:quality(85))
Chín trên mười doanh nghiệp đã xây dựng các chiến lược quản lý rủi ro trong những năm sau COVID. Theo một khảo sát của McKinsey năm 2022, các nỗ lực này bao gồm các hành động như triển khai bảng điều khiển để tăng khả năng hiển thị toàn chuỗi cung ứng (67%), lập kế hoạch kịch bản (37%) và tập trung thu thập đủ dữ liệu (53%).
Dù những nỗ lực này đã mang lại hiệu quả tích cực — nhiều doanh nghiệp cho biết họ ít bị ảnh hưởng chuỗi cung ứng hơn 1,5–2 lần — nhưng chúng vẫn chưa phải là giải pháp mạnh mẽ như các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng kỳ vọng.
Các giám đốc chuỗi cung ứng vẫn chưa thực sự tự tin về khả năng ứng phó với các đứt gãy hiện tại và tương lai. Từ các danh sách trừng phạt liên tục mở rộng cho đến những quy định môi trường mới đòi hỏi mức độ minh bạch chưa từng có trong chuỗi cung ứng, các rào cản mới khiến nhà quản lý trăn trở về những rủi ro mới có thể phát sinh bất cứ lúc nào.
Để vượt qua những thách thức này, nhiều doanh nghiệp ngày càng đẩy mạnh các chiến lược đã trở thành tiêu chuẩn trong quản trị rủi ro chủ động, bao gồm:
Tăng cường hợp tác với nhà cung cấp (61%)
Đầu tư vào chuyển đổi số (42%)
Nâng cao quản lý nhu cầu (37%)
Dù đây là những bước đi đúng hướng, thực tế các phương pháp này vẫn chưa giải quyết được triệt để rủi ro hiện nay do cách triển khai chưa phù hợp. Lý do là các chiến lược này thiếu hai yếu tố then chốt: khả năng mở rộng và tính bền vững.
Hợp tác với nhà cung cấp: quy trình thủ công đầy giới hạn
Khảo sát nhà cung cấp vẫn là phương pháp thu thập thông tin quan trọng về chuỗi cung ứng phổ biến nhất hiện nay. Các khảo sát này, thường được thực hiện hằng năm hoặc nửa năm một lần, giúp doanh nghiệp hiểu thêm về tình trạng tuân thủ quy định, quản trị rủi ro và hiệu quả tổng thể của nhà cung cấp. Tuy nhiên, dưới góc độ thủ công, việc hợp tác thông qua khảo sát đang gặp phải nhiều hạn chế lớn, đặc biệt về khả năng mở rộng và tính bền vững.
Khảo sát nhà cung cấp là quy trình tĩnh
Trước hết, bản chất thủ công khiến khảo sát chủ yếu chỉ thu thập được thông tin tĩnh. Dữ liệu lấy từ bảng hỏi hay các yêu cầu khác chỉ phản ánh thực trạng tại thời điểm hoàn thành khảo sát. Ví dụ, nếu doanh nghiệp khảo sát một nhà cung cấp vào tháng 3 và đơn vị này bị đưa vào danh sách cấm vào tháng 6, doanh nghiệp có thể sẽ không nhận biết được thay đổi này cho đến kỳ khảo sát tiếp theo — thường là lên tới một năm sau đó. Điều này tạo ra khoảng trống lớn về khả năng hiển thị, khiến doanh nghiệp đối mặt với rủi ro tuân thủ, trách nhiệm pháp lý và những đứt gãy khác phát sinh giữa các kỳ khảo sát.
Khảo sát nhà cung cấp còn gặp một vấn đề nữa: gần như không thể mở rộng để đáp ứng các quy định ESG (môi trường, xã hội, quản trị) sắp tới. Khi các chỉ thị yêu cầu truy xuất sâu hơn về hoạt động và đạo đức nhà cung cấp, số lượng khảo sát gửi tới nhà cung cấp cấp 1 nhằm tìm hiểu về khả năng minh bạch các cấp dưới sẽ tăng vọt. Do đó, dù doanh nghiệp nâng cao chất lượng và độ chi tiết của khảo sát thì vẫn có thể gặp tình trạng nhà cung cấp không phản hồi hoặc chỉ thu lại lợi ích thấp hơn mong đợi.
