Ứng dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn trong việc xác định nhà cung ứng cho tổng công ty may 10

Tìm hiểu ứng dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn (MCDM) để chọn nhà cung ứng tối ưu cho Tổng Công ty May 10. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng hiệu quả.

• Tác giả: Nguyễn Thị Thủy
• Người hướng dẫn: TS. Hoàng Xuân Vinh
• Trường học: Trường Đại Học Kinh Tế - Viện Quản Trị Kinh Doanh
• Chuyên ngành: Quản trị kinh doanh
• Đề tài: Ứng Dụng Mô Hình Ra Quyết Định Đa Tiêu Chuẩn Trong Việc Xác Định Nhà Cung Ứng Cho Tổng Công Ty May 10
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2023
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CHỮ VIẾT TẮT
• DANH MỤC HÌNH
• DANH MỤC BẢNG
• PHẦN MỞ ĐẦU
• 0.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 0.2. Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu
• 0.2.1. Mục tiêu nghiên cứu
• 0.2.2. Nhiệm vụ nghiên cứu
• 0.3. Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
• 0.3.1. Đối tượng nghiên cứu
• 0.3.2. Phạm vi nghiên cứu
• 0.4. Câu hỏi nghiên cứu
• 0.5. Đóng góp của đề tài
• 0.6. Kết cấu đề tài
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NHÀ CUNG ỨNG VÀ CÁC MÔ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN
• 1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu
• 1.1.1. Tổng quan tình hình nghiên cứu quốc tế
• 1.1.2. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước
• 1.2. Cơ sở lý luận về chuỗi cung ứng
• 1.2.1. Chuỗi cung ứng
• 1.2.2. Thành phần của chuỗi cung ứng
• 1.2.3. Mục tiêu của chuỗi cung ứng
• 1.2.4. Cấu trúc chuỗi cung ứng
• 1.2.5. Quản trị chuỗi cung ứng
• 1.2.6. Lịch sử phát triển của quản trị chuỗi cung ứng
• 1.3. Cơ sở lý luận về các phương pháp đánh giá nhà cung cấp ứng tiềm năng cho của doanh nghiệp
• 1.3.1. Phương pháp phân loại
• 1.3.2. Phương pháp trọng số
• 1.3.3. Phương pháp tỷ lệ chi phí
• 1.3.4. Phương pháp phân tích mạng lưới (ANP)
• 1.4. Cơ sở lý luận về các mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn
• 1.4.1. Các khái niệm về mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn
• 1.4.2. Tổng quan về mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn
• 1.5. Các khái niệm và đặc điểm ngành may Việt Nam
• 1.6. Cơ sở lý luận về các nhân tố nghiên cứu
• 2. CHƯƠNG 2: QUY TRÌNH VÀ PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
• 2.1. Quy trình nghiên cứu
• 2.2. Phương pháp nghiên cứu
• 2.2.1. Phương pháp thu thập dữ liệu
• 2.2.1.1. Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp
• 2.2.1.2. Phương pháp thu thập dữ liệu sơ cấp
• 2.2.2. Phương pháp phân tích dữ liệu
• 2.2.2.1. Lý thuyết tập mờ
• 2.2.2.2. Phương pháp phân tích thứ bậc (AHP)
• 2.2.2.3. Phương pháp so sánh điểm lý tưởng (TOPSIS)
• 2.2.2.4. AHP kết hợp TOPSIS
• 3. CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN ĐỂ XÁC ĐỊNH NHÀ CUNG ỨNG CHO TỔNG CÔNG TY MAY 10
• 3.1. Tổng quan về Tổng Công ty May 10
• 3.2. Giới thiệu về Tổng Công ty May 10
• 3.3. Triết lý, sứ mệnh kinh doanh
• 3.4. Cơ cấu tổ chức
• 3.5. Định hướng phát triển
• 3.6. Ứng dụng Mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn để xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10
• 3.6.1. Mô hình đề xuất
• 3.6.2. Xác định các lựa chọn tiềm năng
• 3.6.3. Xác định hội đồng ra quyết định
• 3.6.4. Xác định các tiêu chuẩn đánh giá và lựa chọn
• 3.6.5. Xác định trọng số của tiêu chuẩn
• 3.6.6. Xác định trung bình tỷ lệ của các lựa chọn theo mỗi tiêu chuẩn
• 3.6.7. Tính giá trị cuối cùng
• 3.6.8. Tính khoảng cách từ FPIS và FNIS và hệ số chặt chẽ
• 3.6.9. Đánh giá và xếp hạng các lựa chọn
• 4. CHƯƠNG 4: GIẢI PHÁP VÀ KIẾN NGHỊ VIỆC XÁC ĐỊNH NHÀ CUNG ỨNG CHO TỔNG CÔNG TY MAY 10
• 4.1. Thành công và hạn chế trong lựa chọn nhà cung ứng của Tổng Công ty May 10
• 4.2. Giải pháp và kiến nghị
• 4.2.1. Giải pháp và kiến nghị cho Tổng Công ty May 10
• 4.2.2. Kiến nghị với cơ quan nhà nước
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Ứng Dụng MCDM Chọn Nhà Cung Ứng May 10

Ngành dệt may Việt Nam là một trong những ngành sản xuất chủ lực, đóng góp đáng kể vào GDP quốc gia. Lợi thế về nguồn lao động, chi phí cạnh tranh và chính sách hỗ trợ đã tạo điều kiện cho ngành phát triển mạnh mẽ. Tuy nhiên, ngành cũng đối mặt với nhiều thách thức, bao gồm cạnh tranh gay gắt, yêu cầu về chất lượng ngày càng cao và áp lực giảm chi phí. Việc lựa chọn nhà cung ứng phù hợp đóng vai trò then chốt trong việc đảm bảo hiệu quả hoạt động và nâng cao năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp dệt may, đặc biệt là các doanh nghiệp lớn như May 10. Việc ứng dụng các mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn (MCDM) được xem là một giải pháp hiệu quả để giải quyết bài toán lựa chọn nhà cung ứng một cách khách quan và toàn diện. "Theo Sarache Castro và cộng sự (2009), Lựa chọn nhà cung cấp là một hoạt động quan trọng để đạt được chất lượng sản phẩm cao, hiệu quả của chuỗi cung ứng và hiệu quả của tổ chức."

1.1. Tầm quan trọng của việc lựa chọn nhà cung ứng chiến lược

Lựa chọn nhà cung ứng không chỉ là một hoạt động mua hàng thông thường, mà còn là một quyết định chiến lược ảnh hưởng đến toàn bộ chuỗi cung ứng. Một nhà cung ứng tốt sẽ đảm bảo nguồn cung ổn định, chất lượng nguyên vật liệu, giá cả cạnh tranh và thời gian giao hàng đúng hẹn. Điều này giúp May 10 giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa chi phí sản xuất và nâng cao chất lượng sản phẩm. Việc lựa chọn nhà cung ứng chiến lược cũng góp phần xây dựng mối quan hệ đối tác lâu dài, tạo lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp.

1.2. Giới thiệu về Tổng Công ty May 10 và nhu cầu lựa chọn NCC

Tổng Công ty May 10 là một trong những doanh nghiệp dệt may hàng đầu tại Việt Nam. Với quy mô sản xuất lớn và mạng lưới đối tác rộng khắp, May 10 có nhu cầu rất lớn về nguyên vật liệu và dịch vụ từ các nhà cung ứng. Việc lựa chọn nhà cung ứng phù hợp đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo chất lượng sản phẩm, đáp ứng yêu cầu của khách hàng và duy trì vị thế cạnh tranh trên thị trường. Do đó, việc ứng dụng MCDM để lựa chọn nhà cung ứng là một yêu cầu cấp thiết đối với May 10.

