Bài tập dự báo quản trị chuỗi cung ứng

Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.

Download bài tập quản trị chuỗi cung ứng có lời giải file Word ✓ Bài tập môn quản trị chuỗi cung ứng ✓ Giải bài tập môn quản trị chuỗi cung ứng ✓ Bài tập chuỗi cung ứng ✓ Bài tập quản trị chuỗi cung ứng chương 4, chương 2 ✓ File PDF ✓ Tải xuống miễn phí tài liệu bài tập quản trị chuỗi cung ứng có đáp án link Google Drive.

File tài liệu bài tập quản trị chuỗi cung ứng có lời giản chi tiết, dễ hiểu, giúp sinh viên nắm bắt cặn kẽ các kiến thức cho việc học và đạt kết quả tốt trong các kỳ thi ở trường. FIle tổng hợp gồm các dạng bài tập đa dạng giúp sinh viên có thể rèn luyện thêm kỹ năng tư duy nhạy bén về giải quyết các vấn đề trong quản trị kinh doanh.

Hi vọng đây là tài liệu hữu ích giúp cho các sinh viên tại các trường Cao đẳng và Đại học chuyên ngành kinh tế, quản trị kinh doanh có thêm kiến thức trong việc học tập và bổ dung vào ngân hàng đề thi thêm phong phú của các cán bộ giảng viên ngành Kinh Tế.

XEM TRƯỚC 02 TRANG

TẢI FULL FILE BÀI TẬP MÔN QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CÓ LỜI GIẢI

>> Xem thêm các tài liệu môn quản trị chuỗi cung ứng tại đây:

Giáo trình quản trị chuỗi cung ứng PDF

6 125 KB 5 396

Nhấn vào bên dưới để tải tài liệu

Để tải xuống xem đầy đủ hãy nhấn vào bên trên

BÀI TẬP QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CHƯƠNG Đề : Bài 1: Công ty Thành Tâm chuyên doanh máy vi tính. Sản lượng bán trong sáu tháng qua minh họa ở biểu sau Tháng 1 2 3 4 5 6 Doanh số 18000 22000 16000 18000 20000 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 1 2 3 4 Sản lượng 269 289 294 278 Dự báo 1 275 266 290 284 Dự báo 2 168 287 292 298 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 Doanh S ố 25000 20000 Tháng 15000 Doanh Số 10000 5000 0 1 2 3 4 Tháng 5 6 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 ta có dự báo nhu cầu cho tháng 7 : i t  n 1 n F7= 16000  18000  20000  24000 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 i * Ai i t  n 1 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 21600 3. Dự báo xu hướng tuyến tính: Tháng[ x] 1 2 3 4 5 6  x  21 b1= n [ xy ]  2 n x  bo=  Nhu cầu [y] 18000 22000 16000 18000 20000 24000 y  118000  x2 1 4 9 16 25 36  x 2 =91  x y 6[426000]  21[118000 ] = =742.857 [ x ] 6[91]  [ 21] 2 2 y  b1  x 118000  742.857 * 21 17066.667  6 n xy 18000 44000 48000 72000 xy  426000 ^ Đường dự báo là : Y 17066.667+742.857X Dự báo cho tháng 7 ta thay x=7 vào phương trình xu thế trên và ta có: Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là=17066.667+742.857*7=22266.666 4. San bằng mũ với hệ số san bằng 0.4 giả sử nhu cầu dự báo cho tháng 2 là 18000 Áp dụng công thức F t+1=αAt +[1-α]Ft với α=0.4 và F2=18000 T F3=αA2+[1-α]F2=0.4*22000+[1-0.4]*18000=19600 F4=αA3+[1-α]F3=0.4*16000+[1-0.4]*19600=18160 F5=αA4+[1-α]F4=0.4*18000+[1-0.4]*18160=18096 F6=αA5+[1-α]F5=0.4*20000+[1-0.4]*18096=18857.6 F7=αA6+[1-α]F6=0.4*24000+[1-0.4]*18857.6=20914.56 Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là 20914.56 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 là 0.2 và hệ số trượt xu hướng là 0.4 Áp dụng các công thức : Ft= α*At+[1- α][Ft-1+Tt-1] Tt=ẞ[Ft-Ft-1]+[1- ẞ]Tt-1 Và dự báo điều chỉnh xu hướng TAF t+m=Ft+mTt với F2=22000,T2=1300, ẞ=0.4, α=0.2, A3=16000 Ta có F3=0.2*16000+[1-0.2]*[22000+1300]=21840 T3=0.4*[21840-22000]+[1-0.4]*1300=716 Vậy TAF7=F3+4*T3=21840+4*716=24704 Vậy dự báo có điều chỉnh xu hướng cho tháng 7 là 24704 Bài 2: Đối với kỹ thuật dự báo 1: Sai số Giai Sản lượng đoạn 1 2 3 4 5 6 7 8 269 289 294 278 268 269 261 275 Dự báo Sai số 1 [e] 275 266 290 284 270 268 261 271 Tổng Sai số bình tuyệt phương đối trung -6 23 4 -6 -2 1 0 4 cộng Trung bình 6 23 4 6 2 1 0 4 bình 4.5 66.125 2 4.5 0.5 0.125 0 2 46 79.75 Sai số phần trăm tuyệt đối 0.27881 0.99481 0.170068 0.269784 0.093284 0.046468 0 0.181818 2.035042 5.75 9.96875 0.25438 MAD MSE MAPE Tổng sai số dự báo: RSFE1 = 18 Tín hiệu theo dõi = RSFE1/MAD = 18/5.75=3.13 Đối với kỹ thuật dự báo 2: Giai đoạn Sản lượng Dự báo Sai số Sai số Sai số Sai số 1 [e] tuyệt bình phần đối phương trăm trung 1 2 3 4 5 6 7 8 269 289 294 278 268 269 261 275 168 287 292 298 274 270 259 275 Tổng 101 2 2 -20 -6 -1 2 0 101 2 2 20 6 1 2 0 cộng Trung bình 134 bình 1275.125 0.5 0.5 50 4.5 0.125 0.5 0 tuyệt đối 4.693309 0.086505 0.085034 0.899281 0.279851 0.046468 0.095785 0 1331.25 6.186233 16.75 166.4063 0.773279 MAD MSE MAPE Tổng sai số dự báo: RSFE2= 80 Tín hiệu theo dõi = RSFE2/MAD = 80/16.75= 4.78 Từ kết quả trên thì tín hiệu dự báo cho thấy Kỹ thuật đầu tiên ít sai lệch hơn. Đồng thời sai số trung bình của dự báo so với thực tế trong mỗi thời kỳ ở kỹ thuật 1 là 0.3, nhỏ hơn so với kỹ thuật 2 là 0.8. Vì vậy, kỹ thuật 1 sẽ tốt hơn.

