S; tốn nhiều sức khi đưa thùng vào. Không gian chật chội; phải dùng nhiều lực kéo, dễ va quẹt gây tai nạn trầy xước.

Chương 4: Ứng dụng MCDM để thực hiện thuật toán

Chương 4 thực hiện các bước chuẩn hóa dữ liệu thực tế và tính toán mô hình toán học:

  • Tiến hành rà soát và làm sạch dữ liệu: xóa bỏ các bin không có thật trên thực tế khỏi cơ sở dữ liệu, phân loại lại các vị trí bin đang bị sử dụng sai mục đích (đựng đai nẹp, thùng hộp rỗng), cập nhật kích thước chuẩn của từng khoang hàng, thiết kế mẫu tem nhãn đồng nhất cho toàn khu vực kệ siêu thị, và kiến nghị chuẩn hóa quy cách thùng đóng gói đối với các nhà cung ứng.
  • Sử dụng Power Query để kết nối và chuẩn hóa các nguồn dữ liệu vận hành từ nhà máy thành các bảng dữ liệu nguồn sạch.
  • Tính toán dữ liệu đầu vào cho 5 tiêu chí lựa chọn bin:
    1. Tiêu chí khoảng cách: Tọa độ hóa vị trí các bay và tầng kệ cao trên mặt phẳng $Oxy$, lập công thức tính khoảng cách hình học giữa bin đề xuất và vị trí lô hàng trên cao.
    2. Tiêu chí tỷ lệ tận dụng thể tích: Lập thuật toán tính thể tích thùng hàng so với thể tích khoang chứa.
    3. Tiêu chí tỷ lệ sử dụng bay: Thống kê số lượng bin đang chứa hàng trên tổng số bin của từng bay để tránh tình trạng quá tải cục bộ.
    4. Tiêu chí Ergonomic: Xây dựng bảng quy chuẩn "Table 4" liên kết giữa độ cao tầng kệ với ngưỡng khối lượng thùng hàng tối đa cho phép.
    5. Tiêu chí độ ưu tiên tuyến đường: Dựa trên tần suất Transfer Order (TO) thực tế để gán trọng số ưu tiên cho các route lấy hàng thường xuyên.
  • Ứng dụng phương pháp AHP: Lập ma trận so sánh cặp giữa 5 tiêu chí dựa trên đánh giá của các chuyên gia nội bộ, tính toán vector trọng số ưu tiên $W$, kiểm tra tính nhất quán đạt yêu cầu ($CR < 0,1$).
  • Ứng dụng phương pháp TOPSIS: Đưa các giá trị thực tế của các bin ứng viên vào ma trận quyết định, tiến hành chuẩn hóa vector, nhân ma trận với vector trọng số AHP, xác định các điểm lý tưởng dương ($A^+$) và âm ($A^-$), tính khoảng cách Euclidean ($D^+, D^-$), xác định điểm tương tự $S_i$ và lọc ra danh sách 10 phương án bin có điểm số cao nhất.

Chương 5: Thiết kế hệ thống và giao diện

Chương 5 hiện thực hóa thuật toán thành công cụ phần mềm trên môi trường Microsoft Excel VBA:

  • Xây dựng luồng logic điều khiển chương trình từ khâu trích xuất dữ liệu tự động bằng Power Query/SQL đến khâu ghi nhận dữ liệu người dùng trên sheet "PRE_GUI".
  • Lập trình các hàm VBA tự động thực thi các phép tính ma trận AHP và TOPSIS, kết xuất dữ liệu sang các sheet chuyên dụng ("MCDM DATA", "RESULT", "Nearby").
  • Thiết kế giao diện Excel UserForm với đầy đủ tính năng: hộp nhập liệu thông minh có hướng dẫn định dạng, nút xem ma trận tính toán thuật toán, vùng hiển thị Top 10 bin tối ưu, vùng xem lịch sử kết quả, tính năng kiểm tra mã hàng xung quanh bin bằng thao tác nhấp đúp chuột để kiểm soát vấn đề trùng ngoại quan linh kiện.
  • Lập trình các khối lệnh bắt lỗi và hiển thị thông báo hướng dẫn khi người dùng bỏ trống mã hàng, nhập sai tên nguyên vật liệu, sai định dạng vị trí kệ cao hoặc sai quy cách khối lượng thùng hàng.
  • Khảo sát và đánh giá tác động ban đầu của phần mềm khi đưa vào chạy thử nghiệm tại hiện trường kho.