Nhà cung cấp thường bị quá tải khảo sát
Việc quá tải khảo sát ngày càng đáng lo ngại. Một khảo sát Voice of the Supplier 2024 với các nhà cung cấp cho thấy 61% trong số này cảm thấy “khách hàng quan trọng nhất của họ gửi quá nhiều yêu cầu thông tin.” Thêm vào đó, 60% cho biết “khách hàng quan trọng nhất mong đợi họ thực hiện quá nhiều tác vụ hành chính.”
Nhà cung cấp phục vụ nhiều khách hàng có thể nhanh chóng bị choáng ngợp khi mỗi đơn vị đều yêu cầu nhiều thông tin tuân thủ. Điều này dẫn đến phản hồi không đầy đủ, vội vàng, đặc biệt từ các nhà cung cấp trung gian không ưu tiên doanh nghiệp nhỏ. Ngay cả khi nhận được phản hồi, chất lượng và độ sâu dữ liệu thường cũng chưa đảm bảo, hạn chế đáng kể hiệu quả hợp tác với nhà cung cấp.
Nhà cung cấp không luôn chia sẻ ưu tiên của bạn
Đây là thực tế mà hầu hết chuyên gia trong lĩnh vực chuỗi cung ứng đều quá quen thuộc: những gì tối ưu cho nhà sản xuất cuối cùng chưa chắc là lý tưởng đối với nhà cung cấp — nhất là về quy định ESG và CSR (trách nhiệm xã hội doanh nghiệp). Nhà cung cấp có thể không đồng nhất các ưu tiên hoặc chuẩn mực đạo đức với doanh nghiệp mà họ cung ứng linh kiện, bán thành phẩm và sản phẩm. Nhằm duy trì khách hàng và tránh rắc rối quy định, nhà cung cấp có thể lựa chọn báo cáo dữ liệu mang tính xây dựng hình ảnh, che giấu thông tin hoặc bỏ qua chi tiết quan trọng về tuân thủ. Điều này khiến doanh nghiệp đầu tư và ra quyết định dựa trên một “phiên bản sự thật” không phản ánh toàn bộ thực tế.
Công nghệ số: triển khai nhưng thiếu lộ trình
Làn sóng chuyển đổi số đã mang tới nhiều giải pháp phần mềm giúp doanh nghiệp quản lý từ phát thải CO₂ đến rủi ro nhà cung cấp. Mặc dù áp dụng các công cụ này là một bước tiến về hiện đại hóa, nhiều doanh nghiệp đã triển khai số hóa mà không có lộ trình tổng thể.
Giải pháp công nghệ một phần khiến dữ liệu bị phân mảnh
Phần lớn giải pháp số trên thị trường hiện nay là “point solution” — phục vụ các vấn đề rất chuyên biệt như chấm điểm ESG hoặc theo dõi tình hình tài chính nhà cung cấp. Trong cuộc đua giải quyết các thách thức cụ thể, nhiều doanh nghiệp áp dụng công nghệ mà chưa có kế hoạch xây dựng liên kết công nghệ. Kết quả là bức tranh công nghệ ngày càng phức tạp, tồn tại nhiều silo dữ liệu mà nhân viên phải vật lộn xử lý. Theo BetterCloud, hiện doanh nghiệp trung bình sử dụng 112 ứng dụng SaaS, nhân viên phải chuyển đổi giữa 35 ứng dụng thiết yếu hơn 1.100 lần mỗi ngày.
