QUẢN TRỊ SẢN XUẤT - Phần 1

Chia sẻ: Gray Swan | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:15

Thêm vào BST

Báo xấu

429
lượt xem 155
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Quan tri san xuat 1 A. Khái niệm : 1. Khái niệm : Dự báo những vấn đề xãy ra trong tương lai dựa vào những số liệu hiện tại, xu hướng . Đặc điểm chung của dự báo DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM Khi tiến hành dự báo cần giả thiết: hệ thống các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của đại lượng dự báo trong quá khứ sẽ tiếp tục cho ảnh hưởng trong tương lai. Không có một dự báo nào hoàn hảo 100% Dự báo dựa trên diện đối tượng khảo sát càng rộng, càng đa dạng...

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: QUẢN TRỊ SẢN XUẤT - Phần 1

Quan tri san xuat 1 DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM A. Khái niệm : 1. Khái niệm : Dự báo những vấn đề xãy ra trong tương lai dựa vào những số liệu hiện tại, xu hướng . Đặc điểm chung của dự báo Khi tiến hành dự báo cần giả thiết: hệ thống các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của đại lượng dự báo trong quá khứ sẽ tiếp tục cho ảnh hưởng trong tương lai. Không có một dự báo nào hoàn hảo 100% Dự báo dựa trên diện đối tượng khảo sát càng rộng, càng đa dạng thì càng có nhiều khả năng cho kết quả chính xác hơn Ví dụ: Dự báo về giá xăng dầu trong thời gian tới Độ chính xác của dự báo tỉ lệ nghịch với khoảng thời gian dự báo. Dự báo ngắn hạn thường chính xác hơn dự báo trung và dài hạn. 2. Các loại dự báo : a. Căn cứ vào thời gian :  Dự báo dài hạn : Có thời gian lớn hơn 3 năm  Dự báo trung hạn: Có thời gian từ 3 tháng đến 3 năm  Dự báo ngắn hạn: Có thời gian nhỏ hơn 3 tháng b. Căn cứ vào nội dung:  Dự báo kinh tế :Thường là dự báo chung về tình hình phát triển kinh tế của một chủ thể (DN, vùng, quốc gia, khu vực hay kinh tế thế giới), Do các cơ quan nghiên cứu, viện, trường ĐH có uy tín thục hiện  Dự báo kỹ thuật công nghệ: Dự báo đề cập đến mức độ phát triển của khoa học công nghệ trong tương lai. Loại dự báo này đặc biệt quan trọng với các ngành có hàm lượng kỹ thuật cao như: năng lượng nguyên tử, vũ trụ, điện tử, nhiên liệu… Câu hỏi: theo bạn công nghệ nào là công nghệ của tương lai?  Dự báo nhu cầu : Dự kiến, đánh giá nhu cầu trong tương lai của các sản phẩm, giúp Dn xác định được chủng loại, số lượng sản phẩm cần sản xuất và hoạch định nguồn lực cần thiết để đáp ứng  Dự báo dân số , thời tiết ….. B. Các phương pháp dự báo : Phương pháp định tính : Dự báo dựa trên ý kiến của chủ quan của các chủ thể được khảo sat như: giới quản lý, bộ phận bán hàng, khách hàng hoặc của các chuyên gia Phương pháp định lượng : Dự báo dựa trên số liệu thống kê trong quá khứ với sự hỗ trợ của các mô hình toán học. 1. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH a. Lấy ý kiến ban Lãnh đạo, người đi trước : Nội dung: Dự báo về nhu cầu SP được xây dựng dựa trên ý kiến dự báo của cán bộ quản lý các phòng, ban chức năng của DN. Ưu điểm: Sử dụng tối đa trí tuệ và kinh nghiệm của cán bộ trực tiếp hoạt động trên thương trường. Nhược điểm: Ảnh hưởng quan điểm của người có thế lực. Việc giới hạn trách nhiệm dự báo trong một nhóm người dễ làm nảy sinh tư tưởng ỉ lại, trì trệ. b. Lấy ý kiến nhà phân phối, bộ phận bán hàng - Nội dung: Nhân viên bán hàng sẽ đưa ra dự tính về số lượng hàng bán trong tương lai ở lĩnh vực mình phụ trách. Nhà quản lý có nhiệm vụ thẩm định, phân tích, tổng hợp để đưa ra một dự báo chung chính thức của DN. - Ưu điểm: Phát huy được ưu thế của nhân viên bán hàng. - Nhược điểm: Nhân viên bán hàng thường hay nhầm lẫn trong xác định: nhu cầu tự nhiên (need) – nhu cầu (requirement) – nhu cầu có khả năng thanh toán (demand) . Kết quả phụ thuộc vào đánh giá chủ quan của người bán hàng. Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 2 c. Lấy ý kiến người tiêu dùng, khách hàng - Nội dung: Điều tra ý kiến khách hàng để đưa ra dự báo về nhu cầu sản phẩm. Cách làm: phiếu điều tra, phỏng vấn… - Ưu điểm:Hiểu rõ thêm yêu cầu của khách hàng để hoàn thiện sản phẩm. - Nhược điểm:Chất lượng dự báo phụ thuộc nhiều vào trình độ chuyên nghiệp của người điều tra;Hiệu ứng đám đông. d. Dựa vào ý kiến các chuyên gia trong ngành (Phương pháp Delphi)  Nội dung Dự báo được xây dựng trên ý kiến của các chuyên gia trong hoặc ngoài doanh nghiệp.  Thành phần tham gia thực hiện: * Những người ra quyết định; * Các chuyên gia để xin ý kiến; * Các nhân viên điều phối.  Các bước thực hiện: Thành lập ban ra quyết định và nhóm điều phối viên 1. Xác định mục đích, nhiệm vụ, phạm vi và thời gian dự báo 2. Chọn chuyên gia để xin ý kiến 3. Xây dựng bản câu hỏi điều tra, gửi chuyên gia (lần 1) 4. Nhận, phân tích, tổng hợp câu trả lời 5. Viết lại bản câu hỏi cho phù hợp hơn, gửi chuyên gia (lần 2) 6. Tiếp tục nhận - tổng hợp – phân tích – làm mới -gửi 7. Thực hiện các bước 6-7 và chỉ dừng lại khi kết quả dự báo thoả mãn yêu cầu và 8. mục đích để ra.  Ưu điểm: Khách quan hơn, tránh được mối quan hệ trực tiếp giữa các cá nhân Đặc biệt hiệu quả trong lĩnh vực dự báo công nghệ. (Vì sao?)  Nhược điểm: Đòi hỏi trình độ tổng hợp rất cao Nội dung các câu hỏi có thể được hiểu theo nhiều nghĩa khác nhau -> nội dung trả lời không tập trung Thành phần các chuyên gia dễ thay đổi vì thời gian tiến hành thường không dưới 1 năm Việc ẩn danh người trả lời có thể làm giảm độ tin cậy và trách nhiệm của người đưa ra ý kiến. Phương pháp Delphil lần đầu tiên được tập đoàn Rand (Mỹ) ứng dựng năm 1948 khi họ muốn dự báo về khả năng Mỹ bị tấn công bằng vũ khí hạt nhân. 2. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH LƯỢNG  Dựa trên các số liệu thống kê trong quá khứ với sự hỗ trợ của các mô hình toán học để tiến hành dự báo.  Hai mô hình toán thông dụng nhất thường dùng trong dự báo là: dự báo theo chuỗi thời gian và hàm nhân quả. I. Phương pháp bình quân di động: 1. Bình quân di động giản đơn : Dự báo nhu cầu của kỳ tiếp theo dựa trên kết quả trung bình của các kỳ trước đó. n ∑A i Fn + = i=1 1 n Trong đó: - Fn+1 là nhu cầu dự báo cho giai đoạn n+1; - là nhu cầu thực tế của giai đoạn i; Ai Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 3 - Số giai đoạn có nhu cầu thực tế dùng để quan sát n • Ưu điểm: Chính xác hơn phương pháp giản đơn - Phù hợp với những dòng yêu cầu đều có xu hướng ổn định. - • Nhược điểm: Phải lưu trữ một số lượng dữ liệu khá lớn. - 2. Bình quân di động có trọng số :  Nội dung: Là phương pháp trung bình động có tính đến ảnh hưởng của từng giai đoạn khác nhau đến nhu cầu thông qua sử dụng trọng số. n ∑ [Trọng số thời kỳ n X nhu cầu thời kỳ n] Nhu cầu = i= 1 dự báo ∑ Các trọng số  Ưu điểm: Cho kết quả sát với thực tế hơn so với pp tbd giản đơn vì