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…)

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

Điều gì cũng có thể xảy ra trong chuỗi cung ứng – xe hư, tàu bị chuyển tuyến, hàng bị mất cắp, phụ tùng bị lỗi, cảng bị đóng, nhân viên bốc xếp đình công, và nhà cung ứng gặp sự cố trong cung ứng. Chính các bất định này đã khiến nhiều doanh nghiệp buộc phải tồn kho nhiều hơn nhu cầu, chỉ để đảm bảo an toàn phòng khi có vấn đề gì xảy ra.

Tuy nhiên, tồn kho quá nhiều thật sự rất tốn kém, nó buộc vốn lưu động của bạn và thường xuyên đưa doanh nghiệp bạn tình trạng quá tải tồn kho với những “thứ có thể không bao giờ cần đến nữa”. Nhiều nghiên cứu đã chỉ ra rằng, trong thực tế, tồn kho quá nhiều đã đẩy chi phí quản lý tồn kho thêm 25-32% (The Retail Owners Institute).

Nhiều công ty xử lý các bất định trong chuỗi cung ứng bằng hệ thống hoạch định linh hoạt. Mỗi khi vấn đề bất thường phát sinh, hệ thống này nhanh chóng xử lý chúng nhờ vào thuật toán tối ưu hóa. Tuy nhiên, việc này cũng tương tự như khi ta nhìn vào kính chiếu hậu – ta chỉ toàn thấy những thứ đã qua rồi. Ngoài ra, lead time để giao hàng, lead time để mua sản phẩm hay sản xuất sản phẩm mới thường rất dài, điều đó làm cho việc đáp ứng nhu cầu khách hàng khi nguồn cung bất chợt thay đổi là điều không tưởng.

trí thông minh nhân tạo (AI) là một hướng tiếp cận để giải quyết vấn đề này. Với cơ chế “machine learning”, hệ thống có thể dự báo điều gì có thể diễn ra và sử dụng những dữ liệu đó như một nguồn đầu vào khi hoạch định chuỗi cung ứng. Lối tiếp cận này sử dụng các viễn cảnh được xây dựng từ những mô hình dự báo.

Cơ chế machine leaning xây dựng các mô hình từ dữ liệu lịch sử, có thể được áp dụng cho các viễn cảnh tương lại. Ví dụ như, giả sử một doanh nghiệp có 1,000 ASNs (thông báo giao hàng trước – advance shipment notices) bằng đường hàng không tại một thời điểm. Mỗi một ASN được lên kế hoạch sẽ được thực hiện tại những thời điểm khác nhau. Do đó, khi ta hỏi nhân viên lập kế hoạch, giám đốc chuỗi cung ứng, hay bất kì ai đơn hàng này đang ở đâu, họ đều có thể cho ta những thông tin về rủi ro giao trễ hàng. Làm sao họ biết được điều này? Đó chính là vì họ được tiếp cận dữ liệu – nguồn thông tin dự báo và họ cũng hiểu được cơ sở để mô hình suy luận được các rủi ro tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng.

Giới thiệu quy trình dự báo trực tuyến

Một nền tảng tên online predictive processingOLPP (dự báo trực tuyến) có thể tự động hóa điều này. Nền tảng này có thể xây dựng các viễn cảnh kì vọng trực tuyến từ những mô hình AI, những mô hình này có thể dự báo được ASN nào có thể bị trễ và ước tính được mức độ trễ của chúng. Với OLPP, mô hình có thể cung cấp thông tin cho từng ASN về ngày giao hàng ước tính bên cạnh ngày giao hàng theo kế hoạch, nhờ vậy ta có thể có được bức tranh của tất cả ASNs chưa giao và thời gian giao dự báo của chúng.

Tiềm năng của mô hình hoạch định What-if

Chúng ta luôn muốn có tầm nhìn tốt cho tương lai. 3PL có thể sử dụng “các viễn cảnh” dự báo để lưu ý bên nhận hàng các thay đổi dự kiến, cho họ những cơ hội để linh hoạt khi gặp vấn đề. 4PLs hay các nhà cung ứng thậm chí còn làm được nhiều hơn. “Các viễn cảnh” có thể được thông tin ngược dòng trong chuỗi cung ứng, đón đầu trước những đơn hàng sản xuất hay thậm chí cả những đơn hàng bán ở cửa hàng bị tác động bởi các vấn đề dự báo. Công cụ này này có thể lên kế hoạch đáp ứng các thiếu hụt dự báo, làm hài lòng khách hàng hàng và đảm bảo doanh thu kì vọng của doanh nghiệp.

