Trong suốt đại dịch, các chuyên gia chuỗi cung ứng được yêu cầu quản lý sự biến động cực độ và gián đoạn chuỗi cung ứng. Nhu cầu của người tiêu dùng đang thay đổi, các kênh bán hàng thay thế (như thương mại điện tử) đang bùng nổ, các mô hình giao hàng mới được thiết lập, nguồn cung ứng trở nên mang tính khu vực hơn, v.v.
Nhiệm vụ số một là tạo ra một chuỗi cung ứng bền vững và linh hoạt hơn với trọng tâm là quản lý rủi ro chuỗi cung ứng. Các công ty thậm chí còn chấp nhận mức tồn kho cao hơn, làm tăng chi phí vận hành chuỗi cung ứng.
Bây giờ chúng ta đang ở trong một tình huống rất khác. Giảm chi phí khỏi chuỗi cung ứng là ưu tiên hàng đầu đối với các chuyên gia chuỗi cung ứng. Đồng thời, sự gián đoạn chuỗi cung ứng vẫn tiếp tục là chuẩn mực. Do đó, chỉ giảm mức tồn kho sẽ không đủ để giảm chi phí hiệu quả và hiệu quả cho chuỗi cung ứng.
Nhiều giám đốc chuỗi cung ứng đang tìm kiếm các giải pháp trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa các quy trình kinh doanh để đạt được mục tiêu của họ. Vậy, các giải pháp AI và tự động hóa đã sẵn sàng để thực hiện lời hứa chưa? Bài đăng trên blog này tập trung chính xác vào câu hỏi này.
Giả thuyết giá trị
Trong các blog trước, tôi đã nói về tiềm năng chuyển đổi của AI trong chuỗi cung ứng cũng như khả năng xây dựng các tổ chức chuỗi cung ứng linh hoạt hơn . Bây giờ là lúc nói về việc áp dụng AI và tự động hóa trong chuỗi cung ứng.
Vì mục đích này, tôi muốn phân biệt ba loại giải pháp AI:
-
Đầu tiên, áp dụng xử lý tài liệu thông minh cho các tài liệu (ví dụ hóa đơn, chứng chỉ tuân thủ, v.v.), quy trình giao tiếp (ví dụ email) và để tạo nội dung (ví dụ hướng dẫn, tài liệu chất lượng, v.v.). Rào cản ban đầu để áp dụng xử lý tài liệu thông minh rất thấp, nhưng nó có thể mang lại giá trị rất cao—đặc biệt là trong chuỗi cung ứng. Tại sao? Bởi vì các chuyên gia chuỗi cung ứng đang làm việc với hàng nghìn đối tác kinh doanh (nhà cung cấp, hãng vận tải, đối tác gia công ngoài, v.v.), hàng nghìn tài liệu (chẳng hạn như đơn đặt hàng, hóa đơn, chứng từ vận chuyển, v.v.) và giao tiếp và cộng tác là chìa khóa để vận hành chuỗi cung ứng thành công.
-
Thứ hai, sử dụng các mô hình và giải pháp AI chuyên biệt để định giá, dự báo, quản lý hàng tồn kho, vận chuyển, v.v. Các mô hình AI chuyên biệt để dự báo, quản lý hàng tồn kho, v.v. hứa hẹn giá trị rất cao. Tuy nhiên, điều kiện tiên quyết là "dữ liệu". Việc thu thập, làm sạch và sắp xếp dữ liệu và xây dựng các hồ dữ liệu mà các mô hình AI có thể được đào tạo trên đó có thể rất cồng kềnh và tốn thời gian. Tuy nhiên, nhiều công ty đã bắt đầu hành trình này từ nhiều năm trước và chúng tôi thấy việc áp dụng thành công các mô hình này.
-
Cuối cùng, xây dựng các quy trình chuỗi cung ứng tự động bằng cách kết hợp tự động hóa quy trình bằng rô-bốt (RPA) với tự động hóa quy trình bằng tác nhân, tức là sử dụng các tác nhân thông minh để điều phối các quy trình kinh doanh trong chuỗi cung ứng. Thông thường, các công ty sử dụng hơn 20 hệ thống khác nhau để vận hành chuỗi cung ứng đầu cuối của họ. Việc cho phép chuỗi cung ứng tự động hơn bằng cách tận dụng tự động hóa quy trình bằng tác nhân sẽ tạo ra sự khác biệt lớn trong việc điều phối các quy trình kinh doanh trên các hệ thống này. Đây là đề xuất giá trị cao nhất cho đến nay và UiPath đang đầu tư vào công nghệ này để hiện thực hóa tầm nhìn này.
Vì vậy, để trả lời câu hỏi về mức độ sẵn sàng của AI và tự động hóa, câu trả lời là “có”. AI, kết hợp với tự động hóa, có thể hỗ trợ mục tiêu giảm chi phí trong chuỗi cung ứng.
Vậy, các chương trình AI và tự động hóa thành công đang được thiết lập như thế nào?
Theo truyền thống, các công ty thành lập một trung tâm xuất sắc về tự động hóa như một phần của tổ chức CNTT của họ. Nhóm đã phân tích các quy trình kinh doanh (ví dụ bằng cách sử dụng khai thác quy trình) và liên hệ với các tổ chức kinh doanh trên toàn công ty để đưa ra danh sách các trường hợp sử dụng ưu tiên cho AI và tự động hóa và bắt đầu triển khai chúng. Mục tiêu chính là giảm số giờ dành cho các quy trình thủ công, lặp đi lặp lại và dựa trên tài liệu.
