CÁC DẠNG BÀI TẬP QUẢN TRỊ SẢN XUẤT 1

NHÓM : 96
Thành viên:
Nguyễn Thị Mỹ Linh

14124037

Nguyễn Thị Ngọc Linh

14124038

Nguyễn Lâm Thu Hà

14124018

Nguyễn Thị Minh Tâm

14124068

Nguyễn Thị Thu Hiền

14124025

Huỳnh Đức Hòa

14124028

Nguyễn Thiện Thành

14124071

Nguyễn Trung Kiên

14119026

1


BÀI TẬP CHƯƠNG 1:
DỰ BÁO NHU CẦU

Bài 1(Trang 3): Anh Công Thành, nhà quản trị tồn kho của công ty VS muốn làm
một bản dự báo ngắn hạn để đánh giá trị giá vật tư ra khỏi kho hàng tuần. Chuyên
gia về dự báo của công ty khuyên anh nên dùng phương pháp bình quân di động 3
tháng, 5 tháng hoặc 7 tháng. Để xác định xem nên dùng cách nào cho chính xác
nhất, anh thành dự định theo dõi số liệu thực trong 10 tuần vừa qua để so sánh các
cách lẫn nhau, và chọn cách ít sai nhất để dự báo cho tuần tới.
Giải:
Tính dự báo bình quân di động theo ba cách:

a.

Tuần

Nhu cầu kho tồn thực
( triệu đồng)

Dự báo
Dđ. 3 tuần

Dđ. 5 tuần

Dđ. 7 tuần

1

100

2

125

3

90

4

110

5

105

6

130

7

85

8

102

106,7

104,0

106,4

9

110

105,7

106,4

106,7

10

90

99,0

106,4

104,6

11

105

100,7

103,4

104,6
2


12

95

101,7

98,4

103,9

13

115

96,7

100,4

102,4

14

120

105,0

103,0

100,3

15

80

110,0

105,0

105,3

16

95

105,0

103,0

102,1

17

100

98,3

101,0

100,0

Tính độ lệch trung bình tuyệt đối

b.

Dự báo

Tuần

Nhu cầu

Di động 3 tuần

tồn kho

Độ

thực

Dự báo

lệch

Di động 5 tuần

Di động 7 tuần

Độ
Dự báo

lệch

Độ
Dự báo

lệch

(triệu

tuyệt

tuyệt

tuyệt

đồng)

đối

đối

đối

8

102

106,7

4,7

104,0

2,0

106,4

4,4

9

110

105,7

4,3

106,4

3,6

106,7

3,3

10

90

99,0

9,0

106,4

16,4

104,6

14,6

11

105

100,7

4,3

103,4

1,6

104,6

0,4

12

95

101,7

6,7

98,4

3,4

103,9

8,9

13

115

96,7

18,3

100,4

14,6

102,4

12,6

14

120

105,0

15,0

103,0

17,0

100,3

19,7

15

80

110,0

30,0

105,0

25,0

105,3

25,3

16

95

105,0

10,0

103,0

8,0

102,1

7,1

17

100

98,3

1,7

101,0

1,0

100,0

0

Tổng số sai lệch tuyệt đối

104,0

92,6

96,3

Độ lệch tuyệt đối trung bình

10,40

9,26

9,63

3


c.

Nhƣ vậy anh Thành sẽ chọn bình quân di động 5 tháng để dự báo

vì có độ lệch tuyệt đối trung bình ( MAD) nhỏ nhất.
d.

Bây giờ anh Thành sẽ dự báo cho tuần thứ 18 nhƣ sau:

Bài 2(Trang 4): Kỳ Hòa là một khách sạn lớn ở TPHCM, chỉ vừa mới hoạt động
được một năm, bộ phận quản lý khách sạn đang lên kế hoạch nhân sự cho việc bảo
trì tài sản. Họ muốn sử dụng số liệu trong một năm qua để dự báo nhu cầu bảo trì
khách sạn. Số liệu về nhu cầu lao động được thu thập như sau:
Tháng

Nhu cầu

Tháng

Nhu cầu

Tháng

Nhu cầu

1

46

5

14

9

9

2

39

6

16

10

13

3

28

7

14

11

18

4

21

8

12

12

15

Xây dựng dự báo bình quân di động cho 6 tháng qua ( từ tháng 7 đến tháng 12) với
thời kỳ di động là 2, 4 và 6 tháng. Bạn khuyến khích ban giám đốc khách sạn Kỳ
Hoa sử dụng thời kỳ di động nào và dự báo nhu cầu lao động cho tháng giêng năm
sau là bao nhiêu?
Giải:
Tính dự báo bình quân di động theo 3 cách và xác định độ lệch tuyệt đối bình quân
như bảng số liệu sau:
Tháng

