Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phục hồi kinh tế hậu đại dịch với mức tăng trưởng GDP năm 2021 chỉ đạt 2,58%, việc tái thiết và tối ưu hóa chuỗi cung ứng trở thành yếu tố sống còn đối với các doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam. Thực tế ngành công nghiệp thực phẩm cho thấy chi phí vận chuyển và lưu kho thường chiếm từ 60% đến 70% tổng chi phí vận hành. Công ty Bánh Pía Tân Huê Viên tại tỉnh Sóc Trăng với bề dày hơn 30 năm phát triển đang đối mặt với bài toán phức tạp trong việc quản lý dòng nguyên vật liệu đầu vào từ 5 nhà cung cấp chiến lược. Sự thiếu đồng bộ trong lịch trình bổ sung đơn hàng và giới hạn diện tích kho bãi dễ dẫn đến tình trạng tồn trữ vượt mức hoặc đứt gãy sản xuất.

Nghiên cứu tập trung giải quyết bài toán tối ưu hóa lượng đặt hàng và lịch trình giao hàng thông qua việc xây dựng mô hình Quản lý tồn kho bởi nhà cung cấp (Vendor Managed Inventory - VMI) tích hợp giải thuật di truyền (Genetic Algorithm - GA). Mục tiêu cụ thể là xác định chu kỳ sản xuất tối ưu của nhà máy, tần suất bổ sung đơn hàng của từng nhà cung cấp, và lựa chọn phương tiện vận tải phù hợp nhằm giảm thiểu tổng chi phí trung bình mỗi ngày cho toàn bộ chuỗi cung ứng.

Phạm vi nghiên cứu bao quát chuỗi cung ứng gồm 1 nhà sản xuất bánh pía và 5 nhà cung cấp nguyên liệu trọng yếu (sầu riêng, trứng muối, bột bánh, đậu xanh, gia vị) với tổng nhu cầu tiêu thụ đạt 13.500 kg mỗi ngày. Ý nghĩa của nghiên cứu thể hiện qua việc chuẩn hóa quy trình tiếp vận, đưa hiệu suất sử dụng tải trọng phương tiện đạt mức 100%, đồng thời thiết lập cơ chế chia sẻ thông tin giúp kiểm soát chi phí phạt lưu kho ở mức tối thiểu.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Nghiên cứu được xây dựng trên nền tảng lý thuyết Quản trị chuỗi cung ứng (SCM) hiện đại và mô hình Quản lý tồn kho bởi nhà cung cấp (VMI). Trong chuỗi cung ứng truyền thống, sự sai lệch thông tin nhu cầu dọc theo các cấp độ phân phối thường tạo ra hiệu ứng Bullwhip, làm gia tăng lượng hàng tồn kho dự phòng không cần thiết. Mô hình VMI khắc phục triệt để nhược điểm này bằng cách trao quyền kiểm soát và lập kế hoạch bổ sung hàng hóa cho phía nhà cung cấp dựa trên dữ liệu tiêu thụ thực tế của nhà sản xuất.

Khung lý thuyết của luận văn kết hợp mô hình tích hợp đơn đặt hàng kinh tế mở rộng với các khái niệm trọng tâm:

  1. Chu kỳ sản xuất của nhà máy (ký hiệu T, tính bằng ngày).
  2. Tần suất bổ sung đơn hàng của nhà cung cấp thứ i (ký hiệu ni, số lần giao trong khoảng thời gian T).
  3. Giới hạn trên của mức tồn kho nguyên liệu (Ui) và đơn giá phạt khi vi phạm dung lượng lưu trữ (pi).
  4. Hiệu suất tải trọng phương tiện vận chuyển gồm xe tải nhỏ 2.000 kg và xe tải trung 8.000 kg.

Kế thừa các công trình nghiên cứu của Banerjee về mô hình tồn kho tích hợp, kết hợp phát triển mô hình VMI cho hệ thống đa nhà cung cấp của Govindan và công trình của Park về giải thuật tối ưu hóa định tuyến, nghiên cứu mở rộng cấu trúc mạng lưới khi tiếp cận đồng thời cả hai nhóm đối tác: nhà cung cấp là đơn vị sản xuất trực tiếp và nhà cung cấp là thương nhân phân phối.

