Ứng dụng mô hình Fuzzy-Topsis đánh giá chiến lược quản lý chuỗi cung ứng: Ví dụ điển hình tại công ty bia sài gòn-miền tây

Nội dung text: Ứng dụng mô hình Fuzzy-Topsis đánh giá chiến lược quản lý chuỗi cung ứng: Ví dụ điển hình tại công ty bia sài gòn-miền tây

1. Trần Thị Thắm Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ 189(13): 121 - 128 ỨNG DỤNG MƠ HÌNH FUZZY-TOPSIS ĐÁNH GIÁ CHIẾN LƯỢC QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG: VÍ DỤ ĐIỂN HÌNH TẠI CƠNG TY BIA SÀI GỊN-MIỀN TÂY Trần Thị Thắm* Trường Đại học Cần Thơ TĨM TẮT Chiến lược quản lý chuỗi cung ứng đang ngày càng đĩng vai trị quan trọng đối với quá trình phát triển doanh nghiệp và đang là vấn đề được quan tâm nghiên cứu trong những năm gần đây. Để lựa chọn được chiến lược phù hợp, doanh nghiệp cần cĩ những phương pháp đánh giá hiệu quả. Nghiên cứu này đề xuất sử dụng mơ hình Fuzzy-TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Situation) để đánh giá chiến lược quán lý chuỗi cung ứng. Các chiến lược được xem xét thơng qua ba tiêu chí: lợi ích, chi phí và tính khả thi. Một ví dụ từ cơng ty Bia Sài Gịn- Miền Tây được sử dụng để mơ tả mơ hình đề xuất. Kết quả phân tích cung cấp vị trí xếp hạng của các chiến lược, trong đĩ chiến lược 5S và Hệ thống hĩa quá trình tuyển dụng là hai chiến lược được đánh giá cáo nhất. Từ kết quả thu được, doanh nghiệp cĩ thể lựa chọn được chiến lược phù hợp trong điều kiện hạn chế về ngân sách. Từ khĩa: Hệ số mờ; TOPSIS; Quản lý chuỗi cung ứng; Mơ hình ra quyết định đa tiêu chí, Đánh giá chiến lược. GIỚI THIỆU * tưởng tích cực và xa nhất so với lời giải lý tưởng tiêu cực. Trong mơ hình TOPSIS cổ Để đứng vững trong mơi trường cạnh tranh điển, số thực được sử dụng để đánh giá trọng quyết liệt như hiện nay, doanh nghiệp phải số của tiêu chí và xếp hạng đối tượng. tìm kiếm những chiến lược quản lý thích hợp nhằm kiểm sốt tất cả nguồn lực và hoạt động Tuy nhiên, việc sử dụng số thực trong mơi trong chuỗi cung ứng sản phẩm. Tuy nhiên, trường khơng ổn định sẽ gây khĩ khăn cho vấn đề lựa chọn chiến lược là một vấn đề người đánh giá. Do đĩ, mơ hình TOPSIS kết phức tạp, trong đĩ doanh nghiệp phải xem xét hợp số mờ (Fuzzy) được đề xuất sử dụng đến nhiều tiêu chí đối lập hay mâu thuẫn nhằm khắc phục tính bất định, kém chính xác nhau. Để tìm kiếm các lựa chọn thích hợp, mơ trong đánh giá [2, 3]. Wang et al [4] kết luận hình ra quyết định đa tiêu chí được đề xuất sử rằng sử dụng Fuzzy-TOPSIS khơng chỉ đánh dụng. Trong đĩ, một vài mơ hình phổ biến giá hiệu quả trong mơi trường khơng chắc được biến đến như mơ hình triển khai chức chắn mà cịn cho phép đánh giá nhiều tiêu chí năng chất lượng (QFD), mơ hình phân tích cùng lúc một cách chính xác. Do tính hiệu thứ bậc (AHP), mơ hình phân tích mạng quả mang lại, Fuzzy-TOPSIS được ứng dụng (ANP), mơ hình TOPSIS. nhiều