Tại sao AI sẽ là một chủ đề mang tính chuyển đổi đối với các giám đốc chuỗi cung ứng. Chúng ta sẽ tập trung vào các cơ hội áp dụng AI để giải quyết các thách thức lớn xung quanh quản lý rủi ro, tính bền vững, tình trạng thiếu lao động và quy trình truyền thông.
Chúng ta tập trung vào câu hỏi liệu AI có thay đổi các tổ chức chuỗi cung ứng từ "mô hình thác nước (chuỗi giá trị)" sang "mô hình scrum kinh doanh (lấy khách hàng làm trung tâm)" hay không.
Mô hình thác nước được đặc trưng bởi bản chất tuần tự và nhấn mạnh vào việc lập kế hoạch trước. Mô hình scrum kinh doanh là một phương pháp tiếp cận lặp đi lặp lại và linh hoạt, ưu tiên phản hồi của khách hàng và khả năng thích ứng với sự thay đổi.
Như các nghiên cứu đã nhiều lần chỉ ra, 80% chi phí chuỗi cung ứng và 80% tác động bền vững được xác định trong quá trình kỹ thuật và nghiên cứu và phát triển (R&D) cho các sản phẩm mới và các biến thể sản phẩm mới. Tuy nhiên, thông thường các chức năng lập kế hoạch, sản xuất và vận hành không tham gia vào quá trình ra quyết định. Và các công ty chi rất nhiều tiền cho việc lập kế hoạch chuỗi cung ứng để cải thiện độ chính xác của dự báo và lập kế hoạch để làm cho các quy trình hiệu quả hơn. Nhưng đây có phải là cách tiếp cận tiên tiến nhất không?
Chẳng phải AI mang đến cho chúng ta cơ hội suy nghĩ lại các nguyên tắc cơ bản của việc thiết lập chuỗi cung ứng hiện tại sao? Tôi tin là có—đây là suy nghĩ của tôi.
Sự phát triển của chuỗi cung ứng
Chúng ta hãy bắt đầu bằng việc nói về sự phát triển của chuỗi cung ứng và lý do tại sao các tổ chức chuỗi cung ứng hiện tại được thành lập dọc theo chuỗi giá trị.
Quản lý thay đổi nguồn cung là một môn học khá “trẻ” đối với các công ty so với các chức năng đã có từ lâu như tài chính, nhân sự và vận hành. Điều này thể hiện qua sự phát triển của việc bổ nhiệm CEO.
Chỉ trong thập kỷ qua, các giám đốc chuỗi cung ứng mới có một ghế trong bàn C-Suite và được coi là những người kế nhiệm tiềm năng cho các vị trí CEO (theo truyền thống, các giám đốc tài chính chủ yếu được cân nhắc cho vai trò CEO).
Vào cuối những năm 1980, “chuỗi cung ứng” đã trở thành một chủ đề tập trung vào chức năng mua sắm vật liệu trực tiếp, được hỗ trợ bởi các tính toán lập kế hoạch nhu cầu vật liệu đầu tiên (MRP). Đây là thời điểm mà triết lý chính của chuỗi cung ứng là chức năng “đẩy”: một sản phẩm được thiết kế, sản xuất và sau đó đưa ra thị trường mà không (hoặc rất hạn chế) cân nhắc đến nhu cầu thực tế của khách hàng. Có rất ít biến thể sản phẩm. Khái niệm về câu nói nổi tiếng của Henry Ford vào những năm 1920 vẫn đúng: “Bất kỳ khách hàng nào cũng có thể có một chiếc ô tô được sơn bất kỳ màu nào mà họ muốn miễn nó là màu đen”.
Vào cuối những năm 1990, đã có một bước đột phá trong sản xuất khi các tổ chức nghĩ về dòng vật liệu thay vì sử dụng máy móc. Niềm tin là việc sử dụng tối đa mọi tài sản (máy móc) sẽ giảm chi phí cho mỗi sản phẩm. Tuy nhiên, máy móc có công suất khác nhau và hàng tồn kho bán thành phẩm chất đống trước máy móc. Điều này khiến quá trình sản xuất chậm lại.
Với việc áp dụng các thuật toán lập kế hoạch và tối ưu hóa tiên tiến, có thể tập trung vào quy trình sản xuất, giảm tồn kho và đẩy nhanh quá trình sản xuất, từ đó giúp tăng năng suất lớn.
Vào đầu thiên niên kỷ mới, các công ty bắt đầu thuê ngoài sản xuất (chủ yếu là sang Châu Á và Đông Âu) để hưởng lợi từ nguồn lao động giá rẻ. Không còn sự khác biệt trong quy trình sản xuất nữa; mục tiêu là hướng đến thị trường đại chúng với các sản phẩm giá cả phải chăng và chất lượng cao. Tầm quan trọng của quy trình hậu cần và thương mại toàn cầu tăng lên đáng kể.