This site is protected by reCAPTCHA and the Google Privacy Policy and Terms of Service apply.

Tóm tắt nội dung tài liệu

CHƯƠNG 2 Hoạt động chuỗi cung ứng: Lập kế hoạch & nguồn cung ứng Mục tiêu chương 2: • Biết đến mô hình hoạt động Chuỗi cung ứng - SCOR • Nhận thức sâu sắc về vai trò của từng hoạt động của công ty bao gồm công tác dự báo, định giá sản phẩm, quản lý tồn kho tác động đến công ty và chuỗi cung ứng ra sao. • Cách thức tìm nguồn cung ứng • Nắm được vấn đề của Tín dụng và các Khoản phải thu . Nội dung chương 2 • Mô hình hoạt động của chuỗi cung ứng căn bản SCOR • Dự báo nhu cầu trong lập kế hoạch • Định giá sản phẩm • Quản lý tồn kho • Tìm nguồn cung ứng • Tín dụng và các khoản phải thu Nghiên cứu hoạt động cung ứng SCOR [Supply Chain Operations Research] Hoạch định • Dự báo nhu cầu • Định giá sản phẩm • Quản lý tồn kho Phân phối Nguồn cung ứng • Quản lý đơn hàng • Cung ứng • Lịch giao hàng • Tín dụng và khoản phải thu Sản xuất • Thiết kế sản phẩm • Lịch trình sản xuất • Quản lý dây chuyền máy móc thiết bị 04 yếu tố chính của hoạt động chuỗi cung ứng

Page 2

YOMEDIA

Bài giảng "Quản trị chuỗi cung ứng - Chương 2: Hoạt động chuỗi cung ứng - Lập kế hoạch và nguồn cung ứng" trình bày các nội dung: Mô hình hoạt động của chuỗi cung ứng căn bản SCOR: dự báo nhu cầu trong lập kế hoạch; định giá sản phẩm, quản lý tồn kho, tìm nguồn cung ứng, tín dụng và các khoản phải thu.