Nhu
cầu

1

2 tháng
Dự báo

Độ lệch

4 tháng
Dự báo

Độ lệch

6 tháng
Dự báo

Độ lệch

46
4


2

39

3

28

4

21

5

14

6

16

7

14

15,00

1,00

19,75

5,75

27,33

13,33

8

12

15,00

3,00

16,25

4,25

22,00

10,00

9

9

13,00

4,00

14,00

5,00

17,50

8,50

10

13

10,50

2,50

12,75

0,25

14,33

1,33

11

18

11,00

7,00

12,00

6,00

13,00

5,00

12

15

15,50

0,50

13,00

2,00

13,67

1,33

Tổng độ lệch tuyệt
đối

18,00

23,25

39,50

MAD

3,00

3,88

6,58

Qua bảng tính toán ta thấy bình quân di động 2 tháng là ít sai lệch nhất. Vì MAD
là nhỏ nhất nên ta dùng loại naỳ để dự báo cho tháng tới.
Như vậy, số lao động cần thiết cho việc bảo trì khách sạn trong tháng tới ( tháng
giêng năm sau) là:

5


CHƯƠNG 2:
DỰ BÁO

Thí dụ 1(Trang 60): Công ty que hàn miền Nam có thống kê số nhu cầu về que
hàn 3mm trong ba quý gần đây là 50 tấn, 60 tấn, 40 tấn. Nhu cầu trung bình là:

=50 tấn
Dự báo nhu cầu cho quý tới được đưa vào số bình quân đơn giản trong ba quý vừa
qua là 50 tấn.
Thí dụ 5(Trang 65): Trong tám quý qua cảng Vũng Tàu đã bốc dỡ một số lớn
phân bón từ tàu lên bờ, giám đốc cảng muốn thử dùng mô hình san bằng số mũ để
phỏng đoán xem số tấn sẽ bốc trong quý tới là còn bao nhiêu nữa, và đúng sai đến
đâu. Ông ta giả sử là số tấn bốc được trong quý một là 175 tấn. Hai giá trị được lấy
để khảo sát là α=0.10 và α=0.50. Bảng 2.6 dưới đây chỉ cho ta cách tính toán tỉ mỉ
đối với α=0,10 mà thôi.
Bảng 2.6: Tính toán chi tiết với hằng số san bằng cho trƣớc.
Số dự báo được

Số tấn
Quý

được bốc

Số dự báo quy α tròn khi dùng α=0,10

quy tròn khi dùng
α=0,50

dở thực tế
1

180

175

175

2

168

175,5=175,00+0,10 (180 - 175)

178
6


3

159

174,75=175,5+0,10 (168 - 175,5)

173

4

175

173,18=174,75+0,10 (159 - 174,75)

166

5

190

173,36=173,18+0,10 (175 – 173,18)

170

6

205

175,02=173,36+0,10 (190 – 173,36)

180

7

180

178,02=175,02+0,10 (205 – 175,20)

193

8

182

178,22=178,02+0,10 (180 – 178,02)

186

9

?

178,598=178,22+0,10 (182 – 178,22)

184

Chúng ta có thể tính độ tuyệ t đối trung bình MAD để đánh giá độ chính xác của
từng hằng số san bằng một.
Bảng 2.7: Tính độ tuyệt đối trung bình để đánh giá độ chính xác từng hằng số
san bằng một
Số tấn được

Số dự báo

Độ lệch

Số dự báo

Độ lệch

bốc dỡ thực

được quy tròn

tuyệt đối

được quy tròn

tuyệt đối

tế

với α=0,10

khi α=0,10

với α=0,50

khi α=0,50

1

180

175

5

175

5

2

168

176

8

178

10

3

159

175

16

173

14

4

175

173

2

166

9

5

190

173

17

170

20

6

205

175

30

180

25

7

180

178

2

193

13

8

182

178

4

186

4

Quý

Tổng số độ lệch tuyệt đối 84

100

7


Theo sự phân tích trên thì dùng α=0,10 là tốt hơn là đối với α=0,50 vì ta có MAD
nhỏ hơn.
Thí dụ 6(Trang 66): Nhà máy SINCO dùng mô hình san bằng số mũ để dự báo
nhu cầu máy chà bóng gạo, người ta để ý thấy có ảnh hưởng của xu hướng. Các
hằng số san bằng được cho là α=0,2 và β=0,4. Giả sử tháng thứ nhất phỏng đoán
bán được 11 đơn vị.
Bảng 2.8: San bằng số mũ có điều chỉnh xu hƣớng tháng thứ nhất
Tháng

