Trang chủ
- Giảm 10% phí tải tài liệu khi like và share website
- Tặng 1 bộ slide thuyết trình khi tải tài liệu
- Giảm 5% dịch vụ viết thuê luận văn thạc sĩ của Luận Văn A-Z
- Giảm 2% dịch vụ viết thuê luận án tiến sĩ của Luận Văn A-Z
Improving The Accuracy Of Sales Forecast: A Case Study Of Opv Pharmaceutical Company In Vietnam
Giá gốc là: 100.000 VNĐ.50.000 VNĐGiá hiện tại là: 50.000 VNĐ.
This thesis investigates the issue of inaccurate sales forecasting at OPV Pharmaceutical Company, focusing on its dealer channel. The research identifies raw material shortage as the central problem, stemming from an unreliable demand forecast process. The study analyzes the company’s sales data, interviews key personnel, and uses relevant literature to pinpoint causes and effects. The research compares two forecasting methods: Simple Moving Average (SMA) and Linear Regression. It finds that the linear regression method produces more accurate forecasts by integrating promotion costs and dealer prices into the model, thus better reflecting the demand fluctuations. The thesis concludes with an action plan to implement a refined demand forecasting procedure using the linear regression method, emphasizing the need for better communication and collaboration between departments for a balanced supply and demand plan. The ultimate aim is to minimize unproductive production time, improve the agility to respond to shortages and maximize economic performance of the company.
Tuyệt vời, đây là nội dung chi tiết theo yêu cầu của bạn:
1. Thông tin Luận văn thạc sĩ
- Tên Luận văn thạc sĩ: IMPROVING THE ACCURACY OF SALES FORECAST: A CASE STUDY OF OPV PHARMACEUTICAL COMPANY IN VIETNAM
- Tác giả: DINH XUAN THONG
- Số trang file pdf: 57
- Năm: 2020
- Nơi xuất bản: University of Economics Ho Chi Minh City, International School of Business
- Chuyên ngành học: Master of Business Administration
- Từ khoá: Sales forecast, demand forecasting, pharmaceutical supply chain, linear regression, moving average, raw material shortage.
2. Nội dung chính
Luận văn thạc sĩ này tập trung nghiên cứu về vấn đề dự báo doanh số trong ngành dược phẩm, cụ thể là tại công ty OPV ở Việt Nam. Nghiên cứu xác định rằng, mặc dù OPV có năng lực sản xuất tốt và danh mục sản phẩm đa dạng, kênh phân phối qua đại lý lại gặp vấn đề lớn trong việc đạt được mục tiêu doanh số. Nguyên nhân chính được chỉ ra là do tình trạng thiếu hụt nguyên liệu thô, xuất phát từ việc dự báo nhu cầu không chính xác. Tác giả đã sử dụng dữ liệu thực tế của OPV, kết hợp với các nghiên cứu lý thuyết để phân tích vấn đề, xác định các nguyên nhân tiềm ẩn và cuối cùng tìm ra gốc rễ của vấn đề là sự thiếu chính xác trong dự báo. Nghiên cứu đã xác định một cách rõ ràng mối liên hệ giữa các triệu chứng bên ngoài như thiếu sản phẩm, thời gian hoàn thành đơn hàng kéo dài, tỷ lệ đơn hàng quá hạn cao, cho đến nguyên nhân sâu xa là dự báo không chính xác.
Luận văn đã phân tích các nguyên nhân tiềm ẩn gây ra tình trạng thiếu nguyên liệu, như nguyên liệu hết hạn, giao hàng chậm trễ, nguyên liệu bị sử dụng cho sản phẩm khác, và thông báo chậm trễ từ bộ phận kế hoạch. Qua đó, nghiên cứu đã xác nhận rằng nguyên nhân chính là do dự báo nhu cầu không chính xác, ảnh hưởng trực tiếp đến hoạt động của bộ phận kế hoạch sản xuất, làm chậm trễ quá trình sản xuất và dẫn đến các vấn đề như thiếu sản phẩm, thời gian giao hàng kéo dài và tỷ lệ đơn hàng quá hạn cao. Luận văn cũng nhấn mạnh sự cần thiết của việc phối hợp chặt chẽ giữa các bộ phận liên quan, đặc biệt là bộ phận kinh doanh và bộ phận kế hoạch, trong việc chia sẻ thông tin và lập kế hoạch sản xuất.
Để giải quyết vấn đề dự báo không chính xác, luận văn đã đề xuất hai phương pháp dự báo: phương pháp trung bình trượt đơn giản (SMA) và phương pháp hồi quy tuyến tính. Dữ liệu doanh số năm 2017 được sử dụng làm dữ liệu lịch sử để thử nghiệm và dự báo doanh số năm 2018. Kết quả cho thấy phương pháp hồi quy tuyến tính có độ chính xác và hiệu quả cao hơn so với phương pháp trung bình trượt đơn giản. Phương pháp hồi quy tuyến tính đã phản ánh sự biến động của nhu cầu tốt hơn và có độ lệch chuẩn thấp hơn. Luận văn cũng chỉ ra tầm quan trọng của việc sử dụng các yếu tố ảnh hưởng như chi phí khuyến mãi và giá bán cho đại lý để dự báo chính xác hơn.
Từ kết quả nghiên cứu, luận văn đã đề xuất kế hoạch hành động cụ thể để cải thiện quy trình dự báo tại OPV, bao gồm việc xây dựng chính sách tồn kho an toàn, xác định rõ vai trò và trách nhiệm của các bộ phận liên quan, đào tạo về quy trình dự báo mới, và triển khai mô hình hồi quy tuyến tính để dự báo nhu cầu. Luận văn cũng khuyến nghị việc đánh giá định kỳ hiệu quả của mô hình dự báo và điều chỉnh khi cần thiết để đảm bảo tính chính xác và hiệu quả trong dài hạn. Các giải pháp này không chỉ giúp OPV giải quyết vấn đề thiếu nguyên liệu, mà còn góp phần nâng cao hiệu quả hoạt động của toàn bộ chuỗi cung ứng, đáp ứng tốt hơn nhu cầu của thị trường và đạt được mục tiêu kinh doanh.
