Phát triển logistics bền vững và tăng cường hiệu quả của chuỗi cung ứng nhờ sử dụng AI
Artificial Intelligence

Phát triển logistics bền vững và tăng cường hiệu quả của chuỗi cung ứng nhờ sử dụng AI

Trong bối cảnh toàn cầu hóa, kết nối chặt chẽ của các chuỗi cung ứng và định hướng phát triển logistics bền vững, các hoạt động hậu cần vẫn có thể phải đối mặt với nhiều rủi ro có thể gây gián đoạn nghiêm trọng. Các sự kiện bất ngờ như thiên tai, khủng hoảng địa chính trị, đại dịch, tấn công mạng, và khủng hoảng tài chính có thể làm đảo lộn luồng điều phối hàng hóa và nguyên liệu, gây ra sự chậm trễ, tăng chi phí và giảm mức độ dịch vụ.

Bài viết này sẽ khám phá sáu loại rủi ro chính trong logistics và cung cấp các chiến lược giảm thiểu hiệu quả. Đồng thời, chúng ta sẽ tìm hiểu cách các bước tiến công nghệ, đặc biệt là AIMachine Learning, đang cách mạng hóa lĩnh vực này, hướng tới một hệ thống logistics bền vữnglinh hoạt hơn.

1. Rủi ro trong hoạt động Logistics: Nhận diện và Chiến lược Giảm thiểu

Dưới đây là sáu loại rủi ro chính trong logistics cùng với các chiến lược giảm thiểu để giảm thiểu tác động của chúng.

Các loại rủi ro trong chuỗi cung ứng
Hình 01: Các loại rủi ro trong chuỗi cung ứng(1)

1.1 Rủi ro về Nhu cầu

Các yếu tố chính:

  • Thay đổi thị trường: Suy thoái hoặc bùng nổ kinh tế có thể làm thay đổi mạnh mẽ mô hình nhu cầu.
  • Hành vi tiêu dùng: Sự thay đổi trong sở thích, xu hướng và hành vi tiêu dùng dẫn đến nhu cầu không dự đoán được.
  • Dự báo không chính xác: Dự báo không chính xác dẫn đến sản xuất, phân phối thừa hoặc thiếu hàng.
  • Tính mùa vụ: Nhu cầu thay đổi theo mùa tạo ra thách thức trong quản lý tồn kho và sản xuất.

Chiến lược giảm thiểu:

  • Kỹ thuật dự báo tiên tiến: Sử dụng AI và machine learning, phân tích dữ liệu lịch sử để đưa ra dự báo chính xác.
  • Hợp tác với khách hàng: Tăng cường thông tin về xu hướng nhu cầu, đáp ứng nhanh chóng.
  • Linh hoạt trong sản xuất và tồn kho: Xây dựng hệ thống để thích ứng nhanh với sự thay đổi

1.2. Rủi ro về Môi trường

Các yếu tố chính:

  • Thiên tai: Động đất, bão, lũ lụt có thể gián đoạn hoạt động sản xuất và logistics.
  • Biến đổi khí hậu: Thay đổi môi trường ảnh hưởng đến nguyên liệu, quy trình sản xuất và vận chuyển.
  • Thay đổi quy định: Quy định môi trường liên tục cập nhật ảnh hưởng đến hoạt động, yêu cầu điều chỉnh quy trình.

Chiến lược giảm thiểu:

  • Đánh giá rủi ro thường xuyên: Lập kế hoạch kịch bản cho thiên tai, đảm bảo sản xuất và vận hành liên tục.
  • Đầu tư vào công nghệ bền vững: Giảm thiểu tác động môi trường lâu dài.
  • Kế hoạch dự phòng và đa dạng hóa chuỗi cung ứng: Giảm thiểu khả năng bị ảnh hưởng từ rủi ro môi trường.

1.3. Rủi ro về Quy trình

Các yếu tố chính:

  • Chưa tối ưu hoạt động sản xuất: Kém hiệu quả dẫn đến chậm trễ, thiếu đồng bộ và tăng chi phí.
  • Vấn đề kiểm soát chất lượng: Sản phẩm lỗi gây ra thu hồi và tổn hại uy tín thương hiệu.
  • Sai lệch trong các quy trình: Sự cố trong quy trình quan trọng gây gián đoạn chuỗi cung ứng.

Chiến lược giảm thiểu:

  • Thực hành sản xuất tinh gọn: Áp dụng Lean Manufacturing và cải tiến liên tục (Kaizen) để nâng cao hiệu quả.
  • Hệ thống kiểm soát chất lượng mạnh mẽ: Thiết lập tiêu chuẩn cao.
  • Công nghệ đột phá: Sử dụng AI để tối ưu hóa các quy trình quan trọng

1.4. Rủi ro về Cung ứng

Các yếu tố chính:

  • Độ tin cậy của nhà cung cấp: Nhà cung cấp không đáng tin cậy dẫn đến gián đoạn nếu không giao hàng đúng hạn hoặc không đạt tiêu chuẩn
  • Cung ứng độc quyền: Phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất dễ gây ra gián đoạn.
  • Thiếu hụt nguyên liệu, vật tư: Biến động chuỗi cung ứng ảnh hưởng đến sản xuất.

