ÁP DỤNG PHƯƠNG PHÁP LINEAR PROGRAMMING VÀO HOẠCH ĐỊNH SẢN XUẤT TẠI CÔNG TY SẢN XUẤT MÁY PHÁT ĐIỆN

Trần Võ Thị Thanh Huyền, Phan Duy Minh, Nguyễn Như Phong

Kỹ thuật Hệ thống Công nghiệp, Đại học Bách Khoa ĐHQG TP.HCM, Việt Nam

TÓM TẮT

Trong thị trường đầy tính cạnh tranh như ngày nay, các doanh nghiệp hoạt động trong môi trường kinh doanh luôn thay đổi, nhu cầu về sản phẩm và dịch vụ luôn cũng thay đổi, kèm theo đó là yêu cầu phối hợp giữa các bộ phận chức năng bao gồm bán hàng, tiếp thị, tài chính sản xuất, nhân sự,... Sự phối hợp đó rất quan trọng vì nó quyết định sự thành bại của một doanh nghiệp. Cách tốt nhất để xác định sản xuất cái gì, sản xuất khi nào, sản xuất bao nhiêu là sử dụng một quy trình hoạch định sản xuất hợp lý. Quy trình này sẽ đánh giá nhu cầu thị trường tương lai và trả lời cho việc có đáp ứng được nhu cầu hay không.

Hữu Toàn là công ty sản xuất máy phát điện hàng đầu Việt Nam, với doanh số và sản lượng tăng hàng năm. Máy phát điện lại là dòng sản phẩm có giá trị cao, thời gian sản xuất dài do vậy nhu cầu tồn trữ nguyên vật liệu và bán thành phẩm là rất cao nên đòi hỏi phải hoạch định sản xuất hợp lý. Tuy nhiên, công ty vẫn chưa áp dụng một mô hình, công cụ hay phần mềm nào hỗ trợ cho công tác dự báo nhu cầu sản phẩm và hoạch định sản xuất mà chủ yếu dựa vào kinh nghiệm nên độ chính xác không cao. 

Trong nghiên cứu này, mô hình dá»± báo Hàm mÅ© Winters và mô hình Phân ly đã được áp dụng, so sánh, đánh giá và lá»±a chọn để thu được kết quả dá»± báo nhu cầu tối Æ°u. Quy trình hoạch định sản xuất sẽ được thá»±c hiện tiếp sau vá»›i sá»± há»— trợ của phần mềm Minitab và Lingo nhằm giúp cho việc tính toán hiệu quả hÆ¡n và mang tính ứng dụng cao. Bài báo còn chỉ ra tầm quan trọng của Hoạch định sản xuất – giúp lãnh đạo định hÆ°á»›ng chiến lược nhằm Ä‘at được lợi thế cạnh tranh và dẫn đầu xu hÆ°á»›ng.

Key words: Mô hình Hàm mũ Winters, Mô hình Phân ly, Quản lý nhu cầu, Linear Programming, Phương pháp Heuristic, Hoạch định sản xuất

 

1. GIỚI THIỆU

 

1. Công ty Cổ phần Hữu Toàn

 

Â
Â

Công ty Cổ phần Hữu Toàn có trụ sở chính tại địa chỉ 101D Cộng Hòa, Phường 4, Quận Tân Bình, Tp Hồ Chí Minh, Việt Nam. Công ty ra đời vào năm 1982, là doanh nghiệp hàng đầu trong lĩnh vực sản xuất, kinh doanh máy phát điện, máy nén khí và các loại máy nông ngư cơ.

 

Hình 1. Một số sản phẩm của công ty

Hữu Toàn chuyên sản xuất và lắp ráp máy phát Ä‘iện xoay chiều AC công suất từ 1,5KW – 3300KW phục vụ nhu cầu từ há»™ gia đình cho đến các khu công nghiệp. Máy phát Ä‘iện được phân làm 2 loại gồm: máy phát Ä‘iện dân dụng (Honda, Kohler), máy phát Ä‘iện công nghiệp (Yanmar, Volvo, MTU,...).

2. Dự báo nhu cầu

Dự báo nhu cầu là dự kiến, đánh giá nhu cầu trong tương lai của các sản phẩm, giúp doanh nghiệp xác định được chủng loại, số lượng sản phẩm cần sản xuất; là cơ sở giúp doanh nghiệp quyết định quy mô và chuẩn bị nguồn lực cần thiết.