Nhu cầu

Tháng

Nhu cầu

1

12

6

26

2

17

7

21

3

20

8

32

4

19

9

36

5

24

Bước 1: Dự báo co tháng thứ hai
(F2)= Dự báo cho tháng thứ nhất(F1)+(Nhu cầu trong tháng thứ nhất- Dự báo cho
tháng thứ nhất)
F2=11+0,2(12-11)=11+0,2=11,2 đơn vị
Bước 2: TÍnh toán xu hướng hiện tại. Giả sử điều chỉnh xu hướng ban đầu bằng 0,
tức là T1=0
T2=T1+β(F2-F1)=0+0,4(11,2-11,0)=0,08
Bước 3: Tính toán dự báo có xu hướng (FIT)
FIT2=F2+T2=11.2+0,08=11,28 đơn vị
Ta cũng tính như vậy đối với tháng thứ ba
8


Bước 1: F3=F2+α (Nhu cầu trong tháng thứ 2-F2)
=11,2+0,2(17-11,2)=12,36
Bước 2: T3=T2+β(F3-F2)
=0,08+0,4(12,36-11,2)=0,54
Bước 3: FIT3=F3+T3=12,36+0,54=12,9
Như vậy, dự báo theo số mũ đơn giản ( không có xu hướng) cho tháng thứ hai là
11,2 đơn vị và số điều chỉnh dự báo có xu hướng là 11,28 đơn vị. Trong tháng thứ
ba dự báo đơn( không có xu hướng) là 12,35 đơn vị và điều chỉnh xu hướng của dự
báo là 12,9 đơn vị.
Thí dụ 7(Trang 70): Bảng 2.10 sau đây cho ta số liệu cảu nhà máy THIBIDI bán
được biến thế 500 KVA trong giai đoạn 2008-2014.Hãy vẽ một đường thẳng xác
định xu hướng và dự báo nhu cầu cho năm 2015.
Bảng 2.10: Số máy biến thế bán đƣợc trong giai đoạn 2008-2014
Năm

Số biến thế đã bán được

Năm

Số biến thế đã bán được

2008

74

2012

105

2009

79

2013

142

2010

80

2014

122

2011

90

Với một chuỗi các dữ liệu trong thời gian khảo sát, ta có thể giảm thiểu cách tính
toán bằng cách biến đổi các giá trị của x( thời gian) thành các số đơn giản. Cho nên
trong trường hợp này, ta có thể gán cho năm 2008 là năm số 1, năm 2009 là năm số
2, v..v..
Bảng 2.11: Tính toán các trị số ,

, a,b để vẽ đƣờng xu hƣớng

=a+b
9


Năm

Giai đoạn thứ(x)

Nhu cầu về

Xy

máy biến thế(y)
2008

1

74

1

74

2009

2

79

4

158

2010

3

80

9

240

2011

4

90

16

360

2012

5

105

25

525

2013

6

142

36

825

2014

7

122

49

854

=

=

b=
a=

=

=4

= 98,86

=

=

=10,54

- b = 98,86 - (10,54×4)= 56,7

Do đó ta có phương trình xu hướng là y=56,7+10,54x. Ta chiếu nhu cầu lên năm
2015, tức lẫm số x=8.
Số bán trong năm 2105= 56,7+(10,54×8)=141,02 hay 141 biến thế.

Ta có thể ước lượng được nhu cầu của năm 2016 bằng đặt x=9 vào cùng một
phương trình trên. Số bán trong năm 2016 =56,7+(10,54×9)= 151,56 hay 152.
Để kiểm tra giá trị mô hình, ta thử vẽ thành biểu đồ ở hình 2.6 và tìm hiểu tại sao
có sự dao động về nhu cầu trong năm 2013-2014.
10


Thí dụ 9(Trang 73): Công ty Bách hóa huyện Gò Vấp dùng phương pháp hồi quy
tuyến tính để dự báo doanh số bán lẻ cho bốn quý tới. Ước đoán doanh số bán hàng
là 100 triệu, 120 triệu, 140 triệu và 160 triệu., tương ứng với các quý. Chỉ số mùa
cho các quý được tính tương ứng bằng 1,3; 0,9; 0.7 và 1,15.
Để tính doanh số bán được điều chỉnh, ta chỉ cần nhân mỗi chỉ số mùa vụ với dự
báo thích hợp với xu hướng.
=chỉ số×
Do đó: Quý I
Quý II
Quý III
Quý IV

