Tối Ưu Hóa Kho Hàng và Lộ Trình Phân Phối Cho NutriNest

Chuyên khảo phân tích Relocating warehouse and optimizing route for nutrinest, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Đề tài: Tối Ưu Hóa Kho Hàng và Lộ Trình Phân Phối Cho NutriNest

Mục lục chi tiết

• 1. CHAPTER 1: INTRODUCTION
• 1.1. Current system description
• 1.2. The gap needed to fill
• 1.3. Scope and limitation
• 1.3.1. Scope and assumption
• 1.3.2. Limitation
• 1.4. Project plan
• 2. CHAPTER 2: METHODOLOGY
• 2.1. Overview
• 2.2. Current system investigation
• 2.2.1. Detailed current system
• 2.2.2. Investigate the current system
• 2.3. The delivery procedure
• 2.4. Analysis of current system
• 2.4.1. Advantages
• 2.4.2. Disadvantages
• 2.5. Literature review
• 3. CHAPTER 3: SYSTEM DESIGN
• 3.1. Approaches comparison and selection
• 3.2. Advantage and disadvantage of the considered approaches
• 3.3. Qualitative and quantitative comparison
• 3.4. Design structure of proposed system
• 3.5. Analyze and justify the techniques to be used
• 3.6. Key advantages of the proposed system design
• 4. CHAPTER 4: PROTOTYPE DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION
• 4.1. Mathematical method: Analytic Hierarchy Process (AHP)
• 4.2. Alternative and criteria selection
• 4.3. Mathematical model: Vehicle Routing Problem (VRP)
• 4.4. Changing the weight between Near the highway and Public security
• 4.5. Changing the capacity of two trucks
• 4.6. Changing the demand of store located in Tan Binh
• 4.7. Changing the demand of store located in Tan Phu
• 4.8. Analyze the environmental, social, and economic impacts

Tóm tắt

I. Tầm Quan Trọng Tối Ưu Hóa Kho Hàng Cho NutriNest

Trong bối cảnh thị trường thực phẩm dinh dưỡng ngày càng cạnh tranh, việc tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng không còn là một lựa chọn mà là yếu tố sống còn để doanh nghiệp duy trì lợi thế. Đối với một thương hiệu lớn như NutriNest, chuyên cung cấp các sản phẩm yến sào cao cấp, hiệu quả của logistics và vận hành ảnh hưởng trực tiếp đến chất lượng sản phẩm, chi phí và sự hài lòng của khách hàng. Bài viết này, dựa trên nghiên cứu “Relocating Warehouse and Optimizing Route for NutriNest”, sẽ phân tích sâu về các thách thức hiện tại và đề xuất một mô hình toàn diện để tối ưu hóa kho hàng và lộ trình phân phối. Mục tiêu cuối cùng là giảm chi phí logistics, nâng cao tốc độ giao hàng và củng cố vị thế dẫn đầu của NutriNest. Việc xây dựng một hệ thống vận hành tinh gọn, từ khâu quản lý tồn kho đến giao hàng chặng cuối, là nền tảng cho sự phát triển bền vững và mở rộng mạng lưới phân phối trong tương lai.

1.1. Bối cảnh và vị thế của NutriNest trong ngành FMCG

NutriNest là một trong những doanh nghiệp sản xuất yến sào thành công và lớn nhất Việt Nam, được thành lập từ năm 2005. Với hơn 25 loại sản phẩm yến sào và đồ uống từ yến, NutriNest phục vụ một phân khúc khách hàng đa dạng, từ trẻ em đến người cao tuổi, những người ngày càng quan tâm đến sức khỏe. Sự thành công này đặt ra yêu cầu cao về một hệ thống phân phối hiệu quả để đưa sản phẩm đến tay người tiêu dùng một cách nhanh chóng và an toàn. Đặc thù sản phẩm đòi hỏi quy trình bảo quản nghiêm ngặt, có thể liên quan đến chuỗi cung ứng lạnh, khiến cho việc tăng hiệu quả phân phối trở thành một ưu tiên chiến lược.

1.2. Tổng quan về quản lý chuỗi cung ứng hiện đại

Quản lý chuỗi cung ứng hiện đại không chỉ đơn thuần là vận chuyển hàng hóa. Nó bao gồm một chuỗi các hoạt động tích hợp từ dự báo nhu cầu, quản lý mua hàng, tối ưu hóa tồn kho, vận hành kho bãi, đến phân phối sản phẩm. Các doanh nghiệp hàng đầu đang chuyển dịch sang các giải pháp kho bãi thông minh, ứng dụng công nghệ như mã vạch và RFID để theo dõi hàng hóa, và triển khai các hệ thống phần mềm chuyên dụng như hệ thống quản lý kho (WMS) và hệ thống quản lý vận tải (TMS) để tự động hóa và tối ưu hóa quy trình. Mục tiêu là tạo ra một dòng chảy hàng hóa liền mạch, giảm thiểu lãng phí và phản ứng nhanh nhạy với sự thay đổi của thị trường.

II. Phân Tích Thách Thức Logistics Hiện Tại Của NutriNest

Nghiên cứu chỉ ra rằng hệ thống hiện tại của NutriNest đang đối mặt với những thách thức đáng kể, ảnh hưởng trực tiếp đến hiệu quả vận hành và chi phí. Vấn đề cốt lõi bắt nguồn từ vị trí kho hàng hiện tại ở khu công nghiệp Bình Chiểu, cách trung tâm TP.HCM khoảng 60 phút di chuyển. Vị trí này gây ra nhiều bất lợi, đặc biệt là trong việc cung ứng hàng hóa cho các chi nhánh nội thành. Các nhược điểm chính bao gồm chi phí vận chuyển tăng cao, thời gian giao hàng kéo dài, và khó khăn trong việc đáp ứng các đơn hàng khẩn cấp. Những yếu tố này không chỉ làm xói mòn lợi nhuận mà còn ảnh hưởng đến khả năng cạnh tranh và sự hài lòng của các nhà phân phối. Việc giải quyết triệt để những điểm nghẽn này đòi hỏi một chiến lược tái cấu trúc toàn diện, bắt đầu từ việc lựa chọn lại vị trí kho và thiết kế lại lộ trình phân phối.