Khoảng năm 2010, trọng tâm ngày càng tập trung vào chuỗi cung ứng lấy khách hàng làm trung tâm và theo nhu cầu (nguyên tắc kéo). Những tiến bộ công nghệ trong sản xuất cho phép ngày càng nhiều biến thể sản phẩm, tất cả đều được sản xuất với cùng tốc độ và chất lượng. Đây cũng là điểm khởi đầu của cái gọi là cuộc thảo luận về Công nghiệp 4.0, đề cập đến quá trình chuyển đổi số của doanh nghiệp. Đầu tư vào Internet vạn vật (IoT), giao tiếp máy-máy, robot, băng tải, v.v. cho phép các công ty tự động hóa chuỗi cung ứng vật lý của họ.
Trước khi đại dịch xảy ra trên thế giới vào năm 2020, xã hội ngày càng thừa nhận biến đổi khí hậu do lượng khí thải carbon gia tăng thông qua quá trình công nghiệp hóa. Và sau đó đại dịch ập đến và làm gián đoạn chuỗi cung ứng toàn cầu và địa phương. Chức năng chuỗi cung ứng trở thành ưu tiên hàng đầu của các doanh nghiệp và nguyên thủ quốc gia.
Các giám đốc chuỗi cung ứng bắt đầu tập trung vào quản lý rủi ro và xây dựng chuỗi cung ứng linh hoạt và bền vững hơn. Và các chính phủ đã đưa ra các khoản đầu tư và luật pháp để xây dựng nền sản xuất khu vực và địa phương cho các sản phẩm quan trọng nhằm giảm bớt sự phụ thuộc toàn cầu và nguy cơ gián đoạn. Nhu cầu xây dựng “cặp song sinh kỹ thuật số” cho chuỗi cung ứng—bằng cách kết hợp dữ liệu từ doanh nghiệp với dữ liệu từ hàng nghìn đối tác kinh doanh và dữ liệu minh họa nguy cơ gián đoạn chuỗi cung ứng—trở thành lĩnh vực trọng tâm để đạt được khả năng hiển thị chuỗi cung ứng từ đầu đến cuối .
Kỷ nguyên mới: Chuyển đổi chuỗi cung ứng nhờ AI
Các công ty đã phân chia tổ chức chuỗi cung ứng dọc theo chuỗi giá trị: R&D kỹ thuật > lập kế hoạch chuỗi cung ứng > mua sắm > sản xuất > hậu cần > vận hành. Các quy trình đã được tối ưu hóa theo từng bộ phận.
Mỗi phòng ban có một ngăn xếp phần mềm khác nhau để chạy các quy trình của họ. Tại sao? Phần lớn là vì điều này theo sự phát triển của chuỗi cung ứng và do thiếu năng lực tính toán và khả năng công nghệ. Các hạn chế về công nghệ và năng lực máy tính không còn là vấn đề nữa.
Bây giờ là lúc phải suy nghĩ lại về chuỗi cung ứng.
Chúng ta có còn cần tuân theo “khái niệm thác nước” của mô hình tổ chức hiện tại không?
Chúng ta có thể trả lời các câu hỏi về chuỗi cung ứng một cách toàn diện hơn bằng cách xem xét tất cả các biến số (ít nhất là trong doanh nghiệp) không?
Liệu có thể nghĩ đến một mô hình chuỗi cung ứng mới, có sự hợp tác chặt chẽ từ đầu đến cuối, liên công ty không?
Chúng ta có thể tăng hiệu quả, năng suất, lợi nhuận và tập trung vào tính bền vững cùng một lúc không?
Sẽ mất bao lâu để chúng tôi đạt được điều đó và nó có thực tế không?
Tôi nghĩ rằng đến năm 2030 (muộn nhất) chúng ta sẽ thấy mô hình chuỗi cung ứng do AI hỗ trợ được áp dụng rộng rãi. Và, như thường lệ, những người dẫn đầu bắt đầu ngay bây giờ sẽ có lợi thế rất lớn so với những người chậm chân.
Mô hình tương lai của chuỗi cung ứng có thể trông như thế nào?
Để bắt đầu, chúng ta cần kết nối các dấu chấm. Có ba chiều cho điều đó:
-
Kết nối các tổ chức nội bộ bằng cách chia nhỏ các quy trình riêng lẻ và tự động hóa các quy trình thủ công, lặp đi lặp lại và dựa trên tài liệu. Thông tin cần được lưu chuyển liền mạch và tự do hơn giữa các tổ chức. Kiến thức cần được chia sẻ chứ không phải bị che giấu.