= 1,3×100.000.000 = 130.000.000 đ
=0,9×120.000.000 = 108.000.000 đ
=0,7×140.000.000 = 98.000.000 đ
= 1,15 ×160.000.000 = 184.000.000 đ

Thí dụ 13(Trang 79): Hiệu bánh Như Lan dự báo nhu cầu (x1000) và sai số tính
toán đối với bánh mì ngọt hàng quý theo Bảng 2.16 dưới đây:
Bảng 2.16: Cách tính tín hiệu theo dõi và RSFE
Quý

Dự báo

Nhu cầu

Sai

nhu cầu

thực tế

số

1

100

90

-10

2

100

95

3

100

4

RSFE

Sai số

Sai số

MAD

Tín hiệu

dự báo

tích lũy

-10

10

10

10,0

-1

-5

-15

5

15

7,5

-2

115

+15

0

15

30

10,0

0

110

100

-10

-10

10

40

10,0

-1

5

110

125

+15

+5

15

55

11,0

+0,5

6

110

140

+30

+35

30

85

14,2

+2,5

theo dõi

11


MAD=

=

=

= 2,5 MADS

= 14,2

Tín hiệu theo dõi này còn nằm trong các giới hạn cho phép. T nhận thấy nó có xu
hướng thay đổi từ 0,2 MADS đến 2,5 MADS.

BÀI TẬP CHƯƠNG 2:
CHƢƠNG “HOẠCH ĐỊNH CÔNG SUẤT SẢN XUẤT VÀ
DỊCH VỤ”

Bài 3(Trang 41): Nhà máy kẹo Hải Hà có 4 đường dây làm kẹo với công suất thiết
kế là 120 kg kẹo cho mỗi đường dây. Nhà máy làm việc liên tục tám giờ một ca, ba
ca một ngày và bảy ngày trong tuần, và có độ sử dụng thiết bị là 90%, hiệu năng
của toàn bộ hệ thống là 85%. Hãy tính công suất ước tính
Giải:
Công suất ước tính =

Hay là =
Bài 4(Trang 41): Một nhà sản xuất đang xem xét các khả năng khác nhau về
phương tiên sản xuất A và B cho một loại sản phẩm mới. Những thông tin dưới đây
thu thập cho phân tích như sau(ĐVT:1000 đồng).
12


Chỉ tiêu

Phƣơng tiện A

Phƣơng tiện B

Chi phí ban đầu

17.808.000

9.100.000

Chi phí cố định hàng năm

300.000

200.000

Biến phí/đơn vị sản phẩm

22,40

27,6

Nhu cầu trung bình hàng năm(sản phẩm)

600.000

600.000

Đơn giá sản phẩm

36

36

Nếu như thuế và giá trị thu hồi cuối cùng là không đáng kể, thời gian hoàn vốn của
từng phương tiên là bao nhiêu? Chi phí biến đổi/sản phẩm của phương tiện A là
bao nhiêu để làm cho phương tiện A này có tính hấp dẫn như phương tiện B?
Giải:
*Theo số liệu đề bài ta xác định được lợi nhuận hàng năm của:

Phương tiện A: (36 - 22,4)600.000 - 300.000=7.860.000
=>Thời gian hoàn vốn là:
Phương tiện B: (36 - 27,6)600.000 - 200.000=4.840.000
=>Thời gian hoàn vốn là:
*Xác định chi phí biến đổi của phương tiện A để có tính hấp dẫn như phương tiện
B:
Ta gọi c là chi phí biến đổi/sản phẩm của phương tiện A, như vậy lợi nhuận hàng
năm của phương tiện A mang lại là: (36 - c)600.000 - 300.000
Để phương tiện A có tính hấp dẫn như phương tiện B thì thòi gian hoàn vốn của
phương tiện A phải bằng với thời gian hoàn vốn của phương tiện B

13


Tức là:

Hay chi phí biến đổi của phương tiện A là 19.950 đồng/sản phẩm
Bài 5(Trang 42): Công ty vận chuyển “Sóng Thần” có 30 nhân viên chuyên dỡ
hàng từ to axe xuống cho 20 nhân viên khác phân loại hàng để giao đi các nơi và
them 40 nhân viên nữa chuyên chất hàng lên xe tải để đi giao các tỉnh. Biết rằng tốc
độ dỡ hàng là 12 kiện trong một phút, tốc độ phân loại là 15 kiện trong một phút và
tốc độ bốc lên xe tải là 10 giây một kiện.
Hãy tính:
a.