2.1. Vị trí kho hàng và bài toán chi phí logistics cao

Theo tài liệu gốc, vị trí kho hàng tại Bình Chiểu là nguyên nhân chính dẫn đến chi phí vận chuyển tăng vọt. Khoảng cách địa lý xa so với các điểm bán lẻ chính trong thành phố khiến mỗi chuyến hàng tốn nhiều thời gian và nhiên liệu hơn, đặc biệt trong giờ cao điểm. Bất lợi này không chỉ làm tăng chi phí logistics mà còn làm giảm tần suất giao hàng, ảnh hưởng đến khả năng duy trì mức tồn kho tối ưu tại cửa hàng. Việc phụ thuộc vào một vị trí kho không thuận lợi tạo ra rủi ro lớn cho toàn bộ chuỗi cung ứng của NutriNest.

2.2. Hạn chế trong quy trình giao hàng chặng cuối last mile

Giao hàng chặng cuối, hay last-mile delivery, là giai đoạn tốn kém và phức tạp nhất trong chuỗi phân phối. Với vị trí kho hiện tại, NutriNest gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa giai đoạn này. Thời gian di chuyển dài làm giảm sự linh hoạt, khó đáp ứng các yêu cầu giao hàng nhanh. Điều này ảnh hưởng trực tiếp đến trải nghiệm của các cửa hàng và đối tác bán lẻ. Một quy trình giao hàng chặng cuối không hiệu quả có thể dẫn đến tình trạng hết hàng đột ngột tại điểm bán, làm mất cơ hội kinh doanh và giảm uy tín thương hiệu.

III. Giải Pháp Chọn Vị Trí Kho Mới Bằng Phương Pháp AHP

Để giải quyết bài toán vị trí kho hàng, nghiên cứu đã đề xuất sử dụng phương pháp Quy trình phân cấp phân tích (Analytic Hierarchy Process - AHP). AHP là một công cụ ra quyết định đa tiêu chí mạnh mẽ, cho phép phân tích một vấn đề phức tạp thành một cấu trúc phân cấp, so sánh và lượng hóa tầm quan trọng của các yếu tố khác nhau một cách có hệ thống. Phương pháp này giúp loại bỏ sự chủ quan, đưa ra lựa chọn dựa trên dữ liệu và các tiêu chí đã được xác định trước. Bằng cách áp dụng AHP, NutriNest có thể đánh giá các địa điểm tiềm năng một cách khoa học, đảm bảo rằng vị trí kho mới không chỉ giải quyết được các vấn đề hiện tại mà còn phù hợp với chiến lược phát triển dài hạn. Đây là bước đi nền tảng để xây dựng một hệ thống logistics và vận hành hiệu quả.

3.1. Giới thiệu mô hình AHP trong ra quyết định đa tiêu chí

AHP là một phương pháp toán học được phát triển bởi Thomas L. Saaty. Nó hoạt động bằng cách chia nhỏ quyết định lớn thành các phần nhỏ hơn, dễ quản lý hơn: mục tiêu, tiêu chí và các phương án thay thế. Người ra quyết định sẽ thực hiện các so sánh cặp đôi để xác định trọng số của từng tiêu chí và đánh giá mức độ đáp ứng của từng phương án đối với mỗi tiêu chí. Ưu điểm của AHP là khả năng kết hợp cả yếu tố định tính và định lượng, đồng thời kiểm tra tính nhất quán trong các phán đoán, đảm bảo kết quả cuối cùng đáng tin cậy.

3.2. Tiêu chí đánh giá và lựa chọn 5 địa điểm tiềm năng

Nghiên cứu đã xác định 4 tiêu chí quan trọng để đánh giá các địa điểm đặt kho mới: gần đường cao tốc, an ninh công cộng, mật độ giao thông, và bán kính giao hàng tối đa (210 km). Năm địa điểm tiềm năng được đưa vào phân tích bao gồm: Quận 12, Bình Thạnh, Bình Tân, Quận 7 và Gò Vấp. Dựa trên kết quả khảo sát và tính toán ma trận so sánh cặp của mô hình AHP, nghiên cứu đã kết luận rằng Bình Thạnh là địa điểm tối ưu nhất, đạt trọng số cao nhất khi xét trên tổng thể các tiêu chí. Vị trí này mang lại sự cân bằng tốt nhất giữa các yếu tố, hứa hẹn cải thiện đáng kể hiệu quả phân phối.

IV. Bí Quyết Tối Ưu Lộ Trình Phân Phối Bằng Mô Hình VRP

Sau khi xác định Bình Thạnh là vị trí kho mới, bước tiếp theo là xây dựng lộ trình giao hàng hiệu quả nhất. Nghiên cứu đã áp dụng mô hình Bài toán định tuyến phương tiện (Vehicle Routing Problem - VRP), một phương pháp tối ưu hóa kinh điển trong logistics. VRP giúp tìm ra tập hợp các tuyến đường tối ưu cho một đội xe để phục vụ một nhóm khách hàng phân tán, với mục tiêu là giảm thiểu tổng quãng đường di chuyển hoặc tổng chi phí vận hành. Bằng cách sử dụng phần mềm tối ưu hóa tuyến đường dựa trên mô hình VRP, NutriNest có thể lập kế hoạch giao hàng thông minh, đảm bảo mỗi xe được sử dụng với công suất tối đa và di chuyển theo lộ trình ngắn nhất. Điều này không chỉ giảm chi phí logistics mà còn cải thiện thời gian giao hàng, tăng hiệu quả phân phối và giảm tác động đến môi trường.

4.1. Ứng dụng mô hình VRP để giảm chi phí vận hành

Mô hình VRP được xây dựng với mục tiêu tối thiểu hóa tổng khoảng cách di chuyển của hai xe tải để giao hàng đến năm cửa hàng từ kho mới tại Bình Thạnh. Các dữ liệu đầu vào bao gồm ma trận khoảng cách giữa các địa điểm, nhu cầu hàng hóa của từng cửa hàng, và sức chứa của mỗi xe. Nghiên cứu sử dụng phần mềm CPLEX để giải bài toán. Kết quả đã chỉ ra hai lộ trình cụ thể, phân chia công việc một cách hợp lý cho từng xe, đảm bảo tất cả các cửa hàng đều được phục vụ với tổng quãng đường di chuyển là ngắn nhất có thể, chỉ 55 km.

