Chương 1: TỔNG QUAN Chương 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT Chương 3: PHÂN TÍCH HIỆN TRẠNG TẠI KHO LINH KIỆN Chương 4: ỨNG DỤNG MCDM ĐỂ THỰC HIỆN THUẬT TOÁN Chương 5 : TÍCH HỢP MCDM VÀO HỆ THỐNG VÀ THIẾT KẾ GIAO DIỆN Chương 6 : KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN.6 Giới hạn đề tài / Giá trị thực tiễn Phạm vi áp dụng : Thực tế tại kho hàng của công ty Schneider Electric Manufacturing Việt Nam Thời gian thực hiện : 6 tháng kể từ lúc lựa chọn đề tài Giá trị thực tiễn : + Giúp người kỹ sư tại kho giảm thời gian lựa chọn vị trí của hàng hóa trong kho, giúp giảm thời gian người công nhân châm hàng và lấy hàng tại kho. + Tăng độ tin cậy cho dữ liệu quản lý hàng hóa và mặt bằng kệ rack tại kho + Tăng mức độ sử dụng và tận dụng thể tích khoang chứa hàng tại kho 1.7 Kế hoạch thực hiện : 5 TIME LINE Thứ Công việc Mô tả chi tiết Đảm nhận Check Đã tự tiến độ được duyệt 1 Tìm đề tài Nghiên cứu, quan sát thực Khôi Done Done tế tại công ty Tham khảo Tìm hiểu các đề tài của Đức Done Done đề tài anh chị khóa trước, các đề tài liên quan 2 Báo cáo ý Trình bày, tham khảo ý Đức + Khôi Done Done tưởng tưởng và ghi nhận lời nhận xét của giáo viên hướng dẫn 3 Làm đề Chia các phần chính, lên Đức + Khôi Done Done cương sườn bài, bắt đầu với nội dung lý thuyết 4 Thực hiện xử Chuẩn hóa dữ liệu đầu vào Khôi Done Done lí số liệu Thực hiện xử Chuẩn hóa thuật toán Đức Done Done lí thuật toán 5 Xử lí code Chuyển dữ liệu qua code Đức + Khôi Done Done chạy tự động 6 Hoàn thiện Merge code dữ liệu và Đức + Khôi Done Done chương trình thuật toán, thiết kế giao diện. 7 Hoàn thiện Hoàn thiện những phần Đức + Khôi Done Done đề cương còn lại trong đề cương 8 Chuẩn bị báo Hoàn thiện nộp Abstract Đức + Khôi Done Done cáo bài báo, làm poster, video Bảng 1.1 TimeLine 6 CHƯƠNG 2: CƠ SỞ LÝ THUYẾT 2.1 Lý thuyết về MCDM 2.1 Định nghĩa MCDM (Multiple Criteria Decision Making) là một phương pháp được thiết kế để đánh giá các vấn đề có số lượng lựa chọn hữu hạn hoặc vô hạn. MCDM được sử dụng rộng rãi trong việc giải quyết các bài toán ra quyết định diễn ra hàng ngày của cuộc sống.
Nó giúp xếp hạng các đối tượng dựa trên tập các tiêu chí đa dạng để phục vụ cho mục tiêu của người ra quyết định 2.2 Phương pháp AHP Phương pháp phân tích thứ bậc AHP (Analytic Hierarchy Process – AHP). AHP là một phương pháp định lượng, dùng để đánh giá các phương án và chọn một phương án thỏa mãn các tiêu chí cho trước. Thay vì yêu cầu một khối lượng dữ liệu lớn, AHP sử dụng ý kiến chuyên gia và không cần quá nhiều dữ liệu để phân tích. Phương pháp AHP với 3 bước chính, đó là phân tích, đánh giá và tổng hợp.
AHP trả lời các câu hỏi “Nên chọn phương án nào?” hay “Phương án nào tốt nhất?”. Xác định cấu trúc thứ bậc của bài toán ra quyết định ( Bài toán MCDM ) , phân cấp từ các mục tiêu, đến các tiêu chuẩn / tiêu chí, cho đến các phương án lựa chọn. Số phân cấp thường ít nhất 3 mức/cấp độ, cũng có thể nhiều hơn với mục tiêu có thể từ mục tiêu tổng quát đến các mục tiêu con, với tiêu chuẩn / tiêu chí cũng có thể từ các tiêu chuẩn chung đến các tiêu chuẩn thành phần. AHP (Analytic Hierarchy Process) có hai thành phần chính là tiêu chí (criteria) và các lựa chọn (alternatives) : Tiêu chí (Criteria) : Đây là các yếu tố hoặc mục tiêu mà bạn muốn sử dụng để đánh giá và so sánh các lựa chọn khác nhau.