Công suất hệ thống

b.

Độ sử dụng của các tiểu hệ thống nếu hoạt động theo công suất hệ

thống
Giải:
a.

Đầu tiên ta tính công suất các tiểu hệ thống:

Tiểu hệ thống

Tố độ (1)

Số nhân viên (2)

Công suất (1) x (2)

Dỡ xuống

12 kiện/phút

30

360 kiện/phút

Phân loại

15 kiện/phút

20

300 kiện/phút

Bốc lên

6 kiện/phút

40

240 kiện/phút

Vì ba nhóm cùng làm việc một lúc, nên công suất của hệ thống chính là công suất
của tiểu hệ thống có công suất nhỏ nhất( ở đây là 24 kiện/phút)
b.

Độ sử dụng của các tiểu hệ thống đƣợc tính nhƣ sau:
14


Tiểu hệ thống

Độ sử dụng

Công suất của tiểu

Công suất hệ

hệ thống

thống

Dở xuống

360

240

0,67

Phân loại

300

240

0,80

Bốc lên

240

240

1,00

Bài 6(Trang 42): Một công ty đang cố gắng tính toán để lựa chọn, hoặc là mua các
bộ phạn rời từ nhà cung ứng, hoặc sản xuất những bộ phận này bằng cách láp ráp
thủ công hay hệ thống lắp ráp tự động. Dưới đây là số liệu để căn cứ vào đó mà ra
quyết định(ĐVT: 1.000 đồng).
Chỉ tiêu

Mua

SX thủ công

SX bằng tự động

Khối lượng sản xuất hàng năm

250.000

250.000

250.000

Chi phí cố định/năm

0

750.000

1.250.000

Chi phí biến đổi/bộ phận

10,50

8,95

6,40

a.

Dựa trên số liệu này, khả năng nào là tốt nhất?

b.

ở những khối lượng sản xuất nào thì không có sự khác biệt giữa sản

xuất thủ công và sản xuất bằng máy móc tự động?
c.

ở những khối lượng sản xuất nào thì không có sự khác biệt giữa mua

và sản xuất tự động?
Giải:
a.

Ta xác định tổng chi phí hàng năm của từng trƣờng hợp nhƣ sau:

15


So sánh 3 hàm chi phí trên ta thấy, nếu khối lượng sản xuất hàng năm chỉ cần
là 250.000 sản phẩm thì nên mua bộ phận rời sẽ có lợi hơn là tự mình sản
xuất ra.
b.

Để không phân biệt giữa sử dụng sản xuất bằng thủ công hay sản

xuất bằng lắp ráp tự động thì ta có:

Ứng với khoản chi phí là:
c.

Để không phân biệt giữa mua và sử dụng sản xuất bằng lắp ráp tự

động thì ta có:
Ứng với khoản chi phí là: :

.

16


CHƯƠNG 4:
HOẠCH ĐỊNH CÔNG SUẤT SẢN XUẤT VÀ DỊCH VỤ

Thí dụ 2(Trang 153): Qua mấy năm vừa rồi người ta thấy nhu cầu bánh của
Libico là ổn định và có thể đoán được. Hơn nữa ta thấy có sự liên quan trực tiêp
giữa bánh quy được vận hành ra với công suất ước tinh biểu hiện bằng số giờ trong
tuần, do đó lãnh đạo Libico thấy có thể dự báo được công suất ước tính một cách
khá chính xác bằng cách dùng hồi quy đơn giản. Libico có các dữ liệu sau đây:
Bảng dữ liệu ban đầu
Tháng