4.2. Tích hợp hệ thống quản lý vận tải TMS và WMS

Để triển khai mô hình VRP trong thực tế, việc tích hợp một hệ thống quản lý vận tải (TMS) là rất quan trọng. TMS sẽ tự động hóa việc lập kế hoạch tuyến đường, theo dõi vị trí xe theo thời gian thực và quản lý hiệu suất của đội xe. Khi kết hợp với một hệ thống quản lý kho (WMS), NutriNest có thể đồng bộ hóa hoàn toàn quy trình từ khi nhận đơn hàng, xuất kho, cho đến khi giao hàng thành công. Sự kết hợp này tạo ra một hệ thống quản lý đơn hàng (OMS) thông suốt, giảm thiểu sai sót do con người và cung cấp dữ liệu chính xác để liên tục cải tiến.

V. Case Study Kết Quả Tối Ưu Hóa Kho Hàng NutriNest

Việc áp dụng đồng bộ hai phương pháp AHP và VRP đã mang lại một giải pháp toàn diện và khả thi cho NutriNest. Kết quả không chỉ dừng lại ở lý thuyết mà còn được chứng minh thông qua các con số cụ thể và phân tích độ nhạy. Lựa chọn Bình Thạnh làm kho trung tâm mới và triển khai các lộ trình được tối ưu hóa bởi VRP hứa hẹn sẽ tạo ra một cuộc cách mạng trong quản lý chuỗi cung ứng của công ty. Phân tích độ nhạy cũng cho thấy mô hình này linh hoạt và có khả năng thích ứng với các thay đổi về nhu cầu thị trường hoặc năng lực vận tải. Đây là một case study điển hình về việc ứng dụng các phương pháp toán học và khoa học quản lý để giải quyết các bài toán thực tiễn trong kinh doanh, mang lại lợi ích trực tiếp về chi phí và hiệu quả vận hành.

5.1. Binh Thanh Lựa chọn tối ưu cho kho trung tâm mới

Kết quả từ mô hình AHP khẳng định Bình Thạnh là lựa chọn hàng đầu. Ngay cả khi thay đổi trọng số của các tiêu chí (ví dụ, tăng tầm quan trọng của yếu tố 'An ninh công cộng'), Bình Thạnh vẫn giữ vững vị trí số một. Điều này cho thấy sự lựa chọn này rất vững chắc và không phụ thuộc nhiều vào các giả định chủ quan. Vị trí trung tâm của Bình Thạnh giúp giảm đáng kể khoảng cách di chuyển đến các cửa hàng, là tiền đề cho việc cắt giảm chi phí và thời gian giao hàng.

5.2. Lộ trình phân phối hiệu quả cho hai phương tiện vận tải

Kết quả từ VRP đã vạch ra hai tuyến đường tối ưu. Tuyến 1: Kho Bình Thạnh → Phú Nhuận (HVT) → Quận 10 → Tân Bình → Quay về kho. Tuyến 2: Kho Bình Thạnh → Phú Nhuận (PDP) → Tân Phú → Quay về kho. Việc phân chia lộ trình rõ ràng giúp tối ưu hóa việc quản lý đội xe, đảm bảo không có sự chồng chéo và tận dụng tối đa sức chứa của phương tiện. Phân tích độ nhạy cũng chỉ ra cách các tuyến đường sẽ thay đổi khi nhu cầu của một cửa hàng tăng đột biến, giúp NutriNest có kế hoạch ứng phó linh hoạt.

VI. Hướng Phát Triển Chuỗi Cung Ứng NutriNest Tương Lai

Giải pháp đề xuất trong nghiên cứu là một bước khởi đầu quan trọng, nhưng để xây dựng một chuỗi cung ứng thực sự vượt trội, NutriNest cần có một lộ trình phát triển dài hạn. Tương lai của ngành logistics thuộc về công nghệ và dữ liệu. Việc đầu tư vào tự động hóa kho hàng, sử dụng robot để sắp xếp và lấy hàng, có thể tăng tốc độ xử lý đơn hàng lên nhiều lần. Bên cạnh đó, việc xây dựng một hệ thống chỉ số KPI cho logistics (ví dụ: chi phí trên mỗi đơn hàng, tỷ lệ giao đúng giờ, vòng quay tồn kho) sẽ giúp ban lãnh đạo có cái nhìn rõ ràng về hiệu suất hoạt động và đưa ra các quyết định cải tiến dựa trên dữ liệu. Hợp tác với các đối tác 3PL (Third-Party Logistics) chuyên nghiệp cũng là một hướng đi chiến lược để tận dụng chuyên môn và mạng lưới của họ, đặc biệt khi mở rộng ra các thị trường mới.

6.1. Tác động kinh tế xã hội và môi trường của dự án

Dự án tối ưu hóa này mang lại tác động tích cực trên cả ba phương diện. Về kinh tế, việc giảm chi phí logistics trực tiếp cải thiện biên lợi nhuận. Về xã hội, việc đặt kho ở vị trí mới có thể tạo thêm việc làm cho khu vực. Về môi trường, các tuyến đường ngắn hơn đồng nghĩa với việc giảm tiêu thụ nhiên liệu và lượng khí thải CO2, góp phần vào mục tiêu phát triển bền vững.

6.2. Lộ trình ứng dụng công nghệ và tự động hóa kho hàng

Trong tương lai, NutriNest nên xem xét đầu tư vào các giải pháp kho bãi thông minh. Bắt đầu bằng việc triển khai hệ thống WMS và TMS, sau đó tiến tới các công nghệ cao hơn như robot tự hành (AGV) và hệ thống phân loại tự động. Việc áp dụng các quy trình FIFO/FEFO (Nhập trước-Xuất trước/Hết hạn trước-Xuất trước) một cách nghiêm ngặt, được hỗ trợ bởi công nghệ, là cực kỳ quan trọng để đảm bảo chất lượng sản phẩm thực phẩm. Đây là lộ trình cần thiết để xây dựng một chuỗi cung ứng không chỉ hiệu quả mà còn linh hoạt và có khả năng chống chịu trước các biến động của thị trường.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Đề tài nghiên cứu được thực hiện tại Công ty Cổ phần Thực phẩm Dinh dưỡng NutriNest (NutriNest Nutrition Food Joint Stock Company) – doanh nghiệp tiên phong trong lĩnh vực nghiên cứu và nuôi yến sào tại Việt Nam từ năm 2005. Doanh nghiệp hiện đã đầu tư và tư vấn phát triển hơn 500 nhà yến trong và ngoài nước, vận hành nhà máy sản xuất tự động hóa với 25 dòng sản phẩm bao gồm yến sào cao cấp, nước yến và các sản phẩm cháo ăn liền. Để đáp ứng nhu cầu gia tăng về thực phẩm chăm sóc sức khỏe và mở rộng mạng lưới phân phối tại khu vực phía Nam, NutriNest đặt mục tiêu phát triển thêm hệ thống cửa hàng bán lẻ.