OLPP là một công nghệ mới vừa hỗ trợ xử lý phân tích (điều thiết yếu trong việc cải thiện chất lượng dự báo), vừa hỗ trợ xử lý “giao dịch”, từ đó xây dựng được mô hình đảm bảo tồn kho hiệu quả cũng như khuyến khích hoạch định theo mô hình hình what-if.

Để tìm hiểu các mô hình, OLPP xử lý dữ liệu ASN lịch sử như dịch vụ vận chuyển, điểm nguồn, điểm đích, phương thức vận chuyển, cảng, kích cỡ hàng hóa, trọng lượng hàng hóa, người gửi hàng và người nhận hàng, và cả các dữ liệu ở bên ngoài như dữ liệu đội tàu, dữ liệu thời tiết hay thậm chí cả các bản tóm tắt tin tức. OLPP sử dụng kinh nghiệm trong quá khứ để xây dựng mô hình, khi triển khai và áp dụng cho các ASN dự báo, mô hình sẽ cung cấp dự đoán mức độ trễ của các ASN dựa trên tất cả các dữ liệu kinh nghiệm mà nó đã thu thập được.

Sau đó, nền tảng OLPP có thể thiết lập ngày giao hàng dự kiến ​​từ các dự đoán đó và hỗ trợ các dự án giảm tồn kho trong chuỗi cung ứng. Dựa vào các suy luận, ứng dụng này có thể phán đoán được việc thiếu hụt tồn kho cũng như tồn kho quá tải. Và đôi khi, nó còn hỗ trợ nhân viên lập kế hoạch kế xuất sắp xếp đơn hàng phù hợp để giải quyết các vấn đề phát sinh.

Trong quản lý chuỗi cung ứng, sức mạnh của giải pháp này là thay vì tồn kho quá nhiều và không cần thiết, các mô hình sẽ đưa ra những dự báo về các sự kiện có thể xảy ra trong chuỗi cung ứng. Thay vì như trước đây, doanh nghiệp chỉ có thể phản ứng khi vấn đề đã xảy ra rồi, giờ đây, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu để xây dựng mô hình dự báo phù hợp và sử dụng chúng như một công cụ mang tính hoạch định để có thể chủ động đối phó các vấn đề tiềm ẩn phát sinh. Nhờ vậy, ta có thể tiết kiệm được hàng triệu dollar chi phí tồn kho, cải thiện hiệu suất chuỗi cung ứng, và đáp ứng được sự hài lòng của khách hàng xuôi dòng./.

Nguồn: Inbound Logistics, 02/2018

6. Tốc độ phát triển công nghệ sản phẩm quyết định số lượng và bản chất chuỗi cung ứng

Khi nghiên cứu ở một công ty hàng tiêu dùng lâu bền với hơn 70% sản phẩm có tuổi thọ ít hơn 18 tháng, 20% sản phẩm có tuổi thọ từ 3 đến 4 năm, và 10% sản phẩm có tuổi thọ lên đến 5 năm, nhóm nghiên cứu đã nhận thấy rằng tốc độ phát triển công nghệ ngày càng tăng. Thời của các sản phẩm bền và ổn định đã qua, trái lại, hiện tại, “bền” sẽ gây cho doanh nghiệp nhiều vấn đề lớn. Thật sự, nhóm nghiên cứu vẫn đang nổ lực tìm một chuỗi cung ứng duy nhất nhưng lại có thể cung cấp được nhiều loại sản phẩm với vòng đời khác nhau.

Trong tương lai, người thắng là người có có số lượng chuỗi cung ứng tương ứng với số lượng vòng đời sản phẩm họ cung cấp. Bên cạnh đó, chuỗi cung ứng cũng nên được tổ chức để đi cùng chiến lược phân khúc sản phẩm để đáp ứng được các nhu cầu riêng biệt của khách hàng.

