Cách AI biến đổi quản lý chuỗi cung ứng: Xu hướng và lợi ích

Quản lý chuỗi cung ứng (SCM) đã trải qua một cuộc cách mạng nhờ sự trỗi dậy của trí tuệ nhân tạo (AI). AI không chỉ là một từ thông dụng; nó đang thay đổi cách các tổ chức hoạt động, giúp họ hiệu quả hơn, giảm chi phí và vận hành trơn tru hơn. Bài viết này đi sâu vào những cách mà AI đang định hình lại SCM, khám phá những lợi ích, ứng dụng và những thách thức tiềm ẩn.

Chuỗi cung ứng là gì?

Để hiểu rõ tác động của AI, trước tiên chúng ta cần xác định chuỗi cung ứng. Chuỗi cung ứng là một hệ thống phức tạp bao gồm các tổ chức, con người, hoạt động, thông tin và tài nguyên liên quan đến việc di chuyển sản phẩm hoặc dịch vụ từ nhà cung cấp đến khách hàng.

Nó bao gồm mọi thứ, từ việc khai thác nguyên liệu thô đến sản xuất, lưu trữ, vận chuyển và phân phối đến tay người tiêu dùng cuối cùng.

Quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả là rất quan trọng đối với bất kỳ doanh nghiệp nào, vì nó ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận, sự hài lòng của khách hàng và khả năng cạnh tranh trên thị trường. Một chuỗi cung ứng hoạt động tốt có thể giúp doanh nghiệp giảm chi phí, tăng doanh thu, cải thiện dịch vụ khách hàng và giảm thiểu rủi ro.

Tuy nhiên, quản lý chuỗi cung ứng không phải là một nhiệm vụ dễ dàng. Nó liên quan đến việc điều phối nhiều yếu tố khác nhau, chẳng hạn như dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho, lên lịch giao hàng và quản lý rủi ro. Những yếu tố này thường phức tạp và khó dự đoán, đặc biệt là trong môi trường kinh doanh ngày nay, nơi mà sự cạnh tranh ngày càng gay gắt và nhu cầu của khách hàng liên tục thay đổi.

Vai trò của AI trong Quản lý chuỗi cung ứng

Vậy, tại sao AI lại quan trọng trong chuỗi cung ứng? AI có khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, xác định các mẫu và đưa ra dự đoán chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống.

Điều này cho phép các doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh hơn, tối ưu hóa các quy trình và nâng cao hiệu quả hoạt động.

AI đang được ứng dụng rộng rãi trong SCM để giải quyết các vấn đề sau:

• Dự báo nhu cầu: AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài khác để dự đoán nhu cầu trong tương lai một cách chính xác. Điều này giúp các doanh nghiệp lên kế hoạch sản xuất và quản lý hàng tồn kho hiệu quả hơn.
• Quản lý hàng tồn kho: AI có thể giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa mức tồn kho của họ, đảm bảo rằng họ có đủ hàng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà không bị tồn kho quá nhiều. Điều này giúp giảm chi phí lưu trữ và tránh lãng phí.
• Logistics và vận tải: AI có thể giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển, giảm chi phí nhiên liệu và cải thiện thời gian giao hàng. Nó cũng có thể giúp họ quản lý đội xe của mình hiệu quả hơn.
• Quản lý rủi ro: AI có thể giúp các doanh nghiệp xác định và giảm thiểu các rủi ro trong chuỗi cung ứng của họ, chẳng hạn như gián đoạn nguồn cung, thiên tai và các sự kiện địa chính trị.
• Tự động hóa các tác vụ: AI có thể tự động hóa nhiều tác vụ thường quy trong SCM, chẳng hạn như xử lý đơn hàng, lập hóa đơn và giao tiếp với khách hàng. Điều này giúp giải phóng nhân viên để tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn.

Dự báo nhu cầu chính xác hơn

Dự báo nhu cầu là một trong những thách thức lớn nhất trong SCM.

