Liên kết trong chuỗi cung ứng gia cầm tại miền bắc - Việt Nam: ứng dụng mô hình Fuzzy Topsis đo lường sự lựa chọn của người mua hàng cuối cùng
Working Paper 2021.1.6.08
- Vol 1, No 6
LIÊN KẾT TRONG CHUỖI CUNG ỨNG GIA CẦM TẠI MIỀN BẮC - VIỆT
NAM: ỨNG DỤNG MÔ HÌNH FUZZY TOPSIS ĐO LƯỜNG SỰ LỰA CHỌN
CỦA NGƯỜI MUA HÀNG CUỐI CÙNG
Đỗ Minh Ngọc1, Nguyễn Hải Linh, Đoàn Huyền Lưu, Dương Thị Kim Oanh
Sinh viên K57 Kinh tế đối ngoại - Viện Kinh tế và Kinh doanh quốc tế
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Nam
Phan Thị Thu Hiền
Giảng viên Viện Kinh tế và Kinh doanh quốc tế
Trường Đại học Ngoại thương, Hà Nội, Việt Nam
Tóm tắt
Thực tế cho thấy những nghiên cứu về liên kết trong chuỗi gia cầm tại Việt Nam còn khá sơ khai.
Hầu hết chỉ dừng lại ở việc phân tích, tổng hợp các thông tin sẵn có để đưa ra cơ sở lý luận, thực
trạng của chuỗi cung ứng gia cầm và đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả sản xuất nhưng chưa
có nghiên cứu nào đề cập đến khoảng cách giữa chất lượng thành phẩm cung ứng và kỳ vọng của
người mua hàng cuối cùng. Trong bài viết này, với mục tiêu đề xuất mô hình và giải pháp tăng cường
liên kết trong chuỗi cung ứng gia cầm tại miền Bắc Việt Nam, nhóm tác giả đã ứng dụng mô hình
Fuzzy TOPSIS để đánh giá và chọn ra nhà cung cấp nào là tốt nhất hiện nay dựa trên cơ sở bộ tiêu
chí mua hàng. Kết quả từ khảo sát thực tế và phân tích số liệu chỉ ra rằng đã tồn tại một mô hình có
thể coi là lý tưởng với nhu cầu hiện tại, song vẫn cần tiếp tục cải tiến để tăng cường tính liên kết
trong chuỗi, từ đó nâng cao hiệu quả sản xuất và chăn nuôi.
Từ khóa: Chuỗi cung ứng, Chuỗi cung ứng gia cầm, Mô hình Fuzzy TOPSIS, Bộ tiêu chí mua
hàng.
THE LINK IN THE POULTRY SUPPLY CHAIN IN NORTHERN VIETNAM:
APPLICATION OF FUZZY TOPSIS MODEL TO MEASURE THE CHOICE OF
THE END-CONSUMER
Abstract
There is a fact that the studies on links in poultry chains in Vietnam are quite primitive. Most of them
just stop at analyzing, synthesizing available information to provide a theoretical basis and current
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 108
situations of the poultry supply chain as well as proposing solutions to improve production efficiency,
but no research that addresses the gap between the quality of the finished product supplied and the
expectations of the end-consumer has been conducted. In this paper, with the objective of suggesting
a model and solutions to strengthen links in the poultry supply chain in Northern Vietnam, the Fuzzy
TOPSIS model was applied as a means to evaluate and choose which is the best supplier at present
based on a set of purchasing criteria. The result from actual survey and data analysis indicated that
there is an existing model which can be considered as ideal for present needs, however, it’s essential
to continue ameliorating this model in order to reinforce the link in the chain, thereby enhancing
production and livestock efficiency.
Keywords: Supply chain, Poultry supply chain, Fuzzy TOPSIS model, Set of purchasing criteria.
1. Giới thiệu
Ngành chăn nuôi gia cầm ở Việt Nam có xu hướng phát triển tích cực trong những năm gần đây
ước tính tổng số gia cầm của cả nước tháng 12 tăng 14.2 % so với cùng thời điểm năm 2018; sản
lượng thịt gia cầm hơi xuất chuồng cả năm ước đạt 1278.6 nghìn tấn, tăng 16.5% so với năm 2018.
Tuy nhiên bên cạnh một số thành tựu nhất định đã đạt được về năng suất và sản lượng thịt cung ứng
ra thị trường thì vấn đề quản lý chất lượng sản phẩm đầu ra trong chuỗi cung ứng gia cầm vẫn là một
bài toán nan giải. Trên thực tế, các chuỗi cung ứng này còn rất đơn giản và ít tác nhân tham gia. Tính
liên kết và trách nhiệm của các thành viên trong chuỗi chưa cao, hệ thống chuỗi vẫn còn mang nhiều
tính lý thuyết. Chính điều này đã dẫn đến khó khăn trong việc truyền đạt thông tin trong chuỗi, thấu
hiểu nhu cầu người tiêu dùng, và đáp ứng nhu cầu của họ, khiến việc tối đa lợi ích kinh tế của từng
thành viên cũng như phát triển mở rộng đàn gia cầm trở nên khó khăn.
