Chuỗi cung ứng là một mạng lưới kết nối các hoạt động kinh doanh, khiến nó trở thành một trong những yếu tố quan trọng nhất của bất kỳ doanh nghiệp nào.
Đại dịch năm 2020 và những gián đoạn địa chính trị khác đã chứng minh chuỗi cung ứng yếu kém có thể khiến toàn bộ tổ chức sụp đổ như thế nào. Do đó, nhiều công ty đang đầu tư vào các giải pháp kỹ thuật số để tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng nhằm đón đầu xu hướng (xem hình 1).
Trí tuệ nhân tạo (AI) là một trong những giải pháp mang lại sự tiến bộ cho hầu hết mọi ngành và bộ phận, bao gồm cả chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, theo khảo sát của BCG, dù đã nỗ lực nhưng các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng vẫn chưa thể khai thác thực sự sức mạnh của AI trong lĩnh vực này. Họ nhận thấy lỗi không nằm ở công nghệ mà ở chỗ nó được áp dụng ở đâu và như thế nào.
Để giải quyết vấn đề này, chúng tôi đã tuyển chọn bài viết này để nêu bật 12 ứng dụng AI hàng đầu trong quản lý chuỗi cung ứng và cách các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng có thể triển khai chúng.
Hình 1. Tỷ lệ áp dụng AI toàn cầu trong chuỗi cung ứng và các doanh nghiệp sản xuất (2022 và 2025)
Tự động hóa chuỗi cung ứng
Tự động hóa chuỗi cung ứng hiện đại là không thể nếu không có AI. AI mang lại cho các công nghệ tự động hóa chuỗi cung ứng như công nhân kỹ thuật số , robot kho hàng, xe tự hành, RPA , v.v., khả năng tự động thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, dễ xảy ra lỗi.
Thông qua AI, các nhiệm vụ chuỗi cung ứng sau có thể được tự động hóa:
1. Tự động hóa văn phòng hỗ trợ
Các tác vụ như xử lý tài liệu có thể được tự động hóa nhờ tự động hóa thông minh hoặc nhân viên kỹ thuật số kết hợp AI đàm thoại với RPA.
2. Tự động hóa Logistics
Logistics hiệu quả trong chuỗi cung ứng cũng có thể đạt được thông qua AI & tự động hóa. Các công ty như Amazon , Tusimple và Nuro đang đầu tư rộng rãi vào các công nghệ tự động hóa vận tải như xe tải tự hành.
3. Tự động hóa kho hàng
Các công nghệ hỗ trợ AI như cobot đang giúp nâng cao hiệu quả, năng suất và an toàn thông qua quản lý kho tự động . Ocado là một trong những công ty hàng đầu trên thị trường tự động hóa kho hàng.
Để tìm hiểu thêm về tự động hóa chuỗi cung ứng, hãy xem bài viết toàn diện này. Bạn cũng có thể đọc bài viết của chúng tôi về nỗ lực siêu tự động hóa để tự chủ chuỗi cung ứng .
4. Kiểm tra chất lượng tự động
Hệ thống thị giác máy tính (CV) hỗ trợ AI có thể giúp tự động hóa việc kiểm tra chất lượng sản phẩm. Vì các hệ thống này không gây mệt mỏi nên chúng có thể giúp cải thiện năng suất và độ chính xác trong dây chuyền sản xuất. Ví dụ: hệ thống thị giác máy tính được hỗ trợ bởi AI có thể tự động hóa và cải thiện việc đảm bảo chất lượng của thành phẩm.
Xem cách BMW sử dụng thị giác máy tính để quét các mẫu ô tô khi chúng di chuyển trên dây chuyền lắp ráp.
5. Quản lý hàng tồn kho tự động
Các bot được kích hoạt bằng thị giác máy tính và AI/ML có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại trong quản lý hàng tồn kho, chẳng hạn như quét hàng tồn kho trong thời gian thực. Các bot quét hàng tồn kho như vậy cũng có thể được triển khai trong các cửa hàng bán lẻ. Tuy nhiên, khi triển khai các giải pháp đó, bạn cần đảm bảo tính khả thi và tính toán lợi ích lâu dài của chúng; nếu không, những sáng kiến như vậy có thể dẫn đến thất bại .
Xem cách câu lạc bộ của Sam, một cửa hàng tiện lợi của Amazon, sử dụng robot dọn dẹp được cài đặt hệ thống thị giác máy tính để quét mức tồn kho trong các cửa hàng và kho hàng của mình.
5. Phân tích dự đoán/dự báo
Chén thánh của người quản lý chuỗi cung ứng sẽ là khả năng biết tương lai sẽ như thế nào về nhu cầu, xu hướng thị trường, v.v. Mặc dù không có dự đoán nào là chống đạn, nhưng việc tận dụng học máy có thể giúp các nhà quản lý đưa ra dự đoán chính xác hơn.
