XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN TỐI ƯU HÓA SỐ LƯỢNG ĐẶT HÀNG VỚI KHÔNG GIAN LƯU TRỮ HẠN CHẾ

1/ Thông tin bài báo

• Tên bài báo: XÂY DỰNG MÔ HÌNH TOÁN TỐI ƯU HÓA SỐ LƯỢNG ĐẶT HÀNG VỚI KHÔNG GIAN LƯU TRỮ HẠN CHẾ
• Tác giả: Nguyễn Đoan Trinh, Châu Hải Yến, Lâm Thị Thùy Linh, Trương Quỳnh Hoa
• Số trang: 50-62
• Năm: 2023
• Nơi xuất bản: Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ
• Từ khoá: Chính sách tồn kho, chính sách (r, Q), không gian lưu trữ, kiểm soát tồn kho

2/ Nội dung chính

Bài báo này tập trung vào việc xây dựng một mô hình toán học nhằm tối ưu hóa số lượng đặt hàng trong điều kiện không gian lưu trữ bị hạn chế, một vấn đề quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng và logistics của doanh nghiệp. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp Tọa độ Tuần Hoàn để tìm ra các giá trị tối ưu của số lượng đặt hàng (Q) và mức đặt hàng lại (R), hai yếu tố chính trong chính sách quản lý hàng tồn kho (r, Q). Bài báo bắt đầu bằng việc nêu bật tầm quan trọng của việc quản lý hàng tồn kho hiệu quả, đặc biệt là trong bối cảnh các doanh nghiệp phải đối mặt với không gian lưu trữ hạn chế. Việc quản lý tồn kho kém có thể dẫn đến chi phí phát sinh như chi phí lưu trữ, chi phí hao hụt, và các sản phẩm quá hạn, trong khi việc có quá ít hàng tồn kho có thể dẫn đến sự thiếu hụt và không đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Mô hình được xây dựng xét đến các yếu tố như chi phí đặt hàng, chi phí tồn trữ, chi phí thiếu hụt và chi phí tồn kho quá mức, với mục tiêu là giảm thiểu tổng chi phí này.

Nghiên cứu sử dụng phương pháp kết hợp mô hình EOQ (Economic Order Quantity) để xác định số lượng đặt hàng ban đầu, sau đó sử dụng thuật toán xác định R và Q, kết hợp với phương pháp Tọa độ Tuần Hoàn để tối ưu hóa các thông số này, đặc biệt trong điều kiện không gian lưu trữ hạn chế. Phương pháp này cho phép điều chỉnh các thông số tồn kho một cách linh hoạt, đảm bảo rằng lượng hàng tồn kho không vượt quá khả năng lưu trữ của kho và đồng thời đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả nhất. Bài báo cũng trình bày chi tiết về các bước thực hiện mô hình, bao gồm việc thu thập và phân tích dữ liệu, tính toán các giá trị R và Q ban đầu, đánh giá hiệu suất của các giá trị này thông qua mô phỏng, và cuối cùng là điều chỉnh R và Q để đạt được giá trị tối ưu. Quá trình này được thực hiện lặp đi lặp lại cho đến khi đạt được kết quả ổn định. Kết quả mô phỏng cho thấy việc sử dụng mô hình đã giảm được tổng chi phí quản lý hàng tồn kho một cách đáng kể.

Ngoài ra, bài báo còn sử dụng phân tích phương sai ANOVA để kiểm tra độ tin cậy của mô hình, với các yếu tố như mức độ tiêu thụ của sản phẩm (nhanh hoặc chậm) và độ biến động của nhu cầu (cao hoặc thấp). Các yếu tố chi phí vượt quá không gian lưu trữ cũng được xem xét để đánh giá mức độ ảnh hưởng của chúng đến tổng chi phí. Kết quả phân tích ANOVA cho thấy mô hình có độ tin cậy cao và có thể được áp dụng vào thực tế. Bài viết kết luận rằng mô hình toán học đã thành công trong việc tối ưu hóa số lượng đặt hàng và mức đặt hàng lại trong điều kiện không gian lưu trữ hạn chế. Kết quả cho thấy rằng việc sử dụng phương pháp Tọa độ Tuần Hoàn giúp giảm tổng chi phí quản lý tồn kho một cách đáng kể, đồng thời đảm bảo rằng doanh nghiệp có đủ hàng tồn kho để đáp ứng nhu cầu của khách hàng và giảm thiểu các chi phí phát sinh liên quan. Nghiên cứu này cũng mở ra hướng phát triển cho các nghiên cứu tiếp theo trong lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng và logistics, đặc biệt là trong việc tối ưu hóa các quyết định về hàng tồn kho.