Hiện nay, thị trường bán lẻ sản phẩm gia cầm cạnh tranh mạnh mẽ, từ các doanh nghiệp nước
ngoài như Tập đoàn Charoen Pokphand (CP) – Thái Lan, hay những doanh nghiệp lớn trong nước
như Công ty cổ phần Hàng tiêu dùng Masan, các sản phẩm gia cầm của họ đa dạng về chủng loại và
mức giá có thể đáp ứng nhu cầu khác nhau của người tiêu dùng. Đặt ra vấn đề các chủ thể trong chuỗi
cung ứng gia cầm phải liên kết với nhau như thế nào để thành phẩm đáp ứng tốt nhất sự mong muốn
và kỳ vọng của người tiêu dùng cuối cùng, từ đó gia tăng giá trị gia tăng và thị phần.
Mặt khác, hiện nay, người tiêu dùng lựa chọn sản phẩm vì thông tin do nhà phân phối/ cửa hàng
bán lẻ cung cấp và niềm tin của họ. Do vậy sản phẩm không đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng, các
điều kiện phân phối và bảo quản cũng như kỳ vọng/niềm tin của khách hàng. Thực tiễn này có nguyên
nhân từ nhận thức và thực hành liên kết của các chủ thể trong chuỗi cung ứng gia cầm từ nhà cung
ứng đến người bán lẻ.
Nhận thấy việc tiếp cận người mua hàng cuối cùng để đo lường giá trị sản phẩm là có ý nghĩa
cần thiết đối với nhà cung ứng cũng như khách hàng, nhóm tác giả quyết định chọn đề tài: “Ứng
dụng mô hình Fuzzy Topsis đo lường sự lựa chọn của người mua hàng gia cầm cuối cùng tại miền
Bắc, Việt Nam”.
2. Cơ sở lý thuyết
2.1. Tổng quan nghiên cứu
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 109
Nghiên cứu hướng đến mục tiêu: Đề xuất mô hình và giải pháp tăng cường liên kết trong chuỗi
cung ứng gia cầm tại miền Bắc Việt Nam theo định hướng kỳ vọng của người tiêu dùng cuối cùng
về thành phẩm.
Để thực hiện mục tiêu trên, đề tài cần tổng hợp và phân tích đặc điểm tiêu dùng, tiêu chí mua
hàng và mức độ hài lòng của người tiêu dùng cuối cùng đối với thành phẩm gia cầm hiện nay trên
thị trường thông qua khảo sát và điều tra thực địa và ứng dụng mô hình FUZZY TOPSIS (Technique
for Order Preference by Similarity to Ideal Situation). Đồng thời, phân tích và đánh giá sự lựa chọn
nhà cung ứng gia cầm đáp ứng các tiêu chí mua hàng và kỳ vọng của khách hàng tại thị trường miền
Bắc hiện nay.
Với nhiệm vụ xác định chuỗi gia cầm nào đang hoạt động hiệu quả hơn để làm cơ sở đề xuất mô
hình liên kết phù hợp cho doanh nghiệp, nhóm tác giả tập trung vào việc đánh giá độ hài lòng của
người tiêu dùng với sản phẩm của 2 thương hiệu lớn, chiếm thị phần cao trên thị trường hiện nay, là:
sản phẩm thịt gà của Meat Deli/ Gà 3F, Sản phẩm thịt gà CP, dựa trên 6 tiêu chí giá trị của sản phẩm
gia cầm như: chủng loại sản phẩm, đơn vị sản phẩm, chất lượng sản phẩm, bao bì, đóng gói của sản
phẩm, thông tin sản phẩm, giá cả của sản phẩm.
2.2. Chuỗi cung ứng và quản trị chuỗi cung ứng
Chuỗi cung ứng là một mạng lưới (có thể lựa chọn) về phương tiện và phân phối để thực hiện
các chức năng thu mua nguyên, phụ liệu, chuyển chúng thành sản phẩm trung gian và cuối cùng, rồi
phân phối sản phẩm đó tới khách hàng. (Hoàng Văn Châu, 2009).
Quản trị chuỗi cung ứng sử dụng một phương pháp hệ thống để thông hiểu và quản trị những
hoạt động cần thiết nhằm tích hợp các dòng sản phẩm/dịch vụ để phục vụ khách hàng một cách tốt
nhất (Hugos, 2011).
Theo Hội đồng các chuyên gia quản trị chuỗi cung ứng (Council of Supply Chain Management
Professionals – CSCMP), Quản lý chuỗi cung ứng được định nghĩa như sau:
“ Quản lý chuỗi cung ứng bao gồm tất cả các hoạt động quản lý hậu cần gồm lập kế hoạch và
quản lý tất cả các hoạt động liên quan đến việc tìm nguồn cung ứng và thu mua bao gồm tất cả hoạt
động Logistics. Quan trọng hơn, nó cũng bao gồm sự phối hợp và hợp tác với các đối tác trong một
chuỗi cung ứng toàn diện, trong đó có thể là nhà cung cấp, các nhà cung cấp dịch vụ bên thứ ba, và
khách hàng. Về bản chất, quản lý chuỗi cung ứng tích hợp quản trị cung cầu bên trong và giữa các
công ty khác nhau.
Quản lý chuỗi cung ứng là một chức năng tích hợp với vai trò đầu tiên là kết nối các chức năng
kinh doanh và các quy trình kinh doanh chính yếu bên trong công ty và của các công ty với nhau
thành một mô hình kinh doanh hiệu quả cao và kết dính. Quản lý chuỗi cung ứng bao gồm tất cả
những hoạt động quản lý logistics cũng như những hoạt động sản xuất và thúc đẩy sự phối hợp về
quy trình và hoạt động của các bộ phận marketing, kinh doanh, thiết kế sản phẩm, tài chính, công
nghệ thông tin…”.
Về cơ bản, SCM là sự phối kết hợp nhiều thủ pháp nghệ thuật và khoa học nhằm cải thiện cách
thức các công ty tìm kiếm những nguồn nguyên liệu thô cấu thành sản phẩm/dịch vụ, sau đó sản xuất
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 110
ra sản phẩm dịch vụ đó và phân phối tới các khách hàng. Điều quan trọng đối với bất cứ giải pháp
SCM nào, dù sản xuất hàng hoá hay dịch vụ, chính là làm thế nào để hiểu được sức mạnh của các
nguồn tài nguyên và mối tương quan giữa chúng trong toàn bộ dây chuyền cung ứng sản xuất. SCM
sẽ cung cấp giải pháp cho toàn bộ các hoạt động đầu vào của doanh nghiệp, từ việc đặt mua hàng của
nhà cung ứng, cho đến các giải pháp tồn kho an toàn của công ty. Trong hoạt động quản trị chuỗi
cung ứng, SCM cung cấp các giải pháp mà theo đó, các nhà cung cấp và công ty sản xuất sẽ làm việc
trong môi trường cộng tác, giúp cho các bên nâng cao hiệu quả sản xuất kinh doanh và phân phối sản
phẩm dịch vụ tới khách hàng. SCM tích hợp hệ thống cung ứng mở rộng và phát triển một môi trường
sản xuất kinh doanh thực sự, cho phép công ty có thể giao dịch trực tiếp với khách hàng và nhà cung
cấp ở cả hai phương diện mua bán và chia sẻ thông tin. (Hoàng Văn Châu, 2009).
3. Phương pháp nghiên cứu
3.1. Mô hình nghiên cứu
Vấn đề ra quyết định dựa trên nhiều tiêu chuẩn xuất hiện thường xuyên trong thực tế và cũng đã
có những phương pháp được áp dụng để giải quyết vấn đề này và trong đó có mô hình Fuzzy TOPSIS.
Đây là một phương pháp giúp đánh giá các lựa chọn mua hàng trên nhiều tiêu chí một cách khách
quan và có hệ thống.
Lý thuyết mờ (Lý thuyết Fuzzy)
Vì lý do phạm vi áp dụng trong bài nghiên cứu, nhóm tác giả xin phép chỉ đưa một định nghĩa
về lý thuyết Fuzzy tương thích với phương pháp TOPSIS như sau:
Một số mờ tam giác (Triangular fuzzy number - TFN) được biểu diễn bởi một bội ba A = (a, b,
c). Hàm thuộc μ(x) của số mờ tam giác được cho bởi công thức:
푥−푎
푛ế푢 푎 ≤ 푥 ≤ 푏
푏−푎
푐−푥
( )
휇 푥 = {
với a,b,c là các số thực, a < b < c
푛ế푢 푏 ≤ 푥 ≤ 푐
푐−푏
0 푛ế푢 푥 < 푎 ℎ표ặ푐 푥 > 푐
• Khoảng cách giữa hai số mờ tam giác:
Với hai số mờ tam giác A = (a, b, c) và B = (a’, b’, c’). Khoảng cách giữa A và B được tính bằng
công thức:
1 [(
)2]
푑 퐴, 퐵 = √3 푎 − 푎′ + 푏 − 푏′ + 푐 − 푐′
)
(
)
(
2
2
(
)
(1)
• Biến ngôn ngữ (Linguistic variables):
Trong lý thuyết Fuzzy, biến có các giá trị (trạng thái) được xác lập bởi số mờ gọi là biến
ngôn ngữ.
Cụ thể trong nghiên cứu này, nhóm tác giả áp dụng thang điểm từ 1 đến 9 để xếp hạng các tiêu
chí và sản phẩm nghiên cứu. Năm bội ba được chọn tương ứng với năm xếp hạng của biến ngôn ngữ.
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 111
Các giá trị số mờ tam giác mà nhóm chọn cho các biến ngôn ngữ có tính đến độ mờ và khoảng cách
giữa các biến.
Phương pháp liên kết mờ TOPSIS (Fuzzy TOPSIS)
Phương pháp liên kết mờ TOPSIS (Technique for Order Preference by Similarity to Ideal
Situation) là kỹ thuật được sử dụng để đánh giá nhiều sản phẩm trên các tiêu chí đã đặt ra. Tiếp cận
từ khía cạnh TOPSIS, một giải pháp được cho là tối ưu khi nó gần giải pháp lý tưởng tích cực mờ
(Fuzzy Positive Ideal Solution - FPIS) nhất và xa giải pháp lý tưởng tiêu cực mờ (Fuzzy Negative
Ideal Solution - FNIS) nhất.
Xét một tập gồm m sản phẩm M = {M1, M2, M3,..., Mm} trên n tiêu chí N = {N1, N2, N3,…, Nn}
và có l người ra quyết định. Thuật toán liên kết mờ TOPSIS cho phép nhóm tác giả xác định thứ tự
ưu tiên của các tiêu chí đối với khách hàng và sản phẩm nào là lựa chọn tối ưu nhất trên cơ sở những
tiêu chí đã chọn.
3.2. Mô tả nghiên cứu
Từ mô hình nghiên cứu đã đề xuất, cùng với việc tham khảo các nghiên cứu đi trước và ý kiến từ
chuyên gia, nhóm tác giả đã xây dựng bộ câu hỏi nhằm đánh giá mức độ hài lòng của người tiêu dùng
đối với các sản phẩm thịt gà bày bán tại siêu thị dựa trên 6 tiêu chí:
Bảng 1. Các tiêu chí đánh giá
Mã tiêu
STT
Tên tiêu chí
Định nghĩa
chí
Chủng loại sản phẩm là một nhóm những
sản phẩm có liên quan chặt chẽ với nhau
dựa trên các yếu tố: giống nhau về chức
năng, được bán cho cùng một nhóm khách
hàng, được đưa vào thị trường theo cùng
những kênh phân phối, được xếp cùng một
mức giá nào đó.
1
N1
Chủng loại sản phẩm
Đơn vị sản phẩm là một số đơn vị tiêu
chuẩn được các nhà sản xuất quyết định cho
việc đóng gói thành sản phẩm cuối cùng để
dễ dàng bày bán, tính toán số lượng, giá
cả,…
2
N2
Đơn vị sản phẩm
Chất lượng là khái niệm đặc trưng cho khả
năng thoả mãn nhu cầu của khách hàng.
3
4
N3
N4
Chất lượng sản phẩm
Đóng gói sản phẩm là hoạt động đóng gói
khi hiểu rõ đặc tính của sản phẩm cũng như
điều kiện tự nhiên mà nó phải chịu trong
quá trình vận chuyển, vừa đảm bảo cho sự
Đóng gói, bao bì của sản
phẩm
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 112
Mã tiêu
chí
STT
Tên tiêu chí
Định nghĩa
an toàn của sản phẩm nhưng vẫn đảm bảo
hiệu quả kinh tế cao nhất.
Thông tin sản phẩm là tất cả những thông
tin về tên, mô tả, thành phần, xuất xứ, hạn
sử dụng, giá cả,... cần thiết của một sản
phẩm.
5
6
N5
N6
Thông tin sản phẩm
Giá cả sản phẩm
Giá cả là biểu hiện bằng tiền của giá trị sản
phẩm, nghĩa là số lượng tiền phải trả cho
sản phẩm đó.
Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả
Với mục tiêu xác định chuỗi gia cầm nào đang hoạt động hiệu quả hơn để làm cơ sở đề xuất mô
hình liên kết phù hợp cho doanh nghiệp, nhóm tác giả tập trung vào sản phẩm của 2 thương hiệu lớn,
chiếm thị phần cao trên thị trường hiện nay, là:
•
•
Sản phẩm thịt gà của Meat Deli/ Gà 3F;
Sản phẩm thịt gà CP.
Ngoài các câu hỏi phục vụ cho mô hình nghiên cứu, bảng hỏi còn bổ sung thêm 2 phần câu hỏi
khác để phân loại đối tượng, bao gồm: các câu hỏi về các thông tin nhân khẩu học và các câu hỏi về
thói quen tiêu dùng sản phẩm thịt gà của người làm khảo sát. Đồng thời, bảng hỏi cũng tìm hiểu thêm
những mong muốn và băn khoăn của khách hàng đối với sản phẩm, để từ đó nhóm tác giả có những
đề xuất nhằm phát triển và nâng cao chất lượng ngành hàng trong tương lai.
Thang đo mà nhóm tác giả sử dụng để đo lường mức độ hài lòng của khách hàng với từng tiêu
chí là thang đo Likert 5 điểm. Mặc dù về nguyên tắc thì thang đo càng sử dụng nhiều điểm thì càng
chính xác, nhưng để tránh gây sự bối rối cho người trả lời khảo sát, nhóm chọn thang đo Likert 5
điểm, từ điểm 1 mã hóa cho mức độ “Rất không hài lòng” cho tới điểm 5 tương ứng với “Rất hài
lòng”. Ngoài các câu hỏi phục vụ cho mô hình nghiên cứu, bảng hỏi còn bổ sung thêm 2 phần câu
hỏi khác để phân loại đối tượng, bao gồm: Một là các câu hỏi về các thông tin nhân khẩu học, hai là
các câu hỏi về thói quen tiêu dùng sản phẩm thịt gà của người làm khảo sát. Loại thang đo được sử
dụng là thang đo định danh và thang đo thứ bậc, tùy thuộc vào dạng dữ liệu mà nhóm muốn thu thập.
Để đưa ra được kết quả khách quan và chính xác, nhóm tác giả nhắm tới cỡ mẫu từ 10 đến 20
người, lớn hơn so với các nghiên cứu áp dụng mô hình tương tự, thường chỉ có 3-5 đối tượng.
Phương pháp thu thập dữ liệu điều tra được thực hiện trên hai hình thức trực tiếp bằng phiếu
giấy và trực tuyến thông qua Google form, kết quả cụ thể như sau:
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 113
• Đối với hình thức trực tiếp, nhóm tác giả tiến hành khảo sát người mua hàng tại các quầy bán
thịt gà thuộc một số siêu thị ở Hà Nội như Vinmart/Vinmart+, BigC,... Với tổng số phiếu hỏi
phát ra là 10 phiếu, thu về 4 phiếu, đạt hiệu quả 40%.
• Đối với hình thực trực tuyến, nhóm tác giả chia sẻ link bảng hỏi cho bạn bè, anh chị, người
thân,... chủ đích nhắm vào sinh viên đang tạm trú tại Hà Nội hay người chịu trách nhiệm nội trợ
trong gia đình. Đó là những đối tượng đang thực sự tiêu dùng và có hiểu biết nhất định về các
sản phẩm được đề cập trong nghiên cứu. Kết quả thu về từ bảng hỏi trực tuyến là 12 câu trả lời
từ 15 người nhận được link khảo sát, đạt hiệu quả 80%.
Từ hai hình thức triển khai bảng hỏi trên, trải qua quá trình sàng lọc, nhóm thu được 12 phiếu
trả lời hợp lệ, đáp ứng đủ cho nhu cầu nghiên cứu.
Để áp dụng mô hình Fuzzy TOPSIS cho kết quả khảo sát thu được, nhóm tác giả tiến hành gán
các biến ngôn ngữ với câu trả lời tương ứng, cụ thể được thể hiện trong bảng dưới đây:
Bảng 2. Các biến ngôn ngữ được sử dụng và các TFN tương ứng
Biến ngôn ngữ
Rất không hài lòng
Không hài lòng
Bình thường
TFN tương ứng
(1,1,3)
(1,3,5)
(3,5,7)
Hài lòng
(5,7,9)
Rất hài lòng
(7,9,9)
3.3. Kết quả nghiên cứu
Bảng 3. Đặc điểm đối tượng khảo sát
Nhóm Thành phần
Tỷ lệ (%)
33.3%
66.7%
8.3%
Nam
Giới tính
Nữ
Dưới 18 tuổi
18-25 tuổi
26-55 tuổi
Trên 55 tuổi
50%
Độ tuổi
33.4%
8.3%
Nhân viên văn phòng
50%
Nghề nghiệp
Giáo viên
8.3%
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 114
Nhóm
Thành phần
Nội trợ
Tỷ lệ (%)
8.3%
25%
Sinh viên
Khác
8.7%
25%
Dưới 1 triệu
1 triệu – dưới 2 triệu
2 triệu – dưới 3 triệu
3 triệu trở lên
Dưới 4 lần/tháng
Từ 4-7 lần/tháng
Từ 8-10 lần/tháng
Trên 10 lần/tháng
Trong ngày
58.3%
8.3%
8.3%
50%
Chi tiêu dành cho nhu cầu
ăn uống trong 1 tuần
33.3%
8.3%
8.3%
33.3%
33.3%
25%
Tần suất tiêu thụ thịt gà
Từ 2-4 ngày
Thời gian tiêu thụ thịt gà
trong một lần mua
Từ 4-7 ngày
Từ 7 ngày trở lên
8.3%
Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả
Bảng 4. Các địa điểm mua sản phẩm thịt gà
Siêu thị
Aeon
Mall
Siêu thị
Siêu thị Big C Vinmart/Vi
Địa
điểm
Người
quen
Siêu thị
Lotte Mart
Chợ
nmart+
Tỉ lệ
8.7%
16.7%
8.3%
8.3%
25%
75%
Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả
Bảng 5. Các loại sản phẩm thịt gà được tiêu dùng
Loại sản phẩm
Tỉ lệ
CP
Meat Deli/ Gà tươi 3F
Khác
8.33%
58.33%
33.33%
Nguồn: Tổng hợp của nhóm tác giả
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 115
Bảng 6. Ma trận quyết định mờ tổng hợp (AFDM) 푫
N1 N2 N3
푥11 푥12 푥13
= (3,5.6,9) = (3,6.4,9) = (3,6.2,9)
푥21 푥22 푥23
= (3,6,9) = (3,6.2,9) = (3,6.8,9)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của phần mềm Excel
Bảng 7. Ma trận trọng số mờ tổng hợp (AFWM) 푾 = 풘풋
N1 N2 N3 N4
푤1 푤2 푤3 푤4
= (1,5.4,9) = (1,5,9) = (3,7.2,9) = (1,5.6,9)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của phần mềm Excel
Bảng 8: Ma trận quyết định mờ chuẩn hóa (NFDM) 푹 = 풓풊풋
N1 N2 N3
푟12 푟12 푟13
̃ = 풙풊̌ 풋
N4
푥14
= (3,6.8,9)
푥24
= (3,6,9)
N5
푥15
= (1,6.4,9)
푥25
N6
푥16
= (3,5.6,9)
푥26
M1
M2
̌
̌
̌
̌
̌
̌
̌
̌
̌
̌
̌
̌
= (3,6.6,9)
= (3,6.4,9)
̃
̌
N5
N6
̌
̌
̌
̌
푤5̌
푤6̌
= (3,6.8,9)
= (3,7,9)
̃
̌
N4
푟14
(0.333,
0.441,1)
N5
N6
̌
=
̌
=
̌
=
̌
=
푟1̌ 5
=
푟1̌ 6 =
(0.333,
(0.333,
(0.333,
(0.111,
(0.333,
M1
0.536,1)
0.469,1)
0.484,1)
0.156,1)
0.536,1)
푟2̌ 1
=
푟2̌ 2
=
푟2̌ 3
=
푟2̌ 4
=
푟2̌ 5
=
푟2̌ 6 =
(0.333,
0.5,1)
(0.333,
(0.333,
(0.333,
0.5,1)
(0.11,0.152
,0.333)
(0.333,
M2
0.484,1)
0.441,1)
0.469,1)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của phần mềm Excel
Bảng 9. Ma trận quyết định mờ chuẩn hóa trọng số (WNFDM) 푽 = 풗풊풋
N1 N2 N3 N4
푣11 푣12 푣13 푣14
= (1,3,9) = (1,3,9) = (1,3,9) = (1,3,9)
푣21 푣22 푣23 푣24
= (1,3,9) = (1,3,9) = (1,3,9) = (1,3,9)
̃
̌
N5
N6
̌
̌
̌
̌
푣15
= (0.111,1,9)
푣25
= (0.333,1,3)
̌
푣16
= (1,3,9)
푣26
= (1,3,9)
̌
M1
M2
̌
̌
̌
̌
̌
̌
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của phần mềm Excel
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 116
Bảng 10. Giá trị tính toán được của giải pháp lý tưởng tích cực (FPIS) và giải pháp lý tưởng tiêu cực
(FNIS)
FPIS
N1
∗1 =
N2
N3
∗3
= (9,9,9)
FNIS
N4
N5
N6
M*
푣̌
푣̌
푣̌
푣̌
푣̌∗
6
2
4
푣̌
(9,9,9)
= (9,9,9)
= (9,9,9)
= (9,9,9)
N1
N2
N3
N4
N5
N6
푣̌
M-
푣̌
푣̌
푣̌
푣̌
푣̌−
1
1
1
1
1
= (1,1,1)
= (1,1,1)
= (1,1,1)
= (1,1,1)
= (1,1,1)
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của phần mềm Excel
Bảng 11. Khoảng cách 풅(푴풊, 푴∗) và 풅(푴풊, 푴−) từ FPIS và FNIS cho sản phẩm 푴풊
N1 N2 N3 N4 N5
N6
FPIS
M1
푑(푣11, 푣
̌
푑(푣12, 푣
̌
푑(푣13, 푣
∗)3
푑(푣14, 푣
̌
푑(푣15, 푣
̌
푑(푣16, 푣
= 5.774
푑(푣26, 푣∗)6
= 5.774
푑(푣16, 푣−)6
= 4.761
푑(푣26, 푣−)6
= 4.761
̌∗)6
= 5.774
= 5.774
= 5.774
= 5.774
= 6.904
FPIS
M2
푑(푣21, 푣
= 5.774
푑(푣11, 푣
= 4.761
푑(푣21, 푣
= 4.761
̌
푑(푣22, 푣
̌
푑(푣23, 푣
̌
푑(푣24, 푣
̌
푑(푣25, 푣
̌
̌
= 5.774
= 5.774
= 5.774
= 7.640
FNIS
M1
̌
̌
̌
−)4 푑(푣15, 푣
̌
̌
= 4.761
= 4.761
= 4.761
= 5.158
FNIS
M2
̌
̌
̌
̌
̌
̌
= 4.761
= 4.761
= 1.750
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của phần mềm Excel
Bảng 12. Khoảng cách của mỗi sản phẩm có trọng số
풅∗
ퟏ
풅∗
ퟐ
풅−
ퟏ
풅−
ퟐ
35.772
36.508
28.962
25.555
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của phần mềm Excel
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 117
Bảng 13. Hệ số chặt chẽ CCi
0.447
0.412
퐶퐶1
퐶퐶2
Nguồn: Kết quả phân tích dữ liệu với sự hỗ trợ của phần mềm Excel
Từ kết quả ở bảng 13 cho thấy, hệ số chặt chẽ CC1 > CC2, chứng tỏ sản phẩm 1 là gần nhất so
với giải pháp lý tưởng tích cực. Do đó sản phẩm thịt gà của CP có lợi thế cạnh tranh cao hơn, tiếp đó
mới tới sản phẩm thịt gà của Meat Deli/Gà tươi 3F.
4. Kết luận và một số kiến nghị
Nghiên cứu đã ghi nhận những tác động trực tiếp của những yếu tố đến quyết định mua sản phẩm
của người tiêu dùng, và cũng cho thấy được mô hình chuỗi cung ứng 3F của CP đang đáp ứng được
hầu hết những yêu cầu cơ bản nhất của một chuỗi cung ứng hiệu quả. Với chuỗi khép kín 3F - mô
hình chuỗi cung ứng mà CP đang sử dụng, chuỗi cung ứng này là liên kết dọc này đã kết nối được
những chủ thể trong chuỗi lại, khiến tính liên kết giữa các chủ thể thêm vững chắc. Mô hình chuỗi
cung ứng cũng khiến cho dự báo nhu cầu chính xác hơn với dự báo trực tiếp từ phía nhà bán lẻ, tối
đa hóa lượng cầu và sử dụng hàng tồn kho hiệu quả hơn. Các chủ thể sẽ tránh được bị ảnh hưởng lợi
ích cá nhân, sẽ dễ dàng chia sẻ vì lợi ích chung hơn. Các xung đột, mâu thuẫn thường xuyên xảy ra
do thông tin bất cân xứng, hoặc hệ thống đo lường không phù hợp cũng đã được giảm thiểu triệt để.
Tuy nhiên, mặc dù hiện nay nhu cầu về sản phẩm đang tăng mạnh, tổng số gia cầm và sản lượng
các sản phẩm từ gia cầm đều tăng cao, chuỗi cung ứng trong ngành gia cầm được các nhà cung ứng
áp dụng còn rất đơn giản và ít tác nhân tham gia. Tính liên kết và trách nhiệm của các thành viên
trong chuỗi chưa cao, hệ thống chuỗi vẫn còn mang nhiều tính lý thuyết. Chính điều này đã dẫn đến
khó khăn trong việc truyền đạt thông tin trong chuỗi, thấu hiểu nhu cầu người tiêu dùng, và đáp ứng
nhu cầu của họ, khiến sản phẩm hiện tại vẫn chưa đạt được đến kỳ vọng của người tiêu dùng, không
tìm ra nguồn gốc phát triển.
