Trong bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng phức tạp và chịu nhiều tác động từ các yếu tố bất ổn như gián đoạn logistics và biến động cung cầu liên tục, việc duy trì cân bằng trong kế hoạch chuỗi cung ứng không chỉ mang lại lợi ích kinh tế mà còn góp phần xây dựng giá trị thương. Ứng dụng AI (trí tuệ nhân tạo) đang trở thành công cụ quan trọng trong việc chuyển đổi chuỗi cung ứng truyền thống bằng cách tối ưu hóa quy trình, qua đó nâng cao năng lực lập kế hoạch và dự báo.
Theo nghiên cứu của McKinsey, doanh nghiệp ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng có thể tăng độ chính xác dự báo từ 20-50%, giảm chi phí vận hành 10-20% nhờ các quyết định dựa trên dữ liệu và tối ưu hóa thời gian thực. Với tiềm năng này, AI đang tạo ra sự thay đổi lớn cho các nhà điều hành chuỗi cung ứng muốn giành lợi thế cạnh tranh trong môi trường nhiều biến động(1).
1. Sự thay đổi của quản lý chuỗi cung ứng
Quản lý chuỗi cung ứng đang trải qua những thay đổi sâu sắc, chuyển dịch từ mô hình truyền thống, tập trung vào hiệu quả từng bộ phận, sang một hệ thống tích hợp toàn diện và linh hoạt nhằm tối ưu hóa giá trị cho toàn bộ tổ chức. Những thay đổi này là kết quả của nhiều yếu tố tác động, bao gồm sự phức tạp ngày càng tăng trong hệ thống toàn cầu, sự phát triển của công nghệ AI, yêu cầu ngày càng cao về tính bền vững, và áp lực từ các biến động thị trường lớn như đại dịch COVID-19.
Tính bền vững và khả năng phục hồi đã trở thành yêu cầu thiết yếu trong quản lý chuỗi cung ứng hiện đại. Các doanh nghiệp không chỉ cần tối ưu hóa chi phí mà còn phải xây dựng chuỗi cung ứng đủ mạnh mẽ để ứng phó với các biến động như thiếu hụt nguồn cung hoặc gián đoạn logistics. Các công ty lớn đã triển khai các chiến lược bền vững nhằm giảm tác động môi trường, đồng thời tăng cường khả năng thích ứng với các yếu tố bất ổn của thị trường.
Lập kế hoạch bán hàng và vận hành (Sales and Operations Planning – S&OP) được phát triển và thay thế bằng phương pháp lập kế hoạch kinh doanh tích hợp (Integrated Business Planning – IBP) tại nhiều doanh nghiệp. Thay vì chỉ tập trung vào hiệu suất cục bộ, quản lý chuỗi cung ứng hiện đại hướng đến tối ưu hóa giá trị toàn cầu của công ty, hỗ trợ sự phát triển đồng bộ giữa các phòng ban và đơn vị kinh doanh.
Các doanh nghiệp trong các ngành như hóa chất, nông nghiệp, và khai khoáng đã thấy những lợi ích to lớn từ sự chuyển đổi này, giúp đồng bộ hóa quy trình hoạt động với nhu cầu thị trường một cách linh hoạt.
Quản lý chuỗi cung ứng hiện đại không chỉ dừng lại ở tối ưu hóa vận hành mà còn phải thích ứng với một loạt các thách thức mới. Các doanh nghiệp phải dự báo chính xác nhu cầu trên các thị trường đa dạng, xác định và cân đối giữa nhiều yếu tố đánh đổi, và đảm bảo tính linh hoạt trong hoạt động.
Các thách thức chính bao gồm:
- Dự báo nhu cầu phức tạp trên nhiều sản phẩm và thị trường.
- Xác định các yếu tố đánh đổi giữa chi phí và hiệu quả vận hành trong hàng nghìn biến số.
- Đảm bảo khả năng thích ứng và thực thi kế hoạch, bao gồm quản lý các biến động nhu cầu và sự cố trong vận hành.
