ỨNG DỤNG CỦA GENERATIVE AI TRONG CHUỖI CUNG ỨNG

Trong bài viết này, chúng ta sẽ nghiên cứu sâu hơn về các ứng dụng và tác động của Generative AI trong lĩnh vực chuỗi cung ứng.

• Generative AI là gì?
• Điều gì khiến Generative AI khác biệt với AI truyền thống trong các ứng dụng chuỗi cung ứng
• Các trường hợp sử dụng Generative AI trong chuỗi cung ứng
  • Dự báo và lập kế hoạch nhu cầu
  • Tối ưu hóa hàng tồn kho
  • Quản lý lựa chọn nhà cung cấp và các mối quan hệ
  • Bảo trì dự đoán
  • Tối ưu hóa các tuyến đường và quản lý logistics
  • Phát hiện gian lận
  • Quản lý rủi ro và tăng cường khả năng phục hồi trong chuỗi cung ứng
  • Thiết kế và đổi mới sản phẩm
  • Tập trung vào tính bền vững và footprint môi trường
  • Quản lý logistics và trả hàng về kho
  • Tối ưu hóa tài chính
  • Tự động hóa việc tạo các giấy tờ logistics và hải quan
• Nền tảng Generative AI của LeewayHertz tối ưu hóa hoạt động logistics như thế nào?
• Một ứng dụng thực tế của Generative AI trong chuỗi cung ứng: Microsoft Supply Chain Copilot
  • Giảm thiểu rủi ro
  • Hợp lý hóa quy trình thực hiện đơn hàng
  • Nâng cao độ chính xác của dự báo thông qua việc hợp tác lập kế hoạch nhu cầu
  • Tận dụng QA dữ liệu để giảm bớt rủi ro giao hàng
  • Khai thác chuỗi cung ứng tự chủ, tự điều chỉnh
  • Khả năng hiển thị và tối ưu hóa hàng tồn kho thông minh

Generative AI là gì?

Generative AI là một loại công nghệ trí tuệ nhân tạo tập trung vào việc tạo ra nội dung hoặc dữ liệu mới dựa trên các mẫu mà nó đã học được từ dữ liệu hiện có. Không giống như các mô hình AI truyền thống được thiết kế cho các nhiệm vụ cụ thể, Generative AI có khả năng tạo nội dung mới và nguyên bản. Sự xuất hiện của Mạng đối thủ sáng tạo (GAN) vào năm 2014 đã thay đổi lĩnh vực này, cho phép tạo ra hình ảnh, video và âm thanh chân thực đồng thời gây lo ngại về các tác phẩm sâu. Giao diện Generative AI hiện đại cho phép các yêu cầu bằng ngôn ngữ đơn giản và nội dung được tạo có thể được điều chỉnh dựa trên phản hồi. Họ cũng có thể tạo ra dữ liệu tổng hợp.

Transformers, một loại kiến ​​trúc deep learning và Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã đóng vai trò quan trọng trong việc đưa AI thế hệ trở thành xu hướng phổ biến. Transformers đã giới thiệu ‘sự chú ý’, cho phép các mô hình hiểu được các kết nối trên khối lượng văn bản mở rộng. Sự tiến bộ trong LLM đã dẫn đến AI có tính tổng quát tạo ra văn bản hấp dẫn, hình ảnh chân thực và thậm chí cả những bộ phim sitcom ngẫu hứng.

Bất chấp sự phát triển của nó, Generative AI vẫn phải vật lộn với những thách thức như độ chính xác, sai lệch và kết quả đầu ra bất thường. Tuy nhiên, tiềm năng định hình lại các ngành công nghiệp của nó, từ viết mã đến chuyển đổi chuỗi cung ứng, vẫn còn nhiều hứa hẹn.

Điều gì khiến Generative AI khác biệt với AI truyền thống trong các ứng dụng chuỗi cung ứng

Các phương pháp AI thông thường thường sử dụng các mô hình thống kê và phân tích dữ liệu lịch sử. Các kỹ thuật như phân tích chuỗi thời gian, mô hình hồi quy và thuật toán học máy được sử dụng để phân biệt các mô hình và mối tương quan trong dữ liệu lịch sử. Dự đoán được thực hiện dựa trên các xu hướng đã xác định, tính thời vụ và các yếu tố dựa trên dữ liệu khác.

