https://manufacturingtomorrow.com/images/facebooknews.jpg
Chuỗi cung ứng ngày nay là những hệ sinh thái phức tạp, trong đó hiệu quả, tính linh hoạt và khả năng phục hồi không chỉ mang tính khát vọng mà còn rất cần thiết. Trong khi các lý thuyết nền tảng như Quản lý chuỗi cung ứng tinh gọn, Chuỗi cung ứng linh hoạt và Lý thuyết về các ràng buộc từ lâu đã giúp các doanh nghiệp hợp lý hóa hoạt động, trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (ML) đang nổi lên như những chất xúc tác có thể đưa chuỗi cung ứng trưởng thành lên một tầm cao mới . Những công nghệ này không chỉ nâng cao các phương pháp thực hành tốt nhất hiện nay; họ đang xác định lại những gì có thể trong quản lý chuỗi cung ứng.
Kết nối truyền thống với đổi mới: Vai trò của AI và ML trong sự trưởng thành của chuỗi cung ứng
Để hiểu làm thế nào AI và ML có thể thúc đẩy sự trưởng thành của chuỗi cung ứng, điều cần thiết là phải xem lại các nguyên tắc đã thúc đẩy sự phát triển của chuỗi cung ứng cho đến nay.
Quản lý chuỗi cung ứng tinh gọn
Về cốt lõi, Quản lý chuỗi cung ứng tinh gọn tập trung vào việc loại bỏ lãng phí và tối ưu hóa các quy trình. Đó là làm được nhiều hơn với ít nguồn lực hơn—cho dù đó là giảm lượng hàng tồn kho dư thừa, cắt giảm các hoạt động dư thừa hay cải thiện hiệu quả luồng.
AI và ML bước vào: AI và ML mang lại khả năng phân tích dự đoán cho hoạt động quản lý tinh gọn. Các thuật toán học máy có thể phân tích các tập dữ liệu khổng lồ để dự đoán nhu cầu chính xác hơn, đảm bảo quản lý hàng tồn kho kịp thời mà không bị dư thừa. Các công cụ được hỗ trợ bởi AI có thể xác định những điểm thiếu hiệu quả mà con người có thể bỏ qua, liên tục học hỏi và tối ưu hóa trong thời gian thực để ngăn ngừa tắc nghẽn và giảm thời gian thực hiện.
Tác động: Với AI, các nguyên tắc Lean chuyển từ tĩnh sang động. Học hỏi và thích ứng liên tục thay thế việc đánh giá thủ công định kỳ, cho phép các công ty chủ động loại bỏ lãng phí trước khi nó xảy ra. Ví dụ, AI có thể dự báo sự gián đoạn của chuỗi cung ứng do các yếu tố bên ngoài như thời tiết hoặc bất ổn chính trị gây ra, cho phép doanh nghiệp thực hiện các điều chỉnh theo thời gian thực.
Chuỗi cung ứng linh hoạt
Tính linh hoạt là khả năng đáp ứng – khả năng phản ứng nhanh với những thay đổi trong điều kiện thị trường hoặc nhu cầu của khách hàng. Theo truyền thống, tính linh hoạt trong chuỗi cung ứng có nghĩa là phải có các quy trình và hệ thống linh hoạt có thể mở rộng quy mô hoặc thay đổi hướng đi ngay lập tức.
AI và ML bước vào: AI và ML tăng cường tính linh hoạt bằng cách cho phép đưa ra quyết định theo thời gian thực. Các mô hình học máy có thể mô phỏng nhiều kịch bản chuỗi cung ứng, đưa ra đề xuất về cách hành động tốt nhất trong vài phút thay vì hàng giờ. Ngoài ra, hệ thống tự động hóa và robot được hỗ trợ bởi AI có thể nhanh chóng thích ứng với việc thay đổi quy trình công việc, tăng tốc độ và giảm thiểu lỗi của con người.
Tác động: AI tạo ra một chuỗi cung ứng thực sự đáp ứng, trong đó mọi thành phần—từ thu mua đến giao hàng chặng cuối—hoạt động đồng bộ để thích ứng với những biến động. AI có thể dự đoán hành vi của khách hàng và xu hướng thị trường, giúp doanh nghiệp lường trước những thay đổi trước khi chúng xảy ra, giảm tình trạng tồn kho hoặc tồn kho dư thừa.
Lý thuyết ràng buộc
Lý thuyết về các ràng buộc (TOC) thừa nhận rằng mọi chuỗi cung ứng đều có một nút thắt nghiêm trọng làm hạn chế hiệu suất tổng thể. Chìa khóa để cải thiện chuỗi cung ứng là tập trung nỗ lực vào việc xác định và quản lý hạn chế này.