Công suất ƣớc tính

1

500

2

510

3

514

4

520

5

524

6

529

Với những dữ liệu trên ta có thể dự báo nhu cầu của công suất ước tính bằng cách
dùng kĩ thuật bình phương nhỏ nhất đã nói ở chương 2
Độ dốc

và

Ta có
Gai đoạn
Tháng 1

1

500

1

500
17


Tháng 2

2

510

4

1020

Tháng 3

3

514

9

1542

Tháng 4

4

520

16

2080

Tháng 5

5

524

25

2620

Tháng 6

6

529

36

3174
10 936

Do đó công suất cần thiết cho tháng 8 sẽ là:
giờ/tuần
Thí dụ 4(Trang 157): Ta đi lập bảng quyết định cho xí nghiệp XKĐG bao gồm
các giá ta có điều kiện giựa vào các thông tin sau. Với thị trường thuận lợi ta xây
dựng phân xưởng lớn sẽ cho xí nghiệp một khoản lợi nhuận ròng là 2 tỷ đồng. Nếu
thị trường không thuận lợi thì có thể lỗ 1,8 tỷ đồng. Cũng như thế đối với phân
xưởng nhỏ thì hoặc lời 1 tỷ đồng hoặc lỗ 200 triệu đồng.
Bảng 4.3: Minh họa một bảng quyết định
Cách lựa chọn
Trạng thái tự nhiên
Thị trường thuận lợi
Thị trường không
thuận lợi
Xây phân xưởng lớn
2.000.000.000 đ
-1.800.000.000
Xây phân xưởng nhỏ
1.000.000.000 đ
-200.000.000
Không làm gì cả
0đ
0đ
Ra quyết định dưới điều kiện không chắc chắn. Khi ta hoàn toàn không chắc chắn
là trạng thái tự nhiên sẽ xảy ra như thế nào trong bảng quyết định ( nghĩa là ngay cả
18


xác xuất kết quả xảy ra trong mỗi trường hợp cũng không biết) thì ta có ba chỉ tiêu
ra quyết định.

1) Maximax: chỉ tiêu này giúp ta tìm ra cách lựa chọn tối ưu trong các cách lựa
chọn đã cho ta kết quả tối đa. Trước tiên ta đi tìm kết quả tối đa bên trong mỗi cách
lựa chọn, sau đó ta rút ra cách lựa chọn nào có số lớn nhất. Vì theo chỉ tiêu lựa
chọn này, ta đặt cách lựa chon có lợi nhuận nhiều nhất có thể có, nên còn được gọi
là chỉ tiêu lạc quan.
2) Maximin: theo chỉ tiêu này ta chọn ra trong số các cách lựa chọn có kết quả tối
thiểu, lấy ra cái tối đa. Trước tiên trong số các cách lựa chọn ta chọn ra những cách
cho kết quả tối thiểu rồi lấy cái tối đa trong số đó. Vì theo chỉ tiêu này, ta đặt cách
lựa chọn có trị số lôc ít nhất, nên còn được gọi là chỉ tiêu bi quan.
3) May rủi ngang nhau: Chỉ tiêu này giúp ta tìm ra kết quả trung bình lớn nhất
trong số các cách lựa chọn. Trước tiên ta đi tính kết quả trung bình lớn nhất của
mỗi cách lựa chọn đó chính là tổng số các kết quả chia cho số lượng cách lựa chọn.
Sau đó lấy cách lựa chọn có số cao nhất. Tiếp cận may rủi ngang nhau giả định
rằng mọi xác xuất xảy ra đối với các trạng thái tự nhiên là ngang nhau, may cũng
như rủi.
Thí dụ 6(Trang 159): Xí nghiệp XKĐG có xác suất của thị trường thuận lợi đúng
bằng xác xuất của thị trường không thuận lợi điểu đó nghĩa là mỗi trạng thái tự
nhiên đều có xác xuất là 0,5.
(EMV là giá trị mong đợi bằng tiền)
Cách tính: EMV(cách lựa chọn i) = (tiền thanh toán ở trạng thái tự nhiên thứ nhất)
x ( Xác xuất của trạng thái tự nhiên thứ nhất) + ( Tiền thanh toán ở trạng thái tự
nhiên thứ nhất)
19