Tiêu chí có thể là những mục tiêu chính mà bạn muốn đạt được, ví dụ như chi phí, hiệu suất, an toàn, tiện lợi, và các yếu tố khác tùy thuộc vào bối cảnh. Các lựa chọn (Alternatives) : Đây là các tùy chọn hoặc hành động khác nhau mà bạn đang xem xét để đạt được mục tiêu. Các lựa chọn có thể là các dự án, sản phẩm, chiến lược, hay bất kỳ thứ gì khác mà bạn đang cân nhắc. Trong quá trình AHP, bạn sẽ thực hiện các so sánh cặp (pairwise comparisons) để đánh giá mức độ quan trọng tương đối giữa các tiêu chí và hiệu suất tương đối của các lựa chọn dưới sự tác động của các tiêu chí đó.
Dựa trên các so sánh cặp này, bạn sẽ tính toán các trọng số ưu tiên (priority weights) để biểu thị mức độ quan trọng của các tiêu chí và điểm số tổng cộng (overall scores) để đánh giá hiệu suất của các lựa chọn dưới góc độ của các tiêu chí. Tóm lại 7 input của AHP gồm có tiêu chí mục tiêu mà bạn muốn sử dụng để đánh giá và so sánh, cùng với các lựa chọn mà bạn đang xem xét. Công thức và các bước tính toán của AHP bao gồm các bước sau đây: + Bước 1: Xây dựng cấu trúc phân cấp (Hierarchical Structure) : Xác định mục tiêu chính và các tiêu chí con (sub-criteria) cần để đánh giá lựa chọn. Liệt kê các lựa chọn (alternatives) cần đánh giá.
+ Bước 2: Đánh giá so sánh cặp (Pairwise Comparisons) : Xây dựng ma trận so sánh cặp (pairwise comparison matrix) cho mỗi cấp độ (criteria và alternatives). Trong mỗi ma trận, điền các giá trị so sánh tương đối giữa các phần tử bằng cách sử dụng thang đo Saaty (1, 3, 5, 7, 9, và các giá trị trung gian).1 Bảng chấm điểm ma trận so sánh các nút Xây dựng ma trận so sánh cặp (A) với kích thước NxN (N là số tiêu chí hoặc lựa chọn). Nhập các giá trị so sánh tương đối vào ma trận A, sao cho A[i][j] biểu thị mức độ tương đối của i so với j. Ma trận có dạng như sau : + Bước 3: Tính toán trọng số ưu tiên (Priority Weights) Tính toán trung bình hình học (geometric mean) cho mỗi hàng của ma trận so sánh cặp.
Điều này tạo ra vector trung bình cho mỗi tiêu chí và alternative. 1 𝑤𝑗 = ∑𝑛𝑖=1 𝐴𝑖𝑗 𝑛 Chuẩn hóa vector trung bình bằng cách chia cho tổng các giá trị trong vector.2 Ví dụ bảng ma trận so sánh + Bước 4 : Tính toán ma trận tổng hợp (Synthesis Matrix) Tạo ma trận tổng hợp bằng cách nhân ma trận so sánh cặp cho mỗi cấp độ với vector trọng số tương ứng của cấp đó. Ma trận tổng hợp cho cấp độ criteria: 𝐶𝑖𝑗 = 𝑊𝑖𝑗 ∗ 𝑤𝑗 Ma trận tổng hợp cho cấp độ alternatives: 𝐴𝐴𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 = 𝐴𝐴𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 ∗ 𝑉𝐴𝑙𝑡𝑒𝑟𝑛𝑎𝑡𝑖𝑣𝑒 + Bước 5 : Kiểm tra tính nhất quán (Consistency Check) : Tính toán chỉ số nhất quán (CR) bằng cách so sánh tỉ lệ của giá trị riêng trung bình (λmax) của ma trận so sánh cặp với một giá trị CR ngưỡng dựa trên kích thước của ma trận.1) (𝜆𝑚𝑎𝑥 − 𝑛) 𝐶𝐼 = (𝑛 − 1) 𝐶𝐼 𝐶𝑅 = 𝑅𝐼 Trong đó, CI là chỉ số nhất quán, RI là giá trị nhất quán ngưỡng (có sẵn trong các bảng tham chiếu) dựa trên kích thước ma trận. + Bước 6 : Lựa chọn tối ưu (Optimal Selection) : Dựa trên tổng điểm của các alternatives, chọn lựa chọn có tổng điểm cao nhất là lựa chọn tối ưu.
