SCM - Quản lý hàng tồn kho
Như đã thấy trong các mục tiêu chính của chuỗi cung ứng, một trong những mục tiêu cơ bản của SCM là đảm bảo rằng tất cả các hoạt động và chức năng trong cũng như toàn công ty được quản lý một cách hiệu quả.
Có những trường hợp mà hiệu quả trong chuỗi cung ứng có thể được đảm bảo bằng hiệu quả của hàng tồn kho, nói chính xác hơn là bằng cách duy trì hiệu quả trong việc giảm hàng tồn kho. Mặc dù hàng tồn kho được coi là trách nhiệm đối với việc quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả, các nhà quản lý chuỗi cung ứng thừa nhận sự cần thiết của hàng tồn kho. Tuy nhiên, quy tắc bất thành văn là giữ cho hàng tồn kho ở mức tối thiểu.
Nhiều chiến lược được phát triển với mục tiêu sắp xếp hợp lý hàng tồn kho ngoài chuỗi cung ứng và giữ mức đầu tư cho hàng tồn kho càng thấp càng tốt. Các nhà quản lý chuỗi cung ứng có xu hướng duy trì lượng hàng tồn kho càng thấp càng tốt vì đầu tư vào hàng tồn kho. Chi phí hoặc khoản đầu tư liên quan đến việc sở hữu hàng tồn kho có thể cao. Các chi phí này bao gồm chi phí tiền mặt cần thiết để mua hàng tồn kho, chi phí mua hàng tồn kho (chi phí đầu tư vào hàng tồn kho thay vì đầu tư vào thứ khác) và chi phí liên quan đến việc quản lý hàng tồn kho.
Vai trò của khoảng không quảng cáo
Trước khi hiểu vai trò của hàng tồn kho trong chuỗi cung ứng, chúng ta cần hiểu mối quan hệ thân tình giữa nhà sản xuất và khách hàng. Xử lý khách hàng, đáp ứng nhu cầu của họ và tạo mối quan hệ với nhà sản xuất là một phần quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng.
Có nhiều trường hợp chúng ta thấy khái niệm mối quan hệ hợp tác được đánh dấu là bản chất của quản lý chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, phân tích sâu hơn về các mối quan hệ trong chuỗi cung ứng, đặc biệt là những mối quan hệ bao gồm dòng sản phẩm, cho thấy rằng trung tâm của các mối quan hệ này là sự di chuyển và lưu trữ hàng tồn kho.
Hơn một nửa trong số đó dựa vào việc mua, chuyển hoặc quản lý hàng tồn kho. Như chúng ta đã biết, hàng tồn kho đóng một vai trò rất quan trọng trong chuỗi cung ứng, là một đặc điểm nổi bật.
Các chức năng cơ bản nhất mà hàng tồn kho có trong chuỗi cung ứng như sau:
- Cung cấp và hỗ trợ cân bằng cung cầu.
- Để đối phó hiệu quả với dòng chảy xuôi và ngược trong chuỗi cung ứng.
Các công ty cần quản lý các trao đổi nhà cung cấp thượng nguồn và nhu cầu của khách hàng hạ nguồn. Trong tình huống này, công ty rơi vào tình trạng phải duy trì sự cân bằng giữa việc đáp ứng các nhu cầu của khách hàng, điều mà hầu hết là rất khó dự đoán với độ chính xác hoặc độ chính xác, và duy trì cung cấp đầy đủ nguyên vật liệu và hàng hóa. Số dư này có thể nhận được thông qua hàng tồn kho.