trong các mơ hình ra quyết định. Trong lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng, Fuzzy- TOPSIS (Technique for Order Preference by TOPSIS được ứng dụng để lựa chọn nhà cung Similarity to Ideal Situation) được giới thiệu ứng [4, 5, 6, 7], lựa chọn địa điểm và cơ sở bởi Hwang & Yoon [1]. Nguyên tắc của vật chất [8, 9, 10, 11, 12], đánh giá lợi thế TOPSIS liên quan đến định nghĩa về giải cạnh tranh [13, 14], v.v. pháp lý tưởng tích cực và giải pháp lý tưởng Tiếp nối thành cơng của những nghiên cứu tiêu cực. Một lựa chọn gọi là tốt nhất nếu lựa trước đĩ, nghiên cứu này đề xuất sử dụng chọn này cĩ giá trị gần nhất so với lời giải lý Fuzzy-TOPSIS để đánh giá chiến lược quản lý chuỗi cung ứng. Nghiên cứu được chia làm * Tel: 0942 282824, Email:tttham@ctu.edu.vn 121
2. Trần Thị Thắm Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ 189(13): 121 - 128 bốn phần. Phần đầu giới thiệu về lĩnh vực Trong nghiên cứu này, mơ hình Fuzzy- nghiên cứu. Phần hai mơ tả phương pháp TOPSIS được xây dựa trên 3 tiêu chí: lợi ích, nghiên cứu (mơ hình Fuzzy-TOPSIS). Sau đĩ, chi phí và tính khả thi. Các tiêu chí được định một ví dụ tại Cơng ty Bia Sài Gịn-Miền Tây nghĩa như sau: được triển khai để minh họa cho mơ hình đề Lợi ích: Lợi ích đạt được khi cơng ty áp dụng xuất. Phần cuối bao gồm kết luận, hạn chế chiến lược. của đề tài và những đề xuất, kiến nghị. Chi phí: chi phí sử dụng để triển khai chiến PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU lược tại cơng ty. Nghiên cứu này sử dụng phương pháp tham Tính khả thi được xem xét là sự phù hợp hay khảo ý kiến chuyên gia để thu thập số liệu. khả năng ứng dụng các chiến lược tại cơng ty. Bảng câu hỏi được xây dựng để thu thập mức Mức độ quan trọng của các tiêu chí và mức độ quan trọng của các tiêu chí và mức độ hiệu độ đánh giá các chiến lược là các biến ngơn quả của các chiến lược khi xem xét trên từng tiêu chí. Các bước xây dựng bảng câu hỏi, thu ngữ, thể hiện ở Bảng 2. thập số liệu và áp dụng mơ hình Fuzzy- Bảng 2. Biến ngơn ngữ và tổ hợp hệ số mờ TOPSIS trong đánh giá chiến lược quản lý Hệ số Mức độ đánh giá Đánh giá chuỗi cung ứng được thực hiện như sau. mờ tiêu chí chiến lược Bước 1: Xác định tiêu chí đánh giá và (1, 1, 3) Rất kém quan trọng (VL) Rất kém (VP) chiến lược quản lý chuỗi cung ứng (1, 3, 5) Kém quan trọng (L) Kém (P) Các chiến lược được đề xuất thơng qua lược (3, 5, 7) Trung bình (M) Trung bình (M) khảo những nghiên cứu trước đĩ [6,15-18]. (5, 7, 9) Quan trọng (H) Tốt (G) Đây những chiến lược được áp dụng phổ (7, 9, 9) Rất quan trọng (VH) Rất tốt (VG) biến, quản lý các tương tác trong nội bộ Giả sử nhĩm trả lời bao gồm chuyên gia. doanh nghiệp cũng như các tương tác giữa Nếu mức độ đánh giá chiến lược 푖 dựa trên doanh nghiệp và các thành phần cịn lại trong tiêu chí 푗 của chuyên gia thứ là: ̃푖푗 = chuỗi, được các chuyên gia đánh giá hợp lý ( 푖푗, 푖푗, 푖푗) và mức độ đánh giá trọng số tiêu (Xem Bảng 1). chí 푗 là: 푤̃푗 = (푤푗1, 푤푗2, 푤푗3), Trong đĩ 푖= Bảng 1. Chiến lược quản lý chuỗi cung ứng 1, 2, , , và 푗 = 1, 2, , 푛. Ký hiệu Định nghĩa chiến lược Giá trị tổng hợp của chuyên gia về mức độ A1 5S A2 Just-In-Time (JIT) đánh giá chiến lược 푖 dựa trên tiêu chí 푗 được A3 Nhận dạng tần số sĩng vơ tuyến (RFID) mơ tả bằng ̃푖푗 = ( 푖푗, 푖푗, 푖푗), trong đĩ: A4 Hệ thống hoạch định nguyên vật liệu (MRP) 1 = min { }, = ∑퐾 , A5 Tồn kho tại nhà cung cấp (VMI) 푖푗 푖푗 푖푗 =1 푖푗 A6 Tự động hĩa trong sản xuất = max { } (1) A7 Kiểm sốt quá trình bằng thống kê (SPC) 푖푗 푖푗 A8 Bảo trì phịng ngừa (PM) Giá trị tổng hợp của chuyên gia về mức độ A9 Hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) đánh giá trọng số tiêu chí 푗 được mơ tả bằng A10 Hệ thống trao đổi dữ liệu điện tử (EDI) A11 Chế độ ưu đãi (thưởng, phụ cấp ) 푤̃푗 = (푤푗1, 푤푗2, 푤푗3), trong đĩ: 1 A12 Hệ thống hĩa quá trình tuyển dụng 푤 = min {푤 }, 푤 = ∑퐾 푤 , A13 Phần mềm quản lý chuỗi cung ứng (SCM) 푗1 푗 1 푗2 =1 푗 2 A14 Khảo sát khách hàng 푤푗3 = max {푤푗 3} (2) A15 Mở rộng cơng việc theo chiều ngang A16 Xây dựng hệ thống quản lý chất lượng ISO Bước 2: Xây dựng ma trận quyết định A17 Phương thức đào tạo cầm tay chỉ việc Ma trận quyết định và tổ hợp trọng số của tiêu A18 Phần mềm quản lý khách hàng (CRM) chí được biểu diễn như sau: A19 Mở rộng cơng việc theo chiều dọc 1 2 푛 122
3. Trần Thị Thắm Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ 189(13): 121 - 128 ̃ ̃ ⋯ ̃ 1 11 12 1푛 Khoảng cách từ mỗi lựa chọn đến giải pháp lý ̃ ̃ ⋯ ̃ 푫̃ = 2 [ 21 22 2푛 ] (3) tưởng tích cực ( ∗) và giải pháp lý tưởng tiêu ̃푖푗 푖 ̃ ̃ − 1 2 ⋯ ̃ 푛 cực ( 푖 ) được tính theo cơng thức sau: 푾̃ = (푤̃ , 푤̃ , , 푤̃ ) (4) ∗ 푛 ∗ 1 2 푛 푖 = ∑푗=1 푣(푣̃푖푗, 푣̃푗 ), 푖= 1, 2, , (11) − 푛 − Trong đĩ, 푖= 1, 2, , ; 푗 = 1, 2, , 푛; 푖 = ∑푗=1 푣(푣̃푖푗, 푣̃푗 ), 푖= 1, 2, , (12) ̃ ̃ ̃푖푗, 푤̃푗 là biến ngơn ngữ, được biểu diễn dưới 푣( ̃, ) là khoảng cách giữa 2 số mờ ̃ và : ( ̃, ̃) dạng số mờ như sau: ̃푖푗 = ( 푖푗, 푖푗, 푖푗) và 푣 . 1 푤̃푗 = (푤푗1, 푤푗2, 푤푗3) 2 2 2 = √ [( 1 − 1) + ( 2 − 2) + ( 3 − 3) ] Bước 3: Chuẩn hĩa ma trận quyết định 3 (13) Ma trận quyết định được chuẩn hĩa như sau: Bước 7: Tính hệ số gần gũi (CC) và xếp ̃ 푹= [ 푖푗̃ ] ×푛, (5) hạng các lựa chọn Trong đĩ: 푖= 1, 2, , , 푗 = 1, 2, , 푛 Hệ số gần gũi 푖 được tính theo cơng thức: − Đối với tiêu chí lợi ích = 푖 , 푖=1, 2, , (14) 푖 −+ ∗ 푖푗 푖푗 푖푗 ∗ 푖 푖 푖푗̃ = ( ∗ , ∗ , ∗ ) 푗 = max푖 푖푗 (6) Hệ số gần gũi lớn cho thấy khoảng cách từ 푗 푗 푗 Đối với −tiêu− chí −chi phí đối tượng đến giải pháp lý tưởng tiêu cực lớn, 푗 푗 푗 − 푖푗̃ = ( , , ) 푗 = min푖 푖푗 (7) h ay đối tượng gần với giải pháp lý tưởng tích 푖푗 푖푗 푖푗 Bước 4: Xây dựng ma trận chuẩn hĩa cĩ cực hơn. Do đĩ, đối tượng cĩ hệ số gần gũi trọng số cao nhất là giải pháp tốt nhất được lựa chọn. Ma trận