Việc ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa dự báo nhu cầu, điều này đặc biệt quan trọng trong môi trường biến động. Các thuật toán AI có khả năng phân tích dữ liệu lớn để nhận diện xu hướng và dự đoán nhu cầu một cách chính xác hơn. Điều này giúp cải thiện khả năng đáp ứng ngắn hạn và giúp doanh nghiệp điều chỉnh kế hoạch sản xuất và hàng tồn kho một cách linh hoạt.
2. Công nghệ – ứng dụng AI nổi lên như một giải pháp mạnh mẽ gia tăng hiệu quả chuỗi cung ứng
2.1. Công nghệ kỹ thuật số kết hợp cùng AI sẽ cho phép tính minh bạch từ đầu đến cuối trong chuỗi cung ứng và cho phép ra quyết định nhanh hơn
Trong bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng phức tạp và đòi hỏi cao về tốc độ phản hồi, trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa và đổi mới quản lý chuỗi cung ứng. Từ các hoạt động tiếp thị bán hàng, thu mua, lập kế hoạch, logistics và phân phối đến sản xuất thông qua các hoạt động dự báo nhu cầu chính xác hơn (yếu tố đầu vào của chuỗi cung ứng), tự động hóa quy trình (yếu tố nền tảng của chuỗi cung ứng), đến bảo trì dự đoán (yếu tố kiểm soát rủi ro).
2.2. Dự báo nhu cầu chính xác hơn
AI giúp tăng cường độ chính xác trong dự báo nhu cầu, điều này rất cần thiết trong môi trường kinh doanh biến động. Theo báo cáo của Gartner, dự báo nhu cầu là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của AI trong quản lý chuỗi cung ứng, với 45% công ty hiện đang sử dụng và 43% công ty khác có kế hoạch áp dụng trong vòng hai năm tới. AI cho phép các doanh nghiệp dự đoán nhu cầu chính xác hơn bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài, giảm lãng phí hàng tồn kho, giảm thời gian xử lý đơn hàng(2).
AI giúp các doanh nghiệp chuỗi cung ứng dự đoán và phản ứng linh hoạt với các thay đổi từ bên ngoài, chẳng hạn như biến động giá cả nguyên vật liệu, thay đổi chính sách thương mại, hoặc các sự kiện bất ngờ như đại dịch nhằm ứng phó cho các hoạt động thu mua. Các công nghệ AI phân tích dữ liệu thị trường theo thời gian thực, cho phép doanh nghiệp dự báo và lập kế hoạch thu mua dự phòng, từ đó giảm thiểu rủi ro và đảm bảo chuỗi cung ứng không bị gián đoạn.
Amazon đã áp dụng AI trong chuỗi cung ứng để nâng cao hiệu quả và tính linh hoạt. Nhờ AI hỗ trợ dự báo nhu cầu giúp quản lý hàng tồn kho hiệu quả và tối ưu hóa logistics, Amazon đã rút ngắn thời gian giao hàng, giảm chi phí lưu kho và cải thiện tính bền vững. Hệ thống tối ưu hóa tuyến đường bằng AI đã giúp giảm thời gian giao hàng đáng kể, còn tự động hóa kho hàng giúp tăng hiệu suất vận hành(3).
2.3. Tự động hóa quy trình vận hành
AI giúp tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình vận hành trong chuỗi cung ứng, từ sản xuất, phân phối, đến logistics. Các thuật toán tối ưu hóa được tích hợp với hệ thống AI có thể phân tích và đề xuất những phương án sản xuất hiệu quả nhất, điều chỉnh lịch trình vận tải, và đề xuất các tuyến đường tối ưu nhằm giảm chi phí nhiên liệu cũng như thời gian giao hàng.