Tuy nhiên, trong quá trình vận hành, hệ thống phân phối của NutriNest bộc lộ bất cập lớn về mặt vị trí kho bãi:

• Kho hàng hiện tại đặt tại Khu công nghiệp Bình Chiểu (thành phố Thủ Đức), nằm cách trung tâm Thành phố Hồ Chí Minh khoảng 60 phút di chuyển.
• Vị trí cách xa trung tâm dẫn đến thời gian giao hàng kéo dài, đặc biệt trong các khung giờ cao điểm hoặc các đơn hàng khẩn cấp, làm gia tăng đáng kể chi phí vận tải và tạo nguy cơ trễ hạn giao hàng tới các chi nhánh bán lẻ.

Nhiệm vụ và mục tiêu nghiên cứu của đồ án bao gồm:

1. Đánh giá quy mô vận hành, khối lượng hàng hóa và cấu trúc mạng lưới phân phối hiện hữu của NutriNest.
2. Xây dựng mô hình toán học để đánh giá, xếp hạng các phương án địa điểm tiềm năng nhằm tái định vị kho hàng từ KCN Bình Chiểu về vị trí mới tối ưu hơn.
3. Thiết lập mô hình tối ưu hóa tuyến đường phân phối từ kho hàng mới đến 5 điểm bán lẻ (showroom) nội thành nhằm giảm thiểu tổng quãng đường và chi phí vận tải.
4. Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis) của các mô hình khi có sự thay đổi về trọng số tiêu chí, tải trọng phương tiện và nhu cầu thị trường.
5. Đánh giá toàn diện các tác động về môi trường, xã hội và kinh tế của giải pháp đề xuất.

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu:

• Đối tượng nghiên cứu: Quy trình logistics phân phối, hệ thống kho bãi và mạng lưới tuyến đường vận chuyển sản phẩm yến sào của NutriNest.
• Phạm vi không gian: Khu vực Thành phố Hồ Chí Minh, tập trung vào kho hàng hiện hữu tại KCN Bình Chiểu, 5 địa điểm kho tiềm năng (Quận 12, Bình Thạnh, Bình Tân, Quận 7, Gò Vấp) và 5 cửa hàng bán lẻ hiện hữu gồm: Cửa hàng 1 & 2 (Phú Nhuận - Hoàng Văn Thụ và Phan Đình Phùng), Cửa hàng 3 (Quận 10), Cửa hàng 4 (Tân Bình), Cửa hàng 5 (Tân Phú).
• Phạm vi thời gian: Dữ liệu và kế hoạch nghiên cứu được thực hiện vào tháng 11/2023.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Nghiên cứu kết hợp phương pháp ra quyết định đa tiêu chí và mô hình quy hoạch toán học tối ưu hóa vận tải:

1. Quy trình phân tích thứ bậc (Analytic Hierarchy Process - AHP):

   • Được phát triển bởi Thomas L. Saaty vào những năm 1970, AHP tích hợp các nguyên lý toán học với nhận định tâm lý học để cấu trúc hóa các bài toán ra quyết định phức tạp.
   • Cấu trúc AHP gồm 3 phần: mục tiêu cốt lõi, danh sách các phương án lựa chọn và bộ tiêu chí đánh giá.
   • Thang đo so sánh cặp 9 mức độ (Saaty Scale) từ 1 (Quan trọng ngang nhau) đến 9 (Cực kỳ quan trọng) được sử dụng để xác định trọng số tiêu chí và xếp hạng phương án.
   • Chỉ số nhất quán ($CI$) và Tỷ số nhất quán ($CR = CI / RI$) được tính toán với ngưỡng chấp nhận $CR < 0.1$.

2. Bài toán định tuyến phương tiện (Vehicle Routing Problem - VRP):

   • Mô hình tối ưu hóa tổ hợp và quy hoạch nguyên (Integer Programming), ban đầu được đề xuất bởi Dantzig và Ramser (1959).
   • Mục tiêu: Phục vụ tập hợp các điểm cầu từ một trạm trung tâm (kho) với đội xe có tải trọng giới hạn sao cho tổng quãng đường hoặc chi phí vận chuyển là nhỏ nhất.
   • Các ràng buộc toán học: Đảm bảo xe xuất phát và kết thúc tại kho, mỗi cửa hàng được phục vụ chính xác một lần bởi một xe, tổng nhu cầu trên mỗi tuyến không vượt quá tải trọng xe, bảo toàn dòng luồng ra-vào tại mỗi điểm giao.

3. Phương pháp thu thập và xử lý dữ liệu:

   • Định tính: Thiết lập bộ tiêu chí chọn địa điểm dựa trên khảo sát thực tế và phân tích đặc thù chuỗi cung ứng hàng yến sào.
   • Định lượng: Tiến hành khảo sát $n = 60$ sinh viên chuyên ngành Logistics và Quản lý Chuỗi cung ứng tại Trường Đại học Quốc tế (ĐHQG-HCM) để thu thập điểm số ưu tiên cho các ma trận so sánh cặp trong AHP. Dữ liệu khoảng cách thực tế giữa các nút mạng lưới được trích xuất từ Google Maps.
   • Công cụ tính toán và giải mô hình: Sử dụng Microsoft Excel để xử lý ma trận AHP và phần mềm tối ưu hóa chuyên dụng IBM ILOG CPLEX để giải mô hình quy hoạch tuyến tính nguyên VRP.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chapter 1: Introduction

Chương này trình bày lý do chọn đề tài xuất phát từ nhu cầu thực tiễn của NutriNest trong việc tái cấu trúc mạng lưới giao hàng từ KCN Bình Chiểu vào nội thành TP.HCM. Tác giả xác lập mục tiêu, phạm vi và nhận diện 6 nhóm ràng buộc chính:

• Ràng buộc ngân sách đầu tư cho việc di dời và thuê kho mới.
• Ràng buộc địa lý và quy hoạch đô thị đối với vị trí kho bãi.
• Ràng buộc thời gian triển khai trong kỳ thực tập và làm đồ án tốt nghiệp.
• Ràng buộc biến động thị trường và đối thủ cạnh tranh.
• Ràng buộc về nguồn nhân lực có chuyên môn quản lý chuỗi cung ứng.
• Quy chuẩn và quy định pháp lý về môi trường đô thị. Kế hoạch triển khai dự án được lập chi tiết qua biểu đồ tiến độ kéo dài từ Tuần 3 đến Tuần 18.