Các công ty đã áp dụng chương trình AI và tự động hóa thành công hơn đang kết hợp cách tiếp cận "từ dưới lên" này (tức là tạo danh sách các trường hợp sử dụng được ưu tiên) với cách tiếp cận "từ trên xuống". "Từ trên xuống" tạo ra cách tiếp cận tập trung và chiến lược cho việc áp dụng AI và tự động hóa.
Trước tiên chúng ta hãy thảo luận về các KPI quan trọng nhất cho các chương trình tự động hóa chuỗi cung ứng.
Lời hứa của tự động hóa là giảm và/hoặc loại bỏ thời gian mọi người dành cho các quy trình kinh doanh thủ công, lặp đi lặp lại và dựa trên tài liệu. Nhiều quy trình chuỗi cung ứng đáp ứng các tiêu chí này. Hãy nghĩ về tất cả các bảng tính và tài liệu Microsoft Excel (như hóa đơn, chứng từ vận chuyển, vận đơn, v.v.) được xử lý hàng ngày. Một con số đáng kể là 64% doanh nghiệp tin rằng trí tuệ nhân tạo sẽ giúp tăng năng suất chung của họ, như được tiết lộ trong một cuộc khảo sát của Forbes Advisor . Do đó, năng suất cần phải là ưu tiên hàng đầu đối với các chương trình chuỗi cung ứng.
Nhưng tự động hóa trong chuỗi cung ứng cần phải vượt ra ngoài phạm vi doanh nghiệp. Mỗi công ty Fortune 2000 đều làm việc với hơn 10.000 đối tác kinh doanh, chẳng hạn như nhà cung cấp, nhà cung cấp dịch vụ hậu cần và đối tác gia công ngoài. Trong khi trao đổi dữ liệu điện tử (EDI) vẫn là tiêu chuẩn để trao đổi dữ liệu giữa các công ty, thì giao tiếp hàng ngày và tùy ý giữa tất cả các đối tác đều dựa trên email. Tận dụng xử lý tài liệu thông minh để tự động hóa quy trình giao tiếp phi cấu trúc (tức là email) sẽ làm tăng Điểm số người ủng hộ ròng (NPS) với các đối tác kinh doanh , do xử lý nhanh hơn và độ chính xác cao hơn của trao đổi dữ liệu. NPS cao hơn dẫn đến dịch vụ tốt hơn, từ đó dẫn đến giảm chi phí.
Tóm lại, các chương trình tự động hóa trong chuỗi cung ứng làm tăng năng suất nội bộ và NPS với các đối tác kinh doanh. Cả hai đều dẫn đến giảm đáng kể chi phí trong chuỗi cung ứng.
Chương trình tự động hóa
Bây giờ câu hỏi đặt ra là làm sao có thể thực hiện được điều này?
Như đã thảo luận, hầu hết các chương trình tự động hóa thành công không được thực hiện từ dưới lên. Thay vào đó, các tổ chức áp dụng phương pháp tiếp cận "từ trên xuống" để mang lại tác động đến năng suất và NPS.
Chương trình cần được cấu trúc từ cấp C xuống đến đơn vị chức năng, đơn vị này xác định kết quả mong muốn và các sáng kiến cần thiết để đạt được kết quả. Chỉ khi đó, các trường hợp sử dụng hỗ trợ các sáng kiến này mới được xác định.
Sau đây là một ví dụ:
-
Người quản lý cấp C có thể là giám đốc chuỗi cung ứng.
-
Đơn vị chức năng là lập kế hoạch chuỗi cung ứng.
-
Kết quả mong muốn là tạo ra một quy trình lập kế hoạch nhu cầu tự động để tăng năng suất bán hàng lên 20%. Điều này có nghĩa là loại bỏ quy trình dự báo thủ công hàng tuần khỏi các nhóm lập kế hoạch chuỗi cung ứng và bán hàng.
-
Các sáng kiến để đạt được kết quả bắt đầu bằng việc tự động hóa việc hợp nhất thông tin bán hàng (ví dụ: thông tin về kênh bán hàng, thông tin chiến dịch, giới thiệu sản phẩm mới, chương trình khuyến mãi, v.v.). Sau đó, nó tận dụng thuật toán dự báo dựa trên AI. Nó cũng bao gồm một con người trong vòng lặp để quản lý các trường hợp ngoại lệ và xác minh kết quả.
-
Các trường hợp sử dụng được xác định để hỗ trợ hai sáng kiến này (hợp nhất thông tin bán hàng và thực hiện thuật toán dự báo).
Ví dụ đơn giản này chứng minh rằng việc tận dụng phương pháp tiếp cận "từ trên xuống" cho các chương trình AI và tự động hóa hiệu quả hơn nhiều. Có mục tiêu rõ ràng trong đầu giúp vượt qua kỳ vọng và cho phép mọi người tham gia thành công hơn.
Phần kết luận
Sự gián đoạn chuỗi cung ứng là điều bình thường; quản lý rủi ro và tạo ra chuỗi cung ứng bền vững và có khả năng phục hồi vẫn là mục tiêu. Tuy nhiên, việc cắt giảm chi phí khỏi chuỗi cung ứng là ưu tiên hàng đầu của các công ty trong nhiều ngành và khu vực.
Các tiêu chuẩn đã chỉ ra rằng các chương trình AI và tự động hóa mang lại giá trị thực sự trong chuỗi cung ứng. Các KPI nổi bật nhất đối với các chương trình tự động hóa là mức tăng năng suất cho các quy trình nội bộ và NPS cho các quy trình bên ngoài.
Các chương trình tự động hóa cần trở thành sáng kiến chiến lược cho các tổ chức chuỗi cung ứng. Và các chương trình cần được thúc đẩy từ cấp C trở xuống để mang lại giá trị mong đợi—và trong nhiều trường hợp, điều này có nghĩa là giảm chi phí chuỗi cung ứng.