Bài giảng Quản trị sản xuất - Chương 2: Dự báo nhu cầu sản phẩm

DỰ BÁO NHU CẦU SẢN PHẨM 
Chương 2 
9/26/2017 19 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
NỘI DUNG 
2.1. Khái quát về dự báo nhu cầu sản phẩm 
2.2. Các phương pháp dự báo định tính 
2.3. Các phương pháp dự báo định lượng 
2.4. Đo lường và kiểm soát sai số của dự 
báo nhu cầu sản phẩm 
9/26/2017 20 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.1. Khái quát về dự báo nhu cầu sản phẩm 
2.1.1. Khái niệm 
2.1.2. Vai trò của dự báo nhu cầu sản phẩm 
2.1.3. Các yêu cầu đối với công tác dự báo nhu cầu sản 
phẩm 
2.1.4. Các loại dự báo nhu cầu sản phẩm 
2.1.5. Các nhân tố ảnh hưởng đến dự báo nhu cầu sản 
phẩm 
9/26/2017 21 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Dự báo nhu cầu SP 
 Döï baùo laø khoa hoïc vaø ngheä thuaät tieân 
ñoaùn nhöõng sự việc seõ xaûy ra trong töông 
lai 
 Dự báo nhu cầu sản phẩm là dự đoán lượng 
sản phẩm/dịch vụ mà doanh nghiệp phải 
chuẩn bị để đáp ứng nhu cầu bán ra của DN 
trong tương lai 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Hậu quả của dự báo không chính xác 
TVT 
12-23 
Lãng phí, hư hỏng, không 
dùng được, chi phí kho 
bãi cao 
Sản xuất dư 
thừa/Thừa kho bãi 
Sản xuất thiếu 
/Thiếu kho bãi 
Dự báo 
thừa 
Dự báo 
thiếu 
Nhà phân phối 
Nhu 
cầu 
Chậm giao, hết hàng và 
chi phí thiếu hàng, chi phí 
vận chuyển cao 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Các loại dự báo nhu cầu sản phẩm 
 Phân loại theo phương pháp dự báo 
 - Dự báo định tính (chủ quan) 
 - Dự báo định lượng (mô hình, công thức toán học, con 
số) 
 Phân loại theo thời gian 
 - Dự báo ngắn hạn 
 - Dự báo trung hạn và dài hạn 
9/26/2017 24 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Vai trò của dự báo nhu cầu sản phẩm 
 Giúp DN đưa ra các quyết định liên quan đến chiến 
lược, chính sách và chiến thuật kinh doanh. 
 Cơ sở để xây dựng các kế hoạch sản xuất kinh doanh 
 Giúp DN chủ động nắm bắt được các cơ hội kinh 
doanh 
 Giúp DN sử dụng có hiệu quả các nguồn lực phục vụ 
cho sản xuất kinh doanh 
9/26/2017 25 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Các nhân tố ảnh hưởng đến dự báo 
nhu cầu sản phẩm 
Các nhân tố khách quan 
 - Các nhân tố thuộc môi trường vĩ mô 
 - Các nhân tố thuộc môi trường vi mô 
Các nhân tố chủ quan 
 - Năng lực sản xuất của doanh nghiệp 
 - Tổ chức công tác dự báo nhu cầu sản phẩm 
9/26/2017 26 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.2. Các phương pháp dự báo định tính 
 Dự báo định tính là dựa vào sự suy đoán, cảm nhận, 
nghĩa là phụ thuộc nhiều vào trực giác kinh nghiệm, sự 
nhạy cảm của người làm dự báo. Các dữ liệu thu thập để 
phục vụ dự báo chủ yếu là các dữ liệu định tính. 
9/26/2017 27 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.2. Các phương pháp dự báo định tính 
Lấy ý kiến của ban điều hành. 
Lấy ý kiến của lực lượng bán hàng. 
Lấy ý kiến của khách hàng. 
Lấy ý kiến chuyên gia (phương pháp Delphi). 