II. Thách Thức Chọn NCC Cho Ngành May Giải Pháp MCDM

Quá trình lựa chọn nhà cung ứng cho ngành may nói chung và May 10 nói riêng đối mặt với nhiều thách thức. Các tiêu chí đánh giá thường mâu thuẫn nhau, đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng. Ví dụ, một nhà cung ứng có thể cung cấp giá rẻ, nhưng chất lượng sản phẩm lại không đảm bảo. Hoặc một nhà cung ứng có uy tín, nhưng thời gian giao hàng lại kéo dài. Ngoài ra, sự phức tạp của chuỗi cung ứng toàn cầu và sự biến động của thị trường cũng gây khó khăn cho việc đánh giá và lựa chọn nhà cung ứng. Các phương pháp truyền thống thường dựa vào kinh nghiệm và cảm tính, dẫn đến thiếu khách quan và hiệu quả. MCDM cung cấp một giải pháp khoa học và hệ thống để giải quyết những thách thức này. "Ghodsypour và O'Brien (2001) chứng minh rằng việc lựa chọn nhà cung cấp phù hợp làm giảm đáng kể chi phí mua hàng và tăng khả năng cạnh tranh của doanh nghiệp."

2.1. Các tiêu chí đánh giá nhà cung ứng trong ngành dệt may

Việc đánh giá nhà cung ứng trong ngành dệt may cần dựa trên nhiều tiêu chí khác nhau, bao gồm giá cả, chất lượng sản phẩm, thời gian giao hàng, năng lực sản xuất, uy tín, độ tin cậy, khả năng đáp ứng yêu cầu kỹ thuật, dịch vụ hậu mãi và các yếu tố bền vững. Các tiêu chí này cần được xác định rõ ràng và định lượng một cách khách quan để đảm bảo tính công bằng và minh bạch trong quá trình lựa chọn. Một số tiêu chí lựa chọn nhà cung ứng quan trọng là: Hiệu quả chi phí, Chất lượng sản phẩm, Thời gian giao hàng, Năng lực sản xuất, Uy tín nhà cung ứng, Độ tin cậy.

2.2. Hạn chế của phương pháp lựa chọn nhà cung ứng truyền thống

Các phương pháp lựa chọn nhà cung ứng truyền thống thường dựa vào kinh nghiệm cá nhân, cảm tính và thiếu sự phân tích định lượng. Điều này dẫn đến thiếu khách quan, không đảm bảo tính chính xác và bỏ qua nhiều yếu tố quan trọng. Ngoài ra, các phương pháp truyền thống thường không thể xử lý được sự mâu thuẫn giữa các tiêu chí và sự phức tạp của chuỗi cung ứng. Do đó, cần có một phương pháp tiếp cận khoa học và hệ thống hơn để lựa chọn nhà cung ứng hiệu quả.

III. Cách Ứng Dụng Phương Pháp AHP Chọn Nhà Cung Ứng Cho May 10

Phương pháp AHP (Analytic Hierarchy Process) là một trong những phương pháp MCDM phổ biến và hiệu quả nhất. AHP cho phép người ra quyết định phân tích và đánh giá các tiêu chí và phương án lựa chọn theo cấu trúc thứ bậc, từ đó xác định trọng số của từng tiêu chí và đánh giá mức độ phù hợp của từng phương án. AHP đặc biệt hữu ích trong việc xử lý các tiêu chí định tính và định lượng một cách đồng thời. Việc áp dụng AHP giúp May 10 đưa ra quyết định lựa chọn nhà cung ứng một cách khách quan, minh bạch và dựa trên cơ sở khoa học. "Bài nghiên cứu đã không đi theo lối mòn của các nghiên cứu trước đây là đánh giá và lượng hóa kết quả trên một số lượng lớn số liệu thu thập thông qua SPSS hoặc chỉ áp dụng một mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn."

3.1. Quy trình thực hiện phương pháp AHP trong lựa chọn NCC

Quy trình thực hiện phương pháp AHP bao gồm các bước sau: (1) Xác định các tiêu chí đánh giá nhà cung ứng. (2) Xây dựng cấu trúc thứ bậc của các tiêu chí. (3) So sánh cặp các tiêu chí và đánh giá mức độ quan trọng tương đối của chúng. (4) Tính toán trọng số của từng tiêu chí. (5) Đánh giá mức độ phù hợp của từng nhà cung ứng đối với từng tiêu chí. (6) Tổng hợp kết quả và xếp hạng các nhà cung ứng. Quy trình này cần được thực hiện một cách cẩn thận và có sự tham gia của các chuyên gia để đảm bảo tính chính xác và khách quan.

3.2. Ưu điểm và nhược điểm của phương pháp AHP cho May 10

Ưu điểm của phương pháp AHP là tính linh hoạt, khả năng xử lý các tiêu chí định tính và định lượng, và cung cấp một cấu trúc rõ ràng để phân tích và đánh giá. Nhược điểm của phương pháp AHP là đòi hỏi nhiều thời gian và công sức, và kết quả có thể bị ảnh hưởng bởi sự chủ quan của người đánh giá. Tuy nhiên, bằng cách áp dụng quy trình một cách cẩn thận và có sự tham gia của nhiều chuyên gia, những nhược điểm này có thể được giảm thiểu.

3.3. Các bước chuẩn hóa dữ liệu và tính toán trọng số trong AHP

Trong AHP, quá trình chuẩn hóa dữ liệu và tính toán trọng số đóng vai trò then chốt để đảm bảo tính chính xác và khách quan của kết quả. Sau khi thu thập dữ liệu từ các chuyên gia, cần tiến hành chuẩn hóa để loại bỏ sự khác biệt về đơn vị đo lường và thang điểm. Các phương pháp chuẩn hóa phổ biến bao gồm chuẩn hóa tuyến tính, chuẩn hóa vector và chuẩn hóa khoảng. Sau khi chuẩn hóa, trọng số của từng tiêu chí được tính toán dựa trên ma trận so sánh cặp. Phương pháp eigenvector thường được sử dụng để xác định trọng số từ ma trận này, đảm bảo rằng trọng số phản ánh đúng mức độ quan trọng tương đối của các tiêu chí.

IV. Ứng Dụng Phương Pháp TOPSIS Trong Lựa Chọn Nhà Cung Ứng

Phương pháp TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Solution) là một phương pháp MCDM khác, được sử dụng rộng rãi trong việc lựa chọn nhà cung ứng. TOPSIS dựa trên ý tưởng lựa chọn phương án tốt nhất là phương án gần với giải pháp lý tưởng (FPIS) và xa với giải pháp phản lý tưởng (FNIS) nhất. TOPSIS giúp May 10 so sánh các nhà cung ứng dựa trên khoảng cách đến các giải pháp lý tưởng, từ đó đưa ra quyết định lựa chọn một cách tối ưu. "Bên cạnh đó, bài nghiên cứu đã không sử dụng số thực mà sử dụng tập mờ để lượng hóa các tiêu chí đánh giá mang tính định tính và phân tích chính xác các khái niệm, mơ hồ và phức tạp."

4.1. Giải thích về giải pháp lý tưởng FPIS và phản lý tưởng FNIS

Trong TOPSIS, giải pháp lý tưởng (FPIS) là tập hợp các giá trị tốt nhất của tất cả các tiêu chí, trong khi giải pháp phản lý tưởng (FNIS) là tập hợp các giá trị tồi tệ nhất của tất cả các tiêu chí. Ví dụ, nếu tiêu chí là giá cả, giá thấp nhất sẽ là giá trị tốt nhất và giá cao nhất sẽ là giá trị tồi tệ nhất. Tương tự, nếu tiêu chí là chất lượng, chất lượng cao nhất sẽ là giá trị tốt nhất và chất lượng thấp nhất sẽ là giá trị tồi tệ nhất. Khoảng cách đến FPIS và FNIS được sử dụng để đánh giá mức độ phù hợp của từng nhà cung ứng.

