Cổng thông tin hội nhập kinh tế quốc tế thành phố Hồ Chí Minh

Giải phóng toàn bộ tiềm năng của quản lý chuỗi cung ứng đã từng là mục tiêu của các doanh nghiệp tìm kiếm hiệu quả, khả năng phục hồi và tính bền vững. Trong thời đại chuyển đổi kỹ thuật số, việc tích hợp công nghệ tiên tiến như trí tuệ nhân tạo tạo sinh mang lại một kỷ nguyên của đổi mới và tối ưu. Công cụ AI giúp người sử dụng giải quyết các truy vấn và cảnh báo bằng cách sử dụng dữ liệu chuỗi cung ứng, đồng thời xử lý ngôn ngữ tự nhiên giúp các nhà phân tích truy cập dữ liệu tồn kho, đặt hàng và vận chuyển để ra quyết định.

Một nghiên cứu gần đây của Viện Giá trị Doanh nghiệp IBM, Hướng dẫn CEO điều hành Generative AI: Chuỗi cung ứng, giải thích cách kết hợp sức mạnh của các dữ liệu và AI sẽ chuyển đổi doanh nghiệp từ đối phó sang chủ động, với khả năng tự động tạo ra các giải pháp đối với các vấn đề phức tạp, sẽ cách mạng hóa mọi khía cạnh của bối cảnh chuỗi cung ứng. Từ các dự báo nhu cầu đến tối ưu hóa tuyến đường, quản lý hàng tồn kho và giảm thiểu rủi ro, và các ứng dụng của generative AI là vô hạn.

Dưới đây là một số cách generative AI chuyển đổi quản lý chuỗi cung ứng:

Tính bền vững

Generative AI tối ưu hóa chuỗi cung ứng của công ty bền vững bằng cách xác định các cơ hội để giảm lượng khí thải carbon, giảm thiểu chất thải và thúc đẩy các hoạt động tìm nguồn cung ứng có đạo đức thông qua các thuật toán tối ưu hóa và phân tích kịch bản. Điển hình như: kết hợp generative AI với các công nghệ như blockchain giúp giữ dữ liệu về quá trình chuyển đổi nguyên liệu thành sản phẩn không thay đổi giữa các thực thể khác, mang lại khả năng hiển thị rõ ràng về nguồn gốc và lượng khí thải carbon của sản phẩm. Điều này cho phép các công ty chứng minh tính bền vững để thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng và tuân thủ theo quy định.

Quản lý hàng tồn kho

Mô hình generative AI có thể liên tục tạo ra kế hoạch bổ sung được tối ưu hóa dựa trên tín hiệu nhu cầu theo thời gian thực, thời gian giao hàng của các nhà cung cấp và mức tồn kho. Điều này giúp duy trì mức tồn kho tối ưu nhằm giảm thiểu chi phí vận chuyển và có thể cải thiện sự hài lòng của khách hàng thông qua tính toán chính xác về lượng hàng sẵn có theo cam kết (ATP) và tối ưu hóa thực hiện đơn hàng dựa trên AI.

Quản lý quan hệ nhà cung cấp

Generative AI có thể phân tích các dữ liệu hiệu suất nhà cung cấp và điều kiện thị trường để xác định rủi ro và cơ hội tiềm năng, đề xuất nhà cung cấp thay thế và đàm phán các điều khoản có lợi, tăng cường quản lý mối quan hệ nhà cung cấp.

Quản lý rủi ro

Mô hình generative AI có thể mô phỏng kịch bản rủi ro khác nhau, điển hình như sự gián đoạn nhà cung cấp, thiên thai, sự kiện thời tiết hoặc thậm chí các sự kiện địa chính trị, cho phép các công ty chủ động xác định các lỗ hổng hoặc phản ứng nhanh chóng trước sự gián đoạn. Mô hình giả định hỗ trợ AI giúp phát triển kế hoạch dự phòng như phân bổ lại hàng tồn kho, nhà cung cấp hoặc trung tâm phân phối.

Tối ưu hóa tuyến đường

Thuật toán generative AI có thể tối ưu hóa một cách linh hoạt các tuyến đường vận chuyển dựa trên các yếu tố như điều kiện giao thông, dự báo thời tiết và thời hạn giao hàng, giảm chi phí vận chuyển và cải thiện hiệu quả giao hàng.

Dự báo nhu cầu

Generative AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường để đưa ra dự báo nhu cầu chính xác, giúp các công ty tối ưu hóa mức tồn kho và giảm thiểu tình trạng hết hàng hoặc tồn kho quá mức. Người dùng có thể dự đoán kết quả bằng cách nhanh chóng phân tích dữ liệu chi tiết, quy mô lớn cho các tình huống giả định trong thời gian thực, cho phép các công ty xoay vòng nhanh chóng.

Việc tích hợp generative AI trong quản lý chuỗi cung ứng mang lại nhiều hứa hẹn cho các doanh nghiệp đang tìm kiếm chuyển đổi các hoạt động. Bằng cách sử dụng generative AI, các công ty có thể nâng cao hiệu quả, khả năng phục hồi và tính bền vững trong khi vẫn dẫn đầu thị trường năng động của hôm nay.

Nguồn: IBM

Từ khóa: generative AI, cách mạng hóa, chuỗi cung ứng