Cách phân tích dự đoán đang thay đổi chuỗi cung ứng

Điểm nổi bật của bài viết:

• Phân tích dự đoán là thực tiễn sử dụng dữ liệu lịch sử, mô hình thống kê và thuật toán học máy để nhận diện các mẫu và dự đoán kết quả trong tương lai. Khác với các hình thức phân tích truyền thống tập trung vào dữ liệu trong quá khứ, phân tích dự đoán hướng tới tương lai, giúp doanh nghiệp hiểu những sự kiện, xu hướng và quỹ đạo thống kê có khả năng cao sẽ xảy ra tiếp theo.
• Mặc dù phân tích dự đoán đã tồn tại ở dạng sơ khai và đơn giản trong nhiều thập kỷ, nhưng trong vòng năm đến mười năm gần đây, công nghệ này đã phát triển vượt bậc. Không phải ngẫu nhiên, đây cũng là thời kỳ công nghệ này được ứng dụng rộng rãi trong quản lý chuỗi cung ứng.
• Giữa những gián đoạn khó lường và tốn kém, các tổ chức đã nhận ra rằng cần phải nâng cao năng lực quản trị rủi ro nếu muốn duy trì chuỗi cung ứng bền vững hơn. Mức độ cấp thiết ngày càng tăng này đã thúc đẩy đầu tư vào các công nghệ dự đoán, tạo động lực đưa lĩnh vực này phát triển như hiện nay.

Năm năm gần đây, hoạt động tìm nguồn cung ứng và thu mua trong chuỗi cung ứng đã có sự chuyển biến rõ rệt. Từ chức năng phản ứng mang tính bị động — chỉ xử lý sau khi đã xảy ra chậm trễ, thiếu hụt hoặc biến động nhu cầu — nay đã chuyển sang chiến lược chủ động hơn. Thay vì chờ rủi ro hay sự cố mới xử lý, các đội ngũ tìm nguồn cung ứng đang tận dụng các công cụ cùng nền tảng dữ liệu thông minh để chủ động ngăn chặn các thách thức này ngay từ đầu.

Trung tâm của sự thay đổi này chính là sức mạnh từ phân tích dự đoán. Với sự phát triển của thu thập dữ liệu, điện toán đám mây và AI, phân tích dự đoán đang nổi lên như một nguồn lực giá trị để các chuyên gia tìm nguồn cung ứng và thu mua khai thác, nhằm nhận diện và quản lý mọi rủi ro tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng. Trong tương lai gần, công nghệ này rất có thể sẽ trở thành công cụ thiết yếu cho những nhà quản lý chuỗi cung ứng chú trọng tăng cường khả năng chống chịu và giảm gián đoạn.

Phân tích dự đoán là gì?

Để hiểu đầy đủ cách phân tích dự đoán đang thay đổi chuỗi cung ứng, cần hiểu công nghệ này là gì, nó tạo ra loại dữ liệu nào và những giá trị thông tin mà dữ liệu đó mang lại.

Phân tích dự đoán là thực tiễn sử dụng dữ liệu lịch sử, mô hình thống kê và thuật toán học máy nhằm nhận diện các mẫu và dự đoán kết quả tương lai. Khác với hình thức phân tích truyền thống chủ yếu dựa trên phân tích quá khứ, phân tích dự đoán giúp doanh nghiệp chủ động chuẩn bị cho các sự kiện, xu hướng và quỹ đạo có khả năng diễn ra tiếp theo.

Bản chất của biến thể mạnh mẽ này trong lĩnh vực phân tích dữ liệu là ba yếu tố nổi bật:

1. Thu thập và tích hợp dữ liệu

Chuỗi cung ứng sinh ra lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm:

• Hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP).
• Hệ thống quản lý kho hàng (WMS).
• Hệ thống quản lý vận tải (TMS).
• Nhà cung cấp và đối tác bên ngoài.
• Thị trường.
• Sự kiện địa chính trị và phát triển liên quan.

