Quản lý Chuỗi Cung Ứng là cốt lõi của một doanh nghiệp. Các công ty trong các lĩnh vực khác nhau, từ sản xuất đến bán lẻ, ngày càng nhận ra hiệu suất vận hành chuỗi cung ứng của họ ảnh hưởng đến lợi thế cạnh tranh như thế nào. Họ hiểu rằng một chuỗi cung ứng hiệu quả làm tăng lợi nhuận và giảm đáng kể chi phí hoạt động, bên cạnh đó là cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Khi thị trường liên tục thay đổi, các công ty cần tìm cách tối ưu hóa chuỗi cung ứng để sử dụng hiệu quả vốn, thời gian và các nguồn lực khác.
Gần đây, Dữ liệu lớn (Big Data) đã thay đổi cách thức vận hành của ngành Logistics. Dữ liệu lớn đã cách mạng hóa kinh doanh theo một cấp độ hoàn toàn mới. Bằng cách nghiên cứu các dữ liệu, các công ty có thể trích xuất thông tin hữu ích và có giá trị góp phần vào quá trình ra quyết định đáng tin cậy. Trong cuốn ebook “Big Data and Beyond: How Companies Can Find Insight in Big Data”, Giám đốc Marketing của Vision Critical, ông Tyler Douglas lưu ý rằng có tới 65% doanh nghiệp toàn cầu tận dụng Dữ liệu lớn để duy trì tính cạnh tranh. Vậy điều gì khiến Dữ liệu lớn trở thành một giải pháp hữu hiệu cho các vấn đề trong chuỗi cung ứng?
1. Dự báo
Big Data thay thế phân tích dự đoán bằng phân tích khuyến nghị bằng cách cung cấp cho các công ty quyền truy cập vào một lượng dữ liệu khổng lồ từ các nguồn khác nhau, bao gồm nhà cung cấp, đối tác và khách hàng. Phân tích những dữ liệu này bằng phần mềm phân tích tiên tiến cho phép các công ty xác định các mẫu phức tạp về nhu cầu của người tiêu dùng và dự đoán các biến động tiềm năng trong cung và cầu. Ví dụ, một công ty mỹ phẩm có thể phân tích các giao dịch trước đó và dự đoán một sự tăng đột biến tiềm năng trong nhu cầu. Công ty này sau đó có thể lập kế hoạch phù hợp bằng cách tăng sản xuất để tránh mất doanh thu.
Chuỗi cung ứng theo định hướng dữ liệu cũng xử lý, hoặc ít nhất là dự báo, thay đổi cấu trúc trong nền kinh tế. Khi thế giới kinh doanh càng phát triển, việc quản lý chuỗi cung ứng cũng trở nên ngày càng phức tạp với sự giám sát các liên kết trong một chuỗi lớn, từ việc mua nguyên liệu thô đến sản xuất sản phẩm, hay vận chuyển các mặt hàng đã hoàn thành. Hơn hết, chúng ta đều hiểu rằng sự thất bại của một điểm có thể là tiền đề cho sự thất bại của toàn bộ quá trình về sau. Khi đối mặt với thị trường đầy biến động, những ai đã có sự chuẩn bị sẵn sàng cho những thay đổi sẽ giành được nhiều lợi thế nhất. Bằng việc sử dụng dữ liệu để dự đoán các sự kiện trên thị trường, các công ty còn có thể quản lý hiệu quả các rủi ro tiềm ẩn. Với kế hoạch giảm thiểu rủi ro như vậy, họ có thể đặt mình vào một vị trí chủ động trong khi nắm bắt nhiều lợi ích nhất từ chuỗi cung ứng tích hợp dữ liệu của họ
Với sự trợ giúp của Abivin vRoute, quản lý rủi ro tối ưu không còn là một khó khăn. Abivin vRoute cung cấp bảng điều khiển phân tích mạnh mẽ hơn, bao gồm các báo cáo hoạt động dựa trên nhiệm vụ, báo cáo phân tích mục đích đơn và báo cáo tùy chỉnh. Các báo cáo phân tích này rất linh hoạt, cho phép các công ty đánh giá sức khỏe kinh doanh của họ như một bức tranh lớn và có được những hiểu biết sâu sắc về hoạt động của họ trong khi dự đoán bất kỳ thay đổi nào bằng cách phân tích các mẫu cung và cầu lịch sử.