Hàm mũ Winters là phương pháp dự báo áp dụng cho có tính xu hướng lẫn mùa vụ. Giá trị dự báo được tính bằng công thức:

 = (R_t + T_t)S_t+1

Với:        Giá trị dự báo hàm mũ Winters:

                F_t = α() + (1 – α)(F_1-1 + T_t-1)

                Thừa số điều hướng:

                T_t = β(F_t – F_t-1) + (1-β)T_t-1

Chỉ số mùa vụ:

                S_t+p = γ() + (1-γ)S_t

3.  Hoạch định sản xuất:

Hoạch định sản xuất là quy trình hoạch định tạo được sự đồng thuận của mọi bộ phận chức năng liên quan trọng toàn bộ tổ chức về những thay đổi. Những sự thay đổi trong kế hoạch sản xuất sẽ tự động dẫn đến những sự thay đổi trong các kế hoạch cấp thấp hơn.

Phương pháp Linnear programming (quy hoạch tuyến tính): một kỹ thuật tạo lập và phân tích các bài toán tối ưu hoặc ràng buộc trong đó hàm mục tiêu là một hàm tuyến tính và được tối đa hóa hay tối thiểu tùy thuộc và số lượng các bất đẳng thức ràng buộc tuyến tính.

2. PHƯƠNG PHÁP LUẬN

 

1. Dự báo nhu cầu

Một quy trình dự báo cơ bản gồm 6 bước như sau:

• BÆ°á»›c 1: Xác định đối tượng
• BÆ°á»›c 2: Khảo sát dữ liệu
• BÆ°á»›c 3: Chọn lá»±a phÆ°Æ¡ng pháp dá»± báo
• BÆ°á»›c 4: Thá»±c hiện dá»± báo
• BÆ°á»›c 5: Trình bày kết quả dá»± báo
• BÆ°á»›c 6: Theo dõi kết quả dá»± báo

Theo dõi sai lệch giữa giá trị dự báo với giá trị thực tế, tìm ra nguyên nhân của sai số cũng như xác định mức độ ảnh hưởng của sai số dự báo.

2. Hoạch định sản xuất

Các thông tin đầu vào và đầu ra của quá trình hoạch định sản xuất được thể hiện như sau:

 Hình 2. Sơ đồ khối hoạch định sản xuất

Quá trình hoạch định sản xuất theo phương pháp Linear Programming sẽ được phân tích và hỗ trợ bởi phần mềm Lingo.

3. NỘI DUNG CHI TIẾT

Giới hạn của nghiên cứu trên dòng sản phẩm máy phát điện dân dụng - dòng máy chiếm tỉ trọng cao nhất trong tổng doanh thu của công ty (trên 50%).

a.Dự báo nhu cầu

Dự báo nhu cầu dòng máy phát điện dân dụng

Đầu vào

Quá trình thu thập dữ liệu quá khứ về nhu cầu sử dụng máy phát điện dân dụng qua các năm 2015 và 2016 được thực hiện tại Bộ phận Kế hoạch thuộc công ty Cổ phần Hữu Toàn và được trình bày ở bảng 1.

Bảng 1: Dữ liệu quá khứ về nhu cầu máy phát điện dân dụng năm 2015-2016

                                                                                                                                                                                (ĐVT: máy)

Từ bảng số liệu trên ta vẽ biểu đồ nhu cầu máy phát điện dân dụng năm 2015 - 2016:

Hình 3. Biểu đồ nhu cầu máy phát Ä‘iện dân dụng năm 2015 – 2016

Nhận xét:

• Nhu cầu sá»­ dụng máy phát Ä‘iện ngày càng tăng qua các năm nên chọn mô hình dá»± báo theo xu hÆ°á»›ng.
• Nhu cầu sá»­ dụng máy phát Ä‘iện thấp vào các tháng 1, 2, 3, 4, 5, 10, 11, 12 nhÆ°ng  cao vào các háng 6, 7, 8, 9 nên chọn mô hình dá»± báo theo mùa vụ

 

Qua quá trình phân tích bộ dữ liệu trên, các mô hình dự báo được đề xuất như sau:

• Mô hình hàm mÅ© Winters
• Mô hình phân ly

Lựa chọn mô hình

5. Mô hình hàm mũ Winter

Vá»›i ba hệ số α = 0,5; β = 0,4; γ = 0,2 áp dụng vào mô hình hàm mÅ© Winters vá»›i phần mềm Minitab. Ta có kết quả nhÆ° sau:

Hình 4. Kết quả mô hình dự báo Hàm mũ Winters cho nhu cầu sử dụng máy phát điện dân dụng năm 2017

5. Mô hình phân ly

Áp dụng phần mềm Minitab để dự báo nhu cầu sử dụng máy phát điện dân dụng trong năm 2017 dựa vào bộ dữ liệu quá khứ. Ta có kết quả sau:

Hình 5. Kết quả mô hình dự báo Phân ly cho nhu cầu sử dụng máy phát điện dân dụng năm 2017

Lựa chọn mô hình:

So sánh các sai số dự báo từ mô hình Hàm mũ Winters và mô hình Phân ly, ta nhận thấy mô hình Hàm mũ Winters có kết quả sai số nhỏ nhất nên ta chọn mô hình này để tiến hành dự báo.

