Trong bối cảnh kinh doanh năng động ngày nay, chuyển đổi là điều cần thiết. Vì thế, doanh nghiệp cần chuyển sang chuỗi cung ứng tự động hóa với hỗ trợ của AI Agents. Chuỗi cung ứng hiện đại là hệ sinh thái phức tạp và liên kết chặt chẽ các bộ phận. Chuỗi cung ứng thường xuyên đối mặt với những biến động và gián đoạn. Hơn nữa, nhu cầu của khách hàng luôn thay đổi. Các chiến lược quản lý hàng tồn kho truyền thống thường dựa vào mô hình tĩnh và quy trình thủ công. Vì vậy, những chiến lược này không bắt kịp bối cảnh vận hành hiện nay.
Table of Contents
Bối Cảnh Thay Đổi: Vì Sao Các Phương Pháp Truyền Thống Không Còn Hiệu Quả
Trước khi bàn về năng lực của AI Agents, điều quan trọng là phải hiểu những hạn chế trong vận hành của chuỗi cung ứng thông thường:
- Phản ứng bị động thay vì chủ động: Các hệ thống truyền thống thường phản ứng sau khi sự cố xảy ra thay vì chủ động giảm thiểu chúng. Điều này dẫn đến sự chậm trễ tốn kém, hết hàng và không làm hài lòng khách hàng.
- Dữ liệu rời rạc: Dữ liệu thường bị phân mảnh trên các hệ thống khác nhau, cản trở khả năng hiển thị và ra quyết định.
- Quy trình thủ công: Nhập dữ liệu thủ công, dự báo và ra quyết định dễ bị lỗi và kém hiệu quả.
- Thiếu khả năng thích ứng: Các mô hình tĩnh khó thích ứng với điều kiện thị trường thay đổi nhanh chóng và các sự kiện không lường trước.
- Độ phức tạp gia tăng: Chuỗi cung ứng toàn cầu hóa, danh mục sản phẩm đa dạng và phân phối đa kênh (omnichannel). Điều này làm tăng thêm sự phức tạp, khiến các phương pháp truyền thống trở nên không phù hợp.
Sự Cấp Thiết Của Việc Chuyển Đổi: Những con số thể hiện hạn chế của vận hành truyền thống
Để nắm được nhu cầu chuyển đổi dựa trên AI của các doanh nghiệp, trước hết hãy xem xét những hạn chế trong phương pháp vận hành chuỗi cung ứng truyền thống:
- Sai số hàng tồn kho:
- Một nghiên cứu của Phòng thí nghiệm RFID thuộc Đại học Auburn cho thấy độ chính xác của hàng tồn kho trong bán lẻ trung bình chỉ đạt 63%, dẫn đến tình trạng hết hàng hoặc tồn kho quá mức.
- Điều này tương đương với hàng tỷ đô la doanh thu thất thoát và lãng phí vốn hàng năm.
- Lỗi dự báo nhu cầu:
- Theo một báo cáo của Viện Dự báo & Lập kế hoạch Kinh doanh (IBF), tỷ lệ lỗi dự báo trung bình có thể dao động từ 20% đến 40%, dẫn đến mất cân bằng hàng tồn kho tốn kém.
- Những sai sót này càng trở nên nghiêm trọng hơn do sự biến động ngày càng tăng của nhu cầu tiêu dùng và sự phức tạp của chuỗi cung ứng toàn cầu.
- Gián đoạn chuỗi cung ứng:
- Đại dịch COVID-19 đã chỉ ra những điểm yếu của chuỗi cung ứng toàn cầu, với những gián đoạn gây ra sự chậm trễ và thiếu hụt trên diện rộng.
- Một nghiên cứu của McKinsey ước tính rằng sự gián đoạn chuỗi cung ứng có thể khiến các công ty thiệt hại tới 45% lợi nhuận hàng năm.
- Tần suất gia tăng của các thảm họa tự nhiên cũng làm tăng những con số này.
Agentic Process Automation: AI Agents Chuyển Đổi Chuỗi Cung Ứng
AI Agent tự động hóa quy trình (agentic automation manufacturing) và AI Agent tự động hóa chuỗi cung ứng (agentic automation supply chain) cung cấp một giải pháp ưu việt để vượt qua những thách thức này. Framework được đưa ra với những cấu phần như:
- Điều phối dữ liệu thông minh
AI Agents tích hợp liền mạch dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau. Từ đó tạo ra một cái nhìn thống nhất, theo thời gian thực về chuỗi cung ứng. Điều này bao gồm:
- Dữ liệu cảm biến từ các thiết bị IoT.
- Dữ liệu giao dịch từ hệ thống ERP và SCM.
- Dữ liệu bên ngoài từ các nền tảng thông tin thị trường.
- Dữ liệu phi cấu trúc từ mạng xã hội và phản hồi của khách hàng.