03-01-2017 431 37

Download

Tóm tắt nội dung tài liệu

BÀI TẬP QUẢN TRỊ CHUỖI CUNG ỨNG CHƯƠNG Đề : Bài 1: Công ty Thành Tâm chuyên doanh máy vi tính. Sản lượng bán trong sáu 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 21600 3. 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 2 6(91) − (21) 2 bo= ∑ y − b1 ∑ x 118000 − 742.857 * 21 = = 17066.667 n 6
^ Đường dự báo là : Y = 17066.667+742.857X Dự báo cho tháng 7 ta thay x=7 vào phương trình xu thế trên và ta có: Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là=17066.667+742.857*7=22266.666 4. San bằng mũ với hệ số san bằng 0.4 giả sử nhu cầu dự báo cho tháng 2 là 18000 Áp dụng công thức F t+1=αAt +(1-α)Ft với α=0.4 và F2=18000 T F3=αA2+(1-α)F2=0.4*22000+(1-0.4)*18000=19600 F4=αA3+(1-α)F3=0.4*16000+(1-0.4)*19600=18160 F5=αA4+(1-α)F4=0.4*18000+(1-0.4)*18160=18096 F6=αA5+(1-α)F5=0.4*20000+(1-0.4)*18096=18857.6 F7=αA6+(1-α)F6=0.4*24000+(1-0.4)*18857.6=20914.56 Vậy nhu cầu dự báo cho tháng 7 là 20914.56 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 là 0.2 và hệ số trượt xu hướng là 0.4 Áp dụng các công thức : Ft= α*At+(1- α)(Ft-1+Tt-1) Tt= (Ft-Ft-1)+(1- )Tt-1 Và dự báo điều chỉnh xu hướng TAF t+m=Ft+mTt với F2=22000,T2=1300, T =0.4, α=0.2, A3=16000 Ta có F3=0.2*16000+(1-0.2)*(22000+1300)=21840 T3=0.4*(21840-22000)+(1-0.4)*1300=716 Vậy TAF7=F3+4*T3=21840+4*716=24704 Vậy dự báo có điều chỉnh xu hướng cho tháng 7 là 24704
Bài 2: Đối với kỹ thuật dự báo 1: Sai số Sai số Sai số bình phần Giai Dự báo Sai số Sản lượng tuyệt phương trăm đoạn 1 (e) đối trung tuyệt bình đối 1 269 275 -6 6 4.5 0.27881 2 289 266 23 23 66.125 0.99481 3 294 290 4 4 2 0.170068 4 278 284 -6 6 4.5 0.269784 5 268 270 -2 2 0.5 0.093284 6 269 268 1 1 0.125 0.046468 7 261 261 0 0 0 0 8 275 271 4 4 2 0.181818 Tổng cộng 46 79.75 2.035042 Trung bình 5.75 9.96875 0.25438 MAD MSE MAPE Tổng sai số dự báo: RSFE1 = 18 Tín hiệu theo dõi = RSFE1/MAD = 18/5.75=3.13 Đối với kỹ thuật dự báo 2: Giai Sản lượng Dự báo Sai số Sai số Sai số Sai số đoạn 1 (e) tuyệt bình phần đối phương trăm
trung tuyệt bình đối 1 269 168 101 101 1275.125 4.693309 2 289 287 2 2 0.5 0.086505 3 294 292 2 2 0.5 0.085034 4 278 298 -20 20 50 0.899281 5 268 274 -6 6 4.5 0.279851 6 269 270 -1 1 0.125 0.046468 7 261 259 2 2 0.5 0.095785 8 275 275 0 0 0 0 Tổng cộng 134 1331.25 6.186233 Trung bình 16.75 166.4063 0.773279 MAD MSE MAPE Tổng sai số dự báo: RSFE2= 80 Tín hiệu theo dõi = RSFE2/MAD = 80/16.75= 4.78 Từ kết quả trên thì tín hiệu dự báo cho thấy Kỹ thuật đầu tiên ít sai lệch hơn. Đồng thời sai số trung bình của dự báo so với thực tế trong mỗi thời kỳ ở kỹ thuật 1 là 0.3, nhỏ hơn so với kỹ thuật 2 là 0.8. Vì vậy, kỹ thuật 1 sẽ tốt hơn.

Page 2

LAVA

popupslide2=3Array ( [0] => Array ( [banner_bg] => [banner_picture] => 269_1658931051.jpg [banner_picture2] => [banner_picture3] => [banner_picture4] => [banner_picture5] => [banner_link] => https://kids.hoc247.vn/bai-viet/tai-mien-phi-bo-ebook-1001-bai-toan-tu-duy-danh-cho-hoc-sinh-tieu-hoc-30.html?utm_source=TaiLieuVN&utm_medium=banner&utm_content=bannerlink&utm_campaign=popup [banner_startdate] => 2021-10-01 14:43:00 [banner_enddate] => 2022-12-31 23:59:59 ) )