 

Đầu ra

Bảng 2: Nhu cầu dòng sản phẩm máy phát điện dân dụng theo tháng năm 2017

 

Dự báo nhu cầu các sản phẩm dòng máy phát điện dân dụng

 

Các model sản phẩm của dòng máy phát điện dân dụng gồm:

Đầu vào

Dữ liệu quá khứ của năm 2016 sẽ được sử dụng để dự báo cho tỉ lệ nhu cầu của các model trong dòng máy phát điện dân dụng. Tỉ lệ nhu cầu của mỗi model trong từng tháng được trình bày trong bảng sau:

 

 

Do là bộ số liệu ngẫu nhiên, không xu hướng nên ta có 3 mô hình để dự báo:

• Dá»± báo thô;
• Trung bình Ä‘á»™ng;
• Làm trÆ¡n hàm mÅ© Ä‘Æ¡n.

Chọn đại diện model SH7500 để dự báo, các model khác làm tương tự.

Lựa chọn mô hình

Áp dụng các kiến thức cơ bản về dự báo và với sự hỗ trợ của phần mềm Minitab, MS Excel, ta thực hiện các mô hình: dự báo thô, trung bình động và làm trơn hàm mũ đơn với sản phẩm SH7500 và đưa ra kết quả.

Lựa chọn mô hình:

So sánh sai số MAD của cả 3 mô hình dự báo, ta thấy mô hình Trung bình động cho sai số dự báo nhỏ nhất nên chọn mô hình này để dự báo cho các model còn lại.

 

Đầu ra

Bảng 4: Kết quả tỉ lệ dự báo cho các sản phẩm trong dòng máy phát điện dân dụng vào tháng 1/2017

Từ bảng tỉ lệ trên, phân tích sản lượng của từng loại sản phẩm dựa trên mô hình dự báo Winter đã thực hiện trước đó. Ta được bảng số liệu sản lượng dự báo của năm 2017 cho các sản phẩm dòng máy phát điện dân dụng như sau:

Bảng 5: Số liệu dự báo sản lượng máy phát điện dân dụng năm 2017

 

b.Hoạch định sản xuất

 

Đầu vào

 

Đầu vào của quá trình hoạch định sản xuất bao gồm các thông tin sau (Nguồn: Thông tin từ Bộ phận Kế hoạch thuộc công ty Cổ phần Hữu Toàn):

• Thông tin nhu cầu:

Bảng 6. Kết quả dự báo nhu cầu cho dòng máy phát điện dân dụng năm 2017

 

• Thông tin về năng lá»±c sản xuất:

• Số ngày làm việc: 24 ngày/tháng
• Giờ làm việc: 8 giờ (8h đến 12h và 13h đến 17h)
• Giờ tăng ca: 3 giờ (17h30 đến 20h30)

Bảng 7. Năng lực sản xuất trong giờ và ngoài giờ trong các tháng của năm 2017

 

• Thông tin tồn kho kỳ trÆ°á»›c:

Bảng 8. Thông tin về lượng tồn kho kỳ trước (12/2016)

 

• Thông tin về chi phí:

Bảng 9. Thông tin các loại chi phí (12/2016)

(Nguồn: Thông tin từ Bộ phận Kế hoạch thuộc công ty Cổ phần Hữu Toàn)

 

Quá trình

 

Hoạch định sản xuất với mục tiêu cân bằng sản xuất, vật tư và nhân lực sao cho chi phí cực tiểu.

Hàm mục tiêu: Cực tiểu tổng chi phí sản xuất

MinU=

Trong đó:

• T: số tháng (t = 1 12)
• w: Chi phí sản xuất Ä‘Æ¡n vị sản phẩm trong giờ (VNĐ/SP)
• X(t): Số sản phẩm sản xuất trong giờ tại tháng thứ t (SP)
• v: Chi phí sản xuất Ä‘Æ¡n vị sản phẩm ngoài giờ (VNĐ/SP)
• Y(t): Số sản phẩm sản xuất ngoài giờ  tại tháng thứ t (SP)
• s: Chi phí tồn kho Ä‘Æ¡n vị sản phẩm (VNĐ/SP)
• I(t): Số sản phẩm tồn kho tại tháng thứ t (SP)
• b: Chi phí Ä‘Æ¡n hàng trá»… Ä‘Æ¡n vị sản phẩm (VNĐ/SP)
• BO(t): Số sản phẩm thuá»™c Ä‘Æ¡n hàng chậm tại tháng thứ t (SP)
• l: Chi phí mất Ä‘Æ¡n hàng Ä‘Æ¡n vị sản phẩm (VNĐ/SP)
• LS: Số sản phẩm thuá»™c Ä‘Æ¡n hàng mất tại tháng thứ t (SP)

