Các ứng dụng của AI trong quản lý chuỗi cung ứng

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng trí tuệ nhân tạo

Trong những năm gần đây, việc quản lý chuỗi cung ứng đã phát triển thành một quá trình phức tạp và đầy thách thức. Sự kết nối giữa các luồng vật chất và sự biến động gia tăng của thị trường đã làm tăng nhu cầu về sự linh hoạt và khả năng thích ứng. Điều này càng trở nên trầm trọng hơn do đại dịch COVID-19 khiến nhu cầu về tài nguyên trên toàn cầu ngày càng tăng trong khi phải thực hiện nhiều biện pháp phòng ngừa đại dịch tái diễn.

Để đối phó với những thách thức này, việc tích hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) vào quản lý chuỗi cung ứng đã trở nên phổ biến. Các ngành công nghiệp đang ngày càng nhận ra khả năng phục hồi và sự sẵn sàng mà những công ty áp dụng sớm AI thể hiện, định vị họ một cách thuận lợi cho sự tích hợp tất yếu của AI vào tương lai của lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng.

Quản lý chuỗi cung ứng đan xen vận chuyển, sản xuất, thu mua, tiếp thị, bán hàng và nhiều khía cạnh khác. Các công ty tận dụng hệ thống quản lý chuỗi cung ứng để xây dựng các kế hoạch tích hợp, cân bằng hiệu quả sự đánh đổi giữa các hoạt động đa dạng nhằm tối ưu hóa lợi nhuận. Tuy nhiên, việc quản lý chuỗi cung ứng có thể nhanh chóng trở thành một công việc nặng nề nếu không có sự hỗ trợ từ bên ngoài.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

Sử dụng AI để quản lý vận chuyển

AI, với tư cách là một công cụ quản lý chuỗi cung ứng, đang cho phép các công ty xoay vòng và điều hướng sự phức tạp ngày càng tăng của cả chuỗi cung ứng toàn cầu và địa phương. Trong bài blog này, chúng tôi đi sâu vào những cách thức đa dạng để khai thác AI, làm nổi bật các công ty đang dẫn đầu trong việc sử dụng hiệu quả AI và khám phá năm chiến lược chính mà các cá nhân và tổ chức đang sử dụng để tận dụng trí tuệ nhân tạo nhằm quản lý chuỗi cung ứng chặt chẽ hơn.

AI có thể được sử dụng như thế nào trong quy trình chuỗi cung ứng?

Bằng cách sử dụng lượng dữ liệu khổng lồ do hoạt động của doanh nghiệp tạo ra, một công ty hay tổ chức có thể sử dụng các giải pháp được hỗ trợ bởi AI và đội ngũ các nhà khoa học dữ liệu để chuyển đổi hoạt động của chuỗi cung ứng, bao gồm việc triển khai nhà máy tự động hóa, nâng cao kiểm soát chất lượng, dự báo nhu cầu chính xác hơn, bảo trì dự đoán, và vô số các cải tiến khác.

Dây chuyền lắp ráp ô tô

Các bộ phận của chuỗi cung ứng đang phát triển thành “hệ thống thần kinh trung ương” của hoạt động vận hành. Vai trò của quản lý chuỗi cung ứng đã trở nên quan trọng đối với các công ty khi chúng ngày càng lớn mạnh đến mức giờ đây chúng đang trở thành một ngành lớn và độc lập của riêng nó. Trọng tâm đã chuyển từ việc chỉ tạo điều kiện thuận lợi cho dòng chu chuyển của sản phẩm sang nhấn mạnh một cách chiến lược ở khả năng tối ưu hóa cao nhất về cung – cầu.

Các giải pháp dựa trên AI đã trở nên dễ tiếp cận hơn, cung cấp cho doanh nghiệp các công cụ để đạt được mức hiệu suất quản lý chuỗi cung ứng chưa từng có trước đây. Việc triển khai thành công AI đã giúp giảm 15% chi phí kho vận, giảm 35% mức tồn kho và cải thiện mức độ dịch vụ ấn tượng đến 65% so với những công ty không áp dụng.

Việc tích hợp AI vào quy trình chuỗi cung ứng không chỉ là một tiến bộ công nghệ; đó là mệnh lệnh chiến lược giúp cho phép các tổ chức giải quyết sự phức tạp của chuỗi cung ứng hiện đại với độ chính xác, tính hiệu quả và lợi thế cạnh tranh.

Những công ty nào sử dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng?

AI trên dây chuyền lắp ráp

Các công ty lớn như IBM và Google đã tận dụng tối đa lợi thế của AI để quản lý chuỗi cung ứng, nhưng bên cạnh đó, các công ty trước nay ít sử dụng trí tuệ nhân tạo cũng đang bắt đầu chú ý đến. Trí tuệ nhân tạo đang chuyển đổi ngành này bằng cách theo dõi các hoạt động hiệu quả hơn, cải thiện năng suất và quản lý chuỗi cung ứng, bổ sung các kế hoạch kinh doanh và thậm chí tương tác với khách hàng trên không gian trực tuyến.

