Trong bối cảnh toàn cầu hóa và sự phức tạp ngày càng gia tăng của các chuỗi cung ứng, quản trị rủi ro đã trở thành một phần quan trọng để các doanh nghiệp hoạt động tốt và ổn định. Với sự phát triển của công nghệ, nên việc ứng dụng AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng giúp dự đoán, phát hiện và ứng phó với các rủi ro một cách nhanh chóng và chính xác hơn bao giờ hết.

Bài viết này của CIT sẽ giúp bạn khám phá cuộc cách mạng hóa của lĩnh vực quản trị rủi ro chuỗi cung ứng, mang lại những giải pháp sáng tạo và hiệu quả cho các thách thức phức tạp trong ngành.

AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng là gì?

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực trong khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống, máy móc hoặc phần mềm có khả năng thực hiện các nhiệm vụ thông minh, thường đòi hỏi trí tuệ của con người. Dựa trên dữ liệu đầu vào, AI có thể học hỏi, suy luận, phân tích, nhận diện mẫu, đưa ra quyết định và thích nghi với các tình huống mới.

AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng là việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) như học máy (machine learning), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), phân tích dữ liệu lớn (big data analytics), và các thuật toán dự đoán để giúp doanh nghiệp nhận diện, đánh giá, quản lý và giảm thiểu các rủi ro trong chuỗi cung ứng. Trí tuệ nhân tạo AI giúp phân tích một lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, từ đó đưa ra các dự đoán chính xác về các rủi ro có thể xảy ra, đưa ra các lựa chọn tối ưu cho quản lý rủi ro và tự động hóa quá trình quản lý rủi ro.

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng

AI có thể giúp quản trị rủi ro chuỗi cung ứng theo các cách như:

Dự đoán và cảnh báo sớm: Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo AI trong quản trị chuỗi cung ứng có khả năng phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực để phát hiện các xu hướng hoặc sự kiện bất thường có thể gây rủi ro, chẳng hạn như sự cố vận chuyển, gián đoạn nguồn cung hoặc nhu cầu thay đổi.
Phân tích dữ liệu lớn: Ứng dụng AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng có thể phát hiện các mối nguy tiềm ẩn mà các phương pháp truyền thống khó phát hiện được khi xử lý lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như nhà cung cấp, khách hàng, thời tiết, chính trị, v.v.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: AI giúp dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho và lựa chọn nhà cung cấp để giảm rủi ro do thiếu hụt hoặc dư thừa nguồn cung.
Giảm thiểu sự phụ thuộc vào con người: Ứng dụng AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng có thể tự động hóa nhiều quy trình phức tạp trong chuỗi cung ứng, giúp giảm sai sót do con người và tăng độ chính xác trong việc đánh giá và ứng phó với rủi ro.

>>>> Xu hướng ứng dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả

Lợi ích khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng

Dự đoán rủi ro và chính xác hơn

AI có thể dự đoán các rủi ro như gián đoạn sản xuất, thiếu nguyên liệu hoặc chậm trễ vận chuyển bằng cách phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như thời tiết, biến động thị trường, chính trị, v.v. Các mô hình dự đoán AI giúp các công ty lên kế hoạch ứng phó chủ động và giảm thiệt hại.

Tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Các quy trình như lập kế hoạch sản xuất, quản lý kho bãi và vận chuyển có thể được tối ưu hóa thông qua AI, giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả. Để điều chỉnh kế hoạch sản xuất dựa trên nguồn nguyên liệu hoặc tránh tắc nghẽn, AI có thể đưa ra lộ trình vận chuyển tối ưu.

Cải thiện khả năng ra quyết định

AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng cung cấp thông tin và phân tích sâu sắc nhanh chóng, giúp các nhà quản lý đưa ra quyết định chính xác hơn và kịp thời hơn. Ví dụ, AI có thể tạo ra các kế hoạch vận chuyển và phân phối hiệu quả hơn hoặc khắc phục rủi ro trong chuỗi cung ứng.

