Dự báo là dự tính và báo trước các sự việc sẽ diễn ra trong tương lai một cách có cơ sở
Dự báo nhu cầu sản phẩm là việc đánh giá nhu cầu tương lai của các sản phẩm, dịch vụ
Dự báo nhu cầu thường được gọi là dự báo bán hàng
Là dự báo đầu tiên trong các dự báo của QTSX
48 trang |
Chia sẻ: franklove | Lượt xem: 2434 | Lượt tải: 2
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Bài giảng Quản trị tác nghiệp - Chương 2: Dự báo nhu cầu sản phẩm, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
CHƯƠNG IIDỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM Nội dung chính I. Khái niệm chung về dự báo II. Các phương pháp dự báo định tính III. Các phương pháp dự báo định lượng IV. Yêu cầu đối với dự báo “Gã khổng lồ” Wal-mart Khái niệm Dự báo là dự tính và báo trước các sự việc sẽ diễn ra trong tương lai một cách có cơ sở Dự báo nhu cầu sản phẩm là việc đánh giá nhu cầu tương lai của các sản phẩm, dịch vụ Dự báo nhu cầu thường được gọi là dự báo bán hàng Là dự báo đầu tiên trong các dự báo của QTSX I. KHÁI NIỆM CHUNG VỀ DỰ BÁO 2. Đặc điểm của dự báo Khi tiến hành dự báo cần chấp nhận giả thiết: Hệ thống các yếu tố ảnh hưởng đến giá trị của đại lượng dự báo trong quá khứ sẽ tiếp tục có ảnh hưởng trong tương lai Không có dự báo nào hoàn hảo (chính xác 100%) Dự báo dựa trên việc khảo sát nhóm đối tượng càng rộng, càng đa dạng thì càng có nhiều khả năng cho kết quả chính xác Độ chính xác của dự báo tỉ lệ nghịch với khoảng thời gian dự báo 3.1.Dự báo ngắn hạn Tầm dự báo ngắn, dưới 1 năm (tuần, tháng, quí) 3. Phân loại dự báo 3.2 Dự báo trung hạn TÇm dù b¸o kho¶ng 1 hoÆc hai n¨m 3.3 Dự báo dài hạn TÇm dù b¸o tõ 3 n¨m trë lªn 4. Các bước của quá trình hình thành dự báo Bước1: Xác định mục đích dự báo (làm gì?, cho ai, mức độ chi tiết?, yêu cầu về sai số?) Bước 2: Xác định khoảng thời gian dự báo Bước 3: Chọn phương pháp dự báo Bước 4: Thu thập và phân tích dữ liệu Bước 5: Tiến hành dự báo Bước 6: Kiểm chứng kết quả dự báo, điều chỉnh phương pháp dự báo cho phù hợp 5. Các phương pháp dự báo Phương pháp dự báo định tính Dựa vào kinh nghiệm và sự nhạy cảm của nhà quản trị để dự báo Phương pháp dự báo định lượng Dựa vào các mô hình toán học trên cơ sở những số liệu thống kê trong quá khứ II. CÁC PHƯƠNG PHÁP DỰ BÁO ĐỊNH TÍNH 1. Thống nhất ý kiến của ban quản lý Lấy ý kiến từ các phòng ban chức năng để hình thành dự báo 2. Lấy ý kiến của lực lượng bán hàng Thu thập ý kiến của những người bán hàng về khả năng tiêu thụ để hình thành dự báo 3. Điều tra khách hàng Phỏng vấn trực tiếp, phỏng vấn qua điện thoại, gửi phiếu điều tra 4. Phương pháp Delphi Là phương pháp xử lý ý kiến của các chuyên gia Các bước tiến hành phương pháp Delphi 1. Lựa chọn các chuyên gia 2. Xây dựng các câu hỏi điều tra và gửi đến các chuyên gia 3. Phân tích các câu trả lời, tổng hợp và viết lại bảng câu hỏi 4. Gửi bảng câu hỏi mới đến các chuyên gia 5. Thu thập, phân tích bảng trả lời lần hai 6. Viết lại bảng hỏi và gửi đi ........... III. CÁC PHƯƠNG PHÁP ĐỊNH LƯỢNG Gồm các mô hình dự báo theo chuỗi thời gian và hàm số nhân quả 1. Mô hình dự báo theo chuỗi thời gian * Nguyên tắc: Trên cơ sở có sự tồn lưu của các nhân tố quyết định đến đại lượng dự báo từ quá khứ đến tương lai. - Yªu cÇu vÒ s¶n phÈm: Lµ sù mua hoÆc ®Æt mua mét lo¹i s¶n phÈm nµo ®ã (thêng xuÊt hiÖn theo chuçi thêi gian). - Dßng yªu cÇu: biÓu diÔn sè lîng cÇu theo thêi gian. NÕu mäi yªu