7. Vi phân khúc (micro segmentation) là chìa khóa thành công

Bạn có thật sự hiểu khách hàng của mình hay từng phân khúc khách hàng của mình không? Và thành thật mà nói, nhiều doanh nghiệp hiện đang trả lời là “CHƯA”. Vi phân khúc được định nghĩa là một phần nhỏ và cụ thể của một danh mục sản phẩm, chính phần này sẽ thúc đẩy quyết định mua hàng của một phân khúc khách hàng xác định.

Để dễ tiếp cận hơn, ví dụ sau sẽ minh họa ở ngành phụ kiện điện thoại di động. Trong ngành này, nhóm nghiên cứu nhận thấy có rất nhiều vi phân khúc, đặc biệt là các thiết kế chỉ riêng cho một vài đối tượng khách hàng hay lắp ráp các sản phẩm chỉ hướng đến cho một số đối tượng khách hàng nhất định. Tuy nhiên, năng lục để xác định và đáp ứng được những vi phân khúc này thường nằm ngoài khả năng của chuỗi cung ứng ở những doanh nghiệp phụ kiện điện thoại di dộng.

Xa hơn, trong tương lai, doanh nghiệp cần thiết phải biết phân khúc vi mô của họ là gì, và chuỗi cung ứng của họ nhất thiết phải phục vụ hiệu quả cho chiến lược mà họ mong muốn. Tiến sĩ Sumantra Sengupta luôn khuyến cáo khách hàng của ông hãy cân nhắc việc kinh doanh theo góc độ từng khách hàng một hay chí ít là từng nhóm khách hàng một để có cái nhìn tổng thể danh mục sản phẩm của mình. Nói một cách khác, hãy áp dụng tư duy B2C thậm chí khi doanh nghiệp bạn đang ở mô hình B2B.

8. Công nghệ sẽ hỗ trợ quản trị chuỗi cung ứng sẽ luôn sẵn sàng

Dịch vụ công nghệ (software as a service – SaaS) dần nhận được sự chú ý của các doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng. Chúng ta có thể thấy được hầu hết (nếu không muốn nói là toàn bộ) công nghệ chuỗi cung ứng vào năm 2020 sẽ được chuyển giao và vận hành theo kiểu “khi cần là có”.

Người dùng chỉ cần trả phí là có thể sử dụng năng lực công nghệ và sẽ không phải đầu tư nhiều vào chi phí cố định để bảo trì, nâng cấp, hay tốn nhiều tiền cho cơ sở hạ tầng công nghệ – các chi phí này đôi khi lên đến 25-30% tổng chi phí sở hữu (total cost of ownership).

Dịch vụ công nghệ sẽ nhanh chóng lan tỏa cũng như sự bùng nổ của công nghệ đám mây trong quá khứ và những lo ngại về về tính bảo mật của SaaS sẽ dần được tháo gỡ.

9. Doanh nghiệp tiên phong sẽ cân nhắc thông tin mạng xã hội cho các quy trình tiếp nhận phản hồi khách hàng

Ngày nay, dữ liệu mạng xã hội có thể được nói là ở mọi nơi. Khi làm việc với một khách hàng chuyên cung cấp sản phẩm tiêu dùng lâu bền, nhóm nghiên cứu đã phát hiện ra có khoảng 2000 website/blogs thảo luận nhiều về nhu cầu sản phẩm và dịch vụ của doanh nghiệp này.

Tuy nhiên, doanh nghiệp này – cũng như nhiều doanh nghiệp khác – không có một phương pháp hệ thống nhằm khai thác dữ liệu cũng như chuyển thông tin hữu ích cho các bộ phận liên quan thiết kế, hoạch định, mua hàng, thu mua, sản xuất,… Rất cần thiết để có một quy trình ghi nhân phản hồi khách hàng khép kín, cho phép doanh nghiệp chủ động đáp ứng các phản hồi của khách hàng.

Người thắng là người có khả năng nhận, xử lý, và hành động (kết hợp được các bộ phân liên quan) dựa trên các dữ liệu được cung cấp bởi mạng xã hội.