Các ứng dụng dự báo nhu cầu hỗ trợ AI có thể tăng đáng kể độ chính xác của dự báo. Lợi ích của độ chính xác ở mức độ cao bao gồm nhưng không giới hạn ở những điều sau:
6. Tối ưu hóa hàng tồn kho
Các công cụ được hỗ trợ bởi AI có thể giúp xác định mức tồn kho tối ưu bằng cách phân tích dữ liệu và xu hướng cung cầu lịch sử. Điều này có thể giúp tránh chi phí sản xuất và lưu trữ quá mức
7. Dự báo cụ thể theo vùng
AI của chuỗi cung ứng cũng có thể cung cấp chi tiết nhu cầu cụ thể theo khu vực để giúp các nhà lãnh đạo doanh nghiệp đưa ra quyết định tốt hơn. Ví dụ: mỗi khu vực có các sự kiện, ngày lễ, xu hướng riêng, v.v. Bằng cách sử dụng các thông số dành riêng cho khu vực, các công cụ dự báo do AI cung cấp có thể giúp tùy chỉnh các quy trình thực hiện theo yêu cầu cụ thể của khu vực.
8. Phòng chống hiệu ứng Bullwhip
Hiệu ứng roi da là một điểm yếu lớn trong quản lý chuỗi cung ứng. Hiện tượng này xảy ra khi những dao động nhỏ ở một đầu của chuỗi cung ứng được khuếch đại khi chúng di chuyển ngược dòng/hạ nguồn. Các công cụ dự báo được hỗ trợ bởi AI có thể giúp giảm biến động cung và cầu để kiểm soát bullwhip bằng cách tận dụng dữ liệu được thu thập từ khách hàng, nhà cung cấp, nhà sản xuất và nhà phân phối. Điều này có thể giúp giảm tình trạng tồn kho và tồn đọng.
Xem cách AI có thể sử dụng dữ liệu được tạo từ khách hàng để tạo dự báo nhu cầu chính xác và điều chỉnh chúng theo thời gian thực nhằm giúp chuỗi cung ứng thông minh hơn và mạnh mẽ hơn.
Thương hiệu nội thất toàn cầu Ikea cũng đã phát triển một công cụ dự báo nhu cầu dựa trên AI, sử dụng dữ liệu lịch sử và dữ liệu mới để đưa ra dự báo nhu cầu chính xác.
Để cải thiện việc lập kế hoạch nhu cầu trong doanh nghiệp của bạn, hãy xem danh sách Phần mềm lập kế hoạch nhu cầu dựa trên dữ liệu của chúng tôi.
Tăng cường quản lý quan hệ nhà cung cấp
Nhiều vấn đề hiện nay chúng ta gặp phải trong chuỗi cung ứng toàn cầu có liên quan đến việc quản lý quan hệ nhà cung cấp yếu kém. Do thiếu sự hợp tác và tích hợp với các nhà cung cấp, nhiều chuỗi cung ứng, như thực phẩm và ô tô, đã phải đối mặt với sự gián đoạn nghiêm trọng trong đại dịch toàn cầu năm 2020.
AI có thể giúp cải thiện việc quản lý mối quan hệ nhà cung cấp (SRM) bằng cách làm cho nó nhất quán và hiệu quả hơn.
9. Cải thiện việc lựa chọn nhà cung cấp
Phần mềm SRM hỗ trợ AI có thể hỗ trợ lựa chọn nhà cung cấp dựa trên các yếu tố như giá cả, lịch sử mua hàng trước đây, tính bền vững, v.v. Các công cụ hỗ trợ AI cũng có thể giúp theo dõi và phân tích dữ liệu hiệu suất của nhà cung cấp và xếp hạng chúng tương ứng.
10. Cải thiện giao tiếp với nhà cung cấp
Các công cụ được hỗ trợ bởi AI như RPA cũng có thể giúp tự động hóa việc liên lạc thường xuyên với nhà cung cấp như chia sẻ hóa đơn và nhắc nhở thanh toán. Việc tự động hóa các quy trình này có thể giúp ngăn ngừa những trục trặc ngớ ngẩn, chẳng hạn như do không thanh toán cho nhà cung cấp đúng hạn và có tác động tiêu cực đến việc vận chuyển và sản xuất.
PwC giải thích lợi ích của SRM được hỗ trợ bởi AI:
Để tìm hiểu thêm về cách cải thiện quản lý mối quan hệ nhà cung cấp, hãy xem phần đọc nhanh này .
Và để nâng cao khả năng hiển thị chuỗi cung ứng của bạn, hãy xem danh sách Phần mềm hiển thị chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu của chúng tôi.
Cải thiện tính bền vững
Tính bền vững là mối quan tâm ngày càng tăng của các nhà quản lý chuỗi cung ứng vì hầu hết lượng phát thải gián tiếp của tổ chức đều được tạo ra thông qua chuỗi cung ứng của tổ chức đó. AI có thể giúp cải thiện hoạt động của chuỗi cung ứng để làm cho chúng xanh hơn và bền vững hơn.
11. Logistics vận tải xanh hơn
Các công cụ được hỗ trợ bởi AI có thể giúp tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển bằng cách xem xét các yếu tố như giao thông, đường bị đóng và thời tiết để giảm số km di chuyển. Chẳng hạn, DHL sử dụng AI để tối ưu hóa các tuyến đường của phương tiện và giảm mức tiêu thụ nhiên liệu, dẫn đến lượng khí thải thấp hơn và cải thiện tính bền vững. Xem video bên dưới để tìm hiểu thêm:
12. Kho bãi xanh hơn
Vì các dự báo do AI cung cấp có thể giúp duy trì mức tồn kho tối ưu nên lượng khí thải carbon gắn liền với việc lưu trữ và di chuyển hàng tồn kho dư thừa có thể giảm xuống. Các giải pháp sử dụng năng lượng thông minh cũng có thể giảm lượng khí thải carbon liên quan đến việc tiêu thụ năng lượng của nhà kho.