So sánh các mô hình dự báo chuỗi thời gian trong dự báo sản lượng tiêu thụ sản phẩm sữa Yomost Cam – Trường hợp Công ty FrieslandCampina Việt Nam

Abstract

Nghiên cứu này được thực hiện nhằm so sánh hiệu quả của các mô hình dự báo chuỗi thời gian trong dự báo sản lượng tiêu thụ sản phẩm sữa Yomost Cam tại Công ty FrieslandCampina Việt Nam. Đề tài được lựa chọn xuất phát từ vai trò quan trọng của công tác dự báo nhu cầu trong hoạt động lập kế hoạch sản xuất, quản lý tồn kho và vận hành chuỗi cung ứng tại doanh nghiệp FMCG. Bên cạnh đó, các nghiên cứu ứng dụng trực tiếp trên dữ liệu thực tế của ngành sữa tại Việt Nam vẫn còn tương đối hạn chế. Nghiên cứu tập trung đánh giá và so sánh ba mô hình dự báo chuỗi thời gian gồm ARIMA, ETS kết hợp STL và Prophet nhằm xác định mô hình phù hợp nhất đối với dữ liệu nghiên cứu. Dữ liệu sử dụng là sản lượng tiêu thụ thực tế theo tuần của sản phẩm Yomost Cam được thu thập từ hệ thống dữ liệu nội bộ của Công ty FrieslandCampina Việt Nam. Trước khi xây dựng mô hình, dữ liệu được thực hiện các bước tiền xử lý như kiểm tra dữ liệu thiếu, xử lý ngoại lệ và phân tích xu hướng, mùa vụ của chuỗi thời gian. Nghiên cứu sử dụng phương pháp chia dữ liệu theo tỷ lệ 80% cho tập huấn luyện và 20% cho tập kiểm tra để đánh giá khả năng dự báo của các mô hình. Hiệu quả dự báo được đánh giá thông qua các chỉ tiêu RMSE, MAE, MAPE và MASE. Kết quả nghiên cứu cho thấy mô hình Prophet đạt hiệu quả dự báo tốt nhất với các giá trị sai số thấp hơn đáng kể so với ARIMA và ETS+STL. Đặc biệt, chỉ số MASE của Prophet nhỏ hơn 1 cho thấy mô hình có khả năng dự báo tốt hơn phương pháp dự báo ngây thơ. Kết quả nghiên cứu góp phần cung cấp cơ sở thực tiễn cho việc ứng dụng các mô hình dự báo chuỗi thời gian trong công tác dự báo nhu cầu tại doanh nghiệp FMCG, đồng thời hỗ trợ nâng cao hiệu quả lập kế hoạch và quản trị chuỗi cung ứng trong thực tế.