Chiến lược giảm thiểu:

  • Đa dạng hóa nhà cung cấp: Giảm phụ thuộc vào bất kỳ nhà cung cấp nào.
  • Quan hệ đối tác chiến lược: Thỏa thuận dài hạn với nhà cung cấp quan trọng.
  • Dự trữ an toàn: Duy trì dự trữ của các nguyên liệu và linh kiện quan trọng.
Bài đọc nhiều nhất
Artificial Intelligence 21/07/2024

1.5. Rủi ro về Giảm thiểu

Các yếu tố chính:

  • Phụ thuộc quá mức vào chiến lược giảm thiểu: Dẫn đến kém hiệu quả và tăng chi phí.
  • Kế hoạch giảm thiểu không đủ: Không bảo vệ được trước gián đoạn.
  • Phân bổ tài nguyên: Phân bổ không đúng làm giảm tài nguyên cho các khu vực quan trọng khác.

Chiến lược giảm thiểu:

  • Xem xét và cập nhật chiến lược thường xuyên: Đảm bảo hiệu quả của chiến lược.
  • Cân bằng nỗ lực giảm thiểu: Đảm bảo hiệu quả và chi phí tổng thể trong vận hành chuỗi cung ứng.
  • Mô phỏng và kiểm tra mức độ sẵn sàng: Đánh giá độ bền của kế hoạch giảm thiểu.

1.6. Rủi ro về Kiểm soát

Các yếu tố chính:

  • Tuân thủ quy định: Không tuân thủ luật pháp và quy định dẫn đến hình phạt và gián đoạn hoạt động.
  • Kiểm soát nội bộ: Kiểm soát yếu kém dẫn đến gian lận, sai sót và kém hiệu quả.
  • An ninh mạng: Lỗ hổng trong hệ thống thông tin dẫn đến tấn công mạng và rò rỉ dữ liệu.

Chiến lược giảm thiểu:

  • Chương trình tuân thủ mạnh mẽ: Cập nhật thường xuyên với thay đổi quy định.
  • Tăng cường kiểm soát nội bộ: Kiểm toán và xem xét quy trình thường xuyên.
  • Biện pháp an ninh mạng: Bảo vệ chống lại tấn công mạng và rò rỉ dữ liệu.

Bằng cách nhận diện và xử lý các loại rủi ro này, các tổ chức có thể phát triển các chuỗi cung ứng bền bỉ và linh hoạt hơn, có khả năng chịu đựng các gián đoạn và thách thức khác nhau. Việc áp dụng các chiến lược giảm thiểu một cách khoa học và hợp lý không chỉ giúp duy trì hoạt động liên tục mà còn nâng cao hiệu quảuy tín trong mắt khách hàng.

2. Bước tiến đột phá trong dự báo nhu cầu và tối ưu chuỗi cung ứng, hướng tới logistics bền vững

Lĩnh vực logistics đang chứng kiến sự thay đổi mang tính cách mạng nhờ vào sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI)Học máy (ML). Các công nghệ tiên tiến này cung cấp cho các nhà cung cấp dịch vụ logistics những công cụ và phương pháp tiếp cận mới, giúp họ giải quyết các thách thức phức tạp trong việc dự báo nhu cầu và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

2.1 Vượt qua thách thức về dự báo nhu cầu

Trước đây, các phương pháp dự báo nhu cầu truyền thống thường gặp khó khăn trong việc theo kịp tốc độ thay đổi nhanh chóng của thị trường và nhu cầu khách hàng. Điều này dẫn đến tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa, ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt độnglợi nhuận của doanh nghiệp.

AIML mang đến giải pháp cho những vấn đề này bằng cách:(2)

  • Hiểu rõ hơn về các mô hình nhu cầu: Các thuật toán thông minh có thể phân tích lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường, điều kiện kinh tế và các yếu tố bên ngoài khác. Nhờ vậy, doanh nghiệp có thể nắm bắt được những biến động tinh vi trong nhu cầu và đưa ra dự báo chính xác hơn.
  • Cập nhật dữ liệu liên tục: Các mô hình AI và ML có khả năng xử lý dữ liệu theo thời gian thực, giúp doanh nghiệp điều chỉnh dự báo nhanh chóng khi có thay đổi bất ngờ xảy ra. Điều này đảm bảo cho nguồn cung luôn đáp ứng kịp thời nhu cầu thị trường, tránh lãng phí và tối ưu hóa chi phí lưu kho.
  • Lập kế hoạch tối ưu: Dựa trên dự báo nhu cầu chính xác, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch hiệu quả cho các hoạt động trong chuỗi cung ứng, bao gồm sản xuất, vận chuyển và phân phối. Việc tối ưu hóa nguồn lực giúp giảm thiểu chi phí, nâng cao năng suất và cải thiện lợi nhuận.

