Là một người quản lý trong lĩnh vực logistics chắc hẳn bạn rất đau đầu với nhiều bài toán khác nhau để tăng năng suất công việc cũng như giảm thất thoát cho cho doanh nghiệp. Với hợp tác triển khai giải pháp quản lý thiết bị của Smartlog và SOTI, chủ doanh nghiệp sẽ kiểm soát thiết bị một cách linh hoạt và đảm bảo sự ổn định, bảo mật thông tin. (more…)

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

Walmart hiện đang phát triển một công nghệ trị giá 02 tỷ dollar để có thể kiểm tra chất lượng rau củ và hoa quả; công nghệ này còn có thể dự báo chính xác ngày các loại nông sản bị hư.

Gần đây, Walmart trình làng một hệ thống quản trị chất lượng thông minh sẽ được sử dụng trong chuỗi cung ứng của họ với mục tiêu làm giảm các lãng phí thực phẩm cũng như tăng độ tươi mới cho chúng.

Hệ thống này tên là Eden. Với việc kết hợp trí thông minh nhân tạo và theo dõi nhiệt độ bảo quản, Eden sẽ dự báo độ tươi (thời gian trên kệ) của nhiều loại nông sản khác, từ chuối, táo đến cà chua. Mục tiêu của Eden là theo dõi độ tươi của rau quả trong suốt chuỗi cung ứng, điều này hỗ trợ ta ra quyết định dựa trên độ tươi của mỗi lô hàng. Doanh nghiệp này khẳng định, với công nghệ Eden, Walmart có thể tiết kiệm được $2 tỷ trong 05 năm kế tiếp, chủ yếu là do giảm được lãng phí sản phẩm.

Eden hiện đã giúp Walmart giảm được $86 triệu từ tháng 01/2017 – khi 43 trung tâm phân phối của Walmart áp dụng công ngệ này (theo Parvez Musani, Phó chủ tịch mảng khai thác công nghệ chuỗi cung ứng của Walmart Labs).

“Chúng tôi không ngừng tìm kiếm công nghệ để đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách tốt hơn” – Musani khẳng định trong một bài phỏng  vấn của Business Insider.

Công nghệ này sẽ nhanh chóng được mở rộng phạm vi áp dụng đến các nông trại cung ứng của Walmart.

“Chúng tôi có drone bay trên bầu trời khắp các nông trại” để theo dõi nhiệt độ cũng như các tác nhân khác quyết định chất lượng của thực phẩm mà các nông trại này sẽ cung ứng cho Walmart, Musani nói thêm.

Walmart khẳng định công nghệ này sẽ không thay thế hoàn toàn được nhân viên kiểm soát chất lượng sản phẩm, bởi lẽ con người cần thiết luôn luôn tham gia vào quá trình xác định chất lượng thực phẩm.

“Với công nghệ, mọi thứ sẽ nhanh hơn” – Musani nói.

Ra quyết định dựa trên độ tươi của sản phẩm cho phép ta tối ưu việc định tuyến vận chuyển (giữa cung và cầu) cũng như thay đổi nguồn cung thực phẩm tươi một cách phù hợp nhất. Nhờ vậy, ta có thể giảm được lãng phí thực phẩm cũng như nâng cao mức chất lượng, và do đó, chiếm được nhiều hơn niềm tin của các bên hữu quan.

Ví dụ, nếu Eden nhận thấy nhiệt độ của một pallet chuỗi tăng đột ngột hơn mức cho phép, hệ thống lập tức hạ mức đánh giá chất lượng của lô hàng, và tái định tuyến lô hàng này nhằm đưa nó đến một trung tâm phân phối hay một cửa hàng gần hơn.

