Trong thời đại số hóa, Big Data đã trở thành một trong những công cụ không thể thiếu cho các doanh nghiệp trong việc quản lý chuỗi cung ứng. Nhờ khả năng xử lý và phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, Big Data giúp tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động. Trong bài viết này, cùng 247Express tìm hiểu chi tiết về ứng dụng của Big Data trong quản lý chuỗi cung ứng hiện đại.

Big Data tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu chi phí và nâng cao hiệu quả hoạt động

ĐỊNH NGHĨA BIG DATA TRONG QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG

Big Data là thuật ngữ dùng để chỉ các tập dữ liệu có kích thước cực kỳ lớn và cấu trúc phức tạp, vượt quá khả năng xử lý của các công cụ quản lý dữ liệu truyền thống. Trong lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng, Big Data cho phép doanh nghiệp khai thác và phân tích khối lượng thông tin khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này giúp phát hiện ra các thông tin giá trị tiềm ẩn, hỗ trợ việc đưa ra quyết định hiệu quả, tối ưu hóa quy trình vận hành, dự báo nhu cầu thị trường và quản lý rủi ro.

Định nghĩa Big Data trong quản lý chuỗi cung ứng

4 LOẠI HÌNH PHÂN TÍCH BIG DATA QUAN TRỌNG TRONG QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG

Trong bối cảnh công nghệ phát triển vượt bậc, phân tích Big Data đang trở thành công cụ không thể thiếu trong quản lý chuỗi cung ứng. Trong đó, 4 loại hình phân tích Big Data quan trọng đóng vai trò then chốt, hỗ trợ doanh nghiệp đưa ra quyết định chiến lược và duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường như sau: mô tả, chẩn đoán, dự đoán và đề xuất.

Phân tích dữ liệu để hiểu hiện trạng (Điều gì đã xảy ra?)

Phân tích dữ liệu giúp doanh nghiệp nhìn rõ bức tranh toàn cảnh về hiệu suất vận hành trong chuỗi cung ứng, từ đó xác định những vấn đề cần cải thiện và những điểm mạnh cần phát huy. 

Phân tích nguyên nhân (Tại sao điều đó xảy ra?)

Phân tích chẩn đoán giúp doanh nghiệp tìm hiểu sâu hơn về nguyên nhân dẫn đến các kết quả trong hoạt động chuỗi cung ứng, bao gồm cả thành công lẫn thất bại. 

Phân tích nguyên nhân dẫn cả thành công lẫn thất bại

Dự đoán xu hướng trong tương lai (Điều gì có thể xảy ra?)

Với dữ liệu lịch sử và các mô hình phân tích tiên tiến, doanh nghiệp có thể dự đoán chính xác các xu hướng trong tương lai. Điều này giúp tối ưu hóa kế hoạch vận hành, chuẩn bị đối phó với các thay đổi và tận dụng cơ hội thị trường tiềm năng.

Đề xuất chiến lược tối ưu hóa (Nên làm gì tiếp theo?)

Dựa trên các kết quả phân tích và công nghệ trí tuệ nhân tạo, phân tích đề xuất giúp doanh nghiệp đưa ra những giải pháp chiến lược tối ưu sau này.

MỘT SỐ ỨNG DỤNG THỰC TẾ CỦA PHÂN TÍCH BIG DATA TRONG CHUỖI CUNG ỨNG

Trong môi trường cạnh tranh ngày càng gay gắt, phân tích Big Data đã trở thành công cụ không thể thiếu để các doanh nghiệp quản lý và tối ưu hóa chuỗi cung ứng một cách hiệu quả. Dưới đây là 04 ứng dụng nổi bật:

Tối ưu hóa tồn kho

Phân tích Big Data giúp cải thiện hiệu quả hoạt động của kho hàng và trung tâm phân phối:

• Mô tả: Dữ liệu cảm biến giúp doanh nghiệp xác định mức tồn kho, tình trạng thiết bị và không gian lưu trữ còn trống.
• Chẩn đoán: Phân tích nguyên nhân các sự cố thiết bị hoặc ảnh hưởng từ sự kiện bên ngoài đến tồn kho.
• Dự đoán: Dự báo biến động mùa vụ và điều chỉnh lịch bảo trì thiết bị  đảm bảo kho vận hành mượt mà.
• Đề xuất: Khai thác dữ liệu lịch sử để phân bổ không gian hợp lý, tránh tình trạng hàng tồn kho dư thừa hoặc thiếu hụt.