4.2. Tính toán khoảng cách từ các nhà cung ứng đến FPIS và FNIS

Khoảng cách từ các nhà cung ứng đến FPIS và FNIS được tính toán dựa trên các công thức toán học. Các công thức này sử dụng các giá trị của từng nhà cung ứng đối với từng tiêu chí và trọng số của từng tiêu chí. Khoảng cách càng nhỏ đến FPIS và càng lớn đến FNIS thì nhà cung ứng đó càng được đánh giá cao. Kết quả tính toán khoảng cách giúp May 10 so sánh và xếp hạng các nhà cung ứng một cách khách quan và chính xác.

4.3. Kết hợp AHP và TOPSIS để lựa chọn nhà cung ứng tối ưu

Việc kết hợp AHP và TOPSIS mang lại hiệu quả cao hơn trong việc lựa chọn nhà cung ứng. AHP được sử dụng để xác định trọng số của các tiêu chí, trong khi TOPSIS được sử dụng để đánh giá và xếp hạng các nhà cung ứng dựa trên khoảng cách đến FPIS và FNIS. Sự kết hợp này giúp tận dụng ưu điểm của cả hai phương pháp MCDM, từ đó đưa ra quyết định lựa chọn nhà cung ứng một cách toàn diện và chính xác hơn. Việc kết hợp có thể thực hiện theo hai bước, sử dụng trọng số từ AHP để tính toán trong các công thức của TOPSIS.

V. Case Study Ứng Dụng MCDM Chọn Nhà Cung Ứng Cho May 10

Nghiên cứu này sẽ trình bày một case study cụ thể về việc ứng dụng MCDM để lựa chọn nhà cung ứng cho May 10. Case study này sẽ mô tả chi tiết quy trình thực hiện, các tiêu chí đánh giá, các phương pháp tính toán và kết quả lựa chọn. Case study này sẽ cung cấp một ví dụ thực tế và chứng minh tính hiệu quả của việc ứng dụng MCDM trong việc lựa chọn nhà cung ứng cho ngành dệt may. "Sử dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn sẽ giúp công ty May 10 có thể đánh giá các nhà cung ứng theo nhiều tiêu chí khác nhau, từ đó đưa ra quyết định chọn lựa nhà cung ứng phù hợp nhất với nhu cầu của công ty."

5.1. Mô tả chi tiết quy trình ứng dụng MCDM tại May 10

Trong case study, quy trình ứng dụng MCDM sẽ được mô tả chi tiết, từ việc xác định các tiêu chí đánh giá, thu thập dữ liệu, áp dụng phương pháp AHP để xác định trọng số, áp dụng phương pháp TOPSIS để đánh giá và xếp hạng các nhà cung ứng, và cuối cùng là đưa ra quyết định lựa chọn. Quy trình này sẽ được thực hiện một cách minh bạch và có sự tham gia của các chuyên gia từ May 10.

5.2. Phân tích kết quả và so sánh với phương pháp truyền thống

Kết quả lựa chọn nhà cung ứng bằng MCDM sẽ được phân tích và so sánh với kết quả lựa chọn bằng phương pháp truyền thống. Sự so sánh này sẽ cho thấy những ưu điểm của MCDM so với phương pháp truyền thống, và chứng minh rằng MCDM giúp May 10 đưa ra quyết định lựa chọn nhà cung ứng một cách hiệu quả và tối ưu hơn.

5.3. Đề xuất các giải pháp cải tiến quy trình lựa chọn nhà cung ứng

Dựa trên kết quả case study, nghiên cứu này sẽ đề xuất các giải pháp cải tiến quy trình lựa chọn nhà cung ứng cho May 10. Các giải pháp này có thể bao gồm việc sử dụng phần mềm hỗ trợ MCDM, đào tạo nhân viên về MCDM, và xây dựng hệ thống đánh giá nhà cung ứng dựa trên MCDM.

VI. Kết Luận Hướng Phát Triển Cho Ứng Dụng MCDM Tại May 10

Nghiên cứu này đã trình bày một phương pháp tiếp cận khoa học và hệ thống để lựa chọn nhà cung ứng cho May 10 bằng cách ứng dụng MCDM. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng MCDM là một công cụ hiệu quả giúp May 10 đưa ra quyết định lựa chọn nhà cung ứng một cách khách quan, minh bạch và dựa trên cơ sở khoa học. Việc ứng dụng MCDM giúp May 10 tối ưu hóa chi phí sản xuất, nâng cao chất lượng sản phẩm và tăng cường khả năng cạnh tranh trên thị trường. Nghiên cứu cũng đề xuất các hướng phát triển cho việc ứng dụng MCDM tại May 10, bao gồm việc tích hợp MCDM vào hệ thống quản lý chuỗi cung ứng và sử dụng MCDM để giải quyết các bài toán quản lý khác. "Nghiên cứu làm rõ các nhân tố ảnh hưởng, từ đó xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10."

6.1. Tóm tắt các kết quả chính và đóng góp của nghiên cứu

Nghiên cứu đã hệ thống hóa cơ sở lý luận về chuỗi cung ứng và MCDM, xác định các tiêu chí đánh giá nhà cung ứng quan trọng, và trình bày một case study cụ thể về việc ứng dụng MCDM để lựa chọn nhà cung ứng cho May 10. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng MCDM là một công cụ hiệu quả và có giá trị thực tiễn cao.

6.2. Các hướng nghiên cứu tiếp theo và tiềm năng ứng dụng

Các hướng nghiên cứu tiếp theo có thể tập trung vào việc tích hợp MCDM với các phương pháp quản lý khác, như quản lý rủi ro chuỗi cung ứng và quản lý bền vững chuỗi cung ứng. Ngoài ra, có thể nghiên cứu ứng dụng MCDM để giải quyết các bài toán quản lý khác trong May 10, như lựa chọn công nghệ sản xuất, đánh giá hiệu quả hoạt động, và phân bổ nguồn lực.

Nội dung chính

Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành dệt may là một trong những ngành sản xuất và xuất khẩu chủ lực của Việt Nam. Theo số liệu của Tổng cục Thống kê, vào năm 2020, giá trị sản xuất của ngành đạt trên 32,5 tỷ USD, chiếm 15% tổng giá trị sản xuất công nghiệp (đứng thứ hai sau ngành chế biến, sản xuất thực phẩm) và đóng góp khoảng 20% tổng kim ngạch xuất khẩu cả nước. Năm 2022, xuất khẩu dệt may Việt Nam đạt 37,57 tỷ USD, tăng 14,7% so với năm 2021; trong đó xuất khẩu sang Hoa Kỳ đạt 17,36 tỷ USD (tăng 7,9%), Liên minh châu Âu (EU) đạt 4,46 tỷ USD (tăng 34,7%), Nhật Bản đạt 4,07 tỷ USD (tăng 25,8%) và Hàn Quốc đạt 3,31 tỷ USD (tăng 12,1%).