Năm năm trở lại đây, doanh nghiệp đã cải thiện đáng kể khả năng tích hợp và đồng bộ các nguồn dữ liệu này, phần lớn nhờ vào các nền tảng trên nền tảng đám mây.

2. Mô hình hóa và thuật toán

Khi đã thu thập đầy đủ dữ liệu, các mô hình dự đoán sẽ được áp dụng để phân tích. Việc xử lý quy mô lớn này nhằm nhận diện xu hướng, mối liên hệ và những quỹ đạo có thể xảy ra trong tương lai. Các mô hình được sử dụng từ phân tích hồi quy đơn giản đến các kỹ thuật học máy phức tạp hơn.

Ví dụ, một mô hình có thể tổng hợp dữ liệu bán hàng trong nhiều năm kết hợp với lịch trình quảng bá và các xu hướng mùa vụ nhằm phân tích nhu cầu tương lai — thường đạt độ chính xác đáng ngạc nhiên.

3. Học liên tục

Hệ thống dự đoán hiện đại không đứng yên mà liên tục học hỏi từ dữ liệu mới, từ đó tinh chỉnh mô hình và tăng cường khả năng dự đoán. Tính năng luôn điều chỉnh và phát triển này đặc biệt quan trọng trong chuỗi cung ứng, nơi điều kiện thay đổi liên tục và nhiều biến số mới xuất hiện hàng năm.

Bước ngoặt trong ứng dụng phân tích dự đoán

Mặc dù phân tích dự đoán đã có mặt ở dạng đơn giản suốt nhiều thập kỷ, nhưng năm đến mười năm gần đây công nghệ này đã phát triển vượt trội và được ứng dụng rộng rãi trong quản lý chuỗi cung ứng. Nhiều yếu tố chính đã thúc đẩy làn sóng này.

Bùng nổ nguồn dữ liệu

Sự phát triển của thiết bị Internet vạn vật (IoT), nền tảng thương mại điện tử và công cụ chuyển đổi chuỗi cung ứng số tạo ra lượng dữ liệu mới khổng lồ. Các chuyên gia chuỗi cung ứng nay có quyền truy cập nhiều thông tin hơn bao giờ hết. Và khi lượng dữ liệu này có thể khiến con người bị choáng ngợp, phân tích dự đoán cung cấp công cụ để tận dụng tối đa nguồn thông tin này một cách hiệu quả và sâu sắc.

Điện toán đám mây và khả năng mở rộng

Giải pháp dựa trên đám mây đã giúp phân tích nâng cao dễ tiếp cận hơn bao giờ hết. Các công ty không còn cần hạ tầng công nghệ phức tạp và tốn kém tại chỗ để vận hành mô hình phân tích lớn. Điều này giúp các doanh nghiệp quy mô vừa và nhỏ dễ dàng tiếp cận các công cụ phân tích dự đoán mạnh mẽ, sử dụng máy chủ và phần mềm tốt nhất ngành.

Gián đoạn trở thành chất xúc tác

Ở hầu hết ngành nghề, việc thay đổi hiện trạng chỉ xảy ra khi tổ chức bị buộc phải đối mặt với gián đoạn, thiên tai hoặc các rủi ro nghiêm trọng khác. Đối với chuỗi cung ứng, các chuyên gia đã chứng kiến hàng loạt thách thức trong suốt thập kỷ này. Các sự kiện như đại dịch COVID-19, khủng hoảng container toàn cầu và bất ổn địa chính trị đã bộc lộ điểm yếu trong các chiến lược chuỗi cung ứng truyền thống. Đứng trước các gián đoạn tốn kém và đau đớn này, doanh nghiệp đã nhận ra nhu cầu cấp thiết phải tăng cường năng lực quản trị rủi ro nếu muốn duy trì chuỗi cung ứng ổn định hơn.

Mức độ cấp thiết gia tăng đã thúc đẩy đầu tư vào các công nghệ dự đoán, đưa lĩnh vực này phát triển mạnh mẽ như hiện tại.

