Mô hình hóa kịch bản động tối ưu hóa việc lập kế hoạch chuỗi cung ứng tự động

Chuỗi cung ứng là mạng lưới phức tạp và rộng lớn, tiếp xúc với các ngành công nghiệp và quốc gia.

Sự phức tạp của chuỗi cung ứng hiện đại đã khiến các chuyên gia áp dụng các công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) giúp giảm thiểu lỗi của con người và tối ưu hóa hoạt động. AI nổi bật như một phương pháp đáng mong đợi vì sự cố trong chuỗi cung ứng có thể gây ra các vấn đề nghiêm trọng như giảm năng suất, tổn thất doanh thu và khiến khách hàng không hài lòng.

AI là một công nghệ nghịch lý, mang lại cả lợi ích lẫn thách thức. Tạp chí kinh doanh Harvard nhấn mạnh khả năng nâng cao “khả năng hiển thị những gì đang xảy ra trong chuỗi cung ứng của họ”. Tuy nhiên, các tổ chức chuỗi cung ứng phải hiểu rằng AI cũng tiềm ẩn những vấn đề như mất kiến ​​thức chuyên môn về con người, sai lệch thuật toán, thiếu dữ liệu chất lượng, lỗi hệ thống và đầu tư vốn ban đầu cao.

Bất chấp những lo ngại này, các chuyên gia chuỗi cung ứng biết rằng lợi thế của AI lớn hơn những bất lợi và các doanh nghiệp đang nhanh chóng áp dụng công nghệ này. MỘT Nghiên cứu ZipDo 2024 báo cáo rằng “72% tổ chức tin rằng AI trong quản lý chuỗi cung ứng sẽ là điểm khác biệt cạnh tranh hàng đầu vào năm 2025.” Nghiên cứu cũng tuyên bố rằng “quản lý chuỗi cung ứng” được hỗ trợ bởi AI có thể giúp giảm 10-20% chi phí chuỗi cung ứng.”

Công nghệ AI mang lại sự tối ưu hóa và sự linh hoạt rất cần thiết để đáp ứng nhu cầu luôn thay đổi của chuỗi cung ứng hiện đại. Khả năng phân tích lượng dữ liệu phong phú và dự đoán kết quả hoặc sự gián đoạn có thể xảy ra của AI cho phép các chuyên gia chuỗi cung ứng tối đa hóa hoạt động của họ.

Những vấn đề truyền thống, giải pháp hiện đại

Việc chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử đã tạo ra những vấn đề chính trong việc lập kế hoạch chuỗi cung ứng. Những mô hình phân tích truyền thống, cứng nhắc này có thể đã hoạt động được một thời gian nhưng thông tin vẫn được cập nhật liên tục trong bối cảnh công nghệ ngày nay.

Việc theo kịp luồng thông tin liên tục khiến việc thay đổi theo thời gian thực trở nên khó khăn. Điều này dẫn đến những vấn đề mà nhiều doanh nghiệp gặp phải như:

1. Không có khả năng đáp ứng đầy đủ với những thay đổi theo thời gian thực
2. Thích ứng với những sự kiện không lường trước được
3. Tối ưu hóa hàng tồn kho
4. Lập kế hoạch Logistics không hiệu quả

AI có thể giải quyết bốn vấn đề cốt lõi này thông qua mô hình hóa kịch bản động, cung cấp khả năng tích hợp dữ liệu theo thời gian thực, phân tích dự đoán, mô phỏng, hỗ trợ ra quyết định và tối ưu hóa. Cụ thể hơn, AI nghiên cứu đồng thời các xu hướng lịch sử, điều kiện thị trường thực tế và rủi ro tiềm ẩn. Với mô hình hóa kịch bản động, doanh nghiệp có thể chạy mô phỏng “điều gì xảy ra nếu” để cải thiện việc ra quyết định và tối đa hóa chuỗi cung ứng của mình.

Công nghệ này cho phép các công ty phản ứng nhanh chóng với sự gián đoạn, tăng cường đưa ra quyết định chiến lược và chiến thuật, tối ưu hóa hoạt động, giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Là công cụ giúp mô hình hóa kịch bản động trở nên hiệu quả, công nghệ AI, đặc biệt dành cho tự động hóa chuỗi cung ứng, bao gồm:

Học máy/Sâu/Tăng cường

Machine Learning (ML) sử dụng dữ liệu và thuật toán tùy chỉnh cho phép AI học hỏi từ dữ liệu mới. ML không thể thiếu để phát hiện những điểm bất thường trong các mẫu, học hỏi từ các xu hướng và cung cấp thông tin chính xác để đưa ra quyết định sáng suốt về việc sửa chữa sai lầm hoặc nâng cao hiệu quả của chuỗi cung ứng.