Giá trị của công nghệ Eden trong công cuộc phòng chống lãng phí thực phẩm (và tăng giá trị “đường đáy”) nằm trong dài hạn. Công nghệ này cũng có thể giúp Walmart đương đầu với cơn bão “Amazon và Whole Foods” (Amazon và tất cả các loại thực phẩm), khi Amazon đang nhận rất nhiều phàn nàn từ khách hàng về chất lượng sản phẩm của họ.

Mặc dù, Eden là một giải pháp nội bộ của Walmart, những doanh nghiệp khác cũng có các sản phẩm tương tự trong cuộc chiến chống lại lãng phí thực phẩm này.

Dữ liệu thực của sản phẩm được cập nhật liên tục, từ nông trại đến cửa hàng

Hệ thống kiểm soát chất lượng Verigo vận hành trên một nguyên lý tương tự với nguyên lý của Eden.

Pod Quality là máy ghi nhiệt độ đầu tiên đủ thông minh để chuyển thông tin nhiệt độ sản phẩm thành chỉ số độ tươi của sản phẩm một cách liên tục và trong suốt quá trình vận chuyển sản phẩm.

Điểm mấu chốt của thiết bị theo dõi Pod Quality là hệ thống phân tích chất lượng – hệ thống chuyển dữ liệu thô từ các cảm biến độc lập sang một bộ thông số được đặt tên là Tuổi thọ sản phẩm (Product Life). Bộ thông số này được đánh giá dựa trên các phân tích của nhiều biến – loại thực phẩm, mức chất lượng khi xuất khỏi nông trại, và nhiệt độ sản phẩm – các dữ liệu này sẽ được phân tích và ước tính được số ngày còn lại trên kệ của sản phẩm.

Công nghệ này được nghiên cứu phát triển hơn 30 năm bởi USDA và cùng với (các nông trại) Driscolls và Berry World, Verigo đã phát triển được một thư viện lưu trữ các dữ liệu về đặc tính tuổi thọ sản phẩm (có một không hai). Những dữ liệu này mô tả đặc tính sản phẩm tại từng mức chất lượng từ khi thu hoạch đến khi đi hư hỏng của từng loại sản phẩm từ măng tây đến bí xanh.

Pallets thông minh của Verigo sẽ lưu trữ, phân tích, và liên tục cập nhật nhiệt độ cũng như số ngày trên kệ còn lại của sản phẩm đến điện thoại thông minh hay máy tính bảng trong khoảng cách 15 meters.

Tại mỗi điểm trong chuỗi cung ứng, nhân viên có thể sử dụng ứng dụng điện thoại của Verigo để thấy được mức chất lượng và lịch sử của thực phẩm mà không cần phải đầu tư hay cài đặt các phần cứng khác như anten, bộ đọc, hay cổng kết nối. Miễn là điện thoại và máy tính bảng của bạn được kết nối internet, tất cả các dữ liệu sẽ được truyền tự động đến nền tảng đám mây của Verigo. Nhờ vậy mà ta có thể kiểm soát được chúng từ mọi nơi trên thế giới.

Hệ thống này hoạt động như thế nào?

Lần đầu tiên, ta có thể làm được nhiều thứ khác ngoài việc theo dõi nhiệt độ. Với việc tiếp cận được thông tin về thời gian trên kệ của từng pallet một, các bên hữu quan có thể ra quyết định có nên giảm số lượng từ 20% đến 40% hay không.

Nhân viên ở nông trại cũng có thế biết những gì trong quy trình tiền thu hoạch, làm lạnh hay đóng gói ảnh hưởng đến chất lượng thực phẩm và thực hiện hành động khắc phục phù hợp. Các đại lý của thể thấy được thời gian còn lại của pallets trong nhà kho và ưu tiên thay đổi tồn kho phù hợp hay định tuyến vận chuyển phù hợp để giảm thiểu việc đổi trả thực phẩm. Và người nhận hàng cũng có thể đánh giá tính minh bạch của sản phẩm khi nhập hàng trước khi phải kiểm tra chúng.