- Ra quyết định nhận thức:
AI Agents ứng dụng các thuật toán Machine Learning tiên tiến để phân tích dữ liệu, xác định các mô hình và tạo ra những thông tin chi tiết.
- Phân tích dự đoán để dự báo nhu cầu và đánh giá rủi ro.
- Các thuật toán tối ưu hóa để quản lý hàng tồn kho và lập kế hoạch logistics.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing) để phân tích cảm xúc và phản hồi của khách hàng.
- Tự động thực thi:
AI agents có khả năng thực hiện các nhiệm vụ một cách tự động, giúp đỡ nhân viên cho các sáng kiến chiến lược hơn. Điều này bao gồm:
- Tự động đặt hàng và bổ sung hàng.
- Định tuyến và lập lịch trình.
- Điều chỉnh hàng tồn kho theo thời gian thực.
- Tự động trao đổi với nhà cung cấp và khách hàng.
- Học tập thích ứng (Adaptive learning) và tối ưu hóa:
AI agents liên tục học hỏi từ dữ liệu và phản hồi mới, tinh chỉnh các mô hình và cải thiện hiệu suất theo thời gian. Điều này bao gồm:
- Học tăng cường (Reinforcement Learning) để tối ưu hóa các quy trình ra quyết định phức tạp.
- Giám sát và đánh giá liên tục các chỉ số hiệu suất.
- Tự động cập nhật và đào tạo lại mô hình.
Phân Tích Sâu về Các Ứng Dụng Chính: Chuyển Đổi Các Quy Trình Chuỗi Cung Ứng Bằng AI Agents
- Cảm nhận và dự báo nhu cầu:
- AI Agents vượt ra ngoài phân tích dữ liệu lịch sử truyền thống bằng cách tích hợp các tín hiệu theo thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau.
- Chúng có khả năng phát hiện những biến chuyển nhỏ trong nhu cầu, dự đoán các biến động theo mùa và tiên đoán tác động của các sự kiện bên ngoài.
- “Chìa khóa để dự báo nhu cầu chính xác là hiểu được sự tương tác giữa các luồng dữ liệu đa dạng. AI agents thể hiện ưu thế trong lĩnh vực này, mang lại mức độ chi tiết và độ chính xác mà trước đây chưa từng có,” theo lời một chuyên gia khoa học dữ liệu cao cấp tại một công ty phân tích bán lẻ hàng đầu.
- Tối ưu hóa tồn kho:
- AI agents điều chỉnh linh hoạt mức tồn kho an toàn dựa trên nhu cầu và điều kiện chuỗi cung ứng theo thời gian thực.
- Tối ưu việc phân bổ hàng hóa tại nhiều địa điểm. Giảm thiểu chi phí lưu kho và rút ngắn thời gian giao hàng.
- “Tối ưu hóa tồn kho theo phương thức mới không chỉ dựa trên các quy tắc cứng nhắc mà là sự thích ứng linh hoạt. AI Agents có khả năng vận hành linh hoạt đó,” theo lời một chuyên gia tư vấn chuỗi cung ứng.
- Quản lý rủi ro chuỗi cung ứng:
- AI agents giám sát rủi ro trong chuỗi cung ứng theo thời gian thực, nhận diện các gián đoạn tiềm ẩn và kích hoạt các phản ứng chủ động.
- Chúng có thể đánh giá rủi ro từ nhà cung cấp, dự đoán sự chậm trễ trong vận tải và tìm kiếm các lựa chọn nguồn cung thay thế.
- Ngoài ra, AI agents còn có khả năng mô phỏng nhiều kịch bản để xác định kết quả tốt nhất có thể.
- “Khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng không phải là tránh né rủi ro, mà là giảm thiểu nó. AI agents cho phép bạn thực hiện điều đó trong thời gian thực,” theo lời một chuyên gia phân tích rủi ro chuỗi cung ứng.
- Tối ưu hóa logistics và vận tải:
- AI agents tối ưu hóa lộ trình, lịch trình và kế hoạch năng lực. Điều này giúp giảm chi phí vận chuyển và cải thiện thời gian giao hàng.
- Chúng có thể điều chỉnh linh hoạt các lộ trình để tránh ùn tắc giao thông, chậm trễ do thời tiết và các gián đoạn khác.
- Ngoài ra, AI agents còn hỗ trợ tự động hóa xử lý tài liệu và thông quan hải quan.
- Hợp tác và quản lý nhà cung cấp:
- AI agents tạo điều kiện cho giao tiếp liền mạch và chia sẻ thông tin giữa doanh nghiệp và các nhà cung cấp.
- Chúng tự động hóa quy trình mua sắm, giám sát hiệu suất của nhà cung cấp. Thêm vào đó còn nhận diện các rủi ro tiềm ẩn.
