.jpg)
Cho đến vài năm trước, “chuỗi cung ứng” không phải là một phần từ vựng của công chúng. Miễn là hàng hóa đã sẵn sàng, ít người nghĩ về việc làm thế nào để có được bất cứ thứ gì. Tất cả những gì đã thay đổi là đại dịch – và kéo theo đó là tình trạng thiếu lao động, căng thẳng thương mại, đóng cửa nhà máy và nhu cầu cao. Bây giờ, nó có sự chú ý của gần như tất cả mọi người.
Với mọi con mắt hiện đang tập trung vào chuỗi cung ứng, các công ty, cả lớn và nhỏ, đang tích cực săn lùng giải pháp chuỗi cung ứng sáng tạo cho phép các cách tìm nguồn cung ứng và mua hàng thông minh hơn đồng thời cho phép các phương tiện bán hàng hiệu quả hơn, dù là bán trực tiếp cho người tiêu dùng hay thông qua các đối tác kênh.
Sự kết hợp đúng đắn của ba chữ A (AI, phân tích và tự động hóa) — với một chút học máy (ML) để đo lường tốt — có khả năng biến điều này thành hiện thực. Ví dụ: ML có thể giúp dự đoán mức nhu cầu và tối ưu hóa hàng tồn kho để đáp ứng nhu cầu, đảm bảo đủ lượng hàng tồn kho trong suốt cả năm.
Khi dự báo đó được đưa ra, các nhà phân phối và nhà bán lẻ sẽ dễ dàng áp dụng phân tích dữ liệu hơn để dự đoán liệu họ có thể đáp ứng nhu cầu hay không. Các quyết định chiến lược, khuyến mại và thực hiện đơn hàng không còn là dấu hỏi nữa. Tất cả các bên liên quan có thể đáp ứng tốt hơn các tín hiệu nhu cầu và đáp ứng cơ sở khách hàng của họ — và đó chỉ là thành phần ML.
Mặt khác, trí tuệ nhân tạo và tự động hóa đã được sử dụng để nâng cao chất lượng sản phẩm, định vị gói hàng và thậm chí ngăn thiết bị làm hư hỏng hàng hóa, tất cả đều có thể giúp tránh sự chậm trễ. Khi kết hợp với phân tích, các công nghệ này cũng có thể theo dõi và phản hồi các sự kiện trong thời gian thực, cảnh báo cho các công ty về thời gian và địa điểm gián đoạn có thể xảy ra cũng như tác động của nó đối với hoạt động kinh doanh.
Mức độ hiển thị này không chỉ giúp các công ty ở một vị trí tốt hơn để vượt qua sự gián đoạn thời tiết. Nó giúp họ biết vị trí của một sản phẩm trong chuỗi cung ứng, cung cấp thông tin chi tiết mang tính dự báo và quy định để cải thiện thời gian phản ứng. Sau đó, các chỉnh sửa có thể được thực hiện để đảm bảo sản phẩm đến đích đúng như dự kiến, không bao giờ gây nguy hiểm cho sự hài lòng của khách hàng.
Nếu được gắn với tự động hóa trải nghiệm khách hàng (CXA), các công ty có thể tự động cập nhật thông tin cho khách hàng. Khách hàng có thể theo dõi lô hàng trong thời gian thực bằng tài khoản và mật khẩu, đồng thời cập nhật thời gian giao hàng khi cần. Nhưng thông báo cũng có thể được gửi qua email hoặc văn bản với các cập nhật về giao hàng, thậm chí còn đưa ra cảnh báo khi gói hàng đã đi đến chặng đường cuối cùng.
Công nghệ tương tự đó cũng có thể giải đáp thắc mắc về lô hàng thông qua chatbot hoặc hướng khách hàng đến đúng kênh để được hỗ trợ nhanh hơn. Thay vì một phiếu hỗ trợ, hệ thống có thể xác định tài khoản, yêu cầu, v.v. và sau đó leo thang tương ứng để cải thiện sự hài lòng và giữ chân khách hàng.
Tối ưu hóa chuỗi cung ứng bắt đầu bằng việc xác định vấn đề bạn đang cố gắng giải quyết dựa trên chất lượng, tốc độ, độ tin cậy và chi phí. Điều gì có thể hưởng lợi nhiều nhất từ tự động hóa và AI? Sau đó, xem xét các đối tác liên kết với nhau, cả thượng nguồn và hạ nguồn. Làm thế nào bạn có thể cùng nhau tối ưu hóa luồng dữ liệu để đạt được một mục tiêu nhất định? Từ đó, sự chú ý có thể chuyển sang công nghệ cần thiết để cho phép luồng này cải thiện khả năng hiển thị chia sẻ theo thời gian thực. Sau khi triển khai, vấn đề không chỉ là theo dõi hiệu suất, đo lường ROI và thực hiện các điều chỉnh từ đó.
Thắng cố Gregg là Phó Chủ tịch phụ trách Gắn kết và Trải nghiệm Khách hàng tại DCPerformvới hơn 25 năm kinh nghiệm trong giải pháp chuỗi cung ứng sáng tạo. Hoạt động trên tất cả các ngành, DCPerform tận dụng hệ sinh thái đối tác của mình để giúp khách hàng của chúng tôi mang lại trải nghiệm đẳng cấp thế giới cho khách hàng của họ.
Nguồn : https://www.manufacturingtomorrow.com/story/2023/03/strategies-for-optimizing-supply-chain-with-automation/20313/.
Post By Automation Bot.
