AI thúc đẩy tính bền vững của chuỗi cung ứng được cải thiện

Trí tuệ nhân tạo (AI) cung cấp nhiều con đường để cải thiện tính bền vững của chuỗi cung ứng. Việc tích hợp AI vào quản lý chuỗi cung ứng có thể giúp tối ưu hóa hoạt động, giảm chất thải, dự báo nhu cầu tốt hơn và thực hành thân thiện với môi trường hơn.

Đây là cách AI đang thúc đẩy tính bền vững của chuỗi cung ứng.

1. Dự báo nhu cầu

Các phương pháp dự báo truyền thống có thể dẫn đến sản xuất thừa hoặc sản xuất kém, không bền vững về lâu dài. Tuy nhiên, AI có thể dự đoán chính xác nhu cầu bằng cách phân tích bộ dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này đảm bảo cho các công ty chỉ sản xuất số lượng cần thiết, giảm thiểu lãng phí, dư thừa.

2. Giám sát và định tuyến nhà cung cấp

AI giúp lựa chọn nhà cung cấp bền vững bằng cách phân tích hồ sơ quản trị môi trường và xã hội của họ. Các doanh nghiệp có thể duy trì tính bền vững trong toàn bộ chuỗi cung ứng bằng cách chọn đúng nhà cung cấp.

Ngoài việc lựa chọn, AI còn tích cực giám sát các nhà cung cấp theo thời gian thực. Điều này đảm bảo họ luôn tuân thủ các tiêu chuẩn bền vững đã đặt ra.

3. Quản lý tài nguyên

Hệ thống thông minh xác định sự thiếu hiệu quả và lãng phí trong chuỗi cung ứng. Bằng cách giải quyết những điểm thiếu hiệu quả này, các tổ chức có thể giảm đáng kể chất thải trong các giai đoạn sản xuất, lưu trữ và phân phối. AI đánh giá việc sử dụng tài nguyên trong quy trình sản xuất, đề xuất các giải pháp thay thế bền vững hơn hoặc cách sử dụng ít tài nguyên hơn.

Thay vì chỉ phản ứng với các vấn đề về thiết bị, AI dự đoán các lỗi tiềm ẩn của máy móc hoặc phương tiện bằng cách phân tích dữ liệu hiệu suất. Cách tiếp cận chủ động này đảm bảo việc bảo trì hoặc thay thế diễn ra trước khi xảy ra sự cố, tránh việc sửa chữa khẩn cấp lãng phí.

4. Lợi ích Môi trường

Hệ thống có thể xem xét hiệu quả và vật liệu đóng gói, đề xuất thay đổi thiết kế để giảm thiểu việc sử dụng vật liệu hoặc thúc đẩy các giải pháp thay thế có thể phân hủy sinh học hoặc tái chế. AI tạo điều kiện thuận lợi cho việc quản lý trả lại sản phẩm, sửa chữa, tái chế và tái sử dụng vật liệu, góp phần tạo nên nền kinh tế tuần hoàn bền vững hơn.

AI đóng một vai trò quan trọng trong kho bãi và sản xuất bằng cách giám sát các mô hình tiêu thụ năng lượng. Bằng cách đó, nó cung cấp những hiểu biết có giá trị để sử dụng năng lượng hiệu quả hơn hoặc thậm chí chuyển đổi sang các nguồn tái tạo. Bằng cách sử dụng các cảm biến, AI cung cấp khả năng giám sát thời gian thực cho các quy trình khác nhau của chuỗi cung ứng. Điều này giúp doanh nghiệp nhanh chóng giải quyết các lĩnh vực lãng phí tài nguyên hoặc lượng khí thải cao.

Các công ty tối ưu hóa việc định tuyến bằng cách cho phép hệ thống AI xác định tuyến đường vận chuyển hiệu quả nhất, giảm thiểu mức tiêu thụ nhiên liệu, giảm chi phí, giảm lượng khí thải độc hại và thúc đẩy môi trường sạch hơn.

5. Tâm lý người tiêu dùng

AI phân tích cảm xúc của người tiêu dùng về tính bền vững. Với những hiểu biết sâu sắc này, các doanh nghiệp có thể hướng tới các dòng sản phẩm bền vững hơn và áp dụng các biện pháp thân thiện với môi trường.