AI và ML bước vào: Học máy vượt trội trong khả năng nhận dạng mẫu, khiến nó trở thành công cụ lý tưởng để xác định các nút thắt cổ chai tiềm ẩn. AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu từ khắp chuỗi cung ứng để xác định chính xác quy trình hoặc nút đang làm chậm hiệu suất. Sau khi được xác định, các giải pháp được hỗ trợ bởi AI có thể đề xuất các biện pháp can thiệp có mục tiêu, từ định tuyến lại các lô hàng đến phân bổ lại nguồn lực.
Tác động: AI biến quá trình phản ứng của TOC thành quá trình chủ động. Thay vì chờ đợi các nút thắt xuất hiện, AI liên tục giám sát hiệu suất của chuỗi cung ứng để xác định các hạn chế tiềm ẩn trước khi chúng trở thành vấn đề. Điều này không chỉ cải thiện thông lượng mà còn nâng cao hiệu suất hệ thống tổng thể.
Bạn có thể thích
Mô hình trưởng thành: Xây dựng chuỗi cung ứng kỹ thuật số
Việc tích hợp AI và ML vào chuỗi cung ứng không phải là giải pháp plug-and-play. Nó thể hiện hành trình hướng tới một hệ thống trưởng thành hơn, kiên cường và hiệu quả hơn. Các công ty phải phát triển qua nhiều giai đoạn, mỗi giai đoạn được đánh dấu bằng mức độ tinh vi ngày càng tăng trong việc sử dụng công nghệ và dữ liệu.
Giai đoạn 1: Tự động hóa nền tảng
Nhiều công ty bắt đầu Chuyển đổi số bằng cách tự động hóa các tác vụ lặp đi lặp lại như nhập dữ liệu, lập hóa đơn và theo dõi đơn hàng. Mặc dù điều này làm giảm các lỗi thủ công và tăng hiệu quả nhưng nó không nâng cao được khả năng ra quyết định.
Tác động AI: Ngay cả trong giai đoạn đầu này, AI và ML có thể tối ưu hóa tự động hóa bằng cách học hỏi từ dữ liệu lịch sử. Các mô hình dự đoán có thể điều chỉnh các điểm đặt hàng lại hoặc lịch giao hàng, đảm bảo rằng các quy trình tự động phản ứng nhanh hơn với điều kiện thực tế.
Giai đoạn 2: Thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu
Sau khi đã thực hiện tự động hóa nền tảng, bước tiếp theo là tận dụng dữ liệu để đưa ra quyết định tốt hơn. Các công ty ở giai đoạn này thường sử dụng phân tích dữ liệu để hiểu rõ hơn về hiệu suất của chuỗi cung ứng, nhưng những hiểu biết này thường mang tính lịch sử chứ không phải mang tính dự đoán.
Tác động AI: AI biến dữ liệu thành trí thông minh có thể hành động. Các mô hình học máy có thể dự báo nhu cầu, tối ưu hóa mức tồn kho và thậm chí dự đoán độ tin cậy của nhà cung cấp dựa trên hiệu suất lịch sử. Những hiểu biết sâu sắc này cho phép các doanh nghiệp chuyển từ quản lý chuỗi cung ứng phản ứng sang chủ động.
Giai đoạn 3: Phân tích dự đoán và quy định
Ở giai đoạn này, chuỗi cung ứng chuyển từ sử dụng dữ liệu lịch sử sang chủ động dự đoán các sự kiện trong tương lai. Các công ty bắt đầu triển khai các mô hình AI phức tạp hơn, không chỉ cung cấp các phân tích dự đoán mà còn cung cấp các đề xuất mang tính quy tắc.
Tác động AI: Các hệ thống được hỗ trợ bởi AI có thể mô phỏng các kịch bản chuỗi cung ứng khác nhau, giúp doanh nghiệp lựa chọn con đường tối ưu phía trước. Ví dụ: nếu nhà cung cấp chính bị trì hoãn, AI có thể đề xuất nhà cung cấp hoặc tuyến đường thay thế, giảm thiểu sự gián đoạn. Giai đoạn này rất quan trọng đối với các công ty đang tìm cách xây dựng một chuỗi cung ứng linh hoạt hơn.