Tối ưu hóa vận chuyển và giao hàng

Phân tích Big Data hỗ trợ tối ưu hóa chi phí và hiệu quả thời gian, đồng thời đảm bảo hàng hóa đến nơi an toàn:

• Mô tả: Theo dõi tình trạng phương tiện và chất lượng hàng hóa trong suốt quá trình vận chuyển.
• Chẩn đoán: Tìm nguyên nhân chậm trễ như lịch trình không phù hợp hoặc tắc nghẽn giao thông.
• Dự đoán: Dự báo gián đoạn chuỗi cung ứng do các yếu tố thiên tai hoặc chính trị.
• Đề xuất: Phân tích dữ liệu quá khứ để tối ưu hóa lịch trình vận chuyển, sử dụng hiệu quả đội xe và giảm thời gian giao hàng.

Theo dõi tình trạng phương tiện và chất lượng hàng hóa

Đánh giá rủi ro nhà cung cấp

Phân tích Big Data hỗ trợ đánh giá hiệu quả và giảm thiểu rủi ro từ các đối tác nhà cung cấp:

• Mô tả: Đánh giá hiệu suất nhà cung cấp theo thời gian thực dựa trên độ đúng hạn, chất lượng sản phẩm,...
• Chẩn đoán: Nhận diện các mẫu hiệu suất và xác định lý do một số nhà cung cấp vượt trội.
• Dự đoán: Phân tích khả năng đáp ứng nhu cầu trong trường hợp gián đoạn.
• Đề xuất: Hỗ trợ ra quyết định mua hàng bằng cách đánh giá và phân loại nhà cung cấp dựa trên dữ liệu hiệu suất.

Quản lý khách hàng

Phân tích Big Data giúp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng và tăng cường lòng trung thành với thương hiệu:

• Mô tả: Nhóm khách hàng theo ngành nghề, độ tuổi, khu vực hoặc nhu cầu và hiển thị trực quan trên các bảng điều khiển.
• Chẩn đoán: Tìm hiểu nguyên nhân khách hàng rời bỏ hoặc bị ảnh hưởng bởi giá cả và các yếu tố khác.
• Dự đoán: Xây dựng các mô hình dự đoán nhu cầu để tối ưu hóa nguồn lực và cơ sở vật chất.
• Đề xuất: Phân tích dữ liệu để đưa ra mức giá phù hợp, tối ưu hóa lực lượng lao động và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

NHỮNG THÁCH THỨC KHI ÁP DỤNG PHÂN TÍCH BIG DATA TRONG CHUỖI CUNG ỨNG

Hiện nay, phần lớn các nhà lãnh đạo trong ngành logistics đã sử dụng phân tích Big Data như một công cụ hỗ trợ đắc lực cho việc đưa ra các quyết định chiến lược. Tuy nhiên, ngay cả những doanh nghiệp tiên phong cũng thừa nhận rằng việc áp dụng công nghệ này không hề dễ dàng. Từ góc nhìn của ngành logistics, các nhà lãnh đạo đã chỉ ra bốn thách thức lớn ngay từ giai đoạn đầu triển khai:

Xác định dữ liệu mục tiêu

Để phân tích dữ liệu hiệu quả, bước đầu tiên là xác định loại dữ liệu thực sự mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Sau đó, cần xây dựng một hệ thống thu thập dữ liệu phù hợp bao gồm các cảm biến và công nghệ hỗ trợ. Điều này nhằm đảm bảo dữ liệu được thu thập một  đầy đủ và chính xác.

Xử lý và dọn dẹp dữ liệu

Dữ liệu thô, đặc biệt là dữ liệu không có cấu trúc từ các nguồn trên internet thường cần được làm sạch và định dạng lại để đảm bảo chất lượng phân tích. Quá trình này yêu cầu sự đầu tư đáng kể về thời gian, chi phí và chuyên môn. Bên cạnh đó là cần kết hợp với việc áp dụng các công cụ tự động hóa hiện đại.

Xử lý và dọn dẹp dữ liệu từ các nguồn thông tin khác nhau

Bảo mật dữ liệu

Dữ liệu là tài sản quan trọng và cần được bảo vệ khỏi các rủi ro an ninh mạng. Để làm điều này, doanh nghiệp phải xây dựng một hạ tầng an ninh mạng mạnh mẽ và đáng tin cậy.

Big Data không chỉ là công cụ hỗ trợ quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả mà còn mở ra cơ hội nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp. Từ việc tối ưu hóa dự báo nhu cầu, tinh gọn quy trình vận hành, đến quản lý rủi ro một cách thông minh, Big Data ngày càng chứng minh vai trò không thể thiếu trong việc giúp doanh nghiệp thích ứng và dẫn đầu trong môi trường kinh doanh đầy biến động.

Đừng quên theo dõi website 247Express để không bỏ lỡ những thông tin hấp dẫn về xu hướng công nghệ và giải pháp logistics mới nhất nhé!