Chẳng hạn như Oracle đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo cơ sở dữ liệu tự cập nhật và tự quản lý mà khách hàng của họ có thể sử dụng và khai thác. Coupa là một công ty khác sử dụng AI để cải thiện và quản lý chuỗi cung ứng. Coupa đã tạo ra toàn bộ cơ cấu kinh doanh xoay quanh việc giúp các doanh nghiệp quản lý chuỗi cung ứng của riêng họ với sự trợ giúp của AI và các chương trình học sâu khác.

Lĩnh vực kho vận, từ cách tổ chức tài xế xe tải đến cách đặt hàng và lên lịch sản phẩm, gần như đã áp dụng hoàn toàn AI ở các giai đoạn khác nhau trong chuỗi cung ứng của họ. Với mỗi thành công mới, ngày càng có nhiều doanh nghiệp bắt tay vào việc tối ưu hóa mô hình kinh doanh của họ bằng việc áp dụng AI trong quy trình chuỗi cung ứng.

5 cách trí tuệ nhân tạo được sử dụng trong quản lý chuỗi cung ứng

Sử dụng AI để tổ chức giao hàng bằng xe tải

Theo một số nghiên cứu, trí tuệ nhân tạo có thể mang lại giá trị vượt bậc cho hoạt động chuỗi cung ứng và kho vận, như đã đề cập ở trên. Các công ty trên toàn thế giới đang bắt đầu ưa chuộng AI để cải thiện và quản lý chuỗi cung ứng.

Cho dù họ đang xem xét sử dụng AI để cắt giảm chi phí bằng cách loại bỏ các rủi ro và các hoạt động dư thừa trong vận hành, giảm thiểu rủi ro không cần thiết, cải thiện dự báo chuỗi cung ứng, cung cấp sản phẩm nhanh hơn và hiệu quả hơn hay khôi phục chiến lược dịch vụ khách hàng của họ, AI đang trở nên quan trọng đối với quản lý chuỗi cung ứng.

Cụ thể, AI đang tạo ra làn sóng lớn trong khả năng tạo ra các mô hình dự báo nhu cầu, tăng tính minh bạch từ đầu đến cuối, tích hợp các kế hoạch kinh doanh, tạo ra các mô hình tối ưu hóa kinh doanh năng động và tất nhiên là cải thiện đáng kể quá trình tự động hóa dòng chảy hàng hóa.

1. Mô hình dự báo nhu cầu

Trong thế giới quản lý chuỗi cung ứng phức tạp, việc duy trì mức tồn kho tối ưu là rất quan trọng để ngăn chặn khủng hoảng hết hàng hoặc tồn kho dư thừa. Các thuật toán AI, tận dụng dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài, đóng vai trò then chốt trong việc dự đoán chính xác nhu cầu trong tương lai. Cách tiếp cận chủ động này cho phép các công ty giải quyết các thách thức về hàng tồn kho một cách nhanh chóng, đảm bảo chuỗi cung ứng đáp ứng phù hợp với nhu cầu luôn biến động của người tiêu dùng.

Ví dụ: các chương trình AI vượt trội trong việc dự đoán vòng đời sản phẩm, đánh dấu sự sụt giảm tiềm ẩn và lập chiến lược cho các chu kỳ cuối vòng đời trên các kênh bán hàng. Bằng cách chuyển đổi liền mạch sang các mô hình dành cho các sản phẩm mới, các công ty có thể kéo dài vòng đời sản phẩm của mình, cho thấy các tác động mang tính biến đổi của AI đối với hoạt động dự báo nhu cầu.

Các mô hình dự báo nhu cầu

2. Minh bạch ở mọi công đoạn

Việc dự báo về chuỗi cung ứng trên toàn cầu là phức tạp nhất. Điều quan trọng hơn bao giờ hết đối với các nhà sản xuất là có được tầm nhìn tổng thể về toàn bộ chuỗi cung ứng của họ. Các nhà sản xuất cần xem xét nhanh các sản phẩm của họ được kết hợp với nhau như thế nào, sản xuất bao nhiêu và vận chuyển ra ngoài bao nhiêu.

Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI cung cấp thông tin sâu sát theo thời gian thực về toàn bộ chuỗi cung ứng, nâng cao tính minh bạch và cho phép phản hồi nhanh chóng trước các gián đoạn. Khả năng giám sát được nâng cao này hỗ trợ việc xác định các nút thắt và sự kém hiệu quả, thúc đẩy chuỗi cung ứng linh hoạt và phản ứng nhanh hơn. Trí tuệ nhân tạo cho việc quản lý chuỗi cung ứng có thể thực hiện tất cả những điều này, không chỉ bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử mà còn bằng cách tiếp nhận và hiểu dữ liệu theo thời gian thực trên nhiều lớp của chuỗi cung ứng.