-
Kết nối với các đối tác kinh doanh bên ngoài . Trao đổi dữ liệu điện tử (EDI) và giao diện lập trình ứng dụng (API) đều có những giới hạn—hãy sử dụng sự cộng tác phi cấu trúc giữa văn bản và dữ liệu, đồng thời tận dụng AI để đưa điều này vào các cấu trúc cụ thể của công ty.
-
Kết nối hơn 20 hệ thống hiện đang được sử dụng để vận hành chuỗi cung ứng và điều phối các quy trình trên các hệ thống này .
Bước tiếp theo là tận dụng AI để giải quyết các vấn đề kinh doanh toàn diện:
-
Quản lý rủi ro : AI có thể đóng vai trò quan trọng trong quản lý rủi ro chuỗi cung ứng. Các doanh nghiệp có thể tận dụng AI để kết hợp thông tin liên quan đến sự gián đoạn (ví dụ thông tin về khí hậu, các vấn đề địa chính trị, dữ liệu chăm sóc sức khỏe) với dữ liệu doanh nghiệp để dự đoán mức độ rủi ro.
-
Thiếu hụt lao động : có nhiều quy trình trong chuỗi cung ứng vẫn còn rất thủ công, lặp đi lặp lại và dựa trên tài liệu, đặc biệt là trong chức năng thu mua và hậu cần. Tự động hóa các quy trình này với sự kết hợp giữa AI và robot phần mềm, giải phóng nhân viên để thực hiện công việc có giá trị cao hơn.
-
Tính bền vững : AI sẽ giúp tạo ra các tuyến vận chuyển tối ưu hơn và tải trọng tối ưu hơn. Và tất nhiên, quy trình sản xuất được tự động hóa và tối ưu hóa hơn sẽ giảm mức tiêu thụ năng lượng.
-
Giao tiếp : AI có thể phân loại email, hiểu nội dung của tệp đính kèm và chuyển đổi thông tin thành dữ liệu đầu vào có cấu trúc để thực hiện các quy trình theo dõi tự động.
Và cuối cùng, các công ty sẽ áp dụng AI cho các cơ hội tạo ra giá trị, lấy khách hàng làm trung tâm, thường áp dụng cho các tổ chức bán hàng, tài chính và chuỗi cung ứng:
Báo giá động
Một trong những quy trình quan trọng nhất đối với các công ty là báo giá tốt nhất có thể cho khách hàng của họ tại bất kỳ thời điểm nào, xem xét tình hình thị trường, cung và cầu, hàng tồn kho, lợi nhuận, mức độ ưu tiên của khách hàng và nhiều tiêu chí khác. Đây là một ví dụ hoàn hảo về thuật toán trong các tổ chức bán hàng, tài chính và chuỗi cung ứng, thuật toán này hoàn toàn không được sử dụng (vì phức tạp) hoặc chỉ được sử dụng một phần.
Điểm đặt hàng lại hàng tồn kho
Tất nhiên, chúng ta cũng cần thảo luận về việc quản lý hàng tồn kho. Việc duy trì mức tồn kho “phù hợp” là chìa khóa cho một chuỗi cung ứng thành công và một công ty thành công. Việc giữ hàng tồn kho ở mức rất thấp sẽ tạo ra nguy cơ hết hàng nhưng lại có lợi về mặt tài chính. Có nhiều hàng tồn kho trong tay đảm bảo sự hài lòng cao của khách hàng nhưng lại tạo ra bất lợi về tài chính. Vì vậy, đó là sự kết hợp phù hợp, bao gồm việc xem xét sự hài lòng của khách hàng, mục tiêu tài chính và mục tiêu chuỗi cung ứng.
Quản lý dịch vụ thực địa
Lấy khách hàng làm trung tâm không chỉ dừng lại ở việc giao sản phẩm cho khách hàng (chính xác như họ yêu cầu). Việc cung cấp mức độ dịch vụ phù hợp sau lần mua hàng đầu tiên cũng quan trọng như việc duy trì mức độ hài lòng của khách hàng ở mức cao. Quá trình này đòi hỏi sự kết hợp phù hợp giữa việc thiết lập mức độ dịch vụ khách hàng, mục tiêu tài chính và mục tiêu tồn kho ở mức phù hợp.
Bài học chính
Các tổ chức chuỗi cung ứng đã phát triển. Theo truyền thống, chúng được xây dựng dọc theo chuỗi giá trị bằng cách tạo ra các đơn vị được tối ưu hóa và quản lý độc lập với nhau. Điều này tạo ra “các ngăn cách” trong doanh nghiệp, hạn chế giao tiếp với các đối tác bên ngoài và cần hơn 20 hệ thống phần mềm để quản lý toàn bộ chuỗi giá trị.
Bằng cách kết nối các điểm và áp dụng tự động hóa và AI cho các quy trình toàn diện và lấy khách hàng làm trung tâm, các vấn đề liên quan đến cơ cấu tổ chức hiện tại có thể được giải quyết.