Luận Văn Thạc Sĩ: Tối Ưu Hóa Tuyến Giao Hàng Cho Công Ty Dược Tại Thành Phố Hồ Chí Minh

• Tác giả: Lê Hằng Trang
• Người hướng dẫn: TS. Lê Hằng Trang
• Trường học: Đại học Bách Khoa
• Chuyên ngành: Quản lý
• Đề tài: Tối ưu hóa giao hàng cho công ty dược tại TP. Hồ Chí Minh
• Loại tài liệu: luận văn
• Năm xuất bản: 2019
• Địa điểm: TP. HỒ CHÍ MINH

• LỜI MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ LUẬN VÀ PHẠM VI NGHIÊN CỨU
• 1.1. Lý do chọn đề tài
• 1.2. Bài toán vận chuyển hàng hóa
• 1.3. Giới thiệu về quy hoạch tuyến tính
• 1.4. Một ví dụ mô tả bài toán quy hoạch tuyến tính
• 1.5. Mô hình quy hoạch tuyến tính có biến nguyên
• 2. CHƯƠNG 2: PHÂN TÍCH VÀ MÔ HÌNH HÓA BÀI TOÁN TUYẾN GIAO HÀNG
• 2.1. Yêu cầu bài toán cho vận chuyển hiện trạng
• 2.2. Giới thiệu mô hình bằng Cplex trên công cụ Jupyter notebook
• 2.3. Phương pháp giải quyết bài toán
• 2.4. Trường hợp 6 khách hàng và 468 tấn trọng tải
• 2.5. Trường hợp 15 khách hàng và 1,408 tấn trọng tải
• 2.6. Trường hợp 50 khách hàng và 4,750 tấn trọng tải
• 2.7. Trường hợp 30 khách hàng và 465 tấn trọng tải
• 2.8. Trường hợp 100 khách hàng và 1,680 tấn trọng tải
• 2.9. Kết quả thực hiện bài toán
• 3. CHƯƠNG 3: KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Giới thiệu

Bài viết này nghiên cứu về tối ưu hóa giao hàng cho công ty dược tại TP. Hồ Chí Minh. Trong bối cảnh ngày càng cạnh tranh trong ngành dược phẩm, việc cải thiện quy trình giao hàng dược phẩm trở nên cấp thiết. Mục tiêu chính của nghiên cứu là phát triển một mô hình tối ưu hóa quy trình giao hàng, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời nâng cao hiệu quả quản lý logistics. Đặc biệt, nghiên cứu sẽ tập trung vào việc phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến thời gian giao hàng và quản lý chuỗi cung ứng.

1.1. Tầm quan trọng của giao hàng dược phẩm

Giao hàng dược phẩm đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo cung cấp kịp thời các sản phẩm cần thiết cho bệnh nhân và cơ sở y tế. Việc quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả không chỉ giúp giảm thiểu chi phí mà còn nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Theo một nghiên cứu gần đây, khoảng 30% chi phí trong ngành dược phẩm đến từ quy trình vận chuyển hàng hóa. Do đó, việc tối ưu hóa quy trình này là rất cần thiết để tăng cường khả năng cạnh tranh cho các công ty dược tại TP. Hồ Chí Minh.

II. Phân tích tình hình hiện tại

Trong phần này, nghiên cứu sẽ phân tích tình hình hiện tại của dịch vụ giao hàng nhanh trong ngành dược tại TP. Hồ Chí Minh. Các công ty dược thường phải đối mặt với nhiều thách thức trong việc quản lý quy trình giao hàng, từ việc lập kế hoạch đến thực hiện. Dữ liệu thu thập từ các công ty cho thấy rằng thời gian giao hàng trung bình hiện tại là khoảng 48 giờ, trong khi yêu cầu của khách hàng là từ 24 đến 36 giờ. Điều này cho thấy rõ ràng rằng cần có những cải tiến trong quy trình giao hàng dược phẩm để đáp ứng nhu cầu thị trường.

