Dự báo và hoạch định tổng hợp cho công ty cơ khí công nông nghiệp phần 4

Chương 4: Dự báo nhu cầu sản phẩm
CHƯƠNG 4
DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM
Chương 4 gồm những nội dung:
♦ Mục tiêu và sản phẩm dự báo
♦ Phương pháp dự báo
♦ Các kết quả dự báo
4.1. MỤC TIÊU DỰ BÁO
Dự báo nhu cầu sản phẩm của công ty vào quý I năm 2008
 Dự báo nhu cầu phụ tùng
 Dự báo nhu cầu máy
 Dự báo nhu cầu dây chuyền máy
4.2. PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO
Năm 1998, công ty chính thức bước vào hoạt động trong lónh vực chế tạo máy cơ khí
phục vụ cho ngành nông nghiệp lúa gạo, dưới hình thức còn nhỏ lẻ. Đến năm 2002,
công ty mới chuyển thành công ty TNHH Cơ Khí Công Nông Nghiệp BÙI VĂN NGỌ
và đi vào hoạt động với qui mô mở rộng.
Vì vậy, dữ liệu dự báo sẽ được lấy từ mốc thời gian từ tháng 1 năm 2002 cho đến
tháng 12 năm 2007.
Đối với dây chuyền máy, tác giả lấy kết quả nhận hợp đồng vào cuối quý IV/2007 để
xác đònh số lượng đặt hàng của khách đối với dây chuyền.
Đối với máy và phụ tùng, tác giả sử dụng cả 2 phương pháp dự báo đònh lượng và đònh
tính, tùy theo đặc điểm của sản phẩm.
4.2.1 Nhóm sản phẩm được dự báo theo phương pháp đònh lượng:
Các sản phẩm được dự báo theo phương pháp đònh lượng phải có những đặc điểm sau:
 Phải ở giai đoạn phát triển hoặc chín mùi, để có đủ số liệu tiến hành dự báo.
 Có doanh số bán nhiều trong các năm qua.
37
Chương 4: Dự báo nhu cầu sản phẩm
 Có số liệu thu thập đủ và tương đối chính xác để tiến hành dự báo.
 Các số liệu phải thể hiện được xu hướng phát triển của sản phẩm một cách rõ

ràng.
Sau khi quan sát và phân tích số liệu, tác giả nhận thấy các sản phẩm dự báo theo
phương pháp đònh lượng đều biến động theo mùa và có xu hướng tăng qua các năm.
Nên tác giả chọn phương pháp kết hợp 2 loại dự báo: dự báo theo phương pháp đường
thẳng thống kê, kết hợp với sự tác động của yếu tố mùa. Tuy nhiên, để làm giảm độ
sai lệch trong kết quả dự báo, tác giả sử dụng điều chỉnh bằng phương pháp san bằng
số mũ.
Phương pháp dự báo:
Bước 1:
Sử dụng phương trình đường thẳng : Y
c
= aX + b
Với các hệ số a, b được tính theo công thức sau:
Trong các công thức trên:
X: là số thứ tự thời gian
Y: là số liệu nhu cầu thực tế trong quá khứ
n: số lượng các số liệu có được trong quá khứ
Y
c
: là nhu cầu dự báo trong tương lai
Sau khi hoàn thành bước 1, ta có kết quả dự báo theo phương pháp đường thẳng.
Bước 2:
Tính chỉ số thời vụ dựa trên các số liệu trong quá khứ theo công thức sau:
Trong đó:
I
s
: là chỉ số thời vụ
Yi
: số bình quân của các tháng cùng tên
Yo

: số bình quân chung của tất cả các tháng trong dãy số
38
a = ΣXY/ΣX
2
= 3.69
b = ΣY/n = 49.57
Y
c
= aX + b = 3.69X + 49.57
F
tc
= Y
ci
+ 0.95 ( Y
i
- Y
ci
)
F
tcs
= Y
csi
+ 0.95 ( Y
i
- Y
csi
)))
I
s
=

Σ Y
n
b =
Σ X
Y
Σ X
2
a =aa
I
s
=
Chương 4: Dự báo nhu cầu sản phẩm
Và tính được kết quả dự báo theo phương pháp đường thẳng kết hợp với yếu tố mùa
theo công thức: Y
cs
= Y
c
x I
s
Bước 3:
Sử dụng phương pháp san bằng số mũ theo công thức:
F
t
= F
(t-1)
+ α[A
(t-1)
– F
(t-1)
]