Dù các công cụ số giúp giải quyết vấn đề cục bộ, chúng lại tạo ra thách thức lớn hơn: phân mảnh dữ liệu. Phân mảnh dữ liệu xảy ra khi thông tin bị rời rạc, thiếu kết nối và nằm rải rác trong nhiều cơ sở khác nhau. Những chuyên gia làm việc trong môi trường bị phân mảnh dữ liệu thường gần như không thể dựng lên cái nhìn tổng thể về toàn bộ chuỗi cung ứng.
Thiếu tích hợp dữ liệu làm mờ khả năng hiển thị tổng thể
Việc thiếu tích hợp dữ liệu là một trong những hạn chế lớn trong chuyển đổi số của doanh nghiệp: thiếu khả năng minh bạch. Thông thường, khi đề cập đến “thiếu khả năng hiển thị chuỗi cung ứng”, doanh nghiệp nói về sự thiếu hụt dữ liệu. Tuy nhiên, đang xuất hiện một loại “mù lòa” mới — vừa do đặc trưng công cụ công nghệ, vừa do hệ thống giá trị dày đặc, phân tán. Khi dữ liệu không được tổng hợp thành cái nhìn tổng thể, doanh nghiệp không thể thấy được bức tranh lớn mà các nguồn dữ liệu đang có thực sự phản ánh.
Silo dữ liệu không phải là vấn đề mới, nhiều tổ chức đã nỗ lực giải quyết hàng chục năm qua. Tuy nhiên, khi áp dụng chắp vá quá nhiều nền tảng công nghệ rời rạc mà không tính đến tác động đến khả năng hiển thị dữ liệu tổng thể và hợp tác giữa các phòng ban, doanh nghiệp dễ lạc hướng. Các hệ sinh thái dữ liệu rời rạc, thiếu liên kết có thể khiến chuyên gia chuỗi cung ứng bỏ sót lỗ hổng đáng kể từ nhà cung cấp cho đến vận hành nội bộ.
Tổng hợp dữ liệu buộc nhân viên sử dụng shadow IT
Để khắc phục thiếu liên kết cơ sở dữ liệu, nhiều nhân viên phải dùng “shadow IT”—các phần mềm không được phê duyệt hoặc thủ công như Google Sheets hay công cụ low-code—để tổng hợp dữ liệu từ nhiều hệ thống. Tuy nhiên, những giải pháp tình thế này lại phát sinh vấn đề về độ tin cậy dữ liệu và an toàn thông tin. Tính đến 32% giải pháp SaaS doanh nghiệp đang dùng không được phê duyệt bởi phòng CNTT, tiềm ẩn rủi ro lớn trong quản lý dữ liệu.
Các hệ thống này cũng thường xuyên xảy ra lỗi. Một nghiên cứu học thuật năm 2024 chỉ ra 94% bảng tính dùng trong quyết định kinh doanh chứa lỗi, gây nguy cơ lớn thất thoát tài chính và vận hành. Những cơ sở dữ liệu này đa phần được tạo ra thủ công bằng cách sao chép–dán nên không có quy trình xác minh tiêu chuẩn, dẫn tới tập hợp dữ liệu chắp vá, chưa được kiểm tra kỹ lưỡng.
Khi doanh nghiệp tiếp tục thu thập ngày càng nhiều dữ liệu để phục vụ quản lý rủi ro và các đánh giá liên quan, việc thiếu chiến lược công nghệ toàn diện sẽ dẫn đến quy trình SCRM (quản trị rủi ro chuỗi cung ứng) tồn tại lượng lớn thông tin có thể không chính xác.
Bài toán dữ liệu của quản lý nhu cầu
Dù quản lý nhu cầu rất quan trọng đối với tối ưu hóa nguồn lực và cân bằng năng lực cung ứng, nó lại đối mặt với một trở ngại cơ bản là: độ chính xác của dữ liệu đầu vào. Quản lý nhu cầu phụ thuộc vào dữ liệu chuẩn xác để dự báo và lập kế hoạch hiệu quả. Nếu dữ liệu thiếu chính xác, lỗi thời hoặc phân mảnh, ngay cả các chiến lược được xây dựng kỹ lưỡng cũng khó đạt kết quả mong muốn.