Mặc dù các phương pháp này rất thành thạo trong việc nắm bắt các xu hướng và mô hình dài hạn nhưng chúng thường gặp khó khăn trong việc thích ứng với những thay đổi đột ngột hoặc xem xét các yếu tố bên ngoài không được thể hiện rõ ràng trong dữ liệu lịch sử. Hơn nữa, chúng đòi hỏi một lượng đáng kể dữ liệu lịch sử chính xác để dự báo chính xác.

Tuy nhiên, Generative AI áp dụng một cách tiếp cận khác. Thay vì chỉ phụ thuộc vào dữ liệu lịch sử, nó tạo ra dữ liệu mới phản ánh tập dữ liệu huấn luyện. Các thuật toán Generative AI , chẳng hạn như GAN hoặc Bộ mã hóa tự động biến đổi (VAE), tìm hiểu các mẫu và đặc điểm cơ bản của dữ liệu, sử dụng sự hiểu biết này để tạo ra các điểm dữ liệu mới.

Generative AI có lợi thế trong việc xử lý các tình huống thiếu dữ liệu lịch sử đầy đủ. Trong những trường hợp như vậy, Generative AI có thể tạo ra các điểm dữ liệu tổng hợp hoặc nhân tạo để bổ sung cho tập dữ liệu hiện có. Khả năng này đặc biệt có giá trị khi giao dịch với các sản phẩm hoặc thị trường mới có dữ liệu lịch sử hạn chế hoặc không có sẵn.

Ngoài ra, Generative AI có thể mô phỏng các tình huống thay thế và tạo ra các phân tích “điều gì xảy ra nếu”. Điều này cho phép doanh nghiệp kiểm tra các kịch bản nhu cầu khác nhau, kiểm tra mức độ ảnh hưởng của các yếu tố khác nhau và đưa ra quyết định sáng suốt hơn.

Generative AI thực sự vượt trội trong việc nắm bắt các mối quan hệ phức tạp và điều chỉnh theo các điều kiện năng động, điều này khiến nó khác biệt với AI truyền thống trong các ứng dụng chuỗi cung ứng.

Các trường hợp sử dụng Generative AI trong chuỗi cung ứng

Dự báo và lập kế hoạch nhu cầu

Generative AI trong chuỗi cung ứng biến đổi việc dự báo nhu cầu trong quản lý chuỗi cung ứng, tăng cường hợp lý hóa hàng tồn kho, giảm tình trạng thiếu sản phẩm và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Nó áp dụng các thuật toán phức tạp cho dữ liệu trong quá khứ, sự thay đổi của thị trường và các yếu tố bên ngoài để tăng độ chính xác của dự đoán nhu cầu.

Sức mạnh của các mô hình tổng quát nằm ở khả năng xử lý đồng thời nhiều biến số, làm sáng tỏ các mô hình và mối tương quan phức tạp thường bị các kỹ thuật dự báo truyền thống bỏ qua. Độ chính xác này giúp tăng cường khả năng của doanh nghiệp trong việc dự đoán những thay đổi về nhu cầu, tối ưu hóa sản xuất và điều chỉnh mức tồn kho, thúc đẩy hiệu quả hoạt động và lợi ích tài chính.

Sức mạnh của Generative AI tỏa sáng khi xử lý dữ liệu bán hàng lịch sử rộng lớn, kết hợp các thay đổi theo chu kỳ, động lực tiếp thị và môi trường kinh tế rộng lớn hơn. Khi mô hình AI học hỏi từ dữ liệu phong phú này, nó sẽ trở nên thành thạo trong việc tạo ra các dự báo nhu cầu chính xác. Kết quả? Các doanh nghiệp có thể quản lý lượng hàng tồn kho một cách thành thạo, phân bổ nguồn lực một cách chiến thuật và chuẩn bị cho các xu hướng thị trường trong tương lai.

