Bài giảng Quản lý sản xuất: Chương 2 - Lê Phước Luông

Tài liệu này giới thiệu về Kỹ thuật Dự báo, định nghĩa đây là quá trình ước tính các sự kiện trong tương lai nhằm cung cấp thông tin và dữ liệu cần thiết cho việc hoạch định. Nó phân biệt rõ ràng giữa DỰ BÁO, dựa trên số liệu quá khứ, và HỒI QUY, áp dụng khi các yếu tố khác ảnh hưởng đến đại lượng cần dự đoán, bao gồm cả Hồi quy bội.

Sinh viên, giảng viên, nhà nghiên cứu và chuyên gia trong lĩnh vực quản lý sản xuất, quản lý công nghiệp, và quản lý vận hành, đặc biệt là những người quan tâm đến các phương pháp dự báo trong kinh doanh và công nghiệp.

Chương này cung cấp một cái nhìn toàn diện về các kỹ thuật dự báo, bắt đầu từ định nghĩa cơ bản về việc dự đoán các sự kiện tương lai để hỗ trợ hoạch định và phân biệt giữa dự báo dựa trên dữ liệu quá khứ thuần túy với hồi quy, vốn xem xét các yếu tố tác động khác. Tài liệu đi sâu vào các đặc trưng của dự báo, phân loại thành hai nhóm chính: kỹ thuật định lượng, dựa trên các mô hình toán học và mối quan hệ thông số; và kỹ thuật định tính, dựa trên phỏng đoán và cảm nhận chủ quan của người dự báo. Chương này nhấn mạnh sự cần thiết của việc kiểm soát sai số do tính không chính xác vốn có của dự báo. Các phương pháp định lượng được nhóm thành mô hình ngoại suy/chuỗi thời gian (như kỹ thuật làm trơn) và mô hình nhân quả. Đối với các mô hình định tính, tài liệu giới thiệu phương pháp “Quan điểm của người quản lý” (bao gồm các lưu ý về việc tổng hợp và rà soát dự báo), phương pháp Delphi (tổng hợp quan điểm chuyên gia ẩn danh và có phản hồi), và phương pháp “Tổng hợp từ lực lượng bán hàng”, đồng thời nêu rõ ưu nhược điểm của từng phương pháp. Đặc biệt, chương này cũng đề cập đến các tiêu chí để lựa chọn kỹ thuật dự báo phù hợp, bao gồm thời đoạn dự báo (dài hạn, trung hạn, ngắn hạn) và chi phí liên quan đến việc xây dựng mô hình, thu thập dữ liệu, cũng như tầm quan trọng của tính dễ hiểu của dự báo đối với nhà quản lý. Cuối cùng, tài liệu trình bày chi tiết cách đo lường sai số dự báo bằng các chỉ số như Độ lệch, Sai số bình phương trung bình (MSE), Sai số chuẩn (SE), và Độ lệch tuyệt đối trung bình (MAD), kèm theo các ví dụ minh họa về tính toán. Các kỹ thuật dự báo định lượng cụ thể như trung bình di động đơn giản, trung bình di động có trọng số, và làm trơn hàm số mũ cũng được giải thích chi tiết với các công thức và ví dụ ứng dụng.