BÀI TẬP QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CHƯƠNG 4

Tài liệu tham khảo về một số dạng đề bài tập môn học Quản trị chuỗi cung ứng chương 4.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
BÀI TẬP QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CHƯƠNG 4 BÀI TẬP QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CHƯƠNGĐề :Bài 1: Công ty Thành Tâm chuyên doanh máy vi tính. Sản lượng bán trongsáu tháng qua minh họa ở biểu sau Tháng Doanh số 1 18000 2 22000 3 16000 4 18000 5 20000 6 24000 a. Vẽ dữ liệu trên. b. Dự báo nhu cầu cho tháng 7 sử dụng các kỹ thuật sau: (1) Bình quân trượt 4 giai đoạn (2) Bình quân trượt có trọng số với trọng số tương ứng 0.5 cho tháng 6, 0.3 cho tháng 5 và 0.2 cho tháng 4. (3) Dự báo xu hướng tuyến tính (4) San bằng mũ với hệ số san bằng 0.4, giả sử rằng nhu cầu dự báo cho tháng 2 là 18000. (5) Phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh xu hướng (giả sử bình quân trượt cho tháng 2 là 22000 và xu hướng trượt là 1300, Sử dụng hệ số san bằng 0.2 và hệ số trượt xu hướng là 0.4).Bài 2: Số liệu dự báo từ hai kỹ thuật được sử dụng tương ứng như sau: Tháng Sản lượng Dự báo 1 Dự báo 2 1 269 275 168 2 289 266 287 3 294 290 292 4 278 284 298 5 268 270 274 6 269 268 270 7 261 261 259 8 275 271 275 Tính các chỉ tiêu MSE, MAD và MAPE và tín hiệu theo dõi cho mỗi phương pháp dự báo. Phương pháp nào tốt hơn? Tại sao? Bài Giải Câu 1:a)vẽ dữ liệu trên: Biểu đồ doanh số 6 tháng 30000 25000 Doanh Số 20000 Tháng 15000 Doanh Số 10000 5000 0 1 2 3 4 5 6 Tháng b) Dự báo nhu cầu có tháng 7 sử dụng các kỹ thuật sau:1. Bình quân trượt 4 giai đoạn: Dự báo nhu cầu cho tháng 7 sử dụng bình quân trượt 4 giai đoạn: t Áp dụng công thức Ft+1= ∑A i = t − n +1 i ta có dự báo nhu cầu cho tháng 7 : n 16000 + 18000 + 20000 + 24000 F7= = 19500 4 Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là 19500.2. Bình quân trượt có trọng số tương ứng 0.5 cho tháng 6 , 0.3 cho tháng 5 và 0.2 cho tháng 4 t Áp dụng công thức dự báo F t+1= ∑w * A i = t − n +1 i i Ta có dự báo nhu cầu cho tháng 7 : F7=0.2*18000+0.3*20000+0.5*24000=21600 Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là 216003. Dự báo xu hướng tuyến tính: Tháng( x) Nhu cầu (y) x2 xy 1 18000 1 18000 2 22000 4 44000 3 16000 9 48000 4 18000 16 72000 5 20000 25 100000 6 24000 36 144000 ∑ x = 21 ∑ y = 118000 ∑ 2 =91 x ∑ xy = 426000 n∑ ( xy ) − ∑ x ∑ y 6(426000) − 21(118000) b1= = =742.857 n∑ x − (∑ x ) 2 ...