Trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự phát triển mạnh mẽ của công nghệ, quản lý chuỗi cung ứng (Supply Chain Management – SCM) ngày càng trở nên phức tạp và đòi hỏi các giải pháp sáng tạo để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu rủi ro. Một giải pháp tiên tiến và linh hoạt để giải quyết sự phức tạp ngày càng tăng của mạng lưới cung ứng chính là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong quản lý chuỗi cung ứng.
Bài viết này của CIT sẽ giúp bạn khám phá cách mà AI đang cách mạng hóa ngành quản lý chuỗi cung ứng, các lợi ích, từ dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho, đến tối ưu hóa vận chuyển và nâng cao trải nghiệm khách hàng.
- Phân tích rủi ro và quản lý rủi ro (Risk Management): AI giúp dự đoán và cảnh báo các rủi ro tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng, chẳng hạn như gián đoạn sản xuất, biến động giá nguyên liệu, hoặc thiên tai.
- Cải thiện trải nghiệm khách hàng (Customer Experience): AI phân tích dữ liệu khách hàng để đề xuất sản phẩm phù hợp, tối ưu hóa thời gian giao hàng và cung cấp dịch vụ hỗ trợ khách hàng thông qua chatbot thông minh.
>>>> Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong quản lý tài sản hiệu quả
Những ứng dụng việc trí tuệ nhân tạo AI trong quản lý chuỗi cung ứng
Dự báo nhu cầu
Walmart và AI trong dự báo nhu cầu – Walmart dự báo nhu cầu về sản phẩm bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng, thời tiết, sự kiện địa phương và AI. Điều này cho phép Walmart tối ưu hóa tồn kho của mình và giảm thiểu tình trạng dư thừa hoặc thiếu hàng hóa. Chẳng hạn, AI có thể dự đoán nhu cầu đối với các sản phẩm như nước giải khát sẽ tăng cao trong mùa hè và thay đổi kế hoạch cung ứng.
Quản lý tồn kho
Amazon đang sử dụng trí tuệ nhân tạo AI để tối ưu hóa quản lý kho hàng. AI giúp quyết định lượng hàng tồn kho cần thiết bằng cách dự báo nhu cầu trong tương lai bằng cách phân tích dữ liệu giao dịch từ các đơn hàng trước đó. Các robot và hệ thống AI tự động hóa việc sắp xếp và lấy hàng từ kệ, giảm thời gian chờ đợi và sai sót, đồng thời tối ưu hóa không gian lưu trữ.
Tối ưu hóa vận chuyển
UPS sử dụng một hệ thống AI gọi là ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) để tối ưu hóa các lộ trình vận chuyển của các tài xế. Orion tìm ra con đường nhanh nhất và tiết kiệm chi phí bằng cách phân tích dữ liệu liên quan đến giao thông, địa lý, thời gian giao hàng và các yếu tố khác. Điều này dẫn đến giảm lượng nhiên liệu tiêu thụ, thời gian tiết kiệm và hiệu quả vận chuyển cao hơn.
Quản lý rủi ro
Maersk – một trong những công ty vận chuyển lớn nhất thế giới, đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích các yếu tố rủi ro trong chuỗi cung ứng toàn cầu, chẳng hạn như giá dầu biến động, thay đổi trong quy định vận chuyển và thiên tai. Hệ thống AI dự đoán và giải quyết các vấn đề để giảm thiểu rủi ro và đảm bảo hàng hóa được vận chuyển đúng thời gian.
Tự động hóa quy trình
Zebra Technologies cung cấp các sản phẩm tự động hóa kho bãi dựa trên AI. Các hệ thống AI của Zebra giúp tự động quét mã vạch và theo dõi hàng tồn kho, giảm sai sót và tăng tốc độ vận chuyển hàng hóa trong kho. AI có thể sử dụng các robot tự động để điều chỉnh cách hàng hóa di chuyển trong kho mà không cần can thiệp con người, giúp tăng hiệu quả và giảm chi phí lao động.
Tối ưu hóa sản xuất
Siemens đang sử dụng AI để tối ưu hóa quy trình sản xuất của mình trong các nhà máy của họ. AI kiểm tra dữ liệu từ các cảm biến trong dây chuyền sản xuất để nhanh chóng phát hiện các vấn đề như sự cố máy móc hoặc chất lượng sản phẩm kém. Hệ thống AI có thể tự động thay đổi các thông số kỹ thuật của dây chuyền để duy trì hiệu suất và chất lượng sản xuất. Điều này giúp giảm gián đoạn và sửa chữa.
Quản lý mối quan hệ với nhà cung cấp
IBM Watson Supply Chain là một nền tảng AI giúp các công ty theo dõi và quản lý mối quan hệ với các nhà cung cấp. Nền tảng này sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích hiệu suất của nhà cung cấp để xác định các vấn đề nguồn cung, chẳng hạn như giao hàng chậm hoặc chất lượng sản phẩm không đáp ứng yêu cầu. Watson hỗ trợ các doanh nghiệp chọn các nhà cung cấp tốt nhất và duy trì mối quan hệ lâu dài với họ.