AI cũng giúp nâng cao chất lượng dữ liệu và tích hợp các nguồn thông tin đa dạng trong chuỗi cung ứng, đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu. Các thuật toán học máy có thể tự động phát hiện và điều chỉnh các lỗi dữ liệu, đồng thời tích hợp thông tin từ nhiều hệ thống khác nhau trong chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp ra quyết định dựa trên dữ liệu chính xác và đáng tin cậy.
Việc triển khai thành công quản lý chuỗi cung ứng hỗ trợ bởi AI đã giúp các công ty tiên phong cải thiện chi phí logistics lên 15%, mức tồn kho lên 35%, và mức độ hài lòng dịch vụ lên 65% so với các đối thủ chậm chân hơn.(1)
Các hệ thống AI có khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực, tự động điều chỉnh mức tồn kho và đề xuất phương án đặt hàng tối ưu. Điều này giúp doanh nghiệp đáp ứng nhanh nhu cầu của thị trường, giảm thiểu lỗi trong quy trình và tăng tốc độ xử lý đơn hàng.
Unilever đã áp dụng AI vào chuỗi cung ứng của mình để tự động hóa quy trình và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động của chuỗi cung ứng. Các công nghệ AI giúp công ty theo dõi hàng tồn kho, và tăng cường tính minh bạch qua vệ tinh và phân tích dữ liệu. Kết quả là Unilever đã giảm đến 82% lượng khí thải trong sản xuất chất hoạt động bề mặt và nâng cao hiệu suất trong các khâu cung ứng, có khả năng tăng 15-35% doanh thu mảng bán lẻ thông qua tối ưu vận hành kho vận, đồng thời gia tăng tính bền vững cho chuỗi cung ứng của mình(4).
2.4. Bảo trì dự đoán
Bảo trì dự đoán dựa trên AI đã chứng minh hiệu quả cao trong nhiều ngành công nghiệp, cho phép các công ty dự đoán và xử lý sự cố thiết bị trước khi chúng trở nên nghiêm trọng. Phương pháp bảo trì này sử dụng các mô hình học máy và dữ liệu thời gian thực từ các cảm biến IoT để phát hiện những bất thường trong hiệu suất của thiết bị, từ đó tạo điều kiện cho việc lập kế hoạch bảo trì một cách chủ động.
Trong sản xuất, bảo trì dự đoán có thể giảm thời gian ngừng hoạt động không mong muốn và kéo dài tuổi thọ của máy móc, góp phần giảm chi phí vận hành. Trong lĩnh vực năng lượng, AI giúp giám sát các cơ sở hạ tầng quan trọng như tua-bin và lưới điện, từ đó ngăn chặn sự cố mất điện và tối ưu hóa sản xuất.Ngành hàng không cũng áp dụng bảo trì dự đoán để quản lý các bộ phận của máy bay, đảm bảo an toàn cho hành khách và giảm thiểu sự gián đoạn hoạt động.
Các kết quả cụ thể được ghi nhận bao gồm giảm 25–30% chi phí bảo trì, tăng 10–20% thời gian hoạt động của thiết bị, và giảm 70–75% sự cố hỏng hóc(5).
DHL đã triển khai giải pháp bảo trì dự đoán dựa trên AI trong hoạt động vận hành kho bãi và phương tiện vận tải. Nhờ vào công nghệ IoT và các mô hình học máy, DHL có thể giám sát các thiết bị trong kho như băng chuyền và các phương tiện vận chuyển một cách liên tục.
Những dữ liệu này giúp phát hiện các dấu hiệu hao mòn hoặc sự cố tiềm ẩn trước khi chúng gây ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng, cho phép công ty lên lịch bảo trì kịp thời và tránh gián đoạn. Thông qua bảo trì dự đoán, DHL đã đạt được các kết quả đáng chú ý như giảm 15–25% chi phí bảo trì và tăng 10–20% thời gian hoạt động của thiết bị(6).