10. Trí thông minh nhân tạo được “nhúng” vào các hoạt động của chuỗi cung ứng

Con người học hỏi thông quá thực hành, ghi nhận, và cải thiện những gì họ làm trong quá khứ. Tuy nhiên bằng cách nào đó, mỗi khi chúng ta xây dựng hệ thống quản trị chuỗi cung ứng, các nghiệp vụ luôn phải làm lại từ đầu mỗi khi ta thực hiện.

Nhân viên lập kế hoạch cũng thực hiện các bước tính toán tương tự mỗi khi họ lập kế hoạch, quy trình mua hàng lặp đi lặp lại khoảng 30-40% công việc đã được thực hiện trước đó. Điều này cũng diễn ra tương tự đối với các vai trò khác trong logistics hay trong hệ thống vận hành nghiệp vụ mỗi ngày.

Vấn đề hiện đang ở chỗ mỗi khi ta bắt đầu xây dựng hệ thống hay một giải pháp quản trị chuỗi cung ứng, chúng ta vẫn chưa thể có được thuật toán để hệ thống tự học và ghi nhớ các kiến thức cũng như trải nghiệp trong quá khứ. Nhóm nghiên cứu cho rằng trí thông minh nhân tạo của chuỗi cung ứng cần được nhúng để có thể tự động hóa các hoạt động trong chuỗi cung ứng hiệu quả hơn nữa.

Đánh giá các xu hướng

Để đánh giá các xu hướng này trong thực tế, nhóm nghiên cứu đã thực hiện một khảo sát nhỏ với các chuyên gia cao cấp (CEO, CFO, COO, CIO, Giám đốc chuỗi cung ứng) ở nhiều lĩnh vực khác nhau (hàng tiêu dùng, công nghiệp chế tạo, công nghệ cao, dịch vụ). Kết quả khảo sát này đảm bảo được tính cân đối của tỉ lệ ngành.

Cơ cấu ngành nghề của các đáp viên

 

Trong khảo sát, chúng tôi yêu cầu đáp viên đánh giá 10 xu hướng trên 4 tiêu chí: mức độ liên quan đến ngành nghề của họ, mức độ tác động đến hiệu quả vận hành, năng lực khai thác xu hướng, sự phức tạp khi áp dụng. Mỗi đáp viên đánh giá từ 1 đến 3 điểm cho mỗi xu hướng, điểm càng cao thì mức độ liên quan, hiệu quả tác động, khả năng khai thác hay sự phức tạp càng cao. Ở mỗi nhóm ngành, 10 đáp viên được chọn để đánh giá, dó đó 30 điểm là điểm cao nhất ở từng xu hướng.

Mức độ liên quan đến ngành

Xu hướng 1, 6, và 7 là các xu hướng có liên quan mạnh mẽ nhất đối với thực tiễn ứng dụng ở nhiều ngành.

Xu hướng 1: Chuỗi dịch vụ sẽ quan trọng hơn so với chuỗi sản phẩm.

Xu hướng 6: Tốc độ công nghệ sản phẩm quyết định số lượng và bản chất chuỗi cung ứng.

Xu hướng 7: Vi phân khúc là chìa khóa thành công.

Cả ba xu hướng này nhận được sự đồng thuận của hơn 80% đáp viên. Về bản chất, tầm quan trọng của chất lượng dịch vụ trước và sau khi bán hàng, năng lực theo dõi sản phẩm trong vòng đời công nghệ của nó cùng các hành động hỗ trợ, năng lực tập trung vào một phân khúc khách hàng được xem là các xu hướng tác động đến tất cả các nhóm ngành sản xuất. Xu hướng sử dụng công nghệ sẵn có và khai thác dữ liệu mạng xã hội được xem là những xu hướng có liên quan cao kế tiếp.

Hiệu quả hoạt động

Về hiệu quả kinh doanh, xu hướng 1 (chuỗi dịch vụ và chuỗi sản phẩm), xu hướng 4 (toàn cầu hóa các hoạt động đòi hỏi kiến thức cao), xu hướng 6 (tốc độ công nghệ sản phẩm), và xu hướng 10 (nhúng trí thông minh nhân tạo vào quản trị chuỗi cung ứng) được nhóm các đáp viên đánh giá cao. Điểm trung bình của 04 xu hướng này đều trên 75%.

Xu hướng 7 (vi phân khúc là chìa khóa của thành công) được xếp hạng cao kế tiếp với gần 70% điểm.