Phân tích dữ liệu và tối ưu hóa chiến lược chuỗi cung ứng
Coca-Cola sử dụng AI để phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng từ các nhà máy sản xuất, kho bãi, và các kênh phân phối. I giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực và chiến lược phân phối sản phẩm, giảm chi phí và tăng hiệu quả hoạt động. Ngoài ra, AI giúp Coca-Cola dự đoán và điều chỉnh sản lượng sản xuất theo thị trường.
Chatbots và trợ lý ảo trong dịch vụ khách hàng
DHL (một công ty lớn ở Đức chuyên vận chuyển hàng hóa và cung cấp giải pháp logistics quốc tế) sử dụng chatbots AI để hỗ trợ khách hàng trực tuyến, theo dõi tình trạng vận chuyển hàng hóa và giải quyết các vấn đề. Trợ lý ảo giảm tải cho nhân viên và nâng cao trải nghiệm khách hàng bằng cách cung cấp thông tin về thời gian giao hàng, trả lời các câu hỏi thường gặp và thông báo về các sự cố có thể ảnh hưởng đến giao hàng.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng toàn cầu
Unilever, một tập đoàn đa quốc gia, sử dụng trí tuệ nhân tạo để theo dõi và tối ưu hóa chuỗi cung ứng toàn cầu của mình. Hệ thống trí tuệ nhân tạo đưa ra quyết định phân phối sản phẩm tốt nhất bằng cách phân tích dữ liệu từ các đối tác vận chuyển, kho bãi và nhà máy sản xuất trên toàn cầu. AI giúp Unilever tối ưu hóa tồn kho, giảm chi phí vận chuyển và duy trì chuỗi cung ứng linh hoạt trong những thay đổi toàn cầu.
Lợi ích khi áp dụng trí tuệ nhân tạo AI trong quản lý chuỗi cung ứng
Tăng cường khả năng dự báo chính xác
Ứng dụng trí tuệ nhân tạo – AI trong quản lý chuỗi cung ứng có thể dự báo nhu cầu sản phẩm, tình trạng kho hàng và yêu cầu vận chuyển chính xác bằng cách phân tích dữ liệu lớn và học từ các mô hình trước đây. Điều này giúp các công ty tối ưu hóa sản xuất của họ và giảm thiểu tình trạng dư thừa hoặc thiếu hàng hóa. Tăng hiệu quả sử dụng tài nguyên, giảm chi phí lưu kho và cải thiện quy trình tồn kho.
Giảm chi phí và tối ưu hóa nguồn lực
Thông qua việc tối ưu hóa các quá trình như sản xuất, tồn kho, vận chuyển và phân phối, AI giúp giảm chi phí trong chuỗi cung ứng. Các hệ thống trí tuệ nhân tạo có thể: Tối ưu hóa quá trình vận chuyển để tiết kiệm tiền và giảm thời gian giao hàng.Tự động hóa các quy trình trong kho giúp giảm chi phí nhân công và giảm sai sót do con người.
Nâng cao hiệu suất và tự động hóa quy trình
Ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng giúp tự động hóa nhiều quá trình trong chuỗi cung ứng, bao gồm kiểm tra chất lượng sản phẩm, lập kế hoạch vận chuyển và phân phối. Giúp xử lý công việc lặp đi lặp lại giúp tiết kiệm thời gian. Giảm thiểu các công việc lặp đi lặp lại giúp tiết kiệm thời gian.
Cải thiện khả năng quản lý rủi ro
Phân tích các yếu tố ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng như giá nguyên vật liệu thay đổi, tình trạng giao thông hoặc sự kiện bất ngờ như thiên tai. Giảm thiểu tác động tiêu cực của sự gián đoạn và hỗ trợ các công ty duy trì hoạt động sản xuất và phân phối ổn định.
Dễ dàng tích hợp với công nghệ mới
Khả năng quản lý chuỗi cung ứng có thể được nâng cao bằng cách kết hợp AI với các công nghệ mới như Internet of Things (IoT), blockchain và robotics: Tích hợp IoT với AI giúp tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng bằng cách thu thập và phân tích dữ liệu từ các cảm biến, thiết bị và hệ thống khác trong thời gian thực. Ứng dụng blockchain và AI trong quản lý chuỗi cung cứng giúp bảo vệ dữ liệu và tối ưu hóa việc theo dõi sản phẩm trong suốt chuỗi cung ứng.
Những thách thức khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong quản lý chuỗi cung ứng
Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu
- Chất lượng dữ liệu: Để huấn luyện mô hình, AI cần rất nhiều dữ liệu chính xác. Kết quả của AI sẽ không chính xác nếu dữ liệu thiếu, không chính xác hoặc không đầy đủ. Điều này có thể dẫn đến những quyết định sai lầm trong quản lý chuỗi cung ứng.