Nếu dự báo quá cao, doanh nghiệp có thể bị tồn kho quá nhiều, dẫn đến chi phí lưu trữ cao và lãng phí. Nếu dự báo quá thấp, doanh nghiệp có thể bị thiếu hàng, làm mất cơ hội bán hàng và gây thất vọng cho khách hàng.

AI có thể giúp các doanh nghiệp cải thiện độ chính xác của dự báo nhu cầu bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu, bao gồm:

• Dữ liệu lịch sử bán hàng: AI có thể xác định các mẫu và xu hướng trong dữ liệu bán hàng lịch sử để dự đoán nhu cầu trong tương lai.
• Xu hướng thị trường: AI có thể theo dõi các xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài khác, chẳng hạn như điều kiện kinh tế, thời tiết và các sự kiện đặc biệt, để dự đoán tác động của chúng đến nhu cầu.
• Thông tin từ mạng xã hội: AI có thể phân tích thông tin từ mạng xã hội để hiểu rõ hơn về sở thích và nhu cầu của khách hàng.

Nhờ dự báo nhu cầu chính xác hơn, các doanh nghiệp có thể:

• Lên kế hoạch sản xuất hiệu quả hơn: AI giúp doanh nghiệp biết chính xác số lượng sản phẩm cần sản xuất, giảm thiểu tình trạng thừa hoặc thiếu hàng.
• Tối ưu hóa mức tồn kho: AI giúp duy trì mức tồn kho tối ưu, giảm chi phí lưu trữ và tránh lãng phí.
• Cải thiện dịch vụ khách hàng: Đảm bảo có đủ hàng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng, nâng cao sự hài lòng và lòng trung thành.

Ví dụ, một công ty bán lẻ có thể sử dụng AI để dự đoán nhu cầu về quần áo mùa đông. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, xu hướng thời trang và dự báo thời tiết, AI có thể giúp công ty này biết chính xác số lượng áo khoác, găng tay và mũ cần đặt hàng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng trong mùa đông.

Quản lý hàng tồn kho thông minh hơn

Quản lý hàng tồn kho hiệu quả là một yếu tố quan trọng khác trong SCM.

Nếu doanh nghiệp tồn kho quá nhiều, họ sẽ phải trả chi phí lưu trữ cao và có nguy cơ bị lãng phí hàng hóa. Nếu doanh nghiệp tồn kho quá ít, họ có thể bỏ lỡ cơ hội bán hàng và gây thất vọng cho khách hàng.

AI có thể giúp các doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho thông minh hơn bằng cách:

• Tự động hóa việc theo dõi hàng tồn kho: AI có thể tự động hóa việc theo dõi hàng tồn kho, giúp doanh nghiệp biết chính xác số lượng hàng hóa có sẵn, vị trí của chúng và thời gian chúng sẽ hết hạn.
• Tối ưu hóa việc đặt hàng: AI có thể giúp doanh nghiệp xác định thời điểm và số lượng hàng hóa cần đặt hàng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng mà không bị tồn kho quá nhiều.
• Dự đoán sự gián đoạn chuỗi cung ứng: AI có thể dự đoán sự gián đoạn chuỗi cung ứng, chẳng hạn như thiên tai hoặc đình công, để doanh nghiệp có thể có các biện pháp phòng ngừa.

Nhờ quản lý hàng tồn kho thông minh hơn, các doanh nghiệp có thể:

• Giảm chi phí lưu trữ: Giảm lượng hàng tồn kho không cần thiết, tiết kiệm chi phí lưu trữ.
• Tránh lãng phí hàng hóa: Đảm bảo rằng hàng hóa không bị hết hạn hoặc hư hỏng trước khi chúng được bán.
• Cải thiện dòng tiền: Giải phóng vốn bị mắc kẹt trong hàng tồn kho.