Sự trỗi dậy của AI và tự động hóa

Cuối cùng, AI và học máy cũng đóng vai trò then chốt trong sự phát triển của phân tích dự đoán trong chuỗi cung ứng. Khi các công nghệ ngày càng trưởng thành, chúng cung cấp khả năng dự báo chính xác và hành động thực tiễn, tạo ra dẫn chứng thuyết phục cho chuyên gia tìm nguồn cung ứng còn băn khoăn về giá trị tích hợp phân tích dự đoán vào vận hành chuỗi cung ứng.

Các chuyên gia chuỗi cung ứng sử dụng phân tích dự đoán như thế nào

Kho ứng dụng thực tiễn của phân tích dự đoán đã mở rộng đáng kể vài năm qua. Hiện nay, các chuyên gia tìm nguồn cung ứng, thu mua và quản trị rủi ro chuỗi cung ứng đều sử dụng công nghệ này để dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho và tối ưu hóa logistics.

Hiện tại, các chuyên gia tìm nguồn cung ứng, thu mua và quản trị rủi ro chuỗi cung ứng đều đang sử dụng công nghệ này trong mọi lĩnh vực — từ dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho cho đến tối ưu hóa logistics.

Dự báo nhu cầu thích ứng theo thời gian thực

Trước đây, kế hoạch nhu cầu chủ yếu dựa vào xu hướng giá quá khứ. Ngày nay, các đội ngũ đã có thể thực hiện dự báo nhu cầu thông qua phân tích dự đoán, tổng hợp và phân tích hàng chục biến số then chốt khác nhau.

Sử dụng phân tích dự đoán, doanh nghiệp có thể điều chỉnh dự báo nhu cầu dựa trên nhiều yếu tố như:

• Biến động bất ngờ trong hành vi khách hàng
• Chiến dịch tiếp thị
• Tín hiệu kinh tế vĩ mô
• Biến động nhu cầu vùng địa lý

Cách tiếp cận linh hoạt này minh chứng rõ ràng cho việc phân tích dự đoán đang trở thành công cụ nhất quán và thực tiễn hơn trong chuỗi cung ứng, dẫn lối các đội nhóm đến quyết định chiến lược chính xác hơn.

Dự đoán gián đoạn trước khi xảy ra

Thay vì chỉ phản ứng khi đã xảy ra chậm trễ hay thiếu hụt, các đội ngũ chuỗi cung ứng nay có thể tận dụng sức mạnh của phân tích dự đoán để chủ động lường trước rủi ro. Công cụ này phân tích những mẫu quan trọng trong chuỗi cung ứng như xu hướng hiệu suất nhà cung cấp, lưu lượng và tắc nghẽn tại cảng, mô hình thời tiết và thiên tai, cũng như các biến động địa chính trị có ảnh hưởng.

Loại trí tuệ dự báo này giúp doanh nghiệp có thêm linh hoạt và tầm nhìn xa, hỗ trợ điều chỉnh vận chuyển, đa dạng nguồn cung ứng hoặc thay đổi mức tồn kho một cách chính xác và kịp thời.

Lập kế hoạch tồn kho với độ chính xác cao hơn

Phân tích dự đoán trong chuỗi cung ứng cho phép tối ưu hóa tồn kho dựa trên dữ liệu thực — biến quá trình này từ nghệ thuật cảm tính thành khoa học định lượng. Mô hình dữ liệu có thể đánh giá khối lượng lớn thông tin bán hàng và hành vi tiêu dùng để xác định lượng tồn kho tối ưu, phân bổ vị trí trong hệ thống kho của nhà sản xuất cũng như các yếu tố khác nhằm nâng tầm chiến lược thu mua của toàn tổ chức.

Lâu dài, các quyết định dựa trên dữ liệu giúp giảm chi phí lưu kho mà không bao giờ làm doanh nghiệp đối mặt với rủi ro thiếu hụt hàng hóa.

