Vì sao sử dụng nguồn lực từ đám đông? (CROWDSOURCING)

Mạng lưới logistics được thiết kế dựa trên kiến thức của nhiều người tham gia sẽ mạnh hơn, phản ứng nhanh hơn và dễ phục hồi hơn mạng lưới được hình thành trong 4 bức tường của một doanh nghiệp riêng lẻ. Những ứng dụng của CROWDSOURCING trong logistics đã xác nhận những tiềm năng của phương thức này. Ứng dụng tìm đường Waze giúp các tài xế tránh kẹt xe, Uber Freight giúp người phân phối không thông qua người trung gian mà thuê trực tiếp nhà vận chuyển.

Thiết kế mạng lưới CROWDSOURCING là bước tiếp theo. Thiết kế mạng lưới mở tạo ra phương thức mới nhằm đạt được sự phân phối hiệu quả cũng như hoàn thiện liên tục về giá. 3PL và các nhà cung ứng dịch vụ khác có thể xác định các phương án phân phối và hiệu quả tiềm năng mà một nhà phân phối riêng lẻ không bao giờ có thể phát hiện ra.

Tiết kiệm chi phí, và hơn thế nữa. Tối ưu hóa mạng lưới CROWDSOURCING tăng cường hiệu suất trên nhiều phương diện, trong đó 4 phương diện chính:

  1. Chiến lược mang lưới. Gần đây, một công ty 3PL đề xuất “mô hình khuôn viên” mở ra cơ hội chia sẻ nhà kho cho một nhà phân phối đáp ứng nhiều yêu cầu về phân phối từ các đơn vị doanh nghiệp khác nhau. Khuôn viên nhà kho của công ty 3PL bao gồm nhiều tòa nhà, mỗi tòa được thiết kế cho từng yêu cầu khác nhau về trữ và xếp dỡ hàng. Khuôn viên này giúp nhà phân phối tích hợp các sản phẩm với nhiều tính chất khác nhau tại một địa điểm mà không làm giảm mức độ dịch vụ. Tập trung tất cả các loại hàng tại một nơi giúp tăng hiệu quả và tạo sức mạnh cộng hưởng về vận tải cho nhà phân phối.
  2. Thực thi mạng lưới. Việc thiết kế, tìm nguồn và thu được lợi nhuận của một mạng lưới cung ứng tại Bắc Mỹ được hoàn thành trong vòng 16 tuần nhờ vào việc nhà cung ứng viễn thông cung cấp viễn cảnh tương lai về cung-cầu và nhu cầu phân phối cho công ty 3PL trong quá trình thiết kế mạng lưới. Thay vào đó, sẽ mất 6 tháng cho một công ty 3PL tạo ra một mạng lưới có thể hoạt động được dựa trên lý thuyết và vòng lặp thử nghiệm mà không có thông tin về yêu cầu cụ thể từ nhà phân phối.
  3. Mối quan hệ đối tác dựa trên giá trị với bên thứ ba. Ngoài tính hiệu quả thông thường từ việc tối ưu hóa và tích hợp, các công ty 3PL còn có thể đề xuất các cải tiến liên quan đến xếp và đóng gói hàng hóa, v.
  4. Sự hợp tác giữa mua hàng, chuỗi cung ứng và các đơn vị kinh doanh. Việc tối ưu hóa truyền thống là một quy trình có thứ tự được tạo nên bởi các nhà quản lý chuỗi cung ứng, người thiết kế mạng lưới và yêu cầu người mua hàng tìm kiếm nhà cung ứng phù hợp có thể đáp ứng các yêu cầu đã được định ra. Ngược lại, việc cộng tác giữa các bộ phận có thể xác định được các cơ hội tiết kiệm chi phí cao hơn. Chuỗi cung ứng phác thảo ra sơ đồ và cùng với mua hàng cùng nhà cung ứng tối ưu hóa thiết kế.

Hành trình CROWDSOURCING. Việc tối ưu hóa mạng lưới cũng như việc lên hành trình cho một chuyến đi. Người đi du lịch thường không lên hành trình một mình mà lấy thông tin bạn bè hay những thông tin từ hàng ngàn người khác trên mạng. Tương tự, nhà phân phối chia sẻ hiện trạng của mạng lưới, các rang buộc về vận hành và nhu cầu phân phối tương laic ho các công ty 3PL, nhà chuyên chở và các nhà cung ứng dịch vụ logistics khác. Nhờ vào việc trao đổi các mục tiêu chiến lược của doanh nghiệp cùng các thách thức trong vận hàng với các nhà cung ứng, các nhà phân phối có thể cải thiện hiệu suất và giảm chi phí từ kiến thức chuyên môn từ các chuyên gia như công ty 3PL, quản lý kho, v.v (Xem hình).

 

Thời điểm tốt cho CROWDSOURCING. Các công 3PL hiện nay đang chuyển dần từ mô hình kinh doanh tập trung vào một dịch vụ riêng lẻ như vận chuyển và quản lý kho sang vai trò mang tính chiến lược rộng hơn, cung ứng tất cả các dịch vụ logistics. Việc tích hợp các dịch vụ giúp nhà cung ứng và nhà phân phối phát triển mối quan hệ truyền thống lên sự hợp tác mang tính chiến lược. Sự phát triển này sẽ được tiếp nối bởi tối ưu hóa mạng lưới CROWDSOURCING.

 

Phân tích tình huống: Phân phối CROWDSOURCING của một công ty hóa chất lớn

Một công ty quốc tế về hóa chất đã tiến hành điều chỉnh mạng lưới logistics đang ngày càng rộng lớn và phức tạp được hình thành sau nhiều năm thoái vốn, sáp nhập và mở rộng thị trường. Hệ thống bị chia cắt thành 10 mạng lưới lẻ phục vụ cho nhiều vùng và thị trường. Khoảng 800 nhà kho, và hơn 100,000 đường vận chuyển trải khắp châu Mỹ, Á, Âu, Trung Đông và châu Phi.

Với hơn 200 nhà cung ứng logistics, bao gồm các công ty 3PL chưa được tận dụng, mạng lưới nhiều tầng hoạt động khá kém hiệu quả với chi phí 1 tỷ USD mỗi năm. Các nhà điều hành cấp cao muốn tổ chức lại nhưng không đánh mất khả năng phục vụ lượng khách hàng phong phú với nhiều yêu cầu vận chuyển và xếp dỡ – công ty phân phối mọi thứ từ thành phần cho thực phẩm đến các vật liệu nguy hiểm.

Với việc CROWDSOURCING, công ty đã liên hệ với hơn 1000 chuyên gia để có các ý kiến về phương án cho logistics. Các nhà hoạch định mạng lưới phân tích các câu trả lời để xác định khả năng về địa phương, vùng và toàn cầu của hơn 800 công ty 3PL. Sử dụng mô hình “định lý lực hấp dẫn”, họ đưa ra hơn 20 trường hợp tích hợp với nhiều cách kết hợp giữa địa điểm kho, đường đi, và phương thức vận chuyển. Một sự kiện được thực hiện nhằm đo lượng chi phí cho từng trường hợp đã thu được lời chào đấu thầu từ hơn 200 nhà cung ứng. Dựa vào lời chào, khách hàng và nhà hoạch định của công ty phát triển chiến lược thực thi cho từng trường hợp tiềm năng nhất.

CROWDSOURCING tạo ra nhiều phương án giúp công ty đạt được lợi nhuận dài hạn nhanh chóng, và vượt qua được mục tiêu hợp lý hóa giảm chi phí (xem hình).

 

Các cuộc đối thoại với nhà cung ứng giúp công ty xác định được dung lượng của nhà kho, và quá trình cộng tác đẩy mạnh cam kết từ nhà sản xuất. Một số nhà cung ứng đáp lại bằng cách đưa ra các đề xuất nhằm giảm chi phí vận hành, trong khi số khác lại tăng năng suất để đáp ứng nhu cầu của mạng lưới công ty trong tương lai. Việc đảm bảo năng suất cho các nhu cầu ngắn hạn và trong tương lai cần sự thực thi nhịp nhàng và sự chuyển đổi nhanh chóng sang mạng lưới mới.

Cuối cùng, tối ưu hóa mạng lưới CROWDSOURCING đã loại bỏ 1/3 lượng nhà kho và chỉ giữ lại 40% số nhà cung ứng logistics, giúp công ty tập trung vào mối quan hệ mang tính chiến lược với một nhóm chính gồm các công ty 3PL mạnh nhất. Thiết kế mạng lưới đáp ứng mục địch đã giúp tăng tốc quá trình thực thi và giúp hệ thống mới chạy trong vòng 18 tháng. Mức độ dịch vụ và hàng trong kho được nâng cao trong khi chi phí logistics hằng năm giảm 100 triệu USD – 10%. Sự cộng tác mạnh mẽ giữa các phòng ban mua hàng và chuỗi cung ứng nhờ vào chương trình phát triển toàn công ty và sự hỗ trợ từ các nhà quản lý cấp cao chính là nhân tố thành công.

Sức mạnh, sự linh động, và khả năng phục hồi cao: tiêu chuẩn của một mạng lưới logistics tối ưu.

Mạng lưới logistics tối ưu nhằm giải quyết các thách thức phân phối hiện nay cần có 3 tố chất – sức mạnh, sự linh động và khả năng phục hồi cao.

Sức mạnh. Một mạng lưới mạnh được hoạch định và xây dựng rõ ràng nhằm đáp ứng các yêu cầu kinh doanh cốt lõi của khách hàng, với các trung tâm phân phối được đặt tại các vị trí chiến lược và điều hành bởi các công ty 3PL dựa trên phương thức “xây và cho thuê”.

Sự linh động.  Một mạng lưới linh động nhanh chóng tăng hoặc giảm khối lượng hoạt động nhằm thích ứng với sự thay đổi của nhu cầu khách hàng. Mạng lưới vao gồm các nhà cung ứng “tốt nhất”, bao gồm công ty 3PL và công ty giao nhận thường xuyên điều chỉnh để đạt được hiệu quả tối ưu. Mạng lưới linh hoạt chuyển đổi một cách nhịp nhàng giữa các phương thức vận tải, dựa vào chuyên môn của các công ty 3PL và sự kết nối được tạo bởi công nghệ và các chuyên gia.

Khả năng phục hồi cao. Mạng lưới dễ phục hồi vẫn có thể vận hành khi các sự kiện bất thường làm gián đoạn dòng phân phối. Sự dư thừa và nhiều phương án hỗ trợ khả năng này: khi một nhà chuyên chở không hoạt động được, một nhà chuyên chở khác sẵn sàng nhận hàng; nếu một cảng đóng sẽ có cơ sở ở cảng khác. Các nhà phân phối cộng tác với công ty 3PL và công ty giao nhận trong xây dựng các phương án phòng trừ cho các tình huống như sự phá sản của công ty chuyên chở, đình công tại cảng, và các trường hợp gây gián đoạn khác. Họ đảm bảo sức chứa của nhà kho thông qua cam kết với công ty 3PL về quá tải và không gian kho công cộng sẽ được sử dụng khi cần thiết. Nhiều phương án vận tải cân bằng giữa đội phương tiện vận chuyển cá nhân và cung cấp bởi các nhà chuyên chở.

Liệu mạng lưới tối ưu hóa CROWDSOURCING có phù hợp với công ty của bạn?

Trả lời các câu hỏi sau để xem liệu CROWDSOURCING có giúp tối ưu hóa mạng lưới logistics của bạn.

Việc tối ưu hóa mạng lưới cuối cùng của bạn diễn ra vào 2 năm trước?

Công ty bạn có mất hơn 200 triệu USD mỗi năm cho phân phối?

Chi phí phân phối tăng trong vòng 2-3 năm trở lại đây, hay sắp tăng?

Các hợp đồng 3PL thiếu tầm nhìn cho sự phát triển liên tục và chia sẻ lợi nhuận?

Khối lượng trong mạng lưới tăng hơn 15% trong vòng 2 năm trở lại?

Nếu bạn trả lời “có” cho hơn 2 câu hỏi, bạn có thể thu được lợi ích từ tối ưu hóa mạng lưới CROWDSOURCING.

 

—–

Nguồn: AT Kearney

Nếu chuỗi cung ứng là một mạng lưới những đối tượng được kết nối và có mối quan hệ gắn kết tương hỗ nhau thì logistics chính là thứ giúp cho mạng lưới đó vận động. Quản lý sự vận động đó có hiệu quả hay không, suy cho cùng, chính là nằm ở vấn đề bạn có thể nhìn thấy bao quát toàn bộ mạng lưới và có thông tin toàn diện từ đầu đến cuối của chuỗi hay không.

Đứng trên góc độ là một doanh nghiệp, bạn có thể đang nhìn thấy khả năng tổn thất do rủi ro, lãng phí và sự trì trệ trong vận hành hiện tại của mình. Ai cũng nhận thấy vấn đề, nhưng bài toán đặt ra là với đặc thù cơ sở hạ tầng của ngành logistics và những quan ngại về kinh phí đầu tư, mỗi doanh nghiệp Việt Nam đòi hỏi một giải pháp quản lý hoạt động logistics vừa hợp lý về chi phí và vừa phù hợp với môi trường vận tải của Việt Nam.

Nếu từ những vấn đề đã nhìn thấy đó, bạn mong muốn có:

  • Khả năng tích hợp toàn bộ thông tin trong chuỗi cung ứng từ nhà cung cấp đến người tiêu dùng
  • Khả năng nhìn thấy toàn bộ vận hành logistics của các đối tượng trong chuỗi, bao gồm vận tải và kho vận ở mọi lúc mọi nơi
  • Khả năng tự động hóa và tối ưu hóa các hoạt động logistics liên quan đến vận tải và kho vận

và phải đáp ứng được cả về chi phí và tính phù hợp, thì Smartlog chính là đối tác phù hợp nhất và đáng tin cậy nhất mà bạn có thể tìm thấy trên thị trường hiện nay.

Vì sao?

Thứ nhất, Smartlog là một hệ sinh thái, trong đó tất cả các giải pháp nên tảng TMS, WMS, Freight management, v.v. đều được kết nối với nhau và những ứng dụng như mobile app, control tower, dock scheduling và còn nhiều ý tưởng ứng dụng công nghệ mới như là các add-ons sẽ liên tục được cập nhật.

Bạn có thể tìm thấy từng giải pháp riêng rẻ về quản lý vận tải, quản lý kho vận, quản lý giao nhận, v.v ở mỗi nhà cung cấp khác nhau, nhưng liệu bạn có được một cái nhìn toàn diện liên kết với tất cả các vận hành với mỗi ứng dụng không?

Câu trả lời là CÓ, chỉ có thể với Smartlog.

Smartlog là một hệ sinh thái logistics, một “điểm đến duy nhất” cho tất cả cái giải pháp vận hành logistics và chuỗi cung ứng của bạn với một hiểu biết sâu sắc về môi trường vận hành của Việt Nam.

Hệ sinh thái Smartlog (Nguồn: Smartlog Việt Nam)

Thứ hai, các giải pháp của Smartlog đáp ứng 4 tiêu chí: tự động, chuẩn hóa, tối ưu và nhanh chóng bằng cách ứng dụng các công nghệ tân tiến nhất cho tự động, các thuật toán cho tối ưu và vận hành dựa trên nền tảng đám mây. Bạn là nhà quản lý? Bạn có thể tiếp cận thông tin và quản lý ở bất cứ đâu, vào bất cứ thời điểm nào ngay cả trên bàn tiệc hay ngoài bãi biển.

Đám mây đã và đang làm một cuộc cách mạng trong vận hành chuỗi cung ứng và logistics khi mà nhu cầu có được thông tin tức thì cho quản lý vận hành đang là một điều cấp thiết. Trong tương lai 5 năm nữa, khi “đám mây” đã được nhân rộng, một kho dữ liệu khổng lồ được hình thành, ngày càng nhiều doanh nghiệp bao gồm nhà vận tải, nhà sản xuất, nhà phân phối đều tận dụng được lợi ích về thông tin và sự tối ưu hóa mà hệ sinh thái mang lại. Do vậy tất cả những doanh nghiệp đang sử dụng hệ thống đều có thể kết nối thông tin logistics với nhau, giao dịch trên hệ thống này tất cả các chủ thể khác để đem lại hiệu quả kinh tế cao nhất và chi phí sản phẩm thấp nhất. Như vậy, kể cả người tiêu dùng cũng gián tiếp được lợi ích vì họ sẽ có sản phẩm với giá thấp hơn và chất lượng cao hơn.