Ví dụ, một công ty sản xuất có thể sử dụng AI để quản lý hàng tồn kho nguyên vật liệu. Bằng cách theo dõi mức tồn kho, dự đoán nhu cầu và dự đoán sự gián đoạn chuỗi cung ứng, AI có thể giúp công ty này đảm bảo rằng họ luôn có đủ nguyên vật liệu để sản xuất sản phẩm của mình mà không bị tồn kho quá nhiều.

Logistics và vận tải hiệu quả hơn

Logistics và vận tải là một phần quan trọng của SCM, chiếm một phần đáng kể trong tổng chi phí chuỗi cung ứng.

Việc tối ưu hóa logistics và vận tải có thể giúp các doanh nghiệp giảm chi phí, cải thiện thời gian giao hàng và nâng cao dịch vụ khách hàng.

AI có thể giúp các doanh nghiệp đạt được logistics và vận tải hiệu quả hơn bằng cách:

• Tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển: AI có thể phân tích dữ liệu giao thông, điều kiện thời tiết và các yếu tố khác để xác định các tuyến đường vận chuyển tối ưu.
• Quản lý đội xe hiệu quả hơn: AI có thể giúp doanh nghiệp theo dõi vị trí của xe, lên lịch bảo trì và tối ưu hóa việc sử dụng nhiên liệu.
• Tự động hóa việc lập kế hoạch giao hàng: AI có thể tự động hóa việc lập kế hoạch giao hàng, giúp doanh nghiệp giao hàng đúng hẹn và giảm chi phí vận chuyển.

Nhờ logistics và vận tải hiệu quả hơn, các doanh nghiệp có thể:

• Giảm chi phí vận chuyển: Tối ưu hóa tuyến đường và sử dụng nhiên liệu hiệu quả, tiết kiệm chi phí vận chuyển.
• Cải thiện thời gian giao hàng: Giao hàng nhanh chóng và đúng hẹn, nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
• Giảm lượng khí thải carbon: Sử dụng các tuyến đường vận chuyển hiệu quả, giảm lượng khí thải carbon và bảo vệ môi trường.

Ví dụ, một công ty giao nhận có thể sử dụng AI để tối ưu hóa các tuyến đường giao hàng. Bằng cách phân tích dữ liệu giao thông, điều kiện thời tiết và vị trí của xe, AI có thể giúp công ty này xác định các tuyến đường nhanh nhất và hiệu quả nhất để giao hàng cho khách hàng.

Quản lý rủi ro chủ động

Chuỗi cung ứng thường xuyên phải đối mặt với nhiều rủi ro khác nhau, từ sự gián đoạn nguồn cung đến thiên tai và các sự kiện địa chính trị.

Việc quản lý rủi ro hiệu quả là rất quan trọng để đảm bảo rằng chuỗi cung ứng có thể tiếp tục hoạt động ngay cả khi có sự cố xảy ra.

AI có thể giúp các doanh nghiệp quản lý rủi ro chủ động hơn bằng cách:

• Xác định các rủi ro tiềm ẩn: AI có thể phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như tin tức, báo cáo tài chính và mạng xã hội, để xác định các rủi ro tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng.
• Đánh giá mức độ nghiêm trọng của rủi ro: AI có thể đánh giá mức độ nghiêm trọng của các rủi ro khác nhau, giúp doanh nghiệp tập trung vào những rủi ro quan trọng nhất.
• Đề xuất các biện pháp phòng ngừa: AI có thể đề xuất các biện pháp phòng ngừa để giảm thiểu tác động của các rủi ro khác nhau.

Nhờ quản lý rủi ro chủ động hơn, các doanh nghiệp có thể:

• Giảm thiểu tác động của sự gián đoạn chuỗi cung ứng: Chuẩn bị sẵn sàng cho các tình huống khẩn cấp, giảm thiểu tác động của sự gián đoạn đến hoạt động kinh doanh.
• Bảo vệ danh tiếng của thương hiệu: Đảm bảo rằng khách hàng luôn nhận được sản phẩm và dịch vụ đúng hẹn, bảo vệ danh tiếng của thương hiệu.
• Tiết kiệm chi phí: Tránh các chi phí phát sinh do sự gián đoạn chuỗi cung ứng.

