Khi các tổ chức ngày càng phải điều hướng sự phức tạp của chuỗi cung ứng toàn cầu, việc áp dụng dự báo dựa trên AI đang sẵn sàng làm thay đổi căn bản cách thức lập kế hoạch nhu cầu.
Gartner dự đoán rằng 70% các tổ chức lớn sẽ áp dụng công nghệ này vào năm 2030, cho thấy sự chuyển mình đáng kể hướng tới các phương pháp dự báo tự động và chính xác hơn. Quá trình chuyển đổi này được thúc đẩy bởi nhu cầu về dự báo không cần chạm, giúp loại bỏ các thao tác nhập liệu thủ công và sự can thiệp của con người mà thường gặp trong quá trình lập kế hoạch nhu cầu.
Nhấn mạnh tiềm năng cách mạng của AI, Jan Snoeckx, giám đốc phân tích tại Thực hành Chuỗi cung ứng của Gartner, cho biết: “Giá trị của dự báo dựa trên AI không chỉ nằm ở khả năng cải thiện quyết định chiến lược mà còn ở việc phản ứng nhanh hơn với những biến động của thị trường và nâng cao quy trình làm việc cộng tác.”
Bằng cách tận dụng học máy (ML), các tổ chức có thể phát hiện ra những mẫu phức tạp trong dữ liệu chuỗi thời gian, từ đó thúc đẩy khả năng dự báo chi tiết và thường xuyên hơn. Khả năng này đặc biệt hữu ích trong việc dự đoán nhu cầu cho sản phẩm mới hay các chiến dịch quảng cáo, nơi mà dữ liệu lịch sử có thể rất hạn chế.
Dù có nhiều lợi ích hứa hẹn, việc áp dụng rộng rãi dự báo dựa trên AI không phải là không có khó khăn. Nhiều nhà lãnh đạo lập kế hoạch chuỗi cung ứng (SCP) thiếu cái nhìn rõ ràng, điều này có thể ảnh hưởng đến quá trình thực thi.
Thêm vào đó, các vấn đề liên quan đến tính toàn vẹn và khả năng truy cập dữ liệu vẫn tồn tại, khiến các tổ chức gặp khó khăn trong việc tận dụng tối đa sức mạnh của AI. Sự kháng cự từ những nhân viên đã quen với phương pháp dự báo truyền thống cũng có thể tạo ra rào cản đáng kể.
Để triển khai thành công tính năng dự báo không cần chạm, Gartner đưa ra một kế hoạch có cấu trúc gồm 5 bước. Trước tiên, các tổ chức nên xác định tầm nhìn rõ ràng về dự báo không cần chạm, đồng thời đánh giá quy trình cộng tác hiện tại và tìm ra những điểm cần cải thiện.
Tiếp theo, việc thiết lập các thông số thay đổi trong kinh doanh là rất quan trọng; điều này liên quan đến việc rà soát lại quy trình công việc và các chỉ số để hỗ trợ cho các hệ thống mới.
Một chiến lược dữ liệu tổng thể cũng là điều cần thiết. Chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử bán hàng là không đủ; các tổ chức cần kết hợp cả dữ liệu nội bộ và bên ngoài. Sự hợp tác với các đối tác thương mại để đảm bảo chất lượng dữ liệu và quản trị là rất quan trọng để đạt được thành công.
Tạo lộ trình hỗ trợ công nghệ là một bước thiết yếu khác. Điều này bao gồm việc đầu tư vào công nghệ và kỹ năng cần thiết, thông qua phát triển nội bộ hay thuê ngoài. Các tổ chức nên đánh giá các giải pháp tiềm năng dựa trên hiệu suất và sự phù hợp với chiến lược dữ liệu của mình.
Cuối cùng, kế hoạch cho hành trình áp dụng là chìa khóa để xây dựng niềm tin vào các kết quả đầu ra từ AI. Việc thường xuyên trao đổi về những điều không chắc chắn và so sánh các dự báo AI với các mô hình đơn giản hơn sẽ giúp chứng minh giá trị và khuyến khích sự chấp nhận trong toàn tổ chức.
Phân tích của Gartner cho thấy tương lai của dự báo chuỗi cung ứng gắn liền với việc áp dụng công nghệ AI, với các tổ chức biết nắm bắt những chiến lược đổi mới này sẽ có khả năng đạt được lợi thế cạnh tranh trong thị trường đang nhanh chóng thay đổi.
Nguồn : futureiot.tech