Dự Báo Tồn Kho

Dự Báo Tồn Kho Là Gì?

Dự báo tồn kho là quá trình dự đoán nhu cầu tồn kho trong tương lai của doanh nghiệp để đáp ứng nhu cầu khách hàng mà không bị dư thừa hoặc hết hàng. Quá trình này bao gồm phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố khác để ước tính lượng tồn kho cần thiết trong một khoảng thời gian cụ thể.

Bằng cách dự đoán chính xác nhu cầu, doanh nghiệp có thể:

• Tối ưu hóa mức tồn kho
• Giảm chi phí lưu kho
• Nâng cao hiệu quả vận hành tổng thể

Dự báo tồn kho đóng vai trò quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng. Nó đảm bảo sản phẩm luôn sẵn sàng khi khách hàng cần, nâng cao sự hài lòng và giữ chân khách hàng. Dự báo chính xác giúp doanh nghiệp cân bằng chi phí tồn kho với chất lượng phục vụ, giảm thiểu rủi ro hết hàng hoặc tồn kho dư thừa. Khi hiểu và dự đoán được nhu cầu, doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định sáng suốt về mua hàng, lập kế hoạch sản xuất và phân bổ nguồn lực.

Dự Báo Tồn Kho Được Sử Dụng Như Thế Nào?

Dự báo tồn kho được doanh nghiệp sử dụng để điều chỉnh mức tồn kho phù hợp với nhu cầu khách hàng, đảm bảo hàng luôn sẵn sàng mà vẫn kiểm soát được chi phí. Một số ứng dụng chính:

Giảm Thiểu Hết Hàng

• Hết hàng xảy ra khi sản phẩm không còn để bán, gây mất doanh thu và khách hàng không hài lòng.
• Dự báo tồn kho giúp dự đoán nhu cầu tương lai, cho phép doanh nghiệp duy trì mức tồn kho đủ đáp ứng.
• Phân tích xu hướng và mô hình bán hàng giúp doanh nghiệp chủ động bổ sung hàng khi cần thiết.

Giảm Chi Phí Lưu Kho

• Tồn kho dư thừa làm chiếm dụng vốn và phát sinh chi phí lưu kho (kho bãi, bảo hiểm, hư hỏng).
• Dự báo cho phép doanh nghiệp đặt hàng đúng số lượng, đúng thời điểm, giảm mức tồn kho không cần thiết.
• Tối ưu hóa tồn kho giúp giảm chi phí lưu kho và cải thiện dòng tiền.

Giảm Lãng Phí Sản Phẩm

• Tồn kho dư thừa, đặc biệt với hàng hóa dễ hỏng, có thể dẫn đến lãng phí nếu hàng hết hạn trước khi bán.
• Dự báo giúp nhận diện sản phẩm bán chậm và dự đoán doanh số tương lai, từ đó điều chỉnh số lượng đặt hàng.
• Điều chỉnh tồn kho phù hợp với nhu cầu thực tế giúp giảm lãng phí và tăng lợi nhuận.

Các Khái Niệm Chính Trong Dự Báo Tồn Kho

Hiểu rõ các khái niệm sau rất quan trọng để dự báo tồn kho hiệu quả:

Nhu Cầu Trong Thời Gian Giao Hàng

• Thời gian giao hàng: Khoảng thời gian từ lúc đặt hàng đến khi nhận được hàng.
• Nhu cầu trong thời gian giao hàng: Số lượng sản phẩm bán ra trong thời gian giao hàng.

Công thức:

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Ví dụ:
Nếu thời gian giao hàng trung bình là 5 ngày và doanh số trung bình mỗi ngày là 20 sản phẩm:

lead_time_demand = 5 * 20  # Kết quả: 100 sản phẩm

Nghĩa là dự kiến bán ra 100 sản phẩm trong thời gian giao hàng.

Đo Lường Xu Hướng Bán Hàng

• Phân tích doanh số trong quá khứ để phát hiện mô hình (theo mùa vụ, xu hướng tăng trưởng).
• Điều chỉnh dự báo dựa trên các thay đổi dự kiến (ví dụ: tăng trưởng vào dịp lễ).
• Công cụ: trung bình động, so sánh theo năm, mô hình thống kê.

Điểm Đặt Hàng Lại

• Mức tồn kho mà tại đó cần đặt hàng mới.
• Xem xét nhu cầu trong thời gian giao hàng và tồn kho an toàn.