Ví dụ, một công ty sản xuất ô tô có thể sử dụng AI để quản lý rủi ro liên quan đến việc cung cấp chip bán dẫn. Bằng cách theo dõi tình hình sản xuất chip bán dẫn trên toàn thế giới và dự đoán các sự cố có thể xảy ra, AI có thể giúp công ty này đảm bảo rằng họ luôn có đủ chip bán dẫn để sản xuất ô tô của mình.

Tự động hóa các tác vụ thường quy

AI có thể tự động hóa nhiều tác vụ thường quy trong SCM, giải phóng nhân viên để tập trung vào các hoạt động chiến lược hơn. Các tác vụ này bao gồm:

• Xử lý đơn hàng: AI có thể tự động hóa việc xử lý đơn hàng, từ việc nhận đơn hàng đến việc xác nhận thanh toán và chuẩn bị hàng hóa để vận chuyển.
• Lập hóa đơn: AI có thể tự động hóa việc lập hóa đơn, giúp doanh nghiệp tiết kiệm thời gian và giảm thiểu sai sót.
• Giao tiếp với khách hàng: AI có thể tự động hóa việc giao tiếp với khách hàng, chẳng hạn như trả lời các câu hỏi thường gặp và cung cấp thông tin về tình trạng đơn hàng.

Nhờ tự động hóa các tác vụ thường quy, các doanh nghiệp có thể:

• Giảm chi phí nhân công: Giảm số lượng nhân viên cần thiết để thực hiện các tác vụ thường quy.
• Cải thiện hiệu quả hoạt động: Tăng tốc độ và độ chính xác của các quy trình.
• Tăng cường sự hài lòng của nhân viên: Giải phóng nhân viên khỏi các tác vụ nhàm chán và lặp đi lặp lại, cho phép họ tập trung vào các hoạt động thú vị và bổ ích hơn.

Ví dụ, một công ty thương mại điện tử có thể sử dụng AI để tự động hóa việc trả lời các câu hỏi thường gặp của khách hàng. Bằng cách sử dụng chatbot, công ty này có thể trả lời các câu hỏi của khách hàng 24/7 mà không cần nhân viên can thiệp.

Bước 1: Xác định các vấn đề cần giải quyết

Trước khi bắt đầu triển khai AI, điều quan trọng là phải xác định rõ các vấn đề cụ thể mà bạn muốn giải quyết trong chuỗi cung ứng của mình. Ví dụ, bạn có thể muốn cải thiện độ chính xác của dự báo nhu cầu, tối ưu hóa mức tồn kho hoặc giảm chi phí vận chuyển.

Bước 2: Thu thập và chuẩn bị dữ liệu

AI cần dữ liệu để học hỏi và đưa ra dự đoán. Do đó, bạn cần thu thập và chuẩn bị dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như dữ liệu bán hàng, dữ liệu tồn kho, dữ liệu vận chuyển và dữ liệu thị trường. Đảm bảo rằng dữ liệu của bạn sạch, chính xác và đầy đủ.

Bước 3: Chọn các công cụ và giải pháp AI phù hợp

Có rất nhiều công cụ và giải pháp AI khác nhau có sẵn trên thị trường. Bạn cần chọn các công cụ và giải pháp phù hợp với nhu cầu và ngân sách của mình. Một số công cụ và giải pháp phổ biến bao gồm:

• Phần mềm dự báo nhu cầu dựa trên AI: Giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu trong tương lai một cách chính xác hơn.
• Hệ thống quản lý hàng tồn kho thông minh: Giúp doanh nghiệp tối ưu hóa mức tồn kho của họ.
• Phần mềm tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển: Giúp doanh nghiệp tìm ra các tuyến đường vận chuyển tối ưu.
• Nền tảng quản lý rủi ro chuỗi cung ứng: Giúp doanh nghiệp xác định và giảm thiểu các rủi ro trong chuỗi cung ứng.