chuẩn hĩa cĩ trọng số được xây dựng KẾT QUẢ VÀ BÀN LUẬN bằng cách nhân ma trận chuẩn hĩa 푖푗̃ với Trong nghiên cứu này, Cơng ty Bia Sài Gịn- trọng số tiêu chí 푤̃푗: Miền Tây được sử dụng làm ví dụ mơ tả mơ 푽̃= [푣̃푖푗] ×푛, (8) hình đề xuất. Sau khi thiết lập chiến lược quản lý chuỗi cung ứng và các tiêu chí, phiếu Trong đĩ: 푣̃푖푗 = 푖푗̃ (. ) 푤̃푗, 푖= 1, 2, , , 푗 = 1, 2, , 푛 câu hỏi được gửi đến 3 chuyên gia tại cơng ty để tham khảo ý kiến về đánh giá mức độ quan Bước 5: Xác định giải pháp lý tưởng tích trọng của các tiêu chí (xem Bảng 3), và mức cực (FPIS) và tiêu cực (FNIS) độ của các chiến lược dựa trên các tiêu chí ∗ Giải pháp lý tưởng tích cực ( )và giải pháp (xem Bảng 4). Biến ngơn ngữ được sử dụng − lý tưởng tiêu cực ( )được tính như sau: trong quá trình đánh giá. ∗ ∗ ∗ ∗ = (푣̃1, 푣̃2, , 푣̃푛) (9) Bảng 3. Mức độ quan trọng của tiêu chí − − − − = (푣̃1 , 푣2 , , 푣̃푛 ) (10) Chuyên Tiêu chí ∗ − gia Trong đĩ: 푣̃푗 = max푖{푣푖푗3} , 푣̃푗 = min푖{푣푖푗1}, Lợi ích Chi phí Tính khả thi 푖= 1, 2, , , 푗 = 1, 2, , 푛 DM1 H H VH Bước 6: Tính khoảng cách từ các lựa chọn DM2 M H H đến giải pháp lý tưởng tích cực (FPIS) và DM3 H H VH giải pháp lý tưởng tiêu cực (FNIS) 123
4. Trần Thị Thắm Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ 189(13): 121 - 128 Bảng 4. Đánh giá chiến lược dựa trên tiêu chí Tiêu chí Chiến lược Lợi ích Chi phí Tính khả thi A1 (VG;VG;G) (G;M;VG) (VG;G;VG) A2 (G;M;G) (G;G;VG) (M;P;P) A3 (G;G;VG) (G;M;G) (VG;G;G) A4 (G;G;G) (VG;G;VG) (G;VG;G) A5 (G;G;G) (G;G;M) (M;P;P) A6 (G;M;M) (VG;G;G) (VG;VG;G) A7 (G;G;G) (G;VG;G) (VG;G;VG) A8 (G;M;VG) (G;G;M) (G;G;M) A9 (M;G;M) (G;G;G) (VG;G;G) A10 (G;M;G) (VG;G;G) (G;G;VG) A11 (G;P;M) (VG;G;G) (G;M;M) A12 (VG;G;G) (M;M;M) (G;G;G) A13 (G;G;M) (VG;VG;G) (M;G;G) A14 (P;P;M) (G;VG;M) (M;M;VG) A15 (VP;P;P) (M;M;M) (P;P;VP) A16 (G;G;G) (G;G;M) (G;G;M) A17 (G;M;M) (VG;G;G) (G;G;VG) A18 (M;M;M) (G;M;G) (M;G;M) A19 (G;G;VG) (VG;VG;G) (G;G;G) Dựa trên cơng thức (1)-(8), ma trận quyết định, ma trận quyết định chuẩn hĩa, ma trận chuẩn hĩa cĩ trọng số được hình thành, thể hiện lần lượt ở Bảng 5, Bảng 6 và Bảng 7. Khoảng cách từ các lựa chọn đến các giải pháp lý tưởng được thể hiện ở Bảng 8. Hệ số gần gũi của các lựa chọn được thể hiện ở Bảng 9. Bảng 5. Ma trận quyết định Tiêu chí Chiến lược Lợi ích Chi phí Tính khả thi A1 (5,00; 8,33; 9,00) (3,00; 7,00; 9,00) (5,00; 8,33; 9,00) A2 (3,00; 6,33; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) (1,00; 3,67; 7,00) A3 (5,00; 7,67; 9,00) (3,00; 6,33; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) A4 (5,00; 7.00; 9,00) (5,00; 8,33; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) A5 (5,00; 7,00; 9,00) (3,00; 6,33; 9,00) (1,00; 3,67; 7,00) A6 (3,00; 5,67; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) (5,00; 8,33; 9,00) A7 (5,00; 7,00; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) (5,00; 