Cơ sở dữ liệu của bạn bị ảnh hưởng bởi dữ liệu bẩn
Hiệu quả quản lý nhu cầu phụ thuộc vào tính toàn vẹn của dữ liệu mà chuyên gia đưa vào dự báo. Nếu nguồn từ bán hàng, marketing, nhà cung cấp hoặc lịch sử giao dịch bị lệch hoặc sai, toàn bộ quy trình sẽ bị ảnh hưởng. Nghiên cứu của Gartner cho biết chất lượng dữ liệu kém khiến tổ chức “thiệt hại ít nhất 12,9 triệu USD mỗi năm, trung bình.”
Một phân tích định mức nguyên vật liệu (BOM) của Z2Data càng củng cố thực tế rằng dữ liệu sai lệch có thể gây áp lực lớn lên vận hành chuỗi cung ứng. Phân tích ghi nhận doanh nghiệp sử dụng hơn 500 biến thể viết tên linh kiện Texas Instruments trong hệ thống, gây khó khăn không cần thiết cho việc truy xuất và quản lý nhà cung cấp. Kiểu lộn xộn này có thể dẫn đến thiếu hụt linh kiện gây mất doanh thu hoặc ngược lại, dư thừa làm tăng chi phí tồn kho, gây lãng phí sản phẩm.
:quality(85))
Không có quy trình xác minh dữ liệu do nhà cung cấp cung cấp
Nhiều doanh nghiệp phụ thuộc lớn vào dữ liệu nhà cung cấp trong lập kế hoạch nhu cầu mà thiếu các quy trình xác minh chặt chẽ. Nếu thông tin về thời gian giao hàng hoặc tồn kho không đúng, chưa được xác thực độc lập sẽ gây ra gián đoạn đáng kể.
Trên thực tế, một phân tích của Z2Data cho thấy trong số 473.190 linh kiện trở nên lỗi thời năm 2023, khoảng 142.000 — tương đương khoảng 30% — không có thông báo thay đổi sản phẩm (PCN) từ nhà sản xuất.
Dựa vào dữ liệu chưa xác minh hoặc không đầy đủ khiến doanh nghiệp dễ rơi vào cảnh thiếu hụt hoặc chậm trễ — có thể ngăn chặn được nếu quản lý nhu cầu tốt hơn. Không có dữ liệu chính xác, doanh nghiệp buộc phải phản ứng thụ động, đưa ra quyết định vội vàng dựa trên thông tin thiếu hoặc sai lệch. Khi yêu cầu quản lý dữ liệu từ cơ quan chức năng ngày càng tăng, thách thức này càng trở nên nghiêm trọng, làm trầm trọng thêm các vấn đề về độ chính xác và xác minh dữ liệu.
Tiếp cận quản lý rủi ro chuỗi cung ứng chủ động & linh hoạt
Bất chấp những tiến bộ lớn về quản trị rủi ro chủ động, các cách tiếp cận hiện tại đang vấp phải khó khăn trước sự phức tạp của chuỗi cung ứng hiện đại. Quy trình thủ công như khảo sát nhà cung cấp, hệ sinh thái công nghệ số phân mảnh và dữ liệu chưa xác minh đang tạo ra khoảng trống về khả năng hiển thị và khả năng mở rộng, khiến doanh nghiệp dễ bị rủi ro tuân thủ và gián đoạn.
Những giới hạn này cho thấy nhu cầu cấp thiết về những chiến lược không chỉ mang tính chủ động mà còn đủ sức ứng phó với các thách thức động, liên kết của chuỗi cung ứng hiện đại. Nếu không có giải pháp mở rộng và tích hợp dữ liệu thời gian thực, ngay cả các nỗ lực quản trị rủi ro tốt nhất cũng khó đạt kỳ vọng.