Trong đó:
Ft: nhu cầu dự báo ở thời kỳ t
F(t-1): nhu cầu dự báo ở thời kỳ t-1, [trong đó F(t-1) = Yc(t-1) hoặc Ycs(t-1)]
A(t-1): số liệu nhu cầu thực tế thời kỳ (t-1), [A(t-1) = Y(t-1): nhu cầu thực tế
α:

hệ số san bằng ( 0
≤
α

≤
1 )
4.2.2 Nhóm sản phẩm được dự báo theo phương pháp đònh tính
Các sản phẩm dự báo theo phương pháp đònh tính có các đặc điểm sau:
 Các sản phẩm ở giai đoạn giới thiệu, do có quá ít số liệu hoặc có thể chưa có số
liệu để dự báo bằng phương pháp đònh lượng.
 Các sản phẩm ở giai đoạn suy thoái, mặc dù có nhiều số liệu nhưng không biểu
diễn được xu hướng phát triển của sản phẩm trong thực tế.
 Các sản phẩm có số liệu không đầy đủ giữa các kỳ, hoặc số liệu thu thập không
chính xác nên không thể thực hiện theo phương pháp đònh lượng.
 Các sản phẩm có xu hướng phức tạp, không thể hiện rõ ràng theo một xu hướng
cụ thể, và bò tác động bởi nhiều yếu tố từ môi trường bên ngoài.
Do đặc thù của công ty và ngành cơ khí nên tác giả chọn lựa kết hợp hai phương pháp
dự báo đònh tính là: lấy ý kiến của bộ phận kinh doanh và lấy ý kiến của ban điều
hành trong công ty.
Các đối tượng được lấy ý kiến gồm có: Phó giám đốc Kỹ thuật – Marketing, Phó giám
đốc Sản xuất, Bộ phận bán hàng.
Sau khi lấy ý kiến của các đối tượng nêu trên, tác giả tiến hành gán trọng số cho từng
đối tượng. Trọng số của từng đối tượng được tính dựa trên mức độ hiểu biết về nhu
cầu thò trường.

Phó giám đốc Kỹ Thuật – Marketing là người tương đối hiểu rõ nhu cầu của thò trường
nên được gán trọng số cao nhất, chiếm 50%.
39
F
t
= F
(t-1)
+ α[A
(t-1)
– F
(t-1)
]
(2-3)
Chương 4: Dự báo nhu cầu sản phẩm
Phó giám đốc Sản xuất chiếm 30%.
Bộ phận bán hàng tại công ty thường mang tính chất bò động, không đi thực tế khảo
sát thò trường, nên chiếm trọng số 20%.
Kết quả dự báo cuối cùng này, được tính theo công thức:
A
i
= (0.5 x N
1
) + (0.3 x N
2
) + (0.2 x N
3
)
Trong đó:
A
i

: Kết quả dự báo tại thời kỳ i
N
1
: Kết quả dự báo của Phó Giám đốc Kỹ Thuật – Marketing
N
2
: Kết quả dự báo của Phó Giám đốc Sản xuất
N
3
: Kết quả dự báo của bộ phận bán hàng
4.3. DỰ BÁO DÂY CHUYỀN MÁY
Tính đến thời điểm hiện nay, quý IV/2007 công ty đang thực hiện dở dang một dây
chuyền sấy năng suất 20 tấn/giờ và dự đònh hoàn thành vào đầu tháng 1/2008.
Công ty đang nhận một hợp đồng lắp ráp dây chuyền xay xát gạo với năng suất 40
tấn/giờ và theo kế hoạch sẽ bắt đầu sản xuất vào tháng 1/2008, sau khi hoàn thành
dây chuyền sấy đã nhận vào tháng 11/2007 vừa rồi.
Bảng 4 – 1: Các thành phần chính trong dây chuyền xay xát gạo 40 tấn/giờ
Sản phẩm Số lượng ĐVT
- Cân đầu vào
- Sàn tạp chất
- Máy bóc vỏ lúa
- Tách trấu
- Máy tách thóc
- Sàn đá
- Máy xát trắng
- Máy đánh bóng
2
2
2
2

