Tái bố trí cơ sở sản xuất trong điều kiện bất định

(VLR) Các DN trong quá trình sản xuất kinh doanh thương phải ra nhiều quyết định rất khó khăn. Điều này bắt nguồn từ những thay đổi của môi trường kinh doanh bao gồm sự thay đổi của định hướng chính sách, pháp luật, thuế,… Các quyết định này trong những điều kiện bình thường và ổn định đã là vấn đề lớn. Thế nhưng, trong những trường hợp sự thay đổi của môi trường vĩ mô còn chưa chắc chắn thì thật sự là vấn đề khó khăn. Trong nhiều vấn đề mà các DN phải ra quyết định thì vấn đề di dời hay tái bố trí các cơ sở sản xuất kinh doanh của mình là một trong những bài toán khó khăn nhất do việc này sẽ ảnh hưởng rất nhiều đến nhiều yếu tố liên quan đến sự phát triển của DN như chi phí, thị trường, vận chuyển… Bài viết này được thực hiện nhằm đưa ra một số vấn đề cũng như phương pháp tính toán để đưa ra các quyết định về tái bố trí cơ sở kinh doanh trong điều kiện mà tình hình vĩ mô còn chưa chắc chắn hay bất định. Bài viết sẽ bao gồm các nội dung như ra quyết định trong điều kiện bất định. Đây là vấn đề tương đối phổ biến đối với các DN.

Các DN trong quá trình sản xuất kinh doanh thương phải ra nhiều quyết định rất khó khăn. Điều này bắt nguồn từ những thay đổi của môi trường kinh doanh bao gồm sự thay đổi của định hướng chính sách, pháp luật, thuế,… Các quyết định này trong những điều kiện bình thường và ổn định đã là vấn đề lớn. Thế nhưng, trong những trường hợp sự thay đổi của môi trường vĩ mô còn chưa chắc chắn thì thật sự là vấn đề khó khăn. Trong nhiều vấn đề mà các DN phải ra quyết định thì vấn đề di dời hay tái bố trí các cơ sở sản xuất kinh doanh của mình là một trong những bài toán khó khăn nhất do việc này sẽ ảnh hưởng rất nhiều đến nhiều yếu tố liên quan đến sự phát triển của DN như chi phí, thị trường, vận chuyển… Bài viết này được thực hiện nhằm đưa ra một số vấn đề cũng như phương pháp tính toán để đưa ra các quyết định về tái bố trí cơ sở kinh doanh trong điều kiện mà tình hình vĩ mô còn chưa chắc chắn hay bất định. Bài viết sẽ bao gồm các nội dung như ra quyết định trong điều kiện bất định. Đây là vấn đề tương đối phổ biến đối với các DN.

RA QUYẾT ĐỊNH TRONG ĐIỀU KIỆN BẤT ĐỊNH

Rosenhead, Elton và Gupta (1972) chia các môi trường ra quyết định thành ba loại: chắc chắn, rủi ro, và bất định. Trong những tình huống chắc chắn, tất cả các tham số được xác định và đã biết, trong khi các tình huống rủi ro và không chắc chắn đều liên quan đến ngẫu nhiên. Trong những tình huống rủi ro, có những tham số bất định có giá trị được điều chỉnh bởi các phân bố xác xuất mà được biết bởi người ra quyết định. Trong những tình huống bất định, các tham số thì bất định, và hơn nữa, không có thông tin về xác suất được biết đến. Vấn đề trong các tình huống rủi ro được biết đến như các vấn đề tối ưu hóa ngẫu nhiên; một mục tiêu chung là tối ưu hóa giá trị kỳ vọng của một số hàm mục tiêu. Vấn đề trong các tình huống bất định được biết đến như các vấn đề tối ưu hóa mạnh mẽ và thường cố gắng để tối ưu hóa hiệu suất trường hợp xấu nhất của hệ thống.

Mục tiêu của cả hai tối ưu hóa ngẫu nhiên và mạnh mẽ là để tìm ra một giải pháp sẽ thực hiện tốt dưới bất kỳ khả năng có thể thực hiện nào của các tham số ngẫu nhiên. Định nghĩa của “hoạt động tốt” thay đổi từ ứng dụng tới ứng dụng, và việc lựa chọn một biện pháp hiệu suất thích hợp là một phần của quá trình mô hình hóa. Các tham số ngẩu nhiên có thể là liên tục hoặc được mô tả bởi các kịch bản rời rạc. Nếu thông tin xác suất được biết đến, bất định được mô tả bằng các sử dụng một (liên tục hoặc rời rạc) một phân bố xác suất trên các tham số. Nếu không có thông tin xác suất được biết đến, các tham số liên tục thường bị giới hạn nằm trong một số khoảng thời gian xác định trước.

