Ngăn chặn cú sốc chuỗi cung ứng bằng AI: cơ hội trị giá 82 nghìn tỷ won ($62b)

• Đại dịch COVID-19 đã cho thấy chuỗi cung ứng toàn cầu mong manh đến mức nào
• Trong ngành nội thất, doanh số bán hàng ở giai đoạn đầu đại dịch đạt mức kỷ lục, nhưng gần đây nhiều doanh nghiệp đã phá sản vì thiếu container, thiếu nguyên vật liệu và chậm nhận các linh kiện then chốt
• Cuộc khủng hoảng chuỗi cung ứng tồi tệ nhất đã qua, nhưng ở một mức độ nào đó, gián đoạn và hỗn loạn nay đã trở thành chuyện thường ngày
• Ước tính các sự cố chuỗi cung ứng đã gây thiệt hại khoảng $1,6 nghìn tỷ trong vài năm qua
• Dữ liệu về các gián đoạn chuỗi cung ứng trong 10 năm cho thấy trung bình doanh nghiệp có thể mất khoảng một nửa lợi nhuận của một năm

3 yếu tố gây hỗn loạn chuỗi cung ứng

1. Công cụ giao tiếp phụ thuộc vào dữ liệu phi cấu trúc

   • Dữ liệu phi cấu trúc như email, tin nhắn, tài liệu scan chứa thông tin quan trọng nhưng khó trích xuất và phân tích một cách có hệ thống, khiến việc liên lạc với nhà cung cấp trở nên phức tạp
   • Ví dụ: Tesla đã bỏ sót thông tin về tình trạng thiếu chip trong email, dẫn đến chậm sản xuất và gây gián đoạn 190.000 xe trong quý 3 năm 2021

2. Hệ thống EDI cũ kỹ và được triển khai không đồng đều

   • EDI là hệ thống trao đổi tệp cho tài liệu kinh doanh được đưa vào từ thập niên 1960, và được các nhà sản xuất lớn áp dụng rộng rãi trong thập niên 1990
   • Ví dụ: các tập đoàn lớn như La-Z-Boy dùng EDI để yêu cầu nhà cung cấp ở nước ngoài báo giá đơn hàng 50.000 ghế sofa da, rồi đội ngũ thu mua so sánh giá chào thầu
   • Trong khi đó, doanh nghiệp vừa và nhỏ khó triển khai EDI nên gặp khó khăn khi phải đàm phán nhiều ngày với nhà cung cấp nước ngoài qua nhiều kênh và nền tảng

3. Data silo do sử dụng nhiều hệ thống phần mềm quản lý

   • Việc dùng nhiều phần mềm như ERP, WMS, TMS tạo ra các data silo cản trở khả năng quan sát chuỗi cung ứng end-to-end
   • Ví dụ: Unilever gặp tình trạng lệch tồn kho do ERP và WMS không giao tiếp với nhau, khiến tình trạng hết hàng trên toàn cầu tăng 23% và tồn kho dư thừa tăng 17% trong năm 2022

Cơ hội thị trường $62 tỷ có thể đạt được bằng AI

• Theo Gartner, chi tiêu hằng năm cho phần mềm quản lý chuỗi cung ứng được dự báo tăng từ $29 tỷ năm 2023 lên $62 tỷ vào năm 2028, tương ứng CAGR 16,3%
• Các startup AI sáng tạo, nhanh nhạy và định vị tốt có thể chiếm lĩnh thị trường này
• AI có thể phân loại dữ liệu hình ảnh, dữ liệu số và dữ liệu văn bản, đồng thời mô hình hóa các kịch bản phức tạp với độ chính xác cao
• Ví dụ: hệ thống computer vision có thể kiểm tra sản phẩm trên dây chuyền lắp ráp và xác định lỗi một cách nhất quán hơn con người
• Các thuật toán machine learning có thể phân tích mọi thứ, từ mô hình mua hàng trong quá khứ đến biến động chính trị, điều kiện lao động và thời tiết, để dự báo nhu cầu với độ chính xác chưa từng có

3 lĩnh vực hứa hẹn nhất cho việc áp dụng AI

1. Thu mua (Procurement): tìm nguồn và đảm bảo các sản phẩm cần thiết cho hoạt động doanh nghiệp
2. Supplier Intelligence: thu thập dữ liệu để đánh giá và tối ưu hóa quan hệ với nhà cung cấp
3. Lập kế hoạch nhu cầu (Demand Planning): dự báo nhu cầu khách hàng trong tương lai để tối ưu nguồn cung

Vì sao thu mua là mảng phù hợp nhất để tự động hóa

• Thu mua rất quan trọng với việc đảm bảo nguồn cung nguyên vật liệu ổn định, duy trì quan hệ với nhà cung cấp và cải thiện biên lợi nhuận
• Các startup như Tonkean đang tự động hóa phần lớn quy trình thu mua như gia hạn hợp đồng hay xử lý hóa đơn
• RPA có thể tự động hóa các quy trình nhập liệu dựa trên quy tắc, nhưng không thể xử lý dữ liệu phi cấu trúc
• Các startup AI như Didero, Lighthouz AI, Soff trích xuất insight bị chôn vùi trong email và PDF
• Pulse AI đang xây dựng công cụ tìm kiếm để truy xuất dữ liệu phi cấu trúc nhằm trả lời các câu hỏi về chuỗi cung ứng
• Mandel AI phát triển tác nhân chuỗi cung ứng tự động cập nhật ERP khi lead time và giá của nhà cung cấp thay đổi