Kết hợp “sự liên quan” và “hiệu quả hoạt động”, ta thấy được xu hướng 1,6, và 7 có tiềm năng lớn nhất để nâng cao đường cong hiệu quả hoạt động chuỗi cung ứng trong nhiều ngành.

Cả ba xu hướng này đều có điểm trên 75% ở cả sự liên quan và hiệu quả hoạt động. Xu hướng 4 (toàn cầu hóa lao động tri thức) và 10 (trí tuệ nhân tạo) theo sát với điểm trên 70%.

Điều đáng ngạc nhiên ở đây là xu hướng 2 và 3 – công bố các tác động của chuỗi cung ứng và thiết kế chuỗi cung ứng cũng như sản phẩm với giá thành phù hợp với tầng lớp thấp – được đánh giá ở mức liên quan chỉ ở mức thấp hay trung bình. Sự ít liên quan của xu hướng 3 có thể là do định vị thị trường của các doanh nghiệp tham gia khảo sát ở phân khúc cao (tập trung vào thương hiện). Về xu hướng 2, hầu hết các doanh nghiệp đều đánh giá cao sự tác động của xu hướng này, thậm chí, một vài doanh nghiệp đã có những dự án cụ thể để triển khai. Tuy nhiên, nhìn chung, để công bố được các tác động của chuỗi cung ứng đòi hỏi doanh nghiệp sẽ phải đầu tư thêm, và các đáp viên xem đó là câu chuyện của tương lai xa. Về hai xu hướng này, nhiều đáp viên cho rằng nên chọn cách “chờ xem” thay vì hành động chuẩn bị.

Về hiệu quả kinh doanh, các đáp viên còn chỉ ra sự liên quan giữa xu hướng 2 và xu hướng 3 – sự liên quan đến “đường đáy” hướng đến tầng lớp thấp và trách nhiệm xã hội của chuỗi cung ứng ở các khu vực địa lý mới nổi.

Năng lực khai thác

Xu hướng 2, 6, và 8 được xếp hạng cao nhất trong khả năng ứng dụng.

Xu hướng 2: Công bố các tác động của chuỗi cung ứng là điều cần thiết.

Xu hướng 6: Vòng đời sản phẩm quyết định số lượng và bản chất chuỗi cung ứng

Xu hướng 8: Công nghệ hỗ trợ quản trị chuỗi cung ứng sẽ luôn sẵn sàng

Nhìn chung, các đánh giá mức độ áp dụng đều có mức điểm thấp hơn (điểm trung bình khoảng 55%) so với ba tiêu chí đánh giá còn lại. Điểm thú vị là các xu hướng được xếp hạng thấp nhất (về khả năng ứng dụng) với mức điểm dưới 50% liên quan đến việc áp dụng hệ thống tự học với trí thông minh nhân tạo và đưa dữ liệu mạng xã hội vào chuỗi cung ứng.

Cụ thể, một vài đáp viên thể hiện lo ngại về sự cần thiết phải liên kết nhiều dữ liệu để hệ thống AI hoạt động hiệu quả hơn.

Mức độ phức tạp khi ứng dụng

Xu hướng 1, 6, và 10 – chuỗi dịch vụ, tốc độ phát triển công nghệ, và trí thông minh nhân tạo – được đánh giá có độ phức tạp cao hơn để áp dụng so với các xu hướng còn lại (trung bình 86%). Nói một cách khác, các đáp viên nhận thấy các xu hướng này khó ứng dụng nhất, có thể là do các xu hướng này đòi hỏi sự liên kết giữa các phòng ban cao hơn so với các xu hướng còn lại.

Chuẩn hóa quy trình đào tạo (xu hướng 4) được đánh giá khó ứng dụng thứ 4, sau ba xu hướng được đề cập ở trên.

Kết luận

Các xu hướng 6, 1, và 7 là các xu hướng có liên quan lớn nhất ở nhiều ngành; điều này cho thấy các vấn đề những lãnh đạo cấp cao rất quan tâm hiện nay. Ta cũng cần lưu ý rằng, năng lực khai thác các xu hướng này cũng được đánh giá rất cao.

Nhóm trung bình – bao gồm xu hướng 2, 4 và 8 – với mức điểm cao hơn 68%, cho thấy nhóm các xu hướng này có độ liên quan và khả năng ứng dụng thấp hơn so với nhóm đầu rất ít.

