Tận dụng Graph Analytics (Phân tích đồ thị) cải thiện chuỗi cung ứng DN

Graph Analytics, còn được gọi là phân tích mạng, là một tập hợp các kỹ thuật được sử dụng để phân tích và trực quan mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau trong mạng.

• Vai trò của AI trong việc tăng cường phân tích Big Data
• Lợi ích của AI trong tái tạo và phân tích hiện trường vụ án
• Tổng quan về Phân tích xu hướng tài chính bằng AI
• Tìm hiểu về việc áp dụng AI trong phân tích mô hình hành vi
• Tác động của RTLS với nâng cao khả năng hiển thị của chuỗi cung ứng

Một trong những phương pháp hữu hiệu để cải thiện quy trình quản lý chuỗi cung ứng đã đạt được sức hút đáng kể trong những năm gần đây là việc sử dụng Graph Analytics.

Quản lý chuỗi cung ứng là một khía cạnh quan trọng của hoạt động kinh doanh, vì nó đảm bảo dòng chảy thông suốt của hàng hóa và dịch vụ từ điểm xuất phát đến điểm tiêu thụ. Với sự phát triển nhanh chóng của thương mại toàn cầu và sự phức tạp ngày càng tăng trong chuỗi cung ứng, các tổ chức không ngừng tìm cách tối ưu hóa quy trình quản lý chuỗi cung ứng của mình để đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường. Một cách tiếp cận như vậy đã đạt được sức hút đáng kể trong những năm gần đây là việc sử dụng Graph Analytics.

Graph Analytics là gì?

Graph Analytics, còn được gọi là phân tích mạng, là một tập hợp các kỹ thuật được sử dụng để phân tích và trực quan mối quan hệ giữa các thực thể khác nhau trong mạng. Trong bối cảnh quản lý chuỗi cung ứng, các thực thể này có thể là nhà cung cấp, nhà sản xuất, nhà phân phối, nhà bán lẻ và khách hàng. Bằng cách biểu diễn các thực thể này dưới dạng các nút và mối quan hệ của chúng dưới dạng các cạnh trong biểu đồ, các tổ chức có thể thu được thông tin chi tiết có giá trị về cấu trúc và động lực của chuỗi cung ứng, cho phép họ đưa ra quyết định sáng suốt hơn và nâng cao hiệu quả tổng thể.

Các ưu điểm của Graph Analytics

Graph Analytics có thể hỗ trợ doanh nghiệp rất nhiều trong việc cải thiện chuỗi cung ứng thông qua hàng loạt ưu điểm.

Xác định các điểm nút

Một trong những lợi ích chính của việc tận dụng Graph Analytics trong cải thiện chuỗi cung ứng là khả năng xác định các điểm nút và mối quan hệ quan trọng trong mạng. Bằng cách phân tích các thước đo về tính trung tâm của các nút, chẳng hạn như tính trung tâm về mức độ, tính trung tâm về mức độ gần gũi và tính trung tâm về mức độ trung gian, các tổ chức có thể xác định các thực thể có ảnh hưởng nhất trong chuỗi cung ứng của họ. Thông tin này có thể được sử dụng để ưu tiên mối quan hệ với các nhà cung cấp và khách hàng chính, cũng như để xác định các điểm nghẽn và lỗ hổng tiềm ẩn trong mạng.

Khám phá các mô hình và xu hướng

Hơn nữa, Graph Analytics có thể giúp các tổ chức khám phá các mô hình và xu hướng ẩn trong chuỗi cung ứng của họ mà có thể không rõ ràng thông qua các phương pháp phân tích truyền thống. Chẳng hạn, các thuật toán phát hiện cộng đồng có thể được sử dụng để xác định các cụm thực thể được kết nối chặt chẽ với nhau hơn so với phần còn lại của mạng. Các cụm này có thể đại diện cho các trung tâm chuỗi cung ứng khu vực hoặc ngành cụ thể, có thể được nhắm mục tiêu cho các nỗ lực mở rộng hoặc đa dạng hoá.

Lập mô hình và phân tích tác động

Một ưu điểm khác của việc sử dụng Graph Analytics trong quản lý chuỗi cung ứng là khả năng lập mô hình và phân tích tác động của các tình huống khác nhau trên mạng. Bằng cách mô phỏng tác động của sự gián đoạn, chẳng hạn như sự cố của nhà cung cấp, sự chậm trễ trong vận chuyển hoặc thay đổi về nhu cầu, các tổ chức có thể đánh giá khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng của họ và phát triển các kế hoạch dự phòng để giảm thiểu rủi ro tiềm ẩn. Hơn nữa, Graph Analytics có thể được sử dụng để cải thiện định tuyến và lập lịch trình vận chuyển, có tính đến các yếu tố như chi phí vận chuyển, thời gian giao hàng và các hạn chế về năng lực.

Hỗ trợ các quyết định chiến lược

Ngoài các ứng dụng này, Graph Analytics cũng có thể được sử dụng để hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược trong quản lý chuỗi cung ứng. Ví dụ: các tổ chức có thể sử dụng thuật toán dựa trên biểu đồ để xác định các vị trí hiệu quả nhất về chi phí cho các cơ sở mới, chẳng hạn như nhà kho hoặc trung tâm phân phối, dựa trên mức độ gần gũi của chúng với nhà cung cấp và khách hàng. Tương tự, Graph Analytics có thể được sử dụng để đánh giá lợi ích tiềm năng của việc sáp nhập và mua lại, bằng cách phân tích tác động của việc kết hợp mạng lưới của các công ty liên quan.

Khi khối lượng và độ phức tạp của dữ liệu chuỗi cung ứng tiếp tục tăng lên, việc áp dụng Graph Analytics dự kiến sẽ ngày càng trở nên phổ biến trong lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng. Bằng cách cung cấp cái nhìn tổng thể hơn về các mối quan hệ và sự phụ thuộc trong mạng của họ, các tổ chức có thể khai thác sức mạnh của Graph Analytics để thúc đẩy tối ưu hóa chuỗi cung ứng nâng cao và đạt được lợi thế cạnh tranh trên thị trường.

Kết luận

Tóm lại, Graph Analytics cung cấp một công cụ mạnh mẽ cho các tổ chức đang tìm cách cải thiện quy trình quản lý chuỗi cung ứng của họ. Bằng cách cho phép xác định các nút và mối quan hệ quan trọng, khám phá các mẫu và xu hướng ẩn, lập mô hình tác động của các tình huống khác nhau và hỗ trợ quá trình ra quyết định chiến lược, Graph Analytics có thể tăng cường đáng kể các nỗ lực cải thiện chuỗi cung ứng. Khi thương mại toàn cầu tiếp tục mở rộng và chuỗi cung ứng trở nên phức tạp hơn, việc áp dụng Graph Analytics có thể trở thành một thành phần ngày càng quan trọng trong các chiến lược quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/optimizing-supply-chain-management-with-graph-analytics/)

Tin liên quan:

• Các xu hướng phát triển phần mềm cần lưu ý trong năm 2023
• Adobe Firefly đưa công cụ AI sáng tạo Firefly đến các doanh nghiệp
• Cách các đội thi ChatGPT Hackathon tìm cảm hứng ý tưởng công nghệ
• Khát vọng của người trẻ đam mê IT thể hiện qua cuộc thi ChatGPT Hackathon
• FUNiX đưa học viên tham quan Trusting Nhật Bản, truyền động lực sớm gia nhập ngành IT
• FUNiX và UFIN Group ra mắt chương trình Web3 Job Fair Global
• Tutor FUNiX chia sẻ 5 cách để giữ lửa đam mê công nghệ thông tin (IT)