BÀI TẬP QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CHƯƠNG

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

F
7
=
=
+++
4
24000200001800016000
19500

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
Áp dụng công thức dự báo F
t+1
=
i
t
nti
i
Aw *
1
∑
+−=
Ta có dự báo nhu cầu cho tháng 7 : F
7
=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) x
2
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
∑
2x
=91
∑
=
xy
426000
b
1
=
∑ ∑
∑ ∑ ∑
−
−
2
2
)(
)(
xxn
yxxyn
=
2

)21()91(6
)118000(21)426000(6
−
−
=742.857
b
o
=
=
−
∑ ∑
n
xby
1
=
−
6
21*857.742118000
17066.667
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

=αA
t
+(1-α)F
t
với α=0.4 và F
2
=18000
T
F
3
=αA
2
+(1-α)F
2
=0.4*22000+(1-0.4)*18000=19600
F
4
=αA
3
+(1-α)F
3
=0.4*16000+(1-0.4)*19600=18160
F
5
=αA
4
+(1-α)F
4
=0.4*18000+(1-0.4)*18160=18096
F

6
=αA
5
+(1-α)F
5
=0.4*20000+(1-0.4)*18096=18857.6
F
7
=αA
6
+(1-α)F
6
=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 : F
t
= α*A
t
+(1- α)(F
t-1
+T
t-1
)
T
t
= (Fẞ
t

-F
t-1
)+(1- )Tẞ
t-1
Và dự báo điều chỉnh xu hướng TAF
t+m
=F
t
+mT
t
với F
2
=22000,T
2
=1300, =0.4, ẞ
α=0.2, A
3
=16000
Ta có
F
3
=0.2*16000+(1-0.2)*(22000+1300)=21840
T
3
=0.4*(21840-22000)+(1-0.4)*1300=716
Vậy TAF
7
=F3+4*T
3
=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:
Giai
đoạn
Sản lượng
Dự báo
1
Sai số
(e)
Sai số
tuyệt
đối
Sai số
bình
phương
trung
bình
Sai số
phần
trăm
tuyệt 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: RSFE
1
= 18
Tín hiệu theo dõi = RSFE
1
/MAD = 18/5.75=3.13
Đối với kỹ thuật dự báo 2: