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

Chuỗi cung ứng hiện đại đang ở điểm bùng nổ.

Sự biến động đã trở thành tiêu chuẩn, và trên mọi khu vực và ngành công nghiệp, các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng đang vật lộn 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, các sự kiện liên quan đến khí hậu hoặc sự thay đổi trong nhu cầu của người tiêu dùng, bây giờ đã trở thành áp lực liên tục, chồng chất.

Tại điểm giao lộ 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 một 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 thay đổi dần dần, mà là một cách tiếp cận cơ bản 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: sự biến động là bình thường mới

Xung đột địa chính trị và các sự kiện khí hậu hiện nay định hình chuỗi cung ứng toàn cầu. Những căng thẳng gần đây gần eo biển Hormuz, nơi gần 20% dầu thô toàn cầu di chuyển, đã đẩy giá nhiên liệu và tỷ lệ bảo hiểm lên cao, buộc 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 sự chậm trễ và làm gián đoạn 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 chính sách thuế quan đang buộc các công ty phải hủy bỏ và thay thế toàn bộ kế hoạch tàu.

Hậu quả lan rộng trên toàn cầu. Một ước tính cho thấy rằng sự gián đoạn thông 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 tái định vị 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 dịch vụ khách hàng, tất cả trong khi đạt được mục tiêu bền vững. Điều này không chỉ khó; nó thường mâu thuẫn. Tuy nhiên, hầu hết các công ty thuộc Top 2000 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 bị 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 của con người. Các nhà phân tích vận chuyển đang dành nhiều thời gian hơn để xử lý dữ liệu thủ công. Trong khi đó, các đội ngũ trải nghiệm khách hàng đang vật lộn với kỳ vọng ngày càng tăng và cách tiếp cận không dung thứ cho sự thất bại trong dịch vụ. Áp lực để cải thiện hiệu suất trong khi cắt giảm chi phí đang đặt một gánh nặng không bền vững lên các tổ chức chuỗi cung ứng.

Mandate trí tuệ nhân tạo: sự cấp thiết mà không có sự rõ ràng

Trí tuệ nhân tạo đã trở thành một nhu cầu. Các giám đốc điều hành biết họ cần nó: đa số các CEO cho rằng sự tồn tại 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 từ 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 biết được gì là thực và gì là sự thổi phồng. Nhiều sáng kiến trí tuệ nhân tạo thất bại không phải vì công nghệ không có khả năng, mà vì chúng thiếu một hướng rõ ràng hoặc không tích hợp tốt với các hệ thống hiện có. Kết quả là, các công ty đang vật lộn để thu được giá trị kinh doanh thực sự mặc dù đầu tư lớn.

Con đường phía trước: Từ quá tải dữ liệu đến thông tin có thể 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.

Nhiều tổ chức đã đầu tư vào các nền tảng hiển thị và công cụ phân tích, nhưng vẫn đang vật lộn để đưa ra quyết định kịp thời và thông tin. Để điều hướng các thách thức ngày nay, trí tuệ nhân tạo phải được áp dụng để cho phép hành động thông minh hơn, nhanh 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 các ngành công nghiệp – 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 rủi ro mới nổi sớm hơn. Điều này cho phép các đội ngũ chuỗi cung ứng đánh giá các tuyến đường thay thế hoặc điều chỉnh mức hàng tồn kho trước khi vấn đề trở nên nghiêm trọng. Ví dụ, trong sự sụp đổ của 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 sửa chữa 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 ngoại lệ ngày càng tăng, như giao hàng trễ hoặc không phù hợp hàng tồn kho, vì nó có nghĩa là bạn không cần theo dõi mọi vấn đề 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 hơn
   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 sắp xếp tốt hơn giữa cung và cầu, giảm cả tình trạng hết hàng và hàng tồn kho quá mức. Ví dụ, một công ty thiết bị y tế và chăm sóc mắt hàng đầu của Thụy Sĩ đã giảm hàng tồn kho xuống một ngày và tiết kiệm 15 triệu đô la mỗi năm. Trí tuệ nhân tạo thậm chí có thể nhấn mạnh nơi rebalancing hàng tồn kho trên các khu vực có thể cải thiện mức độ 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 sự hợp tác tốt hơn bằng cách cung cấp thông tin chi tiết thời gian thực được chia sẻ, giúp các đội trên logistics, mua hàng, tài chính và dịch vụ khách hàng được đồng bộ. Với tầm nhìn thống nhất về hoạt động, các tổ chức có thể phối hợp phản hồi hiệu quả hơn và đưa ra quyết định nhanh chóng, chung. Khi được tích hợp đầy đủ, trí tuệ nhân tạo hoạt động như một phi công đồng hành – giảm chi phí chuỗi cung ứng và logistics xuống tới 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%, cho thấy hiệu quả của trí tuệ nhân tạo trong việc phối hợp nỗ lực.

Đặt trí tuệ nhân tạo vào thực tiễn: Một bản đồ đường đến 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 tính đưa ra. 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, 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, chứng minh sự đầu tư thêm và tạo động lực.
2. Đảm bảo sự sẵn sàng của dữ liệu
   Trí tuệ nhân tạo phát triển mạnh với dữ liệu kịp thời, cấu trúc và tích hợp. Trước khi mở rộng quy mô, hãy đảm bảo rằng quản trị 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, 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 xuyên
   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 làm việc thực tế.

Khi các 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 được 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 đúng đắn, trí tuệ nhân tạo có thể giúp chuỗi cung ứng phát triển từ phản ứng đến linh hoạt, sẵn sàng đối mặt với bất kỳ thách thức nào phía trước.