Thứ ba, lựa chọn Smartlog làm đối tác là bạn đã lựa chọn cho mình một người đồng hành tầm cỡ về mặt chiến lược và tầm nhìn. Trong năm nay, tên tuổi của Smartlog sẽ nằm trong báo cáo Magic Quadrant danh tiếng của Gartner. Smartlog với tầm nhìn là Start-up Unicorn của Việt Nam trị giá 15 triệu USD, mang sứ mệnh chuyển đổi ngành logistics, trở thành người tiên phong trong việc hiện thực hóa ý tưởng về một sàn giao dịch vận tải để các doanh nghiệp có thể tối ưu hóa được nguồn lực của nhau, điều mà trên thế giới hiện còn mới mẻ và tương lai là một xu hướng.

Trong tổng số 1 triệu xe tải đang ngày ngày qua lại tại các địa điểm giao hàng dọc đất nước, 10,000 xe tải sẽ gia nhập hệ sinh thái của Smartlog trong năm nay và còn hơn thế nữa dưới sự kết nối với các kho bãi trong hệ sinh thái Smartlog. Các nhà xe sẽ không sợ không có hàng, các chủ hàng không còn lo thiếu xe – một thị trường mở đem lại giá cả vận tải tối ưu nhất cho cả hai.

Nếu không phải bây giờ thì khi nào?

Hãy là những doanh nghiệp tiếp theo gia nhập MIỄN PHÍ hệ sinh thái Smartlog NGAY BÂY GIỜ.

Liên hệ: khiem.tran@gosmartlog.com

 

 

GỌI VỐN CỘNG ĐỒNG ĐẾN VỚI LOGISTICS

Đây là phương pháp cộng tác dùng tri thức từ đám đông để làm phong phú và nâng cấp mạng lưới – một lối tiếp cận tận dụng trí tuệ đám đông để đề cao và khuyến khích thiết kế mạng lưới (network design).

Phương pháp thiết kế mạng lưới logistics truyền thống gồm 2 giai đoạn: giai đoạn thiết kế được thực hiện bởi nhà phân phối với ít thông tin từ nhà cung ứng logistics và giai đoạn đàm phán tập trung vào giá thực hiện với nhiều nhà vận chuyển, vận hành kho, và cung ứng logistics theo hợp đồng. Phương pháp này đã đẩy lợi nhuận biên của các nhà vận chuyển xuống mức thấp và khiến các doanh nghiệp này khó phát triển bền vững. Bằng cách hợp nhất và cắt giảm nguồn lực, các nhà vận chuyển đã lấy lại được ưu thế về giá. Giá cước vận chuyển bằng đường biển và bằng xe tải đã hồi phục trong đầu nửa năm 2017, đặc biệt là cước phí quản lý kho và chuyển phát bưu kiện tăng đáng kể khi thương mại điện tử phát triển kéo theo sự tăng trưởng công suất, chi phí lao động và đẩy điểm cân bằng về phía có lợi cho nhà cung ứng.

Để bù lại áp lực vì giá tăng và đạt được tính hiệu quả cao hơn, các nhà phân phối cần một giải pháp mới cho việc tối ưu hóa mạng lưới. Tối ưu hóa mạng lưới trong tương lai sẽ mang tính toàn diện, chiến lược và quan trọng là mang tính cộng tác. Đó là tối ưu hóa mạng lưới bằng sử dụng nguồn lực từ đám đông (Crowdsourcing). Mô hình sử dụng nguồn lực từ đám đông đã chứng minh tính tiên tiến và hiệu quả trong sản xuất hàng tiêu dùng, vận tải, sản xuất công nghiệp, và nó cũng đem lại lợi ích trên 3 phương diện của thiết kế mạng lưới logistics. Một, sử dụng nguồn lực từ đám đông tiết kiệm chi phí và làm tăng năng suất một cách bền vững bằng cách sử dụng kiến thức kết hợp từ nhiều công ty trong nền công nghiệp, người sẽ cung cấp cái nhìn về logictics tổng quát hơn bất kì một nhà phân phối nào. Hai, nhà phân phối và nhà cung ứng phối hợp có thể tạo nên mạng lưới logictics mạnh hơn với khả năng phản ứng nhanh với sự thay đổi nhu cầu người tiêu dùng và khả năng phục hồi tốt hơn để đối phó với phá sản, thảm họa tự nhiên, biến động chính trị và những rủi ro khác. Cuối cùng, sự cộng tác cũng giúp tăng tốc hoạt động, tạo lợi ích nhanh hơn và tránh những trở ngại gặp phải khi xây dựng mạng lưới không có thông tin từ nhà cung ứng.

 

Tối ưu hóa mạng lưới: phức tạp, phát triển, thiết yếu

Rất ít vấn đề trong doanh nghiệp kéo dài và quan trọng bằng thiết kế và quản lý mạng lưới phân phối. Chi phí dành cho logistics đứng thứ 2 hoặc thứ 3 trong các loại chi phí của doanh nghiệp và luôn nằm trong mục tiêu cắt giảm chi phí của doanh nghiệp.

Ít có vấn đề nào quan trọng và dai dẳng ở nhiều doanh nghiệp như thiết kế và quản lý mạng lưới phân phối. Chi phí logistics chiếm từ 3%-8% tổng chi phí của doanh nghiệp khiến nó trở thành chi phí lớn thứ 2, đôi khi là thứ 3, và luôn trở thành tâm điểm của nhiều chiến dịch cắt giảm chi phí.

Tuy nhiên, việc cắt giảm chi phí phân phối không phải là vấn đề đơn giản. Mạng lưới logistics nhiều tầng hiển nhiên vô cùng phức tạp, bao gồn nhiều phương thức vận chuyển, nhiều 3PL, nhà vận chuyển, công ty quản lý kho và các nhà cung ứng khác. Sư thay đổi liên tục của nhu cầu người tiêu dùng và các rủi ro trong cạnh tranh làm tăng tính phức tạp của vấn đề.

Mạng lưới logistics hiện nay cũng đối mặt với nhiều rủi ro từ yếu tố bên ngoài. Trong 2016, sự phá sản của Hanjin đã làm đóng băng hàng hóa trên toàn thế giới, động đất phá hủy các cảng ở New Zealand và sự quay lại với chính sách bảo hộ tại các nước phát triển đe dọa các mối quan hệ thương mại quốc tế.

Làn sóng sáp nhập mới trong bán lẻ, đóng gói hàng tiêu dùng và những phân ngành khác đại diện cho vấn đề mới của tối ưu hóa mạng lưới. Các công ty sáp nhập thường hứa hẹn sự cộng hưởng về giá đạt được từ kết hợp các bước vận hành chuỗi cung ứng và logistics riêng lẻ nhưng không giảm chất lượng dịch vụ.

Những nhân tố khó lường này làm cho chi phí phân phối dễ biến động, khó quản lý và tăng không ngừng. Rất ít công ty có thể duy trì được việc chi không hiệu quả cho hạng mục lớn như logistics trong thị trường cạnh tranh gay gắt và áp lực về lợi nhuận hiện nay. Các nhà phân phối cần một chiến lược tối ưu hóa mạng lưới ngay bây giờ.

 

Vấn đề hôm nay không thể xử lý bằng công cụ của ngày hôm qua

Đối mặt với sự thay đổi ngày càng tăng, hầu hết các nhà phân phối vẫn dùng các phương thức thiết kế mạng lưới logistics có từ vài thập niên trước và cần có sự cải tiến. Nhìn chung, các nhà hoạch định mạng lưới thường dùng rất ít thông tin từ bên ngoài. Họ chỉ dựa vào tầm nhìn hạn chế của bản thân về ngành logistics và dùng dữ liệu cùng các tiêu chuẩn trong công ty; họ không nhìn thấy cơ hội và các mối đe dọa mà các quan điểm từ ngoài mang lại. Thay vì phát triển hiệu suất, các thiết kế mới chủ yếu biến đổi cấu trúc có sẵn của mạng lưới dựa vào sự biến động về lượng ngắn hạn và dự đoán xu hướng cung-cầu trong 5 năm.

Sau khi hoàn thành thiết kế, các nhà phân phối đưa ra yêu cầu đấu thầu (RFPs), bắt đầu một chuỗi dài đàm phán với các nhà cung ứng logistics chỉ tập trung vào giá hợp đồng được chốt hằng năm, thay vì tính hiệu quả bền vững và các giải pháp sáng tạo.

Các động lực cho việc tối ưu hóa đảm bảo rất ít cho một quy trình thực thi hiệu quả, dẫn đến sự chiến đấu dai dẳng và mệt mỏi thực hiện thiết kế mới. Sự thực thi bị chậm trễ vì các trở ngại của thế giới thực buộc nhà phân phối điều chỉnh các yêu cầu từ các nhà hoạt định cấp cao mà không hỏi ý kiến nhà cung ứng. RFPs dựa trên các thiết kế này thường ít liên quan tới mức giá thực và cấp độ dịch vụ của ngành, dẫn đến sự phản hồi không đạt yêu cầu từ các nhà cung ứng.

Sự đứt đoạn này là nguyên nhân chính dẫn đến việc không thể thực thi mạng lưới. Sử dụng nguồn lực từ đám đông giải quyết vấn đề này bằng giúp các nhà cung ứng có tiếng nói trong việc hình thành các yêu cầu của mạng lưới dựa trên thực tế của thị trường.

 

Sức ảnh hưởng đang biến mất

Ưu thế về đàm phán của các nhà phân phối đối với nhà chuyên chở đang biến mất. Các công ty vận tải bắt đầu sáp nhập và loại bỏ các tài sản dư thừa với mục tiêu giảm hiệu suất quá độ, điều tạo nên sức ảnh hưởng của nhà phân phối. Các đơn hàng thương mại điện tử đang làm đầy các nhà kho và tạo sức ép lên mạng lưới chuyển phát bưu kiện.

Sự gia tăng giá trở lại từ đáy của phí vận chuyển bằng xe tải và tàu biển cùng cước quản lý kho đã đánh dấu cho điểm chấm dứt của tối ưu hóa mạng lưới cục bộ. Sự phát triển trong tương lai cần đến sự cộng tác mang tính chiến lược giữa nhà phân phối và 3PL vì một mục tiêu xây dựng mạng lưới logistics mạnh, phản ứng nhanh và dễ phục hồi.

Để tiếp tục tìm hiểu, các bạn hãy đón đọc phần 2 nhé!

Nguồn: AT Kearney

Các nhà bán lẻ từ khắp châu Á đang tràn vào Việt Nam khi đất nước nới lỏng các ràng buộc đối với các công ty nước ngoài, tạo một cuộc đua trong việc đưa thị trường siêu thị và cửa hàng tiện lợi lên mức tiềm năng hơn mà hiện đang được các doanh nghiệp nhỏ thôn tính.

Trong số các công ty nước ngoài, các nhà sản xuất như Samsung của Hàn Quốc từ lâu họ đã nhìn thấy giá trị ở Việt Nam, mặc dù đất nước ta có phần tuột hậu so với một vài nước bạn ở Đông Nam Á trong phát triển kinh tế. Và hiện nay, các đại gia bán lẻ nước ngoài cũng đang ồ ạt nối bước.

Một trong những “tay chơi mới” đang có kế hoạch thực hiện một bước đột phá lớn vào thị trường bán lẻ các quốc gia Đông Nam Á là cửa hàng tiện lợi GS25. Tập đoàn này đã đến trung tâm thành phố Hồ Chí Minh vào tháng Giêng năm nay.

GS Retail là nhà điều hành chuỗi cửa hàng tiện lợi hàng đầu của Hàn Quốc, dự định có 50 cửa hàng ở Việt Nam vào cuối năm nay và mở rộng mạng lưới của mình ở đây đến 2.500 địa điểm trong vòng một thập kỷ. Tại thị trường nội địa, GS25 có 12.000 cửa hàng.

Ở vùng ngoại ô của thành phố, nhà bán lẻ hàng đầu của Hàn Quốc, E-Mart , đã phủ đầy 3ha với hàng loạt các lựa chọn từ thực phẩm, quần áo đến hàng gia dụng, khiến người tiêu dùng không khỏi kích thích mua sắm. Việc kiểm soát vệ sinh an toàn thực phẩm với công nghệ hiện đại trong phân khúc thực phẩm tươi sống của cửa hàng đã được người mua sắm trước đây vốn quen với các khu chợ tấp nập của thành phố chào đón nhiệt tình. Dựa trên thành công trong lần đặt chân đầu tiên tại Việt Nam, E-Mart dự kiến ​​sẽ mở 10 địa điểm trở lên trong cả nước.

Trong khi đó, tập đoàn Hàn Quốc – Lotte có kế hoạch tăng số siêu thị Lotte Mart tại Việt Nam lên 87 từ hiện tại là 13. Một nhà điều hành tại tập đoàn này cho rằng Việt Nam là “thị trường quan trọng nhất ở châu Á”.

Tổng doanh thu bán lẻ tại Việt Nam đã đạt kỷ lục 129,6 tỷ đô la vào năm 2017.

Việt Nam đã cho phép các doanh nghiệp bán lẻ sở hữu 100% vốn nước ngoài hoạt động trong những điều kiện ràng buộc nhất định kể từ năm 2009, hai năm sau khi gia nhập Tổ chức Thương mại Thế giới. Điều này làm cho chúng ta vượt trên Indonesia và những nước khác về việc hội nhập của thị trường. Các hiệp định thương mại và hợp tác kinh tế tự do với các nước, kể cả Nhật Bản, đã khuyến khích việc tự do hóa hơn nữa.

Năm 2016, nước ta giảm rào cản ràng buộc để tạo điều kiện thuận lợi cho việc mở cửa hàng dưới 500 mét vuông, và chuỗi cửa hàng tiện lợi nước ngoài phát triển mạnh. Với Hiệp định đối tác toàn diện và từng bước xuyên Thái Bình Dương (CP-TPP), được ký kết vào tháng 3/2018, các công ty này cuối cùng cũng có thể mở rộng mà không cần bất kỳ sự kiểm tra nào khác của chính phủ.

Seven & i Holdings của Nhật Bản dự kiến ​​sẽ có 1.000 cửa hàng 7-Eleven tại Việt Nam vào năm 2027, và chuỗi B’s Mart của Thái Lan đang nhắm tới 3.000 địa điểm. Một cư dân của thành phố Hồ Chí Minh cho biết cô ấy hầu như không đi chợ nữa: “Cửa hàng tiện lợi ngày càng nhiều và rất thuận tiện.”  

Các nhà bán lẻ hình thức hộ gia đình nhỏ lẻ đã nắm giữ thị trường bán lẻ của Việt Nam và vẫn tiếp tục duy trì ở thời điểm hiện tại. Các nhà bán lẻ hàng tạp hóa hiện đại – siêu thị, cửa hàng tiện lợi- chỉ chiếm 5,4% trong doanh số bán lẻ thực phẩm Việt Nam trong năm nay, con số thấp nhất trong khu vực Đông Nam Á.

Nhưng khi thu nhập tăng, nhiều người Việt Nam sẵn sàng chi trả cao hơn cho các loại thực phẩm chất lượng cao hơn tại các cửa hàng tiện lợi. Kinh tế Việt Nam đang tăng trưởng khoảng 7% mỗi năm, và tổng sản phẩm quốc nội bình quân đầu người đạt 2.385 USD vào năm 2017. Tại thành phố Hồ Chí Minh, con số này là hơn 5.000 USD.

Có nghĩa là đây sẽ là một cơ hội lớn cho các chuỗi nước ngoài, vì Việt Nam hiện chỉ có khoảng 1.000 siêu thị và 2.000 cửa hàng tiện lợi hiện nay, ứng với 1/20 và 1/3 số lượng ở Nhật Bản.

Viễn cảnh vốn đầu tư nước ngoài tràn vào thị trường bán lẻ Việt Nam đã khiến một số người lo ngại. “Nếu các công ty nước ngoài thống trị, thì chính các công ty trong nước và người Việt Nam sẽ trả giá cho điều này”,  một thành viên quốc hội nói.