Chương 6: Kết luận và hướng phát triển

Chương 6 tổng kết các kết quả đạt được của đồ án đối với các mục tiêu đã đề ra, đồng thời chỉ rõ những mặt còn tồn tại và vạch ra các định hướng mở rộng nghiên cứu trong tương lai.

Kết quả và đóng góp

Kết quả định lượng cụ thể thu được từ nghiên cứu:

  • Tỷ lệ tận dụng thể tích khoang chứa hàng (Bin Volume Utilization) tại khu vực kệ hàng Fast-moving tăng từ mức 76% (ghi nhận tại thời điểm bắt đầu dự án ngày 20/08/2023) lên mức 81% (ghi nhận tại thời điểm hoàn thành ngày 05/02/2024).
  • Chuẩn hóa thành công cơ sở dữ liệu mặt bằng kho, loại bỏ toàn bộ sai lệch về thông số thể tích và cấu trúc layout trên hơn 3.500 vị trí bin chứa hàng thực tế tại 26 bay kệ.
  • Áp dụng thành công thiết kế mẫu tem nhãn mới đồng bộ 100% trên toàn bộ khu vực kệ siêu thị Fast-moving, loại bỏ tình trạng sử dụng đa dạng mẫu tem nhãn gây nhầm lẫn.
  • Rút ngắn thời gian tìm kiếm và lựa chọn vị trí bin cho một mã hàng mới: thời gian thao tác của kỹ sư (đo bằng phương pháp đồng hồ bấm giờ) giảm rõ rệt, quy trình tìm kiếm thủ công dựa trên phán đoán cảm tính được thay thế hoàn toàn bằng thao tác nhập liệu trên phần mềm với thời gian tính toán tự động trong vài giây.
Chỉ số / Hạng mục đánh giá Trước khi thực hiện đề tài Sau khi thực hiện đề tài
Tỷ lệ tận dụng thể tích bin 76% (ngày 20/08/2023) 81% (ngày 05/02/2024)
Tính chính xác dữ liệu mặt bằng Tồn tại nhiều sai lệch trên >3.500 bin Chuẩn hóa chính xác trên >3.500 bin
Hệ thống tem nhãn kệ siêu thị Nhiều loại tem nhãn, không đồng nhất 01 mẫu tem chuẩn hóa toàn khu vực
Phương pháp chọn vị trí bin mới Tìm kiếm thủ công, cảm tính Tự động hóa qua phần mềm MCDM
Kiểm soát an toàn Ergonomic Chưa có tiêu chuẩn định lượng tầng - tải trọng Kiểm soát tự động theo quy chuẩn Table 4
Kiểm tra ngoại quan linh kiện lân cận Không có công cụ hỗ trợ đối soát Tự động truy vấn mã hàng cùng bay (Nearby)

Giải pháp và kiến nghị đề xuất từ tác giả:

  • Yêu cầu các nhà cung ứng (trong tổng số hơn 90 đối tác) chuẩn hóa quy cách kích thước thùng hộp bao gói linh kiện giao đến nhà máy nhằm tối ưu hóa khả năng xếp dỡ trên kệ.
  • Ban hành và áp dụng nghiêm ngặt quy định an toàn lao động Ergonomic (Table 4) trong việc phân bổ tầng kệ: tuyệt đối không bố trí các thùng hàng có khối lượng nặng ở các tầng trên cùng hoặc tầng sát sàn.
  • Đưa phần mềm hỗ trợ ra quyết định vào quy trình làm việc chuẩn (SOP) của kỹ sư kho vận khi tiếp nhận mã hàng mới hoặc khi cần tái bố trí vị trí lưu kho.

