8 ứng dụng của máy học trong quản lý chuỗi cung ứng

Cùng tìm hiểu máy học là gì? Và khám phá 8 ứng dụng của máy học trong quản lý chuỗi cung ứng. Tìm hiểu ngay thôi!

Trong thời đại công nghiệp đang chuyển đổi số, máy học (Machine Learning – ML) đã trở thành một cụ đắc lực, là trái tim của nhiều hệ thống quản lý hiện đại và tất nhiên có cả quản lý chuỗi cung ứng SCM. Máy học Machine Learning giúp quản lý chuỗi cung ứng tự động, giảm chi phí tồn kho, tối ưu thời gian vận chuyển, tăng độ chính xác trong dự báo nhu cầu và đưa ra quyết định giúp tăng khả năng cạnh tranh và lợi nhuận cho doanh nghiệp.

Vậy, máy học là gì? Chúng hoạt động như thế nào? Và những ứng dụng thực tế của máy học giúp việc quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả và thông minh hơn. Bạn có muốn cùng chúng tôi tìm hiểu không?

Máy học Machine Learning là gì?

Máy học – Machine Learning (ML)là một nhánh của trí tuệ nhân tạo AI. Chúng tập trung vào việc phát triển các thuật toán cho phép máy tính có thể tự học hỏi từ các dữ liệu thu thập được. Máy học có thể cùng lúc tổng hợp và phân tích một lượng lớn dữ liệu khổng lồ, tìm ra quy luật, xu hướng, từ đó đưa ra những dự đoán có độ chính xác cao mà không cần lập trình cứng cho từng nhiệm vụ.

Hiểu một cách đơn giản, thay vì ngồi viết từng dòng mã lập trình cho từng tình huống, khi sử dụng máy học, chúng ta sẽ “dạy” chúng từ cơ sở dữ liệu có sẵn để chúng có thể tự học, phân tích dữ liệu và tìm ra quy luật.

Một ví dụ cho bạn dễ hiểu hơn. Trong vận chuyển hàng hoá, thay vì cài sẵn tuyến đường vận chuyển cố định, hệ thống máy học sẽ dựa trên những dữ liệu về thời tiết, giao thông, tình trạng kho bãi…để xác định một lộ trình tối ưu hơn theo thời gian thực.

Máy học có những loại nào?

Hiện nay, máy học được phân làm 3 loại

1. Học có giám sát – Supervised Learning

Đây là dạng máy học phổ biến nhất. Máy tính sẽ học từ những dữ liệu đã được gắn nhãn (có sẵn đáp án đúng).

Ví dụ: Dự báo nhu cầu khi đã biết nhu cầu thực tế của những tháng, năm trước đó, dự đoán thời gian giao hàng khi có dữ liệu về thời gian giao hàng của những đơn hàng trước…

2. Học không giám sát – Unsupervised Learning

Máy tính học từ những dữ liệu không có nhãn với mục tiêu phát hiện ra những mẫu ẩn hay nhóm các dữ liệu tương tự lại với nhau.

Ví dụ: Phân nhóm khách hàng dựa trên dữ liệu về hành vi mua hàng, hay phát hiện những điểm bất thường trong hoạt động kho bãi dựa trên dữ liệu về các hoạt động xuất, nhập, tồn kho…

3. Học tăng cường – Reinforcement Learning

Máy tính không chỉ học cách dự báo mà còn học cách đưa ra quyết định dựa trên việc tương tác thực tế với môi trường để tối ưu quyết định.

Ví dụ: Điều khiển rô bốt hay tối ưu lộ trình cho xe tự lái lấy hàng trong kho

Lợi ích của việc sử dụng máy học trong chuỗi cung ứng

• • Tiết kiệm chi phí vận hành
  • Phân tích dữ liệu theo thời gian thực giúp dự báo sớm và chính xác những tình huống có thể xảy ra.
  • Đưa ra quyết định nhanh chóng, kịp thời đối phó với những gián đoạn chuỗi cung ứng.
  • Giúp chuỗi cung ứng khoẻ mạnh và linh hoạt hơn sau mỗi lần bị gián đoạn.
  • Nâng cao trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng.
  • Tăng khả năng cạnh tranh với các đối khác trên trường quốc tế.