Chuỗi cung ứng đang ngày càng hướng tới Deep Learning (DL) vì nó sử dụng mạng thần kinh để phân tích dữ liệu phi cấu trúc, cải thiện độ chính xác với các mẫu phức tạp và sử dụng một mô hình duy nhất học từ dữ liệu thô. Ngược lại, ML yêu cầu nhiều thuật toán để hoàn thành các nhiệm vụ mới.

Học tăng cường là một kỹ thuật Machine Learning dạy phần mềm bằng cách sử dụng mô hình thử và sai để đưa ra quyết định, mô phỏng cách mọi người học, tức là củng cố tích cực hoặc tiêu cực. Điều này mang lại AI hiệu quả cao có thể xác định các tối ưu hóa quy trình chuỗi cung ứng phức tạp.

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Thị giác máy tính

Nhưng nếu dữ liệu không có cấu trúc thì sao? Cuối cùng, dữ liệu là dữ liệu và thông qua Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP), các công ty có thể tận dụng các nguồn thông tin như bài báo hoặc đánh giá của khách hàng. Đổi lại, doanh nghiệp có thể thực hiện nghiên cứu thị trường tốt hơn. Ngoài ra, công nghệ thị giác máy tính có thể phân tích dữ liệu trực quan như hình ảnh và video, cho phép tự động hóa chuỗi cung ứng cho các tác vụ như theo dõi hàng tồn kho, kiểm soát chất lượng và quản lý kho hàng.

Tối ưu hóa dựa trên AI

Khi tất cả những phần đó hoạt động cùng nhau, AI có thể nâng cao hoạt động kinh doanh theo những cách sau:

• Phân tích dự đoán
  • Phân tích dự đoán là công nghệ cơ bản nhất đằng sau AI. Nó là một công cụ để phân tích dữ liệu lịch sử và tận dụng các thuật toán thống kê để dự báo kết quả một cách chính xác, một nhiệm vụ đòi hỏi con người phải mất nhiều thời gian để thực hiện. Trong khi đó, AI có thể dự đoán kết quả trong tương lai, hỗ trợ quản lý hàng tồn kho và chủ động đánh giá rủi ro.
• Dự báo nhu cầu
  • Ứng dụng này, một tập hợp con của phân tích dự đoán, có thể nghiên cứu nhiều yếu tố, từ tính thời vụ đến xu hướng thị trường. Nó cho phép AI dự báo nhu cầu một cách chính xác và kịp thời. Bằng cách cung cấp những hiểu biết sâu sắc mang tính tương lai, dự báo nhu cầu giúp doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho của mình tốt hơn.
• Tối ưu hóa hàng tồn kho
  • Cả việc dự trữ quá nhiều và thiếu hàng đều dẫn đến tổn thất và lãng phí tài chính. Trí tuệ nhân tạo có thể giúp tránh điều này bằng cách xác định mức tồn kho lý tưởng bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử và phân tích xu hướng theo thời gian thực. Kết quả là, các công ty có thể giảm bớt các vấn đề về thiếu hàng hoặc thừa hàng.
• Tối ưu hóa vận tải và Logistics
  • Thông tin theo thời gian thực, đặc biệt là về tình hình giao thông, thời tiết và tính khả dụng tổng thể của nhà cung cấp dịch vụ, rất quan trọng để cung cấp cho khách hàng các dịch vụ và sản phẩm mong muốn. Tuy nhiên, việc theo dõi tất cả những điều này là vô cùng khó khăn trong khi vẫn cung cấp các tuyến đường vận chuyển, lịch trình và lựa chọn tài xế tốt hơn. AI xử lý những công việc nặng nhọc, giúp người quản lý cung cấp thông tin quan trọng đó—dẫn đến ít căng thẳng hơn, tiết kiệm chi phí hơn và cải thiện thời gian giao hàng.
• Kế hoạch sản xuất
  • Lập kế hoạch sản xuất bao gồm nhiều phần chuyển động khác nhau đòi hỏi sự chú ý tối đa. Do đó, Trí tuệ nhân tạo có thể đơn giản hóa việc lập lịch trình theo nhu cầu và sử dụng tài nguyên một cách hiệu quả.
• Quản lý quan hệ nhà cung cấp
  • Mối quan hệ của các công ty với các nhà cung cấp của họ là nền tảng để đảm bảo họ có một hoạt động kinh doanh. AI có thể đánh giá chính xác hiệu suất của nhà cung cấp và cho phép các nhà quản lý chuỗi cung ứng củng cố mối quan hệ với nhà cung cấp. Một công cụ mạnh mẽ như Trí tuệ nhân tạo có thể củng cố đầy đủ mối quan hệ khách hàng-nhà cung cấp đồng thời xác định các rủi ro thất bại tiềm ẩn, giảm thiểu sự gián đoạn và đặt nền tảng cho một tương lai tốt đẹp hơn.