Công thức:

reorder_point = (average_daily_sales * lead_time) + safety_stock

Ví dụ:
Thời gian giao hàng: 5 ngày, doanh số trung bình mỗi ngày: 20 sản phẩm, tồn kho an toàn: 50 sản phẩm

reorder_point = (20 * 5) + 50  # Kết quả: 150 sản phẩm

Khi tồn kho còn 150 sản phẩm thì đặt hàng lại.

Tồn Kho An Toàn

• Lượng hàng dự phòng để tránh hết hàng do biến động.
• Là lớp đệm chống lại sự thay đổi cung – cầu.

Công thức:

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Ví dụ:
Doanh số tối đa/ngày: 30 sản phẩm, thời gian giao hàng tối đa: 7 ngày, doanh số trung bình/ngày: 20 sản phẩm, thời gian giao hàng trung bình: 5 ngày

safety_stock = (30 * 7) - (20 * 5)  # Kết quả: 110 sản phẩm

Nên giữ 110 sản phẩm làm tồn kho an toàn để đề phòng biến động bất ngờ.

Các Công Thức Dự Báo Tồn Kho

Tính Nhu Cầu Trong Thời Gian Giao Hàng

lead_time_demand = average_lead_time * average_daily_sales

Tính đúng nhu cầu trong thời gian giao hàng giúp đảm bảo luôn đủ hàng khi bổ sung.

Tính Tồn Kho An Toàn

safety_stock = (maximum_daily_sales * maximum_lead_time) - (average_daily_sales * average_lead_time)

Giúp bù đắp biến động cung – cầu.

Tính Điểm Đặt Hàng Lại

reorder_point = lead_time_demand + safety_stock

Đảm bảo đặt hàng trước khi tồn kho xuống dưới mức an toàn.

Các Phương Pháp Dự Báo Tồn Kho

Có nhiều phương pháp định tính và định lượng khác nhau:

Dự Báo Định Tính

• Dựa vào ý kiến chuyên gia, nghiên cứu thị trường, đánh giá chủ quan.
• Phù hợp khi thiếu dữ liệu lịch sử hoặc với sản phẩm mới.

Các phương pháp:

• Nghiên cứu thị trường: Khảo sát, phỏng vấn, nhóm tập trung.
• Phương pháp Delphi: Lấy ý kiến đồng thuận từ nhóm chuyên gia.

Dự Báo Định Lượng

• Sử dụng mô hình toán học và dữ liệu lịch sử.
• Giả định các mô hình trong quá khứ sẽ tiếp tục lặp lại.

Các phương pháp:

• Phân tích chuỗi thời gian: Xem xét dữ liệu theo thời gian để phát hiện mô hình.
• Mô hình nhân quả: Phân tích mối quan hệ giữa nhu cầu và các yếu tố ảnh hưởng.

Dự Báo Xu Hướng

• Nhận diện khuynh hướng trong dữ liệu bán hàng theo thời gian.
• Hữu ích cho dự đoán tăng, giảm hoặc ổn định nhu cầu.
• Ví dụ: Xu hướng tăng trong doanh số sản phẩm hữu cơ cho thấy cần tăng tồn kho.

Dự Báo Đồ Thị

• Vẽ dữ liệu bán hàng trên biểu đồ/đồ thị để trực quan hóa mô hình, xu hướng.
• Ví dụ: Đồ thị đường giúp nhận diện mùa cao điểm và thấp điểm.

Ứng Dụng & Ví Dụ

Ứng Dụng AI và Tự Động Hóa Trong Dự Báo Tồn Kho

Những tiến bộ về AI và tự động hóa đã thay đổi cách dự báo tồn kho:

Thuật Toán Học Máy

• Các mô hình học máy phân tích tập dữ liệu lớn, nhận diện mô hình phức tạp và cải thiện theo thời gian.
• Xem xét nhiều biến số: doanh số lịch sử, xu hướng thị trường, hoạt động khuyến mãi, yếu tố bên ngoài (thời tiết, kinh tế).
• Liên tục học hỏi từ dữ liệu mới để tăng độ chính xác dự báo.

Hệ Thống Quản Lý Tồn Kho Dựa Trên AI

Lợi ích bao gồm:

• Theo Dõi Tồn Kho Thời Gian Thực: Giám sát liên tục mức tồn kho.
• Đặt Hàng Tự Động: Tự động tạo đơn đặt hàng khi đạt điểm đặt hàng lại.
• Phân Tích Dự Báo: Dự báo nhu cầu dựa trên phân tích dữ liệu tổng hợp.

