6 ứng dụng của Trí tuệ nhân tạo cho chuỗi cung ứng của bạn

Từng được cho là một khái niệm chỉ những bộ phim khoa học viễn tưởng mới có thể sản xuất, Trí tuệ nhân tạo (AI) đã trở thành một chủ đề của dòng chính và mỗi ngày của chúng ta. Tiềm năng của AI tăng cường các hoạt động và chiến lược kinh doanh hàng ngày không chỉ thu hút sự quan tâm của mọi người và các tổ chức trên toàn cầu, mà đã bắt đầu triển khai nhanh chóng.

Trí tuệ nhân tạo là một trí thông minh được hiển thị bởi các máy móc, trong đó, khả năng học tập và hành động bắt chước tự chủ hơn là trí thông minh theo quy trình. Cách đơn giản nhất để hiểu ứng dụng tiềm năng của AI là xác định rõ ràng giá trị gia tăng tiềm năng của nó.

Được giới thiệu bởi Nhà phân tích Gartner, Noha Tohamy, tại Hội nghị điều hành chuỗi cung ứng của Gartner, AI được chia thành hai loại:

• Nâng cấp : AI,hỗ trợ con người thực hiện các công việc hàng ngày, cá nhân hoặc thương mại mà không có quyền kiểm soát hoàn toàn đầu ra. Trí tuệ nhân tạo như vậy được sử dụng trong Trợ lý ảo, Phân tích dữ liệu, giải pháp phần mềm; trong đó chúng chủ yếu được sử dụng để giảm lỗi do sự vô ý hoặc cảm tính của con người.
• Tự động hóa : AI hoạt động hoàn toàn tự động trong bất kỳ lĩnh vực nào mà không cần sự can thiệp của con người. Ví dụ: robot thực hiện các bước quy trình chính trong các nhà máy sản xuất.

Hiểu được hai loại năng lực AI này rất quan trọng để triển khai AI trong tương lai thành các công cụ làm việc kinh doanh. Đặc biệt, việc ứng dụng AI vào các nhiệm vụ liên quan đến Chuỗi cung ứng có tiềm năng cao để tăng giá trị up stream và down stream.

Mặc dù tiềm năng cho ứng dụng và triển khai AI nhanh chóng được hình dung trong biểu đồ này, nhưng nó thiếu một tỷ lệ % được chỉ định để quản lý chuỗi cung ứng (SCM). Đó là bởi vì, trong số các công ty được khảo sát, việc ứng dụng AI vào các hoạt động liên quan đến SCM đã không được hiện thực hóa trên diện rộng.

Nguyên lý hoạt động của Machine Learning trong chuỗi cung ứng

Điểm mấu chốt:  Machine learning giúp có thể khám phá các mẫu trong dữ liệu chuỗi cung ứng bằng cách dựa vào các thuật toán nhanh chóng xác định các yếu tố ảnh hưởng nhất đến thành công của mạng lưới cung cấp, trong khi không ngừng học hỏi trong quá trình.

Khám phá các mẫu mới trong dữ liệu chuỗi cung ứng có khả năng cách mạng hóa bất kỳ doanh nghiệp nào. Các thuật toán machine learning đang tìm kiếm các mẫu mới này trong dữ liệu chuỗi cung ứng hàng ngày, mà không cần can thiệp thủ công hoặc định nghĩa phân loại để hướng dẫn phân tích. Các thuật toán lặp lại truy vấn dữ liệu với nhiều người sử dụng mô hình hóa dựa trên ràng buộc để tìm tập hợp các yếu tố cốt lõi với độ chính xác dự đoán lớn nhất. Các yếu tố chính ảnh hưởng đến mức tồn kho, chất lượng nhà cung cấp, dự báo nhu cầu, mua sắm trả tiền, đặt hàng bằng tiền mặt, lập kế hoạch sản xuất, quản lý vận tải và lần đầu tiên được biết đến. Kiến thức mới và hiểu biết sâu sắc từ machine learning đang tạo ra một cuộc cách mạng trong quản lý chuỗi cung ứng.