Tuy nhiên, các đại gia bán lẻ trong nước cũng không ngồi yên. VinMart +, cửa hàng tiện lợi của tập đoàn bất động sản  Vingroup đã lên kế hoạch tăng gấp bốn lần mạng lưới lên 4.000 cửa hàng vào năm 2020. TGDĐ – nhà bán lẻ điện thoại di động hàng đầu của Việt Nam, đã xây dựng siêu thị kinh doanh của mình cho 375 cửa hàng trong ba năm và nhắm tới 500 địa điểm vào cuối năm nay.

Việt Nam đang cần hàng nghìn cửa hàng bán lẻ hiện đại. Và xu hướng đầu tư này sẽ còn tiếp tục mạnh mẽ hơn nữa trong 3 đến 5 năm tới.

—–

Nguồn: Nikkei Asia

Nguyên tắc thành công của dịch vụ hoàn thành đơn hàng (fulfillment) trên nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh thay đổi từng ngày từng giờ. Duy chỉ có một điều không đổi, đó là khách hàng; cá nhân hay tổ chức luôn là trung tâm của chuỗi cung ứng. Khách hàng chính là điểm trọng tâm mà mọi quy trình vận hành chuỗi cung ứng phải tập trung giải quyết và đáp ứng.

Quan điểm “lấy khách hàng là trung tâm” thúc đẩy nhà sản xuất. Nhà bán lẻ bất kể quy mô nào cũng phải xem xét lại chiến lược và năng lực của mình để thành công trong một thị trường năng động, cạnh tranh và rủi ro cao.

Bước quan trọng tiếp theo để thành công trong kỷ nguyên mới này chính là bắt đầu nhìn bao quát hơn về vai trò và giá trị của quản lý chuỗi cung ứng, logistic.

Trong thời gian dài, nhiều nhà quản lý cấp cao xem quản lý chuỗi cung ứng, đặt biệt là logistic, chỉ đóng vai trò là một trung tâm chi phí (cost center). Quan điểm này vẫn còn tồn tại ở một số công ty cho đến hiện tại. Một khảo sát thực hiện bởi SAP vào năm ngoái chỉ ra 42% đáp viên cho rằng logistic được xem là một “trung tâm chi phí” tại công ty họ hoặc là “quản lý kho vận” đối với 31% đáp viên khác.

Ngày nay, việc quản lý chuỗi cung ứng dừng lại ở quản lý chi phí. Để tạo khác biệt và tạo tác động đến doanh nghiệp, bạn phải suy nghĩ và hành động vượt khỏi quan điểm này, tìm cách biến chuỗi cung ứng, logistic thành một lợi thế cạnh tranh để tăng doanh thu, thị phần và lòng trung thành của khách hàng.

Một ví dụ thành công điển hình chính là Amazon. Thành viên của dịch vụ Amazon Prime ngoài các quyền lợi cơ bản còn được vận chuyển miễn phí hàng hóa trong 2 ngày. Hơn thế nữa, hệ thống phân phối lớn, đa dạng của Amazon không chỉ vượt ngoài mong đợi khách hàng mà còn góp phần thúc đẩy doanh thu, thị phần cho công ty.

Theo một nghiên cứu của Consumer Intelligence Research Partners, số lượng thành viên của dịch vụ Amazon Prime đã tăng gấp đôi trong vòng 2 năm gần đây và chạm đến mốc 80 triệu người trên toàn nước Mỹ, chiếm 60% tổng số khách hàng của Amazon. Thành viên Prime có mức chi tiêu hàng năm gấp đôi so với các khách khách khác của Amazon ($1300 so với $700). Cũng theo dữ liệu từ Slice Intelligence, vào thứ hai trước Giáng sinh năm ngoái, 49.2% các giao dịch mua sắm online trên Amazon vẫn được thực hiện vì khách hàng biết rằng các giao dịch này vẫn an toàn với sự hỗ trợ 2 ngày giao hàng miễn phí của công ty.

Intel cũng là một trong những công ty thành công trong việc tận dụng năng lực chuỗi cung ứng, logistic để tăng doanh thu, thị phần và sự trung thành của khách hàng. Tại hội nghị thường niên của CSCMP (Council of Supply chain Management Professionals), hai nhân viên của Intel là Ninette Vaz và Greg Skrovan đã chia sẻ những thành công của công ty họ với chương trình SC@Intel. Trong chương trình này, các nhân viên chuỗi cung ứng cộng tác cùng đội ngũ nhân viên kinh doanh của Intel trong việc cung cấp những “sự thật ngầm hiểu” (insight) và tư vấn cho khách hàng xây dựng chuỗi cung ứng của họ. Những chuyên gia chuỗi cung ứng này còn giúp đội ngũ phát triển sản phẩm của Intel xem xét những sản phẩm và công nghệ nào có thể dùng để cải thiện vận hành chuỗi cung ứng và logistic.

Theo Skrovan, dự án này đã giúp đỡ 50 khách hàng, trong đó có 6 thương vụ với trị giá lên đến 30 triệu đô la chỉ trong năm đầu tiên thực hiện dự án. Họ đã tung 7 bản thử nghiệm có sử dụng công nghệ RealSense Intel ứng dụng trong nhà kho để tính trọng lượng kích thước hàng nhằm nhanh chóng lên kế hoạch chất, dỡ, và vận chuyển hàng.

Các ví dụ của Intel và Amazon đã chứng minh rõ ràng những lợi ích của việc nhìn nhận chuỗi cung ứng, logistic với góc nhìn rộng hơn. Tuy nhiên, quá trình thay đổi quan điểm “logistic là một trung tâm chi phí” thành quan điểm “logistic là một lợi thế cạnh tranh” là một quá trình đòi hỏi thời gian và nổ lực.

Vậy bắt đầu từ đâu? Đây là bốn gợi ý cho bạn:

  1. Tập trung vào khách hàng: Thấu hiểu những yêu cầu và mong đợi thực sự của họ. Trong bức thư gửi cho các cổ đông, CEO của Amazon Jeff Bezos có viết: “Có nhiều hướng để doanh nghiệp tập trung: đối thủ cạnh tranh, phát triển sản phẩm, phát triển công nghệ, phát triển mô hình kinh doanh… Tuy nhiên trong quan điểm của tôi, tập trung vào khách hàng là điều giúp doanh nghiệp tồn tại lâu dài.”

Hãy xây dựng các tham số và đo lường thành công trên quan điểm của khách hàng, không phải từ phía doanh nghiệp. Ví dụ, giao hàng đúng giờ không đồng nghĩa với nhận hàng đúng giờ.

Đừng chỉ đặt giả định, hãy trò chuyện một cách thấu đáo với khách hàng để hiểu rõ những yêu cầu thực sự của họ. Qua đó, doanh nghiệp sẽ tìm ra vô số những giải pháp tiềm ẩn. Ví dụ, việc hiểu sự khác nhau giữa yêu cầu “luôn giao hàng qua đường hàng không” với yêu cầu “nhận hàng trong ngày” có thể dẫn ra cơ hội thay thế là vận chuyển bằng xe tải (giá chỉ bằng 1/5). Một ví dụ khác, thấu hiểu nhu cầu khách hàng ở tầng sâu hơn tạo ra cơ hội vận hành công tác hoàn thành đơn hàng trực tuyến với những nhà kho, trung tâm phân phối đã có sẵn.

Bezos từng nói: “Có thể bây giờ bạn chưa biết, khách hàng muốn sản phẩm dịch vụ tốt hơn, việc thỏa mãn khách hàng sớm muộn gì cũng thúc đẩy doanh nghiệp bạn phải cải tiến dựa trên quan điểm khách hàng. Không có bất kỳ khách hàng nào từng yêu cầu Amazon tạo ra chương trình Prime cả, nhưng cuối cùng họ cũng có cái mà họ muốn.”

  1. Kết nối các Giá trị của Chuỗi cung ứng, logistic với các kế hoạch kinh doanh, chiến lược của doanh nghiệp. Nhiều công ty đã bổ nhiệm các quản lý chuỗi cung ứng thành CEO, ví dụ như Tim Cook ở Apple, Mary Barra ở GM, Fabian Garcia ở Revlon, John Hendrickson ở Perrigo, Bali Padda ở Lego, và mới đây là Jesper Brodin ở IKEA. Sự thật là rất nhiều quản lý cao không có nhiều hiểu biết về quản lý chuỗi cung ứng và logistic, kết quả là họ không nhận ra những lợi ích nếu tận dụng hợp lý năng lực tiềm ẩn của chuỗi cung ứng. Tất cả những gì họ biết, trong nhiều trường hợp, là hàng hóa đến và đi từ kho phía sau tòa nhà với yêu cầu phải đúng hạn và với chi phí rẻ nhất có thể.

Vì vậy, việc có một quản lý cấp cao kết nối các giá trị của quản lý chuỗi cung ứng với các kế hoạch kinh doanh, chiến lược của công ty là một việc vô cùng cần thiết. Tuy nhiên, nghiên cứu chỉ ra rằng chỉ 24% nhà sản xuất có chức danh Giám đốc điều hành về chuỗi cung ứng CSCO (Chief Supply Chain Office). Điều này cũng được thể hiện ở khảo sát SAP, chỉ có 14% đáp viên cho biết họ có CSCO và có đến 11% trả lời rằng “Tôi ước gì!”.

Tăng trưởng với lợi nhuận dương là một trong những mục tiêu chiến lược quan trọng của nhiều công ty. Sự bùng nổ của thương mại điện tử tạo cơ hội cho doanh nghiệp kết nối với nhà cung cấp ngược dòng (upstream) và kinh doanh, marketing, chăm sóc khách hàng xuôi dòng (downstream). Những công ty như Amazon và Intel đã tận dụng sức mạnh của chuỗi cung ứng bằng cách rất khác biệt để phát triển doanh nghiệp bền vững.

Sự kết nối có thể xuất hiện ở những cấp bậc nhỏ hơn. Điều quan trọng là cấp quản lý chuỗi cung ứng, logistic phải hiểu rõ vai trò và tác động của họ đến sự thành công của công ty. Trong nhiều trường hợp, nhân viên cấp thấp trong chuỗi cung ứng không hiểu được họ có đóng góp gì trong tăng trưởng doanh thu hay tiết kiệm chi phí cho công ty. Đối với họ, vai trò của họ chỉ đơn giản là soạn, đóng gói, vận chuyển và quản lý hàng hóa. Cung cấp một bức tranh tổng quát cho mọi thành viên trong chuỗi cung ứng và liên kết vai trò của họ với bức tranh đó sẽ có tác động tích cực đến việc chuyển tải giá trị đến khách hàng, tối đa hóa tăng trưởng của doanh nghiệp.

  1. Đẩy mạnh sự cộng tác giữa Chuỗi cung ứng, Logistic, Kinh doanh, Tiếp thị và Chăm sóc khách hàng. Chương trình SC@Intel là một ví dụ điển hình của việc kết hợp chuỗi cung ứng với kinh doanh nhằm thúc đẩy tăng trưởng doanh thu và sự thỏa mãn của khách hàng. Một ví dụ khác: một nhân viên chuỗi cung ứng trực tiếp làm việc với đội kinh doanh để hướng dẫn họ các định vị năng lực chuỗi cung ứng, logistic như một lợi thế cạnh tranh đứng trên quan điểm của khách hàng hiện tại và khách hàng tương lai. Trích dẫn thông điệp của anh ấy đến đội kinh doanh: “Khả năng đáp ứng nhanh chóng và hiệu quả nhu cầu khách hàng, điều chỉnh kích thước đơn hàng và yêu cầu vận chuyển, giao hàng đúng giờ và dự báo chính xác nhu cầu, tồn kho, và những chỉ số khác đều là những lợi thế cạnh tranh – hãy biến chúng thành những vũ khí của chúng ta!”

Hãy đập bỏ những bức tường giữa các đội nhóm trong công ty, cùng nhau làm việc vì một tầm nhìn chung đó là tăng trưởng doanh thu, thị phần thông qua việc tập trung thỏa mãn khàng hàng.

  1. Tận dụng những kiến thức, chuyên môn và nguồn lực của những đối tác cung ứng dịch vụ logistic bên thứ ba. Tương đối ít công ty có đủ năng lực và nguồn lực nội bộ để thay đổi chuỗi cung ứng một mình, vì vậy họ phải hợp tác với các đối tác 3PL. Theo Nghiên cứu 3PL năm 2017, 73% đáp viên cho rằng các đối tác 3PL có tác động tác cực trong quá trình thay đổi chuỗi cung ứng. Trong đó, 9% cho rằng các đối tác 3PL có tác động rất đáng kể, 28% đánh giá là đáng kể, và 36% cho rằng các đối tác 3PL có vai trò là những nhà cố vấn. Trích dẫn từ nghiên cứu: “Người sử dụng và những nhà cung cấp đồng ý rằng các đối tác 3PL có thể trợ giúp với những kiến thức của họ về ngành, kinh nghiệm về quản lý chuỗi cung ứng và lĩnh vực giao hàng”.

Khi bắt đầu trên hành trình biến logistic trở thành một lợi thế cạnh tranh, hãy đồng hành cùng các đối tác 3PL vì họ sở hữu hai yếu tố then chốt của sự thành công: thứ nhất, bạn tin tưởng họ từ việc họ quản lý thành công các công tác logistic của công ty bạn trong quá khứ; thứ hai, họ hiểu rõ những xu hướng và “thực hành tốt nhất” của ngành.

Nguồn: Legacy Supply Chain Service, 05/2018

Nguyên tắc thành công của dịch vụ hậu cần trên nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh thay đổi từng ngày từng giờ. Điều không đổi đó là khách hàng, cá nhân hay tổ chức luôn là trung tâm của chuỗi cung ứng. Khách hàng chính là điểm trọng tâm mà mọi quy trình vận hành chuỗi cung ứng phải tập trung giải quyết và đáp ứng.

Quan điểm “lấy khách hàng là trung tâm” thúc đẩy nhà sản xuất, nhà bán lẻ ở bất kể quy mô nào cũng phải xem xét lại chiến lược và năng lực của mình để thành công trong một thị trường năng động, cạnh tranh và rủi ro cao.

Tháng 3/2017, Walmart ngừng xây dựng trung tâm phân phối rộng hơn 11ha ở Merced, CA được khởi công năm 2015. Bà Delia Garcia, quản lý cấp cao về truyền thông của Walmart, cho biết: “Bản chất của ngành bán lẻ đã thay đổi so với 12 năm về trước. Chúng tôi đã cải tiến và đổi mới phương thức kinh doanh bằng việc đầu tư mạnh vào thương mại điện tử và năng lực thương mại điện tử.”

Bản chất ngành bán lẻ bắt đầu thay đổi từ năm 2005. Theo Bộ thương mại Mỹ, 12 năm trước, doanh thu từ thương mại điện tử là 91.4 tỷ đô chiếm 2.5% tổng doanh thu ngành bán lẻ toàn nước Mỹ. Năm 2016, doanh thu từ thương mại điện tử chạm mốc 394.9 tỷ đô chiếm 8.1% tổng doanh thu ngành bán lẻ. Tốc độ tăng trưởng của thương mại điện tử giai đoạn 2015 – 2016 là 15.1%, trong khi tốc độ tăng trưởng tổng ngành bán lẻ chỉ là 2.9%.

Tốc độ tăng trưởng đáng kể cộng với nhu cầu khách hàng ngày càng gia tăng (nhanh hơn, đáng tin cậy hơn, miễn phí giao hàng) bắt đầu tác động đến quy trình vận hành chuỗi cung ứng và logistic, mạng lưới, yêu cầu về công nghệ. Khách hàng mong đợi một dịch vụ nhanh hơn, tốt hơn và rẻ hơn làm cho việc cân đối giữa chi phí tồn kho, chi phí vận chuyển, chi phí nhân công phức tạp hơn bao giờ hết.

Doanh nghiệp phải tự đặt ra nhiều câu hỏi và yếu tố để lựa chọn chiến lược thương mại điện tửbán lẻ đa kênh đúng đắn. Ví dụ như:

– Chúng ta nên xây dựng những trung tâm phân phối (fulfillment center) dành riêng cho thương mại điện tử hay không?

Nhà sản xuất, nhà bán lẻ lúc ban đầu xây dựng trung tâm phân phối dùng chung cho cả thương mại điện tử và thương mại truyền thống. Sau đó, họ tách ra khi quy mô, phạm vi thay đổi. Trong nhiều trường hợp, việc tách ra là do sự gia tăng chi phí tồn kho (thừa hàng quá nhiều ở kho này nhưng thiếu hàng ở kho khác), gia tăng chi phí vận chuyển (quãng đường vận chuyển quá dài hoặc nhiều đợt giao hàng (shipment) chỉ cho một đơn hàng), chất lượng phục vụ thấp.