Cách AI tăng cường Supplier Intelligence

• Để tìm được nhà cung cấp tốt nhất, cần cân nhắc đồng thời các yêu cầu tuân thủ, báo giá, biến động thị trường và nhiều yếu tố khác
• Ngoài ra, việc có nhiều nhà cung cấp cũng giúp tăng khả năng chống chịu của chuỗi cung ứng trước các cú sốc như COVID-19 hay chiến tranh Nga-Ukraine
• Khác với ô tìm kiếm đơn thuần, AI cho phép lập bản đồ và matching nhà cung cấp một cách thông minh
• Altana là đơn vị dẫn đầu trong lĩnh vực này, đã xây dựng chuỗi giá trị thông minh trên nhiều tầng chuỗi cung ứng và cung cấp trợ lý LLM để truy vấn về nhà cung cấp cụ thể
• Keelvar, Fairmarkit cũng cung cấp các nền tảng AI giúp đội ngũ thu mua dễ dàng tìm nguồn nhà cung cấp hơn
• Gần đây, các công ty mới như Kipo AI, Terra cũng đang xây dựng nền tảng matching doanh nghiệp với nhà cung cấp

Lập kế hoạch nhu cầu vượt ra ngoài dữ liệu quá khứ

• Nếu dự đoán được thay đổi về cung và cầu, có thể ngăn các sự cố chuỗi cung ứng ảnh hưởng đến người tiêu dùng
• Phần mềm lập kế hoạch truyền thống chủ yếu dự báo dựa trên dữ liệu quá khứ, điều này có thể không đủ trong bối cảnh thị trường và địa chính trị biến động nhanh
• AI có thể cải thiện năng lực lập kế hoạch bằng cách xem xét cả dữ liệu lịch sử lẫn xu hướng thị trường hiện tại
• Theo nghiên cứu, AI có thể nhận diện outlier và phân loại chúng là có liên quan, từ đó phát hiện các trường hợp "mua hoảng loạn" như tích trữ giấy vệ sinh trong đại dịch
• Theo McKinsey, lập kế hoạch chuỗi cung ứng tự động có thể giúp doanh thu tăng tới 4% và chi phí giảm tới 10%
• Ikigai sử dụng mô hình đồ họa quy mô lớn đã được cấp bằng sáng chế để kết nối các nguồn dữ liệu rời rạc, từ đó tạo ra dự báo và kịch bản
• Các công ty mới như Spherecast cũng đang bước vào mảng lập kế hoạch, xây dựng các engine quản lý nhiều kênh và tạo dự báo nhu cầu chi tiết ở nhiều cấp độ khác nhau

Đổi mới chuỗi cung ứng bằng AI

• Trong lĩnh vực chuỗi cung ứng có hai yếu tố hấp dẫn đối với startup AI: các hệ thống phần mềm quản lý bị silo hóa và lượng dữ liệu phi cấu trúc khổng lồ
• Dù là thu mua, Supplier Intelligence hay lập kế hoạch nhu cầu, AI dường như sẽ vừa phá vỡ vừa tăng cường chuỗi cung ứng trong nhiều năm tới

Ý kiến của GN⁺

• Ngày càng có nhiều startup xuất hiện nhằm kết hợp công nghệ AI vào phần mềm quản lý chuỗi cung ứng. Cùng với sự phát triển của AI, điều này mở ra cơ hội mới để đổi mới phương thức quản lý chuỗi cung ứng vốn bị chia cắt và kém hiệu quả
• Đặc biệt, AI được kỳ vọng sẽ đóng góp lớn vào việc tự động hóa và tối ưu hóa các quy trình hiện có trong các mảng thu mua, Supplier Intelligence và lập kế hoạch nhu cầu. Bởi xử lý dữ liệu phi cấu trúc và mô hình hóa các kịch bản phức tạp là thế mạnh của AI
• Tuy nhiên, chuỗi cung ứng là lĩnh vực cực kỳ phức tạp với nhiều bên liên quan, nên khi triển khai AI cần cân nhắc kỹ nhiều vấn đề như quản trị chất lượng dữ liệu, ngăn ngừa thiên lệch thuật toán và xây dựng cơ chế cộng tác người-AI
• Trên hết, cần ghi nhớ rằng AI chỉ là công cụ hỗ trợ ra quyết định, còn trách nhiệm cuối cùng vẫn thuộc về con người. Thay vì mù quáng làm theo insight do AI đưa ra, điều quan trọng là đưa ra quyết định cân bằng dựa trên kinh nghiệm và hiểu biết của chuyên gia
• Tổng hợp lại, công nghệ AI có thể trở thành game changer giúp giải quyết sự kém hiệu quả trong quản lý chuỗi cung ứng và cho phép tối ưu hóa, nhưng thay vì tin tuyệt đối vào công nghệ, doanh nghiệp cần sử dụng nó một cách chiến lược phù hợp với mục tiêu kinh doanh

[colus001]

Không rõ họ định triển khai việc này bằng AI như thế nào nhỉ? Hừm... tôi thật sự khó đồng cảm. Chuỗi cung ứng là vấn đề mang tính vật lý, hữu hình và cả chính trị, nên việc nói có thể sửa bằng phần mềm nghe khá khó hiểu.