Tận dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và phân tích dữ liệu có thể đem đến cơ hội dự đoán chính xác hơn những thách thức; đồng thời lên kế hoạch phản ứng hiệu quả, tốc độ trong lúc tối thiểu những gián đoạn trong tương lai.

Sự lây lan trên diện rộng của đại dịch Corona và nhu cầu phân phối vắc xin sớm nhất có thể, đã tạo ra những sự phức tạp mới cho chuỗi cung ứng toàn cầu. Sự phức tạp này bao gồm số lượng các bên và khu vực pháp lý có liên quan, các mức độ trưởng thành khác nhau trong phân tích dữ liệu, các vấn đề về giao thông và liên lạc, và các vấn đề khác.

Đại dịch COVID-19 nêu bật các vấn đề mới và đang tồn tại trong chuỗi cung ứng của nhiều ngành. Sự gián đoạn chuỗi cung ứng hàng tiêu dùng, sản xuất và chăm sóc sức khỏe đã gây xôn xao kể từ đầu năm. Ngoài ra, một số tổ chức logistics đang gặp khó khăn trong việc thu thập và phân tích dữ liệu chất lượng trong khi sự ngưng trệ ở bất kỳ vị trí nào trong chuỗi cung ứng cũng đều có thể trở thành nguy cơ gây ra sự sụp đổ liên hoàn.

ung-dung-ai-trong-chuoi-cung-ung

Ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng

Đây là lúc mà tận dụng AI (trí tuệ nhân tạo) – và cụ thể là học máy – có thể trợ giúp.

Nhắc tới trí tuệ nhân tạo, người ta nghĩ ngay đến nhiều sự triển khai công nghệ, nhưng máy học là cách tận dụng trí tuệ nhân tạo nổi bật nhất. Nó sử dụng các thuật toán và ứng dụng để tự động phân tích dữ liệu và tạo ra các mô hình kiến thức. Các giải pháp máy học có thể được sử dụng để thực hiện phân tích dự đoán, chẳng hạn như phân tích và phân loại hồi quy, có thể đặc biệt hữu ích trong việc dự đoán các vấn đề kinh doanh liên quan đến chuỗi cung ứng.

Tận dụng trí tuệ nhân tạo trong vận tải

Các vấn đề về vận tải thường là một thành phần quan trọng của sự gián đoạn chuỗi cung ứng. Việc tận dụng AI có thể giúp giải quyết những thách thức này bằng cách tự động thu thập dữ liệu từ các điểm khác nhau trong tuyến đường và sau đó sử dụng vận chuyển dự kiến ​​đến một vị trí vệ tinh để đáp ứng nhu cầu của người tiêu dùng – đôi khi thậm chí trước khi nhu cầu được báo cáo.

Một cách khác để tăng hiệu quả vận chuyển có thể là cho phép lập lại lịch trình giao hàng và sửa đổi tuyến đường vận tải dựa trên tình hình giao thông và thời tiết mới nhất. Đưa dữ liệu này vào các mô hình dự đoán có thể làm cho những dự đoán đó phù hợp hơn và quy trình hiệu quả hơn.

Các ứng dụng hữu ích khác bao gồm dự đoán tình trạng hết hàng tồn kho. Lấy ví dụ về sự phân phối cuối cùng của vắc xin COVID-19: điều quan trọng là phải dự đoán không chỉ tình trạng sẵn có của vắc xin mà còn cả các nguồn cung cấp ngoại vi – chẳng hạn như ống tiêm, dung dịch pha loãng và nguồn cung cấp lạnh. Tất cả những yếu tố này cuối cùng có thể ảnh hưởng đến hàng triệu cuộc sống. Ngay cả những dự đoán liên quan đến chăm sóc bệnh nhân như nhu cầu nhân sự và thời gian hẹn tiêm chủng cho mỗi bệnh nhân cũng có thể trở nên quan trọng.

Một sự thách thức lớn trong chuỗi cung ứng

Việc phân phối vắc xin COVID-19 sẽ sớm trở thành thách thức chuỗi cung ứng lớn nhất mà thế giới phải đối mặt. Để triển khai thành công vắc xin, các tổ chức có thể cần dự đoán một số khía cạnh liên quan đến chuỗi cung ứng, bao gồm:

Thời điểm tiêu thụ theo quốc gia, khu vực, thành phố, và có thể là cả các địa điểm tiêm chủng. Tìm hiểu nguồn gốc vắc xin và nơi chúng sẽ được phân phối tại điểm đến cuối cùng có thể giúp hợp lý hóa công tác hậu cần.

Nguồn cung ứng, tính sẵn có và chi phí của vật liệu. Dự đoán sự thiếu hụt sẽ đặc biệt quan trọng đối với các nhà sản xuất để họ có thể giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn.

Địa điểm sản xuất, lên khung thời gian cho lô sản xuất và đo kích thước. Các nhà phân phối sẽ cần tính đến quy mô và sự sẵn có của các phương tiện lưu trữ dọc theo tuyến đường phân phối.

Có khả năng gây căng thẳng về nguồn lực kiểm soát chất lượng. Có thể sẽ cần một số điểm kiểm tra chất lượng để đảm bảo khả năng tồn tại của vắc xin. Việc quá tải những “trạm kiểm soát” này sẽ tạo ra những tắc nghẽn trong chuỗi.

