Chuỗi cung ứng mờ là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan

Giới thiệu về chuỗi cung ứng mờ

Chuỗi cung ứng mờ (Fuzzy Supply Chain) là một khái niệm kết hợp giữa quản trị chuỗi cung ứng truyền thống và lý thuyết mờ trong toán học nhằm đối phó với tính không chắc chắn và mơ hồ vốn thường xuyên xuất hiện trong hoạt động sản xuất – kinh doanh thực tế. Thay vì giả định rằng tất cả dữ liệu và thông tin đầu vào đều chính xác và đầy đủ, chuỗi cung ứng mờ thừa nhận và tích hợp trực tiếp các yếu tố không rõ ràng vào trong quá trình ra quyết định.

Trong môi trường kinh doanh ngày nay, các doanh nghiệp thường phải đối mặt với nhiều yếu tố bất định như biến động thị trường, thời gian giao hàng không ổn định, thay đổi hành vi tiêu dùng, hay các yếu tố chính trị – xã hội. Những biến số này thường không thể đo lường chính xác hoặc không có phân phối xác suất cụ thể. Chuỗi cung ứng mờ sử dụng các công cụ logic mờ để mô hình hóa những yếu tố trên dưới dạng tập mờ thay vì biến số cố định, từ đó cải thiện tính linh hoạt và độ nhạy của hệ thống.

Cơ sở lý thuyết: Lý thuyết tập mờ

Lý thuyết tập mờ (Fuzzy Set Theory), do Lotfi A. Zadeh giới thiệu năm 1965, là nền tảng quan trọng cho mọi ứng dụng mờ trong kỹ thuật và quản lý. Thay vì coi các phần tử chỉ thuộc hoặc không thuộc một tập hợp (như trong tập hợp cổ điển), lý thuyết tập mờ cho phép một phần tử có thể thuộc một tập hợp với một mức độ nhất định, được biểu diễn bằng một hàm thành viên $\mu(x) \in [0,1]$.

Ví dụ, trong khi một hệ thống truyền thống chỉ định rằng một mức tồn kho là “cao” hay “thấp”, hệ thống mờ cho phép mức tồn kho là “cao với mức độ 0.7” và “trung bình với mức độ 0.3”. Điều này phản ánh thực tế hơn trong các đánh giá mơ hồ mà con người sử dụng hàng ngày. Các hàm thành viên phổ biến bao gồm:

• Hàm tam giác
• Hàm hình thang
• Hàm Gauss

Lý thuyết tập mờ cũng bao gồm các thao tác như hợp, giao, bù và luật suy diễn mờ (fuzzy inference), tạo nền tảng cho việc xây dựng các mô hình logic mờ (fuzzy logic models) và hệ thống hỗ trợ ra quyết định trong môi trường không rõ ràng.

Các yếu tố không chắc chắn trong chuỗi cung ứng

Một trong những nguyên nhân chính khiến chuỗi cung ứng trở nên phức tạp là do sự tồn tại của các yếu tố không chắc chắn. Những yếu tố này có thể bắt nguồn từ thị trường, nhà cung cấp, khách hàng, hoặc các yếu tố nội tại trong doanh nghiệp. Dưới đây là một số nguồn gây bất định phổ biến:

• Dự báo nhu cầu không chính xác do hành vi tiêu dùng biến động
• Thời gian giao hàng bị trì hoãn hoặc dao động
• Chi phí nguyên vật liệu thay đổi liên tục
• Đánh giá hiệu suất nhà cung cấp thiếu tính nhất quán
• Thông tin giữa các khâu trong chuỗi cung ứng không đồng bộ

Những yếu tố này thường không thể xác định bằng các biến số rõ ràng. Ví dụ, cụm từ “giao hàng đúng hạn” có thể mang nhiều ý nghĩa khác nhau tùy vào bối cảnh, ngành hàng, hoặc khách hàng. Việc chuyển các khái niệm mơ hồ này sang các đại lượng định lượng là một thách thức lớn nếu không có công cụ xử lý như logic mờ.

Một cách tiếp cận hiệu quả là dùng bảng đánh giá rủi ro mờ cho từng yếu tố. Ví dụ:

Yếu tố	Mức độ ảnh hưởng	Đánh giá mờ
Thời gian giao hàng	Cao	Không ổn định (0.8 mờ)
Nhu cầu thị trường	Rất cao	Khó dự báo (0.9 mờ)
Chất lượng nguyên liệu	Trung bình	Không đồng nhất (0.6 mờ)

Ứng dụng kỹ thuật mờ trong lập kế hoạch chuỗi cung ứng

Kỹ thuật mờ giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định tốt hơn khi phải xử lý thông tin không rõ ràng. Một số ứng dụng cụ thể của kỹ thuật mờ trong lập kế hoạch chuỗi cung ứng bao gồm:

• Lập kế hoạch sản xuất khi dữ liệu đầu vào về nhu cầu không chính xác
• Tối ưu hóa tồn kho trong điều kiện không chắc chắn về tần suất đặt hàng
• Chọn nhà cung cấp sử dụng mô hình đánh giá định tính dựa trên tiêu chí mờ

Một phương pháp được ứng dụng phổ biến là Phân tích thứ bậc mờ (Fuzzy AHP), cho phép đánh giá các lựa chọn dựa trên nhiều tiêu chí có tính chất mơ hồ. Ví dụ, việc chọn nhà cung cấp có thể dựa trên các yếu tố như: giá cả, chất lượng, uy tín, độ linh hoạt – tất cả đều được gán các giá trị mờ.

Ví dụ về bảng đánh giá nhà cung cấp theo mô hình Fuzzy AHP:

Nhà cung cấp	Chi phí (mờ)	Chất lượng (mờ)	Độ tin cậy (mờ)	Điểm tổng hợp
Nhà cung cấp A	Thấp (0.9)	Cao (0.8)	Rất cao (0.95)	0.88
Nhà cung cấp B	Trung bình (0.6)	Trung bình (0.7)	Cao (0.8)	0.70

Kết quả đánh giá này có thể được dùng để xếp hạng, chọn lựa, hoặc kết hợp nhà cung cấp trong một chiến lược mua sắm linh hoạt và thích ứng với thay đổi.

Mô hình tối ưu hóa chuỗi cung ứng mờ

Tối ưu hóa trong chuỗi cung ứng mờ đòi hỏi các mô hình toán học có khả năng xử lý các tham số không rõ ràng. Trong thực tế, nhiều yếu tố đầu vào như chi phí, thời gian giao hàng, hoặc mức tồn kho không thể xác định chính xác. Do đó, các mô hình như lập trình tuyến tính mờ (Fuzzy Linear Programming – FLP) hay lập trình mục tiêu mờ (Fuzzy Goal Programming – FGP) thường được sử dụng để giải quyết các bài toán tối ưu hóa.

Mô hình FLP có dạng cơ bản như sau:

$\text{Minimize: } \tilde{C} \cdot x \\ \text{Subject to: } \tilde{A}x \leq \tilde{b}$

Trong đó:

• $\tilde{C}$: vector chi phí mờ
• $\tilde{A}$: ma trận hệ số mờ
• $\tilde{b}$: vector giới hạn mờ
• $x$: biến quyết định (ví dụ như số lượng sản phẩm, đơn hàng,...)

Mỗi tham số trong mô hình được biểu diễn dưới dạng tập mờ thay vì giá trị chính xác. Giải pháp thu được là một khoảng giá trị tối ưu, phản ánh phạm vi phù hợp chứ không phải một điểm duy nhất.

Ngoài ra, các kỹ thuật như fuzzy multi-objective optimization còn cho phép tối ưu cùng lúc nhiều mục tiêu mâu thuẫn, ví dụ: tối thiểu hóa chi phí, tối đa hóa độ tin cậy và giảm thiểu thời gian giao hàng. Việc kết hợp các yếu tố mờ này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định có tính thực tế cao hơn trong điều kiện thiếu thông tin chính xác.

So sánh chuỗi cung ứng mờ và chuỗi cung ứng truyền thống

Để làm rõ lợi thế của chuỗi cung ứng mờ, cần so sánh với mô hình truyền thống vốn dựa trên giả định rằng dữ liệu là đầy đủ, chính xác và có thể dự báo được. Bảng dưới đây tổng hợp một số điểm khác biệt chính:

Tiêu chí	Chuỗi cung ứng truyền thống	Chuỗi cung ứng mờ
Xử lý dữ liệu không chắc chắn	Dựa vào phân phối xác suất hoặc ước lượng cứng	Dùng hàm thành viên để biểu diễn mơ hồ
Khả năng mô hình hóa đánh giá định tính	Hạn chế	Cao – sử dụng luật suy diễn mờ
Tính linh hoạt trong điều kiện biến động	Thấp	Cao
Mức độ phù hợp với môi trường không ổn định	Chỉ hiệu quả khi dữ liệu ổn định	Hiệu quả hơn khi dữ liệu mơ hồ, thiếu chắc chắn

Chuỗi cung ứng mờ không thay thế hoàn toàn mô hình truyền thống, mà đóng vai trò bổ sung để xử lý các tình huống có mức độ không chắc chắn cao hơn. Điều này đặc biệt cần thiết trong bối cảnh thị trường thay đổi nhanh chóng, chẳng hạn như trong đại dịch, khủng hoảng logistics hoặc biến động địa chính trị.

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định mờ (Fuzzy DSS)

Hệ thống hỗ trợ ra quyết định mờ (Fuzzy Decision Support System – Fuzzy DSS) là một công cụ giúp các nhà quản trị đưa ra lựa chọn trong môi trường không chắc chắn bằng cách sử dụng logic mờ và cơ chế suy diễn. Fuzzy DSS thường bao gồm ba thành phần chính:

1. Bộ cơ sở dữ liệu (Database) chứa dữ liệu đầu vào
2. Bộ luật mờ (Rule Base) gồm các luật IF–THEN mô phỏng tư duy con người
3. Máy suy diễn mờ (Inference Engine) giúp xử lý và đưa ra kết quả

Ví dụ về một luật trong hệ thống hỗ trợ chọn nhà cung cấp:
IF chi phí là thấp AND độ tin cậy là cao THEN mức ưu tiên là rất cao.

Hệ thống như vậy giúp đưa ra quyết định trong các tình huống mà thông tin định lượng không đủ mạnh hoặc không tồn tại. Một số phần mềm hiện đại như MATLAB Fuzzy Logic Toolbox hoặc Python với thư viện scikit-fuzzy đang được sử dụng để triển khai các hệ thống Fuzzy DSS trong thực tiễn.

Các nghiên cứu và ứng dụng thực tiễn

Chuỗi cung ứng mờ đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều ngành công nghiệp khác nhau, đặc biệt là những lĩnh vực có tính biến động cao. Một số ví dụ thực tiễn:

• Ngành dược phẩm: tối ưu hóa tồn kho với nhu cầu không ổn định
• Ngành thực phẩm: kiểm soát chất lượng đầu vào từ nhiều nhà cung cấp
• Sản xuất điện tử: lựa chọn và đánh giá nhà cung cấp linh kiện toàn cầu

Một nghiên cứu từ Elsevier – Expert Systems with Applications trình bày mô hình đánh giá nhà cung cấp bằng phương pháp Fuzzy TOPSIS, cho phép tích hợp nhiều tiêu chí mơ hồ như “tính linh hoạt”, “khả năng đáp ứng khẩn cấp”, hoặc “rủi ro chính trị”.

Ngoài ra, nhiều mô hình lai ghép giữa fuzzy logic và trí tuệ nhân tạo (AI) cũng đang được phát triển như: Fuzzy Neural Networks, Fuzzy Genetic Algorithms,... nhằm nâng cao độ chính xác trong dự báo và ra quyết định.

Thách thức và hướng phát triển

Mặc dù chuỗi cung ứng mờ mang lại nhiều lợi thế trong môi trường bất định, nhưng việc triển khai mô hình này vẫn tồn tại những thách thức nhất định:

• Khó xây dựng hàm thành viên chính xác do thiếu dữ liệu chuẩn
• Độ phức tạp cao về mặt toán học và thuật toán
• Chi phí triển khai hệ thống hỗ trợ ra quyết định mờ còn lớn

Tuy nhiên, với sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ AI, dữ liệu lớn (Big Data) và IoT, các mô hình chuỗi cung ứng mờ có cơ hội được tự động hóa và đào tạo lại liên tục để phản ánh thực tế tốt hơn. Hướng phát triển đáng chú ý hiện nay là tích hợp mô hình fuzzy với học máy (machine learning) để tạo ra các hệ thống thông minh thích nghi, học hỏi và cải tiến theo thời gian.

Tài liệu tham khảo

1. Zadeh, L. A. (1965). "Fuzzy sets." Information and Control, 8(3), 338–353.
2. Kahraman, C., Cebeci, U., & Ulukan, Z. (2003). "Multi‐criteria supplier selection using fuzzy AHP." Logistics Information Management.
3. Amindoust, A., Ahmed, S., Saghafinia, A., & Bahreininejad, A. (2012). "Sustainable supplier selection: A ranking model based on fuzzy inference system." Applied Soft Computing, 12(6), 1668–1677.
4. Chan, F. T. S., Kumar, N., Tiwari, M. K., Lau, H. C. W., & Choy, K. L. (2013). "Global supplier selection: a fuzzy-AHP approach." International Journal of Production Research.
5. Expert Systems with Applications – Elsevier
6. Fuzzy Linear Programming – ScienceDirect Topics
7. Fuzzy Logic Toolbox – MATLAB
8. scikit-fuzzy – Python Library