Tiếp cận kịch bản có hai bất lợi chính. Một là nhận biết kịch bản (gán xác suất cho chúng) là một nhiệm vụ khó khăn và thoái chí, thực sự, nó là trọng tâm của một cơ thể lớn của chương trình văn học ngẫu nhiên. Sự bất lợi thứ hai đó là hầu hết mọi người muốn xác định một số nhỏ tương đối của kịch bản vì lý do điện toán, nhưng điều này giới hạn phạm vi của các quốc gia tương lai theo những quyết định được đánh giá. Tuy nhiên, những kết quả chung của tiếp cận kịch bản trong nhiều mô hình kiểm soát, và hơn nữa, nó có lợi thế của việc cho phép các tham số để thống kê phụ thuộc, mà thường là không thực tế khi các tham số được mô tả bởi các phân bố xác suất liên tục (ngay cả có những trường hợp ngoại lệ). Phụ thuộc thường là cần thiết để mô hình thực tế, kể từ khi, ví dụ, nhu cầu thường tương quan qua các khoảng thời gian hay vùng địa lý và chi phí thường tương quan giữa các nhà cung cấp.

BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH VỊ TRÍ NGẪU NHIÊN

Trong phần này của bài viết, các mô hình ngẫu nhiên để xác định vị trí của các cơ sở sản xuất sẽ được đề cập. Nhiều mô hình sẽ có các cách tiếp cận thuộc vào một trong hai hướng chính là tối thiểu hóa chi phí hoặc tối đa hóa lợi ích. Một số khác thì có cách tiếp cận xác suất như tối đa xác suất của phương án mà mang tính tích cực. Một số thì sử dụng các giải thuật hay các bước cho bài toán cụ thể cho vấn đề đã được xác định. Một số khác thì sử dụng kĩ thuật lập trình ngẫu nhiên mang tính tổng quát. Dù vậy, cho dù sử dụng phương pháp nào thì chúng ta cũng phải đều xác định biến quyết định nào trong bước đầu tiên, biến quyết định nào ở bước thứ hai sau khi yếu tố bất định đã được xác định.

1.Tính chất Hakami

Tính chất Hakami nêu lên rằng sẽ tồn tại một giải pháp tối ưu cho một bài toán mạng vị trí. Trong các bài toán này thì các cơ sở sẽ nằm ở các đỉnh của mạng chứ không phải nằm trên các cạnh. Mirchandani và Odoni chứng minh rằng tính chất Hakimi là đúng cho bài toán P-median trên một mạng với chi phí vận chuyển theo đường ngắn nhất, mà trong đó, chi phí của một đường là lõm, là một hàm không giảm theo chiều dài. Trong bài toán này, cả cầu và chi phí vận chuyển đều là không chắc chắn. Vì thế, một đường chi phí mong đợi ít nhất giữa hai điểm có thể thay đổi phụ thuộc vào sự bố trí tối ưu của các điều kiện khách hàng đối với các cơ sở kinh doanh. Louveaux và Thisse tối đa lợi ích mong đợi trong một hệ thống phân phối – sản xuất mà trong đó họ xác định một cơ sở duy nhất và tập hợp các mức sản xuất trong bước đầu tiên và yếu tố phân phối trong bước thứ hai. Các nghiên cứu đều cho thấy rằng tính chất Hakimi xuất hiện khi công ty là không bị rủi ro ảnh hưởng đến (risk neutral) chứ không phải là sợ rủi ro (risk averse).

2.Mô hình kết quả trung bình

Sheppard (1974) là một trong những tác giả đầu tiên đề xuất phương pháp để xác định vị trí cơ sở sản xuất. Ông đề nghị xác định vị trí cơ sở sản xuất để tối thiểu chi phí. Và nỗ lực đầu tiên nghiên cứu về việc chọn vị trí cơ sở kinh doanh để tối thiểu chi phí mong đợi trong điều kiện bất định được thực hiện bởi Mirchandani và Oudjit (1980). Hai ông đã thảo luận bài toán 2 - median trên cây với chiều dài cạnh ngẫu nhiên. Mục tiêu là tối thiểu hóa khoảng cách được mong đợi có trọng số theo nhu cầu. Tác giả trước hết cho thấy bài toán 1 - median ngẫu nhiên thì tương đương với bài toán xác định (deterministic problem), mà bài toán này có thể được giải bằng giải thuật Goldman (1971). Họ rút ra kết quả phân tích cho bài toán 2 median cho thấy rằng 1 - median ngẫu nhiên nằm trên đường nối hai 2 - median nếu và chỉ nếu cầu của 1 - median thì giống với 2 - median trong tất cả trường hợp.

