Đại dịch Covid đã và đang làm gián đoạn phương pháp vận hành Chuỗi cung ứng toàn cầu do việc phụ thuộc lẫn nhau về nguồn cung, sản xuất và phân phối trên phạm vi toàn thế giới. Khủng hoảng Chuỗi cung ứng chiếm 39% trong nhóm những thách thức lớn nhất mà doanh nghiệp phải đối mặt do Covid (1).
Những khó khăn này cùng với mức độ phức tạp trong hoạt động quản trị và vận hành khiến bài toán trọng điểm là làm thế nào để tối ưu hoạt động, khắc phục được khó khăn hiện tại cũng như sẵn sàng thích ứng với biến động trong tương lai. Phân tích dự đoán nhằm hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu có thể coi là giải pháp tiềm năng giúp Chuỗi cung ứng vượt qua giai đoạn khủng hoảng và nâng cao hiệu quả hoạt động.
Phân tích dự đoán trong Chuỗi cung ứng là gì?
Chuỗi cung ứng là một hệ thống bao gồm các tổ chức, hoạt động, thông tin, con người và các nguồn lực liên quan trực tiếp hay gián tiếp đến vận chuyển hàng hóa hay dịch vụ từ nhà sản xuất, nhà cung cấp qua nhà vận chuyển, nhà kho, nhà bán lẻ,… đến tay người tiêu dùng.
Quản trị Chuỗi cung ứng bao gồm tất cả các hoạt động đảm bảo vận hành như lập kế hoạch, kiểm soát các hoạt động liên quan đến tìm nguồn cung ứng và thu mua, vận hành logistics cũng như phối hợp với các đối tác bên ngoài như nhà cung cấp, khách hàng,… Về bản chất, quản lý Chuỗi cung ứng là sự tích hợp quản trị cung cầu bên trong và giữa các công ty khác nhau.
Định nghĩa gần nhất của Phân tích dự đoán Chuỗi cung ứng là khả năng sử dụng dữ liệu thu mua, vận chuyển, bán hàng, v.v để dự đoán các hoạt động trong tương lai.
Các phân tích này có hiệu quả nhất khi dựa trên các tập dữ liệu lịch sử, dữ liệu hiện tại,… đã được tinh chỉnh chất lượng cao, kết hợp với các công nghệ và kỹ thuật phân tích hiện đại nhằm xây dựng các mô hình thống kê và thử nghiệm nhiều mô hình dự đoán để xác định mô hình gần nhất với thực tế. Qua đó cung cấp các dự đoán về các xu hướng hoạt động, quy mô và nguồn lực cần cho Chuỗi cung ứng tương lai.
Tầm quan trọng của Phân tích dự đoán đối với hoạt động Chuỗi cung ứng
Các hoạt động của Chuỗi cung ứng tạo ra khối lượng dữ liệu cực lớn, nhưng phần lớn chúng sẽ vô dụng nếu không được phân tích, suy luận và đưa ra hành động dựa trên các mô hình dữ liệu. Trong thời đại hiện nay, đã đến lúc chuyển từ phân tích mô tả và chẩn đoán đơn thuần sang phân tích dự đoán. Qua đó, việc phân tích dữ liệu không chỉ dừng ở mô tả những gì đang xảy ra và tại sao mà còn có thể dự đoán các vấn đề tương lai và đề xuất cách thức có thể giải quyết chúng.
Quy mô thị trường Chuỗi cung ứng toàn cầu dự kiến sẽ mở rộng với tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) 17,3% từ năm 2021 đến năm 2028 (2), đặt ra bài toán tăng hiệu quả quản trị Chuỗi cung ứng phù hợp với tốc độ phát triển. Các kỹ thuật phân tích dự đoán cho phép các tổ chức xác định các mô hình và xu hướng tiềm ẩn trong dữ liệu của họ để hiểu về thị trường, xác định nhu cầu và thiết lập các chiến lược phù hợp.
Trong một số báo cáo ngành logistics cũng đưa ra kết luận phân tích dự đoán có tác động lớn nhất tới Chuỗi cung ứng (3) và cũng có tới 93% chủ hàng và 98% công ty hậu cần bên thứ ba cho rằng hiện nay việc ra quyết định dựa trên dữ liệu là rất quan trọng (4). Điều này cho thấy các nhà lãnh đạo Chuỗi cung ứng đã nhận thức được tầm quan trọng của khai thác dữ liệu và kết quả phân tích dự đoán, nhằm đặt ra các kế hoạch hành động trung và dài hạn, tối ưu chi phí và đồng thời cải thiện chất lượng dịch vụ.
4 lợi ích lớn của Phân tích dự đoán dữ liệu Chuỗi cung ứng
Phân tích dự đoán dữ liệu Chuỗi cung ứng mang lại rất nhiều lợi ích cho các nhà quản trị dựa trên những dự đoán tương lai mà nó mang lại. Một số lợi ích chính có thể kể đến như dự đoán nhu cầu, đề xuất các chiến lược định giá bán, quản lý hàng tối ưu hàng tồn kho, nâng cao vận chuyển và hậu cần, v.v.
Dự đoán nhu cầu
Hiểu và dự đoán nhu cầu thị trường với mức độ chính xác cao đóng một vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ lập kế hoạch và tối ưu nguồn lực, tuy nhiên đây cũng là một thách thức lớn đối với các doanh nghiệp. Việc dự đoán bị ảnh hưởng bởi nhiều biến số, trong đó có những biến số khách quan như nhu cầu thị trường, thị hiếu khách hàng,… Phân tích dự đoán cho phép cải thiện độ chính xác của dự đoán nhu cầu thông qua phân tích các xu hướng trong quá khứ và hiện tại, kết hợp với thông tin thị trường và các dự đoán kinh tế chung.