có sử dụng hệ số  Nhược điểm Dự báo không bắt kịp xu hướng thay đổi của nhu cầu; Đòi hỏi ghi chép số liệu chính xác và đủ lớn. II. Phương pháp san bằng số mũ: 1. Nội dung: Nhằm khắc phục nhược điểm của phương pháp trước, pp san bằng mũ cho rằng dự báo mới bằng dự báo của giai đoạn trước đó cộng với tỉ lệ chênh lệch giữa nhu cầu thực và dự báo của giai đoạn đó qua, có điều chỉnh cho phù hợp. 2. Công thức: Ft = Ft-1 + á ( A(t-1) - F(t-1) ) với là dự báo F là thực hiện A á là hệ số san bằng 3. Lựa chọn hệ số á  Chỉ số α thể hiện độ nhảy cảm của sai số dự báo, nên phụ thuộc nhiều vào loại hình sản phẩm và kinh nghiệm của người khảo sát; 0≤ α ≤1  MAD : độ lệch tuyệt đối bình quân ( càng nhỏ càng tốt) n ∑A − Fi i n : số giai đọan khảo sát MAD = i =1 n  Với mỗi α : MAD min  á có tính chính xác nhất III. Phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng: Phương trình đường khuynh hướng : y = ax +b với x : số thứ tự thời gian ; số giai đoạn khảo sát y : số thực tế trong quá khứ và số dự báo trong tương lai Hệ số a,b tính theo công thức: ∑xy − nx y b = y − ax a= ∑x − n( x ) 2 2 IV. Dự báo theo đường khuynh hướng có chỉ số thời vụ : Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 4 Có 2 trường hợp : 1. Không ấn định chỉ tiêu :  Bước 1 : Dự báo theo đường khuynh hướng (yi)  Bước 2 : Xác định chỉ số thời vụ theo từng thời kỳ (Is)  Bước 3 : y i = yi × Isi ( y i : dự báo theo đường khuynh hướng có chỉ số thời vụ) 2. Có ấn định chỉ tiêu :  Bước 1 : Xác định dự báo bình quân từng thời kỳ( y )  Bước 2 : Xác định chỉ số thời vụ theo từng thời kỳ (Is)  Bước 3 : y i = y × Isi Bài tập Bài 1: Giải trong giáo trình Bài 2: Có số liệu thống kê từ tháng 1 đến tháng 8 về số lượng khách của khách sạn A (cột 1,2) Yêu cầu : Hãy dự báo số lượng khách từ tháng 4 đến tháng 9 theo các phương pháp :  Bình quân di động giản đơn với số bình quân được tính từng 2 tháng,  Bình quân di động có tính đến độ tin cậy, biết độ tin cậy á = 0,4, â = 0,6 Bài giải Dự báo Số lượng PHỤ Tháng (lượt khách) GHI BQ di động giản đơn BQ di động có trọng số á = 0,4 1 220 â = 0,6 2 300 3 250 = á x 250+ â x 300 4 280 = (250+300)/2 275,00 280,00 = á x 280+ â x 250 5 380 = (280+250)/2 265,00 262,00 = á x 380+ â x 280 6 410 = (380+280)/2 330,00 320,00 = á x 410+ â x 380 7 390 = (410+380)/2 395,00 392,00 = á x 390+ â x 410 8 370 = (390+410)/2 400,00 402,00 = á x 370+ â x 390 9 = (370+390)/2 380,00 382,00 Bài 3: Bệnh viện Cần Thơ có số thống kê người nhập viện trong 10 tuần qua (Cột 1,2) .Dự báo số người nhập viện tuần thứ 11 bằng :  Bình quân di động giản đơn với số bình quân được tính từng 3 tuần,  Bình quân di động có trọng số lần lượt á = 0,5, â = 0,3, ä = 0,2 Bài giải Dự báo Số nhập PHỤ Tuần viện (người) GHI BQ di động giản đơn BQ di động có trọng số á = 0,5 1 29 â = 0,3 2 26 ä = 0,2 3 25 4 28 5 38 6 25 7 34 8 25 9 29 10 30 = á x30 + â x29+ ä x25 11 = (30+29+25)/3 28,00 22,00 Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 5 Bài 4 : Có số liệu về nhu cầu thực tế lượt khách của khách sạn qua các tuần(cột 1,2) , Điền kết quả vào các ô trống biết số bình quân di động được tính theo 3 tháng và có các hệ số tin cậy á = 0,2, â = 0,3, ä = 0,5 Bài giải Nhu cầu dự báo(số lượt người) Nhu cầu PHỤ Tuần thực tế GHI Bình quân giản đơn Bình quân có độ tin cậy á = 0,2 1 24 â = 0,3 2 23 ä = 0,5 3 27 24,67 = á x27+ â x23+ ä