Chapter 2: Methodology

Chương 2 mô tả chi tiết hiện trạng chuỗi cung ứng của NutriNest với sự phối hợp của hai bộ phận:

• Đội ngũ Quản lý Chuỗi cung ứng (Supply Chain Management team): Giám sát quy trình nhập hàng, theo dõi đơn hàng nhập và quản lý hàng tồn kho tại kho Bình Chiểu.
• Đội ngũ Vận hành (Operations team): Phụ trách xử lý đơn hàng qua hệ thống Outlook, in phiếu bán hàng, kiểm tra chất lượng tồn kho, đóng gói dán nhãn "Hàng dễ vỡ" (Fragile), gom hàng và thực hiện giao hàng đến 5 showroom.

Tổng quan y văn phân tích các công trình nghiên cứu tiền đề:

• Nghiên cứu của Batuhan (2011) về tích hợp AHP và TOPSIS trong việc liên kết mục tiêu chiến lược với vận hành.
• Nghiên cứu của Zulal Gungor & Feyzan Arikan (2007) sử dụng lý thuyết tập mờ so sánh với AHP.
• Nghiên cứu của Zhang (2020) và Fazayeli, Eydi, Kamalabadi (2017) ứng dụng mô hình Location-Routing Problem (LRP) và VRP kết hợp vận tải đa phương thức. Từ đó, tác giả lập bảng so sánh ưu – nhược điểm của phương pháp AHP và VRP để chứng minh tính phù hợp khi áp dụng vào bài toán của NutriNest.

Chapter 3: System Design

Nghiên cứu so sánh định tính và định lượng 4 cách tiếp cận: VRP, Mô hình vị trí nhà máy có giới hạn công suất (CPL), Quy hoạch dài hạn (LRP) và AHP. Hệ thống đề xuất được thiết kế thành cấu trúc 2 giai đoạn:

• Giai đoạn 1 (Lựa chọn địa điểm kho): Sàng lọc 5 khu vực ứng viên (Quận 12, Bình Thạnh, Bình Tân, Quận 7, Gò Váp) thông qua mô hình AHP với 4 tiêu chí vận hành.
• Giai đoạn 2 (Tối ưu hóa lộ trình phân phối): Ứng dụng mô hình VRP để lập lộ trình tối ưu cho đội xe giao hàng từ vị trí kho mới đến 5 cửa hàng nội thành, sử dụng phần mềm CPLEX để tìm nghiệm tối ưu toàn cục.

Chapter 4: Prototype Development and Implementation

Chương này trình bày toàn bộ quá trình mô hình hóa toán học, tính toán số liệu và kiểm định:

1. Triển khai mô hình AHP:

   • Bộ 4 tiêu chí: Gần đường cao tốc/quốc lộ (Near the highway), An ninh trật tự (Public security), Mật độ giao thông (Traffic density), Bán kính giao hàng tối đa 210 km (Maximum delivery radius: 210 km).
   • Tính toán ma trận tiêu chí: $\lambda_{\max} = 4.064$, $CI = 0.021$, $CR = 0.024 < 0.1$ (đạt độ nhất quán).
   • Kết quả xếp hạng 5 địa điểm: Bình Thạnh đạt trọng số cao nhất, trở thành vị trí được chọn để đặt kho mới.

2. Triển khai mô hình VRP:

   • Dữ liệu nhu cầu tháng: Phú Nhuận - HVT (510 đơn vị), Phú Nhuận - PDP (620 đơn vị), Quận 10 (350 đơn vị), Tân Bình (630 đơn vị), Tân Phú (1.200 đơn vị).
   • Phương tiện: 2 xe tải với tải trọng tối đa lần lượt là 1.500 kg và 2.000 kg.
   • Kết quả chạy CPLEX: Tổng quãng đường di chuyển tối thiểu đạt 55 km. Lộ trình phân bổ cho 2 xe:
     • Xe 1: Kho Bình Thạnh $\rightarrow$ Phú Nhuận (HVT) $\rightarrow$ Quận 10 $\rightarrow$ Tân Bình $\rightarrow$ Kho Bình Thạnh.
     • Xe 2: Kho Bình Thạnh $\rightarrow$ Phú Nhuận (PDP) $\rightarrow$ Tân Phú $\rightarrow$ Kho Bình Thạnh.

3. Phân tích độ nhạy (Sensitivity Analysis):

   • Độ nhạy AHP: Tăng trọng số tiêu chí "An ninh trật tự" từ 3 lên 5; chỉ số $CR = 0.065 < 0.1$, kết quả xếp hạng không thay đổi, Bình Thạnh vẫn là phương án tối ưu nhất.
   • Độ nhạy VRP: Khi tăng tải trọng xe lên mức 2.500 - 3.000 kg, Xe 2 có thể đảm nhận hầu hết các điểm (Bình Thạnh $\rightarrow$ Phú Nhuận PDP $\rightarrow$ Tân Phú $\rightarrow$ Quận 10 $\rightarrow$ Tân Bình), cho thấy tiềm năng giảm số lượng xe vận hành nếu đầu tư phương tiện lớn hơn. Các kịch bản tăng nhu cầu tại Tân Bình và Tân Phú cũng được mô phỏng chi tiết để điều chỉnh phân bổ tuyến đường.

4. Phân tích tác động:

   • Môi trường: Giảm quãng đường chạy xe giúp tiết kiệm nhiên liệu, giảm lượng phát thải khí nhà kính và bụi mịn PM2.5 trong đô thị.
   • Xã hội: Tạo việc làm tại địa phương đặt kho mới, thúc đẩy các chương trình nâng cao kỹ năng cho công nhân kho bãi.
   • Kinh tế: Cắt giảm chi phí vận hành logistics, hạn chế rủi ro trễ đơn hàng, gia tăng năng lực cạnh tranh cho NutriNest.

Chapter 5: Conclusion

Tổng kết toàn bộ kết quả nghiên cứu, khẳng định việc di dời kho về Bình Thạnh kết hợp phân luồng 2 tuyến xe VRP giải quyết triệt để bài toán chậm trễ và chi phí logistics cao của NutriNest.

