Tài liệu khóa học

AI trong chuỗi cung ứng

Tài liệu do Lê Quang Văn thực hiện.

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

Trí tuệ nhân tạo (AI) đang định hình lại đáng kể bối cảnh quản lý chuỗi cung ứng. Nó cho phép các tổ chức vượt qua những hạn chế truyền thống, giải quyết những thách thức lâu dài và mở ra những cấp độ hiệu quả và đổi mới mới. Phần này khám phá nghịch lý năng suất đã hạn chế chuỗi cung ứng và nhấn mạnh tầm quan trọng chiến lược của việc tích hợp AI vào hoạt động của chuỗi cung ứng.

1.1 Nghịch lý năng suất

Hiểu nghịch lý năng suất

Nghịch lý năng suất đề cập đến quan sát rằng mặc dù đầu tư đáng kể vào công nghệ thông tin và sự gia tăng của các công cụ nâng cao năng suất, những cải tiến có thể đo lường được về năng suất và hiệu suất là tối thiểu. Trong bối cảnh quản lý chuỗi cung ứng, các tổ chức đã triển khai nhiều công cụ nhằm hợp lý hóa các quy trình, nhưng những bước nhảy vọt về hiệu quả và hiệu quả dự kiến đã không thành hiện thực đến mức dự đoán.

Nguyên nhân của nghịch lý trong chuỗi cung ứng

• Dữ liệu và hệ thống phân mảnh: Chuỗi cung ứng thường bị phân mảnh dữ liệu trải rộng trên các hệ thống khác nhau, cản trở khả năng hiển thị và phối hợp.

• Sự phức tạp của hoạt động: Chuỗi cung ứng toàn cầu liên quan đến mạng lưới phức tạp của các nhà cung cấp, nhà sản xuất, nhà phân phối và nhà bán lẻ, khiến việc tối ưu hóa nếu không có các công cụ tiên tiến trở nên khó khăn.

• Đổi mới gia tăng: Nhiều công cụ năng suất chỉ cung cấp các cải tiến gia tăng, tập trung vào các nhiệm vụ cụ thể thay vì chuyển đổi toàn bộ quy trình.

• Hạn chế của con người: Các công cụ truyền thống vẫn phụ thuộc rất nhiều vào đầu vào và ra quyết định của con người, có thể chậm và dễ bị lỗi khi xử lý khối lượng dữ liệu lớn.

AI như một giải pháp biến đổi

AI cung cấp một cách để vượt qua nghịch lý năng suất bằng cách giới thiệu các khả năng biến đổi thay vì cải tiến gia tăng.

Các khả năng biến đổi chính của AI

1. Tự động hóa các nhiệm vụ phức tạp:

o Robot tiên tiến: Robot được hỗ trợ bởi AI có thể thực hiện các nhiệm vụ như chọn, đóng gói và phân loại trong kho với tốc độ và độ chính xác cao hơn con người.

o Tự động hóa quy trình: AI tự động hóa các tác vụ hành chính thông thường và phức tạp như xử lý đơn hàng, lập hóa đơn và kiểm tra tuân thủ.

2. Tăng cường ra quyết định:

o Phân tích dự đoán: Các thuật toán AI phân tích dữ liệu lịch sử và thời gian thực để dự báo nhu cầu, dự đoán sự chậm trễ và tối ưu hóa mức tồn kho.

o Thông tin chi tiết theo thời gian thực: AI cung cấp khả năng hiển thị thời gian thực vào hoạt động của chuỗi cung ứng, cho phép phản ứng nhanh chóng với sự gián đoạn.

3. Chuỗi cung ứng đáp ứng và nhanh nhẹn:

o Định tuyến động: AI điều chỉnh các tuyến đường hậu cần trong thời gian thực dựa trên giao thông, thời tiết và các biến số khác để đảm bảo giao hàng kịp thời.

o Lập kế hoạch thích ứng: Các hệ thống AI điều chỉnh các chiến lược chuỗi cung ứng một cách linh hoạt để đáp ứng với những thay đổi của thị trường, hành vi của người tiêu dùng và các sự kiện bên ngoài.

4. Cải thiện cộng tác:

o Nền tảng tích hợp: AI tạo điều kiện giao tiếp và phối hợp tốt hơn giữa các đối tác chuỗi cung ứng thông qua các nền tảng và dữ liệu được chia sẻ.

o Xử lý ngôn ngữ: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên cho phép các hệ thống AI diễn giải và trả lời dữ liệu phi cấu trúc từ email, báo cáo và phản hồi của khách hàng.

Lợi ích của AI trong việc giải quyết nghịch lý

• Tăng hiệu quả đáng kể: Tự động hóa làm giảm thời gian xử lý và giảm thiểu lỗi.

• Giảm chi phí: Hoạt động được tối ưu hóa dẫn đến chi phí hoạt động thấp hơn và lợi nhuận được cải thiện.

• Khả năng mở rộng: Các hệ thống AI có thể xử lý khối lượng dữ liệu và giao dịch ngày càng tăng mà không cần tăng tài nguyên theo tỷ lệ.

Ví dụ thực tế

• Walmart: Sử dụng AI để dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho, giảm lượng hàng tồn kho dư thừa và cải thiện tính sẵn có của kệ.

• Chuỗi cung ứng DHL: Triển khai robot hỗ trợ AI trong kho để hỗ trợ công nhân của con người, tăng năng