x24 24,30 4 29 = (27+23+24)/3 26,33 = á x29+ â x27+ ä x23 5 37 = (29+27+23)/3 25,40 31,00 = á x37+ â x29+ ä x27 6 31 = (37+29+27)/3 29,60 = á x31+ â x37+ ä x29 7 35 = (31+37+29)/3 32,33 31,80 34,33 = á x35+ â x31+ ä x37 8 43 = (35+31+37)/3 34,80 Bài 5 : Trong 5 năm qua công ty kinh doanh xe gắn máy không ngừng tăng doanh số xe bán ra như (cột số á = 0,30 để dự báo cho năm 2004,Biết rằng năm 1,2), Hãy dùng phương pháp san bằng số mũ với hệ 1999 đã dự báo được 1000 xe, Bài giải Dự báo Số xe bán Năm ra (Ai) Cách tính Fi 1999 1200 1000 2000 1265 =1000+ 0,3 x (1200 – 1000) 1060 2001 1248 =1060+ 0,3 x (1265 – 1060) 1122 2002 1320 =1122+ 0,3 x (1248 – 1122) 1159 2003 1296 =1159+ 0,3 x (1320 – 1159) 1208 2004 =1208+ 0,3 x (1296 – 1208) 1234 Bài 6 : Hãy đánh giá dự báo số lượng sản phẩm bút bi tiêu thụ của 2 doanh nghiệp dụng cụ văn phòng phẩm như sau : Bài giải Bạch đằng Độ lệch tuyệt đối Sinh viên Quý Dự báo Thực tế Bạch Sinh Bạch đằng Sinh viên đằng (cây) (cây) viên 1 170,000 157,325 12,675 6,000 12,675 6,000 2 170,000 185,362 15,362 7,000 15,362 7,000 3 180,000 162,536 17,464 4,300 17,464 4,300 4 160,000 166,732 6,732 320 6,732 320 Bạchđằn g Sinh viên Độ lệch tuyệt đối bình 13,058,25 4,405 quân (MAD) MAD min = 4,405  dự báo số lượng sản phẩm bút bi tiêu thụ của doanh nghiệp Sinh viên chính xác hơn Bài 7 : Hai Phó giám đốc của xí nghiệp dự báo số sản phẩm bán được. Hỏi ông PGĐ nào dự báo đúng hơn Bài giải Độ lệch tuyệt đối Số dự báo Số dự báo Dự báo Dự báo Số bán của PGĐ của PGĐ của PGĐ của PGĐ Năm thực tế Sản xuất Sản xuất kinh doanh kinh doanh 1 45,231 45,000 45,200 231 31 Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 6 2 44,985 44,500 45,000 485 15 3 45,672 45,500 45,600 172 72 4 43,959 43,000 44,000 959 41 5 44,165 44,000 44,200 165 35 Dự báo Dự báo của PGĐ của PGĐ Sản kinh xuất doanh Độ lệch tuyệt đối 369,4 31,8 bình quân (MAD) MAD min = 31,8  Dự báo của PGĐ Sản xuất chính xác hơn Bài 8: Một đại lý ô tô dự báo trong tháng 2 bán 142 xe Toyota, nhưng thực tế tháng 2 đã bán được 153 chiếc, Dự báo số lượng xe bán trong tháng 3 tới với á = 0,2 : Bài giải Dự báo số lượng xe bán trong tháng 3 tới F3 = F2 + á ( A2 – F2) = 144,2 chiếc F3 = 142 + 0,2 x (153 – 142) Bài 9 : Số lượng bán hàng tại một công ty X trong các tháng năm 2002 như bảng sau(cột 1,2) , Yêu cầu :  Dùng phương pháp san bằng số mũ để dự b1o số máy bán ra trong tháng 8 với các hệ số san bằng á = 0,1 và á = 0,5  So sánh MAD giữa 2 hệ số san bằng á đã cho và có kết luận nào chính xác trong tính toán hơn, Bài giải Câu 1: Dùng phương pháp san bằng số mũ tính dự báo từng thời kỳ Ft = Ft-1 + á ( A(t-1) - F(t-1) ) Nhu cầu dự báo Số bán á = 0,1 á = 0,5 Tháng thực Dự Dự Cách tính Cách tính tế báo báo 1 100 90,00 90,00 2 105 = 90 + 0,1 * (100 - 90) 91,00 = 90 + 0,5 * (100 - 90) 95,00 3 90 = 91 + 0,1 * (105 - 91) 92,40 = 95 + 0,5 * (105 - 95) 100,00 4 100 = 92,4 + 0,1 * (90 - 92,4) 92,16 = 100 + 0,5 * (90 - 100) 95,00 5 110 = 92,164 + 0,1 * (100 - 92,16) 92,94 = 95 + 0,5 * (100 - 95) 97,50 6 120 = 92,94 + 0,1 * (110 - 92,94) 94,65 = 97,50 + 0,1 * (110 - 97,50) 103,75 7 130 = 94,65 + 0,1 * (120 - 94,65) 97,18 = 103,75 + 0,1 * 120 - 103,75) 111,88 8 = 97,18 + 0,1 * (130 - 97,18) 100,47 = 111,88 + 0,1 * (130 - 111,88) 120,94 Câu 2: Hệ số á nào chính xác hơn 7 ∑ −Fi A i α= , ⇒ 0 1 MAD = = ,63 i= 15 1 7 Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 7 7 ∑ −Fi A i α= , ⇒ 05 MAD = = ,69 i= 11 1 7 Chọn hệ số á có MADmin = 11,69  chọn á = 0,5 chính xác hơn Bài 10: Công ty TMDV Tổng hợp TP có doanh số qua các tháng trong nămqua như sau: Doanh số Doanh số Tháng Tháng (10triệu đ) (10triệu đ) 1 1123 7 1102 2 1231 8 1260 3 916 9 1018 4 1095 10 1184 5 969 11 979 6 1247 12 1252 1, Hãy dùng phương pháp :  Bình quân 3 tháng 1  Bình quân di động có trọng số lần lượt 0,5; 0,3; 0,2  San bằng số mũ với hằng số dự báo là 0,15 và dự báo trong tháng 1 là 1123 để dự báo doanh số cho tháng 1 năm tới tức thứ tự 13, 2, Hãy xác định phương pháp nào chính xác nhất ( căn cứ vào MAD) Bài giải Câu 1: Dự báo Doanh số San bằng số mũ Bình quân di Tháng Bình quân (10triệu đ) động có trọng : hằng số dự 3 tháng 1 số 0,5; 0,3; 0,2 báo = 0,15 1 1123,00 1123,00 2 1231,00 1123,00 3 916,00 1139,20 4 1095,00 1090,00 1051,90 1105,72 5 969,00 1080,67 1068,50 1104,11 6 1247,00 993,33 996,20 1083,85 7 1102,00 1103,67 1133,20 1108,32 8 1260,00 1106,00 1118,90 1107,37 9 1018,00 1203,00 1210,00 1130,27 10 1184,00 1126,67 1107,40 1113,43 11 979,00 1154,00 1149,40 1124,01 12 1252,00 1060,33 1048,30 1102,26 13 1138,33 1156,50 1124,72 Câu 2: Tháng Doanh Bình quân di động Bình quân 3 tháng San bằng số mũ số có trọng số 1 (10triệu Dự báo Độ lệch Dự báo Độ lệch Dự báo Độ lệch Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 8 tuyệt tuyệt đối tuyệt đối đối đ) 1,00 1123,00 1123,00 0,00 2,00 1231,00 1123,00 108,00 3,00 916,00 1139,20 223,20 4,00 1095,00 1090,00 5,00 1051,90 43,10 1105,72 10,72 5,00 969,00 1080,67 111,67 1068,50 99,50 1104,11 135,11 6,00 1247,00 993,33 253,67 996,20 250,80 1083,85 163,15 7,00 1102,00 1103,67 1,67 1133,20 31,20 1108,32 6,32 8,00 1260,00 1106,00 154,00 1118,90 141,10 1107,37 152,63 9,00 1018,00 1203,00 185,00 1210,00 192,00 1130,27 112,27 10,00 1184,00 1126,67 57,33 1107,40 76,60 1113,43 70,57 11,00 979,00 1154,00 175,00 1149,40 170,40 1124,01 145,01 12,00 1252,00 1060,33 191,67 1048,30 203,70 1102,26 149,74 13,00 1138,33 1156,50 1124,72 MAD = 126,11 MAD = 134,27 MAD = 106,39 Chọn Phương pháp có MADmin = 106,39  Phương pháp san bằng số mũ có hệ số dự báo là 0,15 Bài 11: Công ty TNHH Thanh Duy buôn bán máy điện toán có doanh số bán máy PC trong năm qua chia theo từng tháng .Hãy dùng phương pháp san bằng số mũ để dự báo số máy bán ra cho tháng 1 năm nay bằng cách dùng hằng số san bằng á = 0,3 và á = 0,5, Giã sử dự báo trong tháng 1 năm trước là 37 Bài giải Nhu Dự báo Dự báo cầu Tháng á = 0,3 á = 0,5 thực 1 37 37,00 37,00 2 40 37,00 37,00 3 41 37,90 38,50 4 37 38,83 39,75 5 45 38,28 38,38 6 50 40,30 41,69 7 43 43,21 45,84 8 47 43,15 44,42 9 56 44,30 45,71 10 52 47,81 50,86 11 55 49,07 51,43 12 54 50,85 53,21 13 51,79 53,61 Bài 12 : Có tài liệu sau về hoạt động của 1 doanh nghiệp , Số máy vi tính được tiêu thụ trong 5 năm qua Nhu cầu thực tế (A) Nhu cầu dự kiến Năm (F) 1 2100 1950 2 3300 2050 3 2600 2700 4 2700 2950 5 3700 2650 Yêu cầu : Với kết quả dự báo cho ở bảng trên , theo anh (chị) doanh nghiệp sử dụng phương pháp dự báo nào? Và độ lệch tuyệt đối bình quân là bao nhiêu ? Bài giải Câu 1: Nhìn vào bảng ta thấy : Dự báo năm 3 = (3300+2100)/2 = 2700 Dự báo năm 4 = (2600+3300)/2 = 2950 Dự báo năm 5 = (2700+2600)/2 = 2650  Doanh nghiệp đã sử dụng phương pháp bình quân giản đơn 2 năm 1 để dự báo Câu 2: Độ chênh lệch tuyệt đối bình quân Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 9 | 2100 − 1950 | + | 3300 − 2050 | +..................