9/26/2017 28 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.3. Các phương pháp dự báo định lượng 
 Phương pháp dự báo định lượng là phương pháp 
dựa trên các dữ liệu thống kê trong quá khứ, kết 
hợp với các biến số biến động của môi trường trong 
tương lai và sử dụng các mô hình toán học để đưa 
ra các kết quả dự báo nhu cầu sản phẩm của doanh 
nghiệp. 
9/26/2017 29 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Phương pháp chuỗi thời gian 
Phương pháp dự báo nhân quả 
9/26/2017 30 
2.3. Các phương pháp dự báo định lượng 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Bình quân đơn giản 
Bình quân di động 
Bình quân di động có trọng số 
Phương pháp san bằng mũ giản đơn 
Phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh theo 
xu hướng 
Phương pháp xác định đường xu hướng 
9/26/2017 31 
2.3.1 Phương pháp chuỗi thời gian 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
PP dự báo theo chuỗi thời gian 
 Dự báo nhu cầu sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp 
dựa trên các dữ liệu theo chuỗi thời gian 
9/26/2017 32 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
9/26/2017 33 
Các thành phần của nhu cầu theo thời gian 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Phương pháp bình quân đơn giản (Simple Average) 
n
Di
Ft
n
i 1
Là phương pháp dự báo trên cơ sở lấy giá trị trung bình của tất cả 
các dữ liệu ở những thời kỳ trước để dự báo cho thời kỳ tiếp theo, 
trong đó mức cầu của các thời kỳ trước đều có trọng số như nhau. 
Công thức tổng quát: 
Trong đó: 
 Ft: Cầu dự báo cho thời kỳ t (tương lai) 
 Di: Cầu thực tế của thời kỳ i (quá khứ) 
 n: Số thời kỳ của nhu cầu thực tế dùng để quan sát 
 9/26/2017 34 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
9/26/2017 35 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Dự báo nhu cầu của thời kỳ sau bằng số bình quân di động có 
nhân trọng số của những thời kỳ trước đó. 
 Công thức tổng quát: 
 Ft là Cầu dự báo ở giai đoạn t 
 Dt-i là Nhu cầu thực tế ở giai đoạn trước đó 
 i là trọng số của giai đoạn i với 1 > i > 0 
n
t
t
t
n
t
tD
1
1
1
1
1
t
*
F
9/26/2017 36 
Phương pháp bình quân di động (Moving Average) có trọng số 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Tháng Lượng bán thực tế Số bình quân di động 
1 57 
2 60 
3 60 
4 59 [(60x0.3)+(60x0.2)+(57x0.1)]:0.6
=59,5 
5 57 [(59x0.3)+(60x0.2)+(60x0.1)]:0.6
=59,5 
6 61 [(57x0.3)+(59x0.2)+(60x0.1)]:0.6
=58,17 
9/26/2017 37 
Phương pháp bình quân di động có trọng số 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.3.1.3. Phương pháp san bằng mũ 
 Là phương pháp dự báo dựa vào độ chính xác của kết quả 
dự báo giai đoạn trước đó (t-1) rồi điều chỉnh cho phù hợp 
với giai đoạn dự báo (giai đoạn t). Kết quả dự báo giai đoạn 
t chính là kết quả dự báo của giai đoạn t-1 cộng với sai số 
dự báo của giai đoạn t-1, dưới tác động của hệ số điều 
chỉnh , được gọi là hệ số san bằng hàm số mũ. 
 Phương pháp san bằng số mũ được chia thành 2 phương 
pháp cụ thể: 
 - Phương pháp san bằng số mũ bậc 1 (giản đơn) 
 - Phương pháp san bằng số mũ bậc 2 (san bằng số mũ có 
điều chỉnh xu hướng) 
9/26/2017 38 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.3.1.3. Phương pháp san bằng mũ 
Ưu điểm là chỉ cần sử dụng rất ít dữ liệu trong quá khứ, cụ 
thể là chỉ cần sử dụng số liệu về cầu thực tế (Dt-1) và cầu dự 
báo (Ft-1) của giai đoạn trước giai đoạn dự báo, qua đó giúp 
cho việc dự báo được chính xác hơn nhờ vào phân tích và sử 
dụng tính xu hướng cũng như mối quan hệ giữa các đại lượng 
dự báo trong một dòng chảy chung. 