8,33; 9,00) A8 (3,00; 7,00; 9,00) (3,00; 6,33; 9,00) (3,00; 6,33; 9,00) A9 (3,00; 5,67; 9,00) (5,00; 7,00; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) A10 (3,00; 6,33; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) A11 (1,00; 5,00; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) (3,00; 5,67; 9,00) A12 (5,00; 7,67; 9,00) (3,00; 5,00; 7,00) (5,00; 7,00; 9,00) A13 (3,00; 6,33; 9,00) (5,00; 8,33; 9,00) (3,00; 6,33; 9,00) A14 (1,00; 3,67; 7,00) (3,00; 7,00; 9,00) (3,00; 6,33; 9,00) A15 (1,00; 2,33; 5,00) (3,00; 5,00; 7,00) (1,00; 2,33; 5,00) A16 (5,00; 7,00; 9,00) (3,00; 6,33; 9,00) (3,00; 6,33; 9,00) A17 (3,00; 5,67; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) (5,00; 7,67; 9,00) A18 (3,00; 5,00; 7,00) (3,00; 6,33; 9,00) (3,00; 5,67; 9,00) A19 (5,00; 7,67; 9,00) (5,00; 8,33; 9,00) (5,00; 7,00; 9,00) 124
5. Trần Thị Thắm Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ 189(13): 121 - 128 Bảng 6. Ma trận quyết định chuẩn hĩa Tiêu chí Chiến lược Lợi ích Chi phí Tính khả thi A1 (0,56; 0,93; 1,00) (0,33; 0,43; 1,00) (0,56; 0,93; 1,00) A2 (0,33; 0,70; 1,00) (0,33; 0,39; 0,60) (0,11; 0,41; 0,78) A3 (0,56; 0,85; 1,00) (0,33; 0,47; 1,00) (0,56; 0,85; 1,00) A4 (0,56; 0,78; 1,00) (0,33; 0,36; 0,60) (0,56; 0,85; 1,00) A5 (0,56; 0,78; 1,00) (0,33; 0,47; 1,00) (0,11; 0,41; 0,78) A6 (0,33; 0,63; 1,00) (0,33; 0,39; 0,60) (0,56; 0,93; 1,00) A7 (0,56; 0,78; 1,00) (0,33; 0,39; 0,60) (0,56; 0,93; 1,00) A8 (0,33; 0,78; 1,00) (0,33; 0,47; 1,00) (0,33; 0,70; 1,00) A9 (0,33; 0,63; 1,00) (0,33; 0,43; 0,60) (0,56; 0,85; 1,00) A10 (0,33; 0,70; 1,00) (0,33; 0,39; 0,60) (0,56; 0,85; 1,00) A11 (0,11; 0,56; 1,00) (0,33; 0,39; 0,60) (0,33; 0,63; 1,00) A12 (0,56; 0,85; 1,00) (0,43; 0,60; 1,00) (0,56; 0,78; 1,00) A13 (0,33; 0,70; 1,00) (0,33; 0,36; 0,60) (0,33; 0,70; 1,00) A14 (0,11; 0,41; 0,78) (0,33; 0,43; 1,00) (0,33; 0,70; 1,00) A15 (0,11; 0,26; 0,56) (0,43; 0,60; 1,00) (0,11; 0,26; 0,56) A16 (0,56; 0,78; 1,00) (0,33; 0,47; 1,00) (0,33; 0,70; 1,00) A17 (0,33; 0,63; 1,00) (0,33; 0,39; 0,60) (0,56; 0,85; 1,00) A18 (0,33; 0,56; 0,78) (0,33; 0,47; 1,00) (0,33; 0,63; 1,00) A19 (0,56; 0,85; 1,00) (0,33; 0,36; 0,60) (0,56; 0,78; 1,00) Bảng 7. Ma trận chuẩn hĩa cĩ trọng số Tiêu chí Chiến lược Lợi ích Chi phí Tính khả thi A1 (1,67; 5,86; 9,00) (1,67; 3,00; 9,00) (2,78; 7,72; 9,00) A2 (1,00; 4,46; 9,00) (1,67; 2,74; 5,40) (0,56; 3,40; 7,00) A3 (1,67; 5,40; 9,00) (1,67; 3,32; 9,00) (2,78; 7,10; 9,00) A4 (1,67; 4,93; 9,00) (1,67; 2,52; 5,40) (2,78; 7,10; 9,00) A5 (1,67; 4,93; 9,00) (1,67; 3,32; 9,00) (0,56; 3,40; 7,00) A6 (1,00; 3,99; 9,00) (1,67; 2,74; 5,40) (2,78; 7,72; 9,00) A7 (1,67; 4,93; 9,00) (1,67; 2,74; 5,40) (2,78; 7,72; 9,00) A8 (1,00; 4,93; 9,00) (1,67; 3,32; 9,00) (1,67; 5,86; 9,00) A9 (1,00; 3,99; 9,00) (1,67; 3,00; 5,40) (2,78; 