Mặc dù duy trì kim ngạch xuất khẩu thuộc nhóm 3 ngành hàng đầu cả nước, ngành dệt may phải đối mặt với nhiều thách thức mang tính toàn cầu:

• Áp lực từ biến động kinh tế vĩ mô quốc tế như lạm phát tại Hoa Kỳ (đạt mức 8%) và EU (10%), chính sách lãi suất của Cục Dự trữ Liên bang Mỹ (FED), xung đột quân sự Nga – Ukraina và chính sách kiểm soát dịch bệnh của Trung Quốc.
• Báo cáo năm 2023 của McKinsey chỉ rõ 3 rủi ro trọng yếu đối với ngành thời trang gồm: lạm phát, bất ổn địa chính trị và gián đoạn chuỗi cung ứng.
• Sự phức tạp trong quản lý chuỗi cung ứng dệt may toàn cầu với xu hướng dịch chuyển địa điểm sản xuất sang các quốc gia đang phát triển (off-shoring và re-shoring), tình trạng phụ thuộc nguồn nguyên phụ liệu nhập khẩu, sự thiếu hụt lao động có trình độ và yêu cầu cấp thiết về việc tích hợp các Mục tiêu Phát triển Bền vững (SDGs 2015 của Liên Hợp Quốc) trên cả ba khía cạnh kinh tế, môi trường và xã hội.

Đối với Tổng Công ty May 10, việc lựa chọn nhà cung ứng đóng vai trò then chốt nhằm giảm thiểu rủi ro mua hàng, kiểm soát chất lượng sản phẩm, tối ưu hóa chi phí vận hành và nâng cao năng lực cạnh tranh. Nhằm giải quyết bài toán ra quyết định lựa chọn nhà cung ứng với nhiều tiêu chuẩn định tính phức tạp, khóa luận đã thực hiện nghiên cứu ứng dụng phương pháp ra quyết định đa tiêu chuẩn.

Mục tiêu và nhiệm vụ nghiên cứu

• Mục tiêu nghiên cứu: Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố, từ đó xác định và lựa chọn nhà cung ứng phù hợp cho Tổng Công ty May 10.
• Nhiệm vụ nghiên cứu:
  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về chuỗi cung ứng và quản trị chuỗi cung ứng của các doanh nghiệp tại Việt Nam.
  2. Xác định các nhân tố ảnh hưởng đến việc xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10.
  3. Đánh giá mức độ ảnh hưởng của các nhân tố, từ đó ứng dụng mô hình để xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10.

Câu hỏi nghiên cứu

Khóa luận tập trung giải quyết 4 câu hỏi nghiên cứu:

1. Cơ sở lý luận về chuỗi cung ứng và các hoạt động của chuỗi cung ứng là gì?
2. Nhân tố nào được sử dụng để xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10?
3. Các bước áp dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn trong việc xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10 là gì?
4. Sự ảnh hưởng của chuỗi cung ứng đến hoạt động sản xuất của Tổng Công ty May 10 như thế nào?

Đối tượng và phạm vi nghiên cứu

• Đối tượng nghiên cứu: Sự ảnh hưởng của các nhân tố đến việc xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10.
• Phạm vi không gian: Tổng Công ty May 10.
• Phạm vi thời gian: Tài liệu và công trình nghiên cứu lý thuyết giai đoạn 1965 – 2023; số liệu thứ cấp và thực tiễn hoạt động của doanh nghiệp thu thập trong giai đoạn 2021 – 2022.
• Phạm vi nội dung: Sử dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn để phân tích 9 tiêu chí đánh giá nhà cung ứng gồm: (C1) Giá cả, (C2) Chất lượng sản phẩm, (C3) Thời gian giao hàng, (C4) Chất lượng dịch vụ, (C5) Hiệu suất cung ứng, (C6) Tính bền vững, (C7) Tính linh hoạt, (C8) Danh tiếng, (C9) Trình độ công nghệ.

---

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khung lý thuyết và khái niệm nền tảng

• Quản trị chuỗi cung ứng (SCM): Hệ thống hóa các khái niệm chuỗi cung ứng điển hình (gồm 5 thành phần: Khách hàng, Người bán lẻ, Người bán sỉ/Nhà phân phối, Nhà sản xuất, Nhà cung cấp nguyên vật liệu) và mục tiêu tối đa hóa giá trị tổng thể của chuỗi. Lý thuyết phân tích 5 giai đoạn phát triển của SCM: (1) Quản trị hậu cần phi tập trung (thập niên 1950-1960); (2) Quản trị phân phối hàng hóa vật chất tập trung (giữa những năm 1970); (3) Hậu cần tích hợp (thập niên 1980); (4) Chuỗi cung ứng tích hợp liên doanh nghiệp theo mô hình SCOR và ERP/EDI (giữa những năm 1990); (5) Quản trị chuỗi cung ứng kỹ thuật số tích hợp mang tính cộng tác qua Internet.
• Các phương pháp đánh giá nhà cung ứng truyền thống: Phương pháp phân loại (Categorical method), phương pháp trọng số (Weighted point method), phương pháp tỷ lệ chi phí (Cost ratio method) và phương pháp phân tích mạng lưới (ANP).
• Lý thuyết tập mờ (Fuzzy Set Theory): Được khởi xướng bởi Lotfi Zadeh (1965), sử dụng số tam giác mờ (Triangular Fuzzy Numbers) để mô hình hóa và lượng hóa các đánh giá định tính, thông tin mơ hồ và không chắc chắn trong ngôn ngữ tự nhiên của chuyên gia.

Phương pháp nghiên cứu

Khóa luận sử dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn kết hợp (Fuzzy MCDM) gồm hai kỹ thuật chính:

1. Phương pháp phân tích thứ bậc mờ (Fuzzy AHP): Dựa trên nguyên lý của Thomas L. Saaty (1980), mở rộng bằng số mờ để tính toán trọng số tương đối của 9 tiêu chuẩn đánh giá thông qua việc so sánh cặp (Pairwise comparison) và kiểm tra tính nhất quán.
2. Phương pháp xếp hạng thông qua điểm lý tưởng mờ (Fuzzy TOPSIS): Phát triển từ nền tảng của Hwang & Yoon (1981), đánh giá và xếp hạng 5 nhà cung ứng tiềm năng bằng cách đo lường đồng thời khoảng cách từ mỗi lựa chọn tới Giải pháp lý tưởng tích cực mờ (Fuzzy Positive Ideal Solution - FPIS) và Giải pháp lý tưởng tiêu cực mờ (Fuzzy Negative Ideal Solution - FNIS), sau đó tính Hệ số chặt chẽ (Closeness Coefficient - $CC_i$).

Phương pháp	Tác giả nền tảng	Mục đích áp dụng trong khóa luận
Fuzzy AHP	Saaty (1980), Ayağ (2010)	Xác định trọng số tương đối của 9 tiêu chí đánh giá dựa trên ma trận so sánh cặp mờ
Fuzzy TOPSIS	Hwang & Yoon (1981), Wang (2007)	Tính toán FPIS, FNIS và xác định hệ số chặt chẽ để xếp hạng 5 nhà cung ứng tiềm năng

Nguồn dữ liệu

• Dữ liệu thứ cấp: Các công trình nghiên cứu quốc tế và trong nước về SCM từ 1965 đến 2023; số liệu xuất nhập khẩu và sản xuất từ Tổng cục Thống kê, Tổng cục Hải quan, Vietinbank (2015), McKinsey (2023); báo cáo kết quả hoạt động và tài liệu nội bộ năm 2021 – 2022 của Tổng Công ty May 10.
• Dữ liệu sơ cấp: Thu thập thông qua bảng câu hỏi khảo sát và phỏng vấn chuyên sâu hội đồng ra quyết định gồm 3 chuyên gia (ký hiệu D1, D2, D3) thuộc Tổng Công ty May 10, sử dụng thang đo biến ngôn ngữ (Linguistic variables) để so sánh cặp tiêu chí và chấm điểm năng lực của 5 nhà cung ứng.