Ứng dụng trong thế giới thực và câu chuyện thành công

Với tất cả những điểm yếu, nền tảng và ứng dụng lý thuyết, câu hỏi trở thành “Có doanh nghiệp nào đã mạo hiểm không?” Câu trả lời là “có!”

Một số công ty đã thu được lợi ích từ AI nhờ việc lập kế hoạch chuỗi cung ứng của họ. Một ví dụ về điều này là Echo Global Logistics, một công ty quản lý vận tải, theo một bài báo trên dựng sẵnsử dụng AI để “thương lượng giá; mua sắm phương tiện vận tải; thực hiện và theo dõi lô hàng; quản lý, lựa chọn, báo cáo và tuân thủ nhà cung cấp dịch vụ; thuyết trình bảng điều hành; và báo cáo chi tiết về lô hàng.”

Một ví dụ khác là UPS, sử dụng tự động hóa thông minh, ML và AI Cơ sở vận tốc của UPS. Bằng cách kết hợp các công nghệ mới nhất với “đội ngũ lành nghề”, UPS “có thể xử lý hơn 350.000 mặt hàng mỗi ngày – nhiều hơn đáng kể so với một nhà kho không tự động hóa”. Cơ sở này sử dụng hơn 700 bot.

Bằng cách sử dụng các công cụ nêu trên, các công ty có thể có được sự linh hoạt rất cần thiết để duy trì chỗ đứng và vượt trội trong các thị trường luôn thay đổi ngày nay. Trong những năm tới, các chuyên gia chuỗi cung ứng sẽ có nhiều nguồn lực để giúp họ áp dụng công nghệ AI, bao gồm các sản phẩm sẵn có và giải pháp phần mềm AI tùy chỉnh có thể đáp ứng nhu cầu riêng của hoạt động bằng cách tích hợp với các nền tảng cũ hoặc thay thế chúng.

Những cân nhắc và kết luận

Ai cũng biết rằng Trí tuệ nhân tạo có những khả năng to lớn. Chuỗi cung ứng truyền thống không thể theo kịp động lực kinh doanh mới. Việc tuân thủ các hệ thống lỗi thời đã trở thành rào cản đối với hiệu quả hơn là cản trở tốc độ.

Các hoạt động chuỗi cung ứng áp dụng tự động hóa AI sẽ có những trở ngại cần giải quyết, chẳng hạn như chất lượng dữ liệu, tích hợp AI và đào tạo lực lượng lao động. Tuy nhiên, chuỗi cung ứng tự động hóa bằng AI đã được chứng minh là giúp giảm thiểu lỗi của con người, tiết kiệm tiền, hợp lý hóa hoạt động và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Hơn nữa, công nghệ AI không hề tĩnh tại. Trong những năm tới, các nhà khai thác chuỗi cung ứng sẽ có thể kết hợp các công cụ tiên tiến và những tiến bộ công nghệ khác. Một số nâng cấp AI này sẽ bao gồm bản sao kỹ thuật số, Internet vạn vật (IoT), mạng cảm biến, robot thế hệ tiếp theo, in 3D, thực tế tăng cường, thực tế ảo và điện toán lượng tử, sẽ mang lại sự tối ưu hóa, minh bạch và hiệu quả cao hơn nữa .

Sử dụng Trí tuệ nhân tạo và lập mô hình kịch bản động cho chuỗi cung ứng không chỉ là cách để giành lợi thế trong cạnh tranh; nó là một công cụ ngày càng cần thiết để duy trì tính cạnh tranh và phù hợp trong ngành.

Với tư cách là Trợ lý Phó Giám đốc Điều hành tại Chetunhà cung cấp giải pháp phần mềm và dịch vụ hỗ trợ toàn cầu, Ashish Kumar giám sát nhiều danh mục đầu tư, bao gồm Chuỗi cung ứng, SAP, An ninh mạng, Sản xuất, Bán lẻ, Năng lượng và Quản lý Dịch vụ IT. Anh ấy mang chuyên môn về Trí tuệ nhân tạo/Học máy vào các dự án này. Với gần 15 năm làm việc tại Chetu, Ashish là Kiến trúc sư giải pháp AWS được chứng nhận, Chuyên gia quản lý dự án và Scrum Master.

Nội dung & quan điểm trong bài viết này là của tác giả và không nhất thiết thể hiện quan điểm của ManufacturingTomorrow