Tài liệu khóa học

AI trong chuỗi cung ứng

Tài liệu do Lê Quang Văn thực hiện.

Giới thiệu

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang nhanh chóng thay đổi cục diện quản lý chuỗi cung ứng. Đối với sinh viên thương mại, hiểu cách AI tích hợp với các hoạt động chuỗi cung ứng là rất quan trọng để duy trì tính cạnh tranh trong môi trường kinh doanh năng động ngày nay. Tài liệu khóa học này khám phá việc triển khai chiến lược AI trong chuỗi cung ứng, lợi ích, thách thức tiềm năng và xu hướng tương lai định hình ngành.

Mục tiêu khóa học

• Hiểu được vai trò của AI trong quản lý chuỗi cung ứng hiện đại.

• Tìm hiểu cách xây dựng chiến lược AI phù hợp với mục tiêu kinh doanh.

• Xác định các trường hợp sử dụng AI có giá trị cao trong chuỗi cung ứng.

• Nhận ra những rủi ro và rào cản đối với việc áp dụng AI và cách giảm thiểu chúng.

• Khám phá các xu hướng trong tương lai và sự thay đổi trong hoạt động chuỗi cung ứng do AI.

1. Cuộc cách mạng của AI trong quản lý chuỗi cung ứng

1.1 Nghịch lý năng suất

Bất chấp sự gia tăng của các công cụ năng suất, những cải tiến thực tế trong các chỉ số chuỗi cung ứng đã tăng lên. AI cung cấp một tiềm năng biến đổi để phá vỡ sự trì trệ này bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp, tăng cường ra quyết định và tạo ra chuỗi cung ứng đáp ứng nhanh hơn.

1.2 Tầm quan trọng chiến lược của AI

• Quyết định dựa trên dữ liệu: Đến năm 2025, dự kiến 95% các quyết định dựa trên dữ liệu sẽ được tự động hóa ít nhất một phần.

• Khoảng cách áp dụng hiện tại: Chỉ có 10% CEO báo cáo sử dụng AI một cách chiến lược và chỉ 9% các nhà lãnh đạo công nghệ có tầm nhìn AI được xác định rõ ràng.

• Chỉ số hiệu suất: Các tổ chức trưởng thành trong AI có nhiều khả năng thiết lập các chỉ số hiệu suất sớm trong giai đoạn ý tưởng của các trường hợp sử dụng AI.

2. Xây dựng chiến lược AI cho chuỗi cung ứng

Một chiến lược AI thành công trong quản lý chuỗi cung ứng phải toàn diện, giải quyết cả lợi thế cạnh tranh và giảm thiểu rủi ro. Nó xoay quanh bốn trụ cột chính:

2.1 Tầm nhìn AI

• Xác định tầm nhìn của bạn: Nói rõ AI sẽ thúc đẩy chiến lược chuỗi cung ứng của bạn như thế nào.

• Phù hợp với mục tiêu kinh doanh: Đảm bảo tầm nhìn AI hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh tổng thể.

• Khuyến khích sự lưu loát của tổ chức: Thúc đẩy sự hiểu biết và áp dụng AI trong toàn tổ chức.

• Mục tiêu được kích hoạt bởi AI:

o Giảm chi phí và năng suất: Thông qua tự động hóa quy trình.

o Nâng cao sự hài lòng của khách hàng: Bằng cách tăng sự gần gũi với khách hàng.

o Cải thiện độ chính xác dự báo: Sử dụng phân tích dự đoán.

2.2 Giá trị AI

• Xác định rào cản: Nhận ra các rào cản tổ chức có thể cản trở thành công của AI.

• Quản lý thay đổi: Sử dụng các chiến lược để vượt qua sự kháng cự và tạo điều kiện áp dụng.

• Cộng tác giữa các phòng ban: Làm việc với các nhóm công nghệ thông tin và phân tích dữ liệu để tích hợp AI một cách hiệu quả.

• Dự án thí điểm: Bắt đầu với các dự án có thể mở rộng để chứng minh giá trị và đạt được sự ủng hộ.

2.3 Rủi ro AI

• Xác định rủi ro: Hiểu các rủi ro về quy định, danh tiếng, năng lực và công nghệ.

• Chiến lược giảm thiểu:

o Quản trị AI: Thiết lập các khuôn khổ để giám sát các sáng kiến AI.

o An ninh mạng: Tăng cường phòng thủ chống lại vi phạm dữ liệu và các mối đe dọa mạng.

o Kiến thức về dữ liệu: Giáo dục lực lượng lao động để xử lý các công cụ AI một cách thành thạo.

2.4 Áp dụng AI

• Ưu tiên các sáng kiến: Tập trung vào các dự án AI có giá trị cao và triển khai khả thi

• Thỏa thuận các bên liên quan: Đảm bảo sự liên kết giữa các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng và các bên liên quan kinh doanh khác

• Cân bằng rủi ro và phần thưởng: Tránh các dự án có tính khả thi thấp khiến chúng không thực tế mặc dù có giá trị tiềm năng cao

• Nắm bắt cơ hội: Xác định các trường hợp sử dụng mang lại giá trị vượt trội và trong tầm tay để thực hiện

3. Trường hợp sử dụng AI hàng đầu trong chuỗi cung ứng

3.1 Đầu tư AI có giá trị cao và khả thi

• Phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu: Tăng cường độ chính xác trong việc dự đoán nhu cầu của khách hàng