Vai trò của Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng

Bằng cách tận dụng những hiểu biết dựa trên dữ liệu, doanh nghiệp có thể áp dụng Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng để dự đoán và thích ứng với những thay đổi về nhu cầu, giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và đưa ra các quyết định chiến lược sáng suốt hơn.

• Tìm hiểu về việc áp dụng AI trong phân tích mô hình hành vi
• Tận dụng phân tích dự đoán trong giám sát chất lượng không khí
• Tác động của RTLS với nâng cao khả năng hiển thị của chuỗi cung ứng
• Tác động của phân tích dự đoán với ngành nông nghiệp thông minh
• Ưu điểm khi ứng dụng phân tích dự đoán trong bất động sản

Bằng cách tận dụng những hiểu biết dựa trên dữ liệu, doanh nghiệp có thể áp dụng Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng để dự đoán và thích ứng với những thay đổi về nhu cầu, giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và đưa ra các quyết định chiến lược sáng suốt hơn.

Vai trò của Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng

Bối cảnh kinh doanh phát triển nhanh chóng đòi hỏi sự linh hoạt và khả năng đáp ứng của chuỗi cung ứng để duy trì tính cạnh tranh. Trong thế giới phát triển nhanh chóng ngày nay, các doanh nghiệp phải có khả năng dự đoán và thích ứng với những thay đổi về sở thích của khách hàng, điều kiện thị trường và tiến bộ công nghệ. Một trong những yếu tố chính hỗ trợ tính linh hoạt và khả năng phản hồi này là phân tích dự đoán. Bằng cách tận dụng những hiểu biết dựa trên dữ liệu, các tổ chức có thể đưa ra quyết định sáng suốt và chủ động giải quyết những gián đoạn tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng của mình.

Nâng cao hiệu quả

Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng là quá trình sử dụng dữ liệu lịch sử, thuật toán học máy và mô hình thống kê để dự báo kết quả trong tương lai. Trong bối cảnh quản lý chuỗi cung ứng, điều này có nghĩa là phân tích lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như bán hàng, hàng tồn kho và sản xuất, để dự đoán mô hình nhu cầu, xác định các tắc nghẽn tiềm ẩn và tối ưu hóa phân bổ nguồn lực. Mục tiêu cuối cùng là nâng cao hiệu quả, giảm chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Dự báo nhu cầu

Một trong những lợi ích quan trọng nhất của phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng là dự báo nhu cầu. Dự báo nhu cầu chính xác là điều cần thiết để doanh nghiệp lập kế hoạch sản xuất, quản lý mức tồn kho và phân bổ nguồn lực một cách hiệu quả. Các phương pháp dự báo truyền thống, chẳng hạn như phân tích chuỗi thời gian và đường trung bình động, thường không nắm bắt được sự phức tạp của thị trường ngày nay, dẫn đến tình trạng hết hàng hoặc tồn kho quá mức. Mặt khác, phân tích dự đoán có thể phân tích nhiều nguồn dữ liệu, bao gồm dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng thị trường và thậm chí cả tâm lý truyền thông xã hội, để tạo ra dự báo nhu cầu chi tiết và chính xác hơn. Điều này cho phép các doanh nghiệp điều chỉnh tốt hơn các hoạt động của chuỗi cung ứng với nhu cầu của khách hàng, giảm nguy cơ hết hàng và giảm thiểu chi phí lưu giữ hàng tồn kho.

Quản lý rủi ro

Một lĩnh vực khác mà Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng có thể nâng cao là tính linh hoạt và khả năng phản hồi trong quản lý rủi ro. Chuỗi cung ứng vốn dễ bị tổn thương trước nhiều rủi ro khác nhau, chẳng hạn như thiên tai, căng thẳng địa chính trị và sự gián đoạn của nhà cung cấp. Phân tích dự đoán có thể giúp các tổ chức xác định và giảm thiểu những rủi ro này bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, theo dõi các sự kiện theo thời gian thực và mô phỏng các tình huống tiềm ẩn. Ví dụ, bằng cách phân tích các kiểu thời tiết trong quá khứ và các mô hình khí hậu toàn cầu, doanh nghiệp có thể dự đoán khả năng xảy ra các hiện tượng thời tiết khắc nghiệt và phát triển các kế hoạch dự phòng để giảm thiểu tác động của chúng đối với hoạt động của chuỗi cung ứng. Tương tự, bằng cách giám sát các phương tiện truyền thông xã hội và tin tức, các tổ chức có thể phát hiện các dấu hiệu cảnh báo sớm về khả năng gián đoạn của nhà cung cấp và thực hiện các biện pháp chủ động để đảm bảo các nguồn thay thế hoặc điều chỉnh lịch trình sản xuất.