Trở về ví dụ của Walmart, họ thay đổi bằng cách xây dựng những trung tâm và kênh phân phối mới dành riêng cho thương mại điện tử. Theo báo cáo của Wall Street Journal, một đơn đặt hàng nhiều sản phẩm khác nhau từ Walmart có thể được soạn từ nhiều địa điểm cách biệt. Mục đích của Walmart là xây dựng những trung tâm phân phối với địa điểm riêng biệt cùng nguồn hàng đa dạng phục vụ cho việc soạn hàng, giao hàng nhanh chóng.

– Chúng ta có nên cộng tác với các nhà cung ứng bằng việc bán lẻ hàng hóa của họ với giá cao hơn mà không cần lưu kho hay vận chuyển (drop-shipping) hay không?

Một nghiên cứu được xuất bản tháng 01/2017 trên RSR (Retail System Research) cộng tác với SPS Thương mại điện tử cho thấy 40% số công ty trong tổng số 563 công ty được khảo sát (bao gồm nhà bán lẻ, nhà sản xuất, nhà phân phối, nhà cung cấp dịch vụ logistic) dự định sẽ tăng số lượng đối tác drop-shipping trong năm 2017. Đặc biệt, đối với nhà cung cấp dịch vụ logistic, họ mong đợi con số hợp tác lớn đáng kể trong kế hoạch 3 năm tới. Home Depot, Macy’s và Pier 1 Imports là ba trong số những nhà bán lẻ tích cực trong hoạt động drop-shipping.

– Và câu hỏi lớn nhất đặc biệt đối với các công ty mới gia nhập thị trường: Làm thế nào để thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh có thể nâng cao năng lực hoàn thành đơn hàng mà vẫn tối thiểu hóa rủi ro, chi phí, thời gian để đưa sản phẩm ra thị trường (time-to-market)?

Thay vì việc phí thời gian vào những thứ đã có rồi, để giải quyết vấn đề này, nhiều công ty tập trung tận dụng tối đa tiềm năng của mạng lưới, các nguồn lực và các mối quan hệ sẵn có, đặc biệt là mối quan hệ với các nhà cung cấp dịch vụ logistic.

Giải pháp cho thương mại điện tử đã có mặt trên thị trường

Tháng 09/2016, Prologis nhận định: “Vai trò của những nhà cung cấp dịch vụ logistic bên thứ 3 (3PL – Third-party logistic) đang dần trở nên quan trọng trong thương mại điện tử. Rất nhiều vấn đề vận hành logistic của khách hàng đang được thực hiện bởi bên thứ ba với tư cách là nhà bán lẻ, đặc biệt ở phân khúc khách hàng vừa và nhỏ. Vận hành các dịch vụ hoàn thành đơn hàng trên nền tảng thương mại điện tử (E-fulfillment) cần rất nhiều kỹ năng. Đối với những nhà bán lẻ trực tuyến, các trợ giúp chuyên môn từ 3PL là vô cùng cần thiết trong giai đoạn doanh nghiệp phát triển nhanh chóng.”

Vậy nên bắt đầu từ đâu? Hãy đồng hành cùng các đối tác 3PL vì họ sở hữu hai yếu tố then chốt của sự thành công: thứ nhất, bạn tin tưởng họ từ việc họ quản lý thành công các công tác hậu cần của công ty bạn trong quá khứ; thứ hai, họ đã rất quen thuộc với những sản phẩm và chuỗi cung ứng của công ty bạn cũng như những xu hướng phát triển, tiềm lực của thị trường này.

Mike Fahey, phó chủ tịch vận hành cho Haier America, cho rằng: “Chọn đối tác đúng, công việc sẽ suôn sẻ… Tôi luôn tin rằng hợp tác với đúng đối tác 3PL là chìa khóa của sự thành công. Tôi mong rằng công ty bạn cũng tìm ra được một đối tác 3PL có văn hóa và kinh nghiệm trong thị trường, biết chia sẻ những trách nhiệm trong quá trình vận hành. Chúng tôi cung cấp các giải pháp E-Com cho ngày càng nhiều công ty lớn khi nhu cầu của họ ngày càng tăng. Chúng tôi hợp tác với các đối tác 3PL trong việc cải tiến quy trình hoàn thành đơn hàng qua thương mại điện tử với mục đích giảm chi phí đồng thời giảm thời gian quay vòng đơn hàng (turnaround time). Thương mại điện tử càng phát triển, áp lực càng gia tăng, càng nhiều công ty sẽ tìm đến giải pháp này. Với những đối tác 3PL, chúng tôi sẽ học hỏi những công ty thành công trong vấn đề tự động hóa và cải tiến quy trình.”

Sẽ tốn hàng năm ròng để xây dựng niềm tin và chia sẻ kiến thức song phương. Vì vậy, thay vì bắt đầu từ con số 0 với một đối tác 3PL bạn chưa từng làm việc cùng, hãy tìm kiếm những đối tác sẵn có trong mạng lưới của bạn và xem họ có thỏa mãn những yêu cầu trong dịch vụ hoàn thành đơn hàng trên nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh của bạn hay không.

Một số yếu tố để xác định đối tác 3PL hiện tại của bạn có thể giúp bạn vượt qua thành công những thử thách thương mại điện tử hay không:

Công nghệ hiện đại và linh hoạt: Phần mềm và công nghệ đóng vai trò quan trọng trong dịch vụ hoàn thành đơn hàng nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh, bao gồm tầm nhìn chuỗi cung ứng (supply chain visibility) đặc biệt là trực quan hóa với dữ liệu thời gian thực trong quản lý tồn kho xuyên suốt mạng lưới; quản lý phân phối đơn hàng (DOM); quản lý vận chuyển (bao gồm cả drop shipping); tự động hóa và quản lý kho; phân tích kinh doanh và trí thông minh doanh nghiệp (BI). Dù cho hệ thống này có là của bạn hay được cung cấp bởi các đối tác 3PL, bắt buộc công nghệ phải hiện đại, linh hoạt để đáp ứng nhanh chóng với những thay đổi trong yêu cầu và quy trình của doanh nghiệp.

Sự phù hợp về chiến lược và văn hóa: Bạn và đối tác 3PL có chia sẻ những giá trị giống nhau và cam kết hợp tác vì những cải tiến liên tục? Liệu những chiến lược phát triển và đầu tư của đối tác 3PL có phù hợp với doanh nghiệp bạn, đặc biệt ở lĩnh vực hoàn thành đơn hàng nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh? Câu trả lời cho cả hai câu hỏi trên nên là “Có”. Mức lý tưởng, bạn và đối tác 3PL sẽ chia sẻ những tầm nhìn chung phù hợp với mục tiêu và mong muốn của khách hàng cuối cùng hoặc là người tiêu dùng cuối cùng trong nhiều trường hợp.

Chia sẻ rủi ro và lợi ích: khách hàng ngày một mong muốn một dịch vụ nhanh hơn, đối tác sẽ chịu nhiều rủi ro và trách nhiệm hơn trong quản lý chuỗi cung ứng, vì vậy doanh nghiệp cần phải lựa chọn đối tác 3PL đúng đắn và quản lý mối quan hệ này hợp lý. Tập trung xây dựng quan hệ dài hạn trên cơ sở sự tin tưởng, chia sẻ rủi ro và lợi ích từ cả hai phía.

Tư duy “hướng giải pháp”: Không có một giải pháp “bên ngoài chiếc hộp” dành cho việc hoàn thành đơn hàng trên nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh. Nhu cầu khách hàng ngày càng tăng nhanh, cách thức doanh nghiệp đáp ứng những nhu cầu này cũng phải nhanh chóng, linh hoạt và “hướng khách hàng” hơn. Vì vậy, 3PL cần phải hiểu rõ tầm quan trọng của “tốc độ lên kệ” (speed-to-shelf) và đưa ra những giải pháp phù hợp với thị trường đa dạng và độc đáo.

Đúng vậy, nguyên tắc thành công của dịch vụ hậu cần trên nền tảng thương mại điện tử và bán lẻ đa kênh thay đổi từng ngày. Tuy nhiên, bạn hoàn toàn có thể tối thiểu hóa chi phí, rủi ro trong việc phát triển doanh nghiệp và tiếp cận thị trường nhanh hơn bằng cách tận dụng tối đa lợi thế của mạng lưới, nguồn lực, các mối quan hệ có sẵn.

Nguồn: Legacy Supply Chain Service, 05/2018

Công ty tư vấn McKinsey ước tính rằng thị trường in 3D sẽ tăng lên từ 180 tỷ đô la đến 490 tỷ đô la vào năm 2025. Công nghệ in 3D là gì? Nó vận hành như thế nào? Công nghệ in 3D có thực sự làm thay đổi hoàn toàn quá trình sản xuất toàn cầu không? In 3D sẽ khiến các nhà máy sản xuất truyền thống lỗi thời? Và do đó, khối lượng logistics sẽ thay đổi lớn? .

Chúng ta hãy cùng đi tìm câu trả lời. (more…)

Hội nghị thường niên về Chuỗi cung ứng của Gartner Inc. vừa diễn ra tại Phoenix, AZ đã công bố bảng xếp hạng 25 chuỗi cung ứng hàng đầu thế giới được xem là “chuẩn đối sánh” (best practice) ngành.

Unilever lần thứ ba liên tiếp dẫn đầu bảng xếp hạng, theo sau đó là Inditex, Cisco, Cogate-Palmolive và Intel. Home Depot trở lại bảng xếp hạng sau ba năm vắng bóng. Novo Nordisk và Adidas là những cái tên mới trong lần công bố năm nay.

Ông Stan Aronow, phó chủ tịch nghiên cứu của Gartner, cho biết: “Bảng xếp hạng là những nhóm công ty dẫn đầu với nhiều bài học giá trị để chia sẻ, ngoài ra còn xuất hiện ba nhãn hàng mới đến từ ba nhóm ngành khoa học đời sống, kinh doanh bán lẻ, sản xuất sản phẩm tiêu dùng.

Với chuỗi cung ứng lâu đời đồng thời là á quân năm ngoái, McDonald’s đã được xếp vào nhóm “Master” cùng với các công ty như Apple, P&G, Amazon. Nhóm Master, được Gartner giới thiệu lần đầu tiên vào năm 2015, là những công ty dẫn dầu trong Chuỗi cung ứng trong suốt hơn 10 năm qua.

Ông Guy Courtin, phó chủ tịch Chiến lược giải pháp và Ngành của công ty Infor Retail, là một trong những người tham dự sự kiện năm nay. Chủ đề Số hóa (Digitalization) thu hút ông nhiều nhất: “Tại thời điểm này, nhà bán lẻ hoặc là đã số hóa, hoặc là đã có kế hoạch chi tiết để số hóa. Bây giờ có lẽ đã là quá muộn cho những người chỉ mới bắt đầu.”

Guy Courtin còn chia sẻ về ngành dịch vụ ăn uống: “Sự thành công của McDonald’s nằm ở việc phối hợp nhịp nhàng với nhà cung cấp chiến lược, nhà cung cấp dịch vụ và hàng ngàn công ty, chủ cửa hàng nhượng quyền thương mại trên khắp thế giới của họ. Nhân viên có nhiều thời gian hơn dành cho khách hàng khi công ty tiến hành số hóa chuỗi cung ứng bằng việc thử nghiệm thực tế ảo tăng cường (Augemented Reality)”.

Thứ hạngTên công tyÝ kiến của chuyên gia1
(184 voters)
(25%)
Ý kiến của Gartner1
(42
voters)
(25%)
ROA 3 năm gần nhất (đã nhân với tỷ trọng)2
(20%)
Vòng quay hàng tồn kho3
(10%)
Tăng trưởng doanh thu 3 năm gần nhất4
(10%)
CSR5
(10%)
Điểm tổng6
1Unilever2,41366710.3%7.52.6%10.006.36
2Inditex1,25434516.5%3.910.9%10.004.85
3Cisco Systems7855417.9%13.1-0.4%10.004.41
4Colgate-Palmolive89832417.6%5.1-2.2%10.004.40
5Intel8314998.9%3.64.8%10.004.36
6Nike1,34927017.4%3.86.8%6.004.25
7Nestlé1,3264266.4%4.8-0.2%10.004.21
8PepsiCo1,0943917.3%8.8-0,6%10.003.99
9H&M76019318.1%2.87.8%10.003.96
10Starbucks1,04018620.4%11.89.2%4.003.85
113M78319814.0%4.11.4%10.003.56
12Schneider Electric7374104.8%5.2-0.5%10.003.55
13Novo Nordisk1214937.9%1.25.3%10.003.37
14HP Inc.3903547.3%8.40.2%10.003.30
15L’Oréal9992109.6%2.94.6%8.003.26
16Diageo6512279.2%1.07.6%10.003.25
17Samsung Electronics90711710.7%14.69.8%9.003.22
18Johnson & Johnson8803226.2%2.72.8%6.003.08
19BASF4702816.9%4.4-0.5%10.003.02
20Walmart1,4162566.2%8.31.6%3.002.98
21Kimberly-Clark61913313.6%6.7-1.6%8.002.96
22The Coca Cola Co.1,5582214.6%4.8-10.1%4.002.87
23Home Depot4317818.6%5.16.7%5.002.81
24Adidas8211156.8%2.913.5%7.002.58
25BMW6791184.1%4.26.0%10.002.45
  1. Ý kiến của chuyên gia và của Gartner: Dựa trên điểm theo hệ thống xếp hạng bắt buộc (forced ranking) của từng nhóm người đối với định nghĩa về “Sự phối hợp trong hoạt động Chuỗi cung ứng”
  2. ROA 3 năm gần nhất (đã nhân với tỷ trọng): Doanh thu ròng 2017/Tổng tài sản 2017)*50% + (Doanh thu ròng 2016/Tổng tài sản 2016)*30% + (Doanh thu ròng 2015/Tổng tài sản 2015)*20%
  3. Vòng quay hàng tồn kho: Chi phí bán hàng 2017/Hàng tồn kho bình quân hàng quý 2017
  4. Tăng trưởng doanh thu 3 năm gần nhất: (Tăng trưởng giai đoạn 2016 – 2017)*50% + (Tăng trưởng giai đoạn 2015 – 2016)*30% + (Tăng trưởng giai đoạn 2014 – 2015)*20%
  5. Điểm CSR: Chỉ số trách nhiệm xã hội của doanh nghiệp được đo lường bằng sự cam kết, sự liêm chính và hiệu suất hoạt động.
  6. Điểm tổng: (Ý kiến chuyên gia*25%) + (Ý kiến của Gartner*25%) + (ROA 3 năm gần nhất*20%) + (Vòng quay hàng tồn kho*10%) + (Tăng trưởng doanh thu 3 năm gần nhất*10%) + (Điểm CSR*10%).

Nguồn: Gartner, 05/2018.

03. Đo lường giá trị tiềm năng của AI

Chúng tôi ước đoán công nghệ AI trong các tình huống nghiên cứu mang lại giá trị tiềm năng từ $3.5 đến $5.8 nghìn tỷ mỗi năm trong 09 bộ phận ở 19 lĩnh vực khác nhau. Và nó chiếm khoảng 40% tổng $9.5 đến $15.4 nghìn tỷ giá trị tiềm năng mỗi năm mà tất cả các công cụ phân tích mang lại.

Chúng tôi ước tính giá trị tiềm năng AI mang lại từ 1% đến 9% doanh thu 2016 tùy ngành. Giá trị này được đo lường bằng tỉ lệ doanh thu và nó biến thiên giữa các ngành, phụ thuộc vào tình huống ứng dụng, sự sẵn có của dữ liệu phù hợp, các quy chế và luật pháp liên quan.

Những con số này không phải là dự báo cho một giai đoạn cụ thể nào, chúng chỉ là các biến trỏ tiềm năng về mặt kinh tế đáng cân nhắc trong bối cảnh các công cụ phân tích phát triển mạnh mẽ.

Từ những tình huống nghiên cứu, chúng tôi nhận ra giá trị tiềm năng ứng dụng AI trong cả những bộ phận quan tâm đến dòng đầu báo cáo tài chính (doanh thu) như bán hàng hay marketing đến những bộ phận quan tâm đến dòng cuối (lợi nhuận) như quản trị chuỗi cung ứng hay sản xuất.