+ | 3700 − 2650 | MAD = = 560 5 Bài 13: Nhu cầu của 1 sản phẩm được theo dõi trong suốt 6 tuần qua như sau(cột 1,2), Hãy dự báo nhu cầu trong tuần thứ 7 bằng cách dùng phương pháp a. Bình quân di động trong 5 giai đoạn b. Bình quân di động có trọng số (W1=0,5; W2=0,3 ; W3=0,2 ) trong 3 giai đoạn c. San bằng số mũ bằng cách dùng á = 0,1 với giã sử dự báo cho tuần thứ 1 là 600 SP, DỰ BÁO Tuầ Nhu bình quân di động San bằng số mũ bình quân di cầu n có trọng số 3 động 5 tuần 1 với = 0,1 tuần 1 1 650 600,00 2 521 605,00 3 563 596,60 4 735 567,80 593,24 5 514 640,60 607,42 6 596 596,60 590,10 598,07 7 585,80 599,20 597,87 Bài 14: Dự báo số vụ cháy trong 2 quý tới bằng cách sử dụng Phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng Bài giải Số vụ Quý Quý xy x2 (x) cháy (y) 1 1 28 28 1 2 2 36 72 4 3 3 33 99 9 4 4 43 172 16 ∑ ∑ ∑ 140 371 30 Tổng 10 y =35 x =2,5 Bình quân Ta có : 371 − 4 × 2,5 × 35 a= =4,2 30 − 4 × 2,5 2 b = 35-4,2 x 2,5 = 24,5  Ta có đường khuynh hướng : y = 4,2x + 24,5 Dự báo y5 = 4,2 x 5 + 24,5 = 45,5 y6 = 4,2 x 6 + 24,5 = 49,7 Bài 15: Doanh số thị trường của 1 đại lý bia được tổng kết từ năm 1990 đến 1996 như sau ( doanh thu : tỷ đồng) Hãy sử dụng Phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng để dự báo doanh thu từng loại bia trong năm 2005, Bài giải Bia SaiGon Bia Heiniken Bia Bivina Năm (x) x2 Doanh Doanh thu Doanh Xy xy xy thu (y) (y) thu (y) 1990 1 1 170 170 172 172 56 56 1991 2 4 190 380 175 350 70 140 1992 3 9 175 525 180 540 72 216 1993 4 16 177 708 178 712 75 300 1994 5 25 200 1000 210 1050 82 410 1995 6 36 205 1230 203 1218 80 480 1996 7 49 203 1421 215 1505 81 567 Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 10 Tổng 28 140 1320 5434 1333 5547 516 2169 Bình y =188,57 y =190,43 y =73,71 x =4 quân Bia Sai Gon : 5434 − 7 × 4 × 188,57 a= = 5,50 140 − 7 × 4 2 b = 188,57 - 5,50 x 4 = 166,57  Ta có đường khuynh hướng : y = 5,5x + 166,57  Dự báo năm 2005 y16 = 5,5 x 16 + 166,57 =254,57 Bia Heiniken 5547 − 7 × 4 × 190,43 a= = 7,68 140 − 7 × 4 2 b = 190,43 – 7,68 x 4 = 159,71  Ta có đường khuynh hướng : y = 7,68x + 159,71  Dự báo năm 2005 y16 = 7,68 x 16 + 159,71 =282,59 Bia Bivina : 2169 − 7 × 4 × 73,71 a= = 3,75 140 − 7 × 4 2 b = 73,71 – 3,75 x 4 = 58,71  Ta có đường khuynh hướng : y = 3,75x + 58,71  Dự báo năm 2005 y16 = 7,68 x 16 + 159,71 =282,59 Bài 16: Dùng phương pháp dự báo theo đường xu hướng để dự báo nhu cầu tiêu thụ vải từ 1991 đến 1998 và điền kết quả vào bảng : Bài 17 : Tính độ lệch tuyệt đối bình quân Bài giải Độ lệch tuyệt Nhu cầu thực tế Nhu cầu dự đối Năm (x) x2 xy (1000 m) báo (1000 m) |4 – 6| (4) (5) (6) (1) (2) (3) (7) 4583 4583 7244,42 1991 1 1 2661,42 4721 9442 7237,94 1992 2 4 2516,94 5134 15402 7231,46 1993 3 9 2097,46 7736 30944 7224,99 1994 4 16 511,01 8620 43100 7218,51 1995 5 25 1401,49 8880 53280 7212,04 1996 6 36 1667,96 9200 64400 7205,56 1997 7 49 1994,44 8900 71200 7199,08 1998 8 64 1700,92 ∑= 36 204 57774 292351 Tổng ∑ 14551,64 Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 11 y x 4,5 x 2 25,5 7221,75 MAD= 818,96 Bình quân Bài 16 : 292.351 − 8 × 4,5 × 7221,75 a= = - 6,48 204 − 8 × 4,5 2 b = 7221,75 – (-6,48 x 4,5) = 7250,89  Ta có đường khuynh