---

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1. Tổng quan tình hình nghiên cứu và cơ sở lý luận về nhà cung ứng và các mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn

• Tổng quan nghiên cứu quốc tế và trong nước: Tổng hợp các công trình nghiên cứu về chuỗi cung ứng tuần hoàn (Visintin, 2022), quan hệ không đối xứng trong chuỗi cung ứng dệt may (Talay, Oxborrow & Goworek, 2022), chỉ số chuỗi cung ứng bền vững (Tseng et al., 2022), quản trị rủi ro và hiệu suất (Warasthe, Brandenburg & Seuring, 2022). Tại Việt Nam, lược khảo các nghiên cứu của Vũ Thị Như Quỳnh (2022) về hiệu quả tổ chức ngành may, Đỗ Quỳnh Chi (2019) về nhân quyền trong chuỗi cung ứng dệt may, Trần Văn Hưng (2016) về hoạt động chuỗi cung ứng của doanh nghiệp sản xuất, Bùi Văn Đạt (2019) và Nguyễn Thị Trúc Đào (2019) về quản trị rủi ro và vận hành chuỗi cung ứng.
• Cơ sở lý luận về chuỗi cung ứng: Phân tích bản chất, cấu trúc dòng ngược dòng/xuôi dòng, 5 thành phần tham gia chuỗi và công thức giá trị chuỗi cung ứng: $$\text{Giá trị của chuỗi cung ứng} = \text{Giá trị của khách hàng} - \text{Chi phí của chuỗi cung ứng}$$
• Hệ thống hóa 5 giai đoạn phát triển SCM: Phân tích sự chuyển dịch từ hậu cần phi tập trung, tập trung hóa chi phí, hậu cần tích hợp, chuỗi giá trị mở rộng (SCOR, ERP, EDI) đến chuỗi cung ứng số hóa tích hợp.
• Đặc điểm ngành dệt may Việt Nam và bối cảnh vĩ mô: Trình bày số liệu thống kê kim ngạch xuất khẩu năm 2022 đạt 37,57 tỷ USD và 4 nhân tố kinh tế thế giới tác động đến ngành thời trang (lãi suất FED, xung đột địa chính trị, chính sách kiểm soát dịch bệnh, môi trường đầu tư toàn cầu).

Chương 2. Quy trình và phương pháp nghiên cứu

• Quy trình nghiên cứu: Thiết lập quy trình nghiên cứu gồm các bước tuần tự từ xác định mục tiêu, thu thập dữ liệu thứ cấp/sơ cấp, thành lập hội đồng chuyên gia, xây dựng thang đo ngôn ngữ đến tính toán mô hình định lượng.
• Khung toán học của Fuzzy AHP: Quy đổi các biến ngôn ngữ đánh giá mức độ quan trọng giữa các cặp tiêu chí thành các bộ số tam giác mờ; tính giá trị trung bình hình học mờ và chuẩn hóa trọng số của 9 tiêu chuẩn.
• Khung toán học của Fuzzy TOPSIS:
  • Thiết lập ma trận quyết định mờ biểu diễn đánh giá của 3 chuyên gia đối với 5 nhà cung ứng theo 9 tiêu chuẩn.
  • Chuẩn hóa ma trận quyết định mờ và nhân với ma trận trọng số thu được từ AHP mờ để tạo ra ma trận quyết định mờ có trọng số.
  • Xác định Giải pháp lý tưởng tích cực mờ (FPIS, $A^*$) và Giải pháp lý tưởng tiêu cực mờ (FNIS, $A^-$).
  • Tính toán khoảng cách Euclid mờ từ từng phương án đến FPIS ($d_i^*$) và FNIS ($d_i^-$).
  • Xác định Hệ số chặt chẽ ($CC_i$) theo công thức: $$CC_i = \frac{d_i^-}{d_i^* + d_i^-}$$
  • Sắp xếp thứ tự ưu tiên của các nhà cung ứng theo giá trị $CC_i$ giảm dần (nhà cung ứng có $CC_i$ cao nhất là lựa chọn tối ưu).

Ký hiệu tiêu chí	Tên tiêu chí đánh giá	Nội dung xem xét
C1	Giá cả	Chi phí mua nguyên phụ liệu, chính sách chiết khấu và điều khoản thanh toán
C2	Chất lượng sản phẩm	Mức độ đáp ứng tiêu chuẩn kỹ thuật, tỷ lệ lỗi và tính đồng nhất của vật tư
C3	Thời gian giao hàng	Độ chính xác về thời hạn giao nhận và thời gian chu kỳ hoàn thành đơn hàng
C4	Chất lượng dịch vụ	Khả năng hỗ trợ kỹ thuật, dịch vụ hậu mãi và xử lý khiếu nại
C5	Hiệu suất cung ứng	Năng lực đáp ứng khối lượng đơn hàng và độ ổn định của nguồn cung
C6	Tính bền vững	Tuân thủ môi trường, trách nhiệm xã hội, tiêu chuẩn lao động (SDGs, ESG)
C7	Tính linh hoạt	Khả năng điều chỉnh khối lượng, quy cách theo yêu cầu đột xuất
C8	Danh tiếng	Vị thế, uy tín trên thị trường và lịch sử hợp tác của nhà cung ứng
C9	Trình độ công nghệ	Năng lực ứng dụng công nghệ trong sản xuất, quản trị và trao đổi thông tin (EDI/ERP)

Chương 3. Ứng dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn để xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10

• Tổng quan về Tổng Công ty May 10: Phân tích lịch sử hình thành, cơ cấu tổ chức quản trị, triết lý kinh doanh, sứ mệnh và định hướng phát triển sản xuất xuất khẩu của doanh nghiệp.
• Triển khai mô hình nghiên cứu tại doanh nghiệp:
  • Thành lập hội đồng ra quyết định gồm 3 chuyên gia nội bộ (ký hiệu D1, D2, D3) am hiểu chuyên môn mua sắm và quản lý chuỗi cung ứng của May 10.
  • Xác định tập hợp 5 nhà cung ứng tiềm năng (5 lựa chọn thay thế) phục vụ nhu cầu nguyên phụ liệu của đơn vị.
  • Tổng hợp dữ liệu đánh giá so sánh cặp giữa 9 tiêu chuẩn từ chuyên gia D1 (Bảng 3.3), chuyên gia D2 (Bảng 3.4), chuyên gia D3 (Bảng 3.5).
  • Mô hình hóa đánh giá mờ của từng chuyên gia (Bảng 3.6, 3.7, 3.8) và tổng hợp bảng trung bình trọng số của 9 tiêu chuẩn (Bảng 3.9).
  • Thu thập đánh giá của 3 chuyên gia đối với 5 nhà cung ứng theo thang đo quy ước (Bảng 3.10) và xác định tỷ lệ trung bình của 5 lựa chọn theo 9 tiêu chuẩn (Bảng 3.11).
  • Tính toán ma trận giá trị cuối cùng có trọng số (Bảng 3.12).
  • Tính khoảng cách $d_i^*$, $d_i^-$ và xác lập Bảng hệ số chặt chẽ $CC_i$ (Bảng 3.13) để xếp hạng thứ tự ưu tiên lựa chọn cho 5 nhà cung ứng.