Phương pháp nghiên cứu

Nghiên cứu sử dụng nguồn dữ liệu sơ cấp và thứ cấp thu thập trực tiếp từ quy trình thu mua, lưu kho và vận hành sản xuất thực tế tại Công ty Bánh Pía Tân Huê Viên trong giai đoạn 2021–2022. Cỡ mẫu nghiên cứu gồm 5 nhóm nguyên liệu thô đại diện cho 100% cơ cấu thành phẩm bánh pía truyền thống, bao gồm 2 nhà cung cấp dạng sản xuất và 3 nhà cung cấp dạng phân phối thương mại. Phương pháp chọn mẫu có chủ đích (purposive sampling) được áp dụng nhằm bao hàm đầy đủ các đặc tính biến động về chi phí lưu kho từ 30 VNĐ/kg-ngày đến 42 VNĐ/kg-ngày và chi phí đặt hàng từ 10.000 VNĐ đến 680.000 VNĐ mỗi đợt.

Hàm mục tiêu toán học được thiết lập nhằm cực tiểu hóa tổng chi phí trung bình mỗi ngày (TCp), cấu thành từ 7 thành phần chi phí: chi phí thiết lập sản xuất của nhà máy (TSC1), chi phí lưu kho của nhà sản xuất (THC1), chi phí vận chuyển đường bộ (TRC), chi phí lưu kho của nhà cung cấp (THC2), chi phí đặt hàng (TOC), chi phí phạt vượt ngưỡng tồn kho (TPC2) và chi phí thiết lập sản xuất của nhà cung cấp (TSC2).

Để giải bài toán tối ưu phi tuyến số nguyên hỗn hợp có không gian tìm kiếm lớn, phương pháp Thuật toán Di truyền (GA) trên phần mềm MATLAB R2021b được lựa chọn thay thế cho các phương pháp quy hoạch giải tích cổ điển. Các tham số cấu hình thuật toán được chuẩn hóa gồm: quy mô quần thể Np = 300 cá thể, số thế hệ tiến hóa Gn = 1.000 thế hệ, phương thức lai ghép phân tán (Scattered Crossover) với xác suất Cr = 0,7, toán tử đột biến thích nghi (Adaptive Mutation) và tỷ lệ cá thể ưu tú được bảo lưu là 5%. Thuật toán được thực thi lặp lại 10 lần độc lập để đảm bảo độ tin cậy và tính ổn định của nghiệm tối ưu.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

Quá trình mô phỏng và tối ưu hóa bằng thuật toán di truyền trên phần mềm MATLAB đã mang lại các phát hiện thực nghiệm quan trọng:

  1. Chu kỳ sản xuất tối ưu của nhà máy được xác định chính xác tại T = 16 ngày, tương ứng với bộ tần suất bổ sung đơn hàng của 5 nhà cung cấp lần lượt là n1 = 14 lần, n2 = 4 lần, n3 = 2 lần, n4 = 3 lần và n5 = 4 lần.
  2. Khối lượng vận chuyển tối ưu cho mỗi chuyến giao hàng của tất cả 5 nhà cung cấp đều đạt mức chuẩn hóa đồng nhất là 8.000 kg. Mức khối lượng này vừa vặn với sức chứa tối đa của dòng xe tải hạng trung (8.000 kg), giúp hiệu suất sử dụng không gian thùng xe đạt con số tuyệt đối 100%, khắc phục hoàn toàn mức dao động phân tán từ 79,2% đến 97,0% ở các phương án chưa tối ưu.
  3. Tổng chi phí trung bình ngày toàn chuỗi (TCp) đạt mức tối ưu là 10.736.000 VNĐ/ngày. Trong cơ cấu chi phí, chi phí vận tải chiếm tỷ trọng xấp xỉ 70%, đóng vai trò chi phối toàn bộ hiệu quả kinh tế của chuỗi cung ứng.
  4. Chi phí phạt vượt giới hạn lưu kho (TPC2) tại điểm tối ưu đạt mức 0 VNĐ, chứng minh rằng lịch trình giao hàng 8.000 kg mỗi lượt hoàn toàn nằm trong ngưỡng dung lượng kho cho phép của nhà máy Tân Huê Viên.

Thảo luận kết quả

Kết quả nghiên cứu cho thấy sự phụ thuộc chặt chẽ giữa chính sách vận chuyển và bài toán kiểm soát hàng tồn kho. Các số liệu có thể được trình bày trực quan qua biểu đồ đường biến thiên chi phí thành phần và bảng so sánh hiệu suất xe tải qua 11 kịch bản chạy thử nghiệm chu kỳ T từ 10 ngày đến 20 ngày. Tại điểm cân bằng T = 16 ngày, sự đánh đổi (trade-off) giữa chi phí thiết lập dây chuyền và chi phí lưu kho đạt mức hài hòa nhất.

Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) đã làm sáng tỏ các mối quan hệ vận hành cốt lõi:

  • Khi chi phí lưu kho của nhà sản xuất (H_i) tăng cao từ 13 VNĐ lên trên 30 VNĐ/kg-ngày, chu kỳ sản xuất T có xu hướng rút ngắn từ 16 ngày xuống 14 ngày, đồng thời lượng nhập kho mỗi chuyến giảm xuống mức 7.000 kg – 7.500 kg để hạn chế ứ đọng vốn.
  • Khi chi phí nắm giữ của nhà cung cấp (h_vi) tăng mạnh, tần suất giao hàng giảm và khối lượng gom lô tăng lên các mức bội số 16.000 kg hoặc 24.000 kg, tương đương với 2 hoặc 3 chuyến xe tải trung nguyên tải nhằm bảo toàn lợi ích quy mô.
  • Khi nhu cầu nguyên liệu (D_i) tăng từ 6.500 kg lên 8.500 kg/ngày tại nhà cung cấp 1, tần suất giao hàng n1 tăng tương ứng từ 13 lên 17 lần/kỳ mà vẫn duy trì tải trọng giao cố định 8.000 kg/chuyến.

So với các mô hình VMI đơn lẻ trong nghiên cứu của Guan và Zhao, việc bổ sung ràng buộc chi phí phạt vượt ngưỡng và tối ưu hóa kích thước phương tiện thực tế giúp nâng cao hiệu quả tiết kiệm chi phí thêm khoảng 12% đến 18%, tạo ra bước tiến lớn trong ứng dụng thực tế.

Đề xuất và khuyến nghị

Dựa trên kết quả nghiên cứu định lượng, 4 giải pháp chiến lược được đề xuất nhằm hoàn thiện chuỗi cung ứng nguyên liệu cho Tân Huê Viên:

  1. Triển khai nền tảng trao đổi dữ liệu điện tử (EDI/VMI Portal): Ban Giám đốc Tân Huê Viên cùng 5 đối tác cung ứng cần thiết lập cổng chia sẻ dữ liệu tồn kho theo thời gian thực trước Quý 2/2023. Mục tiêu là cắt giảm 100% thời gian gửi đơn đặt hàng thủ công và hạn chế sai lệch dự báo nhu cầu dưới 3%.
  2. Chuẩn hóa quy cách đóng gói và điều phối đội xe tải 8 tấn: Bộ phận Logistics và Quản lý Kho áp dụng quy định giao hàng đồng nhất 8.000 kg/chuyến đối với phương tiện vận tải hạng trung từ tháng 6/2023. Giải pháp này hướng đến mục tiêu duy trì hiệu suất không gian xe trên 98% và giảm 15% chi phí vận chuyển trên mỗi đơn vị khối lượng nguyên liệu.
  3. Tái thiết lập định kỳ giới hạn lưu kho (Ui) và biểu phí phạt (pi): Phòng Kế hoạch Vật tư phối hợp với Phòng Kế toán thực hiện rà soát 6 tháng một lần đối với định mức kho (từ 1.800 kg đến 20.000 kg tùy loại nguyên liệu), giữ chi phí phạt luôn duy trì ở mức 0 VNĐ trong điều kiện vận hành bình thường.
  4. Tích hợp module giải thuật di truyền vào hệ thống phần mềm ERP: Bộ phận Công nghệ thông tin hoàn thiện việc nhúng mã nguồn GA vào phần mềm quản trị doanh nghiệp trong vòng 9 tháng, cho phép tự động tính toán lại chu kỳ sản xuất T và tần suất ni khi giá nhiên liệu hoặc giá nguyên vật liệu biến động trên 10%.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

Luận văn mang lại giá trị tham khảo học thuật và ứng dụng thực tiễn cho 4 nhóm đối tượng chính:

  1. Giám đốc điều hành và Nhà quản trị chuỗi cung ứng ngành chế biến thực phẩm: Cung cấp case study thực tế về việc chuyển đổi từ mô hình thu mua truyền thống sang liên minh chiến lược VMI, giúp tối ưu hóa dòng chi phí hơn 10.000.000 VNĐ mỗi ngày cho nhà xưởng.
  2. Chuyên viên Quản lý Logistics và Kỹ sư Tồn kho: Cung cấp phương pháp định lượng và bảng tra cứu tải trọng phương tiện (xe 2 tấn và xe 8 tấn) để xây dựng kế hoạch điều độ xe tải đạt hiệu suất 100%.
  3. Giảng viên, Học viên Cao học và Nghiên cứu sinh ngành Quản lý Công nghiệp, Logistics và SCM: Tài liệu tham khảo hữu ích về việc xây dựng mô hình toán học tích hợp chi phí phạt và quy trình triển khai thuật toán GA trên nền tảng MATLAB.
  4. Các đơn vị cung ứng nguyên liệu nông sản và thực phẩm: Giúp các nhà cung cấp hiểu rõ lợi ích của việc tiếp cận kho dữ liệu nhà máy, từ đó chủ động ổn định kế hoạch sản xuất nông sản và giảm thiểu rủi ro tồn kho hư hỏng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Mô hình VMI mang lại lợi ích nổi bật nào cho Công ty Tân Huê Viên so với phương pháp mua hàng truyền thống?
    Mô hình VMI chuyển quyền chủ động lập lịch giao hàng cho 5 nhà cung cấp dựa trên dữ liệu tiêu thụ thực tế 13.500 kg/ngày. Nhờ đó, nhà máy xóa bỏ tình trạng đứt gãy nguyên liệu, triệt tiêu hiệu ứng Bullwhip và hạ thấp chi phí lưu kho trung bình ngày xuống mức tối ưu.

  2. Vì sao nghiên cứu lựa chọn Thuật toán Di truyền (GA) thay vì các phương pháp tối ưu hóa giải tích truyền thống?
    Bài toán tồn kho VMI tích hợp ràng buộc tải trọng xe và chi phí phạt là bài toán phi tuyến số nguyên hỗn hợp phức tạp. Thuật toán GA với quy mô 300 cá thể và 1.000 thế hệ có khả năng tìm kiếm nghiệm tối ưu toàn cục nhanh chóng, tránh rơi vào điểm cực trị cục bộ.

  3. Chi phí phạt (pi) và giới hạn tồn kho (Ui) đóng vai trò gì trong mô hình VMI?
    Giới hạn trên Ui (từ 1.800 kg đến 20.000 kg) bảo vệ nhà sản xuất khỏi tình trạng quá tải diện tích kho. Chi phí phạt pi (cao gấp đôi phí lưu kho) là công cụ kinh tế buộc nhà cung cấp phải tối ưu hóa khối lượng giao hàng đúng mức 8.000 kg mỗi chuyến.

  4. Tại sao tải trọng vận chuyển 8.000 kg bằng xe tải hạng trung được xem là giải pháp tiết kiệm nhất?
    Thực nghiệm kinh tế chỉ ra 3 chuyến xe tải nhỏ (2.000 kg) có chi phí đắt hơn 1 chuyến xe tải trung (8.000 kg). Do đó, gom đủ lô hàng 8.000 kg giúp đạt hiệu suất chở 100%, trực tiếp cắt giảm chi phí vận chuyển vốn chiếm tới 70% tổng chi phí chuỗi.

  5. Luận văn giải quyết sự khác biệt giữa nhà cung cấp là nhà sản xuất và nhà phân phối thương mại như thế nào?
    Mô hình tách biệt chi phí thiết lập sản xuất (TSC2 = 8.500.000 – 10.000.000 VNĐ) cho nhóm đối tác trực tiếp sản xuất và chi phí đặt hàng (TOC = 10.000 – 680.000 VNĐ) cho nhóm thương nhân, giúp hàm mục tiêu phản ánh chính xác cấu trúc tài chính của từng thực thể.

Kết luận

  • Xây dựng thành công mô hình toán học VMI đa nhà cung cấp chuyên biệt cho quy trình sản xuất bánh pía đặc sản.
  • Ứng dụng giải thuật di truyền GA xác lập chu kỳ sản xuất chuẩn T = 16 ngày và lượng giao tối ưu 8.000 kg/chuyến cho cả 5 đối tác.
  • Tối ưu hóa 100% hiệu suất tải trọng xe vận chuyển, kiểm soát chi phí logistics chiếm 70% tổng ngân sách vận hành.
  • Hoàn thiện phân tích độ nhạy với 5 tham số đầu vào, chứng minh tính thích ứng cao của mô hình trước biến động thị trường.
  • Đóng góp giải pháp chuyển đổi số và liên kết chuỗi cung ứng bền vững cho ngành nông sản thực phẩm Đồng bằng sông Cửu Long.

Kế hoạch tiếp theo cần tập trung tích hợp mã nguồn tối ưu vào hệ thống phần mềm quản trị doanh nghiệp trong vòng 12 tháng và mở rộng thử nghiệm trên danh mục các dòng sản phẩm bánh kẹo khác. Các doanh nghiệp sản xuất và nhà nghiên cứu quan tâm có thể áp dụng ngay khung mô hình định lượng này để nâng cao năng lực cạnh tranh và tối ưu hóa chi phí vận hành chuỗi cung ứng.