9/26/2017 39 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Phương pháp san bằng mũ bậc 1 (san 
bằng mũ giản đơn) 
Dự báo nhu cầu của thời kỳ sau căn cứ vào sai số 
giữa thực tế và dự báo của thời kỳ trước đó. 
Công thức 
 Ft = Ft-1 + α( Dt-1 - Ft-1 ) 
 Trong đó 
 Ft : Dự báo nhu cầu ở thời kỳ t 
 Ft-1 : Dự báo nhu cầu ở thời kỳ t-1 
 α : Hệ số san bằng số mũ bậc 1 (0 < α < 1) 
 Dt-1 : Nhu cầu thực tế ở thời kỳ t – 1 
9/26/2017 40 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Phương pháp san bằng mũ bậc 1 
(san bằng mũ giản đơn) 
 Ví dụ 
 Một đại lý ô tô dự báo trong tháng 2 có nhu cầu là 
142 xe Toyota. Nhưng thực tế trong tháng 2 đã bán 
với 153 chiếc. Hãy dự báo nhu cầu tháng 3 với hệ 
số san bằng số mũ là 0,2. 
 Nhu cầu tháng 3 là: 
 F3=F2+0,2 * (D2-F2) = 142 + 0,2 * (153 – 142) = 
144 chiếc 
9/26/2017 41 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Lưu ý 
 Kết quả dự báo phụ thuộc vào hệ số san bằng mũ 
(α). α hợp lý thì kết quả dự báo sẽ chính xác và 
ngược lại. 
 Lần lượt dự báo với các α khác nhau sẽ có kết quả 
dự báo khác nhau, sau đó kiểm tra mức độ chính 
xác của từng kết quả dự báo bằng các công cụ 
thích hợp như MAD, MSE 
9/26/2017 42 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Phương pháp san bằng mũ có điều chỉnh 
xu hướng (bậc 2) 
 Phương pháp san bằng số mũ giản đơn không thể hiện hết 
xu hướng biến động 
 Công thức : FITt = Ft + Tt (Forecast Including Trend ) 
 Tt : Mức điều chỉnh xu hướng cho giai đoạn t 
 Tt = Tt - 1 + β (Ft - Ft – 1 - Tt – 1 ) 
 β : Hệ số san bằng số mũ bậc 2 (hệ số điều chỉnh theo xu hướng) 
 O < β < 1 và xác định như 
 Ft: Mức dự báo theo san bằng mũ giản đơn cho giai đoạn t 
 Ft-1: Mức dự báo theo san bằng mũ giản đơn giai đoạn ngay 
trước 
 Tt-1: Mức điều chỉnh xu hướng cho giai đoạn ngay trước 
9/26/2017 43 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DH M
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHT
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.3.1.4. Phương pháp xác định 
đường xu hướng 
 Là phương pháp giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu sản 
phẩm trong tương lai dựa trên một tập hợp các dữ liệu 
có xu hướng trong quá khứ, nói cách khác là nghiên cứu 
sự biến động của dãy số theo thời gian để tìm xu hướng 
phát triển nhu cầu trong tương lai. 
 Sử dụng đồ thị đường tuyến tính (hàm bậc 1) để diễn tả. 
9/26/2017 44 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
 Công thức : Y = a + b*t 
 a,b : hệ số tương quan 
 t : thời gian 
 y : dự báo nhu cầu 
 n : số kỳ tính toán 
Thời gian (x) 
Nhu cầu 
(y) 
9/26/2017 45 
2.3.1.4. Phương pháp xác định 
đường xu hướng 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
 b = 
 a = - b* 
 = và = 
Hoặc b = 
 a = 
9/26/2017 46 
Trong đó: 
Yt - Mức cầu dự 
báo giai đoạn t 
Yi - Mức cầu thực 
tế của giai đoạn i 
(i=1 đến n) 
n - Số giai đoạn 
quan sát được 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.3.2. Các phương pháp dự báo cầu 
sản phẩm theo quan hệ nhân quả 
2.3.2.1. Phương pháp phân tích 
tương quan 
2.3.2.1. Phương pháp hồi quy 
9/26/2017 47 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.4. Đo lường và kiểm soát sai số của 
dự báo nhu cầu sản phẩm 
9/26/2017 48 
 2.4.1. Đo lường sai số của dự báo 
 2.4.2. Kiểm soát sai số dự báo 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.4.1. Đo lường sai số của dự báo 
 “Sai số dự báo” là chênh lệch giữa số liệu thực tế 
(cầu thực tế) với số liệu dự báo (cầu dự báo) ở mỗi 
giai đoạn (thời kỳ). 