Bước 4: Triển khai và thử nghiệm

Sau khi bạn đã chọn các công cụ và giải pháp AI phù hợp, bạn cần triển khai và thử nghiệm chúng. Bắt đầu với một dự án thí điểm nhỏ để đánh giá hiệu quả của AI trước khi triển khai nó trên toàn bộ chuỗi cung ứng của bạn.

Bước 5: Theo dõi và tối ưu hóa

Sau khi bạn đã triển khai AI, bạn cần theo dõi hiệu quả của nó và thực hiện các điều chỉnh cần thiết để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động. Điều này có thể bao gồm việc tinh chỉnh các thuật toán AI, thu thập thêm dữ liệu hoặc thay đổi cách bạn sử dụng các công cụ và giải pháp AI.

Các yếu tố ảnh hưởng đến chi phí

Chi phí triển khai AI trong SCM có thể khác nhau đáng kể tùy thuộc vào nhiều yếu tố, bao gồm:

• Quy mô và độ phức tạp của chuỗi cung ứng của bạn: Chuỗi cung ứng càng lớn và phức tạp, chi phí triển khai AI càng cao.
• Các công cụ và giải pháp AI mà bạn chọn: Các công cụ và giải pháp AI khác nhau có mức giá khác nhau.
• Mức độ tích hợp với các hệ thống hiện có của bạn: Việc tích hợp AI với các hệ thống hiện có của bạn có thể tốn kém.

Nhìn chung, chi phí triển khai AI trong SCM có thể dao động từ vài nghìn đô la đến hàng triệu đô la.

Các mô hình giá phổ biến

Các mô hình giá phổ biến cho các công cụ và giải pháp AI trong SCM bao gồm:

• Mô hình dựa trên đăng ký: Bạn trả một khoản phí hàng tháng hoặc hàng năm để sử dụng công cụ hoặc giải pháp.
• Mô hình dựa trên sử dụng: Bạn trả tiền cho mỗi lần sử dụng công cụ hoặc giải pháp.
• Mô hình giấy phép vĩnh viễn: Bạn mua một giấy phép vĩnh viễn để sử dụng công cụ hoặc giải pháp.

Học máy (Machine Learning)

Học máy cho phép hệ thống AI học hỏi từ dữ liệu mà không cần được lập trình rõ ràng. Điều này rất hữu ích trong việc dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa hàng tồn kho và quản lý rủi ro.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing)

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép hệ thống AI hiểu và phản hồi ngôn ngữ của con người. Điều này rất hữu ích trong việc giao tiếp với khách hàng, phân tích phản hồi và tự động hóa các tác vụ văn phòng.

Thị giác máy tính (Computer Vision)

Thị giác máy tính cho phép hệ thống AI nhìn và hiểu hình ảnh. Điều này rất hữu ích trong việc kiểm tra chất lượng sản phẩm, theo dõi hàng hóa và tự động hóa các tác vụ logistics.

Robot học (Robotics)

Robot học cho phép hệ thống AI điều khiển robot để thực hiện các tác vụ vật lý. Điều này rất hữu ích trong việc tự động hóa các quy trình sản xuất, logistics và vận tải.

Sản xuất

Trong sản xuất, AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa các quy trình sản xuất, dự đoán bảo trì và kiểm tra chất lượng sản phẩm.

Bán lẻ

Trong bán lẻ, AI có thể được sử dụng để dự đoán nhu cầu, quản lý hàng tồn kho và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm của khách hàng.

Logistics

Trong logistics, AI có thể được sử dụng để tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển, quản lý đội xe và tự động hóa các tác vụ kho bãi.

Y tế

Trong y tế, AI có thể được sử dụng để quản lý chuỗi cung ứng dược phẩm, theo dõi thiết bị y tế và cải thiện hiệu quả hoạt động của bệnh viện.