Xác suất hư hỏng và hiệu ứng liên hoàn. Vắc xin COVID-19 cần được bảo quản trong nhiệt độ lạnh có kiểm soát và dễ bị hỏng nếu xảy ra sai lệch. Mô hình hóa phân bổ không gian và dự đoán các vấn đề với việc dự trữ hàng hóa có thể làm giảm khả năng tồn kho lãng phí.

Bản chất và quy mô của COVID-19 đưa ra các kịch bản rủi ro dài hạn bao gồm nhiều sự không chắc chắn hơn thông tin triển khai tiêm chủng trước đó có thể giúp giải quyết. Có thể cần nhiều mô phỏng hơn nữa để cung cấp các ví dụ về sự liên kết của nhiều tình huống và sự kiện có xác suất thấp.

Tự động thu thập dữ liệu và chuyển đổi dữ liệu thông qua việc sử dụng tự động hóa quy trình bằng robot (RPA) từ nhiều nguồn và tổ chức nhất có thể tham gia vào quá trình sản xuất và phân phối vắc xin có thể giúp giảm thiểu các lỗi thủ công, tăng tốc quy trình và cho phép các nhà phân tích thực hiện dự đoán chính xác hơn.

su-dung-tu-dong-hoa-quy-trinh-bang-robot-rpaSử dụng tự động hoá quy trình bằng robot (RPA)

Mọi thứ đều nằm trong dữ liệu

Mặc dù có nhiều sự phức tạp liên quan ở mọi điểm nối của chuỗi cung ứng, các tổ chức có thể thúc đẩy giá trị đáng kể bằng cách nỗ lực gia tăng hướng tới sự trưởng thành của phân tích dữ liệu – mà không nhất thiết phải áp dụng giải pháp học máy mạnh mẽ. Giá trị từ việc tận dụng AI và cải thiện phân tích dữ liệu cuối cùng đến từ hình thức đưa ra quyết định tốt hơn khi đối mặt với sự không chắc chắn. Dữ liệu của một tổ chức có thể chứa các chỉ báo về rủi ro và cơ hội cho giá trị mới. Hầu hết các tổ chức có thể bắt đầu bằng cách cải thiện các quy trình của họ về quản trị dữ liệu, mở ra tiềm năng thực sự của dữ liệu.

Dữ liệu để lập mô hình có thể đến từ nhiều nguồn: cách thức hoạt động của cung và cầu trong quá khứ và hiện tại, cập nhật thời tiết và giao thông trong thời gian thực, dữ liệu hàng tồn kho, dự đoán thị trường, v.v. Như với bất kỳ quá trình đầu vào – đầu ra nào, dữ liệu đầu vào chính xác hơn sẽ mang lại dự đoán chính xác hơn. Cải thiện kiểm soát phiên bản và thực hành quản lý thay đổi xung quanh quản lý dữ liệu có thể giúp bảo vệ chất lượng của dữ liệu. Hơn nữa, các giả định được thu thập từ dữ liệu này và được đưa vào các mô hình dự đoán cần phải được ghi chép đầy đủ để giải thích cơ sở lý luận và cho phép theo dõi liên tục hiệu suất và điều chỉnh mô hình.

Ngoài dữ liệu được sử dụng để thiết lập mô hình, dữ liệu để cập nhật và điều chỉnh mô hình là rất quan trọng. Dữ liệu đáng tin cậy có thể được nhận lại thông qua chuỗi cung ứng càng nhanh thì các bên khác có thể phản hồi càng nhanh. Trong ví dụ về chủng ngừa coronavirus, dữ liệu từ các địa điểm tiêm chủng (chẳng hạn như bệnh viện và phòng khám) nên được chia sẻ một cách hiệu quả và chính xác nhất có thể để cho phép các nhà sản xuất và các công ty hậu cần phản ứng phù hợp.

Tận dụng các giải pháp AI

Một chuyên gia tự động hóa có kinh nghiệm triển khai các giải pháp RPA có thể giúp các tổ chức xác định và tinh chỉnh các nguồn dữ liệu từ các chức năng kinh doanh khác nhau. Khi dữ liệu và quy trình liên quan được xác định, tự động hóa có thể cải thiện quy trình thu thập và chất lượng dữ liệu.

Ngoài ra, có các giải pháp tự động hóa sẵn có giúp các tổ chức thiết lập logic kinh doanh chuẩn hóa, cho phép cải thiện việc xác định và giám sát các chỉ số hiệu suất chính (KPI) với việc sử dụng các trang tổng quan quản lý và giảm thiểu rủi ro nhanh chóng và thành thạo hơn.

Đại dịch COVID-19 có thể tiếp tục gây ra tác động bất lợi cho các ngành công nghiệp trong nhiều năm tới và một số tác động lâu dài vẫn chưa rõ ràng. Tuy nhiên, các phương pháp phân tích dữ liệu tốt có sẵn cho các tổ chức thuộc mọi quy mô và mức độ phức tạp.

Việc tận dụng AI, đặc biệt là máy học và tự động hóa, có thể hỗ trợ một số tổ chức dự đoán các sự kiện và thực hiện hành động dự đoán. Các tổ chức chưa làm như vậy nên lập kế hoạch ngay từ bây giờ họ sẽ sử dụng những công nghệ mới này và sức mạnh của dữ liệu như thế nào để mở ra các cơ hội và giá trị tiềm năng, đồng thời giải quyết các thách thức chuỗi cung ứng mà thế giới đang phải đối mặt ngày nay.

NGUỒN:

Supply Chain AI – Getting the most bang for your buck