“Ý tưởng này [hệ thống quản lý thời gian trên kệ] đã được nảy nở tử lâu nhưng thực tế vẫn chưa được pháp triển và đem lại một giải pháp khả thi. Và bây giờ, chúng ta đã có nó – chúng ta đã có cơ hội để thay đổi phương pháp quản lý chất lượng để phòng ngừa và giảm thiểu hàng triệu dollar tổn thất, và hơn hết nhờ vậy ta có thể đem lại cho khách hàng một mức chất lượng chưa từng có. Việc này rõ ràng là đem lại lợi ích cho tất cả các bên” – Adam Kinsey – CEO Verigo./.

Nguồn: supplychain247, 03/2018

“Đón nhận và đầu tư vào các công nghệ đang nổi lên sẽ giúp doanh nghiệp đạt được lợi thế cạnh tranh” – Gartner

Nhiều năm trước đây, người ta vẫn còn mãi tranh luận liệu công nghệ có nên được coi là lợi thế cạnh tranh trong quản lý chuỗi cung ứng (supply chain management – SCM) hay không. Và giờ đây, đó chỉ là chuyện của nhiều năm trước. Theo một nghiên cứu của Gartner: 65% chuyên gia SCM đã trả lời CÓ với câu hỏi – liệu ứng dụng các công nghệ mới nổi có nên được xem là một lợi thế cạnh tranh trong quản lý chuỗi cung ứng hay không.

Tiếp theo đó, báo cáo Gartner Predicts 2018 – Future of Supply Chain Operations đã vẽ ra bức tranh của sự kết nối giữa các công nghệ mới đột phá (từ trí tuệ nhân tạo AI đến blockchain) với chiến lược cạnh tranh và quản lý chuỗi cung ứng. Một tín hiệu cho thấy định hướng công nghệ cao trong SCM.

Dwight Klappich, phó chủ tịch mảng nghiên cứu của Gartner, cho biết: “Chắc chắn công nghệ mới có thể nâng cao được hiệu quả vận hành cũng như chất lượng dịch vụ, và tất nhiên, nó sẽ đưa quản lý chuỗi cung ứng lên một tầm cao mới. Như 90% các doanh nghiệp ở giai đoạn phát triển 4-5 sẽ hoạt động hiệu quả hơn các doanh nghiệp khác trong ngành, và nhiều doanh nghiệp trong số đó được xem là doanh nghiệp đầu ngành.”

Robot di động tự vận hành (Autonomous Mobile Robots –AMRs)

“Đến năm 2021, 1/10 nhân viên kho truyền thống sẽ được thay thế bằng một robot tự vận hành.”

AMRs là một giải pháp mới và đầy sáng tạo để thay thế những thiết bị vận tải cũ kĩ trong kho được sử dụng từ những năm 1950s. Robot tự hành còn có thể trả lời được các câu hỏi về áp lực chi phí quản lý và chi phí nhân công kho bãi ở Châu Âu, Nhật, và Bắc Mỹ. Hiện tại, khả năng “nâng hàng” kém là cản trở duy nhất trong việc áp dụng robot tự hành. Và chắc chắn, khi giải pháp này đáp ứng được nhu cầu nâng hàng cần thiết trong kho, ngày mà AMRs thay thế các nhân viên kho truyền thống sẽ không còn xa nữa.

Lời khuyên: nếu bạn không sẵn sàng để áp dụng các công nghệ mới, hãy theo dõi thị trường, tham khảo những doanh nghiệp tiên phong trong ngành và áp dụng thử nghiệm để có được những kiến thức thực tiễn nhất.

Các giải pháp ​​trí tuệ nhân tạo (AI) tạm thời bị đình trệ…

“Đến năm 2021, 3/5 giải pháp AI ở các công ty đầu ngành với quy mô toàn cầu sẽ bì đình trệ vì vẫn chưa có được các nhân viên với kĩ năng phù hợp.”