Listes và Dekker (2005) giới thiệu mô hình lập trình ngẫu nhiên để chọn các vị trí của cơ sở kinh doanh trong mạng logistics ngược và ứng dụng mô hình này để giải quyết bài toán về thu, tái chế và tái sử dụng cát. Một mạng logistics ngược khác với mạng logistics truyền thống là có nhiều điểm cung hơn điểm cầu. Trong mô hình này, số lượng và vị trí cung (cát thải) là bất định, cũng tương tự cho cầu (cho cát tái chế). Tác giả đã thiết lập mô hình lập trình ngẫu nhiên số nguyên hỗn hợp 3 bước (3-stage mixed-integer stochastic programming model) để tối đa hóa lợi ích mong đợi của hệ thống này. Trong bước đầu tiên, các quyết định vị trí ban đầu được thực hiện, sau đó sự bất định về cung được xác định. Trong bước thứ hai, các cơ sở thêm vào được mở nếu cần thiết để đáp ứng các ràng buộc về năng lực. Sau đó, sự bất về cầu được xác định và trong bước thứ ba thì các quyết định về dòng lưu chuyển sản phẩm được thực hiện.

3.Các mô hình trung bình - phương sai

Các mô hình kết quả trung bình thường chỉ đề cập đến kết quả mong đợi của hệ thống, mà bỏ qua sự thay đổi trong kết quả và khả năng người ra quyết định sợ rủi ro. Do đó, nhiều nghiên cứu lí thuyết đã lồng mức độ sợ rủi ro của công ty vào trong quá trình ra quyết định, và thường sử dụng hàm mục tiêu trung bình – phương sai. Jucker và Carlson (1976) sử dụng một mục tiêu trong bài toán UFLP, trong đó giá bán và (do đó cầu) là ngẫu nhiên. Họ phát triển các phương pháp cho bốn loại công ty. Holder và Jucker (1985) mở rộng mô hình để cho thấy mối tương quan giữa các giá ngẫu nhiên. Hanink và Hodder (1984) nối kết mô hình CAPM (capital asset pricing model) vào bài toán xác định vị trí cơ sở sản xuất và so sánh với các mục tiêu trung bình - phương sai.

4.Cách tiếp cận xác suất

Các mô hình ở trên thường xem xét các giá trị mong đợi và phương sai của hàm mục tiêu ngẫu nhiên. Có một hướng tiếp cận khác mà nhiều nhà nghiên cứu thực hiện là xem xét các thông tin mang tính xác suất cho sự hoạt động của hệ thống. Trong hướng tiếp cận này thì lại có 3 phương pháp chính là: xác định vị trí với xác suất tối đa, lập trình với cơ hội giới hạn và bản đồ phân phối.

5.Bài toán xác định vị trí vững chắc

Khi không có thông tin xác suất về các thông số bất định thì các mô hình về chi phí mong đợi và các mục tiêu khác sẽ không thích hợp. Nhiều phương pháp mang tính vững chắc được đề nghị. Và hai phương pháp chính là minimax chi phí và tối thiểu hóa mức độ đáng tiếc tối đa (minimax regret). Trong một bài toán trong điều kiện bất định và không có thông tin xác suất, giải pháp chi phí minimax là giải pháp tối thiểu chi phí tối đa trong tất cả các trường hợp. Biện pháp này một mặt thì mang tính bảo thủ vì chỉ nhấn mạnh tình huống xấu nhất, và mặt khác thì mang tính thiếu thận trọng.

Tái bố trí các cơ sở sản xuất là một quyết định có thể nói là rất lớn đối với các DN. Quá trình này đòi hỏi xem xét rất nhiều khía cạnh một cách thấu đáo để đưa ra các quyết định tối thiểu hóa các thiệt hại và tối đa hóa lợi ích. Các lợi ích này trong quá trình kinh doanh hiện nay còn phải tính đến các lợi ích ngoại tác được tạo ra bởi các quyết định của bản thân DN. Hơn nữa, các lợi ích này có thể không đến liền với DN, bởi do những bất định trong ngắn hạn nhưng nếu các quyết định này có sự suy tính lâu dài thì bất kì công ty nào cũng sẽ được hưởng lợi. Để đưa ra quyết định về di dời trong điều kiện chưa chắc chắn trước mắt thì các DN cần áp dụng một cách khoa học các phương pháp đã đề cập ở trong bài viết. Trong điều kiện chưa rõ một cách thấu đáo thì các DN có thể nghiên cứu thêm hoặc tham khảo các nhà khoa học để các quyết định tái bố trí cơ sở sản xuất của mình có thể đạt được lợi ích một cách tốt nhất.

Ý kiến bạn đọc

Chưa có ý kiến nào. Hãy là người để lại ý kiến đầu tiên.