- AI agents cũng hỗ trợ trong việc đàm phán hợp đồng và theo dõi hiệu suất.
Cấu Trúc Giải Pháp Agentic Automation: Cấu Trúc Phân Tầng
Để tận dụng tối đa tiềm năng của AI agents, doanh nghiệp cần áp dụng phương pháp kiến trúc phân tầng:
- Tầng nền tảng dữ liệu (Data Foundation Layer):
- Tầng này bao gồm việc thu thập, tích hợp và quản lý dữ liệu từ các nguồn đa dạng.
- Nó bao gồm:
- Dữ liệu cảm biến IoT cho việc theo dõi và giám sát theo thời gian thực.
- Tích hợp API với các hệ thống ERP, SCM và CRM.
- Các kho dữ liệu tập trung trên điện toán đám mây (data lakes và warehouses) cho việc lưu trữ dữ liệu tập trung.
- Điện toán biên (Edge computing) cho xử lý và phân tích dữ liệu cục bộ.
- Một nhà cung cấp dịch vụ điện toán đám mây hàng đầu nhấn mạnh “Nền tảng dữ liệu là nền móng của bất kỳ sáng kiến AI nào. Nếu không có cơ sở hạ tầng dữ liệu mạnh mẽ và đáng tin cậy, AI agents không thể hoạt động hiệu quả,”
- Tầng AI Engine (AI Engine Layer)
- Lớp này chứa các thuật toán AI và mô hình Machine Learning điều khiển các AI Agents.
- Nó bao gồm:
- Phân tích dự báo nhu cầu, đánh giá rủi ro và phát hiện bất thường.
- Các thuật toán tối ưu hóa cho quản lý tồn kho, lập kế hoạch logistics và phân bổ nguồn lực.
- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích phản hồi và cảm nhận của khách hàng.
- Thị giác máy tính (Computer vision) cho kiểm soát chất lượng tự động và kiểm tra.
- Một nhà nghiên cứu AI từ viện nghiên cứu công nghệ danh tiếng phát biểu rằng “Các bộ máy AI hiện đại có khả năng xử lý khối lượng lớn dữ liệu và trích xuất các thông tin có thể hành động trong thời gian thực. Điều này cho phép AI agents đưa ra quyết định thông minh và thích ứng với các điều kiện thay đổi,”.
- Tầng điều phối Ai Agents (Agent Orchestration Layer):
- Tầng này quản lý việc triển khai, điều phối và tương tác của các AI agents, bao gồm:
- Hệ thống dựa trên AI Agents ra quyết định phân tán và thực hiện nhiệm vụ.
- Nền tảng tự động hóa quy trình làm việc điều phối các quy trình chuỗi cung ứng phức tạp.
- Giao diện Người – Máy (Human-machine interfaces – HMIs) cho sự hợp tác liền mạch giữa người lao động và AI Agents.
- “Việc điều phối hiệu quả các AI agents là then chốt để đảm bảo chúng hoạt động hài hòa và đạt được mục tiêu đề ra,” theo lời một kỹ sư phần mềm chuyên về hệ thống dựa trên agents.
- Tầng ứng dụng (Application Layer):
- Tầng này bao gồm các ứng dụng cuối cùng được người dùng tận dụng để khai thác các khả năng của AI agents, bao gồm:
- Dashboard dự báo nhu cầu và các công cụ phân tích.
- Nền tảng tối ưu hóa tồn kho và hệ thống bổ sung hàng hóa.
- Hệ thống quản lý logistics và vận tải.
- Cổng hợp tác với nhà cung cấp và nền tảng mua sắm.
Ứng Dụng Thực Tiễn và Góc Nhìn Chuyên Gia: Chiến Lược Triển Khai AI Agents Trong Chuỗi Cung Ứng
Tích hợp AI Agents vào ngành bán lẻ không chỉ là áp dụng công nghệ. Nó còn đòi hỏi một chiến lược triển khai tỉ mỉ. “Implementation Roadmap” đóng vai trò như một hướng dẫn quan trọng. Lộ trình này giúp xác định các yếu tố cần cân nhắc và cách triển khai hiệu quả nhất. Nhờ đó, doanh nghiệp đảm bảo tích hợp AI thành công. Giai đoạn này yêu cầu sự hiểu biết toàn diện về hệ sinh thái bán lẻ. Doanh nghiệp cần điều chỉnh khả năng của AI để phù hợp với hạ tầng hiện có. Đồng thời, công nghệ phải hỗ trợ các mục tiêu kinh doanh một cách tối ưu. Không chỉ đơn thuần cài đặt phần mềm mà còn xây dựng mối quan hệ cộng sinh giữa công nghệ và chuyên môn con người.