Giảm chi phí và nâng cao hiệu quả

AI giúp sử dụng tài nguyên hiệu quả hơn và giảm lãng phí trong chuỗi cung ứng. Ví dụ, trong lĩnh vực quản lý tồn kho, AI có thể dự đoán chính xác số lượng tồn kho cần thiết, giúp giảm chi phí duy trì kho hàng hoặc chi phí do thiếu nguyên vật liệu.

Cải thiện trải nghiệm khách hàng

AI có thể giúp dự báo nhu cầu của khách hàng và tối ưu hóa vận chuyển và cung ứng hàng hóa. Điều này cải thiện sự hài lòng của khách hàng và giảm tình trạng giao hàng chậm hoặc hết hàng.

Tăng cường sự hợp tác giữa các bên liên quan

Thông qua việc chia sẻ dữ liệu và thông tin trong thời gian thực, AI cải thiện sự phối hợp giữa các bên trong chuỗi cung ứng, bao gồm nhà cung cấp, nhà sản xuất, nhà phân phối và khách hàng. Điều này giúp các bên phối hợp nhịp nhàng và ngăn chặn thiếu thông tin hoặc thông tin sai lệch.

>>>> Đột phá với ứng dụng AI trong vận tải logistics, mang lại nhiều lợi ích

Các ứng dụng cụ thể của AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng

Dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa tồn kho

Ứng dụng AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng giúp dự đoán nhu cầu sản phẩm chính xác bằng cách phân tích dữ liệu trước đây, thói quen tiêu dùng, sự thay đổi xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài như thời tiết, mùa vụ và các sự kiện kinh tế. Điều này giúp các công ty duy trì mức tồn kho tối ưu, giảm thiểu thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa, giảm chi phí lưu kho và rủi ro tài chính.

AI được Walmart sử dụng để dự đoán nhu cầu sản phẩm bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử bán hàng, thói quen tiêu dùng và các yếu tố bên ngoài như thời tiết, lễ hội và các sự kiện quan trọng. Ví dụ, trong một mùa bão, AI có thể dự đoán nhu cầu về thực phẩm, nước uống và vật dụng cần thiết. Điều này giúp Walmart tối ưu hóa lượng hàng tồn kho tại các cửa hàng gần các khu vực bị ảnh hưởng, giảm thiểu lãng phí và thiếu hàng hóa.

Quản lý và tối ưu hóa chuỗi cung ứng toàn cầu

AI có thể giúp các công ty tối ưu hóa mạng lưới nhà cung cấp, tuyến đường vận chuyển và các yếu tố chi phí trong chuỗi cung ứng toàn cầu nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau. AI có khả năng phát hiện sớm các vấn đề, chẳng hạn như sự gián đoạn nguồn cung, sự thay đổi trong chính sách quốc gia hoặc giá nguyên liệu thay đổi, và cung cấp các giải pháp nhanh chóng để giảm rủi ro liên quan đến vận chuyển và cung cấp.

Amazon đang sử dụng trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa việc phân phối hàng hóa từ các kho hàng. Hệ thống AI tối ưu hóa lộ trình giao hàng bằng cách phân tích dữ liệu giao thông, thời gian vận chuyển và nhu cầu của khách hàng để chọn kho hàng phù hợp nhất cho đơn hàng. Điều này giúp Amazon giảm chi phí vận chuyển, đảm bảo thời gian giao hàng nhanh chóng và giảm rủi ro gián đoạn.

Phân tích và phát hiện rủi ro từ các yếu tố bên ngoài

AI có thể thu thập và phân tích dữ liệu từ các nguồn không chính thức, chẳng hạn như báo cáo kinh tế, mạng xã hội và tin tức, để xác định các yếu tố có khả năng ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng. Ví dụ, AI có thể xác định sự kiện thiên tai hoặc sự thay đổi trong chính sách có thể làm gián đoạn chuỗi cung ứng và cảnh báo cho các nhà quản lý.