Chương 4. Giải pháp và kiến nghị việc xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10

• Đánh giá thực trạng công tác lựa chọn nhà cung ứng tại May 10: Làm rõ những kết quả đạt được trong việc duy trì chuỗi cung ứng ổn định cùng các tồn tại hạn chế trong phương thức lựa chọn nhà cung ứng truyền thống (thiếu công cụ lượng hóa định tính, tính minh bạch chưa tối ưu).
• Giải pháp và kiến nghị đối với Tổng Công ty May 10:
  • Chuẩn hóa quy trình mua sắm và chính thức đưa mô hình kết hợp Fuzzy AHP – TOPSIS vào quy trình đánh giá định kỳ các đối tác cung ứng.
  • Tăng cường tiêu chí tính bền vững (C6) và trình độ công nghệ (C9) trong bối cảnh các thị trường nhập khẩu lớn (Hoa Kỳ, EU) siết chặt quy định về truy xuất nguồn gốc và trách nhiệm xã hội.
  • Xây dựng hệ thống quản trị quan hệ nhà cung cấp (SRM) nhằm thiết lập quan hệ hợp tác dài hạn, chia sẻ dữ liệu qua hệ thống ERP/EDI thay vì chỉ tập trung vào đàm phán giá đơn lẻ.
• Kiến nghị đối với cơ quan quản lý nhà nước: Đề xuất các chính sách hỗ trợ phát triển ngành công nghiệp hỗ trợ dệt may trong nước, đẩy mạnh quy hoạch vùng nguyên phụ liệu đạt chuẩn quốc tế, và tạo thuận lợi về thủ tục hải quan nhằm hỗ trợ doanh nghiệp dệt may tối ưu hóa chuỗi cung ứng xuất khẩu.

---

Kết quả và đóng góp

Kết quả nghiên cứu chính

• Khóa luận đã xây dựng thành công bộ khung 9 tiêu chuẩn đánh giá nhà cung ứng phù hợp với đặc thù sản xuất của Tổng Công ty May 10, bao quát cả yếu tố kinh tế truyền thống lẫn các yêu cầu phi tài chính hiện đại (bền vững, công nghệ, độ linh hoạt).
• Ứng dụng quy trình tính toán định lượng mờ với sự tham gia của 3 chuyên gia (D1, D2, D3), xác định được trọng số tương đối của 9 tiêu chí và tính toán chi tiết hệ số chặt chẽ $CC_i$ để phân loại, xếp hạng rõ ràng thứ tự ưu tiên của 5 nhà cung ứng tiềm năng.
• Cung cấp bức tranh dữ liệu tổng hợp về ngành dệt may Việt Nam năm 2022 (xuất khẩu đạt 37,57 tỷ USD; thị trường Hoa Kỳ đạt 17,36 tỷ USD; EU đạt 4,46 tỷ USD; Nhật Bản đạt 4,07 tỷ USD; Hàn Quốc đạt 3,31 tỷ USD) gắn với bối cảnh rủi ro vĩ mô năm 2023.

Giải pháp và kiến nghị đề xuất

• Nhóm giải pháp cho May 10: Áp dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn mờ vào hoạt động thực tế của phòng mua sắm; chuyển dịch từ quản trị mua hàng giao dịch sang quản trị quan hệ đối tác chiến lược (SRM); đầu tư đồng bộ công nghệ thông tin để kết nối dữ liệu chuỗi cung ứng.
• Nhóm kiến nghị với Nhà nước: Hoàn thiện cơ chế chính sách phát triển vùng nguyên liệu dệt may nội địa nhằm giảm thiểu sự phụ thuộc vào chuỗi cung ứng nước ngoài, hỗ trợ đào tạo nguồn nhân lực chất lượng cao cho ngành may.

Đóng góp về mặt lý luận và thực tiễn

• Đóng góp lý luận: Khóa luận không đi theo lối mòn của các nghiên cứu trước đây (chỉ khảo sát diện rộng xử lý qua SPSS hoặc áp dụng đơn lẻ một mô hình MCDM). Tác giả đã kết hợp mô hình Fuzzy AHP (xác định trọng số tiêu chuẩn) và Fuzzy TOPSIS (xếp hạng phương án), đồng thời ứng dụng lý thuyết tập mờ thay cho số thực để xử lý chính xác tính mơ hồ, chủ quan trong đánh giá của con người.
• Đóng góp thực tiễn: Cung cấp cho Ban lãnh đạo Tổng Công ty May 10 một công cụ ra quyết định khoa học, có độ tin cậy cao, giúp tối ưu hóa chi phí thu mua, giảm thiểu rủi ro gián đoạn nguồn cung và nâng cao năng lực cạnh tranh trong chuỗi giá trị dệt may toàn cầu.

---

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

• Hạn chế của nghiên cứu:
  • Phạm vi dữ liệu thực nghiệm tập trung vào trường hợp điển hình tại Tổng Công ty May 10, chưa mở rộng đối sánh thực tế với nhiều doanh nghiệp may mặc khác trong ngành.
  • Số liệu hoạt động doanh nghiệp sử dụng trong bài giới hạn trong giai đoạn 2021 – 2022.
  • Hội đồng ra quyết định gồm 3 chuyên gia (D1, D2, D3), do đó kết quả trọng số vẫn phụ thuộc vào kinh nghiệm chuyên môn và phán đoán chủ quan của nhóm chuyên gia được khảo sát.
• Hướng nghiên cứu tiếp theo:
  • Mở rộng phạm vi đánh giá trên nhiều nhóm mặt hàng nguyên phụ liệu khác nhau và khảo sát thêm các doanh nghiệp dệt may có quy mô đa dạng.
  • Tăng số lượng chuyên gia trong hội đồng ra quyết định để gia tăng tính khách quan của ma trận so sánh cặp.
  • Nghiên cứu kết hợp thêm các mô hình MCDM khác như ANP (xử lý phụ thuộc mạng lưới), DEA (đánh giá hiệu quả dữ liệu) hoặc PROMETHEE để kiểm chứng chéo và phân tích độ nhạy của kết quả xếp hạng.

---

Giá trị tham khảo

• Đối tượng thụ hưởng:
  • Sinh viên, học viên cao học thuộc các ngành Quản trị kinh doanh, Quản trị chuỗi cung ứng, Logistics, Kinh tế quốc tế và Quản lý công nghiệp.
  • Cán bộ quản lý mua sắm, chuyên viên chuỗi cung ứng tại các doanh nghiệp sản xuất dệt may và các ngành công nghiệp chế tạo có nhu cầu lựa chọn đối tác cung ứng.
• Nội dung có giá trị tham khảo nổi bật:
  • Hệ thống 9 tiêu chuẩn đánh giá nhà cung ứng dệt may (từ C1 đến C9) tích hợp tiêu chí phát triển bền vững (SDGs) và trình độ công nghệ.
  • Toàn bộ quy trình toán học từng bước kết hợp Fuzzy AHP và Fuzzy TOPSIS được trình bày chi tiết tại Chương 2 và Chương 3, có thể trực tiếp ứng dụng làm khung mẫu giải quyết bài toán ra quyết định đa tiêu chuẩn trong quản trị kinh doanh.

---

Câu hỏi thường gặp

1. Khóa luận sử dụng những tiêu chuẩn cụ thể nào để đánh giá nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10?

Tác giả xác định 9 tiêu chuẩn đánh giá ký hiệu từ C1 đến C9, bao gồm: (C1) Giá cả, (C2) Chất lượng sản phẩm, (C3) Thời gian giao hàng, (C4) Chất lượng dịch vụ, (C5) Hiệu suất cung ứng, (C6) Tính bền vững, (C7) Tính linh hoạt, (C8) Danh tiếng, và (C9) Trình độ công nghệ.