hướng : y = - 6,48x + 7250,89 Bài 17 : Độ lệch tuyệt đối bình quân : 8 ∑ A −F i i MAD = i =1 8 Bài 18: Qua 1 năm kinh doanh , công ty TNHH Hồng Phúc có ghi được số lốp xe gắn máy bán ra cho từng tháng như bảng , Dùng phương pháp hoạch định theo đường xu hướng dự báo số lốp bán ra trong tháng 1 năm kế : Bài giải Nhu cầu dự Nhu cầu thực Tháng (x) x2 xy báo (1000 m) 3000 3000 4964,18 1 1 1 3200 6400 4966,56 2 2 4 3140 9420 4968,94 3 3 9 3300 13200 4971,32 4 4 16 3340 16700 4973,70 5 5 25 3390 20340 4976,08 6 6 36 3260 22820 4978,46 7 7 49 3400 27200 4980,84 8 8 64 3450 31050 4983,22 9 9 81 3380 33800 4985,59 10 10 100 3470 38170 4987,97 11 11 121 3550 42600 4990,35 12 12 144 Tổng 78 650 39880 264700 Bình quân 9,75 81,25 4985 264.700 − 12 × 9,75 × 4985 a= = 2,38 650 − 12 × 81,25 2 b = 4985 – (2,38 x 81,25) = 4681,90  Ta có đường khuynh hướng : y = 2,38x + 4681,90 Số lốp bán ra trong tháng 1 năm kế ( x = 13) y13 = 2,38 x 13 + 4681,90 = 4992,73 Bài 19 : Sản lượng nông nghiệp thực tế tại 1 huyện được tổng kết từ năm 1990 đến 1996 như bảng , Yêu cầu dự báo theo đường xu hướng của từng loại mặt hàng qua các năm 1997,1998,1999,2000 Bài giải Bắp Gạo Khoai Sản Sản Sản Năm (x) X2 lượng lượng lượng xy xy xy (y) (y) (y) 1990 1 1 25 25 46 46 40 40 Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 12 1991 2 4 27 54 49 98 42 84 1992 3 9 31 93 50 150 47 141 1993 4 16 40 160 52 208 49 196 1994 5 25 43 215 56 280 48 240 1995 6 36 36 216 59 354 50 300 1996 7 49 47 329 57 399 46 322 Tổng 28 140 249 1092 369 1535 322 1323 Bình quân 4 35,57 52,71 46  Đường xu hướng của bắp : y = 3,43x + 11,86  Đường xu hướng của gạo : y = 2,11x + 44,29  Đường xu hướng của khoai: y = 1,25x + 41,00 Dự báo Bắp Gạo Năm (x) Khoai 1997 8 49,29 61,14 51,00 1998 9 52,71 63,25 52,25 1999 10 56,14 65,36 53,50 2000 11 59,57 67,46 54,75 Bài 20 : Một nhà máy thống kê số quạt bán được trong 2 năm 2001 và 2002 trong bảng , Yêu cầu : 1. Tính chỉ số mùa vụ các tháng trong năm 2. Dự báo doanh số bán hàng trong năm 2003 có các chỉ số mùa vụ biết : Trong năm 2001 người ta mong đợi nhu cầu tiêu thụ hàng tháng trong năm 2003 là 1000 sản phẩm Bài giải Chỉ số Nhu cầu Nhu cầu bình Doanh số thời khách hàng quân Nhu cầu Tỷ lệ chỉ bán hàng vụ Tháng bình quân số trong năm Isi hàng tháng 2001 2002 2001-2002 2003 (1) (2) (3) (4) (5) (6) (7) (8) ∑ (2) + ∑ (3) ( 4) i ( 2 ) i + (3 i ) ( (6) i − 1) × 100 1000 × (6) i (4) i = (5) i 2 24 1 800 1000 900 940 0,957 -4,3% 957 2 750 850 800 940 0,851 -14,9% 851 3 800 900 850 940 0,904 -9,6% 904 4 900 1100 1000 940 1,064 6,4% 1064 5 1150 1310 1230 940 1,309 30,9% 1309 6 1100 1200 1150 940 1,223 22,3% 1223 7 1000 1100 1050 940 1,117 11,7% 1117 8 900 1100 1000 940 1,064 6,4% 1064 9 850 950 900 940 0,957 -4,3% 957 10 750 850 800 940 0,851 -14,9% 851 11 750 850 800 940 0,851 -14,9% 851 12 800 800 800 940 0,851 -14,9% 851 Tổng 10550 12010 11280 Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 13 Bài 21 : Một cửa hàng bán xe máy có thống kê số hàng bán ra trong 12 quý ( 3 năm) trong bảng, Yêu cầu : 1. Dùng phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng dự báo số xe bán ra trong 4 quý của năm thứ 4 2. Dùng phương pháp dự báo theo đường khuynh hướng dự báo số xe bán ra trong 4 quý của năm thứ 4 nhưng có điều chỉnh theo mùa Bài giải Câu 1 : Số xe bán Năm Quý (x) x2 xy được (y) 90 90 Thứ 