Toyota đã sử dụng AI trong ngành công nghiệp ô tô để theo dõi và dự báo các yếu tố môi trường và thiên tai có thể ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng. Hệ thống trí tuệ nhân tạo cảnh báo về các nguy cơ như bão, lũ lụt hoặc động đất có thể ảnh hưởng đến việc giao hàng hoặc sản xuất bằng cách phân tích dữ liệu và dự báo thời tiết từ các nguồn như vệ tinh và cảm biến. Điều này giúp Toyota giảm thiểu rủi ro thiên tai bằng cách điều chỉnh kế hoạch sản xuất và cung ứng kịp thời.

Tự động hóa quy trình kiểm tra và xác minh chất lượng

AI có thể được sử dụng để kiểm tra hàng hóa tự động trong chuỗi cung ứng và giám sát chất lượng sản phẩm. Các công cụ AI có thể phát hiện các vấn đề về chất lượng ngay từ khi sản phẩm được sản xuất hoặc nhập kho, giúp giảm rủi ro do hàng hóa kém chất lượng và tăng hiệu quả kiểm tra.

Trong quá trình kiểm tra chất lượng tại các nhà máy sản xuất linh kiện, Apple đã sử dụng trí tuệ nhân tạo. Các hệ thống AI sử dụng thị giác máy tính để tìm các vết nứt, trầy xước hoặc sai lệch kích thước trong các linh kiện. Tự động phát hiện những sai sót này giúp công nhân tiết kiệm thời gian và giảm rủi ro sản phẩm lỗi đến tay khách hàng.

Hệ thống cảnh báo sớm và phân tích dự đoán

AI giúp các hệ thống cảnh báo sớm phát hiện và phản ứng rủi ro kịp thời. Thuật toán học máy có thể phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng trong thời gian thực và đưa ra các cảnh báo về các yếu tố gây rủi ro như sự cố vận chuyển, hư hỏng thiết bị hoặc sự thay đổi đột ngột trong nhu cầu thị trường.

Coca-Cola sử dụng AI để theo dõi và phân tích các dữ liệu từ chuỗi cung ứng, bao gồm các yếu tố như mức độ cung cấp nguyên liệu, tiến độ vận chuyển và tình trạng hàng tồn kho. Hệ thống cảnh báo sớm sẽ phát hiện các tình huống bất thường, chẳng hạn như thiếu đường hoặc bao bì, và gửi thông báo cho các nhà quản lý để họ có thể xử lý ngay lập tức, giảm thiểu tác động đến sản xuất.

Tối ưu hóa quá trình vận chuyển và phân phối

AI có thể tối ưu hóa việc phân phối hàng hóa bằng cách phân tích dữ liệu về tuyến đường vận chuyển, phương tiện và tình trạng giao thông. Điều này giảm chi phí vận chuyển, tối ưu hóa thời gian giao hàng và ngăn chặn các sự cố không mong muốn trong quá trình vận chuyển, giảm rủi ro gián đoạn.

Trong hệ thống giao hàng của mình, UPS sử dụng AI để tìm ra lộ trình giao hàng ngắn nhất và tiết kiệm nhiên liệu nhất. Hệ thống trí tuệ nhân tạo xem xét dữ liệu giao thông cũng như điều kiện thời tiết để giảm rủi ro về sự chậm trễ và tăng hiệu quả vận chuyển. Hệ thống này đảm bảo rằng các gói hàng được giao đúng thời gian và giảm chi phí vận chuyển cho UPS.

Quản lý và phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng

AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung cấp có khả năng xử lý và phân tích dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như hệ thống ERP, CRM và giao nhận, để cung cấp một cái nhìn toàn diện về hiệu suất của chuỗi cung ứng. Các mô hình phân tích AI giúp tối ưu hóa các quyết định về sản xuất, lưu trữ và phân phối.

Siemens sử dụng AI để phân tích và quản lý chuỗi cung ứng của mình, bao gồm theo dõi tình trạng thiết bị và sản phẩm cũng như dự đoán nhu cầu bảo trì và thay thế linh kiện. Hệ thống AI có khả năng phát hiện các vấn đề trong máy móc và thiết bị, giúp Siemens dự báo và lên kế hoạch bảo trì kịp thời để ngăn chặn sản xuất bị gián đoạn.