2. Sự kết hợp giữa hai mô hình Fuzzy AHP và Fuzzy TOPSIS trong khóa luận có ý nghĩa gì?

Mô hình kết hợp phân chia vai trò rõ ràng giữa hai kỹ thuật: Fuzzy AHP sử dụng ma trận so sánh cặp với số mờ tam giác để tính toán trọng số tương đối của 9 tiêu chuẩn; sau đó Fuzzy TOPSIS tiếp nhận trọng số này để tính khoảng cách tới giải pháp lý tưởng tích cực mờ (FPIS) và giải pháp lý tưởng tiêu cực mờ (FNIS), xác định hệ số chặt chẽ nhằm xếp hạng thứ tự ưu tiên của các nhà cung ứng.

3. Hội đồng ra quyết định trong nghiên cứu được thành lập như thế nào?

Hội đồng ra quyết định gồm 3 chuyên gia nội bộ am hiểu chuyên môn của Tổng Công ty May 10 (được ký hiệu là D1, D2 và D3). Các chuyên gia trực tiếp thực hiện so sánh cặp giữa các tiêu chuẩn và chấm điểm năng lực của 5 nhà cung ứng tiềm năng dựa trên bảng quy ước biến ngôn ngữ.

4. Tác giả sử dụng các số liệu xuất khẩu dệt may nào để minh chứng cho bối cảnh ngành?

Khóa luận trích dẫn số liệu chính thức từ Tổng cục Thống kê và Tổng cục Hải quan: Năm 2020 giá trị sản xuất dệt may đạt trên 32,5 tỷ USD (chiếm 15% sản xuất công nghiệp). Năm 2022 tổng kim ngạch xuất khẩu đạt 37,57 tỷ USD (tăng 14,7%); trong đó xuất sang Hoa Kỳ đạt 17,36 tỷ USD, sang EU đạt 4,46 tỷ USD, sang Nhật Bản đạt 4,07 tỷ USD và sang Hàn Quốc đạt 3,31 tỷ USD.

5. Khóa luận được bố cục thành mấy chương chính?

Khóa luận có kết cấu gồm 4 chương nội dung chính bên cạnh phần mở đầu và kết luận:

• Chương 1: Tổng quan tình hình nghiên cứu và cơ sở lý luận về nhà cung ứng và các mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn.
• Chương 2: Quy trình và phương pháp nghiên cứu.
• Chương 3: Ứng dụng mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn để xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10.
• Chương 4: Giải pháp và kiến nghị việc xác định nhà cung ứng cho Tổng Công ty May 10.

---

Kết luận

Khóa luận tốt nghiệp của tác giả Nguyễn Thị Thủy đã hệ thống hóa toàn diện cơ sở lý luận về quản trị chuỗi cung ứng và phương pháp lựa chọn nhà cung cấp trong ngành dệt may Việt Nam. Bằng việc ứng dụng mô hình định lượng mờ kết hợp giữa Fuzzy AHP và Fuzzy TOPSIS với 9 tiêu chuẩn đánh giá và hội đồng 3 chuyên gia, nghiên cứu đã giải quyết thành công bài toán lựa chọn nhà cung ứng tối ưu trong điều kiện thông tin định tính mơ hồ cho Tổng Công ty May 10. Kết quả nghiên cứu và hệ thống giải pháp đề xuất không chỉ hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao hiệu quả thu mua, tối ưu hóa chi phí mà còn cung cấp tài liệu tham khảo có giá trị khoa học cho việc ứng dụng các mô hình ra quyết định đa tiêu chuẩn trong quản trị kinh doanh thực tiễn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. TỔNG QUAN TÌNH HÌNH NGHIÊN CỨU VÀ CƠ SỞ LÝ LUẬN VỀ NHÀ CUNG ỨNG VÀ CÁC MÔ HÌNH RA QUYẾT ĐỊNH ĐA TIÊU CHUẨN 1. Tổng quan tình hình nghiên cứu 1. Tổng quan tình hình nghiên cứu quốc tế N.

Visintin (2022) thực hiện nghiên cứu thực nghiệm với mục đích tìm hiểu cách các doanh nghiệp trong ngành dệt may và thời trang có thể triển khai quản trị chuỗi cung ứng tuần hoàn để vượt qua các thách thức của Nền kinh tế tuần hoàn. Các tiêu chí được sử dụng trong nghiên cứu bao gồm: (1) Quản trị chuỗi cung ứng tuần hoàn: đánh giá khả năng triển khai của các doanh nghiệp trong ngành dệt may và thời trang, (2) Tính bền vững: đánh giá khả năng giảm thiểu lãng phí và tác động đến môi trường của các doanh nghiệp khi triển khai quản trị chuỗi cung ứng vòng tròn, (3) Hiệu quả kinh doanh: đánh giá khả năng tăng tính hiệu quả và tối đa hóa lợi nhuận của các doanh nghiệp khi triển khai quản trị chuỗi cung ứng vòng tròn, (4) Độ tin cậy: đánh giá độ tin cậy của dữ liệu được thu thập từ các doanh nghiệp trong ngành dệt may và thời trang tại Ý. Kết quả của nghiên cứu cho thấy rằng việc triển khai quản trị chuỗi cung ứng tuần hoàn có thể giúp các doanh nghiệp trong ngành dệt may và thời trang giảm thiểu sự lãng phí, tăng tính hiệu quả và giảm thiểu tác động đến môi trường. Nghiên cứu cũng đưa ra một số giải pháp để các doanh nghiệp triển khai quản trị chuỗi cung ứng tuần hoàn một cách hiệu quả, như xây dựng các hệ thống phân phối linh hoạt và tích hợp các công nghệ mới nhằm tối ưu hoá quá trình sản xuất và vận chuyển sản phẩm.

Cagri Talay, Lynn Oxborrow và Helen Goworek (2022) tập trung vào tác động của mối quan hệ không đối xứng trong chuỗi cung ứng đến việc phát triển sản phẩm bền vững trong ngành thời trang và dệt may. Các tiêu chí chính của nghiên cứu bao gồm: (1) xác định các yếu tố tác động đến mối quan hệ không đối xứng trong chuỗi cung ứng, (2) đánh giá tác động của mối quan hệ không đối xứng lên việc phát triển sản phẩm bền vững, và (3) đề xuất các giải pháp để tăng cường mối quan hệ hợp tác 8 trong chuỗi cung ứng. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng mối quan hệ không đối xứng trong chuỗi cung ứng có tác động tiêu cực đến việc phát triển sản phẩm bền vững trong ngành thời trang và dệt may. Đặc biệt, các mối quan hệ không đối xứng về tài chính và quyền lực có thể dẫn đến việc thiếu thức ăn tinh thần và sự động viên từ các đối tác trong chuỗi cung ứng, gây áp lực lên các doanh nghiệp để tập trung vào các mục tiêu ngắn hạn và giảm thiểu đầu tư vào nghiên cứu và phát triển sản phẩm bền vững.

Tác giả đề xuất các giải pháp để tăng cường mối quan hệ hợp tác trong chuỗi cung ứng, bao gồm: (1) xây dựng mối quan hệ đối tác bền vững, (2) tăng cường đàm phán và thương lượng trong quá trình đàm phán hợp đồng, (3) thiết lập các chính sách và quy trình quản lý chuỗi cung ứng bền vững và (4) đưa ra các quy định pháp lý để đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm của các bên trong chuỗi cung ứng. Ming-Lang Tseng và cộng sự (2022) nhằm mục đích đánh giá các chỉ số quản lý chuỗi cung ứng bền vững dựa trên dữ liệu cho ngành công nghiệp dệt may trong bối cảnh khó khăn về sản xuất và sự linh hoạt. Nghiên cứu sử dụng mô hình trực quan hóa dữ liệu và phân tích hồi quy tuyến tính để xác định các chỉ số quản lý chuỗi cung ứng bền vững hiệu quả trong ngành dệt may. Kết quả nghiên cứu chỉ ra rằng, các chỉ số bền vững bao gồm khả năng tương tác với khách hàng, khả năng linh hoạt của chuỗi cung ứng, đội ngũ nhân viên đủ kỹ năng và giá trị thương hiệu.

