Cách máy học và ai đang chuyển đổi hệ thống quản lý chuỗi cung ứng

Giữa cuộc Cách mạng Công nghiệp lần thứ tư, sự hội tụ của công nghệ với nhiều quy trình sản xuất khác nhau, bao gồm chuỗi cung ứng và hậu cần, đã trở thành một phần không thể thiếu trong hoạt động kinh doanh ngày nay. Các doanh nghiệp đang bày tỏ sự cần thiết của các công cụ để nâng cao hơn nữa khả năng hiển thị và truy xuất nguồn gốc của chuỗi cung ứng, xác định một cách mới để khuếch đại lợi nhuận trong Thời đại thông tin. Do đó, sự chuyển đổi kỹ thuật số của hệ thống quản lý chuỗi cung ứng đang nổi lên như một trong những xu hướng mới nhất trong thế giới biz.

Trong vài năm qua, việc đầu tư vào các công nghệ mới nhất để thúc đẩy quá trình chuyển đổi kỹ thuật số trong quản lý chuỗi cung ứng đã lên một tầm cao mới. Với việc tích hợp các công nghệ thế hệ tiếp theo như phân tích nhận thức, Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML) với hệ thống quản lý chuỗi cung ứng, các nhà sản xuất đã có thể đạt được mức hiệu quả cao trong việc thu hẹp khoảng cách giữa cung và cầu.

Áp dụng AI và ML để phát triển mạnh mẽ trong tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Một cuộc khảo sát được công bố gần đây bởi JDA Software, Inc. - một công ty phần mềm của Mỹ - và KPMG LLP - một công ty tư vấn đa quốc gia - cho thấy hơn 3/4 số người được hỏi coi khả năng hiển thị và truy xuất nguồn gốc chuỗi cung ứng là lĩnh vực đầu tư cao nhất cho nguồn cung ứng. các nhà điều hành chuỗi.

Cuộc khảo sát cũng cho thấy gần 80% số người được hỏi xem AI và ML là những công nghệ có tác động mạnh nhất trong bối cảnh này do khả năng ứng dụng của chúng trong việc giải quyết các vấn đề phức tạp trong chuỗi cung ứng và hệ thống chuỗi giá trị. Với khả năng hiển thị từ đầu đến cuối dự đoán trở thành một trong những khía cạnh quan trọng nhất trong các cách hiện đại để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, sự phổ biến của công cụ AI và ML sẽ tăng lên đáng kể trong hệ thống quản lý chuỗi cung ứng trong các lĩnh vực công nghiệp đa dạng.

Vì AI và ML đang nổi lên như một số công nghệ có tác động mạnh nhất trong hoạt động chuỗi cung ứng của bất kỳ doanh nghiệp nào, nên việc đầu tư vào các công nghệ này sẽ vẫn tiếp tục tăng. Tuy nhiên, điều vô cùng quan trọng là phải hiểu tác động chính xác của AI và ML cùng nhau, đối với việc quản lý chuỗi cung ứng để đảm bảo tận dụng tối đa tiềm năng của những công nghệ này. Trí tuệ nhân tạo trong quản lý chuỗi cung ứng không chỉ tự động hóa quy trình mà còn đưa ra các quyết định về mua sắm, quản lý hàng tồn kho, hậu cần cung ứng, v.v. mà không cần bất kỳ sự can thiệp nào của con người.

Triển khai AI / ML trong quản lý VUCA như một chiến lược chuỗi cung ứng

Trong khi xu hướng của Công nghiệp 4.0 đang tạo ra những thay đổi cả về số lượng cũng như chất lượng trong các ngành công nghiệp để thúc đẩy cải tiến tổ chức, số hóa các hoạt động công nghiệp khác nhau cũng gây ra nhiều yếu tố rủi ro như biến động, không chắc chắn, phức tạp và mơ hồ (VUCA). VUCA là rào cản chính cho việc tiêu chuẩn hóa các quy trình quản lý chuỗi cung ứng và các doanh nghiệp đã tìm ra cách giải quyết những vấn đề này như thế nào với sự ra đời của các công nghệ tiên tiến như AI và ML.

Nó đang trở nên phổ biến như một cách hiệu quả để quản lý VUCA bằng cách tích hợp Trí tuệ nhân tạo và Học máy trong hệ thống quản lý chuỗi cung ứng và hậu cần, không chỉ có thể xác định mà còn xác định các tình huống dự phòng trong suốt các quy trình khác nhau. Với việc áp dụng các công cụ dựa trên AI và ML trong quản lý chuỗi cung ứng, các nhà sản xuất đã có thể quản lý sự mơ hồ, phức tạp và các thách thức VUCA khác liên quan đến các sản phẩm công nghệ cao, trong khi xu hướng của Công nghiệp 4.0 tiếp tục phát triển.