1 1 1 1 130 260 2 2 4 200 600 3 3 9 170 680 4 4 16 130 650 Thứ 2 1 5 25 190 1140 2 6 36 250 1750 3 7 49 220 1760 4 8 64 190 1710 Thứ 3 1 9 81 220 2200 2 10 100 310 3410 3 11 121 300 3600 4 12 144 Tổng 78 650 2400 17850 Bình quân 6,5 54,17 200 1487,5  Đường xu hướng: y= 15,7x + 97,7 Dự báo : 4 quý năm thứ tư : Quý 1 (x = 13 ) = 15,7 x 13 + 97,7 = 302 Quý 2 (x = 14 ) = 15,7 x 14 + 97,7 = 318 Quý 3 (x = 15 ) = 15,7 x 15 + 97,7 = 333 Quý 4 (x = 16 ) = 15,7 x 16 + 97,7 = 349 Câu 2 : Nhu cầu Nhu Chỉ số Số lượng bán ra cầu bình thời vụ quân bình Quý quân Isi Năm Năm Năm hàng 3 năm 1 2 3 tháng 90 130 190 1 137 200 0,683 130 190 220 2 180 200 0,900 Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 14 200 250 310 3 253 200 1,267 170 220 300 4 230 200 1,150 Tổng 590 790 1020 800 Dự báo : 4 quý năm thứ tư : Dự báo Isi yi yi Dự báo Quý theo mùa 1 0,683 302 206 2 0,900 318 286 3 1,267 333 422 4 1,150 349 401 Bài 22 : Cửa hàng cơ khí theo dõi số máy phát điện 5ML hiệu Honda bán ra trong từng quý của 4 năm qua , Dự báo số lượng bán ra của trong qu1y 17 đến quý 20 có chú ý đến yếu tố theo mùa Bài giải Số lượng bán được Năm Quý (x) x2 xy (y) 1 1 Thứ 1 1 1 1 3 6 2 2 4 4 12 3 3 9 2 8 4 4 16 1 5 Thứ 2 1 5 25 3 18 2 6 36 5 35 3 7 49 3 24 4 8 64 2 18 Thứ 3 1 9 81 4 40 2 10 100 6 66 3 11 121 3 36 4 12 144 2 26 Thứ 4 1 13 169 5 70 2 14 196 7 105 3 15 225 4 64 4 16 256 Tổng 136 1496 55 534 Bình quân 8.50 93.50 3.44 33.38 534 − 16 × 8.5 × 3.44 = 0,195 a= b = 3,44 – 0,195 x 8,5 = 1496 − 16 × 8,5 2  Đường xu hướng: y = 0, 195x – 1,775 Bước 1 :Tính dự báo yi (i=17,18,19,20) Dự báo : 4 quý năm kế tiếp : Quý 1 (x = 17 ) = 0,195 x 17 – 1,775 = 5,1 Quý 2 (x = 18 ) = 0,195 x 18 – 1,775 = 5,3 Quý 3 (x = 19 ) = 0,195 x 19 – 1,775 = 5,49 Quý 4 (x = 20 ) = 0,195 x 20 – 1,775 = 5,69 Isi Bước 2 : Tính Số lượng bán ra (1000SP) Số lượng Số lượng Chỉ số Quý thời vụ bán bình bình quân Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM
Quan tri san xuat 15 quân hàng tháng Isi Năm 1 Năm 2 Năm 3 Năm 4 4 năm 1 1 2 2 1 1,500 3,438 0,436 3 3 4 5 2 3,750 3,438 1,091 4 5 6 7 3 5,500 3,438 1,600 2 3 3 4 4 3,000 3,438 0,873 Tổng 10 12 15 18 13,750 Bước 3 : Tính dự báo số lượng bán ra cũa năm thứ 5 : Dự báo y Is Dự báo i y Quý i i theo mùa 1 0,436 5,1 2,19 2 1,091 5,3 5,77 3 1,600 5,49 8,78 4 0,873 5,69 4,95 Bài 23 : Giám đốc công ty liên doanh VS muốn lập kế hoạch tài chính choi từng quý trong năm tới dực vào các số xe tải nhỏ bán ra được ở mỗi quý của 3 năm qua , Hãy dùng PP hoạch định theo xu hướng có xét ảnh hưởng của mùa để dự báo số bán cho các qúy năm tới Bài giải Số lượng bán được Năm Quý (x) X2 xy (y) 520 520 Thứ 1 1 1 1 730 1460 2 2 4 820 2460 3 3 9 530 2120 4 4 16 590 2950 Thứ 2 1 5 25 810 4860 2 6 36 900 6300 3 7 49 600 4800 4 8 64 650 5850 Thứ 3 1 9 81 900 9000 2 10 100 1000 11000 3 11 121 650 7800 4 12 144 Tổng 78 650 8700 59120 Bình quân 6,5 725 4927  Đường xu hướng: y = 17,97x + 608,2 Bước 1 :Tính dự báo yi (i=13,14,15,16) Dự báo : 4 quý năm kế tiếp : Quý 1 (x = 13 ) = 17,97 x 13 + 608,2 = 842 Quý 2 (x = 14 ) = 17,97 x 14 + 608,2 = 860 Quý 3 (x = 15 ) = 17,97 x 15 + 608,2 = 878 Quý 4 (x = 16 ) = 17,97 x 16 + 608,2 = 896 Isi Bước 2 : Tính Số lượng Số lượng bán ra Số lượng bán Chỉ số bình thời vụ (1000SP) bình quân Quý quân hàng Isi Năm Năm Năm 4 năm tháng 1 2 4 Đại học Hồng Bàng – Văn bằng 2 - HVM