2.1. Các yếu tố ảnh hưởng đến quy trình giao hàng

Có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến quy trình giao hàng dược phẩm, bao gồm: quản lý kho, phương tiện vận chuyển, và sự phối hợp giữa các bộ phận trong công ty. Sự thiếu hụt trong quản lý chuỗi cung ứng có thể dẫn đến sự chậm trễ trong giao hàng, làm tăng chi phí và ảnh hưởng đến uy tín của công ty. Do đó, việc phân tích các yếu tố này là rất quan trọng để đề xuất các giải pháp tối ưu hóa.

III. Giải pháp tối ưu hóa quy trình giao hàng

Nghiên cứu đề xuất một số giải pháp nhằm cải thiện quy trình giao hàng cho các công ty dược tại TP. Hồ Chí Minh. Đầu tiên, áp dụng công nghệ thông tin trong quản lý kho và theo dõi đơn hàng có thể giúp giảm thiểu thời gian xử lý đơn hàng. Thứ hai, việc sử dụng phần mềm tối ưu hóa lộ trình giao hàng có thể giúp tiết kiệm chi phí vận chuyển và thời gian giao hàng. Cuối cùng, cần tăng cường đào tạo nhân viên về quy trình và công nghệ mới để nâng cao hiệu quả làm việc.

3.1. Công nghệ trong giao hàng dược phẩm

Công nghệ đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa quy trình giao hàng. Việc sử dụng các phần mềm quản lý logistics giúp theo dõi và quản lý đơn hàng một cách hiệu quả. Ngoài ra, việc áp dụng công nghệ vận chuyển thông minh cũng giúp cải thiện thời gian và chi phí giao hàng. Các công ty cần đầu tư vào công nghệ mới để đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của thị trường.

IV. Kết luận

Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng việc tối ưu hóa quy trình giao hàng dược phẩm là rất cần thiết để nâng cao hiệu quả hoạt động của các công ty dược tại TP. Hồ Chí Minh. Những giải pháp đề xuất sẽ giúp các công ty tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Điều này không chỉ mang lại lợi ích cho công ty mà còn góp phần nâng cao chất lượng dịch vụ y tế tại địa phương.

4.1. Hướng nghiên cứu tiếp theo

Trong tương lai, cần tiếp tục nghiên cứu sâu hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến quy trình giao hàng và áp dụng các công nghệ mới để tối ưu hóa hơn nữa. Các công ty dược cũng nên xem xét việc hợp tác với các đối tác trong ngành để nâng cao hiệu quả và giảm chi phí. Việc này sẽ giúp tạo ra một hệ thống phân phối dược phẩm hiệu quả và bền vững hơn.

Tổng quan nghiên cứu

Trong bối cảnh phát triển mạnh mẽ của ngành logistics tại Việt Nam, việc tối ưu hóa tuyến giao hàng đóng vai trò then chốt trong việc nâng cao hiệu quả vận hành và giảm thiểu chi phí cho doanh nghiệp. Theo ước tính, chi phí vận chuyển chiếm khoảng 20-30% tổng chi phí logistics, trong đó việc lập kế hoạch tuyến giao hàng hợp lý có thể tiết kiệm từ 10-15% chi phí vận hành. Luận văn tập trung nghiên cứu bài toán lập định tuyến giao hàng tối ưu cho công ty dược phẩm tại Thành phố Hồ Chí Minh, với mục tiêu xây dựng mô hình toán học dựa trên quy hoạch tuyến tính nguyên để tối ưu hóa tuyến đường giao hàng, giảm thiểu chi phí vận chuyển và nâng cao hiệu quả quản lý logistics.

Phạm vi nghiên cứu bao gồm dữ liệu thực tế thu thập từ công ty ZPV tại TP. HCM, với các trường hợp thử nghiệm từ 6 đến 100 khách hàng, trọng tải xe từ 465kg đến 4,750kg, trong khoảng thời gian nghiên cứu từ tháng 2 đến tháng 6 năm 2019. Ý nghĩa của nghiên cứu được thể hiện qua việc hỗ trợ nhà quản lý đưa ra quyết định phân bổ xe và lập kế hoạch giao hàng hiệu quả, góp phần tiết kiệm thời gian và công sức, đồng thời nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên nền tảng lý thuyết quy hoạch tuyến tính (Linear Programming - LP) và quy hoạch tuyến tính nguyên (Integer Linear Programming - ILP), là các mô hình toán học nhằm tối ưu hóa hàm mục tiêu dưới các ràng buộc tuyến tính.

• Quy hoạch tuyến tính (LP): Tập trung vào việc tìm giá trị cực tiểu hoặc cực đại của hàm mục tiêu tuyến tính, với các biến liên tục thỏa mãn các ràng buộc tuyến tính. LP được ứng dụng rộng rãi trong các bài toán logistics như phân bổ nguồn lực, tối ưu hóa chi phí vận chuyển.

• Quy hoạch tuyến tính nguyên (ILP): Mở rộng từ LP, các biến trong mô hình được yêu cầu là số nguyên hoặc nhị phân, phù hợp với các bài toán phân tuyến xe (Vehicle Routing Problem - VRP) khi cần quyết định có hay không một tuyến đường cụ thể.

Ngoài ra, mô hình còn áp dụng các biến thể của bài toán định tuyến xe như:

• Vehicle Routing Problem (VRP): Tìm các tuyến đường tối ưu cho đội xe phục vụ khách hàng với các ràng buộc về công suất xe, thời gian giao hàng.
• Capacity Vehicle Routing Problem (CVRP): VRP có giới hạn về trọng tải xe.
• VRP với ràng buộc thời gian (VRPTW): VRP có thêm giới hạn về khung thời gian giao hàng.

Các khái niệm chính bao gồm: biến quyết định nhị phân, hàm mục tiêu tối thiểu hóa tổng chi phí vận chuyển, ràng buộc về trọng tải xe, ràng buộc về tuyến đường không tạo thành chu trình con (sub-tours), và ràng buộc về thời gian giao hàng.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu được thu thập trực tiếp từ công ty ZPV tại TP. HCM, bao gồm thông tin về khách hàng, trọng tải hàng hóa, địa điểm giao nhận, và lịch trình giao hàng. Dữ liệu được xử lý và chuẩn hóa để phù hợp với mô hình toán học.

Phương pháp phân tích sử dụng mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên, được triển khai trên nền tảng Python với thư viện Docplex của IBM Cplex, kết hợp với công cụ Jupyter Notebook để thực hiện mô phỏng và trực quan hóa kết quả. Cplex là phần mềm tối ưu hóa mạnh mẽ, hỗ trợ giải các bài toán MILP với quy mô lớn.

Cỡ mẫu nghiên cứu đa dạng, từ 6 khách hàng với tổng trọng tải 468kg đến 100 khách hàng với tổng trọng tải 1,680kg, nhằm kiểm chứng tính khả thi và hiệu quả của mô hình trong các tình huống thực tế khác nhau. Phương pháp chọn mẫu dựa trên dữ liệu thực tế của công ty, đảm bảo tính đại diện cho các trường hợp vận hành.

Timeline nghiên cứu kéo dài từ tháng 2 đến tháng 6 năm 2019, bao gồm các giai đoạn thu thập dữ liệu, xây dựng mô hình, thử nghiệm và đánh giá kết quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả tối ưu hóa tuyến giao hàng: Mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên đã thành công trong việc phân bổ xe và lập kế hoạch giao hàng tối ưu cho các trường hợp thử nghiệm. Ví dụ, với 6 khách hàng và tổng trọng tải 468kg, mô hình cho ra 3 tuyến xe với tổng trọng tải lần lượt là 213kg, 434kg và 475kg, đảm bảo không vượt quá công suất xe 500kg.

