Thông Minh, Nhanh Chóng, Mạnh Mẽ: Làm Thế Nào Trí Tuệ Nhân Tạo Đang Tái Định Hình Chuỗi Cung Ứng Hiện Đại

Chuỗi cung ứng hiện đại đang đứng trước điểm bùng nổ.

Biến động đã trở thành chuẩn mực, và trên mọi khu vực và ngành công nghiệp, các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng đang phải đối mặt với sự hội tụ của các lực lượng mà các phương pháp truyền thống không thể xử lý được. Những gì từng cảm thấy như các gián đoạn bị cô lập, bất ổn địa chính trị, sự kiện liên quan đến khí hậu hoặc sự thay đổi trong nhu cầu của người tiêu dùng, đã trở thành áp lực liên tục, chồng chất.

Tại điểm giao nhau này, ba yếu tố phổ quát đang đè nặng lên hoạt động chuỗi cung ứng: những cơn gió ngược macro không ngừng, áp lực biên độ ngày càng tăng và nhu cầu cấp thiết phải áp dụng trí tuệ nhân tạo. Bất kỳ yếu tố nào trong số này đều sẽ là một thách thức. Cùng nhau, chúng đại diện cho một cơn bão hoàn hảo, một cơn bão đòi hỏi hơn là sự thay đổi.incremental, mà là một cách tiếp cận hoàn toàn mới để quản lý chuỗi cung ứng.

Cơn bão hoàn hảo: ba lực lượng tái định hình chuỗi cung ứng

Các cơn gió ngược macro: biến động là chuẩn mực mới

Xung đột địa chính trị và sự kiện liên quan đến khí hậu hiện đang định hình chuỗi cung ứng toàn cầu. Những căng thẳng gần đây gần eo biển Hormuz, nơi gần 20% lượng dầu toàn cầu đi qua, đã đẩy giá nhiên liệu và bảo hiểm lên cao, làm cho một số hãng vận chuyển phải xem xét việc tái định tuyến tốn kém xung quanh châu Phi. Trong khi đó, các động thái chính trị, bão, hạn hán và các hành động lao động đang làm tăng thêm sự chậm trễ và phá vỡ việc lập kế hoạch hàng tồn kho. Chỉ trong năm ngoái, chúng ta đã chứng kiến 29 ngày đình công cảng, và sự thay đổi thuế quan đang buộc các công ty phải hủy bỏ và thay thế toàn bộ kế hoạch tàu.

Các hậu quả lan rộng trên toàn cầu. Một ước tính cho thấy rằng sự gián đoạn qua kênh đào Suez alone đã thêm 0,7 điểm vào lạm phát hàng hóa cốt lõi toàn cầu. Trong khi đó, các cuộc đình công cảng, sự thay đổi chính sách thương mại và việc di dời sản xuất đang tăng tốc độ phức tạp mà các chuyên gia chuỗi cung ứng phải quản lý.

Áp lực biên độ: kỳ vọng tăng, tài nguyên giảm

Các công ty đang được yêu cầu làm nhiều hơn với ít hơn. Điều đó có nghĩa là cắt giảm chi phí vận chuyển, giảm vốn lưu động và nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng, tất cả trong khi vẫn phải đạt được mục tiêu bền vững. Điều này không chỉ khó; nó thường mâu thuẫn. Tuy nhiên, hầu hết các công ty thuộc nhóm 2000 công ty hàng đầu toàn cầu dự kiến sẽ cắt giảm 10% chi phí vận chuyển trong năm nay. Đồng thời, một khoản tiền khổng lồ 9,7 nghìn tỷ đô la đang bị mắc kẹt trong hàng tồn kho an toàn trên toàn thế giới mỗi năm.

Điều này không chỉ là một thách thức kỹ thuật; nó là một thách thức về con người. Các nhà phân tích vận tải đang dành nhiều thời gian hơn để xử lý dữ liệu thủ công. Trong khi đó, các nhóm kinh nghiệm khách hàng đang phải đối mặt với kỳ vọng ngày càng cao và cách tiếp cận không khoan nhượng đối với việc thất bại trong dịch vụ. Áp lực để cải thiện hiệu suất trong khi cắt giảm chi phí đang đặt ra một gánh nặng không bền vững lên các tổ chức chuỗi cung ứng.

Nhu cầu cấp thiết về trí tuệ nhân tạo: sự cấp thiết mà không có sự rõ ràng

Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một nhu cầu thiết yếu. Các giám đốc điều hành biết họ cần nó: đa số các CEO cho rằng sự sống còn của họ phụ thuộc vào nó. Nhưng việc triển khai thành công vẫn còn khó khăn. Các nghiên cứu cho thấy rằng 42% công ty đang bỏ bỏ các dự án trí tuệ nhân tạo giữa chừng, và hơn 80% các sáng kiến trí tuệ nhân tạo không bao giờ vượt qua giai đoạn thử nghiệm.