Các ngành hàng tiêu dùng như bán lẻ hay công nghệ cao thường đánh giá rất cao tiềm năng của AI trong marketing hay bán hàng vì tần suất tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng tạo được một lượng lớn dữ liệu sẵn sàng cho AI. Các nền tảng thương mại điện tử đã chuẩn bị sẵn để nhận các lợi ích AI mang lại. Bởi lẻ các nền tảng này có thể dễ dàng thu thập dữ liệu như dữ liệu bấm chuột của khách hàng, thời gian khách hàng trên web, từ đó, họ có thể tùy biến các quảng cáo, mức giá, và sản phẩm cho mỗi khách hàng tương ứng.

Dưới đây là 03 ví dụ ngắn gọn mà ở đó AI đã mang lại các tác động nhất định (hình 05):

  • Ở ngành bán lẻ, marketing và bán hàng là các lĩnh vực mà AI có nhiều tiềm năng khai thác rõ ràng nhất; và trong 02 bộ phận này, định giá, quảng cáo, và quản lý dịch vụ khách hàng là các khu vực cốt lõi, mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Các tình huống nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra ràng việc sử dụng dữ liệu khách hàng để tùy biến quảng cáo, như các quảng cáo phù hợp với mỗi cá nhân mỗi ngày có thể làm tăng 2-3% doanh thu chỉ riêng ở các cửa hàng (ngoại tuyến).
  • Trong ngành hàng tiêu dùng, quản trị chuỗi cung ứng là lĩnh vực chính có thể khai thác được AI. Trong nhiều tình huống, chúng tôi thấy được công cụ phân tích AI với phương thức dự báo dựa trên các biến thúc đẩy nhu cầu. Từ đó, độ chính xác của dự báo tăng thêm 10% đến 20%, và điều này cũng có nghĩa là 5% lượng tồn kho sẽ được giảm và 2-3% doanh thu sẽ được tăng.
  • Trong ngành ngân hàng, đặc biệt là dịch vụ bán lẻ tài chính, AI có tiềm năng đóng góp rất lớn trong marketing và bán hàng, tiềm năng này cũng lớn như ở ngành bán lẻ. Và vì tầm quan trọng của việc đánh giá và quản lý rủi ro (trong các khoản vay lớn hay phát hiện hồ sơ giả), AI đã có cơ hội khẳng định vai trò của mình.

04. LỘ TRÌNH TÁC ĐỘNG VÀ GIA TĂNG GIÁ TRỊ

Gần đây, AI đã đạt được nhiều đột phá đáng tự hào – tuy vậy, các thách thức lớn vẫn chờ đợi phía trước. Chuyên gia Michael Chui liệt kê 05 hạn chế lớn mà AI phải vượt qua.

Trí thông minh nhân tạo hiện đang thu hút nhiều doanh nghiệp đầu tư, và khi công nghệ phát triển đủ mạnh, ta có thể giải phóng được giá trị tiềm ẩn của nó. Tuy nhiên, chỉ khoảng 20% doanh nghiệp nhận thức về AI hiện đang áp dụng công nghệ này vào thực tế vận hành ở quy mô lớn hay ở các bộ phận cốt lõi.

Với các hứa hẹn mà AI mang lại, trí thông minh nhân tạo cũng có nhiều hạn chế cần phải vượt qua. Ngoài một lượng lớn dữ liệu đã kể ở trên, chúng tôi còn nhận ra 05 hạn chế khác:

  • Đầu tiên là thách thức đặt tên cho dữ liệu đào tạo, hiện việc này vô cùng cần thiết cho mô hình học có giám sát và vẫn đang được thực hiện một cách rất thủ công. Nhiều kĩ thuật mới hứa hẹn sẽ được phát triển để giải quyết việc này, như kĩ thuật học tăng chường hay học không giám sát.
  • Thứ hai là khó khăn để có được dữ liệu đủ lớn và đủ toàn diện để đào tạo hệ thống. Trong nhiều tình huống nghiên cứu, tạo hay có được dữ liệu lớn đôi khi rất khó khăn, như dữ liệu khám lâm sàn để chẩn đoán điều trị bệnh đủ chính xác.
  • Thứ ba là khả năng giải thích ngôn từ trong nhiều bối cảnh phức tạp và rộng lớn: tại sao ta có thể đạt được một quyết định phù hợp? Các chứng nhận sản phẩm trong ngành chăm sóc sức khỏe, sản xuất xe hơi và máy bay có thể là một rào cản. Luật pháp cũng thường muốn kiểm soát, các quy tắc và tiêu chí lựa chọn nên được giải thích rõ ràng.
  • Thứ tư là năng lực khái quát hóa: các mô hình AI vẫn còn gặp nhiều khó khăn khi áp dụng các kinh nghiệm học được từ một tình huống này sang một tình huống khác. Điều này nghĩa là doanh nghiệp buộc phải cam kết các nguồn dữ liệu đầu vào để đào tạo mô hình mới phù hợp với các mô hình cũ. Chuyển giao đào tạo – cho phép mô hình AI được đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ xác định và sau đó nhanh chóng áp dụng cho các nhiệm vụ khác tương tự – là một kĩ thuật hứa hẹn sẽ trả lời được cho thách thức này.
  • Hạn chế thứ 5 liên quan đến rủi ro sai lệch trong dữ liệu và thuật toán. Thật ra, các vấn đề liên quan đến hạn chế này ngày càng được xã hội quan tâm và cần nhiều bước tiến xa hơn nữa để giải quyết, như hiểu về quá trình thu thập dữ liệu có thể tác động đến mô hình được sử dụng để đào tạo. Như các thiên lệch không mong muốn có thể được xem là kết quả khi dữ liệu đào tạo không đại diện được cho tổng thể. Do đó, mô hình nhận diện gương mặt được đào tạo trên dữ liệu tổng thể phù hợp với đặc điểm nhân chủng học, và ắt hẳn các nhà phát triển phải dành nhiều tâm sức để đảm bảo sự phù hợp với những khu vực có đặc điểm nhận dạng đa dạng. Một nghiên cứu gần đây về việc lợi dụng AI để làm những điều xấu chỉ ra một loạt các nguy cơ về an ninh dữ liệu, từ việc hack các hệ thống tự động hóa phức tạp đến các chiến dịch chính trị sử dụng AI để phát tán các thông tin tùy biến với từng người bỏ phiếu.

Các thách thức về mặt tổ chức xoay quanh công nghệ, quy trình, và con người có thể làm chậm hay cản trở việc áp dụng AI

Nhiều tổ chức hiện đang dự định khai thác AI cần cân nhắc nhiều phương pháp áp dụng. Thật ra, ta có rất nhiều lựa chọn, ta có thể tự trang bị năng lực khai thác AI cho chính mình, ta cũng có thuê ngoài hay chọn giải pháp công nghệ AI như một phần mềm dịch vụ (Saas).

Dựa vào bối cảnh áp dụng, ta nên có kế hoạch xây dựng phù hợp. Doanh nghiệp cần thiết xây dựng một kế hoạch dữ liệu để mô hình có thể đưa ra các dự báo hay kết quả phù hợp, dữ liệu sẽ được sử dụng ở các giao diện được thiết kế để con người tương tác trên đó và ở hệ thống chuyển giao (transaction systems). Các thách thức chính về mặt kĩ thuật dữ liệu bao gồm việc tạo dữ liệu, truyền dữ liệu, tích hợp dữ liệu, và xây dựng các liên kết dữ liệu tương ứng. Trong bối cảnh có quá nhiều yêu cầu về mặt kĩ thuật điện toán, một vài doanh nghiệp duy trì trung tâm dữ liệu của họ vì các quy định của chính phủ và rủi ro an ninh dữ liệu. Tuy nhiên, chi phí đầu tư nên được cân nhắc, đặc biệt là khi ta phải sử dụng phần cứng chuyên dụng. Dịch vụ đám mây cũng là một giải pháp.

Trừ khi doanh nghiệp đã mạnh ở mảng kĩ thuật số, quy trình khai thác cũng có thể dễ dàng trở thành rào cản khai thác AI thành công. Về mặt công nghệ, doanh nghiệp cần phải phát triển quy trình quản lý và bảo trì dữ liệu, và áp dụng các nguyên tắc chặt chẽ như Agile và DevOps. Thậm chí, về mặt quy mô, vấn đề “chặng cuối” còn thách thức hơn khi phải đảm bảo kết quả đề nghị của AI được xuất phát với các dữ liệu đầu vào phù hợp (phẩm chất nhà khoa học dữ liệu hay quy trình xây dựng/thu thập dữ liệu).

Về mặt con người, nhiều bộ phận cấu thành hay tối ưu của mạng lưới nơ rôn sâu vẫn còn ẩn chứa nhiều thách thức chờ đợi các chuyên gia giỏi mang lại các bước tiến dài trong hiệu quả vận hành. Nhu cầu cho những kĩ năng cần thiết này hiện tại đã vượt xa nguồn cung, theo một vài ước tính mà chúng tôi có được, hiện ít hơn 10,000 chuyên gia có đầy đủ kĩ năng cần thiết để giải quyết các vấn đề nan giải ở AI. Và đây cũng là cuộc chiến của các ông lớn trong ngành công nghệ.

AI đôi khi cũng khó để cân nhắc áp dụng trong kinh doanh

Khi công nghệ AI và dữ liệu đã sẵn có, giá trị cũng đã được chứng minh rõ ràng, nhiều doanh nghiệp đã có thể nắm bắt được các cơ hội. Trong một số ngành lợi ích của AI đã được chứng minh, công nghệ này đã đủ mạnh và dữ liệu đã sẵn sàng, nhưng chi phí và sự phức tạp khi khai thác AI hiện vẫn chưa đủ đáng để họ thử. Như một hãng hàng không có thể sử dụng công cụ nhận diện gương mặt và những công nghệ nhận diện các chỉ số sinh học để vận hành quy trình điều phối khách hàng lên máy bay, tuy vậy lợi ích của việc này không đủ khi so với chi phí và các vấn đề xung quanh dữ liệu nhân thân cũng như quyền riêng tư của hành khách.

Tương tự, chúng ta cũng thấy được tiềm năng ứng dụng khi dữ liệu và công cụ đủ mạnh, nhưng giá trị vẫn chưa được chứng minh rõ ràng. Trong viễn cảnh dữ liệu (về cả mặt số lượng và chủng loại) hay công cụ quá mới và vẫn chưa được kiểm chứng các giá trị mà chúng có thể khai phóng được. Như trong ngành chăm sóc sức khỏe, nếu AI có thể xây dựng được một công cụ chẩn đoán chính xác với các phân tích tia X, các phương pháp đáng tin cậy hơn hay thậm chí các quy trình y tế tự động, giá trị mà AI mang lại sẽ là rất lớn. Tuy vậy, sự phức tạo và chi phí để đạt được là các rào cản lớn. Trong số các vấn đề phát sinh, quy trình vận hành hoàn hảo và giải quyết các hoạt động xấu/phi pháp trong bảo hiểm và luật pháp.

Các quan ngại của xã hội và quy định luật pháp cũng cản trở việc áp dụng AI. Các quy định luật pháp đặc biệt liên quan đến các tình huống có sử dụng dữ liệu nhận dạng cá nhân. Trong bối cảnh công chúng tranh luận ngày càng gay gắt về việc sử dụng và thương mai hóa dữ liệu cá nhân ở một vài nền tảng trực tuyến, việc sử dụng và lưu trữ thông tin cá nhận đặc biệt nhạy cảm trong một số ngành như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, dược phẩm và các ngành dịch vụ công. Để giải quyết các vấn đề này, doanh nghiệp và nhiều người dùng AI cần thiết phải phát triển mô hình hoạt động kinh doanh sử dụng dữ liệu phù hợp. Hơn nữa, các quy định và chế tài của luật pháp lại khác nhau ở từng quốc gia, từng ngành.

Quan hệ giữa các bên liên quan

Như những gì chúng ta đã thấy, chính năng lực vận hành của doanh nghiệp “chống lại” việc AI tạo ra giá trị chứ không phải do các rào cản kĩ thuật tự thân của AI. Trong phần cuối cùng này, chúng tôi sẽ phát thảo mối quan hệ giữa các bên trong các tình huống nghiên cứu AI: nhà cung cấp công nghệ AI, doanh nghiệp áp dụng, nhà làm luật – người xác lập phạm vi cho cả hai.

  • Với doanh nghiệp cung cấp dịch vụ AI: nhiều doanh nghiệp phát triển và cung cấp dịch vụ AI thường là các doanh nghiệp mạnh trong công nghệ và lực lượng các nhà khoa học dữ liệu đủ để khai thác được tiềm lực AI. Tuy vậy, họ thường thiếu các hiểu biết quan trọng về thị trường đích. Hiểu được giá trị tiềm năng của AI giữa các ngành và bộ phận có thể xác định được danh mục các doanh nghiệp AI. Họ được khuyến cáo không nên chỉ quá chú trọng vào bộ phận/lĩnh vực giàu tiềm năng nhất. Thay vào đó, họ nên kết hợp dữ liệu với các phân tích sâu về năng lực đối thủ, về những điểm mạnh, kiến thức về bộ phận/ngành nghề, và cả quan hệ với khách hàng để xây dựng danh mục đầu tư. Về mặt kĩ thuật, việc vạch ra tất cả các loại vấn đề và kĩ thuật ở các bộ phận/lĩnh vực tiềm năng có thể giúp doanh nghiệp định hướng những lĩnh vực chuyên môn xác đáng nên tập trung đầu tư trước.
  • Nhiều doanh nghiệp tìm kiếm cơ hội áp dụng AI vào trong thực tế vận hành đã bắt đầu áp dụng mô hình học máy hay thí điểm AI ở một số bộ phận. Trước khi bắt đầu với các nghiên cứu khả thi thay giải pháp thí điểm, doanh nghiệp được khuyến khích dành thời gian và chọn cách tiếp cận toàn diện vấn đề, rồi đến việc xây dựng tập danh mục ưu tiên các giải pháp trong doanh nghiệp (cả Ai và các công cụ phân tích khác). Đối với người dẫn đầu doanh nghiệp, để có một danh mục phù hợp, họ được khuyên là dành thời gian để hiểu về khả năng ứng dụng của AI và phạm vi ứng dụng nào có tiềm năng đem lại nhiều giá trị nhất cho doanh nghiệp cũng như công cụ phân tích hay loại AI nào phù hợp để khai thác được giá trị đó. Danh mục này cần thiết được thông báo, không chỉ trả lời giá trị tiềm năng của AI ở đâu mà còn công cụ đó khai thác tiềm năng như thế nào trên quy mô tổng thể doanh nghiệp. Câu hỏi công cụ phân tích khai thác tiềm năng đó như thế nào thật ra phụ thuộc rất ít vào năng lực công nghệ của giải pháp mà phần nhiều là ở kĩ năng, năng lực, và dữ liệu của doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần phải cân nhắc các nỗ lực từ những bước đi đầu tiên, đó chính là cách để có được và tổ chức được dữ liệu, tương tự cho bước cuối cùng về phương pháp để phối hợp kết quả mô hình AI đề xuất vào cách làm việc hiện nay từ clinical trial managers and sales force manager đến các nhân viên mua hàng. Các nghiên cứu trước đây của MGI chỉ ra rằng nhiều nhà tiên phong trong AI rất chú trọng vào bước đi đầu tiên và bước đi cuối cùng.
  • Các nhà làm luật cũng cần thiết cân bằng giữa ửng hộ việc phát triển công nghệ AI song song với việc quản lý rủi ro từ những “kẻ lợi dụng”. Họ quan tâm ủng hộ việc áp dụng rộng rải công nghệ AI vì AI có thể nâng cao năng suất lao động, phát triển kinh tế, và sự thịnh vượng cho cả xã hội. Họ làm điều đó bằng cách đầu tư vào nghiên cứu, phát triển và ủng hộ nhiều chương trình đào tạo, nuôi dưỡng nhân tài AI. Về vấn đề dữ liệu, chính phủ có thể thúc đẩy sự phát triển của các dữ liệu đào tạo trực tiếp thông qua các giải pháp dữ liệu mở. Mở một trung tâm dữ liệu công có thể thúc đẩy các công nghệ tiến bộ vượt bậc tư hay xây dựng các tiêu chuẩn dữ liệu chung cũng sẽ hưu ích. AI đã đặt cho các nhà làm luật nhiều câu hỏi mới để níu kéo các công cụ hay mô hình phân tích cũ không phù hợp. Do vậy, sự tiến bộ trong luật pháp là cần thiết để giải quyết với vấn đề đi liền cùng sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Trong bối cảnh và quy mô lợi ích kinh tế và xã hội bị tác động, các mục tiêu nên được xác lập với tinh thần tránh gây thêm các phiền nhiễu trong việc áp dụng AI và khuyến khích khai thác tiềm lực AI một cách an toàn.

