Quản lý sản xuất Chương 4

Lịch trình nhập kho/ mua hàng. Trong cách quản lí này, việc dự trữ được thực hiện sau những khoảng thời gian đều đặn trong thời kỳ. Trong thực tế, thời kỳ đó thông thường là 1 số cố định ngày, tuần thậm chí tháng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Quản lý sản xuất Chương 4 Chương 4 : Lịch trình nhập kho/ mua hàngTrong cách quản lí này, việc dự trữ được thực hiện sau những khoảng thời gian đều đặntrong thời kỳ. Trong thực tế, thời kỳ đó thông thường là 1 số cố định ngày, tuần thậm chítháng. Số lượng đặt hàng Q cần phải xác định để đầu thời kỳ số lượng hàng tồn kho đạt mứcS định trước. Khi có sự thiếu hụt lượng p hàng hoá của thời kỳ trước, Q sẽ bằng S nếukhách hàng không chịu đợi, hoặc Q sẽ bằng p+S nếu có thể bán trể hạn. Tổng quát hơn, nếugọi α % số lượng bán trể hạn thì số còn lại xem như mất, và Q sẽ bằng α p +S. Phươngpháp quản lí này thuận lợi cho cả nhà cung ứng lẩn người đặt hàng (và sẽ ảnh hưỡng lên giáthành):- Quản lý hành chính đơn hàng đơn giản.- Cho phép giao nhận hàng thường xuyên- Kho cũng được kiểm tra đểu đặn, mổi khi chuyễn đơn hàngNgược lại, tồn kho trung bình trong cách quản lý này sẽ cao hơn trong cách quản lí điểm đặthàng mà chúng ta sẽ xét sau.Rõ rang là lịch trình phụ thuộc hai biến T và S , và việc nghiên cứu các giải pháp tối ưu kéotheo sự xác định đồng thời cặp (T*, S*).Trong thực tế, khoảng thời gian T phụ thuộc các yếutố bên ngoài như việc tổ chức các chu kỳ giao hàng,... Do đó, trong phần sau, thời kỳ T đượcxem như một dữ liệu và chúng ta cần tìm mức nhập kho tối ưu S*.Trong chương này, chúng ta sẽ tìm hiểu bốn mô hình chính về quản lí lịch trình.Trong môhình đầu tiên, mục đích là đảm bảo 1 chỉ số về dịch vụ .Trong các phần khác, mục đích làtối thiểu hoá giá cả. Mô hình 2 sẽ được áp dụng khi không có nhập kho giửa kỳ. Mô hình 3,4khi có nhập kho giửa kỳ và không có sự trễ hẹn giao hàng Chúng ta tìm điểm cân bằng giữachi phí tồn kho và chi phí do thiếu hụt, chi phí này tỷ lệ với số mặt hàng thiếu và thời gianthiếu hàng hoá (mô hình 3) hoặc chỉ với số mặt hàng (mô hình 4).Chú ý rằng giả thiết không có trể hạn giao hàng là không thực tế. Giả sử rằng, sự giao hàngđược thực hiện vào mỗi sáng thứ sáu, do vậy nhà cung cấp phải được biết trước vào sáng thứnăm (thậm chí chiều thứ năm) số lượng hàng hoá để giao cho khách hàng .Quản lý lịch trình dựa trên giả thuyết là nhu cầu trong khoảng thời gian T không ổn địnhnhưng có thể dự đóan. Để xác định luật phân bố nhu cầu , chúng ta sẽ ghi nhận các nhu cầutrong n khoảng thời gian liên tiếp. Ta được X = (x1,...,xn) là chuỗi giá trị tăng dần ứng vớinhững