2. Khả năng xử lý quy mô lớn: Mô hình có thể xử lý hiệu quả các trường hợp với số lượng khách hàng lớn, như 50 khách hàng với tổng trọng tải 4,750kg và 100 khách hàng với 1,680kg. Thời gian xử lý trung bình khoảng 15 giây cho các bài toán quy mô này, cho thấy tính khả thi trong ứng dụng thực tế.

3. Giảm thiểu chi phí và thời gian vận hành: Kết quả mô hình cho thấy giảm thiểu đáng kể tổng quãng đường và thời gian giao hàng so với phương pháp truyền thống. Ví dụ, trong trường hợp 15 khách hàng, thời gian xử lý mô hình là 15.02 giây, với các tuyến xe được phân bổ hợp lý, giảm thiểu rủi ro quá tải và chồng chéo tuyến đường.

4. Tính chính xác của mô hình: Khoảng cách giữa các điểm giao hàng được tính toán chính xác dựa trên API Google Maps, giúp mô hình phản ánh sát thực tế địa lý và điều kiện giao thông tại TP. HCM.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân thành công của mô hình đến từ việc áp dụng quy hoạch tuyến tính nguyên kết hợp với công cụ giải thuật hiện đại như IBM Cplex và Python Docplex, giúp giải quyết bài toán phân tuyến xe phức tạp với nhiều ràng buộc thực tế. So sánh với các nghiên cứu trước đây, mô hình này có ưu điểm vượt trội về khả năng xử lý quy mô lớn và thời gian tính toán nhanh.

Việc sử dụng dữ liệu thực tế từ công ty ZPV cũng giúp mô hình có tính ứng dụng cao, phù hợp với đặc thù ngành dược phẩm, nơi yêu cầu nghiêm ngặt về trọng tải, thời gian và điều kiện bảo quản hàng hóa. Kết quả nghiên cứu có thể được trình bày qua các biểu đồ tuyến xe, bảng phân bổ trọng tải và biểu đồ so sánh chi phí vận hành trước và sau tối ưu.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Áp dụng mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên trong quản lý logistics: Doanh nghiệp nên triển khai mô hình này để tối ưu hóa tuyến giao hàng, giảm chi phí vận chuyển và nâng cao hiệu quả sử dụng tài nguyên xe. Thời gian thực hiện đề xuất trong vòng 6 tháng, chủ thể thực hiện là bộ phận quản lý logistics và IT.

2. Đầu tư hệ thống thu thập và xử lý dữ liệu chính xác: Cần xây dựng hệ thống thu thập dữ liệu khách hàng, trọng tải và địa điểm giao nhận chính xác, liên tục cập nhật để mô hình luôn phản ánh đúng thực tế. Thời gian triển khai 3-4 tháng, chủ thể là phòng công nghệ thông tin và vận hành.

3. Đào tạo nhân viên vận hành và quản lý: Tổ chức các khóa đào tạo về sử dụng phần mềm tối ưu hóa và hiểu biết về mô hình toán học cho nhân viên logistics, giúp họ vận dụng hiệu quả công cụ trong công việc hàng ngày. Thời gian đào tạo 2 tháng, chủ thể là phòng nhân sự và đào tạo.

4. Mở rộng ứng dụng mô hình cho các khu vực khác: Sau khi triển khai thành công tại TP. HCM, doanh nghiệp nên mở rộng áp dụng mô hình cho các kho và khu vực khác như Hà Nội, Đà Nẵng để đồng bộ hóa quy trình và nâng cao hiệu quả toàn hệ thống. Thời gian mở rộng 12 tháng, chủ thể là ban lãnh đạo và phòng kế hoạch.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản lý logistics và vận tải: Giúp hiểu rõ về các phương pháp tối ưu hóa tuyến giao hàng, từ đó áp dụng vào quản lý đội xe và phân bổ nguồn lực hiệu quả.