Tự động hóa và tối ưu hóa giao dịch tài chính

Thanh toán, hóa đơn và kiểm tra tín dụng có thể được tự động hóa bằng AI. AI giúp giảm rủi ro tài chính, giải quyết nợ, thanh toán chậm và giao dịch không hợp lệ, đồng thời đảm bảo các giao dịch tài chính chính xác và minh bạch.

Maersk, công ty vận tải biển lớn nhất thế giới, sử dụng AI để tối ưu hóa các giao dịch tài chính trong chuỗi cung ứng. AI giúp các đối tác tự động hóa các quy trình thanh toán, chẳng hạn như kiểm tra hóa đơn và xác nhận hợp đồng. Hệ thống này làm giảm các tranh chấp tài chính trong chuỗi cung ứng và cải thiện hiệu quả thanh toán.

Những thách thức của AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng logistics

Chất lượng và tính đầy đủ của dữ liệu

AI cần dữ liệu để học và dự đoán. Các mô hình AI có thể đưa ra quyết định sai lệch hoặc dự đoán không chính xác nếu dữ liệu không đầy đủ, thiếu chính xác hoặc không đáng tin cậy. Dữ liệu trong chuỗi cung ứng có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như kho bãi, vận chuyển, nhà cung cấp và khách hàng. Do đó, nếu dữ liệu không được chuẩn hóa hoặc làm sạch đúng cách, kết quả sẽ không tốt.

Chi phí triển khai và duy trì

Việc ứng dụng AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng có thể đòi hỏi chi phí đâu tư lớn, điều này bao gồm việc mua phần mềm, phần cứng và đào tạo nhân viên. Ngoài ra, duy trì và cải tiến hệ thống AI cần nguồn lực và tiền bạc liên tục.

Khả năng giải thích và minh bạch của mô hình AI

Các mô hình trí tuệ nhân tạo, đặc biệt là học sâu (deep learning), có thể rất phức tạp và khó hiểu. Điều này có thể làm cho không rõ ràng, khiến các nhà quản lý khó hiểu cách AI dự đoán hoặc đưa ra quyết định. Doanh nghiệp có thể gặp khó khăn trong việc tin tưởng và áp dụng AI vào các quyết định quan trọng nếu họ không thể giải thích được lý do đằng sau các quyết định.

Sự thay đổi trong thói quen và văn hóa doanh nghiệp

Việc áp dụng AI có thể gặp phải sự phản đối từ nhân viên, đặc biệt là những người lo ngại về việc bị thay thế bởi công nghệ. Ngoài ra, việc thích nghi với các quy trình mới sử dụng AI cũng có thể là một thách thức đối với các tổ chức.

Rủi ro bảo mật và quyền riêng tư

AI cần truy cập dữ liệu lớn để phân tích và dự đoán, điều này có thể gây nguy hiểm cho quyền riêng tư và bảo mật, đặc biệt khi dữ liệu liên quan đến các đối tác hoặc dữ liệu nhạy cảm. Các cuộc tấn công mạng hoặc lỗ hổng bảo mật có thể thao túng hoặc gây thiệt hại đáng kể cho hệ thống AI.

Thiếu chuyên gia và nguồn nhân lực

Nguồn nhân lực có kỹ năng cao về dữ liệu, học máy và AI là cần thiết để phát triển và triển khai AI. Nhưng hiện tại không có nhiều chuyên gia trong lĩnh vực này, điều này có thể khiến việc triển khai các hệ thống AI hiệu quả trở nên khó khăn hơn.

Tính hợp tác giữa các hệ thống AI và hệ thống truyền thống

AI thường phải kết hợp với các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng thông thường như ERP và CRM. Các hệ thống cũ có thể gặp khó khăn khi tích hợp AI, đặc biệt là những hệ thống này không được thiết kế để làm việc với AI.

Mặc dù trí tuệ nhân tạo có nhiều khả năng trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng, nhưng vẫn còn các vấn đề như chất lượng dữ liệu, chi phí, nhân lực, bảo mật và đạo đức cần được giải quyết. Doanh nghiệp cần có chiến lược rõ ràng và đầu tư phù hợp để vượt qua những rào cản này và tận dụng tối đa lợi ích mà AI mang lại.