Giai đoạn 4: Chuỗi cung ứng tự chủ
Đỉnh cao của sự trưởng thành của chuỗi cung ứng là một hệ thống tự chủ hoàn toàn, trong đó AI và ML đưa ra hầu hết các quyết định vận hành mà ít có sự can thiệp của con người. Robotics, vận tải được hỗ trợ bởi AI và phân tích dữ liệu thời gian thực phối hợp với nhau để thực hiện các hoạt động chuỗi cung ứng một cách liền mạch.
Tác động AI: Chuỗi cung ứng tự trị sử dụng AI để không chỉ tối ưu hóa các quy trình hiện có mà còn đổi mới cách làm việc mới. Ví dụ: AI có thể quản lý toàn bộ đội xe giao hàng tự động, điều chỉnh các tuyến đường trong thời gian thực dựa trên điều kiện giao thông hoặc thời tiết. Với sự dẫn dắt của AI, chuỗi cung ứng có thể hoạt động 24/7 mà không cần sự giám sát đáng kể của con người, thúc đẩy hiệu quả và giảm chi phí.
Vượt qua thách thức: Vai trò của AI trong quản lý rủi ro
Một trong những ứng dụng hấp dẫn nhất của AI và ML trong việc thúc đẩy sự trưởng thành của chuỗi cung ứng là quản lý rủi ro. Các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng truyền thống thường gặp khó khăn trong việc cung cấp khả năng hiển thị rủi ro theo thời gian thực. Cho dù đó là một thảm họa tự nhiên làm gián đoạn hoạt động Logistics hay nhu cầu tăng đột biến, khả năng phản ứng nhanh chóng thường bị cản trở do thiếu thông tin kịp thời.
AI vượt trội trong việc dự đoán và giảm thiểu rủi ro. Ví dụ: mô hình học máy có thể phân tích các tập dữ liệu đa dạng—mô hình thời tiết, sự kiện chính trị, xu hướng kinh tế—để dự đoán những gián đoạn tiềm ẩn. Sau đó, AI có thể đề xuất các biện pháp chủ động, chẳng hạn như chuyển hàng tồn kho sang địa điểm thay thế hoặc định tuyến lại các lô hàng để tránh các khu vực bị ảnh hưởng.
Hợp tác và hệ sinh thái: Vai trò của AI trong việc xây dựng chuỗi cung ứng hợp tác
Chuỗi cung ứng ngày nay không tồn tại một cách biệt lập. Họ là một phần của hệ sinh thái lớn hơn bao gồm nhiều đối tác, từ nhà cung cấp, nhà cung cấp dịch vụ Logistics đến khách hàng cuối cùng. AI tạo điều kiện cho sự cộng tác tốt hơn trên các hệ sinh thái này bằng cách cung cấp khả năng hiển thị dữ liệu theo thời gian thực và cho phép phối hợp hiệu quả hơn.
Ví dụ: AI có thể cung cấp một nền tảng chung trong đó tất cả các bên liên quan trong chuỗi cung ứng đều có quyền truy cập vào cùng một dữ liệu. Sự minh bạch này giúp giảm thiểu sai sót, cải thiện sự phối hợp và tăng cường niềm tin giữa các đối tác. Hơn nữa, AI có thể tối ưu hóa việc lập kế hoạch hợp tác, đảm bảo rằng tất cả các bên đều thống nhất về mức tồn kho, lịch trình sản xuất và thời gian giao hàng.
Kết luận: Tương lai là ở đây—AI và ML là động lực cho sự trưởng thành của chuỗi cung ứng
AI và ML không chỉ đơn thuần là những tiện ích bổ sung cho hệ thống chuỗi cung ứng hiện có; chúng là những công nghệ biến đổi giúp xác định lại những gì có thể. Bằng cách tích hợp AI và ML vào các hoạt động của chuỗi cung ứng, các công ty có thể vượt ra khỏi các khuôn khổ truyền thống như Lean, Agile và TOC, đạt được mức độ trưởng thành, hiệu quả và khả năng phục hồi mới. Tương lai của quản lý chuỗi cung ứng là ở đây và nó được hỗ trợ bởi công nghệ thông minh được thiết kế để phát triển và thích ứng theo thời gian thực.
Bằng cách áp dụng AI và ML, các doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng họ không chỉ theo kịp những thay đổi của ngành mà còn dẫn đầu xu hướng tiến tới một kỷ nguyên mới về sự xuất sắc của chuỗi cung ứng.
Nội dung & quan điểm trong bài viết này là của tác giả và không nhất thiết thể hiện quan điểm của ManufacturingTomorrow
Nguồn: https://www.manufacturingtomorrow.com/article/2024/11/unlocking-the-next-era-of-supply-chain-maturity-how-ai-and-machine-learning-drive-transformation/23770 .