Dữ liệu được hiển thị trên bản đồ

3. Tích hợp lập kế hoạch kinh doanh

Các nhà quản lý chuỗi cung ứng gặp khó khăn trong việc tối ưu hóa hoàn toàn chuỗi cung ứng vì họ không thể nhìn thấy theo thời gian thực, phát hiện sự khác biệt trong danh mục sản phẩm mở rộng, hiểu được những thay đổi trong xu hướng nhu cầu của người tiêu dùng hoặc cập nhật các sự kiện bất ngờ như đóng cửa nhà máy và các vấn đề vận chuyển.

Ví dụ, thuật toán AI có thể tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển, giảm thiểu chi phí và giảm tác động đến môi trường. Điều này không chỉ cải thiện hiệu quả của quá trình giao hàng mà còn góp phần thực hiện chuỗi cung ứng bền vững và thân thiện với môi trường.

4. Tối ưu hóa việc lên kế hoạch một cách linh hoạt

Sức mạnh của AI còn vượt ra ngoài việc tích hợp các kế hoạch kinh doanh giữa các công ty; nó mở rộng đến việc tạo ra các dự đoán và đề xuất nhận thức cho việc lập kế hoạch chuỗi cung ứng. Sự đổi mới này giúp các công ty tiết kiệm thời gian quý báu bằng cách tránh xa các mô hình kinh doanh thủ công phức tạp và giảm thiểu sai sót trong quá trình lập kế hoạch. Phần mềm chuỗi cung ứng tích hợp AI giúp phóng to các yếu tố quan trọng, tối ưu hóa quy trình và hỗ trợ nhà sản xuất đánh giá các tình huống về thời gian, chi phí và doanh thu.

5. Tự động hóa dòng chảy vật chất

AI đảm bảo cấu trúc và lưu trữ chính xác các hóa đơn nguyên vật liệu cũng như dữ liệu đơn đặt hàng. Điều này không chỉ tạo điều kiện thuận lợi cho việc dự đoán theo thời gian thực mà còn cho phép người vận hành tại hiện trường với những nắm bắt dựa trên dữ liệu để duy trì mức tồn kho tối ưu. Các chương trình AI nâng cao, tận dụng thị giác máy tính và cảm biến vật lý, giám sát và sửa đổi các quy trình của chuỗi cung ứng, duy trì bảng tính tồn kho chính xác trong thời gian thực.

Đưa tự động hóa tiến thêm một bước, hệ thống AI có thể nhận ra nhu cầu bổ sung bằng cách giám sát tình trạng sẵn có của sản phẩm trên các kệ hàng, tham khảo chéo mức tồn kho và đáp ứng cho các nhu cầu tăng cao. Điều này làm giảm nhu cầu kiểm kê hàng tồn kho thủ công thường xuyên. Ví dụ: theo dõi sản phẩm trên kệ của cửa hàng và tham khảo chéo lượng sản phẩm còn lại trong kho và nhu cầu hiện tại đối với sản phẩm đó để chủ động sắp xếp lại hàng trong kho nếu nhu cầu cao và lượng hàng tồn kho gần hết.

Bạn đang tìm kiếm giải pháp Quản lý chuỗi cung ứng bằng AI?

Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo để quản lý tốt hơn chuỗi cung ứng đã được áp dụng nhiều nơi trên thế giới và đang nhanh chóng trở thành tiêu chuẩn trong mọi ngành. Khả năng dự đoán của AI, được thúc đẩy bởi các thuật toán tiên tiến và phân tích dữ liệu theo thời gian thực, giúp các công ty không chỉ đáp ứng mà còn dự đoán được nhu cầu của người tiêu dùng, thúc đẩy chuỗi cung ứng nhanh nhẹn và linh hoạt hơn. Khả năng giám sát nâng cao đảm bảo rằng các nhà sản xuất có thể điều hướng mạng lưới phức tạp của chuỗi cung ứng toàn cầu một cách chính xác.

Tóm lại, sự kết hợp giữa AI với tính chất nhạy cảm của quản lý chuỗi cung ứng giúp các công ty không chỉ thích nghi mà còn phát triển khi đối mặt với những thách thức chưa từng có. Việc làm chủ AI trong động lực phát triển của chuỗi cung ứng không chỉ đơn thuần là một lựa chọn mà còn là mệnh lệnh chiến lược đối với những công ty đang tìm cách vạch ra lộ trình hướng tới một tương lai đổi mới, khả năng phục hồi và thành công bền vững.

____
Bài viết liên quan