Tiềm năng nâng cao hiệu quả vận hành của AI đã khiến giải pháp này trở thành hướng đi lớn cho nhiều doanh nghiệp sản xuất. Giải pháp AI sẽ giúp các doanh nghiệp tiết kiệm được chi phí nhân công ở nhiều công đoạn sản xuất. Tuy nhiên, ở một vài công đoạn khác, AI đòi hỏi phải có sự hỗ trợ của các chuyên gia, như giai đoạn tổng lọc nội dung (content curation) hay khai thác dữ liệu (data ingestion). Và số lượng các chuyên gia như vậy vẫn còn rất hạn chế trong ngành. Điều này đã tạo nhiều áp lực lên các doanh nghiệp để họ có thể xây dựng được một đội ngũ nhân viên phù hợp với các kĩ năng cần thiết. Nếu không làm được điều này, tiến độ áp dụng các giải pháp AI ít nhiều sẽ bị tác động xấu.

Lời khuyên: doanh nghiệp cần phải xây dựng một cơ chế để quản lý hiệu quả tri thức, phát triển năng lực nhân viên một cách tốt nhất, và xác định lại các kĩ năng làm việc với dữ liệu cần thiết để vận hành sản xuất.

Giai đoạn thử nghiệm các giải pháp blockchain

“Đến năm 2020, 90% các giải pháp trên nền tảng blockchain sẽ bước vào giai đoạn thử nghiệm – đánh giá tính khả thi.”

Hiện nay, các chuyên gia quản lý chuỗi cung ứng rất qua tâm về nền tảng “blockchain”. Tuy vậy, nền tảng công nghệ này vẫn chưa được phát triển đầy đủ. Các vấn đề về thử nghiệm đánh giá tính khả thi đang được đặt ra; nhiều chuỗi cung ứng đang thiết kế các nghiên cứu áp dụng thí điểm giải pháp blockchain liên ngành, ở nhiều địa điểm, với nhiều loại sản phẩm khác nhau. Theo dự đoán của Gartner, trong những năm sắp tới, giải pháp trên nền tảng blockchain vẫn chỉ ở giai đoạn thử nghiệm mức độ khả thi, thậm chí khi các rào cản lớn (như hệ sinh thái kinh doanh, luật pháp, chính phủ, hệ thống xác thực) được gỡ bỏ.

Lời khuyên: hãy dành thời gian để đánh giá năng lực, khả năng ứng dụng và giá trị của giải pháp trên nền tảng blockchain đối với chuỗi cung ứng của bạn trước khi dấn thân vào blockchain.

Trợ lý khách hàng ảo (Virtual Customer Assistants – VCAs)

“Đến năm 2021, ước tính 20% của tất cả các tương tác dịch vụ khách hàng sẽ được xử lý bởi các trợ lý khách hàng ảo hay chatbot.”

Hiện nay, trợ lý khách hàng ảo hay chatbots xử lý khoảng 2% các tương tác với khách hàng. Và ước tính trong 4 năm kế tiếp, con số này sẽ tăng lên 10 lần. Với sự hỗ trợ của công nghệ, trợ lý ảo ngày càng “thật” hơn – đồng cảm hơn, hiểu biết hơn, có năng lực xử lý các tương tác phức tạp cao hơn hay thậm chí không cần sự can thiệp của con người. Sự chuyển đổi này sẽ được nhìn thấy rõ vào đầu năm 2018 khi các doanh nghiệp đầu ngành như Amazon, IBM và Salesforce tung ra thị trường một nền tảng AI mới. VCA sẽ cho doanh nghiệp một lựa chọn mới, ít tốn kém hơn và nhanh hơn so với giải pháp con người hiện tại.

Lời khuyên: hãy khám phá năng lực giải pháp VCAs để hiểu hơn về tính ứng dụng và lợi ích mà nền tảng AI này mang lại cho dịch vụ khách hàng.

Nguồn: Gartner, 12/2017