Nguồn: McKinsey, 2018

Đây là một nghiên cứu với hơn 400 tình huống ứng dụng AI ở hơn 19 ngành và 09 bộ phận khác nhau – một nghiên cứu thể hiện tiềm lực ứng dụng lớn và rộng của công nghệ AI hiện đại.

Trí thông minh nhân tạo – Artificial intelligence (AI) có thể được hiểu là một công nghệ thúc đẩy bước chuyển của thời đại, bước chuyển của thời kì kĩ thuật sốhiện nay; trong bối cảnh các tiềm lực ứng dụng của AI không ngừng được khai phá và lớn mạnh. Để biết thêm về điều này, bạn có thể đọc thêm Một số ghi chú khi đón đầu AI: những điều rút ra từ bên trong hàng trăm tình huống ứng dụng, ở bài viết ấy, chúng tôi chỉ rõ các công cụ phân tích truyền thống và công cụ “học sâu” (deep learning) với các vấn đề chúng có thể giải quyết trong hơn 400 tình huống ở nhiều doanh nghiệp/tổ chức. Dựa vào các nghiên cứu của McKinsey Global Institute và nhiều kinh nghiệm khai thác AI tại McKinsey Analytics, chúng tôi nhận định AI có tiềm năng lớn trong nhiều ngành nghề và nhiều lĩnh vực khác nhau. Bên cạnh việc chỉ ra tiềm lực ứng dụng trong nhiều tình huống cụ thể, ở bài viết này, chúng tôi còn muốn giúp bạn nhận diện được các hạn chế và rào cản khai thác AI nhằm mục tiêu hoàn thiện hơn công nghệ này. Hơn hết, giá trị của AI không chỉ ở mô hình của chúng, mà còn ở năng lực khai thác công nghệ của doanh nghiệp.

Ta cũng cần lưu ý rằng, thậm chí khi tiềm năng của AI là đã quá rõ ràng, các vấn đề về an ninh dữ liệu, quyền riêng tư/cá nhân, và sự sai lệch trong quá trình truyền dữ liệu nên được cân nhắc.

Ở chủ đề này, chúng ta sẽ đi qua bốn điểm, hai điểm đầu được trình bày trong phần này 01, hai điểm còn lại sẽ được trình bày trong phần 02.

  1. Bức tranh năng lực của AI: loại AI nào phù hợp với việc giải quyết vấn đề nào
  2. Đi sâu vào một số tình huống thực tiễn ứng dụng công nghệ AI
  3. Đo lường giá trị tiềm năng của AI
  4. Lộ trình tác động và nâng cao giá trị

01. Bức tranh năng lực của AI: loại AI nào phù hợp với việc giải quyết vấn đề nào

Trí thông minh nhân tạo ngày càng được hoàn thiện, do vậy hiểu biết về trí thông minh nhân tạo cũng ngày càng rõ ràng hơn. Để tiện cho độc giả, chúng tôi sẽ sử dụng thuật ngữ AI để trỏ công nghệ học sâu nhờ vào mạng lưới nơ rôn nhân tạo. Chúng tôi cũng dành thời gian để “mổ xẻ” các công cụ Máy học và phân tích truyền thống.

 

 

Mạng nơ rôn là tên gọi một nhóm công nghệ machine learning, mà chúng tôi tạm dịch là máy học. Cốt yếu, chúng đều là công nghệ AI được xây dựng dựa trên việc mô phòng sự liên kết giữa các tế bào nơ rôn và sự tương tác giữa các tế bào nơ rôn trong não bộ con người. Mô hình máy tính đã lấy ý tưởng từ sự kết nối giữa các nơ rôn bắt đầu từ các nghiên cứu ở những năm 1940s, và được đề cao áp dụng trong công nghệ xử lý của máy tính sau đó. Cùng với các bộ dữ liệu lớn, công nghệ xử lý sớm đã phân tích thành công nhiều nguồn dữ liệu đầu vào như hình ảnh, video, và giọng nói. Nhiều doanh nghiệp thích gọi công nghệ này là “học sâu”, vì họ cho rằng, mạng lưới nơ rôn có nhiều lớp (“sâu”) do các siêu liên kết giữa các nơ rôn.

Chúng tôi sẽ phân tích tính ứng dụng và giá trị của 03 loại kĩ thuật mạng lưới nơ rôn bên dưới:

  • Mạng nơ rôn nhân tạo truyền thống (Feed forward neural networks): đây là mô hình mạng lưới nơ rôn nhân tạo đơn giản nhất. Trong cấu trúc này, thông tin di chuyển theo một hướng duy nhất, từ lớp đầu vào, thông qua một số lớp “ẩn”, và đến lớp đầu ra. Không một vòng lặp nào tồn tại trong mạng nơ rôn nhân tạo truyền thống. Mạng lưới này được đề xướng đầu tiên năm 1958 bởi Frank Rosenblatt – một nhà tiên phong trong công nghệ AI. Cấu trúc này phù hợp nhất khi xử lý những vấn đề lặp lại, không có bất kì một điều gì mới. Dựa vào công nghệ điện toán, thuật toán huấn luyện, và dữ liệu sẵn có, mô hình có thể nâng cao chất lượng kết quả đầu ra.
  • Mạng nơ rôn hồi quy (Recurrent neural networks – RNNs): là một dạng mạng lưới nơ rôn nhân tạo có nhiều vòng lặp trong liên kết giữa các nơ rôn, mô hình này rất phù hợp để xử lý một chuỗi nhiều đầu vào. Tháng 11.2016, các nhà nghiên cứu đại học Oxford công bố hệ thống trên nền tảng mạng lưới nơ rôn hồi quy đã đạt được 95% độ chính xác khi mô phỏng tiếng nói dựa trên khẩu hình miệng, và kết quả này cao hơn hẳn các chuyên gia đọc khẩu hình miệng (chỉ chính xác khoảng 52%)
  • Mạng nơ rôn tích chập (Convolutional neural networks – CNNs): là một mạng nơ rôn nhân tạo mà ở đó các lớp nơ rôn được xây dựng trên ý tưởng phương thức tổ chức/xử lý của vỏ não thị giác động vật, một phần não bộ chuyên xử lý hình ảnh, cũng rất phù hợp để giải quyết các bài toán trừu tượng.

Trong nghiên cứu về tính ứng AI này, chúng tôi cũng cân nhấn đến 02 kĩ thuật khác: (01) mạng lưới sinh mẫu – generative adversarial networks (GANs) và (02) học tăng cường – reinforcement learning, nhưng vẫn chưa đánh giá tiềm năng của 02 công nghệ này:

Mạng lưới sinh mẫu (Generative adversarial networks – GANs): gồm 02 mạng lưới nơ rôn thi nhau giải quyết vấn đề dựa trên mô hình trò chơi Tổng Bằng Không (Zero-sum game framework), GANs có thể học cách bắt chước nguồn dữ liệu đa dạng đầu vào (như chuỗi kí tự, kí âm, hay hình ảnh) và từ đó, GANs tạo ra các bộ dữ liệu khả dĩ hiện vẫn chưa tồn tại trong thực tế.

Học tăng cường (Reinforcement learning) là một bộ phận nhỏ của máy học, mà ở đó, hệ thống được đào tạo/huấn luyện bằng các phần thưởng hay hình phạt ảo, cốt lõi của mô hình này là học bằng phương pháp thử sai. Google DeepMind đã áp dụng công nghệ học tăng cường để phát triển hệ thống có thể chơi trò chơi, cả trò chơi điện tử và cờ (như cờ vây), và thậm chí còn giỏi hơn cả quán quân cờ vây của chúng ta.

02. Đi sâu vào một số tình huống thực tiễn ứng dụng công nghệ AI

Chúng tôi đã thu thập và phân tích hơn 400 tình huống ứng của AI trong 19 lĩnh vực và 09 bộ phận kinh doanh. Các tình huống này cho thấy tiềm năng AI trong những quy phạm xác định, điều đáng trân trọng ở đây chính là việc chúng tôi cũng dành thời gian để so sánh AI với các công cụ phân tích truyền thống (hình 2), ở mức quy định về mặt dữ liệu – độ lớn, độ đa dạng, và độ linh hoạt – phù hợp để nhận định tiềm năng. Các tình huống khai thác AI của chúng tôi tuy đa dạng nhưng vẫn chưa phải là toàn diện, và do đó đôi khi, chúng tôi có thể đánh giá quá cao hay quá thấp tiềm năng của AI trong một số ngành. Chúng tôi không ngừng thu thập, chọn lựa và thêm vào “thư viện nghiên cứu ứng dụng AI” của mình để nâng cao tính khách quan khi đánh giá.

Một vài ví dụ ứng dụng AI để nâng cao hiện quả vận hành:

  • Bảo trì tiên phòng: một công cụ hữu hiệu để phát hiện các bất thường. Học sâu có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu đa chiều và có thể thay thế hệ thống bảo trì phòng ngừa hiện nay, nâng nó lên một tầm mới. Phân lớp dữ liệu, như dữ liệu âm thanh hay dữ liệu hình ảnh từ các cảm biến – có thể chỉ là các cảm biến rẻ tiền như microphones hay camera. Nhờ vậy mạng lưới nơ rôn có thể nâng cao được hệ thống bảo trì phòng ngừa cũ hay thậm chí là thay thế nó. AI có khả năng dự báo sai hỏng và tính toán hoạch định công tác bảo trì phù hợp để tối ưu hóa thời gian dừng máy, chi phí vận hành và cải thiện hiệu suất sản xuất. Như AI có thể nâng cao tuổi thọ của một máy bay chở hàng, điều mà các công cụ phân tích truyền thống vẫn không làm tốt. AI kết hợp nhiều dữ liệu về mô hình máy bay, lịch sử bảo trì, cảm biến IoT để phát hiện các bất thường từ dữ liệu độ rung của động cớ, hình ảnh và video động cơ vận hành.
  • Công nghệ tối ưu hóa logistics trên nền tảng AI giúp giảm chi phí nhờ vào các dự báo thời gian thực và huấn luyện hành vi. AI có thể được sử dụng để ước tính liên tục chi phí logistics ở các bên liên quan; nó cũng có thể tối ưu hóa định tuyến phù hợp với tình trạng giao thông, từ đó cải thiện hiệu quả sử dụng nhiên liệu và thời gian giao hàng. Một doanh nghiệp vận tải ở Châu Âu đã giảm được 15% chi phí nhiên liệu bằng việc sử dụng các cảm biến theo dõi hiệu suất hoạt động của phương tiện vận tải và hành vi tài xế, tài xế nhận được các hướng dẫn thời gian thực về khi nào cần phải tăng tốc, khi nào cần phải giảm tốc. Nhờ vậy, họ tối ưu hóa được lượng nhiên liệu sử dụng và giảm được chi phí bảo trì thiết bị.
  • AI là một công cụ hữu ích để quản lý việc chăm sóc khách hàng và sẵn sàng cho thách thức “tùy biến sản phẩm”. Nhờ vào việc cải thiện năng lực nhận diện giọng nói và điều tiết cuộc gọi, AI đã mang lại cho khách hàng một dịch vụ hoàn hảo – và hiệu quả hơn bao giờ hết. Khó có từ ngữ nào có thể đặc tả được năng lực của AI trong các trung tâm chăm sóc khách hàng qua điện thoại. Công nghệ học sâu giúp phân tích âm thanh giọng nói của khách hàng để nhận biết cảm xúc hiện tại của họ, nếu khách hàng phản hồi một cách thiếu thiện cảm với hệ thống, thì ngay lập tức, hệ thống điều tiết sẽ chuyển cuộc gọi này đến với nhân viên chăm sóc khách hàng. Trong marketing và bán hàng, công nghệ AI cũng có những tác động lớn. Việc kết hợp đặc tính nhân chủng học của khách hàng, các giao dịch cũ, và dữ liệu mạng xã hội giúp thiết kế sản phẩm phù hợp hơn với nhu cầu khách hàng, từng khách hàng một. Công nghê dự báo “sản phẩm khách hàng sẽ mua kế tiếp” giúp xác định phân khúc khách hàng – các công ty như Amazon hay Netflix đã áp dụng thành công – có thể giúp doanh thu của doanh nghiệp tăng lên đến 2 lần.

2/3 số tình huống nghiên cứu áp dụng AI là vì họ muốn cải thiện hiệu quả công cụ phân tích hiện tại

69% các tình huống mà chúng tôi nghiên cứu, mạng lưới nơ rôn sâu được sử dụng nhằm nâng cao hiệu quả của các công cụ phân tích cũ. Những tình huống đầu tư mới cho AI hiện chỉ chiếm 16% tổng số tình huống. Và ở 15% số tình huống còn lại, AI vẫn chưa chứng minh được sự ưu việt của nó so với các công cụ phân tích hiện nay, sự hạn chế của dữ liệu là một trong số những nguyên nhân giải thích cho điều này.

 

Quản trị dịch vụ khách hàng là một ngành thu hút được nhiều đầu tư mới cho AI, như một số ngành khác, ngành này có nhiều dữ liệu giá trị và sát với phản ứng theo thời gian thực của con người. Ngoài ra, ngành y tế (chăm sóc sức khỏe) cũng nhận được nhiều đầu tư mới cho AI. Các công nghệ chẩn đoán bệnh hay cải thiện sức khỏe nhờ vào sự phong phú của thông tin hữu ích từ hình ảnh, âm thanh, MRIs đã hỗ trợ sự phát triển của AI trong ngành.

Các tình huống của chúng tôi chỉ ra AI có tiềm năng lớn để mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp hơn so với các công phụ phân tích truyền thông từ 30 đến 128%, tùy ngành.

Tuy nhiên, trong một vài tình huống nghiên cứu, cả AI và công cụ phân tích truyền thống đều đang đóng góp giá trị cho doanh nghiệp, như bảo hiểm, dược phẩm, truyền thông. Thật sự, AI vẫn chưa khẳng định được tiềm năng của mình một cách rõ ràng trong những ngành này. Nguyên nhân có thể giải thích cho điều này là phương pháp sử dụng dữ liệu trong ngành và rào cản quy định của nhà nước.

Các yêu cầu về mặt dữ liệu giúp học sâu có thể phát triển bền vững để chiếm được ưu thế hơn so với các công cụ phân tích truyền thống.

Để các hệ thống mạng lưới nơ rôn phát triển hiệu quả đòi hỏi ta phải đưa vào một lượng lớn dữ liệu song song với việc truy cập kết để xây dựng cơ sở hạ tầng điện toán phù hợp. Hơn nữa, các công cụ học sâu cần phải đủ mạnh để hiểu được các mô hình, các vấn đề từ nhiều loại dữ liệu phức tạp, đa chiều như hình ảnh, video, hay âm thanh.

AI cần một lượng rất lớn dữ liệu phù hợp. Andrew Ng, sáng lập viên Coursera, nhận định khi giải thích phương thức các công ty AI lấy, tổ chức, và sử dụng dữ liệu lớn để tạo nên giá trị.

Học sâu cần hàng nghìn quan sát để xây dựng mô hình, và từ đó phân loại các nhiệm vụ tương đối tốt. Trong một số tình huống, học sâu cần đến hàng triệu mẫu để có thể vận hành như con người. Với một ước tính trước đây của chúng tôi, một thuật toán học sâu nhìn chung sẽ vận hành đạt mức chấp nhận được khi được “học” khoảng 5000 mẫu dữ liệu phù hợp, nếu muốn mô hình vận hành hiệu quả như con người hay thậm chí vượt mặt con người, thì số mẫu dữ liệu phù hợp tối thiểu là 10 triệu. Ở một số tình huống các doanh nghiệp hiện đang áp dụng các công cụ phân tích bậc cao, dữ liệu đã sẵn có – vài triệu hay thậm chí vài tỷ – cho AI sử dụng, đây là phương thức “đào tạo”AI thích hợp nhất. Tuy nhiên, nếu ta không đáp ứng được lượng mẫu tối thiểu, AI sẽ không mang lại giá trị gì hơn so với các công cụ phân tích truyền thống.