---

Kết quả và đóng góp

Hạng mục	Hiện trạng (Kho cũ)	Đề xuất tối ưu (Đồ án)
Vị trí kho bãi	KCN Bình Chiểu (TP. Thủ Đức)	Quận Bình Thạnh
Thời gian tiếp cận trung tâm	$\approx 60$ phút (dễ tắc đường giờ cao điểm)	Rút ngắn đáng kể, gần các trục kết nối nội đô
Tổng quãng đường phân phối	Chưa tối ưu, quãng đường dài	55 km cho toàn bộ 5 showroom
Phân bổ đội xe (2 xe tải)	Điều phối thủ công	Tuyến 1: Bình Thạnh $\rightarrow$ Phú Nhuận (HVT) $\rightarrow$ Quận 10 $\rightarrow$ Tân Bình Tuyến 2: Bình Thạnh $\rightarrow$ Phú Nhuận (PDP) $\rightarrow$ Tân Phú
Tính ổn định của phương án	Kém linh hoạt khi nhu cầu tăng	Đã kiểm định độ nhạy qua CPLEX và AHP ($CR < 0.1$)

Đóng góp của nghiên cứu:

• Cung cấp khung phương pháp luận kết hợp giữa ra quyết định đa tiêu chí định tính/định lượng (AHP) và tối ưu hóa toán học chính xác (VRP qua CPLEX) áp dụng trực tiếp cho doanh nghiệp thực phẩm dinh dưỡng tại TP.HCM.
• Xây dựng mô hình phân tích độ nhạy thực tế, cung cấp căn cứ định lượng để ban quản lý NutriNest đưa ra quyết định đầu tư phương tiện vận tải có tải trọng lớn hơn trong tương lai.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế:

  • Quy mô khảo sát AHP giới hạn ở $n = 60$ sinh viên chuyên ngành Logistics tại Trường Đại học Quốc tế, chưa mở rộng lấy ý kiến trực tiếp từ các chuyên gia vận hành logistics kỳ cựu hoặc ban giám đốc NutriNest.
  • Dữ liệu khoảng cách và thời gian di chuyển giữa các điểm nút dựa trên dữ liệu tĩnh từ Google Maps, chưa tích hợp biến động vận tốc giao thông theo thời gian thực (Dynamic Routing) tại các khung giờ cao điểm đặc thù của TP.HCM.
  • Mô hình chỉ áp dụng cho mạng lưới 5 cửa hàng bán lẻ nội thành, chưa xét đến các kênh đại lý ngoài thành hoặc hệ thống phân phối liên tỉnh.

• Hướng nghiên cứu tiếp:

  • Tích hợp mô hình định vị kết hợp định tuyến (Location-Routing Problem - LRP) giải đồng thời cả vị trí và tuyến đường trong một mô hình toán hợp nhất.
  • Ứng dụng các thuật toán heuristic/metaheuristic để giải bài toán định tuyến động với khung thời gian giao hàng (VRPTW - Vehicle Routing Problem with Time Windows) khi quy mô mạng lưới mở rộng.

---

Giá trị tham khảo

Tài liệu là nguồn tham khảo hữu ích cho:

• Sinh viên và giảng viên ngành Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp (Industrial & Systems Engineering), Logistics và Quản lý Chuỗi cung ứng: Cung cấp quy trình từng bước áp dụng AHP (tính toán trị riêng $\lambda_{\max}$, $CI$, $CR$) và mô hình hóa bài toán VRP với 9 ràng buộc toán học chuẩn tắc.
• Kỹ sư vận hành và nhà phân tích chuỗi cung ứng: Tham khảo cấu trúc lập trình và thiết lập tham số đầu vào cho phần mềm IBM ILOG CPLEX trong việc giải các bài toán tối ưu hóa tuyến đường thực tế tại đô thị.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Vì sao kho hàng hiện tại của NutriNest tại KCN Bình Chiểu cần phải di dời?

Kho hàng tại KCN Bình Chiểu cách trung tâm TP.HCM khoảng 60 phút di chuyển. Khoảng cách địa lý xa này gây khó khăn lớn cho việc cung ứng sản phẩm kịp thời đến 5 showroom trong nội thành, đặc biệt vào các khung giờ cao điểm hoặc đơn hàng khẩn cấp, đồng thời làm đội chi phí vận chuyển lên cao.

2. Mô hình AHP đã sử dụng những tiêu chí và phương án địa điểm nào để đánh giá?

Mô hình AHP đánh giá 5 phương án địa điểm gồm: Quận 12, Bình Thạnh, Bình Tân, Quận 7, Gò Vấp dựa trên 4 tiêu chí vận hành: Gần đường cao tốc/quốc lộ, An ninh trật tự, Mật độ giao thông và Bán kính giao hàng tối đa 210 km. Kết quả tính toán chỉ ra Bình Thạnh là địa điểm có trọng số ưu tiên cao nhất.

3. Kết quả tối ưu hóa lộ trình VRP giải bằng phần mềm CPLEX phân bổ đội xe như thế nào?

Mô hình VRP xác định tổng quãng đường tối thiểu là 55 km, sử dụng 2 xe tải phân bổ như sau:

• Xe 1 (phục vụ 3 điểm): Xuất phát từ kho Bình Thạnh $\rightarrow$ Phú Nhuận (Hoàng Văn Thụ) $\rightarrow$ Quận 10 $\rightarrow$ Tân Bình $\rightarrow$ về kho Bình Thạnh.
• Xe 2 (phục vụ 2 điểm): Xuất phát từ kho Bình Thạnh $\rightarrow$ Phú Nhuận (Phan Đình Phùng) $\rightarrow$ Tân Phú $\rightarrow$ về kho Bình Thạnh.

4. Kết quả phân tích độ nhạy của mô hình VRP khi tăng tải trọng xe mang lại hàm ý gì cho doanh nghiệp?

Khi tăng tải trọng xe từ mức 1.500–2.000 kg lên 2.500–3.000 kg, một xe duy nhất có thể đảm nhận giao hàng cho 4/5 cửa hàng trong một chu trình. Điều này cho thấy NutriNest có thể cân nhắc phương án đầu tư xe tải có tải trọng lớn hơn thay vì duy trì nhiều xe nhỏ nhằm giảm bớt số lượng phương tiện cần vận hành.

5. Độ tin cậy toán học của ma trận so sánh cặp AHP trong nghiên cứu được kiểm chứng như thế nào?