cÇu ®Òu ®îc tho¶ m·n, dßng yªu cÇu lµ sè lîng s¶n phÈm thùc tÕ ®· ®îc tiªu thô. §Ó ®¬n gi¶n khi ph©n tÝch dßng yªu cÇu coi mäi yªu cÇu ®Òu ®îc tho¶ m·n Dòng yêu cầu • Mức cơ sở của dòng yêu cầu Là giá trị trung bình của số lượng yêu cầu xuất hiện trong một khoảng thời gian nào đó (tuần, tháng...) Vớ dụ: • Tính chất thời vụ của dòng yêu cầu Thể hiện thể hiện sự giao động hay biến đổi của số lượng yêu cầu theo thời gian được lặp đi lặp lại theo những chu kỳ đều đặn do sự tác động của một hay nhiều nhân tố môi trường xung quanh (khí hậu, thời tiết, tập quán...) Các yếu tố để mô tả dòng yêu cầu Là tỷ số giữa mức yêu cầu thực tế của một kỳ nào đó so với mức cơ sở của dòng yêu cầu Vớ dụ: Nhu cầu về sản phẩm của cụng ty Hà Anh trong năm qua là 1200 sản phẩm, trong đú yờu cầu của thỏng 3 là 300. Vậy chỉ số thời vụ của thỏng 3 là bao nhiờu? Chỉ số thời vụ của dòng yêu cầu • Tính xu hướng Là sự thay đổi mức cơ sở của dòng yêu cầu theo thời gian+ Mức cơ sở của dòng yêu cầu tăng dần theo t xu hướng tăng + Mức cơ sở của dòng yêu cầu giảm dần theo t xu hướng giảm • Sự biến động ngẫu nhiên Là sự dao động của số lượng yêu cầu do những yếu tố ngẫu nhiên gây ra, không có qui luật, không tìm được lý do giải thíchLà nguyên nhân chủ yếu dẫn đến sai số dự báo 1.1 Phương pháp giản đơn Ft = Dt-1 Ft: Mức dự báo kỳ t Dt-1: Yêu cầu thực tế của kỳ t-1 Những dòng yêu cầu có sự biến đổi ngẫu nhiên lớn thường sai số dự báo lớn Cho kết quả tốt đối với dòng yêu cầu có tính chất xu hướng Vớ dụ: 1.2. Phương pháp trung bình với n rất lớn n: Số nhu cầu thực tế đã xảy ra kể từ kỳ t trở về trước Dt-i là mức yêu cầu thực tế ở kỳ t-i Ft là mức dự báo ở kỳ t Phù hợp với dòng yêu cầu đều, ổn định Ví dụ: Dự báo nhu cầu dựa trên mức bán thực tế của tháng trước (đv: sản phẩm) 1.3. Phương pháp trung bình động (TB trượt) Kết hợp phương pháp giản đơn và phương pháp trung bình. (Thực chất là phương pháp trung bình nhưng với n là một số hữu hạn) VD: với n=3 Ví dụ: Có số liệu thống kê về mức bán hàng của một doanh nghiệp( đv: sản phẩm). Hãy dùng phương pháp dự báo trung bình động với n = 3 để dự báo mức bán hàng của doanh nghiệp qua các tháng. 1.4. Phương pháp trung bình động có trọng số Ft : Mức dự báo kỳ t Dt-i : Mức yêu cầu thực của kỳ t - i t-i : Trọng số của kỳ t- i t-i được chọn sao cho: Ví dụ: Xét ví dụ trên với n=3, các trọng số lần lượt là: t-1 = 0,5 ; t-2 = 0,3; t-3 = 0,2 1.5. Phương pháp san bằng hàm số mũ giản đơn Ft = Ft-1 + (Dt-1 – Ft-1) = Dt-1 + (1-)Ft-1 Ft : Dự báo mức tiêu thụ sản phẩm kỳ t Dt-1: Số lượng yêu cầu thực tế ở kỳ t-1 Ft-1: Mức dự báo của kỳ t-1 : Hệ số tuỳ chọn của người dự báo thoả mãn điều kiện 01 Ví dụ: Xét ví dụ trên với giả thiết dự báo trong tháng một đúng bằng mức bán thực tế và hệ số san bằng = 0,8 Ví dụ: Thực hiện dự báo với hệ số san bằng mu = 0,1 và = 0,4 2. Phương pháp dự báo dựa vào hàm số nhân quả 2.1. Mô hình giản đơn : (hồi qui tuyến tính đơn) y = a + bx y là tiêu thức kết quả x là tiêu thức nguyên nhân b: Hệ số góc của đường xu hướng Dãy số liệu quan sát:y1 y2 y3 ... ynx1 x2 x3 ... xnn: Số lượng quan sát Công thức tính a, b: Hoặc Để đánh giá mức độ chặt chẽ của quan hệ giữa x và y người ta dùng hệ số tương quan r -1 r 1r 0 thì quan hệ giữa x, y là tỷ lệ thuậnGiá trị tuyệt đối của r càng lớn thì quan hệ giữa x và y càng chặt độ chính xác của dự báo càng cao Ví dụ: Có mối liên hệ giữa chi phí quảng cáo và số sản phẩm bán được của một doanh nghiệp. Dự báo số sản phẩm bán được nếu chi phí quảng cáo là 20 triệu đồng Ví dụ: Theo bạn, có thể sử dụng số liệu về tỷ lệ thất nghiệp để dự đoán số lượng sản phẩm sẽ tiêu thụ được của Nhất Việt trong thời gian tới hay không? 