Kết quả chính của AHP là sự hiểu biết rõ hơn về sự ưu tiên tương đối giữa các tiêu chí và sự xếp hạng tương đối của các lựa chọn dựa trên các tiêu chí đó. Cụ thể, các kết quả chính của AHP bao gồm: Trọng số ưu tiên (Priority Weights) : Đây là các giá trị thể hiện mức độ quan trọng tương đối của các tiêu chí và lựa chọn. Trọng số này thể hiện phần trăm đóng góp của mỗi 9 tiêu chí hoặc lựa chọn vào quyết định cuối cùng. Trọng số ưu tiên được tính bằng cách chuẩn hóa các giá trị trong vector trung bình hình học của ma trận so sánh cặp.
Tổng điểm cho các lựa chọn (Overall Scores for Alternatives) : Đây là điểm số tổng hợp cho mỗi lựa chọn dựa trên trọng số ưu tiên của các tiêu chí và điểm số hiệu suất của lựa chọn đó dưới các tiêu chí. Lựa chọn có tổng điểm cao nhất được xem xét là lựa chọn tốt nhất. Chỉ số nhất quán (Consistency Ratio) : Đây là chỉ số kiểm tra tính nhất quán của các so sánh cặp mà bạn đã thực hiện. Chỉ số này giúp đánh giá xem liệu các so sánh cặp có mâu thuẫn hay không.
Nếu chỉ số nhất quán vượt quá một ngưỡng nào đó, thì có thể cần xem xét lại các so sánh để đảm bảo tính chính xác. Tất cả các kết quả này cùng nhau giúp bạn có cái nhìn tổng quan về quá trình đánh giá và xếp hạng các lựa chọn dựa trên các tiêu chí mục tiêu. Chúng hỗ trợ trong việc đưa ra quyết định có logic và cân nhắc đối với các vấn đề phức tạp và đa tiêu chí.3 Phương pháp TOPSIS TOPSIS là phương pháp ra quyết định đa tiêu chí được giới thiệu bởi Hwang, Yoon (1981). Nguyên tắc của TOPSIS liên quan đến định nghĩa về giải pháp lý tưởng tích cực và giải pháp lý tưởng tiêu cực TOPSIS là đánh giá các lựa chọn bằng việc đo lường đồng thời khoảng cách từ các lựa chọn tới giải pháp tối ưu tích cực (PIS) và giải pháp tối ưu tiêu cực (NIS).
Phương pháp TOPSIS sử dụng lý thuyết tập mờ đã được ứng dụng rộng rãi để giải quyết các vấn đề ra quyết định khác nhau trong lĩnh vực kinh tế và tài chính, quản lý năng lượng, quản trị sản xuất và dịch vụ. Tuy nhiên, phương pháp TOPSIS gặp phải hạn chế trong việc xác định trọng số của các tiêu chuẩn đánh giá. Do đó, để gia tăng sự nhất quán trong quá trình đánh giá, phương pháp TOPSIS cần được sử dụng kết hợp với phương pháp phân tích thứ bậc (AHP) để xác định thứ tự ưu tiên của các tiêu chuẩn. Đầu vào của phương pháp TOPSIS bao gồm các yếu tố sau: Ma trận quyết định (Decision Matrix) : Đây là bảng dữ liệu chứa thông tin về các tùy chọn và cách chúng được đánh giá theo các tiêu chí khác nhau.
Mỗi hàng thể hiện một tùy chọn và mỗi cột thể hiện một tiêu chí. Tiêu chí (Criteria) : Đây là các yếu tố mà bạn sử dụng để đánh giá các tùy chọn. Ví dụ: giá cả, chất lượng, hiệu suất, độ tin cậy, và các tiêu chí khác. Trọng số (Weights) : Các trọng số này thể hiện mức độ quan trọng của từng tiêu chí đối với quyết định của bạn.
Chúng có thể được xác định dựa trên ý kiến chuyên gia hoặc phân tích định lượng.