Đóng góp của đề tài:

  • Đồ án đã giải quyết bài toán phân bổ khoang chứa hàng (Storage Bin Selection) bằng cách kết hợp đồng thời mô hình toán học đa tiêu chí (AHP - TOPSIS) với các ràng buộc thực tiễn của công nghiệp (khoảng cách vận chuyển, lộ trình lấy hàng TO, mật độ bay, an toàn lao động và ngoại quan sản phẩm).
  • Xây dựng một giải pháp phần mềm có chi phí đầu tư bằng không thông qua việc khai thác tối đa năng lực xử lý của Microsoft Excel VBA, Power Query và SQL, phù hợp để triển khai thực tế ngay tại nhà máy mà không cần mua sắm thêm các gói phần mềm WMS thương mại tốn kém.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Hạn chế của đề tài:

  • Phạm vi ứng dụng của phần mềm mới chỉ dừng lại ở khu vực kệ hàng Fast-moving (kệ siêu thị) và các vị trí kệ cao liên kết trực tiếp tại kho SEMV; chưa bao quát toàn diện các khu vực lưu trữ khác như hệ thống kệ hàng MR độc lập hay hệ thống kệ lưu trữ tự động Shuttle.
  • Dữ liệu đầu vào của chương trình phụ thuộc vào các tệp trích xuất từ cơ sở dữ liệu của nhà máy và được cập nhật qua Power Query, chưa được kết nối API trực tiếp theo thời gian thực (real-time) với lõi hệ thống hoạch định tài nguyên doanh nghiệp SAP ERP/WMS.

Hướng nghiên cứu tiếp theo:

  • Mở rộng phạm vi của thuật toán và phần mềm ra toàn bộ các phân khu chức năng khác trong nhà kho SEMV.
  • Nghiên cứu cơ chế tích hợp sâu (System Integration) giữa phần mềm VBA với hệ thống quản lý kho SAP theo thời gian thực để tự động đồng bộ trạng thái trống/bận của bin ngay khi lệnh xuất nhập hoàn tất.
  • Khảo sát ứng dụng thêm các công nghệ nhận diện tự động như thẻ định danh vô tuyến RFID hoặc cảm biến IoT tại các khoang hàng để kiểm soát tồn kho tự động.

Giá trị tham khảo

Đề tài là tài liệu tham khảo hữu ích cho:

  • Sinh viên, học viên chuyên ngành Kỹ thuật Công nghiệp, Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp, Quản trị Logistics và Quỗi cung ứng trong việc tiếp cận phương pháp giải quyết một bài toán tối ưu hóa vận hành kho thực tế.
  • Các kỹ sư công nghiệp, chuyên viên quản trị kho bãi đang tìm kiếm mô hình định lượng hóa quy trình bố trí khoang hàng (Slotting/Bin allocation) kết hợp yếu tố an toàn lao động (Ergonomic).
  • Những người nghiên cứu muốn ứng dụng kết hợp các phương pháp ra quyết định đa tiêu chí (AHP, TOPSIS) trên các công cụ văn phòng phổ thông (Excel VBA, Power Query, SQL) nhằm tạo ra các giải pháp tự động hóa chi phí thấp cho doanh nghiệp sản xuất.
  • Phần đáng tham khảo nhất trong công trình là quy trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu thực tế (>3.500 bin), phương pháp tọa độ hóa hệ thống kệ rack lên mặt phẳng $Oxy$ để tính khoảng cách di chuyển, và cơ chế thiết lập logic kiểm tra mã hàng lân cận (Nearby) nhằm phòng ngừa nhầm lẫn ngoại quan.

Câu hỏi thường gặp

Đồ án sử dụng những tiêu chí cụ thể nào để đánh giá và lựa chọn khoang chứa hàng cho linh kiện Fast-moving? Thuật toán MCDM trong đồ án đánh giá các khoang hàng dựa trên 5 tiêu chí định lượng: (1) Khoảng cách từ bin được chọn đến vị trí lưu trữ lô hàng pallet trên kệ cao (tính theo tọa độ $Oxy$); (2) Tỷ lệ tận dụng thể tích của bin; (3) Tỷ lệ sử dụng số bin trong cùng một bay; (4) Tiêu chuẩn an toàn lao động Ergonomic (đối chiếu khối lượng thùng hàng với chiều cao tầng kệ theo quy chuẩn Table 4); (5) Độ ưu tiên của lộ trình lấy hàng (Route) dựa trên thống kê số lượng Transfer Order (TO).

