.png){kind=small}
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
Dữ liệu lớn thay thế phân tích dự đoán (predictive analytics) bằng phân tích đề xuất (prescriptive analytics), thông qua việc cung cấp cho công ty quyền truy cập vào các nguồn dữ liệu khác nhau: nhà cung cấp, đối tác và khách hàng. Các dữ liệu này có thể được phân tích bằng phần mềm tiên tiến, cho phép các công ty xác định xu hướng trong nhu cầu của người tiêu dùng và dự đoán những thay đổi sắp tới trong cung và cầu. Ví dụ: một công ty mỹ phẩm có thể phân tích các giao dịch trước đó và dự đoán nhu cầu tăng đột biến. Công ty này sau đó có thể lập kế hoạch cho phù hợp, chẳng hạn tăng sản lượng của mình 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 giúp đỡ của Abivin vRoute, quản lý rủi ro một cách tối ưu hoàn toàn nằm trong tầm tay. Abivin vRoute cung cấp bảng phân tích dữ liệu mạnh mẽ, bao gồm các báo cáo hoạt động dựa trên nhiệm vụ, các báo cáo phân tích đơn lẻ và các báo cáo tùy chỉnh. Các báo cáo phân tích này rất linh hoạt, cho phép các công ty đánh giá bức tranh tổng quan về tình hình kinh doanh (business health) để hiểu rõ hơn về hoạt động của họ trong khi dự đoán bất kỳ thay đổi nào bằng cách phân tích lịch sử các mô hình cung và cầu.
2. Tiết kiệm Thời gian, Giảm thiểu Chi phí
Một trong những lý do khiến Phân tích Dữ liệu Lớn trở nên đáng đầu tư là việc giúp các công ty vượt qua đối thủ cạnh tranh bằng cách tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí. Nghiên cứu “Accenture Global Operations Megatrends” cho rằng “Việc tích hợp phân tích dữ liệu lớn vào hoạt động cải thiện 4,25 lần thời gian của chu kỳ giao hàng và 2,6 lần hiệu suất chuỗi cung ứng”. Đánh giá phân tích theo định hướng dữ liệu ngày này là trợ thủ đắc lực cho các nhà quản lý khi đưa ra quyết định.
Chẳng hạn, trước đây công ty mất nhiều giờ để đưa ra một lộ trình tối ưu giả định, chưa kể đến lỗi của con người trong việc đánh giá và tính toán. Giờ đây, Dữ liệu lớn đang được khai thác bằng các thuật toán nâng cao. Các công ty có thể triển khai giải pháp phù hợp với nhu cầu của mình và giảm thiểu những sai lệch, bằng cách sử dụng thuật toán Tối ưu hóa lộ trình. Khi một sự việc bất ngờ diễn 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 lớn vào việc cải thiện dịch vụ khách hàng của công ty. Dữ liệu lớn cung cấp thông tin tổng quan về hiệu suất của toàn bộ chuỗi cung ứng hoặc liên kết riêng lẻ trong chuỗi. Nếu một vấn đề xuất hiện, sự tích hợp dữ liệu cho phép các công ty xác định nguyên nhân và 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.
Tài liệu tham khảo
1.https://www.visioncritical.com/big-data-stats/
2.https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2015/07/13/ten-ways-big-data-is-revolutionizing-supply-chain-management/#1f1cc74369f5
3.https://www.smartdatacollective.com/big-data-analytics-and-changing-face-supply-chain-management/