2
2
6
3
2
2
Cái
Máy
Máy
Máy
Máy
Máy
Máy
Máy
Máy
Máy
40
Chương 4: Dự báo nhu cầu sản phẩm
- Máy làm nguội
- Trống phân hạt
- Đấu trộn
- Cân thành phẩm
- Máy đóng gói
- Băng tải
- Bù đài
2
2
2
2
24

Máy
Cái
Máy
Cái
Cây
Tổng 56
4.4. DỰ BÁO SẢN PHẨM MÁY
4.4.1 Nhóm sản phẩm máy dự báo theo phương pháp đònh lượng
Bảng 4 – 2: Bảng tổng hợp số liệu máy thực tế
BẢNG SỐ LIỆU MÁY THỰC TẾ
Năm Quý
Máy
Xát
Trắng
Máy
Bóc Vỏ
Lúa
Máy
Đánh
Bóng
Trống
Phân
Hạt
Máy
Tiện
Rulô
cao su
Sàn
Đá
Bù

Đài
Máy
Tách
Thóc
2002
I
11 25 32 5 3 10 3 0
II
8 12 15 7 3 3 2 0
III
7 9 15 5 5 11 1 0
IV
9 15 29 4 4 4 4 0
41
Chương 4: Dự báo nhu cầu sản phẩm
2003
I
56 77 40 10 18 11 11 12
II
24 20 10 12 22 6 7 11
III
26 14 21 4 23 13 6 10
IV
29 71 24 7 25 9 14 16
2004
I
95 80 49 14 17 13 18 18
II
23 55 19 19 27 5 18 11
III

17 40 10 8 16 17 9 10
IV
55 56 20 12 42 9 25 23
2005
I
89 95 46 19 23 17 26 16
II
15 38 22 19 30 7 19 9
III
22 25 12 5 20 11 13 12
IV
78 64 40 21 43 15 28 16
2006
I
101 79 55 23 25 19 39 21
II
45 40 12 32 38 11 17 15
III
29 24 29 11 20 18 17 20
IV
112 101 42 27 45 14 47 26
2007
I
129 105 101 24 25 22 40 42
II
88 58 30 27 60 10 25 19
III
72 50 12 16 15 17 25 12
IV
108 148 98 30 55 18 60 40

Dự báo máy xát trắng:
Bảng 4 – 3: Tổng hợp số liệu máy xát trắng
42
Chương 4: Dự báo nhu cầu sản phẩm
Quý 2002 2003 2004 2005 2006 2007
I
11 56 95 89 101 129
II
8 24 23 15 45 88
III
7 26 17 22 29 72
IV
9 29 55 78 112 108
Tổng 35 135 190 204 287 397
Bước 1:
Xây dựng phương trình đường thẳng để dự báo xu hướng của máy xát trắng.
Y
c
= aX + b = 3.69X + 49.57
Với các hệ số a, b được tính theo công thức sau:
Bước 2: Tính chỉ số mùa tác động đến nhu cầu.
Bảng 4 – 4: Tính chỉ số mùa tác động đến nhu cầu máy xát trắng qua từng thời kỳ.
Y
1
Y
2
Y
3
Y
4

Y
5
ΣY
i
ΣY
i
/ 5
Is = Y
i
/ Y
O
Quý 2002 2003 2004 2005 2006
42.55
I
11 56 95 89 101 352 70.4 1.65
II
8 24 23 15 45 115 23 0.54
III
7 26 17 22 29 101 20.2 0.47
IV
9 29 55 78 112 283 56.6 1.33
Tổng 35 135 190 204 287 851 170.2 4.00
43
Σ XY
Σ X
2
a =
= 3.69
Σ Y
n

b =
= ==
= 49.57
= ==
a = ΣXY/ΣX
2
= 3.69
b = ΣY/n = 49.57
Y
c
= aX + b = 3.69X + 49.57
F
tc
= Y
ci
+ 0.95 ( Y
i
- Y
ci
)
F
tcs
= Y
csi
+ 0.95 ( Y
i
- Y
csi
)))
I

s
=
Chương 4: Dự báo nhu cầu sản phẩm
Bước 3:
Sử dụng phương pháp san bằng số mũ theo công thức đề làm giảm sai số trong quá
trình dự báo.
F
t
= F
(t-1)
+ α[A
(t-1)
– F
(t-1)
]
Sau khi tiến hành thou nghiệm với nhiều hệ số α, tác giả nhận thấy hệ số α = 0.95 cho
kết quả có sai số thấp nhất.
44