Thu thập hay xây dựng một lượng dữ liệu lớn có thể được xem là một khó khăn cho các doanh nghiệp trong nhiều tình huống nghiên cứu, và phân loại vẫn còn là một thách thức lớn. Hầu hết các mô hình AI hiện tại được đào tạo dưới dạng “học có giám sát”, đòi hỏi con người phải đặt tên và phân loại dữ liệu nguồn. Tuy vậy, các kĩ thuật mới hứa hẹn sẽ giải quyết được điểm thắt cổ chai này, như học tăng cường, mạng lưới sinh mẫu, học chuyển giao (transfer learning), và học một lần (one-shot learning). Các kĩ thuật mới này cho phép AI học từng chủ đề với số lượng dữ liệu mẫu nhỏ hơn, hay thậm chí, chỉ có một.

Nhiều tổ chức phải chọn và áp dụng chiến lực cho phép họ thu thập và tổng hợp dữ liệu ở quy mô lớn. Thậm chí với một lượng lớn dữ liệu, họ còn phải đảm bảo dữ liệu tránh bị “quá sát” (overfitting) – khi mô hình đi quá sát với các điểm nhiễu hay các yếu tố ngẫu nhiên của bộ dữ liệu, làm cho kết quả thiếu tin cậy, hay tránh việc “không theo sát” – khi mô hình không nhận biết được tất cả các đặc điểm liên quan. Kết nối dữ liệu từ nhiều nhóm khách hàng khác nhau, thay vì lưu trữ dữ liệu độc lập, vô cùng quan trọng để tạo nên giá trị.

Để nhận diện được toàn bộ tiềm năng của AI đòi hỏi nguồn dữ liệu đầu vào phải đa dạng, gồm hình ảnh, video, và âm thanh

Các kĩ thuật mạng lưới nơ rôn của AI rất giỏi phân tích dữ liệu hình ảnh, video, và âm thanh – những nguồn dữ liệu được nhận định là rất phức tạp và đa chiều. Mạng lưới nơ rôn rất giỏi giải quyết các vấn đề đa chiều, khi nhiều lớp trong mạng lưới có thể học để đại diện cho nhiều đặc tính của dữ liệu. Như, với công nghệ nhận diện gương mặt, lớp đầu tiên của mạng lưới sẽ tập trung vào những điểm ảnh lớn, lớp kế tiếp sẽ tập trung vào các đường thẳng và đường cong, lớp kế nữa tập trung vào các điểm nhận dạng riêng biệt, và lớp cuối cùng có thể xác định được gương mặt. Khác với các công nghệ AI tiền nhiệm – đòi hỏi chuyên gia phải phân tích đặc điểm nhận dạng nhân chủng học, kĩ thuật mạng lưới nơ rôn này có thể tự học được những điểm nhận diện trên nhờ vào các mô phỏng trên mạng lưới trong suốt quá trình đào tạo.

Cùng với các vất đề về lượng và độ đa dạng của dữ liệu, tốc độ cũng cần thiết: công nghệ AI đòi hỏi mô hình cần thiết được đào tạo để phù hợp với các điều kiện không ngừng thay đổi, do vậy, các dữ liệu học hỏi nhất thường phải được củng cố thường xuyên. Trong 1/3 số tình huống, các mô hình cần phải được củng cố lại ít nhất là hằng tháng. Và gần như 1/4 số tình huống dữ liệu cần thiết phải được củng cố mỗi ngày, đó là các tình huống trong ngành marketing, bán hàng, sản xuất, và quản lý chuỗi cung ứng.

[Còn phần 02]

Nguồn: Mckinsey, 2018

Những phát triển gần đây trong lĩnh vực Trí thông minh nhân tạo (AI) đã đem đến một cuộc cách mạng trong cách thức vận hành nhà kho. Nhưng trước hết để thực hiện những thay đổi chiến lược đó, doanh nghiệp phải chắc chắn rằng họ có đủ dữ liệu và nguồn nhân lực cần thiết.

Cập nhật những công nghệ trong lĩnh vực chuỗi cung ứng gần như là một nhiệm vụ từng giờ, từng ngày. Từ roboticstự động hóa phân tích dữ liệu và Internet Vạn Vật (Internet of Things), các công nghệ mới ẩn chứa sức mạnh cải tiến trong cách hàng hóa được xử lý, lưu trữ và vận chuyển. Có lẽ sẽ rất khó khăn cho doanh nghiệp khi họ phải quyết định tập trung vào một công nghệ nào trong số hàng ngàn công nghệ mới như hiện nay.

Một trong số những công nghệ xứng đáng nhận được sự quan tâm chính là Trí thông minh nhân tạo (AI). Theo một nghĩa dễ hiểu nhất, AI là sự phát triển các hệ thống máy tính có thể thực hiện những nhiệm vụ mà thông thường đòi hỏi trí thông minh của con người mới có thể giải quyết được, ví dụ như nhận thức thị giác, nhận dạng giọng nói, ra quyết định, phiên dịch. Ý tưởng AI đã xuất hiện lần đầu tiên năm 1956 tuy nhiên phải mất một thời gian dài để con người có thể lập trình đưa trí thông minh vào hệ thống máy tính.

“Máy học” (Machine learning) hay có khi được gọi là “học máy”, là một loại hình phổ biến nhất của AI trong những năm gần đây. Nó khám phá các phương cách cho phép chương trình máy tính cải thiện những kết quả đầu ra dựa trên việc học hỏi từ những dữ liệu đầu vào. Những chương trình này có thể được nhúng vào trong máy móc hoặc thậm chí có thể được tiến hành ngay trên các máy chủ hay trên điện toán đám mây. Những công ty công nghệ lớn như Amazon, Google, Facebook, Microsoft… đã ứng dụng “máy học” vào dịch vụ của họ để tạo ra những web tìm kiếm trực quan hơn, những hình ảnh đẹp hơn, có nhận dạng giọng nói và những thiết bị thông minh hơn.

Có những điểm tương đồng giữa “máy học” và phân tích dữ liệu truyền thống (quá trình thu thập, chuyển dạng và phân tích dữ liệu). Cả hai đều yêu cầu nguồn dữ liệu sạch, đa dạng và đủ lớn để có thể hoạt động hiệu quả. Điểm khác biệt lớn nhất chính là quá trình phân tích dữ liệu truyền thống chỉ cung cấp cho người dùng kết luận từ dữ liệu đầu ra và họ phải tự thực hiện những hành động độc lập nhằm cải tiến chuỗi cung ứng của họ. Đối với từng loại vấn đề, “máy học” có thể tự động hóa dựa trên một “tập dữ liệu huấn luyện” (training data set). Đối với nhiều nhân viên chuỗi cung ứng, AI và đặc biệt là “máy học” là một công nghệ quan trọng vì nó cho phép việc tự động hóa các tác vụ. Hệ quả trong tương lai của những doanh nghiệp đang bước đầu xây dựng các chiến lược chuỗi cung ứng gắn liền với AI sẽ là gia tăng năng suất, tốc độ và hiệu suất.

Tuy nhiên, hầu hết các chuyên gia chuỗi cung ứng không làm việc tại các tập đoàn công nghệ khổng lồ đã kể ở trên. Họ không có hàng trăm nhân viên là các nhà khoa học dữ liệu hay có ngân sách khổng lồ cho việc nghiên cứu và phát triển như những ông trùm công nghệ đó. Và họ cùng không thể tìm thấy một định nghĩa chuẩn về vai trò của AI trong chuỗi cung ứng của công ty mình. Vì vậy, mục đích của bài viết này là để chỉ ra bước đi phù hợp cho những công ty vừa và nhỏ trong việc áp dụng AI trong chuỗi cung ứng: lĩnh vực quản lý kho.

AI trong thời điểm hiện tại

AI phát triển nhanh chóng như ngày nay là nhờ có sự hội tụ của một số yếu tố cần thiết. Đầu tiên chính là sự gia tăng về nguồn dữ liệu. Các dữ liệu này được sản sinh thông qua quá trình tương tác với khách hàng ngày càng tăng và việc sử dụng các cảm biến nâng cao, cho phép nhiều khía cạnh trong cuộc sống của chúng ta được số hóa. Yếu tố thứ hai chính là sự gia tăng không ngừng của sức mạnh điện toán trong mọi mặt cuộc sống – từ điện thoại thông minh cho đến các đám mây điện toán. Như một tất yếu, các ứng dụng “máy học” được tìm thấy ở hầu hết các phần cứng điện toán mới nhất và có quyền truy cập đến những bộ dữ liệu lớn, đa dạng, chất lượng cao để có thể tự động hóa nhiều loại tác vụ.

Một ví dụ gần gũi với hầu hết người tiêu dùng: nếu bạn có một chiếc iPhone, gần đây bạn sẽ có thể để ý rằng mỗi lần bạn lên xe đi làm mỗi buổi sáng, điện thoại sẽ tự động thông báo rằng bao lâu nữa bạn sẽ đến công ty và con đường nào là ngắn nhất dựa trên tình trạng giao thông thời điểm đó. Điều đầu tiên hẳn nảy ra trong đầu bạn: “Làm sao mà điện thoại lại biết mình chuẩn bị đi làm việc? Thật ngầu, và cũng một chút ớn lạnh”.

Điện thoại của bạn có thể làm được việc đó nhờ “máy học” được nhúng vào trong điện thoại cho phép việc dự đoán điều bạn sẽ làm dựa vào những gì bạn đã làm trong quá khứ. Nếu bạn nhảy việc và lái xe đến một địa điểm khác, điện thoại bạn sẽ điều chỉnh những dự đoán và cho ra những thông báo về địa điểm mới. Điều thú vị trong ví dụ này chính là các thiết bị trở nên ngày càng hữu ích đối với người dùng mà không cần bất cứ hành động yêu cầu nào từ chính người dùng hay nhà phát triển ứng dụng.

Một ví dụ khác chính là xe tự lái. Thế hệ xe tự lái trong thời điểm hiện tại được sử dụng để thu thập dữ liệu giúp cải tiến thế hệ xe tự động đời sau trong tương lai. Mỗi lần con người thực hiện lặp lại các tác vụ cũ, dữ liệu sẽ được ghi lại chung với các dữ liệu từ các phương tiện di chuyển khác và bắt đầu phân tích để xác định tại sao thao tác ghi đè đó lại được thực hiện. Tất cả các chiếc xe đó đều trở nên thông minh hơn dựa trên quy tắc đó.

Mặc dù dễ dàng bị cuốn vào những phát triển thú vị của công nghệ AI ngày nay, việc sáng suốt nên làm là hiểu được những hạn chế của nó. Trong một bài báo năm 2016 trên Harvard Business Review có tên “Điều Trí thông minh nhân tạo có thể và không thể làm hiện nay”, Andrew Ng – cựu chủ nhiệm của phòng nghiên cứu AI của Stanford, cựu trưởng nhóm nghiên cứu AI của công ty đa công nghệ Baidu – nhận định rằng: “AI sẽ thay đổi nhiều ngành công nghiệp. Tuy nhiên, nó không phải là phép thuật”.

Andrew Ng nhấn mạnh rằng mặc dù AI đang được ứng dụng rộng rãi, hầu hết các ứng dụng sử dụng “máy học” được gọi là “học có giám sát” (supervised learning). Ở “học có giám sát”, tập dữ liệu đầu vào huấn luyện được liên kết với quyết định đầu ra đúng đắn. Thuật toán “máy học” sử dụng bộ huấn luyện để ra quyết định dựa trên dữ liệu đầu vào mới. Những ứng dụng phổ biến sử dụng “học có giám sát” như là dán thẻ ảnh, quy trình cho vay nợ hay nhận dạng giọng nói. Trong mỗi trường hợp, hệ thống sẽ nhận dữ liệu đầu vào (bức ảnh đối với trường hợp dán thẻ ảnh) và ra quyết định hoặc trả lời dựa vào những gì nó học được từ “bộ dữ liệu huấn luyện”.

Với một bộ dữ liệu đầu vào đủ lớn bằng những phản hồi phù hợp của người dùng (ví dụ như gương mặt trong bức ảnh), xây dựng các ứng dụng AI cho phép hệ thống máy tính nhận những dữ liệu đầu vào và tự ra quyết định là điều hoàn toàn có thể. Điều này cho phép các quy trình khó tự động hóa trong quá khứ có thể tự động hóa trong hiện tại và đặc biệt, nó còn giúp việc vận hành nhà kho đạt hiệu quả cao hơn. Việc nhận dạng các lợi ích tiềm ẩn như kích cỡ, chất lượng và sự đa dạng của bộ dữ liệu được sử dụng để ra quyết định của thuật toán “học có quan sát” là chìa khóa của thành công. Bộ dữ liệu càng lớn và đa dạng, quyết định đưa ra bởi thuật toán “máy học” sẽ càng chính xác hơn.

Lựa chọn ứng dụng AI nào

Bạn sẽ dễ dàng bị cuốn vào việc sử dụng công nghệ AI và tìm kiếm một ứng dụng phù hợp khi cân nhắc cơ hội để áp dụng AI trong chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, những ứng dụng hữu ích sẽ xuất hiện khi bạn đánh giá những thách thức và cơ hội của doanh nghiệp. Từ đó, bạn sẽ áp dụng AI với một hiểu biết đúng đắn để giải quyết các vấn đề của doanh nghiệp mình.

Đối với vấn đề quản lý kho, những ứng dụng AI nên được thiết kế dựa trên KPI gắn với mục đích tối ưu hóa của doanh nghiệp, như độ chính xác đặt hàng, độ an toàn, năng suất, thời gian hoàn thành đơn hàng (fulfillment time), độ chính xác tồn kho. Quản lý kho thông thường đã có một lượng dữ liệu gắn liền với những KPI của nó vì vậy các ứng dụng AI có thể sử dụng để tự động hóa thực hiện tác vụ và ra quyết định. Tuy nhiên, các dữ liệu này chưa ở dạng tương thích để sử dụng các kỹ thuật AI và nằm rải rác trong hệ thống quản lý nhà kho. Vì vậy, nhiều ứng dụng AI đòi hỏi bộ dữ liệu tổng thể từ hệ thống thông tin trong nhà kho trước khi đi vào hoạt động.

Ví dụ sau đây mô tả tiềm năng của AI trong quản lý nhà kho. Mỗi ví dụ tập trung vào một KPI nhất định: năng suất, sử dụng trang thiết bị nâng tải và hiệu suất. Mặc dù các ví dụ này không đúng với mọi trường hợp quản lý kho, chúng vẫn phần nào cho thấy cách thức công ty sử dụng dữ liệu, chuyển dạng dữ liệu tương thích để ứng dụng “máy học”.

Năng suất. Khi nói đến việc đi chọn hàng (picking), chúng ta sẽ thấy một kho hàng sẽ có dao động năng suất trải dài từ những nhân viên chọn hàng có năng suất trung bình cho đến người có năng suất cao nhất. Tuy nhiên, những nhà kho không ứng dụng chọn hàng nhờ vào hệ thống thường có khoảng dao động năng suất lớn hơn so với các nhà kho có sử dụng một hệ thống như vậy.

Đối với những nhà kho không sử dụng hệ thống chọn hàng, “máy học” tạo ra các cơ hội để nâng cao năng suất của các nhân viên gom hàng năng lực tốt đồng thời cũng đề xuất các giải pháp cải thiện cho những nhân viên có năng lực thấp hơn. Trong trường hợp xét theo phương diện “học có giám sát”, dữ liệu đầu vào cho các ứng dụng AI sẽ là những danh sách chọn hàng cho các nhân viên có năng suất cao nhất được chọn và những dữ liệu đầu ra là trình tự  người nhân viên đó đi chọn các sản phẩm trên danh sách. Dữ liệu đầu ra được dựa trên hệ thống mã vạch hoặc những thông tin khác có sẵn. Ngoài quãng đường di chuyển là ngắn nhất, thì điểm giao cắt sẽ là một yếu tố quan trọng trong việc tối ưu hóa năng suất chọn hàng. Hai loại thông tin này nên được đưa vào bộ dữ liệu vì những nhân viên chọn hàng (picker) giỏi thường chú ý những điểm này trong quá trình làm việc của mình.