Chỉ có 2% đang sử dụng trí thông minh nhân tạo để giám sát tuân thủ pháp luật nội bộ và chỉ 3% để phát hiện gian lận mua sắm. Chỉ có 7% các công ty sản xuất và dịch vụ đang sử dụng AI để tự động hóa các hoạt động sản xuất. Tương tự, chỉ 8% đang sử dụng AI để phân bổ ngân sách trên toàn công ty. Chỉ có 6% đang sử dụng AI trong việc định giá trực tiếp ( theo hbr.org 2017 ).

Làm thế nào AI có thể được áp dụng trong các hoạt động SCM ?

Chatbots cho hoạt động mua sắm

Hợp lý hóa các nhiệm vụ liên quan đến mua sắm thông qua tự động hóa và tăng cường khả năng của Chabot đòi hỏi quyền truy cập vào các bộ dữ liệu mạnh mẽ và thông minh, trong đó, ‘Procuebot’ có thể truy cập như một khung tham chiếu; hoặc đó là ‘bộ não’ của trung tâm mua sắm tự động.

Đối với các tác vụ hàng ngày, Chatbots có thể được sử dụng để:

• Nói chuyện với các nhà cung cấp trong các cuộc trò chuyện tầm thường.
• Đặt và gửi hành động cho các nhà cung cấp về quản trị và tài liệu tuân thủ.
• Đặt yêu cầu mua hàng.
• Nghiên cứu và trả lời các câu hỏi nội bộ liên quan đến chức năng mua sắm hoặc bộ nhà cung cấp / nhà cung cấp.
• Nhận / nộp / chứng từ hóa đơn và thanh toán / yêu cầu đặt hàng ( Smith 2016 ).

Machine Learning (ML) để lập kế hoạch chuỗi cung ứng (SCP)

Lập kế hoạch chuỗi cung ứng là một hoạt động quan trọng trong chiến lược SCM. Có các công cụ làm việc thông minh để xây dựng các kế hoạch cụ thể là điều bắt buộc trong thế giới kinh doanh ngày nay.

ML, áp dụng trong SCP có thể giúp dự báo trong hàng tồn kho, nhu cầu và nguồn cung. Nếu được áp dụng chính xác thông qua các công cụ làm việc của SCM, ML có thể cách mạng hóa sự nhanh nhẹn và tối ưu hóa của việc ra quyết định chuỗi cung ứng.

Bằng cách sử dụng công nghệ ML, các chuyên gia SCM – chịu trách nhiệm về SCP – sẽ đưa ra các kịch bản tốt nhất có thể dựa trên các thuật toán thông minh và phân tích từ máy sang máy của các bộ dữ liệu lớn. Loại khả năng này có thể tối ưu hóa việc phân phối hàng hóa trong khi cân bằng cung và cầu, và sẽ không yêu cầu phân tích của con người, mà là thiết lập hành động cho các thông số thành công.

Machine Learning cho quản lý kho

Nhìn kỹ hơn vào lĩnh vực của SCP, thành công của nó phụ thuộc rất nhiều vào việc quản lý kho và kho hàng thích hợp. Bất kể dự báo nhu cầu, lỗ hổng cung cấp (overstocking hoặc dưới stock) có thể là một thảm họa cho bất kỳ công ty / nhà bán lẻ dựa trên người tiêu dùng.

Một công cụ dự báo với machine learning, chỉ cần nhìn xem những tổ hợp thuật toán và luồng dữ liệu nào có sức mạnh dự đoán nhất cho các hệ thống phân cấp dự báo khác nhau ( forbes.com 2017 ).

ML cung cấp một vòng lặp dự báo vô tận, mang lại đầu ra không ngừng tự cải thiện. Loại khả năng này có thể định hình lại quản lý kho như chúng ta biết ngày nay.

Xe tự hành cho logistics và transportation

Trí thông minh trong logistics và transportation đã trở thành một loại trọng tâm trong giai đoạn quản lý chuỗi cung ứng trong những năm gần đây. Vận chuyển nhanh hơn và chính xác hơn giúp giảm thời gian giao hàng và chi phí vận chuyển, thêm các yếu tố của hoạt động thân thiện với môi trường, giảm chi phí lao động và – quan trọng nhất trong tất cả – mở rộng khoảng cách giữa các đối thủ cạnh tranh.