2. Tiết kiệm Thời gian, Giảm thiểu Chi phí
Một trong những lý do lớn nhất khiến phân tích Dữ liệu lớn đáng đầu tư là nó giúp các công ty vượt qua đối thủ cạnh tranh bằng cách tiết kiệm thời gian và giảm chi phí đáng kể. Nghiên cứu Xu hướng Hoạt động Toàn cầu của Accenture tuyên bố rằng "Việc tích hợp phân tích dữ liệu lớn vào hoạt động dẫn đến cải thiện 4,25 lần trong thời gian giao hàng từ đơn hàng đến chu kỳ và cải thiện 2,6 lần trong hiệu quả chuỗi cung ứng từ 10% trở lên." Đánh giá dựa trên dữ liệu hiện đã trở thành những trợ thủ đắc lực cho những người ra quyết định. Ví dụ, trước đây có thể mất hàng giờ để các công ty đưa ra một giải pháp định tuyến tối ưu giả định, chưa kể đến các sai sót của con người trong việc đánh giá và tính toán. Giờ đây, khi Dữ liệu lớn đang được khai thác bằng các thuật toán tiên tiến, các công ty có thể triển khai một giải pháp phù hợp với nhu cầu riêng của mình và không có sai sót, sử dụng thuật toán Tối ưu hóa Tuyến đường . Khi một sự kiện bất ngờ xảy ra, họ có thể định tuyến lại chỉ trong vài phút, trong khi vẫn đảm bảo rằng tất cả dữ liệu được khai thác đúng cách.
Abivin vRoute là một giải pháp tiết kiệm thời gian và chi phí cho vấn đề định tuyến xe. Bằng cách sử dụng Học Máy (Machine Learning) để theo dõi lịch sử dữ liệu và thời gian dịch vụ, Abivin vRoute nghiên cứu các hoạt động và hành vi trong quá khứ để có thể cải thiện tối ưu hóa lộ trình theo thời gian. Nhờ tính năng này, khách hàng có thể cắt giảm tới 40% chi phí logistics.
3. Nâng cao Hiệu suất và Cải thiện Trải nghiệm khách hàng
Phân tích Dữ liệu lớn cũng đóng góp rất nhiều vào việc cải thiện dịch vụ khách hàng của các công ty. Dữ liệu lớn phân tích hiệu suất của toàn bộ chuỗi cung ứng như một tổng thể, hoặc của các liên kết riêng lẻ trong chuỗi. Nếu một vấn đề nảy sinh trong quá trình này, tích hợp dữ liệu cho phép các công ty xác định nguyên nhân gốc rễ để có thể can thiệp kịp thời.
Khả năng phân tích và đánh giá hành vi khách hàng của Dữ liệu lớn giúp các công ty hiểu trải nghiệm của khách hàng, từ đó điều chỉnh để cải thiện hiệu suất của họ. Tác giả Larry Alton trên trang SmartData Collective đã chỉ ra trong bài viết của mình: “Các tổ chức tiên tiến đang sử dụng dữ liệu này để dự đoán tốt hơn nhu cầu và sở thích của khách hàng, đồng thời tính toán các yếu tố thị trường.” Như vậy, việc tích hợp Dữ liệu lớn vào quản lý chuỗi cung ứng giúp các công ty nghiên cứu sâu hơn hành vi của khách hàng để thấu hiểu những nhu cầu và thời gian thích hợp để đáp ứng nhu cầu của họ. Nhờ vậy, các công ty có thể tối ưu hóa dịch vụ và cải thiện trải nghiệm, đồng thời tăng đáng kể giá trị tạo ra và để lại dấu ấn sâu đâm trong tâm trí của khách hàng.
#vietnamese #supplychainplanning #datamanagement #supplychain #bigdata
Nắm bắt Lợi thế Cạnh tranh với Dữ liệu Chuỗi Cung ứng