Tiếng ồn xung quanh trí tuệ nhân tạo khiến nó khó để biết điều gì là thực và điều gì là sự cường điệu. Nhiều sáng kiến trí tuệ nhân tạo thất bại không phải vì công nghệ không đủ khả năng, mà vì chúng thiếu một hướng đi rõ ràng hoặc không tích hợp tốt với các hệ thống hiện có. Do đó, các công ty đang gặp khó khăn trong việc khai thác giá trị kinh doanh thực sự mặc dù đã đầu tư lớn.

Con đường phía trước: Từ quá tải dữ liệu đến thông tin hành động

Khi chuỗi cung ứng trở nên phức tạp và liên kết hơn, việc ra quyết định đang ngày càng bị cản trở bởi quá nhiều dữ liệu và quá ít sự rõ ràng, khiến khả năng đưa ra quyết định nhanh chóng và tự tin trở nên quan trọng hơn bao giờ hết.

Nhiều tổ chức đã đầu tư vào các nền tảng hiển thị và công cụ phân tích, nhưng vẫn đang gặp khó khăn trong việc đưa ra quyết định kịp thời và thông minh. Để điều hướng những thách thức này, trí tuệ nhân tạo phải được áp dụng để cho phép hành động thông minh và nhanh chóng hơn.

Để giúp các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng điều hướng những thách thức này, dưới đây là bốn cách trí tuệ nhân tạo đang cung cấp lợi ích cụ thể trên nhiều ngành – và cách tiếp cận việc áp dụng một cách suy nghĩ:

1. Quản lý gián đoạn dự đoán
   Trí tuệ nhân tạo có thể giúp các tổ chức chuyển từ việc chữa cháy phản ứng sang quản lý rủi ro chủ động. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, nguồn cấp dữ liệu trực tiếp và tín hiệu bên ngoài như mẫu thời tiết, sự kiện địa chính trị và tắc nghẽn cảng, các mô hình trí tuệ nhân tạo có thể xác định các rủi ro mới nổi sớm hơn. Điều này cho phép các đội chuỗi cung ứng đánh giá các tuyến đường thay thế hoặc điều chỉnh mức tồn kho trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng. Ví dụ, trong sự cố sập cầu Baltimore, một công ty ô tô lớn đã đạt được 16 triệu đô la tiết kiệm chi phí bằng cách tận dụng trí tuệ nhân tạo để điều hướng sự gián đoạn.
2. Xử lý và phản hồi ngoại lệ tự động
   Trí tuệ nhân tạo có thể hỗ trợ trong việc xác định các bất thường trong dữ liệu giao hàng hoặc hiệu suất của nhà cung cấp và đề xuất các hành động khắc phục trong thời gian thực. Trong một trường hợp, một nhà sản xuất phụ tùng ô tô Canada đã đạt được mức tăng 100% năng suất mà không cần tăng nhân sự. Điều này đặc biệt hữu ích cho việc quản lý số lượng ngày càng tăng các ngoại lệ, như giao hàng chậm hoặc không chính xác hàng tồn kho, vì nó có nghĩa là bạn không cần theo dõi từng vấn đề một cách thủ công. Tự động hóa các phản hồi thường xuyên cho phép các đội tập trung vào các vấn đề ưu tiên cao và cải tiến lâu dài.
3. Lập kế hoạch nhu cầu và hàng tồn kho thông minh
   Sử dụng nhiều nguồn dữ liệu, từ tín hiệu thị trường đến xu hướng POS, trí tuệ nhân tạo có thể cải thiện cách các công ty dự đoán nhu cầu và quản lý hàng tồn kho an toàn. Điều này hỗ trợ sự kết hợp tốt hơn giữa cung và cầu, giảm cả tình trạng hết hàng và hàng tồn kho thừa. Ví dụ, một công ty thiết bị y tế và chăm sóc mắt hàng đầu của Thụy Sĩ đã giảm hàng tồn kho trong một ngày và đạt được 15 triệu đô la tiết kiệm hàng năm. Trí tuệ nhân tạo thậm chí có thể chỉ ra nơi rebalancing hàng tồn kho trên các khu vực có thể cải thiện mức dịch vụ hoặc giảm chi phí vận chuyển.
4. Giảm ma sát thông qua tự động hóa và tăng cường
   Trí tuệ nhân tạo cho phép hợp tác tốt hơn bằng cách cung cấp thông tin chi tiết thời gian thực được chia sẻ, giúp các đội trên các lĩnh vực hậu cần, mua sắm, tài chính và dịch vụ khách hàng được đồng bộ hóa. Với cái nhìn thống nhất về hoạt động, các tổ chức có thể phối hợp phản hồi hiệu quả hơn và đưa ra quyết định chung nhanh hơn. Khi được tích hợp đầy đủ, trí tuệ nhân tạo hoạt động như một đồng nghiệp – giảm chi phí chuỗi cung ứng và hậu cần lên đến 15% thông qua tối ưu hóa trong khi giải phóng các đội để tập trung vào công việc chiến lược, xuyên chức năng. Ví dụ, một nhà bán lẻ cải thiện nhà toàn cầu của Mỹ đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để tăng thời gian phản hồi với các ngoại lệ lên 72%, chỉ ra rằng trí tuệ nhân tạo có thể hiệu quả như thế nào trong việc phối hợp nỗ lực.