Vai trò cụ thể của phương pháp AHP và phương pháp TOPSIS trong đề tài là gì? Phương pháp AHP được sử dụng ở bước đầu để xác định trọng số mức độ quan trọng tương đối giữa 5 tiêu chí nêu trên thông qua ma trận so sánh cặp dựa trên ý kiến chuyên gia và kiểm tra tính nhất quán ($CR < 0,1$). Phương pháp TOPSIS tiếp nhận vector trọng số từ AHP để chuẩn hóa ma trận quyết định thực tế của hàng nghìn bin ứng viên, tính khoảng cách Euclidean đến nghiệm lý tưởng dương và âm, tính điểm tương tự $S_i$ và xếp hạng nhằm chọn ra Top 10 bin tối ưu nhất.

Phương pháp phân tích video (Video Analysis) được tiến hành như thế nào trong đồ án? Nhóm tác giả đã tổ chức ghi hình trực tiếp 2 chuyến (tour) lấy hàng thực tế của công nhân tại khu vực kệ siêu thị, mỗi chuyến kéo dài 1 giờ 30 phút. Dữ liệu video sau đó được phân tích chi tiết từng thao tác để bóc tách các hành động tạo ra giá trị gia tăng (VA) và không tạo ra giá trị gia tăng (NVA), làm cơ sở xây dựng biểu đồ xương cá nhận diện 8 nhóm lãng phí lớn tại hiện trường.

Phần mềm giải quyết vấn đề nhầm lẫn ngoại quan giữa các linh kiện bằng cơ chế kỹ thuật nào? Chương trình thiết lập bảng dữ liệu phụ trợ "Nearby" liên kết với hệ thống layout. Khi đưa ra kết quả Top 10 bin đề xuất, người dùng có thể nhấp đúp chuột vào tên bin bất kỳ; phần mềm sẽ tự động kích hoạt một cửa sổ pop-up hiển thị toàn bộ danh sách các mã nguyên vật liệu/linh kiện đang được lưu trữ tại các bin xung quanh trong cùng một bay. Người dùng dựa vào đó để đối chiếu ngoại quan, tránh xếp các linh kiện có hình thức tương đồng cạnh nhau.

Tỷ lệ tận dụng thể tích và độ chính xác dữ liệu của khoang hàng thay đổi như thế nào sau khi áp dụng giải pháp? Tỷ lệ tận dụng thể tích bin tại khu vực kệ siêu thị đã tăng từ 76% (thời điểm ngày 20/08/2023) lên 81% (thời điểm ngày 05/02/2024). Đồng thời, nhóm tác giả đã hiệu chỉnh và xóa bỏ hoàn toàn các sai lệch về mặt bằng, thể tích và layout trên toàn bộ hơn 3.500 vị trí khoang hàng của 26 bay kệ tại nhà máy.

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp đã giải quyết thành công bài toán phân bổ khoang lưu trữ cho linh kiện tiêu thụ nhanh tại kho hàng Schneider Electric Manufacturing Việt Nam bằng cách kết hợp mô hình toán học đa tiêu chí AHP - TOPSIS với các ràng buộc vận hành thực tế. Hệ thống phần mềm xây dựng trên nền tảng Excel VBA và Power Query đã tự động hóa hoàn toàn quy trình đề xuất Top 10 vị trí lưu trữ tối ưu, đảm bảo hài hòa giữa khoảng cách vận chuyển, tỷ lệ lấp đầy thể tích và tiêu chuẩn an toàn lao động Ergonomic. Kết quả thực nghiệm đã nâng tỷ lệ tận dụng thể tích bin từ 76% lên 81%, chuẩn hóa dữ liệu trên hơn 3.500 vị trí bin và cải thiện đáng kể năng suất thao tác của kỹ sư và công nhân kho. Công trình thể hiện tính ứng dụng cao của ngành Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp trong việc giải quyết các bài toán tối ưu hóa chi phí thấp cho doanh nghiệp sản xuất.