giá trị cầu khác nhau, ni số lần quan sát xi . Xác suất để nhu cầu X có giá trị xi sẽ đượcxấp xỉ : P(X=xi) = pxi = ni/ N .Hàm phân bố xác suất : i F(xi) = P(X B P( A ≤ X ≤ B ) = ∫ f ( x)dx x= A x F ( x) = P ( X ≤ x) = ∫ f ( z )dz z =04.1 .Mô hình 1 dựa trên chỉ số dịch vụ: Thường vai trò của tồn kho là để cung cấp linh kiện hoặc vật liệu cần cho sản xuất.Tiêu chuẩn sẽ là xác suất của cung cấp hoặc phục vụ cho yêu cầu. Có 2 tham số dịch vụ: αvà β. 1. Nếu vấn đề là do hàng tồn kho thiếu, tham số cần quan tâm sẽ là xác suất thoả mãnđủ đơn đặt hàng. Tham số này là α. 2. Nếu vấn đề ở chổ số mặt hàng thiếu, tham số sẽ là tỷ số giữa số mặt hàng đượccung cấp và yêu cầu. Thông số này là β. Rất nhiều khi những mục tiêu cần đạt được diển tả bởi những người có trách nhiệmnhư: đảm bảo “tỷ lệ phục vụ”, “tỷ lệ thoả mãn” hay “tỷ lệ đảm bảo x % mà không có sự chúthích thêm. Tuỳ nội dung, tỷ lệ này là α hoặc β. Để hiểu rõ sự khác nhau giữa 2 thông sốnày,chúng ta bắt đầu bằng 1 ví dụ cơ bản. 4.1.1 Ví dụ giới thiệu Một thầy thuốc mỗi ngày bán từ 6 đến 9 hộp 1 loại Vaccin (thuốc chủng ngừa) dùngbắt buộc cho trẻ em.Trong tháng trước, nhu cầu hằng ngày là: x px F(X) 6 35% 35% 7 50% 85% 8 10% 95% 9 5% 100% Nhu cầu trung bình là E(X) = 6*35% + 7*50% + 8*10% + 9*5% = 6.85. Vacxin phảiđược giử trong tủ lạnh, chổ trong đó có giới hạn vì vậy Vacxin phải đựơc cung cấp hằngngày, thầy thuốc quyết định lượng cung cấp là 7 hộp. Để đơn giản sự lập luận, xem thời gianlàm việc là 100 ngày. Trong 100 ngày này,có 15 ngày mà sự đặt hàng nhiều hơn 7. Một hay hai khách hàngra về mà không có Vacxin,hàng dự trữ đã hết sạch. Sự phục vụ vì vậy được đảm bảo 85%thời gian, α = 85%. Lượng cầu trung bình là 6.85. Trong 100 ngày, 685 hộp Vacxin được hàng. Có 10ngày mà yêu cầu là 8, vậy chỉ một hộp Vacxin bị thiếu. Có 5 ngày mà yêu cầu là 9, thì 2 hộpVacxin không thể giao hàng, và tổng thiếu hụt sẽ là 20 hộp Vacxin. Tóm lại, chúng ta có thểcung cấp đúng thời hạn 665 hộp Vacxin trên 685 hộp, vậy giá trị β = 97%. Lưu ý ở đây làtrong 1 tình huống được đưa ra, β>α. Chúng ta xem xét 2 tham số này trong việc quản lýtheo lịch trình. 4.1.2 Tính toán chỉ số phục vụ theo thời gian α 2 Chỉ cần lượng đặt hàng X trong thời gian T quá lượng tồn kho đầu kỳ là sự thiếuhàng tồn kho xảy ra. Trong trường hợp này, xác suất thiếu hụt là: Prob( X > S) = 1 – Prob ( X ≤ S) = 1 – F(S). Với xác suất dịch vụ không thiếu hụt là: α = F(S). Ví dụ gián đọan: Trong một của hàng bán linh kiện, mả số RT34 là của mặt hàngđược cung ứng hằng tháng. Nhu cầu này tuân thủ định luật xác suất gián đọan sau đây. x px F(x) 4 5% 5% 5 10% 15% 6 ...