Vai trò của trí tuệ nhân tạo trong quản lý chuỗi cung ứng

Khi tự động hóa quy trình bằng robot đang trở thành một phần tất yếu của hầu hết các hoạt động công nghiệp cũng như thiết bị, các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng cũng đang trải qua quá trình chuyển đổi kỹ thuật số. Do đó, các công nghệ như AI và ML không chỉ là một phần của sản xuất thiết bị mà còn cả cung ứng, chuỗi giá trị và quản lý kho hàng, chủ yếu phát triển mạnh nhờ ra quyết định nhanh chóng và chính xác.

Áp lực không ngừng trong việc đưa ra các quyết định phù hợp nhanh hơn bao giờ hết đang khiến các nhà sản xuất sử dụng các kỹ thuật AI và ML để giảm bớt sự can thiệp của con người vào quản lý chuỗi cung ứng. Hầu hết các công cụ hỗ trợ bởi AI và ML đều triển khai các kỹ thuật suy luận của con người như một mô hình khi chúng được tích hợp với các quy trình ra quyết định trong quản lý chuỗi cung ứng và điều này cải thiện tốc độ và độ chính xác của những hiểu biết sâu sắc về sản phẩm cũng như xu hướng cuối cùng đạt được bằng các giao thức như vậy.

Vì các quyết định bị trì hoãn có thể có tác động đáng kể đến lợi nhuận, doanh thu, dòng tiền và thậm chí là sự hài lòng của khách hàng trong một số trường hợp. Qua đó, AI và ML đang cho phép các nhà sản xuất tăng tốc độ của các giao thức ra quyết định trong các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng công nghệ cao. Với tác động tích cực của các công cụ hỗ trợ bởi AI và ML đối với quá trình ra quyết định trong chuỗi cung ứng, việc áp dụng nó có khả năng ảnh hưởng đến sự tăng trưởng tích cực của các doanh nghiệp đang trải qua quá trình chuyển đổi kỹ thuật số.

Kỹ thuật AI và ML ảnh hưởng đến Phương pháp tiếp cận đồng bộ để lập kế hoạch và tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Quản lý chuỗi cung ứng luôn được coi là sự kết nối giữa các quy trình phân tích và định hướng dữ liệu khác nhau, đồng thời việc đồng bộ hóa lượng dữ liệu khổng lồ như vậy trở nên cấp thiết để đảm bảo lập kế hoạch chuỗi cung ứng chính xác. Hơn nữa, sự phức tạp ngày càng tăng của chuỗi cung ứng theo hướng công nghệ đã và đang dẫn đến sự thay đổi cơ bản trong cách thức thực hiện quá trình lập kế hoạch đồng bộ để đảm bảo tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

Các công cụ hỗ trợ bởi AI và ML đang bước vào bối cảnh lập kế hoạch chuỗi cung ứng, tạo điều kiện thuận lợi cho việc chuyển đổi từ chuỗi tĩnh sang chuỗi động của nhiều hoạt động chuỗi cung ứng. Các công cụ dựa trên công nghệ như vậy đang được tích hợp trong các hệ thống quản lý chuỗi cung ứng ngày nay và điều này làm nổi bật lợi ích của chúng trong việc đồng bộ hóa kế hoạch chuỗi cung ứng đầu cuối. Những công cụ này cũng có thể được sử dụng để tự động hóa các thủ tục để phù hợp với nhu cầu và nguồn cung cũng như các quy trình ra quyết định trong thời gian thực, cuối cùng đồng bộ hóa hệ sinh thái lập kế hoạch trong bối cảnh chuỗi cung ứng.

Những thách thức trong việc áp dụng trí tuệ nhân tạo và máy học trong quản lý chuỗi cung ứng

Mặc dù bối cảnh công nghiệp toàn cầu đang tiến tới việc áp dụng các công nghệ thế hệ tiếp theo để thúc đẩy chuyển đổi kỹ thuật số, nhưng việc áp dụng các công nghệ này trong các lĩnh vực thích hợp như quản lý chuỗi cung ứng vẫn còn thấp đáng kể. Khoảng cách giữa sự cường điệu của các công nghệ như AI và ML và giá trị công nghệ thực tế chủ yếu là do những hạn chế trong việc áp dụng các công cụ dựa trên công nghệ trong quản lý chuỗi cung ứng.

Hầu hết các nhà quản lý và giám đốc điều hành doanh nghiệp không hiểu và hình dung chính xác những lợi ích và tác động của AI và ML trong quản lý chuỗi cung ứng đối với sự phát triển của doanh nghiệp. Hơn nữa, các công cụ AI và ML yêu cầu bảo trì định kỳ để đảm bảo hoạt động hoàn hảo trong các thông số dự kiến ​​của hệ thống quản lý chuỗi cung ứng, điều này dẫn đến chi phí bổ sung. Những thách thức như vậy đã và đang cản trở rất nhiều đến sự thâm nhập của các công nghệ này trên tất cả các khu vực địa lý trên thế giới. Tuy nhiên, khi nhận thức về ảnh hưởng tích cực đáng kể của AI và ML trong quản lý chuỗi cung ứng đang tăng lên nhanh chóng, việc áp dụng nó sẽ trở nên không thể tránh khỏi trong những năm tới, bất chấp những thách thức này.