Đối mặt với việc cần liên tục tăng hiệu suất, giảm chi phí và phản ứng linh hoạt với nhu cầu đa dạng của khách hàng, phân tích dữ liệu ngày càng đóng vai trò quan trọng trong quá trình quản lý chuỗi cung ứng của mỗi doanh nghiệp. Bài viết này sẽ chỉ ra vai trò quan trọng của phân tích dữ liệu trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng, cũng như một số thách thức liên quan đến dữ liệu mà ngành nghề này đang đối mặt.
Phân tích dữ liệu trong bối cảnh quản trị chuỗi cung ứng
Phân tích dữ liệu được ứng dụng trong tối ưu chuỗi cung ứng thông qua việc xử lý và giải nghĩa thông tin được tạo ra ở các khâu khác nhau trong chuỗi cung ứng, hướng tới mục tiêu tìm kiếm những sự thật ngầm hiểu (insights) và thông tin tình báo hữu ích.
Thông thường, quy trình này sử dụng 4 kỹ thuật phân tích dữ liệu lớn, bao gồm: phân tích mô tả, phân tích chẩn đoán, phân tích dự báo và phân tích đề xuất; để tối ưu hóa quá trình ra quyết định, nâng cao hiệu quả hoạt động và cải thiện hiệu suất tổng thể trong vận hành chuỗi cung ứng.
Bằng cách phân tích số liệu từ nhiều nguồn khác nhau như dữ liệu từ nhà cung cấp, nhà sản xuất, nhà phân phối, nhà bán lẻ; doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định sáng suốt, nhận biết các xu hướng và chủ động đưa ra giải pháp giải quyết các vấn đề, từ đó hợp lý hóa quy trình và phân bổ nguồn lực tốt hơn.
5 ứng dụng của phân tích dữ liệu trong tối ưu hóa chuỗi cung ứng
Phân tích dữ liệu mang lại vô số lợi ích cho các nhà quản lý chuỗi ứng dụng. Có thể kể đến các lợi ích thiết thực sau:
1. Dự báo chính xác nhu cầu
Dựa trên lịch sử mua sắm, doanh số bán hàng, kết hợp với việc phân tích chẩn đoán, doanh nghiệp có thể dự báo nhu cầu thị trường một cách chính xác. Điều này giúp tổ chức điều chỉnh kế hoạch sản xuất và quản lý hàng tồn hiệu quả, tránh tình trạng thừa sản phẩm khi nhu cầu khan hiếm, hoặc thiếu sản phẩm trong khi cầu ngày một tăng.
2. Quản lý và tối ưu tồn kho
Bằng cách phân tích dữ liệu kinh doanh như: mô hình tiêu dùng, thời gian giao hàng và tần suất đặt hàng… doanh nghiệp có thể cắt giảm chi phí vận chuyển, xác định ngưỡng tồn kho tối ưu, giảm thiểu yêu cầu về không gian lưu trữ, tiết kiệm chi phí lưu kho, tránh tình trạng quá tải hoặc thiếu hụt hàng tồn kho, từ đó giúp tiết kiệm chi phí, nâng cao hiệu quả vận hành.
3. Tối ưu hóa lộ trình và lập kế hoạch hậu cần
Doanh nghiệp có thể tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển bằng việc sử dụng các thuật toán phân tích dữ liệu thời gian thực, dựa trên các yếu tố như mật độ giao thông, thời tiết… Ngoài ra, các dữ liệu như giá cước, tải trọng hàng hóa, loại phương tiện, mức tiêu thụ nhiên liệu… cũng giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí vận chuyển, rút ngắn thời gian giao dịch, nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
4. Đánh giá hiệu quả nhà cung cấp
Phân tích dữ liệu giúp đánh giá hiệu suất của nhà cung cấp dựa trên các tiêu chí như thời gian giao hàng, chất lượng sản phẩm và giá cả. Các dữ liệu này là cơ sở để doanh nghiệp lựa chọn nhà cung cấp phù hợp, đàm phán hiệu quả và xây dựng quan hệ hợp tác lâu dài.
5. Dự đoán và giảm thiểu rủi ro
Trong quá trình quản trị chuỗi cung ứng, doanh nghiệp sẽ không tránh khỏi việc rơi vào các trường hợp bất khả kháng như thiên tai, xung đột địa chính trị, biến động giá nguyên vật liệu… Bằng việc sử dụng kỹ thuật phân tích dữ liệu chẩn đoán, doanh nghiệp có thể lường trước những rủi ro, thiết lập kế hoạch phòng ngừa, giảm thiểu các tác động tiêu cực, và đảm bảo hoạt động sản xuất, vận hành diễn ra suôn sẻ.
2 thách thức trong ứng dụng phân tích dữ liệu vào quản trị chuỗi cung ứng
Bên cạnh những lợi ích, việc ứng dụng phân tích dữ liệu trong kinh doanh, tối ưu chuỗi cung ứng vẫn còn nhiều thách thức và rào cản, doanh nghiệp cần cân nhắc đến các yếu tố mà SOM sắp đề cập bên dưới.
1. Chất lượng và độ chính xác của dữ liệu
Nếu dữ liệu còn nhiều thiếu sót hoặc không chính xác, có thể dẫn đến những quyết định sai lầm và giảm hiệu quả của các chiến lược quản trị chuỗi cung ứng.
Vấn đề về chất lượng dữ liệu có thể xuất phát từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm sai sót trong quá trình nhập liệu, thông tin lỗi thời và không nhất quán giữa các cơ sở dữ liệu.
Để vượt qua thách thức này, doanh nghiệp cần xây dựng quy trình kiểm tra dữ liệu chặt chẽ, làm sạch dữ liệu thường xuyên và thiết lập các tiêu chuẩn chất lượng dữ liệu. Đặc biệt, doanh nghiệp cần đầu tư các nền tảng quản lý và bảo mật dữ liệu đáng tin cậy, đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu sẽ là cơ sở để doanh nghiệp phân tích và đưa ra chiến lược dựa trên dữ liệu hiệu quả.
2. Đa dạng nguồn dữ liệu, doanh nghiệp gặp khó trong việc tích hợp dữ liệu
Quá trình quản trị chuỗi cung ứng ngày nay tạo ra lượng lớn dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, bao gồm hệ thống nội bộ như ERP, CRM… cho đến các dữ liệu từ thị trường, chỉ số đo lường cảm xúc, sức khỏe thương hiệu trên mạng xã hội. Việc hợp nhất tất cả các nguồn dữ liệu này vào một nền tảng để phân tích quả thực là một thách thức cho các nhà quản trị chuỗi cung ứng.
Rào cản lớn nhất là dữ liệu thường được lưu trữ ở đa dạng định dạng, cấu trúc và vị trí, nên các chiến lược tích hợp dữ liệu buộc phải được triển khai cẩn thận và chính xác. Ngày nay, với các công nghệ như APIs, kho dữ liệu và quy trình ETL (Extract – Trích xuất, Transform – Chuyển đổi, Load – Tải), bài toán đấu nối và đồng bộ dữ liệu từ nhiều nguồn đã được giải quyết phần nào.
Tóm lại, phân tích dữ liệu thực sự có tính ứng dụng rất cao trong quá trình quản trị chuỗi cung ứng. Từ các hoạt động phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể tối ưu hóa hoạt động, giảm thiểu chi phí, nâng cao hiệu quả và đưa ra các quyết định chiến lược, từ đó gia tăng lợi thế cạnh tranh trên thị trường. → Xem thêm tại: tương lai của ngành phân tích dữ liệu tại Việt Nam