3. Các bước quan trọng để ứng dụng AI thành công trong chuỗi cung ứng
Các công ty gặp phải những lỗi phổ biến trong quá trình lên kế hoạch cho hành trình chuyển đổi chuỗi cung ứng dựa trên AI, dẫn đến hơn 60% các dự án bị chậm tiến độ hoặc vượt ngân sách.(1)
Các giai đoạn trong hành trình chuyển đổi chuỗi cung ứng dựa trên AI(1)
| Xác định, xây dựng chiến lược và lộ trình | Thiết kế giải pháp mục tiêu và lựa chọn nhà cung cấp | Triển khai và tích hợp hệ thống | Quản lý thay đổi, xây dựng năng lực và thu nhận giá trị | |
| Các lỗi phổ biến | Giá trị chưa được xác định rõ ràng | Bỏ qua giai đoạn thiết kế | Thiếu tập trung vào tác động và thiếu tính kỷ luật trong thực thi | Xây dựng năng lực và quản lý thay đổi không đầy đ |
| Hơn 60% các dự án gần đây đã hoàn thành với việc bị trễ thời gian hoặc vượt quá ngân sách ban đầu. | <1/3 các công ty thực hiện chẩn đoán giá trị (value diagnostic) | Rất ít công ty thực hiện thiết kế giải pháp trước khi chọn nhà cung cấp và giải pháp, dẫn đến các lựa chọn kém tối ưu và thất thoát giá trị. | Chỉ 25% lãnh đạo chuỗi cung ứng cảm thấy các mục tiêu của họ phù hợp với lợi ích của nhà triển khai hệ thống. | Chỉ 13% các lãnh đạo cấp cao toàn cầu cho rằng công ty của họ được chuẩn bị đầy đủ để giải quyết khoảng cách kỹ năng. |
Triển khai AI thành công trong chuỗi cung ứng đòi hỏi một chiến lược cụ thể và cách tiếp cận từng bước. Dưới đây là các khuyến nghị chính:
- Đặt mục tiêu cụ thể và rõ ràng: Trước khi triển khai, doanh nghiệp cần xác định các mục tiêu cụ thể như giảm chi phí tồn kho, cải thiện độ chính xác dự báo hay tối ưu hóa logistics. Các mục tiêu rõ ràng giúp định hướng quá trình triển khai và đo lường hiệu quả.
- Đầu tư vào dữ liệu chất lượng cao: AI hoạt động dựa trên dữ liệu, do đó, chất lượng dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc triển khai thành công. Các doanh nghiệp cần đảm bảo dữ liệu từ hệ thống ERP, WMS và các hệ thống quản lý khác được cập nhật và đồng bộ để đạt được kết quả tối ưu.
- Tích hợp AI vào quy trình hiện tại: AI không nên được triển khai độc lập mà cần được tích hợp vào quy trình chuỗi cung ứng hiện tại. Việc tích hợp giúp AI tương tác với các hệ thống đã có, tạo ra sự liền mạch trong chuỗi cung ứng và tránh việc phải thay đổi toàn bộ quy trình. Triển khai AI yêu cầu đầu tư đáng kể vào hạ tầng công nghệ, đặc biệt là phần cứng, phần mềm và nền tảng dữ liệu.
- Xây dựng đội ngũ và năng lực nội bộ: Đào tạo và phát triển đội ngũ có kỹ năng về AI và phân tích dữ liệu là yếu tố thiết yếu. Điều này giúp doanh nghiệp tự quản lý và khai thác AI một cách bền vững mà không phụ thuộc quá nhiều vào đối tác bên ngoài.
Nguồn:
- Succeeding in the AI Supply-Chain Revolution. 2021. McKinsey & Company
- AI Demand Forecasting: How AI Can Improve Supply Chain Management and Inventory Optimization. 2024. N-iX
- Case Study: Amazon’s AI-Driven Supply Chain – A Blueprint for the Future of Global Logistics. 2024. CDO Times
- Unilever Supply Chain Sustainability. 2024. Permutable AI
- U.S. Department of Energy. (2010). Operations & Maintenance Best Practices Guide: Release 3.0. Washington, D.C.: U.S. Department of Energy.