AI mô phỏng các kịch bản chuỗi cung ứng tiềm năng để đánh giá kết quả về môi trường và xã hội, hỗ trợ các công ty đưa ra quyết định bền vững. Nghiên cứu đã cho thấy doanh số có thể tăng tới 20% do trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp.

Những thách thức của việc sử dụng AI để đảm bảo tính bền vững của chuỗi cung ứng

AI chắc chắn sẽ là một phần không thể thiếu trong hành trình tìm kiếm sự bền vững. Tuy nhiên, với những công nghệ hiện tại mà ngành đang có, có một số hạn chế mà các tổ chức cần xem xét trước khi triển khai hệ thống thông minh. Hiểu được những thách thức này cho phép họ tối đa hóa lợi ích mà họ nhận được từ AI.

1. Chất lượng và tính sẵn có của dữ liệu

Các mô hình AI phụ thuộc rất nhiều vào dữ liệu để hoạt động hiệu quả. Nếu doanh nghiệp không cung cấp dữ liệu rõ ràng, có cấu trúc và toàn diện, các mô hình này có thể tạo ra kết quả không chính xác, khiến hệ thống đưa ra những dự đoán sai lầm.

2. Khó khăn hội nhập

Nhiều công ty vẫn sử dụng hệ thống chuỗi cung ứng truyền thống. Những hệ thống cũ này thường đặt ra thách thức khi các doanh nghiệp cố gắng tích hợp các giải pháp AI hiện đại, khiến quy trình trở nên phức tạp và tốn nhiều tài nguyên. Hơn nữa, việc thiết lập AI cho hoạt động của chuỗi cung ứng không chỉ dừng lại ở công nghệ. Nó liên quan đến việc điều chỉnh chiến lược, xác định lại vai trò và đảm bảo toàn bộ tổ chức phù hợp với cách tiếp cận mới.

Chi phí là một yếu tố cần cân nhắc quan trọng khác vì việc triển khai các giải pháp AI trong chuỗi cung ứng có thể gây áp lực lên ngân sách. Các công ty phải đối mặt với các chi phí liên quan đến việc mua lại công nghệ, tích hợp hệ thống, đào tạo nhân viên và bảo trì hệ thống liên tục.

3. Quản lý thay đổi

Khi các doanh nghiệp đưa AI vào chuỗi cung ứng của mình, họ thường điều chỉnh các quy trình và quy trình làm việc lâu đời. Những nhân viên đã quen với các phương pháp truyền thống có thể phản đối những thay đổi này, khiến quá trình chuyển đổi trở nên khó khăn.

AI có khoảng cách kỹ năng đáng chú ý vì đây là một lĩnh vực chuyên môn tương đối mới. Các doanh nghiệp thường khó thuê hoặc giữ chân những cá nhân có kiến ​​thức cần thiết để quản lý AI trong vận hành chuỗi cung ứng. Ngoài ra, các chuyên gia và huấn luyện viên AI sẽ làm tăng thêm chi phí đầu tư cho việc tích hợp AI vào các quy trình của công ty.

4. Quá phụ thuộc vào công nghệ

Hệ thống thông minh có thể mang lại cho tổ chức cảm giác an toàn sai lầm. Mặc dù AI rất đáng tin cậy và chính xác nhưng một trục trặc hoặc lỗi hệ thống có thể gây ra sự gián đoạn đáng kể trong chuỗi cung ứng nếu không có sự giám sát thích hợp của con người. Điều này đặc biệt đúng với những tình huống nơi mà sự phán xét đầy sắc thái của con người là cần thiết.

5. Các vấn đề thiên vị và bảo mật

Các mô hình AI đôi khi có thể phản ánh những thành kiến ​​có trong dữ liệu đào tạo của chúng. Khi điều này xảy ra, hệ thống có thể đưa ra những quyết định không phù hợp với tiêu chuẩn đạo đức hoặc chuẩn mực xã hội của doanh nghiệp. Ví dụ: AI được đào tạo về tính hiệu quả và ưu tiên chi phí thấp có thể đặt hàng bao bì không phân hủy sinh học hoặc có thể tái chế – vấn đề đối với một công ty tự định vị mình là thương hiệu thân thiện với môi trường.