Nếu phương tiện tự trị được phát triển đến tiềm năng – rằng một số nhà phân tích kinh doanh và chuyên gia công nghệ nhất định đã đưa ra giả thuyết – tác động đến tối ưu hóa hậu cần sẽ là thiên văn.

Những người lái xe bị luật pháp hạn chế lái xe hơn 11 giờ mỗi ngày mà không được nghỉ 8 giờ, một chiếc xe tải không người lái có thể lái gần 24 giờ mỗi ngày. Điều đó có nghĩa là công nghệ này sẽ tăng gấp đôi sản lượng của mạng lưới giao thông Hoa Kỳ ở mức 25% chi phí ( techcrunch.com 2016 ) một cách hiệu quả.

Ngôn ngữ xử lý tự nhiên (NLP) để làm sạch dữ liệu và xây dựng dữ liệu mạnh mẽ

NLP là một yếu tố của AI và Machine Learning, có tiềm năng đáng kinh ngạc để giải mã một lượng lớn dữ liệu ngoại ngữ một cách hợp lý.

NLP, được áp dụng thông qua công việc chính xác, có thể xây dựng các bộ dữ liệu liên quan đến các nhà cung cấp và giải mã thông tin chưa được khai thác, do rào cản ngôn ngữ. Từ góc độ CSR hoặc Bền vững & Quản trị, công nghệ NLP có thể hợp lý hóa các hành động kiểm toán và tuân thủ trước đây không thể vì các rào cản ngôn ngữ hiện có giữa các cơ quan nhà cung cấp (người mua 2017 ).

Phân tích ML và Dự đoán cho Lựa chọn Nhà cung cấp và Quản lý Mối quan hệ Nhà cung cấp (SRM)

Lựa chọn nhà cung cấp và tìm nguồn cung ứng từ các nhà cung cấp phù hợp là mối quan tâm ngày càng tăng để tăng cường tính bền vững của chuỗi cung ứng, CSR và đạo đức chuỗi cung ứng. Rủi ro liên quan đến nhà cung cấp đã trở thành quả bóng và chuỗi cho các thương hiệu có thể nhìn thấy trên toàn cầu. Một bước tiến trong hoạt động của một nhà cung cấp và PR xấu đang hướng thẳng đến công ty của bạn.

Nhưng, điều gì sẽ xảy ra nếu bạn có kịch bản tốt nhất có thể để lựa chọn nhà cung cấp và quản lý rủi ro, trong mỗi lần tương tác với nhà cung cấp ?

Các bộ dữ liệu, được tạo từ các hành động SRM, như đánh giá nhà cung cấp, kiểm toán và chấm điểm tín dụng cung cấp một cơ sở quan trọng cho các quyết định tiếp theo liên quan đến nhà cung cấp.

Với sự trợ giúp của Machine Learning và các thuật toán dễ hiểu, việc thu thập dữ liệu thụ động này (nếu không) có thể được kích hoạt.

Lựa chọn nhà cung cấp sẽ dễ dự đoán và dễ hiểu hơn bao giờ hết; tạo ra một nền tảng để thành công ngay từ những lần hợp tác đầu tiên. Tất cả các thông tin này sẽ dễ dàng có sẵn để kiểm tra con người nhưng được tạo ra thông qua tự động hóa từ máy sang máy; cung cấp nhiều ‘kịch bản nhà cung cấp tốt nhất’ dựa trên bất kỳ tham số nào, trong đó, người dùng mong muốn.

Nắm bắt như thế nào ?

Người ta có thể đưa ra giả thuyết rằng SCM là một phần của chuỗi giá trị sẽ bị ảnh hưởng nặng nề bởi việc triển khai AI, vì điều tốt hơn và tồi tệ nhất. Tất nhiên, việc tăng cường và tự động hóa làm tăng mối lo ngại về an ninh và an toàn cho cơ sở hạ tầng IT và đời sống con người. Nhưng, một thứ có khả năng đe dọa đến doanh nghiệp nhiều hơn: triển khai AI sẽ bắt đầu thay thế công việc của con người.

Những con số này rất khó chấp nhận, nhưng tương lai thực sự của kinh doanh nằm trong công việc của máy móc và sự tự động hóa.

Bạn nghĩ gì về điều này ?