2. Chuyên gia và nhà nghiên cứu ngành logistics: Cung cấp cơ sở lý thuyết và mô hình toán học ứng dụng thực tiễn, làm nền tảng cho các nghiên cứu tiếp theo về tối ưu hóa vận tải.

3. Doanh nghiệp ngành dược phẩm và phân phối hàng hóa: Hỗ trợ xây dựng hệ thống quản lý giao hàng chuyên nghiệp, đáp ứng yêu cầu nghiêm ngặt về thời gian và điều kiện bảo quản.

4. Sinh viên và học viên cao học chuyên ngành quản lý chuỗi cung ứng, logistics: Là tài liệu tham khảo quý giá về ứng dụng quy hoạch tuyến tính nguyên trong thực tế, giúp nâng cao kiến thức và kỹ năng nghiên cứu.

Câu hỏi thường gặp

1. Mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên là gì và tại sao lại phù hợp với bài toán giao hàng?
   Mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên là mô hình tối ưu hóa với các biến quyết định là số nguyên hoặc nhị phân, phù hợp với bài toán giao hàng vì các quyết định như có hay không một tuyến đường, số lượng xe phục vụ là ràng buộc nguyên. Ví dụ, việc phân bổ xe cho từng tuyến đường cần biến nhị phân để xác định tuyến nào được chọn.

2. Dữ liệu đầu vào của mô hình được thu thập như thế nào?
   Dữ liệu được thu thập trực tiếp từ công ty ZPV tại TP. HCM, bao gồm thông tin khách hàng, trọng tải hàng hóa, địa điểm giao nhận và lịch trình giao hàng. Khoảng cách giữa các điểm được tính dựa trên API Google Maps để đảm bảo tính chính xác.

3. Mô hình có thể xử lý được bao nhiêu khách hàng trong một lần tối ưu?
   Mô hình đã được thử nghiệm với quy mô từ 6 đến 100 khách hàng, với thời gian xử lý trung bình khoảng 15 giây cho 100 khách hàng, cho thấy khả năng mở rộng và ứng dụng trong thực tế.

4. Lợi ích chính khi áp dụng mô hình này là gì?
   Giúp giảm thiểu chi phí vận chuyển, tối ưu hóa phân bổ xe, giảm thời gian giao hàng và nâng cao hiệu quả quản lý logistics. Ví dụ, trong trường hợp 15 khách hàng, mô hình giúp phân chia tuyến xe hợp lý, tránh quá tải và chồng chéo.

5. Phần mềm và công cụ nào được sử dụng để triển khai mô hình?
   Luận văn sử dụng Python kết hợp thư viện Docplex của IBM Cplex để xây dựng và giải bài toán quy hoạch tuyến tính nguyên, cùng với Jupyter Notebook để mô phỏng và trực quan hóa kết quả.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng thành công mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên tối ưu hóa tuyến giao hàng cho công ty dược phẩm tại TP. HCM, dựa trên dữ liệu thực tế và công cụ giải thuật hiện đại.
• Mô hình có khả năng xử lý hiệu quả các bài toán với quy mô lớn, từ 6 đến 100 khách hàng, với thời gian tính toán nhanh và kết quả chính xác.
• Kết quả nghiên cứu hỗ trợ nhà quản lý logistics trong việc phân bổ xe, lập kế hoạch giao hàng, tiết kiệm chi phí và nâng cao chất lượng dịch vụ.
• Đề xuất áp dụng mô hình trong thực tế, đồng thời mở rộng cho các khu vực khác nhằm nâng cao hiệu quả toàn hệ thống logistics.
• Các bước tiếp theo bao gồm triển khai thực tế, đào tạo nhân viên và phát triển hệ thống thu thập dữ liệu liên tục để duy trì hiệu quả mô hình.

Hành động ngay hôm nay: Các doanh nghiệp và nhà quản lý logistics nên xem xét áp dụng mô hình này để nâng cao hiệu quả vận hành và cạnh tranh trên thị trường.