Cuối cùng, các xu hướng được xếp hạng thấp được đánh giá ít liên quan hơn và khó thực hiện hơn các xu hướng còn lại. Hai vị trí cuối cùng trong bảng xếp hạng là xu hướng 3 (đáp ứng tầng lớp thấp) và xu hướng 9 (khai thác mạng xã hội).

Đặc biệt, xếp hạng của xu hướng truyền thông xã hội đã đến như một bất ngờ – vì sự cường điệu của Big Data gần đây. Tuy nhiên, kết quả đã chỉ ra Big Data là một công cụ hữu ích tuy khả năng truyền  tải dữ liệu xuyên suốt chuỗi cung ứng và năng lực ứng dụng vẫn là các thách thức lớn.

Khi nhìn lại khảo sát và giải mã suy nghĩ của các nhà quản trị, chúng ta thấy rõ năng lực xây dựng các chuỗi cung ứng khác nhau và đa dạng trên nền tảng chất lượng dịch vụ phù hợp là điều tối quan trọng. Năng lực này, cùng với vi phân khúc hiệu quả vẫn sẽ là các xu hướng chiếm lĩnh trong thực tiễn vận hành. Và tất nhiên, các xu hướng này đều có thể nâng cao hiệu quả kinh doanh của doanh nghiệp.

Và cuối cùng, sẽ là một thiếu sót lớn nếu những ý tưởng được các đáp viên chia sẻ không được đề cập đến. Các hiểu biết chuyên sâu của họ từ việc xây dựng tinh thần hợp tác ở các phòng ban (mua hàng, sản xuất, giao hàng,…) và các doanh nghiệp đến cải thiện quy trình quản trị rủi ro xuyên suốt chuỗi cung ứng, các giải pháp quản lý theo thời gian thực, hay chiến lược “trì hoãn” sản phẩm.

Chờ đợi không phải là một lựa chọn tốt. Năng lực khai thác là cần thiết; tuy nhiên tiến bộ chỉ thật sự bắt đầu từ các dự báo và sự chuẩn bị cho các xu hướng được dự báo. Chúng tôi tin rằng những xu hướng này sẽ là động lực mạnh mẽ cho các thay đổi trong tương lai và khơi nguồn cho sự áp dụng rcác giải pháp mới rộng rãi. Song song đó, bạn hãy tìm hiểu thật kĩ các thách thức phía trước. Người ta phải bắt đầu ở một nơi nào đó: hãy tận hưởng hành trình của bạn!

Nguồn: Supplychain247, 7/2013.

Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligent* – AI) hiện nay đang chạm đến hầu hết các ngành công nghiệp và thậm chí còn đi vào của cuộc sống của chúng ta.

 

Những chiếc xe không lái xe đang chạy bon bon qua các con đường của Pittsburgh, các robot thống trị hoạt động trong các kho của Amazon, và các thuật toán ngày càng phức tạp hơn cho việc lên kế hoạch và thiết kế nhu cầu đã được số hóa. Cá nhân hoá và học máy (hay máy học – machine learning) tiếp tục nâng cao trải nghiệm của khách hàng và mở ra vô số cánh cửa cho ngành công nghiệp công nghệ cao và không gian chuỗi cung ứng nằm ngay giữa những thay đổi này.

(more…)

Mặc dù các nhà quản lý chuỗi cung ứng công nhận tầm quan trọng của việc chuyển đổi kỹ thuật số (digital transformation), các tổ chức trên toàn thế giới vẫn đang phải vật lộn rất nhiều để cân bằng các yếu tố cần thiết cho thành công của chuyển đổi kỹ thuật số (digital transformation).

Dưới đây Smartlog giới thiệu điểm nổi bật trong báo cáo về chuyển đổi kỹ thuật số (digital transformation) cho Fujitsu thực hiện, trong đó chỉ ra rằng thành công trong chuyển đổi kỹ thuật số (digital transformation)  không chỉ là vấn đề của công nghệ. Trên thực tế, công nghệ chỉ chiếm một tỷ lệ tương đối trong 4 nhân tố mà bài báo cáo đề cập dưới đây.

(more…)