Tối ưu hóa hàng tồn kho

Quản lý hàng tồn kho là một hành động cân bằng quan trọng giữa việc ngăn chặn tình trạng thiếu sản phẩm và giảm thiểu chi phí liên quan đến hàng tồn kho dư thừa. Generative AI trong chuỗi cung ứng chứng tỏ vai trò then chốt trong việc duy trì sự cân bằng này, xác định mức tồn kho tối ưu bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lịch sử, mô hình nhu cầu và các biến số bên ngoài. Công nghệ này giúp doanh nghiệp giảm lượng hàng tồn kho dư thừa, ngăn ngừa tình trạng tồn kho quá mức và tăng cường khả năng đáp ứng của chuỗi cung ứng.

Các mô hình Generative AI  có thể xác định các chiến lược phân phối và phương pháp lưu trữ tối ưu có tính đến thời gian giao hàng, chi phí vận chuyển và biến động của nhu cầu. Kết quả là tối đa hóa hiệu quả hoạt động và giảm chi phí đáng kể. Bằng cách đề xuất sắp xếp lại các điểm đặt hàng và mức tồn kho an toàn, Generative AI hỗ trợ các doanh nghiệp cải thiện việc quản lý kho hàng, dẫn đến giảm tình trạng thiếu sản phẩm, giảm thiểu hàng tồn kho dư thừa và giảm chi phí lưu kho.

Quản lý lựa chọn nhà cung cấp và các mối quan hệ

Bằng cách phân tích các bộ dữ liệu toàn diện, bao gồm các chỉ số hiệu suất, đánh giá chất lượng và cấu trúc chi phí, Generative AI trong chuỗi cung ứng cho phép doanh nghiệp xác định các nhà cung cấp tối ưu, từ đó nâng cao khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng. Hơn nữa, nó hỗ trợ quản lý thành thạo các mối quan hệ với nhà cung cấp bằng cách phân tích các tương tác, hợp đồng và hồ sơ hiệu suất trong quá khứ. Những hiểu biết sâu sắc này giúp xác định các rủi ro tiềm ẩn, các lĩnh vực cần cải thiện và đề xuất các chiến lược đàm phán, cho phép chủ động quản lý các vấn đề liên quan đến nhà cung cấp và thúc đẩy sự hợp tác có lợi.

Khả năng của Generative AI trong việc xử lý dữ liệu mở rộng như hiệu suất trong quá khứ, hồ sơ tài chính và tin tức giúp thấy trước những gián đoạn tiềm ẩn và thực hiện các biện pháp phòng ngừa, chẳng hạn như đa dạng hóa mạng lưới nhà cung cấp hoặc đưa ra kế hoạch dự phòng. Do đó, nó giúp cải thiện độ tin cậy và hiệu suất tổng thể của chuỗi cung ứng.

Bảo trì dự đoán

Sự cố thiết bị và thời gian ngừng hoạt động không mong muốn có thể làm gián đoạn đáng kể hoạt động của chuỗi cung ứng, thường dẫn đến tổn thất tài chính đáng kể. Generative AI trở thành tài sản vô giá để thực hiện các chiến lược bảo trì dự đoán trong bối cảnh này. Nó đạt được điều này bằng cách phân tích thông tin như chỉ số cảm biến, tài liệu bảo trì lịch sử và các chỉ số hiệu suất thiết bị.

Các mô hình Generative AI có thể dự đoán khi nào cần bảo trì bằng cách xác định các điểm bất thường và mẫu dữ liệu. Điều này cho phép các tổ chức lên kế hoạch sửa chữa hoặc thay thế một cách chủ động, từ đó giảm thời gian ngừng hoạt động, kéo dài tuổi thọ thiết bị, nâng cao hiệu quả hoạt động và hạn chế chi phí bảo trì.

Tối ưu hóa các tuyến đường và quản lý logistics

Generative AI trong chuỗi cung ứng tăng cường đáng kể việc tối ưu hóa tuyến đường và quản lý logistics trong hoạt động của chuỗi cung ứng. Nó có thể đưa ra các chiến lược vận chuyển tối ưu bằng cách xem xét mô hình giao thông, dự báo thời tiết, năng lực phương tiện và nhu cầu của khách hàng, từ đó giảm thời gian sử dụng và giao hàng nhiên liệu, đồng thời tăng sự hài lòng của khách hàng.