Đồng thời, nghiên cứu cũng chỉ ra rằng các doanh nghiệp có thể đạt được hiệu quả bền vững cao hơn thông qua sự linh hoạt và khả năng thích ứng với các tình huống khó khăn trong quá trình sản xuất. Warasthe, Brandenburg và Seuring (2022) tập trung phân tích tác động của các yếu tố về bền vững và rủi ro đến hiệu suất của chuỗi cung ứng trong ngành dệt may và thời trang. Các tác giả đã thực hiện một nghiên cứu trường hợp đối với ba doanh nghiệp sản xuất quần áo và vải, tại Ấn Độ và Trung Quốc. Các tiêu chí chính trong nghiên cứu bao gồm: (1) Bền vững: đánh giá dựa trên các chỉ số liên quan đến môi trường, xã hội và kinh tế, (2) Rủi ro: đánh giá các yếu tố rủi ro tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng, bao gồm rủi ro liên quan đến nguồn cung cấp, rủi ro thương mại và rủi ro về chính sách, (3) Hiệu suất: đánh giá các chỉ số liên quan đến tài chính, chất lượng 9 sản phẩm, hiệu quả vận hành và khả năng thích ứng của doanh nghiệp.

Kết quả cho thấy, các yếu tố về bền vững và rủi ro có tác động mạnh đến hiệu suất của chuỗi cung ứng trong ngành dệt may và thời trang. Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng, các doanh nghiệp có thể tăng cường hiệu suất của mình thông qua các hoạt động quản lý rủi ro và tăng cường tính bền vững trong chuỗi cung ứng. Tổng quan tình hình nghiên cứu trong nước Vũ Thị Như Quỳnh (2022) tập trung vào tác động của quản trị chuỗi cung ứng đến hiệu quả tổ chức tại các doanh nghiệp ngành May ở Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng phương pháp khảo sát mô tả và phân tích đa cấp trên một mẫu gồm 400 nhân viên làm việc tại các doanh nghiệp ngành May ở Việt Nam.

Các tiêu chí chính của nghiên cứu bao gồm: (1) Quản trị chuỗi cung ứng, (2) Hiệu quả tổ chức, (3) Năng lực cạnh tranh, (4) Phát triển bền vững, (5) Tính linh hoạt của quản trị chuỗi cung ứng. Kết quả nghiên cứu cho thấy rằng quản trị chuỗi cung ứng có tác động tích cực đến hiệu quả tổ chức, đặc biệt là về khả năng cạnh tranh và phát triển bền vững. Nghiên cứu cũng cho thấy rằng tính linh hoạt của quản trị chuỗi cung ứng đóng vai trò quan trọng trong tăng cường năng lực cạnh tranh của doanh nghiệp. Tuy nhiên, các tác động này không phải là đồng đều đối với các nhân viên, và có sự khác biệt giữa các nhân viên ở các vị trí khác nhau trong doanh nghiệp.

Kết luận của nghiên cứu là quản trị chuỗi cung ứng có tác động đáng kể đến hiệu quả tổ chức và năng lực cạnh tranh của các doanh nghiệp ngành May ở Việt Nam. Tuy nhiên, việc đảm bảo tính công bằng và sự tương tác tích cực giữa các nhân viên ở các vị trí khác nhau trong doanh nghiệp là cần thiết để đảm bảo tối đa hiệu quả của quản trị chuỗi cung ứng. Đỗ Quỳnh Chi (2019) tập trung vào việc phân tích mối quan hệ giữa kinh doanh và nhân quyền trong chuỗi cung ứng của các ngành may mặc, giày dép và điện tử tại Việt Nam. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp phỏng vấn và khảo sát trực tiếp các công nhân và nhà sản xuất để thu thập dữ liệu và phân tích.

Nghiên cứu tập trung vào các vấn đề liên quan đến chuỗi cung ứng, bao gồm quản lý chuỗi cung ứng, quản lý rủi ro, quản lý chất lượng và bảo vệ môi trường, đồng thời cũng tập trung vào nhân 10 quyền, bao gồm chính sách nhân sự và điều kiện làm việc. Kết quả cho thấy rằng, các doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng của các ngành may mặc, giày dép và điện tử tại Việt Nam đang phải đối mặt với áp lực từ các bên liên quan đến nhân quyền, bao gồm khách hàng, cơ quan quản lý, và các tổ chức xã hội dân sự. Tuy nhiên, các doanh nghiệp này cũng nhận thấy rằng việc thực hiện các chính sách và thực tiễn về nhân quyền có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh và cải thiện quan hệ với các bên liên quan. Nghiên cứu đưa ra một số đề xuất để cải thiện mối quan hệ giữa kinh doanh và nhân quyền trong chuỗi cung ứng, bao gồm việc cải thiện điều kiện làm việc, tăng cường hợp tác với các bên liên quan đến nhân quyền, áp dụng các tiêu chuẩn quốc tế về nhân quyền và bảo vệ môi trường, và nâng cao khả năng quản lý rủi ro trong chuỗi cung ứng.

Nghiên cứu cũng nhấn mạnh tầm quan trọng của việc giám sát và theo dõi việc thực hiện các chính sách và thực tiễn về nhân quyền trong chuỗi cung ứng của các doanh nghiệp. Trần Văn Hưng (2016) tập trung vào việc phân tích và đánh giá hiệu quả của chuỗi cung ứng trong các doanh nghiệp sản xuất tại Việt Nam. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phỏng vấn các chuyên gia và nhân viên trong các doanh nghiệp để thu thập dữ liệu và phân tích. Với mục đích nghiên cứu là Đánh giá điểm mạnh và hạn chế để xây dựng các giải pháp nâng cao hiệu quả hoạt động chuỗi cung ứng của các doanh nghiệp sản xuất Việt Nam.

Nội dung đề tài, về bản chất là trả lời được ba câu hỏi lớn: (1) Cơ sở lý luận về chuỗi cung ứng và các hoạt động của chuỗi cung ứng là gì? (2) Thực trạng các hoạt động của chuỗi cung ứng tại các doanh nghiệp sản xuất ở Việt Nam hiện nay như thế nào? (3) Có những giải pháp gì để nâng cao hiệu quả hoạt động chuỗi cung ứng tại các doanh nghiệp sản xuất Việt Nam? Kết quả cho thấy, mặc dù các doanh nghiệp đã có những cải tiến trong quản lý chuỗi cung ứng, tuy nhiên vẫn còn nhiều vấn đề cần được giải quyết để tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng, như cải thiện khả năng tương tác giữa các bộ phận trong chuỗi cung ứng và giảm thiểu thời gian đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Nghiên cứu cũng đề xuất một số giải pháp để cải thiện hiệu quả của chuỗi cung ứng, như tăng cường đào tạo cho nhân viên và áp dụng công nghệ thông tin vào quản lý chuỗi cung ứng. 11 Nghiên cứu của Bùi Văn Đạt (2019) tập trung vào việc phân tích và đánh giá quản trị rủi ro trong chuỗi cung ứng nhập khẩu nguyên liệu cho các nhà máy sản xuất thức ăn chăn nuôi tại Công ty Ngũ cốc Long Vân KS. Nghiên cứu sử dụng phương pháp phỏng vấn các chuyên gia và quản lý trong công ty để thu thập dữ liệu và phân tích.