7,10; 9,00) A10 (1,00; 4,46; 9,00) (1,67; 2,74; 5,40) (2,78; 7,10; 9,00) A11 (0,33; 3,52; 9,00) (1,67; 2,74; 5,40) (1,67; 5,25; 9,00) A12 (1,67; 5,40; 9,00) (2,14; 4,20; 9,00) (2,78; 6,48; 9,00) A13 (1,00; 4,46; 9,00) (1,67; 2,52; 5,40) (1,67; 5,86; 9,00) A14 (0,33; 2,58; 7,00) (1,67; 3,00; 9,00) (1,67; 5,86; 9,00) A15 (0,33; 1,64; 5,00) (2,14; 4,20; 9,00) (0,56; 2,16; 5,00) A16 (1,67; 4,93; 9,00) (1,67; 3,32; 9,00) (1,67; 5,86; 9,00) A17 (1,00; 3,99; 9,00) (1,67; 2,74; 5,40) (2,78; 7,10; 9,00) A18 (1,00; 3,52; 7,00) (1,67; 3,32; 9,00) (1,67; 5,25; 9,00) A19 (1,67; 5,40; 9,00) (1,67; 2,52; 5,40) (2,78; 6,48; 9,00) 125
6. Trần Thị Thắm Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ 189(13): 121 - 128 Bảng 8. Khoảng cách từ chiến lược đến các giải pháp lý tưởng Tiêu chí Chiến lược Lợi ích Chi phí Tính khả thi D- D* D- D* D- D* A1 5,99 4,60 4,30 5,47 6,52 3,67 A2 5,56 5,31 2,24 5,94 4,06 5,96 A3 5,85 4,72 4,34 5,36 6,30 3,76 A4 5,72 4,84 2,21 6,02 6,30 3,76 A5 5,72 4,84 4,34 5,36 4,06 5,96 A6 5,45 5,45 2,24 5,94 6,52 3,67 A7 5,72 4,84 2,24 5,94 6,52 3,67 A8 5,68 5,18 4,34 5,36 5,79 4,60 A9 5,45 5,45 2,29 5,85 6,30 3,76 A10 5,56 5,31 2,24 5,94 6,30 3,76 A11 5,33 5,92 2,24 5,94 5,61 4,76 A12 5,85 4,72 4,49 4,83 6,09 3,88 A13 5,56 5,31 2,21 6,02 5,79 4,60 A14 4,06 6,33 4,30 5,47 5,79 4,60 A15 2,80 6,96 4,49 4,83 2,72 6,69 A16 5,72 4,84 4,34 5,36 5,79 4,60 A17 5,45 5,45 2,24 5,94 6,30 3,76 A18 4,29 5,72 4,34 5,36 5,61 4,76 A19 5,85 4,72 2,21 6,02 6,09 3,88 Bảng 9. Hệ số gần gũi của các chiến lược Chiến lược 푪푪풊 Chiến lược 푪푪풊 A1 0,550 A11 0,442 A2 0,408 A12 0,550 A3 0,544 A13 0,460 A4 0,493 A14 0,463 A5 0,466 A15 0,351 A6 0,485 A16 0,517 A7 0,500 A17 0,480 A8 0,511 A18 0,473 A9 0,482 A19 0,492 A10 0,484 Kết quả từ Bảng 9 cho thấy vị trí xếp hạng Tuyển dụng nghiêm túc là tiền đề xây dựng (mức độ quan trọng) của các chiến lược khi một đội ngũ nhân viên làm việc hiệu quả. áp dụng tại cơng ty. Trong đĩ, giá trị hệ số Kết quả cũng cho thấy chiến lược A15_Mở gần gũi cao nhất là 0,550 (Chiến lược A1_5S rộng cơng việc theo chiều ngang được đánh và A12_Hệ thống hĩa quá trình tuyển dụng). giá thấp nhất. Hay nĩi cách khác, khi một Điều này nĩi lên rằng chiến lược 5S và Hệ nhân viên được phân nhiều cơng việc thì hiệu thống hĩa quá trình tuyển dụng là hai chiến suất làm việc cĩ thể khơng cao, chất lượng lược được đánh giá cao nhất. Thật vậy, khi khơng đạt được như yêu cầu, đồng thời áp lực cơng ty áp dụng chiến lược 5S, năng suất làm cơng việc sẽ ảnh hưởng đến tinh thần và thái việc được cải thiện đồng thời tạo được một độ làm việc của nhân viên. Từ kết quả xếp khơng gian làm việc thoải mái. Bên cạnh đĩ, hạng này, cơng ty cĩ thể lựa chọn những hệ thống hĩa quá trình tuyển dụng là một chiến lược phù hợp để áp dụng tại cơng ty phương pháp hiệu quả trong quản lý nhân sự. trong điều kiện hạn chế về tài chính. 126
7. Trần Thị Thắm Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ 189(13): 121 - 128 KẾT LUẬN 7. Dalalah, D., Hayajneh, M., Batieha, F. (2011), “A fuzzy multi-criteria decision making model for Nghiên cứu này đề xuất và xây dựng được supplier selection”, Expert Systems with một mơ hình hiệu quả để đánh giá các chiến Applications, 38(7), pp. 8384–8391. lược quản lý chuỗi cung ứng sử dụng Fuzzy- 8. Chu, T. C. (2002), “Selecting plant location via TOPSIS. Mơ hình cung cấp một bức tranh a fuzzy TOPSIS approach”, International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 20(11), tồn diện giúp cơng ty xem xét và lựa chọn pp. 859–864. những chiến lược áp dụng phù hợp nhằm 9. Yong, D. (2006), “Plant location selection nâng cao hiệu quả hoạt động kinh doanh cũng based on fuzzy TOPSIS”, International Journal of như hiệu quả quản lý chuỗi cung ứng. Bên Advanced Manufacturing Technology, 28(7), pp. cạnh đĩ, nghiên cứu cũng mở ra một hướng đi 839–844. 10. Ertugrul, I. (2011), “Fuzzy group decision mới trong đánh giá chiến lược quản lý chuỗi making for the selection of facility location”, cung ứng. Tuy nhiên, bên cạnh những đĩng Group Decision and Negotiation, 20(6), pp. 725– gĩp tích cực, nghiên cứu vẫn cịn một số mặt 740. hạn chế. Các chiến lược đề xuất dựa trên 11. Alimoradi, A., Yussuf, R. M., Zulkifli, N. những nghiên cứu trước đĩ và tham khảo ý (2011), “A hybrid model for remanufacturing facility location problem in a closed-loop kiến chuyên gia nên mang vẫn chưa phản ánh supply chain”, International Journal of được hết hiện trạng, nhu cầu và mong muốn Sustainable Engineering, 4(1), pp. 16–23. của cơng ty. Bên cạnh đĩ, số lượng các chiến 12. Awasthi, A., Chauhan, S. S., Omrani, H. lược và tiêu chí đánh giá vẫn cịn hạn chế. (2011), “Application of fuzzy TOPSIS in evaluating sustainable transportation systems”, Những nghiên cứu tiếp theo cĩ thể phát triển Expert Systems with Applications, 38(10), pp. mơ hình bằng cách bổ sung một số tiêu chí và 12270–12280. chiến lược phù hợp dựa trên tình hình thực tế 13. Sun, C. C., Lin, G. T. R. (2009), “Using fuzzy tại doanh nghiệp. TOPSIS method for evaluating the competitive advantages of shopping websites”, Expert Systems TÀI LIỆU THAM KHẢO with Applications, 36(9), pp. 11764–11771. 1. Hwang, C. L., Yoon, K. P. (1981), Multiple 14. Aydogan, E. K. (2011), “Performance attribute decision making: Methods and measurement model for Turkish aviation firms applications, Springer-Verlag, New York. using the rough-AHP and TOPSIS methods under 2. Chen, C. T. (2000), “Extensions of the TOPSIS fuzzy environment”, Expert Systems with for group decision-making under fuzzy Applications, 38(4), pp. 3992–3998. environment”, Fuzzy Sets and Systems, 114(1), pp. 15. Issam S. J., Wafa, T. A. (2006), “Improvement 1–9. of organizational efficiency and effectiveness by 3. Wang Y. J., Lee, H. S. (2007), “Generalizing developing a manufacturing strategy decision TOPSIS for fuzzy multiple-criteria group support system”, Business Process Management decision-making”, Computers and Mathematics Journal, 12(5), pp. 588-607. with Applications, 53(11), pp. 1762–1772. 