Ràng buộc:

• Ràng buá»™c về nhu cầu: X_(t) + Y_(t) + I_(t-1) – I_(t) + BO_(t) – BO_(t-1) + LS_(t) = D_(t)

(với D(t): nhu cầu tháng thứ t)

• Ràng buá»™c về năng lá»±c sản xuất trong giờ: X_(t) NLSX trong giờ
• Ràng buá»™c về năng lá»±c sản xuất ngoài giờ: Y_(t) NLSX ngoài giờ
• Ràng buá»™c về tồn kho: MIN_I I_(t) MAX_I
• Ràng buá»™c về Ä‘Æ¡n hàng chậm: MIN_BO BO_(t) MAX_BO
• Ràng buá»™c về Ä‘Æ¡n hàng mất: MIN_{LS (t)} MAX_LS
• Điều kiện không âm: X_(t), Y_(t), I_(t), BO_(t), LS_(t)  0

 

Áp dụng phầm mềm LINGO để giải bài toán với mô hình Linear Programming

 

Đầu ra

 

Với phần mềm hỗ trợ bài toán Linear Programming (LINGO), ta xuất ra kết quả sau:

Hàm mục tiêu: 54,887 tỷ VNĐ

Bảng 10. Kết quả hoạch định sản xuất năm 2017

                                                                                                                                                                (ĐVT: máy)

4. KẾT LUẬN

 

Sau khi xác định các thành phần tác động lên nhu cầu máy phát điện dân dụng của Công ty Hữu Toàn, bài báo đưa ra kết luận rằng nhu cầu sản phẩm trên có sự ảnh hưởng bởi thành phần mùa vụ và xu hướng. Từ đó đã áp dụng các phương pháp dự báo: Hàm mũ Winters, Mô hình phân ly để so sánh, đánh giá, lựa chọn và đưa ra kết quả dự báo tối ưu.

Dự báo nhu cầu là thành phần không thể thiếu của quá trình hoạch định sản xuất trong bất kỳ doanh nghiệp nào. Dự báo nhu cầu càng chính xác thì quy trình hoạch định càng có hiệu quả.

Quá trình hoạch định tổng hợp của hoạch định sản xuất giúp cân bằng cung cầu, thỏa nhu cầu khách hàng với thời gian, nguồn lực tối thiểu. Sau khi hoạch định, kế hoạch sản xuất cho năm tới được đề xuất bao gồm: lượng sản xuất trong giờ, lượng sản xuất ngoài giờ, lượng tồn kho, lượng đơn hàng chậm và lượng đơn hàng mất. Kế hoạch được đề ra theo tháng cho năm 2017. Kết quả chỉ ra rằng, tình trạng xuất hiện đơn hàng chậm và đơn hàng mất vẫn còn diễn ra, cụ thể là vào các tháng quý 2, quý 3 và quý 4. Lượng tồn kho quý 3 khá cao, điều đó sẽ dẫn đến chi phí tồn kho tăng cao, ảnh hưởng đến doanh thu của công ty. Vì vậy cần phải có các biện pháp khắc phục nhanh chóng để có thể giải quyết vấn đề hàng tồn kho hiện tại.

Quá trình hoạch định được thực hiện với sự hỗ trợ của phần mềm LINGO, phần mềm vẫn còn một số hạn chế về số lượng ràng buộc và chỉ với một hàm mục tiêu nhất định nhưng có phần phù hợp với bài toán và phương pháp Linear Programming. Bài báo đề xuất phần mềm cải tiến hơn, Open Solver trong MS Excel, để đạt được kết quả chính xác hơn.

5. NGUỒN TÀI LIỆU

[1]. Đinh Bá Hùng Anh. Slide bài giảng Kỹ thuật dự báo - 2016.

[2]. Đinh Bá Hùng Anh. Dự báo trong kinh doanh, NXB Kinh Tế TPHCM - 2016.

[3]. Nguyễn Như Phong. Slide bài giảng Hoạch định nhu cầu sản xuất MRPII -2016.

[4]. Nguyễn Như Phong. Hoạch định nhu cầu sản xuất MRPII. NXBĐHQG - 2012.

[5]. Nguyễn Như Phong. Vận trù xác định. NXBĐHQG - 2010.

[6]. Các phương pháp dự báo (link: http://quantri.vn/dict/details/9178-cac-phuong-phap-du-bao)

[7]. Phương pháp dự báo chuỗi thời gian (link: https://websrv1.ctu.edu.vn/coursewares/congnghe2/ktxaydung/ch5.htm)