Ⅰ Bối cảnh Logistics và Chuỗi cung ứng trong thời đại Covid-19
Sau gần hai năm kể từ khi đại dịch Covid-19 bùng phát, chuỗi cung ứng toàn cầu đang có những dấu hiệu hồi phục. Tuy nhiên, những doanh nghiệp logistics vẫn còn gặp nhiều khó khăn khi mà dịch bệnh chưa kết thúc và đang nhăm nhe một lần nữa gián tiếp gây đứt gãy mạng lưới cung ứng.
Dưới sự lan truyền nhanh chóng của virus Corona, nhiều quốc gia đã lâm vào tình trạng “bế quan tỏa cảng” trong thời gian dài. Tưởng chừng thiệt hại chỉ dừng ở đó nhưng Trung Quốc, nơi xuất phát đầu tiên dịch bệnh và cũng là nơi đóng vai trò lớn trong hoạt động sản xuất toàn cầu, phải dừng mọi hoạt động sản xuất cũng như hệ thống vận tải nội địa và quốc tế. Điều này trực tiếp ảnh hưởng đến chuỗi cung ứng toàn cầu.
Ngoài ra, thiếu hụt các linh kiện đến từ Trung Quốc đã ảnh hưởng hoạt động sản xuất ở nhiều quốc gia ở các ngành công nghiệp lớn như sản xuất xe hơi, điện tử, dược phẩm, trang thiết bị y tế và hàng tiêu dùng, dẫn đến sự thiếu hụt các mặt hàng thiết yếu trong khi nhu cầu ngày càng tăng. Tình trạng đứt gãy chuỗi cung ứng lại thêm phần nghiêm trọng khi sức sản xuất không kịp đáp ứng nhu cầu đi kèm theo lệnh hạn chế giao thương giữa các quốc gia.
Ⅱ Big Data, giải pháp tối ưu cho chuỗi cung ứng toàn cầu
Trước ảnh hưởng của COVID-19, chuỗi cung ứng toàn cầu đối mặt với nhiều bất định, khó khăn hơn bao giờ hết.
Theo Phó giám đốc của EMEA tại Domo, ông Simon Hayward nhận định rằng ngành logistics vẫn cần phải đương đầu và vượt qua những chướng ngại mà dịch Covid-19 gây ra, nhằm đảm bảo sự kết nối chặt chẽ và liên tục giữa khách hàng và nhà cung ứng. Mặc dù các nguồn dữ liệu được sử dụng rất hiệu quả trong ngành này nhưng để chuỗi cung ứng toàn cầu hồi phục hoàn toàn và phát triển, Big data cần được khai thác triệt để theo từng mục đích sử dụng.
Big Data nắm giữ tiềm năng phát hiện vấn đề, lập ra kế hoạch và thích nghi ngay lập tức với hoàn cảnh thay đổi. Sự kết hợp của Big data và analytics giúp doanh nghiệp dự đoán và lên kế hoạch xử lý các vấn đề ngay cả trước khi chúng xảy ra.
Doanh nghiệp có thể lường trước sự đứt gãy và hành động từ cả tháng trước khi nó xảy ra hơn là chờ xảy ra rồi mới xử lý. Như vậy, các chủ thể logistics đã có bước chuyển mình từ thế bị động sang chủ động ứng phó các tác động tiêu cực tiềm năng của đại dịch Covid-19. Điều đó được thể hiện rõ ràng qua những biện pháp hiện đang được thực hiện với nỗ lực khôi phục và nâng cấp chuỗi cung ứng.
- Lập danh sách các thành phần thiết yếu, xác định trước các nguồn cung và nguồn thay thế. Đồng thời tạo cái nhìn minh bạch cho các chủ thể tham gia vận hành chuỗi cung ứng.
Bằng cách phân tích nâng cao và lập bản đồ mạng, thông tin thiết yếu được cập nhật liên tục từ cơ sở dữ liệu, qua đó biết được những nhà cung cấp quan trọng trong chuỗi. Kết hợp điều đó với hiểu biết về nguồn gốc sản phẩm sẽ cho ra đánh giá rủi ro về nhà cung cấp đó. Khi phát hiện rủi ro như chậm thời hạn, sản xuất ngưng trệ hay tăng chi phí vận hành, doanh nghiệp có thể xác định các nhà cung cấp mới nằm ngoài vùng bị ảnh hưởng.
- Ước đoán hàng tồn kho trong chuỗi giá trị, làm cầu nối cho sản xuất tiếp tục và giao hàng cho khách.
Truy cập Big data bằng AI hay Machine learning, các công ty có thể xây dựng mô hình, dự đoán cầu để đưa ra cung tương ứng, tự động hóa đặt hàng, phân bổ lưu trữ hàng tồn kho để tối ưu chi phí bỏ ra và biến đổi kế hoạch quản lý hàng tồn kho theo thời gian thực để giảm thiểu sự thiếu hụt.
- Đánh giá cầu thực tế của người dùng và ứng phó với hành vi mua tích trữ trong mùa dịch.
