Trong bối cảnh toàn cầu hóa, kết nối chặt chẽ của các chuỗi cung ứng và định hướng phát triển logistics bền vững, các hoạt động hậu cần vẫn có thể phải đối mặt với nhiều rủi ro có thể gây gián đoạn nghiêm trọng. Các sự kiện bất ngờ như thiên tai, khủng hoảng địa chính trị, đại dịch, tấn công mạng, và khủng hoảng tài chính có thể làm đảo lộn luồng điều phối hàng hóa và nguyên liệu, gây ra sự chậm trễ, tăng chi phí và giảm mức độ dịch vụ.

Bài viết này sẽ khám phá sáu loại rủi ro chính trong logistics và cung cấp các chiến lược giảm thiểu hiệu quả. Đồng thời, chúng ta sẽ tìm hiểu cách các bước tiến công nghệ, đặc biệt là AI và Machine Learning, đang cách mạng hóa lĩnh vực này, hướng tới một hệ thống logistics bền vững và linh hoạt hơn.

1. Rủi ro trong hoạt động Logistics: Nhận diện và Chiến lược Giảm thiểu

Dưới đây là sáu loại rủi ro chính trong logistics cùng với các chiến lược giảm thiểu để giảm thiểu tác động của chúng.

Các loại rủi ro trong chuỗi cung ứng

1.1 Rủi ro về Nhu cầu

Các yếu tố chính:

Chiến lược giảm thiểu:

1.2. Rủi ro về Môi trường

Các yếu tố chính:

Chiến lược giảm thiểu:

1.3. Rủi ro về Quy trình

Các yếu tố chính:

Chiến lược giảm thiểu:

1.4. Rủi ro về Cung ứng

Các yếu tố chính:

Chiến lược giảm thiểu:

1.5. Rủi ro về Giảm thiểu

Các yếu tố chính:

Chiến lược giảm thiểu:

1.6. Rủi ro về Kiểm soát

Các yếu tố chính:

Chiến lược giảm thiểu:

Bằng cách nhận diện và xử lý các loại rủi ro này, các tổ chức có thể phát triển các chuỗi cung ứng bền bỉ và linh hoạt hơn, có khả năng chịu đựng các gián đoạn và thách thức khác nhau. Việc áp dụng các chiến lược giảm thiểu một cách khoa học và hợp lý không chỉ giúp duy trì hoạt động liên tục mà còn nâng cao hiệu quả và uy tín trong mắt khách hàng.

2. Bước tiến đột phá trong dự báo nhu cầu và tối ưu chuỗi cung ứng, hướng tới logistics bền vững

Lĩnh vực logistics đang chứng kiến sự thay đổi mang tính cách mạng nhờ vào sự phát triển của Trí tuệ nhân tạo (AI) và Học máy (ML). Các công nghệ tiên tiến này cung cấp cho các nhà cung cấp dịch vụ logistics những công cụ và phương pháp tiếp cận mới, giúp họ giải quyết các thách thức phức tạp trong việc dự báo nhu cầu và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

2.1 Vượt qua thách thức về dự báo nhu cầu

Trước đây, các phương pháp dự báo nhu cầu truyền thống thường gặp khó khăn trong việc theo kịp tốc độ thay đổi nhanh chóng của thị trường và nhu cầu khách hàng. Điều này dẫn đến tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa, ảnh hưởng tiêu cực đến hiệu quả hoạt động và lợi nhuận của doanh nghiệp.

AI và ML mang đến giải pháp cho những vấn đề này bằng cách:(2)

Case study: TransLogistics Inc.

TransLogistics Inc. là một ví dụ điển hình về doanh nghiệp đã thành công ứng dụng AI và ML để nâng cao hiệu quả dự báo nhu cầu. Nhờ triển khai hệ thống dự báo dựa trên AI, TransLogistics Inc. đã đạt được những kết quả ấn tượng:(3)

Các kết quả đạt được sau khi triển khai AI tích hợp vào hệ thống logistics của TransLogistics Inc.

2.2 Minh bạch thông tin chuỗi cung ứng

AI và ML cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao tính minh bạch của chuỗi cung ứng. Nhờ thu thập và phân tích dữ liệu từ tất cả các khâu trong chuỗi cung ứng, doanh nghiệp có thể:

Case study: CEAT

CEAT, nhà sản xuất lốp xe hàng đầu thế giới, đã áp dụng AI để cải thiện tính minh bạch của chuỗi cung ứng. Nhờ đó, CEAT đã đạt được:(4)

Các kết quả đạt được sau khi triển khai AI tích hợp vào hệ thống logistics của CEAT Tyres

AI và ML đang tạo ra cuộc cách mạng trong lĩnh vực logistics. Doanh nghiệp ứng dụng thành công các công nghệ này có thể đạt được lợi thế cạnh tranh đáng kể, nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và mang lại lợi nhuận cao hơn.

Reference:

  1. Richard Wilding . n/a. The sources of supply chain risk.
  2. Accenture. 2022. A forward looking supply chain using demand forecasting
  3. TransLogistics INC.
  4. Conversight. n/a. Supply Chain Visibility Forecasting with AI.

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *