Trong mô hình EOQ, chi phí tồn trữ … khi sản lượng một đơn hàng…

EOQ (Economic Order Quantity - Số lượng đặt hàng kinh tế) là một trong những kỹ thuật kiểm soát tồn kho phổ biến và lâu đời nhất. Nó được sử dụng để xác định số lượng đặt hàng tối ưu nhằm giảm thiểu tổng chi phí tồn kho, bao gồm chi phí đặt hàng và chi phí lưu trữ. Các phương pháp khác như POQ, ROP và QDM cũng là các kỹ thuật kiểm soát tồn kho, nhưng EOQ có lịch sử sử dụng rộng rãi và lâu đời hơn đáng kể.

FIFO là viết tắt của "First In, First Out", có nghĩa là "vào trước, ra trước". Đây là nguyên tắc cơ bản của hàng đợi (queue), trong đó phần tử nào được thêm vào hàng đợi trước sẽ được lấy ra khỏi hàng đợi trước. Các đáp án còn lại không liên quan đến trật tự hàng đợi: phục vụ có ưu tiên là một hình thức khác của hàng đợi, LIFS và LIFE không phải là các từ viết tắt phổ biến trong ngữ cảnh này.

Câu hỏi này kiểm tra kiến thức về việc lựa chọn công suất phù hợp. Việc lựa chọn công suất chính xác hơn giúp đảm bảo hiệu suất và độ tin cậy của hệ thống, đồng thời tránh lãng phí năng lượng hoặc gây ra các vấn đề kỹ thuật. Vì vậy, đáp án "Đúng" là phù hợp nhất.

Lựa chọn công suất cần đảm bảo tính linh hoạt để kết hợp tốt nhất giữa mục tiêu dài hạn và ngắn hạn của doanh nghiệp. Điều này giúp doanh nghiệp có thể điều chỉnh công suất sản xuất một cách linh hoạt để đáp ứng nhu cầu thị trường trong cả ngắn hạn và dài hạn, đồng thời tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Hệ số san bằng mũ (smoothing constant) ảnh hưởng trực tiếp đến độ chính xác của dự báo trong phương pháp san bằng mũ. Hệ số này quyết định trọng số được gán cho các quan sát gần đây so với các quan sát cũ hơn.

- Hệ số cao (gần 1): Đặt trọng số lớn hơn vào các quan sát gần đây nhất, làm cho dự báo phản ứng nhanh nhạy hơn với các thay đổi gần đây trong dữ liệu. Tuy nhiên, điều này cũng có thể làm cho dự báo dễ bị ảnh hưởng bởi các biến động ngẫu nhiên hoặc nhiễu trong dữ liệu.
- Hệ số thấp (gần 0): Đặt trọng số lớn hơn vào các quan sát cũ hơn, làm cho dự báo ổn định hơn và ít nhạy cảm hơn với các biến động ngắn hạn. Tuy nhiên, điều này cũng có thể làm cho dự báo chậm phản ứng với các thay đổi thực sự trong xu hướng.

Do đó, không có hệ số nào là "chính xác nhất" trong mọi tình huống. Giá trị "hợp lý" của hệ số phụ thuộc vào đặc điểm của dữ liệu và mục tiêu dự báo. Việc lựa chọn hệ số thích hợp thường đòi hỏi phải thử nghiệm và đánh giá hiệu suất dự báo trên dữ liệu lịch sử.

Các đáp án B, C, D đều không chính xác vì khẳng định một giá trị cụ thể hoặc một xu hướng nhất định của hệ số là "chính xác nhất", điều này không đúng trong mọi trường hợp. Đáp án A "Hệ số hợp lý" là đáp án đúng vì nó thể hiện sự cần thiết phải lựa chọn hệ số phù hợp với dữ liệu và mục tiêu dự báo, thay vì khẳng định một giá trị cố định là tối ưu.