Case study: TransLogistics Inc.

TransLogistics Inc. là một ví dụ điển hình về doanh nghiệp đã thành công ứng dụng AI và ML để nâng cao hiệu quả dự báo nhu cầu. Nhờ triển khai hệ thống dự báo dựa trên AI, TransLogistics Inc. đã đạt được những kết quả ấn tượng:(3)

Các kết quả đạt được sau khi triển khai AI tích hợp vào hệ thống logistics của TransLogistics Inc.
Hình 02: Các kết quả đạt được sau khi triển khai AI tích hợp vào hệ thống logistics của TransLogistics Inc.
  • Độ chính xác dự báo tăng 20%
  • Tiết kiệm chi phí hàng năm 5 triệu USD
  • Nâng cao hiệu quả hoạt động
  • Tăng mức độ hài lòng của khách hàng

2.2 Minh bạch thông tin chuỗi cung ứng

AI và ML cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao tính minh bạch của chuỗi cung ứng. Nhờ thu thập và phân tích dữ liệu từ tất cả các khâu trong chuỗi cung ứng, doanh nghiệp có thể:

  • Theo dõi và giám sát từng bước vận hành, giúp xác định và giải quyết các vấn đề tiềm ẩn một cách nhanh chóng.
  • Tối ưu hóa hiệu quả bằng cách loại bỏ các hoạt động không cần thiết và cải thiện quy trình làm việc.
  • Lập kế hoạch rủi ro hiệu quả bằng cách dự đoán các sự kiện bất ngờ có thể xảy ra và đưa ra biện pháp ứng phó phù hợp.

Case study: CEAT

CEAT, nhà sản xuất lốp xe hàng đầu thế giới, đã áp dụng AI để cải thiện tính minh bạch của chuỗi cung ứng. Nhờ đó, CEAT đã đạt được:(4)

Các kết quả đạt được sau khi triển khai AI tích hợp vào hệ thống logistics của CEAT Tyres
Hình 03: Các kết quả đạt được sau khi triển khai AI tích hợp vào hệ thống logistics của CEAT Tyres
  • Khả năng hiển thị toàn diện về hoạt động chuỗi cung ứng
  • Tự động hóa 95% các thao tác liên quan đến dữ liệu
  • Cải thiện 40% lượng tồn kho
  • Nâng cao mức độ hài lòng của khách hàng lên 85%

AI và ML đang tạo ra cuộc cách mạng trong lĩnh vực logistics. Doanh nghiệp ứng dụng thành công các công nghệ này có thể đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể, nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và mang lại lợi nhuận cao hơn.

Reference:

  1. Richard Wilding . n/a. The sources of supply chain risk.
  2. Accenture. 2022. A forward looking supply chain using demand forecasting
  3. TransLogistics INC.
  4. Conversight. n/a. Supply Chain Visibility Forecasting with AI.
Nghiên cứu nổi bật
01. Ngành hàng không cất cánh chuyển đổi số 02. Sản xuất tinh gọn, nền tảng và sự chuyển mình trong thời đại công nghệ số 03. Thanh toán kỹ thuật số và một số xu hướng nổi bật 04. Blockchain và hành trình đem lại tính minh bạch, hiệu quả cho hoạt động logistics
Mr. Phạm Thành Đại Lĩnh
Giám đốc khối tư vấn Nghiệp vụ Doanh nghiệp tại FPT Digital; Chuyên gia Công nghệ cấp Tập đoàn tại FPT.
Gần 15 năm làm việc trong ngành Công nghệ thông tin. Chuyên môn sâu về hệ thống Công nghệ thông tin và năng lực quản trị danh mục, giúp nhiều khách hàng trọng và ngoài nước xây dựng năng lực số để làm bản lề cho mục tiêu tăng trưởng tương lai. Tham gia vào nhiều dự án Chuyển đổi số cho các tập đoàn nhà nước, tập trung vào các giải pháp khắc phục các vấn đề trong quá trình chuyển đổi cho các tập đoàn lớn với mô hình tổ chức nặng tính silo. Trực tiếp hợp tác với McKinsey để thực hiện quy hoạch phát triển tỉnh Khánh Hoà.
Đăng kí theo dõi ngay!
Cập nhật những xu hướng và phân tích mới nhất về chuyển đổi số với các bản tin điện tử của FPT Digital.


    Tìm hiểu về chuyển đổi số cho doanh nghiệp
    Xác nhận