- Nguồn dữ liệu phân tán: Nhiều hệ thống như hệ thống quản lý kho, ERP và CRM có thể lưu trữ dữ liệu chuỗi cung ứng. Một vấn đề lớn là tích hợp và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Chi phí ban đầu cao
- Việc triển khai AI đòi hỏi đầu tư đáng kể vào công nghệ, phần mềm, phần cứng và hạ tầng dữ liệu. Hơn nữa, cần phải chi trả cho các chi phí liên quan đến đào tạo nhân viên và phát triển các giải pháp linh hoạt.
- Khả năng tiếp cận AI có thể bị hạn chế do các chi phí này.
Khả năng tích hợp với hệ thống hiện có
- Các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng hiện có, chẳng hạn như ERP, WMS và TMS, cần tích hợp hệ thống AI. Nếu các hệ thống cũ không tương thích với các nền tảng AI mới, việc tích hợp này có thể trở nên khó khăn.
- Đôi khi, việc thay thế hoặc nâng cấp các hệ thống cũ cũng gây ra vấn đề về thời gian và chi phí.
Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng
- Việc triển khai AI trong quản lý chuỗi cung ứng yêu cầu đội ngũ nhân lực có kỹ năng chuyên sâu về dữ liệu, học máy (machine learning) và phân tích dự báo. Tuy nhiên, các công ty gặp khó khăn khi tìm kiếm và đào tạo nhân sự phù hợp vì nhu cầu về nhân lực có chuyên môn cao trong lĩnh vực này vượt quá nguồn cung hiện tại.
Khó khăn trong việc giải thích quyết định của AI
- Tính minh bạch là một vấn đề quan trọng khi sử dụng AI. Các mô hình AI đôi khi hoạt động như “hộp đen”, nghĩa là họ không thể giải thích cách họ đưa ra các quyết định. Có thể khó kiểm soát và đảm bảo rằng các quyết định này hợp lý và tuân thủ các quy định pháp lý do điều này.
An ninh và bảo mật dữ liệu
- Việc ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng cần xử lý nhiều dữ liệu nhạy cảm, bao gồm thông tin về khách hàng, nhà cung cấp và quy trình sản xuất. Một trong những vấn đề quan trọng nhất khi triển khai AI trong quản lý chuỗi cung ứng là bảo mật dữ liệu và ngăn chặn các cuộc tấn công mạng.
>>> Thiết kế ứng dụng AI theo yêu cầu, chuyên nghiệp
Các bước quan trọng để ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng thành công
Các công ty thường gặp những sai lầm khi lên kế hoạch cho hành trình chuyển đổi chuỗi cung ứng trên AI iều này dẫn đến hơn 60% các dự án bị chậm tiến độ hoặc vượt quá ngân sách.
Muốn triển khai thành công AI trong quản lý chuỗi cung ứng thì cần phải có một chiến lược cụ thể cách tiếp cận từng bước.
Xác định mục tiêu và phạm vi rõ ràng và cụ thể
Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần xác định các vấn đề cụ thể trong chuỗi cung ứng mà AI có thể giải quyết (ví dụ: dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho, tối ưu hóa vận chuyển). Đặt ra các mục tiêu rõ ràng, đo lường được (ví dụ: giảm 20% chi phí vận chuyển, tăng 15% độ chính xác dự báo nhu cầu).
Thu thập và chuẩn bị dữ liệu
Để huấn luyện các mô hình, AI cần nhiều dữ liệu. Các hệ thống trong chuỗi cung ứng, chẳng hạn như hệ thống quản lý kho, hệ thống ERP và dữ liệu vận chuyển, phải được chuẩn hóa và làm sạch dữ liệu. Dữ liệu chất lượng cao là yếu tố then chốt để AI hoạt động hiệu quả.
Lựa chọn công nghệ và công cụ AI phù hợp
Doanh nghiệp cần lựa chọn công nghệ AI phù hợp với mục tiêu và quy mô của chuỗi cung ứng. Có thể sử dụng các nền tảng AI sẵn có, hoặc phát triển các mô hình tùy chỉnh dựa trên các thuật toán học máy như học sâu (deep learning), học máy giám sát (supervised learning) và không giám sát (unsupervised learning).
Tích hợp AI vào quy trình hiện tại
AI không nên được sử dụng độc lập. Thay vào đó, nó phải được tích hợp vào quy trình chuỗi cung ứng hiện tại. Việc tích hợp giúp AI tương tác với các hệ thống đã có, giúp chuỗi cung ứng trở nên ổn định và tránh phải thay đổi toàn bộ quy trình. Đầu tư đáng kể vào hạ tầng công nghệ, đặc biệt là phần cứng, phần mềm và nền tảng dữ liệu, là cần thiết để thực hiện AI.
Xây dựng năng lực trong đội ngũ
Điều quan trọng là phải đào tạo và phát triển đội ngũ có kỹ năng về phân tích dữ liệu và AI. Điều này giúp các công ty tự quản lý và khai thác AI một cách bền vững mà không phụ thuộc vào các đối tác bên ngoài quá nhiều.