Nâng cao hợp tác với nhà cung cấp

Các chuyên gia chuỗi cung ứng ngày càng dùng thông tin dự báo để củng cố quan hệ với nhà cung cấp. Thông qua việc chia sẻ dự báo và dữ liệu hiệu suất, doanh nghiệp có thể:

• Đồng bộ hóa kế hoạch sản xuất
• Rút ngắn thời gian giao hàng
• Nâng cao độ tin cậy

Lâu dài, mức độ minh bạch và hợp tác này tạo ra một hệ sinh thái chuỗi cung ứng ngày càng mạnh mẽ, đồng bộ hơn.

Tối ưu hóa vận tải và logistics

Bên cạnh các lợi ích về thu mua và quản trị rủi ro, phân tích dự đoán còn là công cụ giá trị cho các đội nhóm logistics. Nhóm chuyên trách có thể tận dụng công cụ để nâng cao hiệu suất giao hàng và giảm chi phí vận chuyển, bao gồm:

• Dự đoán thời gian vận chuyển với độ chính xác cao hơn.
• Tối ưu hóa tuyến giao hàng.
• Nhận diện sớm các điểm nghẽn vận tải và những giới hạn về năng lực vận chuyển.

Vai trò của phân tích dự đoán trong chuỗi cung ứng

Điều cần lưu ý là quản trị rủi ro chuỗi cung ứng (SCRM) đang chịu áp lực lớn từ nhiều mối đe dọa: thiếu hụt nguồn cung, hạn chế thương mại, xung đột địa chính trị và gánh nặng tuân thủ pháp lý. Những biến số này tạo ra bầu không khí bất ổn dai dẳng. Trong bối cảnh đó, phân tích dự đoán sở hữu lợi thế riêng khi giúp doanh nghiệp quản lý sự không chắc chắn, mang lại dự báo và tầm nhìn để nhận diện sớm rủi ro và ra quyết định sáng suốt hơn.

Đơn giản nhất, phân tích dự đoán cung cấp cho các đội nhóm khả năng hiển thị dữ liệu và tầm nhìn xa rất quan trọng để điều hướng chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng phức tạp và nhiều biến động.

Đơn giản nhất, phân tích dự đoán cung cấp cho các đội nhóm khả năng hiển thị dữ liệu và tầm nhìn xa rất quan trọng để điều hướng chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng phức tạp và nhiều biến động.

Khai thác phân tích dự đoán trong phần mềm SCRM

Năm năm vừa qua, phân tích dự đoán đã chuyển mình từ công nghệ chuyên biệt thành ứng dụng đa năng, mở rộng trong nhiều lĩnh vực. Theo thời gian, khả năng cao công nghệ này sẽ trở thành trụ cột nền tảng trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng.

Công cụ quản trị rủi ro chuỗi cung ứng Z2Data mang đến cho doanh nghiệp bộ năng lực được gia tăng nhờ công nghệ dự đoán tiên tiến. Risk Hub của Z2Data tích hợp một module phân tích xu hướng độc quyền, theo dõi sự biến động trong chuỗi cung ứng của doanh nghiệp qua thời gian, bao gồm rủi ro tài chính, biến động địa chính trị liên quan và sự bất ổn của nhà cung cấp nhằm đưa ra các đánh giá về mẫu hình và sự kiện có thể phát sinh thành gián đoạn lớn trong những tháng, năm tới.

Bên cạnh đó, bộ phân tích tác động (impact analyzer) của Z2Data thực hiện mô phỏng kịch bản dự đoán, kiểm tra các sự kiện và tình huống giả định để đánh giá ảnh hưởng của gián đoạn trước khi chúng thực sự xảy ra. Trong thế giới SCRM, dự đoán là quyền lực — và Z2Data mang lại những năng lực dự báo mạnh mẽ bậc nhất ngành.

Để tìm hiểu thêm về Z2Data và giải pháp giúp doanh nghiệp hiệu quả hóa việc sử dụng phân tích dự đoán trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng, hãy dùng thử miễn phí cùng chuyên gia sản phẩm của chúng tôi.