 Nếu ký hiệu: et là sai số dự báo 
 Dt là nhu cầu thực tế 
 Ft là nhu cầu dự báo 
 Ta có: et = Dt - Ft (với t = 1 đến n) 
9/26/2017 49 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
HTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Đo lường các chỉ số 
 2.4.1.1. Độ lệch tuyệt đối bình quân MAD (mean 
absolute deviation) 
 2.4.1.2. Độ lệch bình phương trung bình MSE 
(mean squared error) 
9/26/2017 50 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Ví dụ: Phương pháp san bằng số mũ 
Tùy vào hệ số α 
Tháng 
Nhu cầu 
thực tế 
Dự báo 
α= 0,1 α= 0,2 α= 0,4 α= 0,5 α= 0,7 
1 100 90 90 90 90 90 
2 110 91,00 92,00 94,00 95,00 97,00 
3 115 92,90 95,60 100,40 102,50 106,10 
4 100 95,11 99,48 106,24 108,75 112,33 
5 90 95,59 99,58 103,74 104,37 103,69 
6 105 95,03 97,67 98,24 97,18 94,10 
7 110 96,03 99,13 100,94 101,09 101,73 
8 115 97,43 101,30 104,56 105,54 107,51 
9 120 99,18 104,04 108,74 110,27 112,75 
10 130 101,26 107,23 113,24 115,13 117,82 
9/26/2017 51 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.4.1.1. Độ lệch tuyệt đối bình quân MAD 
(Mean Absolute Deviation) 
 Công thức 
Trong đó: 
|Dt – Ft| là sai số dự báo của giai đoạn t 
n là số giai đoạn hay số khoảng cách tính toán 
MAD cho phép đánh giá mức sai số bình quân với ý nghĩa là giá trị 
này càng nhỏ thì mức độ chính xác của dự báo càng cao và ngược 
lại. 
 α= 0,1 : MAD = 15,2625 
 α= 0,2 : MAD = 12,8113 
 α= 0,4 : MAD = 11,4835 
 α= 0,5: MAD = 11,1386 
 α= 0,7: MAD = 10,3983 
n
FD
MAD
n
t
tt
1
9/26/2017 52 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.4.1.2. Độ lệch bình phương trung bình 
MSE 
 Công thức: 
MSE = 
9/26/2017 53 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.4.1.3. Phần trăm sai số tuyệt đối trung 
bình (MAPE) 
 Công thức: 
MAPE = 
9/26/2017 54 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_T U
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.4.1.4. Phần trăm sai số trung bình (MPE) 
 Công thức: 
 MPE =
𝟏
𝐧
(𝐃𝐭− 𝐅𝐭)
𝟐
𝐃𝐭
𝐧
𝐭=𝟏 
9/26/2017 55 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
2.4.2. Kiểm soát sai số dự báo 
 Tín hiệu theo dõi (THTD) 
 Tín hiệu cảnh báo (TS) là đại lượng thể hiện mối quan hệ của tổng 
giá trị sai số của dự báo so với giá trị MAD dùng để theo dõi quá 
trình dự báo này 
 Công thức 
 TS = 
 Tín hiệu theo dõi càng nhỏ càng tốt 
 Dự báo tin cậy khi tín hiệu theo dõi nằm trong khoảng ±3 đến ± 8, 
thông dụng nhất là ±4 
 Tín hiệu theo dõi dương cho biết nhu cầu thực tế(Dt) lớn hơn dự 
báo(Ft) và ngược lại. 9/26/2017 56 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
Kiểm soát dự báo 
 Phạm vi chấp nhận được (dùng đồ thị) 
 Gmin <THTD <Gmax 
+ 
- 
TS= 0 
9/26/2017 57 
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU
DHTM
_TMU