BÀI TẬP QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CHƯƠNG 4

Chia sẻ: 3900252002913

Tài liệu tham khảo về một số dạng đề bài tập môn học Quản trị chuỗi cung ứng chương 4.

Nội dung Text: BÀI TẬP QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CHƯƠNG 4

BÀI TẬP QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CHƯƠNG
Đề :
Bài 1: Công ty Thành Tâm chuyên doanh máy vi tính. Sản lượng bán trong
sáu tháng qua minh họa ở biểu sau
Tháng Doanh số
1 18000
2 22000
3 16000
4 18000
5 20000
6 24000

a. Vẽ dữ liệu trên.
b. Dự báo nhu cầu cho tháng 7 sử dụng các kỹ thuật sau:
(1) Bình quân trượt 4 giai đoạn
(2) Bình quân trượt có trọng số với trọng số tương ứng 0.5 cho
tháng 6, 0.3 cho tháng 5 và 0.2 cho tháng 4.
(3) Dự báo xu hướng tuyến tính
(4) San bằng mũ với hệ số san bằng 0.4, giả sử rằng nhu cầu dự
báo cho tháng 2 là 18000.
(5) Phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng (giả sử bình
quân trượt cho tháng 2 là 22000 và xu hướng trượt là 1300, Sử dụng
hệ số san bằng 0.2 và hệ số trượt xu hướng là 0.4).
Bài 2: Số liệu dự báo từ hai kỹ thuật được sử dụng tương ứng như sau:


Tháng Sản lượng Dự báo 1 Dự báo 2
1 269 275 168
2 289 266 287
3 294 290 292
4 278 284 298
5 268 270 274
6 269 268 270
7 261 261 259
8 275 271 275
Tính các chỉ tiêu MSE, MAD và MAPE và tín hiệu theo dõi cho mỗi
phương pháp dự báo. Phương pháp nào tốt hơn? Tại sao?
Bài Giải
Câu 1:
a)vẽ dữ liệu trên:



Biểu đồ doanh số 6 tháng

30000

25000
Doanh Số




20000
Tháng
15000
Doanh Số
10000

5000

0
1 2 3 4 5 6
Tháng
b) Dự báo nhu cầu có tháng 7 sử dụng các kỹ thuật sau:

1. Bình quân trượt 4 giai đoạn:

Dự báo nhu cầu cho tháng 7 sử dụng bình quân trượt 4 giai đoạn:
t

Áp dụng công thức Ft+1= ∑A
i = t − n +1
i
ta có dự báo nhu cầu cho tháng 7 :
n

16000 + 18000 + 20000 + 24000
F7= = 19500
4

Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là 19500.

2. Bình quân trượt có trọng số tương ứng 0.5 cho tháng 6 , 0.3 cho
tháng 5 và 0.2 cho tháng 4
t
Áp dụng công thức dự báo F t+1= ∑w * A
i = t − n +1
i i




Ta có dự báo nhu cầu cho tháng 7 : F7=0.2*18000+0.3*20000+0.5*24000=21600

Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là 21600

3. Dự báo xu hướng tuyến tính:

Tháng( x) Nhu cầu (y) x2 xy
1 18000 1 18000
2 22000 4 44000
3 16000 9 48000
4 18000 16 72000
5 20000 25 100000
6 24000 36 144000
∑ x = 21 ∑ y = 118000 ∑ 2 =91
x ∑ xy = 426000
n∑ ( xy ) − ∑ x ∑ y 6(426000) − 21(118000)
b1= = =742.857
n∑ x − (∑ x )
2
2
6(91) − (21) 2


bo= ∑
y − b1 ∑ x 118000 − 742.857 * 21
= = 17066.667
n 6
^
Đường dự báo là : Y = 17066.667+742.857X
Dự báo cho tháng 7 ta thay x=7 vào phương trình xu thế trên và ta có:

Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là=17066.667+742.857*7=22266.666

4. San bằng mũ với hệ số san bằng 0.4 giả sử nhu cầu dự báo cho tháng 2
là 18000

Áp dụng công thức F t+1=αAt +(1-α)Ft với α=0.4 và F2=18000
T
F3=αA2+(1-α)F2=0.4*22000+(1-0.4)*18000=19600