Tối ưu hóa

Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng cũng có thể đóng một vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa hoạt động vận tải và hậu cần. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử vận chuyển, mô hình giao thông và các yếu tố liên quan khác, các tổ chức có thể xác định sự thiếu hiệu quả trong mạng lưới vận tải của mình và phát triển các chiến lược để cải thiện việc định tuyến, giảm thời gian vận chuyển và giảm thiểu chi phí vận chuyển. Hơn nữa, phân tích dự đoán có thể giúp doanh nghiệp dự đoán và ứng phó với những gián đoạn tiềm ẩn trong hoạt động hậu cần của họ, chẳng hạn như tắc nghẽn cảng hoặc hạn chế về năng lực của hãng vận tải, bằng cách cung cấp khả năng hiển thị theo thời gian thực về trạng thái lô hàng và cho phép chủ động ra quyết định.

Hỗ trợ ra quyết định

Ngoài các ứng dụng này, Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng cũng có thể hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược. Ví dụ: bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử về hiệu suất của nhà cung cấp, các tổ chức có thể xác định các mô hình và xu hướng có thể chỉ ra các vấn đề tiềm ẩn hoặc cơ hội cải tiến. Điều này có thể cung cấp thông tin cho việc lựa chọn nhà cung cấp, đàm phán hợp đồng và quản lý mối quan hệ nhà cung cấp đang diễn ra. Tương tự, phân tích dự đoán có thể giúp doanh nghiệp đánh giá tác động tiềm tàng của các công nghệ mới, chẳng hạn như tự động hóa hoặc sản xuất bồi đắp, đối với hoạt động của chuỗi cung ứng của họ và phát triển các chiến lược để tận dụng những đổi mới này.

Kết luận

Tóm lại, Phân tích dự đoán trong quản lý chuỗi cung ứng là một công cụ mạnh mẽ có thể nâng cao đáng kể tính linh hoạt và khả năng phản hồi của chuỗi cung ứng. Bằng cách tận dụng những hiểu biết dựa trên dữ liệu, doanh nghiệp có thể dự đoán và thích ứng với những thay đổi về nhu cầu, giảm thiểu rủi ro, tối ưu hóa hoạt động và đưa ra các quyết định chiến lược sáng suốt hơn. Khi bối cảnh kinh doanh tiếp tục phát triển, các tổ chức sử dụng phân tích dự đoán sẽ có vị thế tốt hơn để vượt qua các thách thức và nắm bắt các cơ hội ở phía trước.

Quỳnh Anh (dịch từ Ts2.space: https://ts2.space/en/the-impact-of-predictive-analytics-on-supply-chain-agility-and-responsiveness/)

Tin liên quan:

• So sánh Công nghệ Flashblade với các giải pháp lưu trữ truyền thống
• Tận dụng Predictive Analytics (Phân tích Dự đoán) để cải thiện kết quả học tập
• Khám phá Software-Defined Radio (vô tuyến định nghĩa bằng phần mềm – SDR)
• Mã hóa Homomorphic: Khai phá tiềm năng bảo mật và quyền riêng tư
• Public Key Infrastructure trong việc tăng cường bảo mật công nghệ Blockchain
• Chàng công nhân trở thành lập trình viên sau khóa học online ở tuổi 24
• CEO FUNiX Lê Minh Đức: Bản chất giáo dục là tạo động lực cho người học
• CEO Udemy chia sẻ về “Cách các công ty ở Thung lũng Silicon vươn lên dẫn dắt trong thời kỳ suy thoái”
• 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)