16. Zarei, M., Fakhrzad, M. B., Paghaleh, M. J. 4. Wang, J. W., Cheng, C. H., Huang, K. C. (2011), “Food supply chain leanness using a (2009), “Fuzzy hierarchical TOPSIS for supplier developed QFD model”, Journal of Food selection”, Applied Soft Computing, 9(1), pp. 377– Engineering, 102(1), pp. 25-33. 386. 17. Ayağ, Z., Samanlioglu, F., Büyükưzkan, G. 5. Chen, C. T., Lin, C. T., Huang, S. F. (2006), “A (2013), “A fuzzy QFD approach to determine fuzzy approach for supplier evaluation and supply chain management strategies in the dairy selection in supply chain management”, industry”, Journal of Intelligent Manufacturing, International Journal of Production Economics, 24(6), pp. 1111-1122. 102(2), pp. 289–301. 18. Chiadamrong, N., Tham, T. T. (2013), “An 6. Bottani, E., Rizzi, A. (2006), “A fuzzy TOPSIS integrated approach with SEM, Fuzzy-QFD, and methodology to support outsourcing of logistics MLP for supply chain management strategy services”, Supply Chain Management: An development”, International Journal of Logistics International Journal, 11(4), pp. 294–308. Systems and Management, 28(1), pp. 84-125. 127
8. Trần Thị Thắm Tạp chí KHOA HỌC & CƠNG NGHỆ 189(13): 121 - 128 ABSTRACT APPLICATION OF FUZZY-TOPSIS IN SUPPLY CHAIN MANAGEMENT STRATEGY EVALUATION: AN EXAMPLE IN SAI GON-MIEN TAY BEER COMPANY Tran Thi Tham* College of Engineering Technology - Can Tho University Supply chain management strategy plays an importance role in the business improvement, and calls for serious research attention in recent years. For sellecting proper strategies, business owners need effective methods used to evaluate them. The aim of this study is to propose a methodology to evaluate supply chain management strategies, based on Fuzzy TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal Situation). All strategies are evaluated under consideration of three criteria called benefit, cost and feasibility. A case study from the Sai Gon-Mien Tay Beer Company is given to illustrate the proposed methodology. The outcome of the study reveals the ranking order of all alternatives, in which, 5S and Systematic job recruitment process have highest score. From the result, company can select suitable strategies under limited budget. Keywords: - Fuzzy; TOPSIS; Supply chain management strategy; MCDM; Strategy evaluation Ngày nhận bài: 25/10/2018; Ngày hồn thiện: 21/11/2018; Ngày duyệt đăng: 30/11/2018 * Tel: 0942 282824, Email:tttham@ctu.edu.vn 128