Một số thuật toán AI hoạt động như “hộp đen”, khiến quá trình ra quyết định của chúng trở nên không rõ ràng. Sự thiếu rõ ràng này có thể khiến các bên liên quan và người dùng không tin tưởng vào công nghệ. Việc tích hợp AI vào chuỗi cung ứng cũng làm tăng nguy cơ bị tấn công mạng. Các thực thể độc hại có thể nhắm mục tiêu vào các hệ thống AI này để làm gián đoạn hoạt động hoặc truy cập dữ liệu bí mật.

6. Khả năng mở rộng và mối quan tâm về quy định

Khi một doanh nghiệp phát triển, giải pháp AI của doanh nghiệp đó phải mở rộng quy mô theo đó. Tuy nhiên, một số nền tảng không mở rộng quy mô một cách hiệu quả, dẫn đến tắc nghẽn hoạt động. Bối cảnh phát triển của các hệ thống thông minh cũng kéo theo những thay đổi về quy định. Các công ty phải luôn cập nhật những thay đổi này để duy trì sự tuân thủ, điều này có thể đòi hỏi khắt khe.

Nghiên cứu trường hợp thực tế về AI trong tính bền vững của chuỗi cung ứng

Một số tổ chức đã nghiên cứu về AI, tối ưu hóa việc sử dụng nó trong chuỗi cung ứng, hầu hết đều đạt được kết quả khả quan. Một số doanh nghiệp thậm chí còn báo cáo rằng AI mang lại thời gian thực hiện nhanh hơn lên tới 6.7 ngày so với các phương pháp thông thường của họ.

Stella McCartney và Google

Một số công ty trong ngành thời trang đã hợp tác với Google, bao gồm Stella McCartney. Cùng nhau, họ đã phát triển một công cụ khai thác khả năng phân tích dữ liệu và học máy. Công cụ này cung cấp một cái nhìn rõ ràng về tác động môi trường của chuỗi cung ứng, hỗ trợ các thương hiệu thời trang trong việc lựa chọn nguyên liệu thô và kỹ thuật sản xuất bền vững.

Starbucks

Starbucks đã thể hiện cam kết của mình trong việc tìm nguồn cung ứng cà phê được sản xuất bền vững. Nó đã áp dụng AI và blockchain để cung cấp cho người tiêu dùng tính năng truy xuất nguồn gốc từ hạt cà phê đến cốc. Giờ đây, người tiêu dùng có thể truy xuất nguồn gốc cà phê của mình, đảm bảo đậu có nguồn gốc bền vững và đền bù công bằng cho nông dân.

Unilever

Do sử dụng rộng rãi dầu cọ trong các sản phẩm, Unilever sử dụng dữ liệu giám sát vệ tinh, AI và định vị địa lý để giám sát chuỗi cung ứng dầu cọ của mình. Mục đích là để chống lại nạn phá rừng liên quan đến sản xuất dầu cọ. Công nghệ này cung cấp cảnh báo thời gian thực về nguy cơ phá rừng, hướng dẫn công ty hướng tới các quyết định bền vững.

Walmart

Walmart đã triển khai một Hệ thống dựa trên AI và blockchain để truy tìm nguồn gốc của các sản phẩm thực phẩm trong các cửa hàng của mình. Ngoài việc đảm bảo an toàn thực phẩm, hệ thống này còn cho phép Walmart xác định các nhà cung cấp bền vững và ưu tiên hoạt động kinh doanh của họ.

Tính bền vững của chuỗi cung ứng dựa trên AI

AI có tiềm năng cách mạng hóa hoạt động của chuỗi cung ứng, nhưng nhận thức sâu sắc và xem xét cẩn thận những thách thức của nó là rất quan trọng. Lập kế hoạch hiệu quả, đào tạo liên tục và đánh giá định kỳ có thể giúp giảm thiểu những thách thức này và đảm bảo việc tích hợp AI sẽ đáng để đầu tư.

Mỗi ví dụ thực tế này đều nhấn mạnh vai trò của AI trong việc tăng cường tính minh bạch của chuỗi cung ứng, khả năng truy xuất nguồn gốc và giám sát thời gian thực. Với cái nhìn rõ ràng hơn về chuỗi cung ứng của mình, các công ty có thể đưa ra những quyết định sáng suốt nhằm ưu tiên tính bền vững, giảm thiểu tác động đến môi trường và thúc đẩy việc tìm nguồn cung ứng có đạo đức.