Quá trình này bao gồm giải quyết quản trị dữ liệu, đảm bảo ứng dụng AI có đạo đức và phát triển văn hóa học hỏi liên tục. Hơn nữa, lộ trình triển khai cần lưu ý yếu tố con người để nhân viên tiếp nhận mượt mà. Đồng thời, các gián đoạn có thể xảy ra được giảm thiểu. Nhà bán lẻ cần tập trung vào hoạch định chiến lược, xây dựng hạ tầng vững chắc và thực hiện tỉ mỉ. Từ đấy, các nhà bán lẻ khai thác tối đa tiềm năng của AI agents. Nhờ đó, họ chuyển đổi hoạt động và tạo lợi thế cạnh tranh trên thị trường không ngừng phát triển.
- Xác định tầm nhìn và chiến lược rõ ràng:
- Xác định các mục tiêu kinh doanh cụ thể. Điều chỉnh các sáng kiến AI phù hợp với chiến lược tổng thể của chuỗi cung ứng.
- Một chuyên gia chuyển đổi số cho rằng “Bắt đầu với kết quả cuối cùng trong tâm trí. Hiểu rõ mục tiêu mong muốn của bạn, sau đó thiết kế chiến lược AI xung quanh điều đó,”
- Xây Dựng Nền Tảng Dữ Liệu Vững Chắc:
- Đầu tư vào quản trị dữ liệu, chất lượng và tích hợp để đảm bảo độ chính xác và tin cậy của dữ liệu.
- Một kiến trúc sư dữ liệu nhấn mạnh “Dữ liệu là nhiên liệu thúc đẩy AI. Nếu không có dữ liệu chất lượng cao, các sáng kiến AI của bạn sẽ đình trệ”
- Áp Dụng Phương Pháp Triển Khai Theo Giai Đoạn:
- Bắt đầu với các dự án thử nghiệm để chứng minh giá trị của AI agents và xây dựng năng lực nội bộ.
- Dần dần mở rộng triển khai sang các lĩnh vực khác của chuỗi cung ứng.
- Một quản lý triển khai phát biểu rằng “Đừng cố gắng triển khai mọi thứ cùng một lúc. Những chiến thắng nhỏ sẽ dẫn đến thành công lớn,”
- Thúc Đẩy Văn Hóa Hợp Tác và Đổi Mới:
- Khuyến khích hợp tác giữa các bộ phận IT, chuỗi cung ứng và các phòng ban khác.
- Thúc đẩy văn hóa thử nghiệm và học hỏi liên tục.
- Một trường nhóm nhấn mạnh “AI là một môn thể thao đồng đội. Nó đòi hỏi sự hợp tác giữa những người có kỹ năng đa dạng,”
- Ưu Tiên Các Vấn Đề Đạo Đức:
- Đảm bảo triển khai AI có trách nhiệm, giải quyết các vấn đề về thiên vị, minh bạch và trách nhiệm giải trình.
- Nhà nghiên cứu về đạo đức AI chia sẻ rằng “AI đạo đức không phải là một lựa chọn, mà là điều cần thiết. Doanh nghiệp phải ưu tiên các yếu tố đạo đức trong tất cả các sáng kiến AI,”
- Đầu Tư Vào Nhân Tài và Đào Tạo:
- Phát triển chuyên môn nội bộ về AI và khoa học dữ liệu.
- Cung cấp đào tạo cho nhân viên về cách làm việc hiệu quả với AI agents.
- Một giám đốc đầo tạo nhấn mạnh “AI là một công cụ, và cũng giống như bất kỳ công cụ nào, con người cần được đào tạo cách sử dụng nó,”
Tương Lai của Agentic Automation: Tầm Nhìn về Chuỗi Cung Ứng Tự Động
Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, chúng ta có thể mong đợi sự ra đời của chuỗi cung ứng hoàn toàn tự động, nơi AI agents điều phối mọi khía cạnh của hoạt động. Tầm nhìn này bao gồm:
- Chuỗi cung ứng tự phục hồi (Self-healing supply chains) có khả năng tự động khắc phục các gián đoạn.
- Chuỗi cung ứng nhận thức (Cognitive supply chains) có thể học hỏi và thích nghi theo thời gian thực.
- Chuỗi cung ứng Digital twin supply chains được sử dụng để mô phỏng và tối ưu hóa hiệu suất.
- Sự hợp tác giữa con người và AI, nơi AI agents tăng cường khả năng của con người và hỗ trợ đưa ra quyết định chiến lược.
Agentic automation không chỉ là một bước tiến công nghệ. Nó còn là sự chuyển đổi căn bản trong cách thức vận hành của doanh nghiệp. Bằng cách đón nhận công nghệ này, các tổ chức khai thác được mức độ linh hoạt mới. Ngoài ra doanh nghiệp còn đạt được hiệu quả cao hơn, khả năng phục hồi cải thiện. Từ đó, doanh nghiệp định vị mình để thành công trong thị trường cạnh tranh