Các mô hình tối ưu hóa
Mô hình tối ưu hóa chuỗi cung ứng là những mô hình hệ thống hóa các vấn đề thực tế hoặc cuộc sống thực thành mô hình toán học. Mục tiêu chính để xây dựng mô hình toán học này là tối đa hóa hoặc tối thiểu hóa một hàm mục tiêu. Ngoài ra, một số ràng buộc được thêm vào các vấn đề này để xác định vùng khả thi. Chúng tôi cố gắng tạo ra một thuật toán hiệu quả sẽ kiểm tra tất cả các giải pháp có thể và cuối cùng trả lại giải pháp tốt nhất. Các mô hình tối ưu hóa chuỗi cung ứng khác nhau như sau:
Lập trình tuyến tính số nguyên hỗn hợp
Lập trình tuyến tính số nguyên hỗn hợp (MILP) là một cách tiếp cận mô hình toán học được sử dụng để có được kết quả tốt nhất của một hệ thống với một số hạn chế. Mô hình này được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực tối ưu hóa như lập kế hoạch sản xuất, giao thông vận tải, thiết kế mạng, v.v.
MILP bao gồm một hàm mục tiêu tuyến tính cùng với một số ràng buộc giới hạn được xây dựng bởi các biến số nguyên và liên tục. Mục tiêu chính của mô hình này là để có được một giải pháp tối ưu của hàm mục tiêu. Đây có thể là giá trị tối đa hoặc tối thiểu nhưng nó phải đạt được mà không vi phạm bất kỳ ràng buộc nào.
Chúng ta có thể nói rằng MILP là một trường hợp đặc biệt của lập trình tuyến tính sử dụng các biến nhị phân. Khi so sánh với các mô hình lập trình tuyến tính thông thường, chúng hơi khó giải quyết. Về cơ bản, các mô hình MILP được giải quyết bằng các bộ giải thương mại và phi thương mại, ví dụ: Fico Xpress hoặc SCIP.
Mô hình ngẫu nhiên
Mô hình ngẫu nhiên là một cách tiếp cận toán học đại diện cho dữ liệu hoặc dự đoán kết quả trong các tình huống có sự ngẫu nhiên hoặc không thể đoán trước ở một mức độ nào đó.
Ví dụ, trong một đơn vị sản xuất, quy trình sản xuất nói chung có một số thông số chưa được biết đến như chất lượng nguyên liệu đầu vào, độ tin cậy của máy móc và năng lực của nhân viên. Các thông số này có tác động đến kết quả của quá trình sản xuất nhưng không thể đo lường chúng bằng các giá trị tuyệt đối.
Trong các loại trường hợp này, khi chúng ta cần tìm giá trị tuyệt đối cho các tham số chưa biết, không thể đo lường chính xác, chúng ta sử dụng phương pháp mô hình Stochastic. Chiến lược mô hình hóa này giúp dự đoán kết quả của quá trình này với một số tỷ lệ lỗi xác định bằng cách xem xét tính không thể đoán trước của các yếu tố này.
Mô hình hóa không chắc chắn
Trong khi sử dụng cách tiếp cận mô hình thực tế, hệ thống phải tính đến các yếu tố không chắc chắn. Độ không đảm bảo đo được đánh giá ở mức mà các đặc tính không chắc chắn của hệ thống được mô hình hóa với bản chất xác suất.
Chúng tôi sử dụng mô hình độ không đảm bảo để mô tả các tham số không chắc chắn với phân bố xác suất. Nó dễ dàng xem xét các phụ thuộc như đầu vào giống như chuỗi Markov hoặc có thể sử dụng lý thuyết xếp hàng để mô hình hóa các hệ thống mà việc chờ đợi có vai trò thiết yếu. Đây là những cách phổ biến để mô hình hóa độ không đảm bảo.
Tối ưu hóa hai cấp độ
Vấn đề hai cấp nảy sinh trong các tình huống thực tế bất cứ khi nào cần đưa ra quyết định phân cấp hoặc phân cấp. Trong những loại tình huống này, nhiều bên lần lượt đưa ra quyết định, điều này ảnh hưởng đến lợi nhuận tương ứng của họ.
Cho đến nay, giải pháp duy nhất để giải quyết các vấn đề cấp hai là thông qua các phương pháp heuristic cho các kích thước thực tế. Tuy nhiên, những nỗ lực đang được thực hiện để cải thiện các phương pháp tối ưu này để tính toán một giải pháp tối ưu cho các vấn đề thực tế.