Nguyên lý hoạt động của máy học

Máy học trong chuỗi cung ứng hoạt động qua 5 bước

1. Thu thập dữ liệu đầu vào

Để máy học có thể “học” được cần có dữ liệu đầu vào. Các dữ liệu này thường là lịch sử bán hàng, thông tin khách hàng, tình trạng giao thông, thời tiết, dữ liệu nhập/ xuất kho, đơn hàng, dữ liệu hải quan…

2. Xử lý dữ liệu bằng thuật toán

Dữ liệu sau khi được thu thập cần phải được “làm sạch”, loại bỏ những dữ liệu rác bằng các thuật toán, sau đó được sắp xếp, tổng hợp lại theo mối tương quan và quy luật trong dữ liệu.

3. Huấn luyện

Sử dụng một số thuật toán như Decision Tree, Neural Network, Random Forest để “dạy” máy tính. Kết quả của quá trình học hỏi là một mô hình (model). Mô hình này giống như một bộ não đã được huấn liệu, có khả năng nhận diện các đặc điểm, đưa ra phân tích và dự đoán.

4. Dự đoán và cải thiện

Khi có thêm những dữ liệu mới, và những gì đã được “học”, mô hình sẽ phân tích để đưa ra những dự đoán mới, cải thiện hơn và phù hợp với thực tế nhất.

Ví dụ: Dự đoán nhu cầu hàng hoá trong tuần tới, tuyến đường vận chuyển tối ưu nhất…

5. Học liên tục

Mô hình này sẽ liên tục học hỏi và cải thiện độ chính xác khi hệ thống cập nhập thêm dữ liệu mới và có những báo cáo, phản hồi về hiệu quả và độ chính xác của những dự báo trước đó.

Ứng dụng nổi bật của máy học trong quản lý chuỗi cung ứng

1. Dựa báo nhu cầu 

Đây là một ứng dụng quan trọng và phổ biến nhất của máy học trong quản lý chuỗi cung ứng.

Lợi ích

• • Tối ưu kế hoạch sản xuất
  • Tránh tình trạng thiếu hàng
  • Giảm tồn kho
  • Giảm chi phí vận chuyển gấp,
  • Tăng doanh thu. 

Các thuật toán của máy học sẽ phân tích toàn bộ dữ liệu từ: lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường, dữ liệu khách hàng, xu hướng tiêu dùng, tình hình kinh tế, thời tiết, chiến dịch marketing…sau đó tổng hợp và xây dựng các mô hình dự báo nhu cầu với độ chính xác cao hơn so với cách làm truyền thống.

Hai thuật toán phổ biến nhất là Random Forest và Neural Networks.

2. Tối ưu hoá tồn kho

Lợi ích

• • Lượng hàng tồn kho cũ giảm
  • Giảm chi phí lưu kho
  • Tăng khả năng đáp ứng đơn hàng
  • Cải thiện tình hình tài chính.

Dựa trên những dự báo về nhu cầu thị trường, máy học sẽ xác định được mức tồn kho tối ưu, thời điểm đặt hàng lại, lượng hàng dự trữ an toán cho từng loại hàng hóa trong kho. Với những doanh nghiệp có nhiều kho hàng, máy học cũng có những gợi ý để phân bổ, điều phối hàng hoá qua lại giữa các kho để giảm chi phí tồn kho.

3. Tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển

Lợi ích

• • Giảm chi phí vận tải
  • Rút ngắn thời gian giao hàng, giảm nguy cơ giao hàng chậm
  • Cải thiện độ chính xác của ETA
  • Tăng số lượng đơn hàng

Dựa trên những dữ liệu về tình trạng giao thông, thời tiết, tuyến đường, yêu cầu giao hàng, thời gian nghỉ, khối lượng vận chuyển… theo thời gian thực, các thuật toán của máy học sẽ phân tích và đề xuất tuyến đường vận chuyển tối ưu nhất, an toàn, tiết kiệm nhiên liệu và giao hàng nhanh chóng.

4. Quản lý kho thông minh và tự động hoá

Lợi ích

• • Tăng tốc độ xử lý đơn hàng
  • Giảm thiểu sai sót, tăng độ chính xác
  • Tối ưu không gian kho
  • Giảm chi phí nhân công
  • Nâng cao an toàn lao động
  • Hạn chế mất cắp, thất thoát, hư hỏng hàng hoá

Máy học là công cụ, là bộ não nếu doanh nghiệp muốn xây dựng một hệ thống kho hàng thông minh, vận hành tự động. Bạn có thể sử dụng:

• • Máy học kết hợp với rô bốt tự hành AGV/AMR để di chuyển hàng hoá, lấy hàng, xếp hàng…
  • ML giúp tối ưu không gian kho, đề xuất vị trí lưu trữ khoa học, tối ưu đường đi lấy hàng…
  • Máy học kết hợp với hệ thống chọn, phân loại hàng hoá tự động
  • Máy học kết hợp với camera giúp nhận diện mã vạch, hỏng hóc, sai sót đóng gói để đưa ra cảnh báo, giảm sai sót trong khi kiểm kê…
  • IoT, rô bốt kết hợp với máy học giúp sắp xếp và phân loại hàng hóa, tự động kiểm soát, điều chỉnh môi trường trong kho.

>>> Tham khảo: AI trong quản lý kho & 6 ứng dụng AI giúp tối ưu logistic cho doanh nghiệp

5. Quản lý rủi ro và khả năng phục hồi chuỗi cung ứng

Lợi ích

• • Chủ động xây dựng kế hoạch dự phòng khi có tình huống bất ngờ
  • Đa dạng hóa nguồn cung
  • Điều chỉnh lộ trình vận chuyển để giảm ảnh hưởng của những tác động xấu

Từ nhiều nguồn dữ liệu, máy học sẽ:

• • Phân tích, dự đoán và cảnh báo sớm các rủi ro tiềm ẩn để có kế hoạch dự phòng.
  • Khoanh vùng những khu vực có khả năng chịu ảnh hưởng của thiên tai
  • Phát hiện những bất thường trong các mắt xích cung ứng…

>>> Xem thêm: Rủi ro chuỗi cung ứng và 4 bước quản lý rủi ro hiệu quả

6. Quản lý nhà cung cấp

Lợi ích

• • Giảm rủi ro từ nhà cung cấp
  • Nâng cao chất lượng đầu vào
  • Ổn định nguồn cung

Máy học sẽ phân tích các dữ liệu như: thời gian giao hàng, chất lượng sản phẩm, tỷ lệ hư hỏng, giá cả, tài chính, tình hình sản xuất…để đánh giá độ tin cậy và mức độ rủi ro của nhà cung cấp, từ đó chọn ra được những nhà cung cấp uy tín để hợp tác.

7. Phát hiện gian lận và mất mát hàng hoá

Lợi ích

• • Nhanh chóng phát hiện ra những dấu hiệu bất thường để có thể xử lý kịp thời.
  • Đảm bảo an ninh, hàng hoá được bảo vệ nguyên vẹn.

Từ những dữ liệu niêm phong hàng hoá, kết hợp với hình ảnh của camera quan sát, dữ liệu theo thời gian thực từ IoT, máy học có thể phát hiện được những dấu hiệu bất thường, container bị can thiệp trái phép, hành trình vận chuyển có sự thay đổi…và phát ra cảnh báo.

Kết hợp với seal niêm phong bảo vệ vật lý sẽ tăng cường hàng rào an ninh bảo vệ, vừa là bằng chứng pháp lý khi có tranh chấp xảy ra.

8. Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Lợi ích

• • Tăng sự hài lòng của khách hàng.
  • Biến khách hàng tiềm năng thành khách hàng thân thiết và trung thành.
  • Giảm áp lực cho đội ngũ hỗ trợ và chăm sóc khách hàng.

Nhờ sự tham gia của máy học giúp:

• • Dự báo chính xác thời gian giao hàng ETA
  • Máy học có thể phân tích cảm xúc, hành vi và insight qua những phản hồi của khách hàng, từ đó có những điều chỉnh để tăng trải nghiệm và sự hài lòng của khách hàng, phát hiện và xử lý những vấn đề gây ảnh hưởng xấu đến doanh nghiệp.
  • Chatbox và trợ lý ảo được đa số các doanh nghiệp sử dụng để hỗ trợ và xử lý những yêu cầu cơ bản của khách hàng.

Có thể thấy ứng dụng của máy học trong quản lý chuỗi cung ứng rất đa dạng. Không sai khi nói rằng, máy học là bộ não của chuỗi cung ứng, không chỉ giúp quản lý, chúng còn mang lại rất nhiều giá trị giúp doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ và bền vững hơn.

Nếu việc quản lý chuỗi cung ứng theo cách truyền thống đang làm bạn “ngộp thở”, hãy suy nghĩ đến việc ứng dụng máy học vào trong việc quản lý. Bất cứ một giai đoạn nào, từ nhà cung cấp, kho bãi, hậu cần, hay vận chuyển…hãy chọn một giai đoạn để máy học hỗ trợ bạn. 

Và nếu bạn cần một biện pháp vật lý để bảo vệ hàng hóa trong toàn bộ chuỗi cung ứng, hãy liên hệ với Kim Hải để được tư vấn về những loại seal niêm phong chất lượng cao.

Hãy nhấc máy và gọi ngay 0909.630.869!