Vì vậy, để nâng cao khả năng đáng ứng kỳ vọng của người tiêu dùng, cũng như tăng lợi nhuận
cho chính doanh nghiệp, các doanh nghiệp có thể nghiên cứu và tham khảo chuỗi cung ứng 3F –
chuỗi cung ứng hoàn thiện nhất trong ngành gia cầm tại Việt Nam hiện nay. Bắt đầu từ feed – giai
đoạn sản xuất thức ăn chăn nuôi trong hệ thống khép kín theo tiêu chuẩn quốc tế đến farm – giai đoạn
tập trung chăn nuôi gia cầm trong môi trường kín tốt nhất, kiểm soát bằng máy lạnh, đảm bảo an toàn
dịch bệnh, cuối cùng là food – giai đoạn sản xuất, chế biến thực phẩm theo quy trình đảm bảo an
toàn vệ sinh, các doanh nghiệp cần chú ý từng giai đoạn một, liên kết với những nhà cung ứng tương
ứng phù hợp với chuỗi, chú ý đến nguồn vốn đầu tư lớn, xây dựng chuỗi khép kín và đảm bảo được
tiêu chuẩn theo mô hình để áp dụng chuỗi thành công, mang lại nhiều lợi ích.
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 118
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Boran, K. (2017), “An Evaluation of Power Plants in Turkey: Fuzzy TOPSIS Method, Energy
Sources”, Part B: Economics, Planning, and Policy, Vol. 12 No. 2, pp. 119 - 125.
Chi cục Chăn nuôi và Thú y Tỉnh Lào Cai. (2016), “Chi cục chăn nuôi thú ý Lào Cai”,
Douglas, L.M., Stock, J.R. & Ellram, L.M. (1998), Fundamentals of Logistics Management,
Burr Ridge, IL: Irwin/McGrawHill.
Dymova, L., Sevastjanov, P. & Tikhonenko, A. (2013), “An Approach to Generalization of
Fuzzy TOPSIS Method”, Information Sciences, No. 238, pp. 149 - 162.
Gene Fliedner. (2006), “Collaborative Supply Chain Forecasting: A Lean Framework”,
Hoàng, V.C. (2009), Giáo trình Logistics và vận tải quốc tế, Viện Kinh tế và Kinh doanh quốc
tế trường Đại học Ngoại Thương, Hà Nội.
Hwang, C.L & Yoon, K. (1981), Fuzzy Multiple Attribute Decision Making: Methods and
Applications: A State of the Art Survey, Springer-Verlag.
Irina, K.V. et al. (2015), "The Role of Marketing Channels in Supply Chain Management",
Journal of Retailing, No. 91, pp. 586 – 609.
Lê, T.M.H. (2017), “Phát triển chuỗi cung ứng thực phẩm an toàn cho thành phố Đà Nẵng”, Đề
tài Nghiên cứu Khoa học cấp Thành phố, Đà Nẵng.
Nguyễn, M.T. (2018), “Yếu tố tác động đến mức độ hợp tác trong chuỗi cung ứng, Trường hợp
nghiên cứu: Công ty Frieslandcampina Việt Nam”, Luận văn Thạc sĩ, Trường Đại học Ngoại ngữ -
Tin học TP. Hồ Chí Minh.
Saghafian, S. & Hejazi, S.R. (2005), Multi-criteria Group Decision Making Using A Modified
Fuzzy TOPSIS Procedure.
Simatupang, T.M. & Sridharan, R. (2002), The Collaborative Supply Chain. The International
Journal
of
Logistics
Management.
Sodhi, B. & Tadinada, P. (2012), “A Simplified Description of Fuzzy TOPSIS”, Available at:
Thanh, S. (2014), “Chuỗi thực phẩm 3F của CP”, Báo Nông nghiệp,
Vũ, M. (2018), “Mô hình 3F: Hướng tới văn minh”, Tạp chí Gia Cầm,
hinh-3f:-huong-toi-
vanminhnd3576.html?fbclid=IwAR0ENmqJiCXlYdxeAr2NgE2BGhUSltMHHUKQ2I1Ts
28uufzMP2tH2hXwtc, truy cập ngày 05/05/2021.
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 119
Zulqarnain, M. (2017), “Choose Best Criteria for Decision Making Via Fuzzy Topsis Method”,
Mathematics and Computer Science, Vol. 2 No. 6, pp. 113 - 119.
Zulqarnain, R.M. et al.(2020), “Generalized Fuzzy TOPSIS to Solve Multi-Criteria Decision-
Making
Problems”,
Available
at:
www.researchgate.net/publication/344425292_Generalized_Fuzzy_TOPSIS_to_Solve_M
Criteria_Decision-Making_Problems (Accessed May 5, 2021).
ulti-
FTU Working Paper Series, Vol. 1 No. 6 (08/2021) | 120
13 trang
11360
Free
Bạn đang xem tài liệu "Liên kết trong chuỗi cung ứng gia cầm tại miền bắc - Việt Nam: ứng dụng mô hình Fuzzy Topsis đo lường sự lựa chọn của người mua hàng cuối cùng", để tải tài liệu gốc về máy hãy click vào nút Download ở trên
File đính kèm:
- lien_ket_trong_chuoi_cung_ung_gia_cam_tai_mien_bac_viet_nam.pdf