2.2 Hồi qui đa biến : Y = a1x1 + a2x2 + ....+ anxn + b x1, x2, ..., xn là các biến độc lập Y: Biến phụ thuộc là giá trị cần dự báo Có dãy số liệu thống kê quá khứ: y1 x11 x12 x13 ... x1n y2 x21 x22 x2 ... x2n ........................................................ yk xk1 xk2 xk3 ... xkn k: Số lần quan sát n: Thứ tự biến độc lập 3. Sai số dự báo Sai số dự báo = Dt - Ft Để đánh giá mức độ sai lệch của tổng thể người ta dùng độ lệch tuyệt đối trung bình MAD ( Mean absolute deviation): MAD càng nhỏ càng tốt 3. Sai số dự báo e: sai số của dự báo MSE càng nhỏ càng tốt Độ lệch bình phương trung bình MSE (Mean Squared Error) Ví dụ: Tính các giá trị MAD, MSE IV. YÊU CẦU ĐỐI VỚI DỰ BÁO Đúng lúc Chính xác Độ tin cậy cao Kết quả đạt được cụ thể Phương pháp dự báo dễ hiểu, dễ sử dụng Bài tập1. Một nhà đại lý tiêu thụ sản phẩm muốn dự báo số lượng hàng bán ra hàng tuần. Một phân tích cho thấy rằng ông ta có thể chọn phương pháp trung bình trượt với số kỳ lấy trung bình (n) là 3 hoặc 4 tuần. Với số liệu thực tế về số lượng hàng bán của doanh nghiệp như sau, hãy so sánh xem nên chọn số kỳ lấy trung bình là bao nhiêu để sai số dự báo là nhỏ nhất. Dự báo số lượng hàng bán trong tuần thứ 11 2. Xét ví dụ trên ta thấy rằng chọn kỳ lấy trung bình n = 3 và n = 4 sai số dự báo vẫn lớn. Để giảm bớt sai số dự báo người ta tiến hành thử dự báo bằng phương pháp trung bình trượt có trọng số với n=5, các trọng số t-1 = 0,3; t-2 = 0,2; t-3 = 0,15; t-4 =0,25; t-5 = 0,1. 3. Doanh số điện thoại di động của 1 hãng có trụ sở tại California trong vòng 10 tuần gần đây được biểu diễn trong bảng dưới đây. Vẽ minh họa các số liệu, và chỉ ra xu hướng vận động của đồ thị. Xác định phương trình của đồ thị, và dự báo doanh số bán ra cho tuần 11 và 12. 4. Có mối quan hệ giữa doanh số bán và số lượng đại lý của một doanh nghiệp qua các thời kỳ như sau: Xác định mối quan hệ tương quan giữa doanh số bán và số đại lý của doanh nghiệp.Doanh số bán là bao nhiêu nếu số đại lý là 240Nhận xét gì về mối quan hệ. 5.Một khách sạn có thống kê về số lượng khách qua 10 năm như sau: a. H·y ¸p dông ph¬ng ph¸p trung b×nh trît ®Ó dù b¸o cho 6 n¨m (tõ n¨m thø 5 ®Õn n¨m thø 10) víi sè kú lÊy trung b×nh n = 2 vµ n=4 b. Víi n = ? th× sai sè nhá nhÊt c. Víi gi¸ trÞ ®ã h·y dù b¸o sè lîng kh¸ch n¨m thø 11. 6. Cho dãy số liệu về doanh số bán của một đại lý vé máy bay như sau:Tuần 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 Doanh số(triệu đồng) 180 200 195 215 230 225 235 230 240 250 Hãy dự báo doanh số bán của ký thứ 11 bằng phương pháp trung bình trượt có trọng số với n = 4 và các trọng số t-1 = 0,4; t-2 = 0,2; t-3 = 0,1; t-4 =0,3. 7. Một ngân hàng số liệu về lãi suất và số lượng tiền cho vay như sau: a.X¸c ®Þnh hµm t¬ng quan gi÷a l·i suÊt vµ sè lîng tiÒn cho vayb.Sè lîng tiÒn cho vay lµ bao nhiªu nÕu l·i suÊt lµ 15%c.NhËn xÐt vÒ t¬ng quan gi÷a hai ®¹i lîng. 8. Giám đốc một xưởng sản xuất bơm công nghiệp phải lựa chọn một trong hai phương pháp dự báo có khả năng thay thế nhau.Cả hai phương pháp đều được dùng để xây dựng dự báo cho một giai đoạn dài 6 tháng. Lấy MAD làm tiêu chuẩn, phương pháp nào tỏ ra có hiệu quả hơn?