Trong bối cảnh chuỗi cung ứng ngày càng phức tạp và biến động, việc ra quyết định dựa trên dữ liệu trở thành yếu tố sống còn đối với nhiều doanh nghiệp. Supply Chain Analytics không chỉ hỗ trợ doanh nghiệp theo dõi hiệu suất mà còn cung cấp các góc nhìn chiến lược nhằm tối ưu toàn bộ quy trình vận hành. Cùng 247Express tìm hiểu các phương pháp phân tích chuỗi cung ứng và ứng dụng giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả quản trị chuỗi cung ứng và đưa ra quyết định chính xác hơn.

SUPPLY CHAIN ANALYTICS LÀ GÌ?

Supply Chain Analytics (phân tích chuỗi cung ứng) là quá trình thu thập, xử lý và phân tích dữ liệu phát sinh trong toàn bộ chuỗi cung ứng, từ khâu nguyên liệu đầu vào đến khi sản phẩm đến tay khách hàng. Mục tiêu của công cụ này là cung cấp những phân tích chuyên sâu để doanh nghiệp có thể dự đoán nhu cầu, tối ưu tồn kho, cải thiện hiệu suất vận hành và ra quyết định chiến lược một cách chính xác hơn.

Tìm hiểu về Supply Chain Analytics

Không chỉ dừng lại ở việc báo cáo số liệu, Supply Chain Analytics còn kết hợp các mô hình thống kê, học máy (machine learning) và công nghệ trí tuệ nhân tạo để tạo ra các dự báo và khuyến nghị có tính ứng dụng cao. Đây là nền tảng quan trọng giúp doanh nghiệp thích nghi với những thay đổi nhanh chóng của thị trường và duy trì lợi thế cạnh tranh bền vững.

LỢI ÍCH CỦA SUPPLY CHAIN ANALYTICS ĐỐI VỚI DOANH NGHIỆP

Việc ứng dụng Supply Chain Analytics không chỉ giúp doanh nghiệp kiểm soát hoạt động chuỗi cung ứng hiệu quả hơn, mà còn tạo ra giá trị thực tiễn trong cả vận hành và chiến lược. Dưới đây là một số lợi ích tiêu biểu:

• Tối ưu tồn kho: Phân tích dữ liệu giúp xác định mức tồn kho hợp lý, giảm thiểu hàng dư thừa hoặc thiếu hụt, từ đó tiết kiệm chi phí lưu kho hàng hóa và tăng khả năng đáp ứng thị trường.
• Dự báo nhu cầu chính xác hơn: Các mô hình phân tích giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng tiêu dùng, thời điểm cao điểm và các yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu, từ đó lập kế hoạch cung ứng hiệu quả hơn.
• Cải thiện hiệu suất vận hành: Doanh nghiệp có thể nhận diện các điểm nghẽn trong quy trình vận chuyển và phân phối, qua đó tinh gọn quy trình, giảm thời gian và chi phí vận hành.
• Nâng cao khả năng phản ứng với rủi ro: Supply Chain Analytics cung cấp các kịch bản mô phỏng rủi ro, giúp các doanh nghiệp logistics chủ động xây dựng phương án ứng phó khi có sự cố xảy ra trong chuỗi cung ứng.
• Ra quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu: Thay vì dựa vào kinh nghiệm hoặc cảm tính, doanh nghiệp có thể sử dụng dữ liệu thực tế để đưa ra các quyết định mang tính chiến lược và dài hạn.

Ứng dụng Supply Chain Analytics giúp cải thiện hiệu suất vận hành

CÁC PHƯƠNG PHÁP SUPPLY CHAIN ANALYTICS VÀ ỨNG DỤNG CỦA TỪNG PHƯƠNG PHÁP

Supply Chain Analytics bao gồm nhiều cấp độ phân tích khác nhau, mỗi phương pháp phục vụ một mục tiêu riêng trong quản trị chuỗi cung ứng. Dưới đây là 5 phương pháp phổ biến cùng ví dụ ứng dụng thực tiễn trong doanh nghiệp:

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Phân tích mô tả là phương pháp cơ bản nhất trong chuỗi các cấp độ phân tích. Nó tập trung vào việc tổng hợp và trực quan hóa dữ liệu đã xảy ra trong quá khứ, nhằm giúp doanh nghiệp hiểu rõ tình hình thực tế trong chuỗi cung ứng.

Thông qua bảng biểu, biểu đồ, dashboard và các công cụ báo cáo, doanh nghiệp có thể nắm bắt được các chỉ số vận hành chính như: số lượng đơn hàng đã xử lý, tỷ lệ đúng hạn, chi phí logistics theo từng khu vực, mức độ đáp ứng của từng nhà cung cấp…

Phân tích mô tả thường được dùng để theo dõi hiệu suất và xác định các điểm bất thường trong vận hành:

• Trình bày lịch sử giao hàng theo thời gian, theo tuyến đường hoặc theo đối tác.
• Phân tích tỷ lệ giao trễ, giao sai đơn, hủy đơn để cải thiện quy trình.
• Đánh giá hiệu suất nhà cung cấp dựa trên các chỉ số như thời gian đáp ứng, tỷ lệ đúng hạn.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Đây là phương pháp giúp doanh nghiệp trả lời câu hỏi: “Điều gì có thể xảy ra trong tương lai?”. Dựa trên dữ liệu lịch sử kết hợp với mô hình toán học, thuật toán học máy, hệ thống sẽ đưa ra các dự đoán có độ chính xác cao về nhu cầu, rủi ro, chi phí, hoặc hiệu suất.

Phân tích dự đoán không phải là “tiên tri”, mà là việc sử dụng xác suất để ước lượng các kịch bản có khả năng xảy ra nhất, từ đó giúp doanh nghiệp chủ động thay vì bị động.

Với khả năng dự đoán xu hướng, doanh nghiệp có thể chủ động lập kế hoạch và hạn chế rủi ro:

• Dự báo nhu cầu theo mùa, theo khu vực để lên kế hoạch tồn kho phù hợp.
• Ước lượng nguy cơ đứt gãy chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu từ nhà cung cấp.
• Phân tích xác suất biến động chi phí logistics trong quý tới để điều chỉnh ngân sách.

Ứng dụng của các phương pháp Supply Chain Analytics

Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Đây là bước nâng cao, giúp doanh nghiệp trả lời: “Vậy chúng ta nên làm gì?”. Phân tích đề xuất không chỉ nói về xu hướng tương lai, mà còn khuyến nghị các phương án hành động tối ưu, dựa trên mô phỏng nhiều kịch bản và ràng buộc thực tế.

Các thuật toán tối ưu hóa, quy hoạch tuyến tính và mô hình mô phỏng được sử dụng để tìm ra giải pháp có hiệu suất cao nhất - tiết kiệm thời gian, chi phí hoặc nâng cao dịch vụ.

Doanh nghiệp ứng dụng phân tích đề xuất để ra quyết định tối ưu trong các tình huống phức tạp:

• Xây dựng phương án phân bổ hàng hóa từ nhiều kho đến nhiều điểm nhận, tối ưu theo thời gian và chi phí.
• Gợi ý thay đổi tuyến vận chuyển trong trường hợp xảy ra sự cố hoặc tắc nghẽn.
• Lựa chọn nhà cung cấp thay thế trong kịch bản gián đoạn nguồn nguyên liệu.
• Phân tích chẩn đoán (Diagnostic Analytics)

Khi doanh nghiệp biết được điều gì đã xảy ra, bước tiếp theo là cần hiểu “tại sao lại xảy ra như vậy?”. Phân tích chẩn đoán đi sâu vào nguyên nhân gốc rễ của sự cố bằng cách tìm mối liên hệ giữa các dữ liệu và truy vết các điểm gây ra sai lệch trong hệ thống.

Khác với báo cáo đơn thuần, phương pháp này yêu cầu khả năng xử lý dữ liệu đa chiều và kỹ thuật phân tích nguyên nhân (ví dụ như Pareto, biểu đồ xương cá - fishbone diagram,...).

Doanh nghiệp sử dụng phân tích chẩn đoán để điều tra nguyên nhân gây lãng phí, chậm trễ hoặc sai lệch trong hệ thống:

• Nếu có khu vực thường xuyên bị giao hàng chậm, phân tích chẩn đoán sẽ giúp làm rõ nguyên nhân: do năng lực vận chuyển nội bộ, do tắc nghẽn giao thông, hay do đối tác giao nhận phụ?
• Trong trường hợp chi phí vận chuyển tăng bất thường, hệ thống sẽ phân tích xem nguyên nhân đến từ việc tăng đơn hàng nhỏ lẻ, khoảng cách giao hàng xa, hay biến động giá nhiên liệu.

Phân tích nhận thức (Cognitive Analytics)

Đây là cấp độ phân tích cao nhất, sử dụng trí tuệ nhân tạo để mô phỏng cách con người học hỏi và xử lý dữ liệu phức tạp. Hệ thống có thể xử lý dữ liệu chưa có cấu trúc (email, tin nhắn, giọng nói, hình ảnh), học từ các tình huống trong quá khứ và đưa ra khuyến nghị phù hợp theo thời gian thực.

Phân tích nhận thức cho phép doanh nghiệp xây dựng chuỗi cung ứng “thông minh”, có khả năng thích ứng linh hoạt với thay đổi bên ngoài và hành vi người tiêu dùng.

Phân tích nhận thức đặc biệt phù hợp với các doanh nghiệp lớn đang chuyển đổi số mạnh mẽ:

• Tự động điều chỉnh lịch trình vận chuyển theo thời gian thực, dựa trên dữ liệu giao thông và thời tiết.
• Ứng dụng chatbot AI trong quản lý đơn hàng, hỗ trợ theo dõi tiến độ và giải đáp thắc mắc từ khách hàng.
• Nhận diện hành vi bất thường trong hoạt động chuỗi cung ứng, ví dụ như gian lận đơn hàng hoặc thao tác sai từ kho vận.

THÁCH THỨC VÀ LƯU Ý KHI TRIỂN KHAI SUPPLY CHAIN ANALYTICS

Mặc dù Supply Chain Analytics mang lại giá trị lớn trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng, không phải doanh nghiệp nào cũng dễ dàng triển khai thành công. Việc ứng dụng phân tích dữ liệu vào thực tiễn đòi hỏi một quá trình chuyển đổi có định hướng rõ ràng, sự chuẩn bị về hạ tầng công nghệ cũng như năng lực nội bộ.

Thách thức và lưu ý dành cho doanh nghiệp khi triển khai Supply Chain Analytics

Dưới đây là các thách thức phổ biến và lưu ý quan trọng mà doanh nghiệp cần cân nhắc:

Chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu

Một hệ thống phân tích chỉ phát huy hiệu quả khi dữ liệu đầu vào chính xác và đồng nhất. Tuy nhiên, nhiều doanh nghiệp hiện vẫn lưu trữ dữ liệu phân mảnh, không theo chuẩn thống nhất giữa các bộ phận như mua hàng, kho vận, vận chuyển, kế toán.

Lưu ý:

• Cần thiết lập quy trình chuẩn hóa và kiểm soát chất lượng dữ liệu ngay từ đầu.
• Đảm bảo tích hợp dữ liệu từ nhiều nguồn trong chuỗi cung ứng: ERP, TMS, WMS, CRM…

Thiếu nền tảng công nghệ phù hợp

Việc triển khai các mô hình phân tích, đặc biệt là dự đoán (predictive) hay đề xuất (prescriptive) đòi hỏi hệ thống công nghệ mạnh, có khả năng xử lý dữ liệu lớn (Big Data), hỗ trợ học máy và tích hợp theo thời gian thực.

Lưu ý:

• Doanh nghiệp cần đánh giá lại hạ tầng công nghệ hiện tại và có kế hoạch nâng cấp theo từng giai đoạn.
• Ưu tiên các giải pháp có khả năng mở rộng và tích hợp linh hoạt với phần mềm quản lý hiện có.

Thiếu nhân sự có năng lực phân tích chuyên sâu

Đội ngũ vận hành chuỗi cung ứng truyền thống thường mạnh về nghiệp vụ thực tế, nhưng thiếu kỹ năng về phân tích dữ liệu, thống kê hoặc công nghệ thông tin - điều này tạo khoảng trống khi triển khai dự án.

Lưu ý:

• Doanh nghiệp nên đầu tư đào tạo nội bộ hoặc hợp tác với chuyên gia phân tích dữ liệu bên ngoài.
• Xây dựng đội ngũ “Hybrid”, kết hợp chuyên gia vận hành và chuyên gia phân tích.

Tư duy ra quyết định vẫn dựa vào kinh nghiệm cá nhân

Nhiều doanh nghiệp đã có dữ liệu nhưng vẫn đưa ra quyết định theo cảm tính hoặc dựa trên thói quen cũ, không tận dụng được sức mạnh của phân tích dữ liệu.

Lưu ý:

• Cần có sự cam kết từ ban lãnh đạo trong việc thúc đẩy văn hóa ra quyết định dựa trên dữ liệu.
• Tăng cường truyền thông nội bộ để xây dựng niềm tin vào công cụ phân tích.

Khó khăn trong việc đo lường hiệu quả đầu tư (ROI)

Các dự án phân tích chuỗi cung ứng thường mất thời gian để triển khai và đạt kết quả rõ ràng. Điều này khiến không ít doanh nghiệp hoài nghi về tính khả thi và hiệu quả đầu tư.

Lưu ý:

• Nên xác định mục tiêu cụ thể cho từng giai đoạn triển khai.
• Đo lường bằng các chỉ số định lượng (KPI) thay vì cảm nhận chủ quan.

Trong môi trường kinh doanh đầy biến động, Supply Chain Analytics không chỉ là một công cụ hỗ trợ, mà đã trở thành nền tảng ra quyết định quan trọng đối với mọi doanh nghiệp có chuỗi cung ứng phức tạp. Việc ứng dụng phân tích dữ liệu đúng cách sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu tồn kho, nâng cao hiệu suất vận hành và tăng khả năng thích ứng trước rủi ro.

Nếu doanh nghiệp đang tìm kiếm đối tác cung cấp giải pháp vận chuyển hiệu quả, 247Express sẵn sàng đồng hành với các dịch vụ được thiết kế linh hoạt, phù hợp nhiều mô hình vận hành khác nhau.

Liên hệ với chúng tôi qua hotline 1900 6980 hoặc điền thông tin vào biểu mẫu bên cạnh để được tư vấn chi tiết và tối ưu hóa quy trình vận chuyển cho doanh nghiệp của bạn.