Tiểu luận bộ môn kỹ thuật hệ thống công nghiệp tồn kho trong chuỗi cung ứng cross docking

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP. HCM
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁCH KHOA
KHOA CƠ KHÍ
BỘ MÔN KỸ THUẬT HỆ THỐNG CÔNG NGHIỆP

BÁO CÁO TIỂU LUẬN 3
TỒN KHO TRONG CHUỖI CUNG ỨNG
ĐỀ TÀI: CROSS-DOCKING
GVHD: Th.S Nguyễn Như Phong
Nhóm 2
Trần Nguyễn Thu Hiếu
Nguyễn Văn Quyền

Tp. HCM, 10/12/2019

1611057
1612880

Quách Thái Tiến

1613540

Lâm Vũ

1614154


Cross-dock performance optimization

Trường hợp 1

Tối ưu tổng số rơ-mooc được sử dụng

Minimize

Trường hợp 2

Tối ưu thời gian thông lượng SKU

Minimize

Trường hợp 3

Tối ưu cho lớp điền LTL

Maximize

Trường hợp 4

Tối ưu % rơ-mooc LTL rồi khỏi dock

Minimize

Trường hợp 5

Tối ưu 4 yếu tố trên với trọng số như nhau

Multi-Optimize


Cross-dock performance optimization

Trường hợp 1: Cực tiểu tổng số rơ-mooc được sử dụng

•
•
•

Thời gian chờ SKU và thời gian chờ đơn hàng của nhà phân phối là 3 ngày
Rơ-mooc đầy tải được thiết lập giá trị là 1
Thời gian chờ của rơ-mooc thiết lập mức cực đại

Trường hợp 2: Cực tiểu thời gian thông lượng SKU

•
•
•

Cực tiểu thời gian chờ SKU, thời gian chờ của rơ-mooc và rơ-mooc đầy tải
Thời gian chờ chất hàng của nhà phân phối là tối đa
Ngưỡng rơ-mooc đầy đặt mức tối thiểu  Rơ-mooc ra khỏi dock nhanh nhưng chi phí sử dụng rơ-mooc cao và tỷ lệ tận dụng không gian
chứa hàng thấp


Cross-dock performance optimization
Trường hợp 3: Cực đại lượng điền lớp LTL

•

Tỷ lệ độ hữu dụng về sử dụng không gian chứa hàng là 63.6%
 Tăng tỷ lệ hữu dụng về sử dụng không gian của rơ-mooc LTL
Trường hợp 4: Cực tiểu tỷ lệ % rơ-mooc LTL rời khỏi dock

•
•

Thời gian chờ của rơ-mooc tối đa
Giảm ngưỡng của rơ-mooc đầy

Trường hợp 5: Tối ưu đa mục tiêu cho 4 mục tiêu trên với trọng số bằng nhau


Cross-dock performance optimization


Cross-dock performance optimization


Cross-dock performance optimization


Cross-dock performance optimization

•

Thực hiện mô phỏng Monte Carlo thứ 1 cho Trường hợp 5 với các tham số đầu vào 4 tiêu chí trên với 500! lần chạy mô phỏng


Cross-dock performance optimization
 

•

Thực hiện mô phỏng Monte Carlo thứ 2 cho trường hợp với nhu cầu từ nhà phân phối biến đổi với nhu cầu quá khứ

•

Thời gian mô phỏng dài khoảng 15,000 giây – 200 lần chạy so với mô hình hồi quy 150 giây – 100,000 lần chạy


Conclusion

•

Nghiên cứu liệt kê các trường hợp tối ưu cụ thể trong nhà kho Cross-dock với 4 mục tiêu quan trọng

 Cực tiểu tổng lượng rơ-mooc được sử dụng
 Cực tiểu thời gian thông lượng SKU
 Cực đại tỷ lệ đầy lớp LTL
 Cực tiểu tỷ lệ rơ-mooc LTL rời dock
 Đa mục tiêu cho 4 trường hợp trên
•

2 mô phỏng Monte Carlo thực hiện  Hiệu quả tối ưu khi nhu cầu bất định và tất định

 Thuận lợi và bất lợi của 2 mô phỏng