Ma trận so sánh cặp tiêu chí ban đầu đạt giá trị riêng cực đại $\lambda_{\max} = 4.064$, $CI = 0.021$ và tỷ số nhất quán $CR = 0.024$. Khi thực hiện phân tích độ nhạy bằng cách tăng trọng số tiêu chí An ninh trật tự, chỉ số $CR = 0.065$. Cả hai trường hợp đều thỏa mãn điều kiện $CR < 0.1$, chứng minh dữ liệu khảo sát hoàn toàn nhất quán và có độ tin cậy khoa học.

---

Kết luận

Đồ án tốt nghiệp của nhóm sinh viên ngành Kỹ thuật & Quản lý Hệ thống Công nghiệp (Trường Đại học Quốc tế - ĐHQG-HCM) đã giải quyết trọn vẹn bài toán tái cấu trúc mạng lưới logistics phân phối cho Công ty Cổ phần Thực phẩm Dinh dưỡng NutriNest. Thông qua việc kết hợp phương pháp AHP và mô hình quy hoạch toán học VRP giải bằng CPLEX, nghiên cứu đã xác định vị trí kho tối ưu tại quận Bình Thạnh và thiết lập 2 tuyến giao hàng với tổng cự ly tối thiểu 55 km. Các kết quả phân tích độ nhạy và đánh giá tác động môi trường - kinh tế - xã hội mang lại cơ sở định lượng vững chắc giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng và năng lực cạnh tranh trên thị trường thực phẩm dinh dưỡng.

Trích đoạn nội dung tài liệu

VIETNAM NATIONAL UNIVERSITY – HO CHI MINH CITY INTERNATIONAL UNIVERSITY DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING & MANAGEMENT RELOCATING WAREHOUSE AND OPTIMIZING ROUTE FOR NUTRINEST Advisor: Trần Đức Vĩ Group Number: 45 Student name Student ID Contribution Đào Thị Hạnh Xuân IELSIU20222 100% Nguyễn Trần Xuân Thủy IELSIU20430 100% Phạm Minh Thắng IELSIU20413 100% 11/2023 TABLE OF CONTENTS CHAPTER 1: INTRODUCTION. Current system description. The gap needed to fill. Scope and limitation.

Scope and assumption. Current system investigation:. Detailed current system:. Investigate the current system:.

The delivery procedure:. Analysis of current system:. Considered solution directions. Suggested area of improvement.

Brief description of approach or tools for improvement. CHAPTER 3: SYSTEM DESIGN. Approaches comparison and selection. Advantage and disadvantage of the considered approaches.

Qualitative and quantitative comparison. Design structure of proposed system. Analyze and justify the techniques to be used. Key advantages of the proposed system design.

CHAPTER 4: PROTOTYPE DEVELOPMENT AND IMPLEMENTATION. Mathematical method: Analytic Hierarchy Process (AHP). Alternative and criteria selection. Mathematical model: Vehicle Routing Problem (VRP).

Table: The distance between warehouse and 5 given demand points. Mathematical method: Analytic Hierarchy Process (AHP). Changing the weight between Near the highway and Public security. Mathematical model: Vehicle Routing Problem (VRP).

Changing the capacity of two trucks. Changing the demand of store located in Tan Binh. Changing the demand of store located in Tan Phu. Analyze the environmental, social, and economic impacts.

2 LIST OF TABLES Table 1-1. Brief description of methods. Advantages and disadvantages of approaches. Indices, Parameters, and decision variables in AHP.

Scale of importance level. Preferred score of criteria. Priorities of criteria. Preferred score among regions in HCMC Alternatives under reasonable distance.

Priorities of regions in HCMC Alternatives under Near the highway. Preferred score among regions in HCMC Alternatives under Public security. Priorities of regions in HCMC alternatives under Public security. Preferred score among regions in HCMC Alternatives under Public security.

Priorities of regions in HCMC alternatives under Traffic density. Preferred score among regions in HCMC Alternatives under Maximum delivery radius: 210 km. Priorities of regions in HCMC alternatives under Maximum delivery radius: 210 km. Rank of 5 alternatives in HCMC.

Indices, parameters and decision variables in VRP. The distance between warehouse and 5 given demand points. Route of vehicle 1. Route of vehicle 2.

Preferred score of criteria. Priorities of criteria. Rank of 5 alternatives in HCMC. Route of vehicle 1 when changing the capacity.

Route of vehicle 2 when changing the capacity. Route of vehicle 1 when increasing Tan Binh’s demand. Route of vehicle 2 when increasing Tan Binh’s demand. Route of vehicle 1 when changing Tan Phu’s demand.

Route of vehicle 2 when changing Tan Phu’s demand. Motivation People are more concerned than ever about their health in order to improve quality of life, because poisonous foods can have unforeseen effects on health and cause interruptions in daily activities. Nutritious foods, on the other hand, will assist people enhance their health and lower their risk of disease. Among that, bird's nest is one of the meals that can help enhance resistance and immunity in people of all ages.

NutriNest is one of Vietnam's largest and most successful bird's nest manufacturing firms. NutriNest, the first bird's nest farming firm in Vietnam since 2005, was founded on research on bird's nest farming for nests. NutriNest has invested in and consulted on the development of over 500 bird's nest farm houses both at home and abroad. NutriNest's sophisticated, highly automated plant currently manufactures 25 different types of popular and high-end bird's nests and bird's nest drinks.

NutriNest intends to create more stores in Vietnam in order to raise awareness, develop its distribution network, and service clients as swiftly as possible. During the internship at NutriNest in the Binh Chieu industrial region, there were some issues with the distribution of bird nests to the branches in the south of Vietnam. The key goals of this research are to investigate the issues and give recommendations for change based on our findings. 4 Figure 1-1: Logo of NutriNest 1.

Current system description Optimizing warehouse site is one of the most significant decisions in logistics system design since a good location may assist minimize travel time, transportation costs, and make the process more convenient. NutriNest's warehouse is now located in the Binh Chieu industrial district, which is roughly 60 minutes from the heart of Ho Chi Minh City. This position makes it difficult to provide products to branches quickly, especially during peak hours or urgent cases, which significantly increases transportation costs. The gap needed to fill Currently, increased demand for bird's nests leads to heated competition among bird's nest producing enterprises, necessitating higher awareness and market development.

However, the warehouse in the Binh Chieu industrial park is currently fairly remote from the city center. As a result, this study is being undertaken to offer an alternative warehouse 5 location with optimal routes to cut transportation costs while still meeting the need of branches in South Vietnam. Objectives NutriNest is facing a significant challenge in optimizing its warehouse location to reduce total transportation costs and enhance the delivery process. The scale of this problem is substantial, as it affects the entire supply chain and distribution network of NutriNest products.

This endeavor aims to minimize transportation expenses, improve delivery efficiency, and enhance overall supply chain performance. By achieving these objectives, NutriNest aims to increase profitability, customer satisfaction, and its competitive edge in the health and nutrition industry. Scope and limitation 1. Scope and assumption The scope of this project encompasses several key dimensions.

Evaluation of the size of the NutriNest operation, including the volume of products and materials to be handled in the warehouse and transported. Assessment of the scale of operations, considering the number of warehouses, distribution centers, and the extent of the distribution network. This project primarily centers around improving NutriNest's warehouse operations. It involves using a mathematical model to evaluate four potential new locations for the old warehouse.

The evaluation considers various factors like delivery time, operational expenses, shipping costs, and staffing, ultimately helping to rank and assess the available options. Limitation 6 The relocation and optimization of NutriNest Factory's warehouse face several constraints that could significantly impact the planning and execution of these strategic initiatives. These limitations encompass a range of factors, each posing unique challenges to the seamless implementation of relocation and optimization efforts. Firstly, budget constraints emerge as a substantial impediment.

Financial limitations may curtail the extent to which NutriNest can execute the relocation and optimization plans. This could restrict the scope of improvements and innovations, potentially hindering the overall effectiveness of the project. Secondly, geographical constraints add another layer of complexity. The availability of suitable warehouse locations is contingent on various factors such as zoning regulations and proximity to suppliers and customers.

These geographical considerations may limit the options available to NutriNest, making it imperative to navigate these constraints with strategic acumen. Thirdly, time constraints loom large over the initiative. Operational demands and deadlines impose limitations on the time available for a comprehensive analysis of potential locations and the subsequent implementation of relocation and optimization strategies. The pressure to meet deadlines may impact the thoroughness of the planning process.

Fourthly, external market dynamics introduce a layer of uncertainty. Changes in market demand or shifts in competition dynamics may influence the effectiveness of the chosen strategies. NutriNest must remain agile in responding to these external factors to ensure the continued relevance and success of the relocation and optimization efforts. Fifthly, the availability of resources poses a critical limitation.

The success of the project relies on skilled personnel, technology resources, and expertise in supply chain 7 management. A scarcity of these essential resources may impede the smooth execution and realization of the intended benefits. Lastly, environmental regulations present a unique set of challenges. Compliance with environmental standards and the incorporation of sustainable transportation options may be imperative for NutriNest's environmental objectives.

However, these regulations could pose limitations on the project, necessitating careful navigation to align with both operational and environmental goals. Project plan Chapter Tasks Start End Duration Motivation Week 3 Week 4 1 week Problem statement Week 3 Week 4 1 week Objectives Week 3 Week 4 1 week Scope Week 3 Week 4 1 week Introduction Limitation Week 3 Week 4 1 week Gantt chart Week 3 Week 4 1 week Overview Week 5 Week 6 1 weak 8 Current system Week 5 Week 7 2 weeks investigation Design concepts Literature review Week 6 Week 7 1 week consideration Considered Week 6 Week 7 1 week solution direction Approaches Week 7 Week 8 1 week comparison and selection System design System design Week 8 Week 9 1 week description Analytic hierarchy Week 9 Week 11 2 weeks process (AHP) Vehicle routing Week 12 Week 15 2 weeks problem (VRP) Prototype Sensitivity Week 15 Week 17 2 weeks development and analysis implementation Analyze the Week 13 Week 15 2 weeks environmental, social, and 9 economic impacts Summary Week 16 Week 17 1 week Conclusion Recommendation Week 17 Week 18 1 week Table 1-1: Project plan 10 CHAPTER 2: METHODOLOGY 2. Overview The subject of this study pertains to NutriNest Nutrition Food Joint Stock Company, which specializes in offering a diverse array of products associated with salanganes nest, meticulously crafted to augment the quality of life through nourishment and convenience. At present, NutriNest operates five exclusive stores and a warehouse in Ho Chi Minh City, namely: Store 1 & 2: Situated in the Phu Nhuan District.

Store 3: Positioned in District 10. Store 4: Found in Tan Binh District. Store 5: Located in Tan Phu District. Warehouse: Located in Binh Chieu Industrial area, Thu Duc District.

The primary focal demographic of NutriNest encompasses business proprietors and individuals spanning all age groups, ranging from infants to the elderly. Apart from the salanganes nest beverages, NutriNest also features an assortment of instant porridge products, thereby broadening the spectrum of its target consumer base. 11 Figure 2-1: Distance between the current warehouse and five stores 2. Current system investigation: 2.

Detailed current system: 2. Investigate the current system: The extant framework governing NutriNest's supply chain, encompassing the process from product importation to final-mile delivery, comprises two key departments, namely the Supply Chain Management team and the Operations team: ● The Supply Chain Management team: This unit is responsible for overseeing the intricate importation process. Their duties entail meticulously monitoring incoming 12 shipments and effectively managing the inventory upon its arrival at the designated warehouse. ● The Operations team: Tasked with the management of product handling and the ultimate stage of delivery.

Within this team, a designated team leader assumes the responsibility of strategizing and coordinating the operational activities executed by the team members. Figure 2-2: NutriNest’s current system 2. The delivery procedure: The responsibility of product delivery lies with the Operations team, and it involves the following stages: 13 1. Verification and approval of incoming orders: The team meticulously scrutinizes the incoming mails in the Outlook system, assessing the validity and necessity of new orders before deciding whether to authorize them for further processing.

Verification and printing of sales slips: This step involves a thorough inspection of sales slips, ensuring their accuracy and completeness, followed by their printing for inclusion in the delivery packages. Inventory assessment and order preparation: The team conducts a comprehensive evaluation of the existing inventory, preparing the necessary items for packaging and subsequent delivery. Inspection and repackaging of items: Post-assessment of the product condition, the team undertakes the crucial task of repackaging the products with secure packaging, affixing 'Fragile' stickers on the outer packaging to highlight the delicate nature of the enclosed items. The final step involves consolidating the items within each order.

Delivery: Upon the departure of the delivery vehicle, the Sales/Admin team promptly contacts the client, apprising them of the ongoing delivery process, along with the anticipated time of arrival. In case of any delivery-related issues during transit, immediate communication is initiated with the client, while simultaneously involving the management personnel to expedite resolution procedures.