F4=αA3+(1-α)F3=0.4*16000+(1-0.4)*19600=18160

F5=αA4+(1-α)F4=0.4*18000+(1-0.4)*18160=18096

F6=αA5+(1-α)F5=0.4*20000+(1-0.4)*18096=18857.6

F7=αA6+(1-α)F6=0.4*24000+(1-0.4)*18857.6=20914.56

Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là 20914.56

5. Phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng(giả sử bình quân
trượt cho tháng 2 là 22000 và xu hướng trượt là 1300,sử dụng hệ số san bằng là
0.2 và hệ số trượt xu hướng là 0.4

Áp dụng các công thức : Ft= α*At+(1- α)(Ft-1+Tt-1)
Tt= (Ft-Ft-1)+(1- )Tt-1
Và dự báo điều chỉnh xu hướng TAF t+m=Ft+mTt với F2=22000,T2=1300, T =0.4,
α=0.2, A3=16000
Ta có
F3=0.2*16000+(1-0.2)*(22000+1300)=21840

T3=0.4*(21840-22000)+(1-0.4)*1300=716

Vậy TAF7=F3+4*T3=21840+4*716=24704

Vậy dự báo có điều chỉnh xu hướng cho tháng 7 là 24704
Bài 2:
Đối với kỹ thuật dự báo 1:


Sai số Sai số
Sai số bình phần
Giai Dự báo Sai số
Sản lượng tuyệt phương trăm
đoạn 1 (e)
đối trung tuyệt
bình đối
1 269 275 -6 6 4.5 0.27881
2 289 266 23 23 66.125 0.99481
3 294 290 4 4 2 0.170068
4 278 284 -6 6 4.5 0.269784
5 268 270 -2 2 0.5 0.093284
6 269 268 1 1 0.125 0.046468
7 261 261 0 0 0 0
8 275 271 4 4 2 0.181818
Tổng
cộng 46 79.75 2.035042
Trung
bình 5.75 9.96875 0.25438
MAD MSE MAPE
Tổng sai số dự báo: RSFE1 = 18
Tín hiệu theo dõi = RSFE1/MAD = 18/5.75=3.13




Đối với kỹ thuật dự báo 2:
Giai Sản lượng Dự báo Sai số Sai số Sai số Sai số
đoạn 1 (e) tuyệt bình phần
đối phương trăm
trung tuyệt
bình đối

1 269 168 101 101 1275.125 4.693309
2 289 287 2 2 0.5 0.086505
3 294 292 2 2 0.5 0.085034
4 278 298 -20 20 50 0.899281
5 268 274 -6 6 4.5 0.279851
6 269 270 -1 1 0.125 0.046468
7 261 259 2 2 0.5 0.095785
8 275 275 0 0 0 0
Tổng
cộng 134 1331.25 6.186233
Trung
bình 16.75 166.4063 0.773279
MAD MSE MAPE

Tổng sai số dự báo: RSFE2= 80
Tín hiệu theo dõi = RSFE2/MAD = 80/16.75= 4.78
Từ kết quả trên thì tín hiệu dự báo cho thấy Kỹ thuật đầu tiên ít sai lệch
hơn. Đồng thời sai số trung bình của dự báo so với thực tế trong mỗi thời
kỳ ở kỹ thuật 1 là 0.3, nhỏ hơn so với kỹ thuật 2 là 0.8. Vì vậy, kỹ thuật 1
sẽ tốt hơn.
Đề thi vào lớp 10 môn Toán |  Đáp án đề thi tốt nghiệp |  Đề thi Đại học |  Đề thi thử đại học môn Hóa |  Mẫu đơn xin việc |  Bài tiểu luận mẫu |  Ôn thi cao học 2014 |  Nghiên cứu khoa học |  Lập kế hoạch kinh doanh |  Bảng cân đối kế toán |  Đề thi chứng chỉ Tin học |  Tư tưởng Hồ Chí Minh |  Đề thi chứng chỉ Tiếng anh
Theo dõi chúng tôi
Đồng bộ tài khoản