Với những dữ liệu phù hợp, thuật toán “máy học” có thể tự động nhận các đơn đặt hàng mới và sắp xếp chúng trong một trật tự tốt nhất cho việc chọn hàng. Trong trường hợp đó, thuật toán có thể giúp các nhân viên chọn hàng cải thiện năng suất của mình bằng việc sao chép các lựa chọn của các nhân viên hiệu quả nhất và thế là cho phép tất cả các nhân viên còn lại cải thiện năng suất của họ.

Tận dụng trang thiết bị

Có sự tương quan mật thiết giữa số lượng kiện hàng hoặc pallet cần di chuyển một ngày trong nhà kho với số lượng thiết bị cần thiết để làm điều đó. Trong hầu hết các trường hợp, đây là mối quan hệ tuyến tính. Tuy nhiên, có một số yếu tố khác cũng ảnh hưởng đến số lượng thiết bị cần thiết như kỹ năng của nhà vận hành hoặc mức độ giống nhau giữa các mã sản phẩm (SKU).

Trong trường hợp này, đầu vào sẽ là tất cả thông tin có sẵn mà có thể có ảnh hưởng đến các yêu cầu của thiết bị, bao gồm các danh sách đặt hàng chi tiết từ hệ thống quản lý kho (Warehouse Management System – WMS) và mức năng suất của nhân viên có được từ  hệ thống quản lý lao động (Labor Management System). Dữ liệu đầu ra sẽ là dữ liệu sử dụng trang thiết bị có được từ hệ thống quản lý đội xe nâng.

Với bộ dữ liệu phù hợp, thuật toán “máy học” có thể nhận được những dự báo về nhu cầu đặt hàng cho những tuần và tháng kế tiếp cùng với các dữ liệu về cấp độ kỹ năng của nhân viên. Sau đó, hệ thống sẽ cung cấp những dự đoán về nhu cầu của thiết bị vận hành trong kho. Người quản lý đội xe nâng sẽ dễ dàng làm việc với những nhà cung ứng thiết bị về vấn đề thuê ngắn hạn hoặc mua mới thiết bị, ngăn ngừa tình trạng thiếu hụt.

Hiệu suất

Một chiến lược chia khu vực để hàng (slotting) tốt sẽ mong muốn tối ưu hóa vị trí của  những SKU có tốc độ nhanh trong khi vẫn dàn trải chúng đều khu vực chọn hàng (pickface) của nhà kho nhằm giảm thiểu sự tắc nghẽn đồng thời nhằm cải thiệu hiệu suất chọn hàng. Tuy nhiên, vì nhu cầu luôn luôn thay đổi và số lượng các SKU rất lớn nên sẽ rất khó khăn và tốn kém thời gian nếu doanh nghiệp sắp xếp các SKU ở vị trí tối ưu dựa trên tốc độ luân chuyển của chúng. Một số nhân viên vận hành kho sử dụng phần mềm phân chia khu vực (slotting) giúp họ giữ những SKU ở các vị trí tối ưu nhất.

Những phần mềm này thường cung cấp một giao diện cho phép người dùng cài đặt quy tắc vận hành của kho vào trong đó. Khi đã được cung cấp dữ liệu lịch sử bán hàng hay dự báo doanh số trong tương lai, các phần mềm này có thể đề xuất những chiến lược chia khu vực. Tuy nhiên, thường thì người vận hành phụ trách vấn đề slotting hay dựa trên kiến thức của bản thân để điều chỉnh chiến lược chia khu vực được hệ thống đề xuất, điều mà có thể không phản ánh được những quy tắc vận hành.

Trong trường hợp này, dữ liệu đầu vào có thể là những chiến lược chia khu vực ban đầu được phần mềm đề xuất. Dữ liệu đầu ra sẽ là những chiến lược cuối cùng được thực thi. Thuật toán “máy học” có thể được tích hợp trong các phần mềm hỗ trợ, sau đó được “học” dần quan thời gian thông qua các lựa chọn slotting cuối cùng của nhà vận hành và sau này sẽ tự đồng thực hiện những điều chỉnh đó.

Phát triển một chiến lược

Sau khi đã nhận diện các khu vực liên quan tới nhà kho có thể nhận được lợi ích từ việc áp dụng AI, điều quan trọng đối với doanh nghiệp chính là thiết lập một chiến lược để xây dựng những ứng dụng AI này. Trong bài báo trên Harvard Business Review, Andrew Ng đã đưa ra những luận điểm hay về việc các nhân viên nên suy nghĩ về chiến lược áp dụng AI như thế nào. Theo ông, chìa khóa phát triển một chiến lược thành công đó là “hiểu rõ nơi nào tạo ra giá trị và cái gì khó sao chép”.

Andrew cũng chỉ ra rằng ngày nay các chuyên gia AI thường xuyên xuất bản và chia sẻ các ý tưởng đồng thời lập trình hướng nguồn mở vì vậy những người đến sau truy cập vô cùng dễ dàng. Việc sao chép một phần mềm có sẵn ít tốn công hơn nhiều so với việc tìm cách truy cập nguồn dữ liệu, đặc biệt là các nguồn dữ liệu cho với kết quả đầu ra đúng. Vì vậy, những người được xem là tài sản quý báu trong việc xây dựng chiến lược ứng dụng AI là những người có khả năng nhận diện và tìm kiếm được nguồn dữ liệu có giá trị cao hoặc có thể tùy chỉnh phần mềm để nó có thể lấy được thông tin giá trị từ nguồn dữ liệu đó. Theo một cách nói khác, khi con đường ứng dụng AI vào quản lý nhà kho đã được mở sẵn, doanh nghiệp chỉ còn việc tập trung vào cải thiện chất lượng dữ liệu và con người.

Bây giờ, câu hỏi quan trọng là làm sao có thể tìm kiếm các dữ liệu quan trọng cho công ty bạn để có thể cải thiện các chỉ tiêu đo lượng hiệu quả công việc (KPI) chủ chốt? Một khi đã xác định được điều này, bước tiếp theo chính là cải thiện chất lượng dữ liệu trong hệ thống quản lý thông tin trong nhà kho của bạn. Một nguyên tắc quản lý dữ liệu quan trọng cần lưu ý đó chính là nguyên tắc “nguồn dữ liệu duy nhất” (one source of truth). Có nghĩa là khi mô hình hóa cấu trúc thông tin, mẫu dữ liệu chỉ được lưu trữ chính xác ở một nơi tránh việc nhầm lẫn trong việc sử dụng thông tin, tránh tình trạng không đồng nhất thông tin ở nhiều nơi trong ứng dụng.

Ví dụ, thông tin về người vận hành xe nâng có thể được lưu trữ nhiều nơi trong nhà kho như hệ thống quản lý nguồn nhân lực, LMS, WMS hay hệ thống quản lý đội xe nâng. Nếu tất cả những thông tin này là thông tin chủ chốt trong các hệ thống khác nhau, điều hoàn toàn có thể xảy ra chính là tên và số ID của các nhân viên này không giống nhau giữa các hệ thống. Ví dụ, ông Jo Smith với mã #1425 trong WMS, ông Joanne Smith với mã $1425 trong LMS và ông Joanne Smith không có mã trong hệ thống quản lý đội xe nâng là cùng một người.

Đối với những trường hợp ứng dụng “máy học” trong đó dữ liệu giữa nhiều hệ thống đang được tổng hợp chung lại, thì điều thiết yếu cần đảm bảo là dữ liệu vận hành phải sạch. Những doanh nghiệp quản lý tốt dữ liệu sẽ dễ dàng làm được việc này bằng “bảng ghi dữ liệu nền” (master data record). Những doanh nghiệp này cũng sẽ có một giao diện lập trình ứng dụng (API – application programming interface) để truy xuất những thông tin đồng nhất vào những hệ thống khác nếu cần thiết.

Nếu bạn đang nằm trong trường hợp tổng hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống, thách thức kế tiếp chính là vấn đề tích hợp, có nghĩa là phải đảm bảo rằng dữ liệu từ các hệ thống trong nhà kho đó phải nằm ở dạng mà “máy học” có thể hiểu được. Việc này cần quá trình làm việc kỹ lưỡng với các nhà cung cấp phần mềm để hiểu rõ năng lực và tiềm năng tổng hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống (như LMS, WMS, quản lý hệ thống xe nâng, ERP). Quá trình này tạo nền tảng cho các cơ sở hạ tầng số hóa để hỗ trợ cho việc phân tích dữ liệu và xây dựng ứng dụng AI bước đầu cho doanh nghiệp. Đây có thể là một thử thách mang tính kỹ thuật nhưng có thể dễ dàng được xử lý bởi API.

Một vấn đề lớn hơn có thể xảy đến đó là vấn đề về con người. Có bao nhiêu người trong công ty bạn có chuyên môn trong việc quản lý, tích hợp, tổng hợp giá trị từ nguồn dữ liệu thô? Nếu câu trả lời là “không đủ”, bạn nên thuê các nhà điều hành – những người sẽ ngồi ở vai trò lãnh đạo và ủng hộ việc tận dụng lợi thế cạnh tranh từ tài sản “nguồn dữ liệu” của công ty.

Mức độ tán thành cao tạo đòn bẩy cho việc bắt đầu chuỗi quyết định nâng cao năng lực quản lý dữ liệu. Đối với hầu hết các công ty, việc này có thể là sự kết hợp giữa những nhân viên nội bộ và các nhà tư vấn bên ngoài. Thậm chí còn có những ứng dụng nền tảng “máy học” như Kaggle hay Experfy dùng để kết nối bạn với những chuyên gia dữ liệu trên khắp thế giới. Xây dựng năng lực quản lý dữ liệu là một ưu tiên quan trọng bởi vì dữ liệu ngày hôm nay là nguồn tài sản quý để dạy cho ứng dụng “máy học” ngày mai. Nhiều doanh nghiệp lớn đã bắt đầu xây dựng những đội nhóm nội bộ để dẫn dắt việc xây dựng AI và phân tích dữ liệu.

Kết luận

Trong khi những nhà quản lý chuỗi cung ứng có vô số những công nghệ để đánh giá và hàng ngàn những thay đổi trong công nghệ để quan tâm, AI chắc chắn là một công nghệ không thể bỏ qua. Không nên xem AI như một loại thuốc chữa bách bệnh chuyển mình chuỗi cung ứng của doanh nghiệp một cách thần kì. Thay vì đó, AI nên được hiểu là một công cụ để nâng cao những KPI chủ chốt cho sự thành công của doanh nghiệp. Không cần thiết phải trở thành những chuyên gia về AI để thành thạo, tuy nhiên, bạn cần phải đảm bảo rằng doanh nghiệp thỏa mãn có đủ ba yêu cầu nền tảng: xác định những trường hợp nào có giá trị quan trọng trong việc cải tiến doanh nghiệp, tạo lập những cơ sở vật chất kỹ thuật số cho phép những dữ liệu chất lượng cao tích hợp trong đa hệ thống, bước đầu xây dựng đội ngũ những chuyên gia dữ liệu cả từ bên trong lẫn bên ngoài doanh nghiệp của bạn.

Nguồn: CSCMP’s Supply Chain Quarterly, 03/2018. (more…)

Nhằm đáp ứng nhu cầu khách hàng – các lựa chọn giao hàng phong phú và tiện lợi hơn, nhiều nhà bán lẻ đã áp dụng mô hình đặt hàng trực tuyến và khách hàng sẽ đến cửa hàng để lấy những thứ họ mua (mô hình BOPIS – buy online and pick-up-in-store).

Dựa vào mức chất lượng dịch vụ cam kết mà khách hàng kì vọng họ có thể nhận những thứ họ muốn thường thì trong vòng 1-3 giờ.

Tuy vậy, nhiều nhà bán lẻ đã trót hứa với khách hàng mặc dù họ vẫn chưa có một quy trình tiêu chuẩn để vận hành phù hợp ở của hàng. Do đó, nhiều khách hàng tiềm năng dễ thất vọng với những lời hứa và đôi khi, lần đầu cũng là lần cuối họ sử dụng dịch vụ này.

Một sai lầm phổ biến khác mà các nhà bán lẻ thường mắc phải khi thực hiện mô hình nhấp chuột và lấy hàng (Click-and-collect) là xác định thời gian có hàng phù hợp. Nhà bán lẻ thường đề nghị mức thời gian giao hàng dài, khiến khách hàng từ bỏ giỏ hàng và tệ hơn là làm cho khách hàng mua từ đối thủ cạnh tranh.

Do vậy, nếu bạn nghĩ đến việc cung cấp dịch vụ nhấp chuột và lấy hàng cho khách hàng, bạn hãy sẵn sàng chuẩn bị cho các thách thức phía trước. Sau đây là năm điều quan trọng đảm bảo trải nghiệm cho khác hàng, hay năm giải pháp ở cửa hàng có thể hỗ trợ bạn.

1. Hoạch định tuyến đường lấy hàng (pick route) hoàn hảo

Lấy hàng trong các cửa hàng bán lẻ có thể giống như việc bạn tìm cách vượt qua mê cung: điều quan trọng là phải chọn được đường đi hiệu quả nhất cho mọi đơn hàng ở mọi thời điểm. Những gì bạn cần là một hệ thống xử lý các đơn hàng để tạo ra các tuyến đường tối ưu với một cường độ ổn định. Giải pháp cửa hàng bạn chọn cần hoạch định tuyến đường để tối ưu hóa đường đi cũng như chỉ dẫn nhân viên cửa hàng đường đi hiệu quả nhất; như định tuyến để tránh việc phải đi lại nhiều lần kiểm tra các đơn hàng bị bỏ sót.

2. Xác định thời gian đáp ứng đơn hàng

Nếu ta không biết được thời gian để đáp ứng một đơn hàng, ta khó có thể đáp ứng kỳ vọng khách hàng hay hứa thời gian khách hàng có thể nhận hàng tốt một cách ổn định. Từ lúc nhân viên bắt đầu quy trình lấy hành, giải pháp hiệu quả sẻ bắt đầu đo thời gian đáp ứng đơn hàng một cách chính xác. Điều này làm tăng khả năng dự đoán và tính ổn định trong việc đáp ứng kì vọng của khách hàng. Hệ thống sẽ ước tính được thời gian để hoàn thành mỗi đơn hàng.

3. Tăng năng suất và độ chính xác

Khi nhân viên được chỉ dẫn tuyến đường để lấy hàng, ta không những chỉ biết được thời gian để đáp ứng một đơn hàng mà còn giảm thiểu được các sai lầm do con người gây ra trong quá trình lấy sản phẩm. Bằng một kế hoạch lấy hàng tối ưu hóa với các tiêu chí về thời gian lấy hàng và loại hàng, giải pháp cửa hàng sẽ hỗ trợ nâng cao năng suất nhân viên và độ chính xác của các đơn hàng.

4. Phân bổ các nguồn lực cửa hàng

Và nếu bạn đã xây dựng được các quy trình phù hợp cho mô hình BOPIS với mức chất lượng kì vọng, liệu rằng mỗi khách hàng của bạn đều hài lòng với chất lượng dịch vụ của bạn? Một giải pháp cửa hàng tốt còn hỗ trợ các công cụ để quản lý nguồn lực hiệu quả. Các công cụ này sẽ hoạch định và phân bổ nguồn lực phù hợp và hiệu quả để đáp ứng nhu cầu khách hàng. Hoạch định nguồn lực tối ưu giúp ta trả lời bài toán cân đối hoạt động cửa hàng và kì vọng khách hàng khi đáp ứng nhu cầu của họ.

5. Thu thập dữ liệu giao dịch

Khi mô hình BOPIS được vận hành phù hợp, đó chính là cơ hội để ta tiến đến bước kế tiếp – nâng cao hiệu quả. Giải pháp cửa hàng tốt sẽ cho phép bạn liên tục tinh chỉnh quy trình lấy hàng và nâng cao hiệu quả nhân viên bằng cách thu thập dữ liệu, như thời gian vận chuyển và khoảng cách, thời gian lấy hàng dự kiến và thời gian lấy hàng thực tế, độ lệch của đường đi, vị trí sản phẩm và thời gian dừng tại các vị trí sản phẩm không chính xác.

Nhờ vào việc tuân thủ những bước này, giải pháp cửa hàng có thể giúp bạn dự báo và đáp ứng được thời gian kì vọng khách hàng, hoặc thậm chí giảm được thời gian này còn được xem là một lợi thế cạnh tranh hỗ trợ.

Nguồn: supplychain247, 01/2018