Tích Hợp AI Tự Động Hóa và Chatbot

• Chatbot Thu Thập Thông Tin Khách Hàng:
  Chatbot tương tác với khách, thu thập sở thích, dự đoán xu hướng.

  def gather_customer_feedback(): # Mã tương tác chatbot thu thập ý kiến khách hàng pass

• Tự Động Giao Tiếp Với Nhà Cung Cấp:
  Tự động đặt hàng giúp giảm thao tác thủ công và chậm trễ.

  def auto_generate_purchase_order(reorder_point, current_inventory): if current_inventory <= reorder_point: # Mã tạo và gửi đơn đặt hàng cho nhà cung cấp pass

• Tích Hợp Phân Tích Dự Báo:
  Kết hợp AI với phân tích:

  • Nhận diện xu hướng mới
  • Điều chỉnh dự báo theo thời gian thực
  • Nâng cao khả năng ra quyết định

Ví Dụ: AI Trong Dự Báo Tồn Kho

Một doanh nghiệp bán lẻ tích hợp AI vào quản lý tồn kho bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng mạng xã hội và chỉ số kinh tế.

• Dữ Liệu Bán Hàng: Xác định sản phẩm bán chạy và xu hướng theo mùa.
• Xu Hướng Mạng Xã Hội: Theo dõi hashtag/đề cập để phát hiện mặt hàng nổi bật.
• Chỉ Số Kinh Tế: Điều chỉnh dự báo phù hợp biến động chi tiêu người tiêu dùng.

Hệ thống AI tự động hóa việc đặt hàng lại và điều chỉnh điểm đặt hàng theo biến động thị trường.

Lợi Ích Đạt Được:

• Dự báo chính xác hơn (giảm hết hàng và dư thừa)
• Nâng cao khả năng phản ứng với thị trường
• Tiết kiệm chi phí (giảm chi phí lưu kho, hạn chế mất doanh thu)

Nhờ tận dụng AI và tự động hóa, doanh nghiệp tối ưu hóa tồn kho, đáp ứng sát nhu cầu và nâng cao lợi thế cạnh tranh.

Nghiên Cứu Về Dự Báo Tồn Kho

Dự báo tồn kho rất quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng với mục tiêu dự đoán chính xác nhu cầu và giảm chi phí. Các nghiên cứu gần đây:

1. Kết Hợp Dự Báo Xác Suất Cho Nhu Cầu Không Liên Tục
   Shengjie Wang, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos

   • Giải quyết dự báo nhu cầu không liên tục, nhấn mạnh phương pháp xác suất trong ra quyết định khi có bất định.
   • Đề xuất kết hợp nhiều dự báo xác suất để cân bằng độ chính xác và kiểm soát tồn kho.
   • Phương pháp kết hợp vượt trội hơn so với từng phương pháp riêng lẻ, mặc dù vẫn có sự đánh đổi.

2. Quản Lý Tồn Kho Dựa Trên Giá Trị
   Grzegorz Michalski

   • Gắn quản lý tồn kho với mục tiêu tài chính tối đa hóa giá trị doanh nghiệp.
   • Đề xuất phương pháp tích hợp tối đa hóa giá trị vào quản lý tồn kho.
   • Giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược tồn kho phù hợp mục tiêu tài chính tổng thể.

3. Khung Hỗ Trợ Quyết Định Chung Cho Quản Lý Tồn Kho Bán Lẻ
   Hans Jurie Zietsman, Jan Harm van Vuuren

   • Đề xuất khung toàn diện hỗ trợ quyết định trong tồn kho bán lẻ.
   • Giải quyết độ phức tạp do toàn cầu hóa và thương mại điện tử.
   • Tích hợp phân đoạn sản phẩm và dự báo nhu cầu để cân bằng mục tiêu.

4. Kết Hợp Dự Báo Nhu Cầu Không Liên Tục Dựa Trên Đặc Trưng: Độ Lệch, Độ Chính Xác và Tác Động Đến Tồn Kho
   Li Li, Yanfei Kang, Fotios Petropoulos, Feng Li

   • Tập trung vào phương pháp kết hợp dự báo cho nhu cầu không liên tục trong sản xuất.
   • Đề xuất khung dựa trên đặc trưng để cải thiện độ chính xác và ảnh hưởng đến tồn kho.

Để tìm hiểu thêm về dự báo tồn kho, tự động hóa AI và các thực tiễn tốt nhất, hãy khám phá thêm các tài nguyên của FlowHunt.