Ý kiến của bạn

0

Tối thiểu 10 chữTiếng Việt có dấuKhông chứa liên kếtGửi bình luận

Vui lòng nhập mã bảo mật để gửi bình luận lên hệ thống
Gửi bình luận

Đặc trưng quản lý chuỗi cung ứng dịch vụ

Ngày 19/06/2019 lúc 16:04

Trong xu hướng toàn cầu hóa và kinh tế tri thức, dịch vụ có vai trò ngày càng quan trọng trong nền kinh tế quốc gia. Năm 2007, ngành dịch vụ đóng góp 60% GDP của thế giới. Tại Hồng Kông lĩnh vực dịch vụ chiếm tới 90% GDP, tại Mỹ là 80% GDP, Nhật bản 74%, Anh và Pháp là 73%. Khi nền kinh tế phát triển ở trình độ cao, con người có nhu cầu nhiều hơn đối với các sản phẩm dịch vụ như thẩm mỹ, giáo dục, giải trí,… và xu hướng tiêu dùng cận biên với dịch vụ lớn hơn nhiều so với sản phẩm hữu hình.

10 ngành hàng mang lại hàng tỷ USD cho doanh nghiệp Việt

Ngày 17/06/2019 lúc 08:35

Có 10 nhóm hàng đạt kim ngạch trên 1 tỷ USD trong 5 tháng đầu năm 2019, trong đó máy vi tính, sản phẩm điện tử và linh kiện dẫn đầu với mức tăng 1,45 tỷ USD.

Quảng Ngãi sẽ có bến cảng tổng hợp - container trị giá gần 3.800 tỷ đồng

Ngày 18/06/2019 lúc 10:32

Công ty Cổ phần Cảng tổng hợp Hòa Phát đã được chấp nhận chủ trương đầu tư Bến cảng tổng hợp – Container Hòa Phát Dung Quất với quy mô từ 5 đến 6 triệu tấn/năm.

72% khí thải CO2 đến từ vận tải đường bộ

Ngày 19/06/2019 lúc 21:50

Chiều ngày 19/6 tại TP. Hồ Chí Minh, Hiệp hội Vận tải ô tô Việt Nam (VATA) đã kết hợp với Học viện Mekong (MI) đồng tổ chức hội thảo với chủ đề “Hội thảo về Vận tải và Logistics xanh Phát triển bền vững”.Theo số liệu của GIZ 72% lượng khí thải CO2 thải ra môi trường từ các hoạt động vận tải đường bộ, trong đó vận tải hàng hóa chiếm 30-40%. Dự báo tại Châu Á đến năm 2030 khí thải CO2 từ hoạt động vận tải sẽ tăng lên từ 3 – 5 lần.

Viettel Post "lấn sân" sang thương mại điện tử

Ngày 19/06/2019 lúc 09:02

Sàn thương mại điện tử "Vỏ Sò" của Tổng công ty Cổ phần Bưu chính Viettel (Viettel Post) đặt mục tiêu trở thành sàn thương mại điện tử số 1 Việt Nam, cạnh tranh trực tiếp với các tên tuổi lớn như Tiki, Lazada hay Shopee.

Thủ tướng cam kết hơn 2 tỷ USD đầu tư cho Đồng bằng sông Cửu Long

Ngày 19/06/2019 lúc 08:58

Chính phủ cam kết nguồn vốn 2 tỷ USD tăng thêm so với giai đoạn 2021 - 2025 để đầu tư vào các dự án tại Đồng bằng sông Cửu Long (ĐBSCL).

Thời tiết

TP Hồ Chí Minh

Hiện tại

33°

Mây rải rác

21/06

25° - 32°

Mưa giông

22/06

25° - 32°

Mưa giông

23/06

25° - 30°

Mưa giông

Nguồn: Weathers Underground

Tỷ giá ngoại tệ

Tỷ giá ngoại tệ cập nhật vào 20/06/2019 22:57
Mã NTTiền mặtChuyển khoảnBán
AUD15,855.0815,950.7816,221.97
EUR25,930.3826,008.4126,688.09
GBP29,267.5829,473.9029,736.16
JPY213.63215.79222.40
SGD16,947.9417,067.4117,253.75
THB738.46738.46769.27
USD23,245.0023,245.0023,365.00
Nguồn: Vietcombank

Giá xăng dầu

Giá xăng, dầu cập nhật ngày 20/06/2019 11:57
Loại xăng dầuĐơn vịGiá vùng 1Giá vùng 2
Dầu hỏaVND/L1561015920
DO 0,001S-VVND/L1695017280
DO 0,05S-IIVND/L1665016980
E5 RON 92-IIVND/L1923019610
Xăng RON 95-IIIVND/L2013020530
Xăng RON 95-IVVND/L2028020680
Nguồn: Petrolimex