Ta có thể xác định EMV cho mỗi cách lựa chọn
1) EMV(A1) = (0,5 x 2 x

) + (0,5 x (-1,8 x

)=

2) EMV(A2) = (0,5 x 1 x

) + (0,5 x (-2 x

=4x

đ
đ

3) EMV(A3) = ( 0,5 x 0 ) + ( 0,5 x 0) = 0đ
Vậy EMV ở cách 2 là tối đa. Do vậy thể theo chỉ tiêu quyết định EMV ta sẽ xây
phân xưởng nhỏ.
Thí dụ 7(Trang 160): Tham khảo lại bảng 4.5 thí dụ 6 ta thấy ông chủ xí nghiệp
XKĐG có thể tính được số tiền lớn nhất mà ông phải trả cho thông tin, tức là giá trị
mong đợi của thông tin hoàn hảo hay EVPI.Ông ta phải tiến hành 2 giai đoạn. Đầu
tiên phải tính giá trị mong đợi chắc chắn, sau đó dùng thông tin này để tính EVPI.
Tiến trình được thực hiện như sau:
1) Kết quả tốt nhất cho trạng thái tự nhiên “ thị trường thuận lợi” là xây dựng phân
xưởng lớn với số tiền là 2 tỷ đồng. Kết quả tốt nhất cho trạng thái tự nhiên “thị
trường không thuận lợi” là không làm gì cả với chi phí 0đ. Vậy giá trị mong đợi
được cho nhờ thông tin chắc chắn là:
(2.000.000.000 đ x 0,5) + (0đ x 0,5) = 1.000.000.000 đ
Do đó nếu ta có được thông tin hoàn hảo, ta mong sẽ có 1 tỷ đồng nếu quyết định
có thể lập lại nhiều lần.
2) Với EMV max là 400.000.000 đ, đó là giá trị kết quả mong đợi khi không có
thông tin hoàn hảo EVPI là
EVPI = 1.000.000.000 đ - 400.000.000 đ = 600.000.000 đ

20


Vậy số tiền xí nghiệp XKĐG đáng phải trả tối đa để được thông tin hoàn hảo là
600.000.000 đ, với điều kiện xác xuất cho mỗi trạng thái tự nhiên là 0,5
Thí dụ 8 (Trang 161): Cách giải cây quyết định đối với trường hợp xí nghiệp
XKĐG được cho ở hình 4.3. Nên ghi nhận là số tiền phải trả giá cho mỗi trạng thái
tự nhiên được ghi ở phía phải mỗi nhánh cây. Các xác xuất được đặt trong dấu
ngoặc ghi bên cạnh mỗi trạng thái tự nhiên. Giá trị tiền tệ mong đợi cho mỗi nút giá
trị tự nhiên được tính toán và đặt trong các nút tương ứng. EMV của nút thứ nhất là
100.000.000 đ, tượng trưng cho nút có nhánh quyết định xây dưng phân xưởng lớn.
EMV của nút thứ 2 là xây dựng phân xưởng nhỏ với giá trị 400.000.000 đ. Lẽ tất
nhiên nếu không xây dựng gì cả chi phí sẽ 0 đ. Nhánh nào rời khỏi nút quyết định
để đi đến nút trạng thái tự nhiên mà có trị sô EMV lớn nhất sẽ được chọn. Trong
trường hợp xí nghiệp XKĐG người ta sẽ quyết định xây dựng phân xưởng nhỏ.

EMV cho nút 1
=100.000.000

=(0,5 x 2.000.000.000.000 đ) +
(0,5)(-1.800.000.000 đ)

Thị trường thuận lợi (0,5)

Chi phí bỏ ra
2.000.000.000

Thị trường không thuận lợi (0,5)

-1.800.000.000

Thị trường thuận lợi (0,5)

1.000.000.000







Thị trường không thuận lợi (0,5)

EMV cho nút 2
=400.000.000

-200.000.000

=(0,5 x 1.000.000.000 đ) +
(0,5)(-200.000.000 đ)
0đ

21


Thí dụ 9(Trang 161): Xí nghiệp bông bạch tuyết chuyên vận hành bông băng vệ
sinh muốn nghiên cứu để mở rộng sản xuất. Các cách lựa chọn chính của xí nghiệp
là không làm gì cả, xây phân xưởng nhỏ, xây phân xưởng trung bình, xây phân
xưởng lớn. Các thiết bị mới mua về để vận hành băng vệ sinh kiểu mới và khả năng
bán được mặt hàng này trên thị trường hiện nay còn chưa biết. Nếu xây một phân

xưởng lớn và có thị trường thuận lợi thì có thể lãi 1.000.000.000 đ ngược lại nếu thị
trường không thuận lợi sẽ lỗ 900.000.000 đ. Nếu xây phân xưởng cỡ vừa thị trường
thuận lợi sẽ lãi được 600.000.000 đ và ngược lại sẽ lỗ 100.000.000đ. Nếu xây phan
xưởng nhỏ sẽ lãi 400.000.000đ nếu thị trường thuận lơi và ngược lại sẽ lỗ
50.000.000đ. Lẽ tất nhiên còn có cách lựa chọn nữa là không xây gì hết.
Sau khi nghiên cứu thị trường người ta thấy thi trường thuận lợi sẽ có xác suất 0,4
như vậy có nghĩa là thị trường không thuận lợi có xác xuất là 0,6.
Với thông tin này cách lựa chọn chi ta giá trị tiền tệ mong đợi EMV có lợi nhất như
sau:
Ta có
EMV ( phân xưởng lớn) = (0,4 x 1 x