Các chiến lược định giá dựa trên dự đoán
Bằng cách dự đoán nhu cầu đối với sản phẩm, doanh nghiệp có thể điều chỉnh giá linh hoạt theo mức ước tính thị trường có thể chấp nhận, đặc biệt trong lĩnh vực dịch vụ. Các ví dụ điển hình về định giá có thể thấy trong chiến lược giá của Uber và một số công ty dịch vụ gọi xe khác, cũng như chiến lược giá cho từng thời điểm mùa vụ, từng phân khúc khách hàng của một số hãng hàng không.
Tối ưu lưu trữ và bảo quản hàng tồn kho
Phân tích dự đoán cho phép các tổ chức xác định mức tồn kho tối ưu để đáp ứng nhu cầu với lượng tối thiểu hàng dự trữ. Bằng cách này, mức dự trữ an toàn tại các kho có thể giảm bớt, đồng thời số lượng hàng tồn kho được cân đối phù hợp tại các kho cần thiết. Điều này mang lại lợi ích rất lớn cho các tổ chức có nhiều điểm phân phối tại nhiều khu vực địa lý khác nhau.
Vận chuyển và hậu cần
Chi phí vận chuyển và hậu cần thường chiếm một tỷ lệ đáng kể trong hoạt động Chuỗi Cung ứng. Sử dụng phân tích dự đoán, các nhà vận hành có thể xác định tần suất và số lượng vận chuyển tối ưu, tuyến đường nhanh nhất, khoảng cách các điểm giao hàng, v.v để đáp ứng nhu cầu với mức chi phí thấp nhất. Ngoài ra, doanh nghiệp có thể sử dụng cảm biến thông minh nhằm giám sát mức tiêu thụ nhiên liệu, áp suất lốp, cách thức lái xe và tình trạng xe, qua đó tối ưu hoạt động vận chuyển và hậu cần.
Case Study
Theo một số báo cáo khảo sát công nghiệp hàng năm, số lượng các Chuỗi cung ứng sử dụng phân tích dự đoán đã tăng từ 17% trong năm 2017 lên 30% vào năm 2019 (5). Ngoài ra, 57% công ty không sử dụng phân tích dự đoán trước đó tuy nhiên hiện nay đã có kế hoạch bắt đầu sử dụng trong vòng năm năm tới. Các tỷ lệ này cho thấy mức độ nhận thức về tầm quan trọng của phân tích dự đoán đối với Chuỗi cung ứng ở mức cao.
Một số công ty lớn nhất trong ngành hậu cần và Chuỗi cung ứng đã và đang thực hiện những động thái mạnh mẽ để đảm bảo việc tận dụng các giải pháp phân tích dự đoán cho hoạt động (6).
Công ty vận tải biển Maersk Line của Đan Mạch hoạt động tại hơn 130 quốc gia và sở hữu hơn 600 tàu container với giá trị vận chuyển hàng năm ước tính 675 tỷ USD, chiếm 15% GDP của thế giới. Công ty khổng lồ này đã nắm bắt dữ liệu và phân tích dự đoán nhằm xác định con tàu nào đang không được sử dụng hiệu quả hoặc thậm chí lãng phí, việc làm này giúp tiết kiệm hàng triệu USD mỗi năm.
Một ví dụ tuyệt vời khác của phân tích dự đoán đến từ UPS – Một công ty quản lý Chuỗi cung ứng và vận chuyển hàng hoá đa quốc gia của Hoa Kỳ. Trung bình một ngày, công ty xử lý 19 triệu gói hàng với 96.000 phương tiện trên đường. Hàng năm UPS đầu tư ước tính 1 tỷ USD vào công nghệ, trong đó bao gồm sử dụng dữ liệu và phân tích dự đoán theo thời gian thực để cải thiện hiệu quả hoạt động, nhờ đó tiết kiệm cho công ty tới 100-200 triệu USD chi phí hàng năm.
Tương lai mới cho hoạt động của Chuỗi cung ứng
Tương lai hoạt động Chuỗi cung ứng đang dịch chuyển việc ra quyết định theo con người nghiêng sang hướng theo dữ liệu. Việc đầu tư vào một giải pháp phân tích dự đoán có thể không còn là một lựa chọn, nó đã trở thành một điều thiết yếu để nâng cao và duy trì khả năng cạnh tranh của mỗi doanh nghiệp trong thời kỳ mới, cũng như chuẩn bị năng lực vững vàng cho các thách thức trong tương lai.
Doanh nghiệp cần bắt đầu càng sớm càng tốt các hoạt động chuyển đổi kỹ thuật số và thúc đẩy hoạt động vận hành Chuỗi cung ứng thông qua dữ liệu. Các hoạt động này được thực hiện hiệu quả, nhanh chóng với nguồn lực tiết kiệm nhất khi doanh nghiệp được hỗ trợ bởi một đơn vị tư vấn giàu kinh nghiệm và năng lực chuyên môn về kỹ thuật số nhằm nhanh chóng tạo sự đột phá trong hoạt động.
Nguồn tham khảo
(1)(5) MHI. The 2021 MHI Annual Industry Report – Innovation Driven Resilience
(2) Grand view Research. 2021 The Global Supply Chain Analytics Market
(3) Penskelogistics. 2017 report
(4) Datafloq. 2018 How Big Data & Analytics Are Changing the Logistics Sector
(6) Transmetrics. Predictive analytics in logistics