Đưa trí tuệ nhân tạo vào thực tiễn: Bản đồ đường để có chuỗi cung ứng thông minh hơn

Tương lai của quản lý chuỗi cung ứng nằm ở việc kết hợp phán đoán của con người với thông tin do máy móc cung cấp. Trí tuệ nhân tạo sẽ không thay thế kinh nghiệm và trực giác của các chuyên gia chuỗi cung ứng, nhưng nó có thể tăng cường tác động của họ. Bằng cách đưa ra các mẫu ẩn, dự đoán rủi ro và cải thiện tốc độ và chất lượng của quyết định, trí tuệ nhân tạo cho phép các đội hoạt động một cách chủ động hơn.

Nhưng việc khai thác tiềm năng của trí tuệ nhân tạo đòi hỏi hơn là chỉ triển khai công nghệ mới. Nó đòi hỏi sự sắp xếp chiến lược, triển khai có suy nghĩ và một văn hóa sẵn sàng thay đổi. Đối với các tổ chức muốn xây dựng các hoạt động thích ứng và linh hoạt hơn, dưới đây là ba bước thiết yếu để làm cho trí tuệ nhân tạo hoạt động:

1. Bắt đầu với một trường hợp sử dụng tập trung
   Thay vì cố gắng thay đổi toàn bộ chuỗi cung ứng của bạn, hãy bắt đầu với một vấn đề cụ thể mà trí tuệ nhân tạo có thể giải quyết, như cải thiện độ chính xác của ETA, tối ưu hóa việc xử lý ngoại lệ hoặc tối ưu hóa phân bổ hàng tồn kho. Những chiến thắng ban đầu giúp xây dựng niềm tin, biện minh cho đầu tư thêm và tạo động lực.
2. Đảm bảo sẵn sàng dữ liệu
   Trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh với dữ liệu kịp thời, có cấu trúc và tích hợp. Trước khi mở rộng quy mô, hãy đảm bảo rằng quản lý dữ liệu cơ bản đã được thiết lập. Điều đó có nghĩa là tiêu chuẩn hóa đầu vào, phá vỡ các silo dữ liệu và cải thiện khả năng hiển thị trên các hệ thống của bạn. Với cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ, bạn có thể mong đợi đầu ra của mô hình sẽ đáng tin cậy và có tác động hơn.
3. Liên quan đến các đội chức năng chéo
   Sự áp dụng trí tuệ nhân tạo thành công không chỉ là về các thuật toán – nó là về con người. Mọi người, từ hoạt động, IT, phân tích và người dùng kinh doanh, nên được bao gồm từ đầu. Khi mọi người làm việc cùng nhau trong quá trình phát triển, nó đảm bảo rằng các mô hình trí tuệ nhân tạo không chỉ chính xác mà còn có thể giải thích, dễ sử dụng và phù hợp với các quy trình công việc thực tế.

Khi những yếu tố này kết hợp lại, trí tuệ nhân tạo trở thành một phần thực tế, được nhúng vào trong việc ra quyết định. Những quyết định này không phải là quyết định chuỗi cung ứng; chúng là quyết định kinh doanh ảnh hưởng đến bảng cân đối. Các tổ chức tận dụng khả năng của trí tuệ nhân tạo – hành động trên dữ liệu thời gian thực một cách tự tin, nhất quán và trên quy mô lớn – sẽ là những người dẫn đầu. Với nền tảng phù hợp, trí tuệ nhân tạo có thể giúp chuỗi cung ứng phát triển từ phản ứng sang linh hoạt, sẵn sàng đối mặt với bất kỳ thách thức nào phía trước.