) + (0,6 x (-9 x

EMV (phân xưởng vừa) = (0,4 x 6 x

+ (0,6 x (-1 x

EMV (phân xưởng nhỏ) = ( 0,4 x 4 x

= -140.000.000 đ
= 180.000.000 đ

) + ( 0,6 x (-50.000.000) = 130.000.000 đ

EMV ( không làm gì cả) = 0 đ
Dựa vào chỉ tiêu EMV, xí nghiệp bông Bạch Tuyết sẽ xây dựng một phân xưởng
cỡ vừa

22

Thí dụ 10(Trang 169): Lốp xe gắn máy của nhà máy chế biến cao su BH có chi
phí cố định chung cho cả năm là 100.000.000đ. phí nguyên liệu là 15.000đ/chiếc,
phí nhân công là 7.500đ/chiếc. Giá bán là 40.000đ/chiếc.
Điểm hòa vốn bằng đồn được tính như sau:
đ
Và điểm hòa vốn tính bằng đơn vị:

Thí dụ 11 (Trang 170): Chi phí các món ăn ở cửa hàng ăn ở phi trường Tân Sơn
Nhất cho theo bảng dưới đây. Phí cố định hàng tháng là 35.000.000 đ
Loại mặt hàng

Giá bán (đ) Chi phí (đ)

Dự báo số đơn vị bán đƣợc

1. Phở gà

2950

1250

7000

2. Phở bò

2950

1200

2000

3. Hủ tiểu

2850

100

2500

4 .Bánh mì ốp la

1750

550

2000

5. Bánh mì bate

1750

800

5000

6. Bánh bao

1550

470

7000

7.Sữa ca cao

800

300

5000

8.Sứa café

750

250

1000

9. Nươc chanh

590

180

1000

Trường hợp có nhiều loại mặt hàng ta cũng tiến hành phân tích hòa vốn y như

trường hợp sản phẩm đơn chiêc, chỉ khác ở chỗ ta dùng trọng sô đối với từng loại
mặt hàng tùy theo tỷ lệ phần trăm của mặt hàng này chiếm bao nhiêu trong tổng số
các loại hàng bán ra.
23


Xác định phần đóng góp của từng loại mặt hàng
1

2

Loại mặt hàng
(j)
1. Phở gà

Giá
bán
(P)
2950

2. Phở bò

3

4

1250

0,42

0,58

6
Dự báo
doanh
số bán
(tr.đ)
20,650

2950

1200

0,41

0,59

5,900

0,097

0,057

3. Hủ tiểu

2850

1000

0,35

0,65

8,550

0,141

0,091

4 .Bánh mì ốp la

1750

550

0,31

0,69

4,375

0,072

0,050

5. Bánh mì bate

1750

800

0,46

0,54

3,500

0,058

0,031

6. Bánh bao

1550

470

0,3

0,7

7,750

0,128

0,090

7.Sữa ca cao

800

300

0,38

0,62

5,600

0,092

0,057

8.Sứa café

750

250

0,33

0,67

3,750

0,062

0,042

9. Nước chanh

590

180

0,31

0,69

0,590

0,010

0,007

60,665

1,000

0,622

Phí biến
đổi (V) V/P

5
1V/P

7
%
doanh

số bán
0,340

8
Mức đóng
góp theo
trọng số( cột
5 x cột7)
0,197

Thí dụ như doanh thu mang lại do bán phở là 20,65 tr.đ tức là chiếm 34% của tổng
mức doanh thu 60,665 tr.đ. Cho nên phần đóng góp của việc bán phở có trọng số là
0,34. Mức độ đóng góp theo trọng số là 0,34 x 0,58 = 0,197 phản ánh phần đóng
góp tương đối của loại mặt hàng này vào toàn thể
Bằng cách tính như vậy với từng mặt hàng ta tìm được mức đóng góp theo trọng sô
toàn bộ là 0,622 cho mỗi đồng bán ra và điểm hòa vốn tình băng đồng sẽ là

=

=
24


Nếu cửa hàng phục vụ trong 52 tuần trong năm và 7 ngày mỗi tuần thì có nghĩa à
mỗi ngày cửa hàng bán ra ít nhất được
= 185.505 đ.

25