Một cuộc khủng hoảng có thể tăng hay giảm cầu cho sản phẩm, khiến cho việc ước đoán nhu cầu của người dùng cuối trở nên khó khăn và quan trọng. Vì vậy, doanh nghiệp sẽ phân tích nhu cầu với những kinh nghiệm trong ngành cùng công cụ phân tích sẽ có thể tìm ra những dấu hiệu nhu cầu đáng tin cậy.
Để làm được điều đó cần có kênh liên lạc trực tiếp với người tiêu dùng, sự hiểu biết thị trường, cơ sở dữ liệu trong và ngoài doanh nghiệp để cung cấp thông tin giá trị nhằm đánh giá thực trạng nhu cầu của người đặt hàng.
Ngoài ra, nhà cung cấp còn sử dụng Big data cho việc phân tích dự đoán dựa trên những dữ liệu từ quá khứ để dự báo nhu cầu thực tế trong tương lai, cùng lúc tích hợp dự báo với hệ thống thu thập, phân tích, cung cấp và sử dụng thông tin để đưa ra các quyết định kinh doanh chính xác và hợp lý cho từng sản phẩm, nhằm đảm bảo dự báo được đưa ra với sự giám sát linh động để kịp thời phản ứng với những sai lệch.
- Tối ưu hóa tiềm lực sản xuất và phân phối nhằm giảm chi phí vận hành
Trong quy trình Sales và Operations planning, doanh nghiệp sẽ dự đoán và phân tích những tình huống khác nhau, để kiểm tra khả năng sản xuất cũng như nguồn lực tài chính trong từng trường hợp. Đặc biệt là khi lệnh đóng cửa giao thương có thể được áp dụng bất kỳ lúc nào, việc lập kế hoạch dự đoán các tác động tài chính và hoạt động của việc phong tỏa kéo dài, đánh giá tác động dựa trên năng lực hiện có (tài chính doanh nghiệp, công nghệ, …) cần được chú trọng nhiều hơn để xác định sản phẩm mang lại giá trị chiến lược cao nhất và hệ thống vận chuyển hiệu quả.
Và tất nhiên một hệ thống Sales and Operations planning được số hóa là điều cần thiết để có thể đề ra kế hoạch sản xuất và phân phối phù hợp với nhu cầu dự báo trong từng hoàn cảnh khác nhau.
Theo một khảo sát của McKinsey đối với các doanh nghiệp Logistics đa quốc gia, việc phát triển các công nghệ AI không những giúp công ty giảm chi phí vận hành mà còn tăng lợi nhuận cao hơn so với khi chưa áp dụng AI (hơn ⅓ người tham gia khảo sát cho rằng chi phí sản xuất giảm gần 10%, đồng thời lợi nhuận tăng tối đa 5% ở khâu sản xuất).
- Xác định và đảm bảo tiềm lực logistics
Doanh nghiệp sử dụng khả năng phân tích mô tả cùng các công cụ visualization và những thiết bị định vị như RFID, GPS, … để xử lý và chọn lọc các thông tin có giá trị phục vụ cho mục đích xác định những cơ hội phát triển và khó khăn mà doanh nghiệp có thể gặp phải. Bên cạnh việc thu thập và phân tích các dữ liệu thu thập trong và ngoài doanh nghiệp, các nhược điểm, sai lầm trong quá khứ sẽ được khắc phục khi người quản lý đưa ra quyết định.
Ⅲ Tiềm năng phát triển tương lai
Với bối cảnh hiện khi dịch bệnh chưa có dấu hiệu kết thúc và khả năng cao sẽ bùng phát trở lại thì Big data có tiềm năng rất lớn để giúp mọi thứ trở nên dễ dàng đối với các doanh nghiệp logistics. Trong tương lai, dữ liệu chắc chắn sẽ chiếm vị trí quan trọng trong lĩnh vực hậu cần và quản lý chuỗi cung ứng. Do đó, việc triển khai Big data là cần thiết để tăng năng suất, làm cho hoạt động kinh doanh hiệu quả và hoạch định các kế hoạch kinh doanh có lãi.
Tuy nhiên, để có thể nắm bắt nhiều thông tin về hoạt động của chuỗi cung ứng, các doanh nghiệp phải có sự đầu tư vào công nghệ như là IoT, điện tính đám mây, AI và Data analytics. Từ góc độ logistics, điều này cung cấp doanh nghiệp khả năng thực hiện các hoạt động dự báo phức tạp hơn, liên kết liền mạch những biến số của từng quy trình từ tiếp nhận dữ liệu thô đến các yếu tố tác động đến dữ liệu. Big data cho phép đối chiếu và trình bày dữ liệu cần thiết, trong khi các công nghệ hỗ trợ khác cung cấp khả năng đưa ra các dự đoán sắc thái dựa trên nhiều tình huống khác nhau.
Bài viết tham khảo :
- Navigating the impact of COVID-19 with Big Data & analytics
- The Future of Big Data & AI in Logistics
- Supply-chain recovery in coronavirus times—plan for now and the future
- The Role of AI and Big Data in Modern-Day Logistics
- COVID-19 Pandemic in the New Era of Big Data Analytics
- Big Data Analytics and Its Applications in Supply Chain Management | IntechOpen
- Big Data & Its Revolutionary Impact On Logistics & Supply Chain Management
— Hết —