Ngoài ra, nó có thể linh hoạt thích ứng với các tình huống bất ngờ trong thời gian thực, nâng cao khả năng phục hồi tổng thể của chuỗi cung ứng. Generative AI phân tích dữ liệu rộng rãi từ nhiều nguồn khác nhau, hỗ trợ tối ưu hóa tuyến đường và vận chuyển, giúp tiết kiệm thời gian và chi phí cũng như cải thiện tổng thể hiệu quả logistics . Khả năng của nó bao gồm nâng cao tuyến đường, tối ưu hóa phương tiện và đội xe cũng như định tuyến động, góp phần tạo nên chuỗi cung ứng mạnh mẽ và linh hoạt hơn.

Phát hiện gian lận

Generative AI trong chuỗi cung ứng nâng cao đáng kể khả năng phát hiện gian lận trong quản lý chuỗi cung ứng bằng cách phân tích dữ liệu tài chính để phát hiện các mô hình gian lận bất thường. Nó sử dụng các thuật toán học máy , đặc biệt là mạng thần kinh học sâu , để kiểm tra dữ liệu giao dịch trong quá khứ, thông tin hóa đơn, chi tiết vận chuyển, v.v., phát hiện những điểm bất thường có thể báo hiệu gian lận.

Cụ thể, Mạng đối thủ tạo (GAN) được sử dụng, bao gồm mạng tạo tạo ra các giao dịch gian lận tổng hợp và mạng phân biệt đối xử xác định chúng. Hệ thống kép này nâng cao độ chính xác của việc phát hiện gian lận.

Ngoài ra, các mô hình AI này, được trang bị khả năng dự đoán, có thể dự báo các hoạt động gian lận tiềm ẩn bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. Điều này giúp phát hiện và chủ động ngăn chặn gian lận, tăng cường an ninh và độ tin cậy của chuỗi cung ứng.

Quản lý rủi ro và tăng cường khả năng phục hồi trong chuỗi cung ứng

Generative AI là một công cụ mạnh mẽ để các doanh nghiệp xác định và quản lý rủi ro trong chuỗi cung ứng của họ. Bằng cách xem xét kỹ lưỡng dữ liệu lịch sử và các biến số bên ngoài như điều kiện khí tượng, sự bất ổn chính trị hoặc sự gián đoạn từ các nhà cung cấp, các mô hình Generative AI có thể xác định chính xác các mối nguy tiềm ẩn.

Các mô hình Generative AI , thông qua khả năng xử lý khối lượng dữ liệu đáng kể bao gồm hiệu suất hoạt động trước đây của nhà cung cấp, báo cáo tài chính và tin tức, có thể phân biệt các mô hình và xu hướng liên quan đến rủi ro liên quan đến nhà cung cấp. Điều này cho phép doanh nghiệp đánh giá độ tin cậy của nhà cung cấp, thấy trước những gián đoạn có thể xảy ra và thực hiện các biện pháp phòng ngừa để quản lý rủi ro. Các biện pháp như vậy có thể bao gồm đa dạng hóa danh sách nhà cung cấp hoặc tạo ra các chiến lược dự phòng, góp phần tạo nên chuỗi cung ứng mạnh mẽ và linh hoạt hơn.

Thiết kế và đổi mới sản phẩm

Generative AI chứng tỏ là công cụ thúc đẩy thiết kế và đổi mới sản phẩm bằng cách hình thành các ý tưởng mới, tinh chỉnh cách sắp xếp sản phẩm và mô hình hóa các kịch bản khác nhau. Nó hỗ trợ tạo ra các sản phẩm sáng tạo và phù hợp đáp ứng nhu cầu riêng biệt của khách hàng đồng thời xem xét các hạn chế của chuỗi cung ứng và các cân nhắc về tài chính.

Generative AI trong chuỗi cung ứng rất giỏi trong việc xử lý dữ liệu thị trường, ý kiến ​​khách hàng và thông tin về đối thủ cạnh tranh để mang lại hiểu biết sâu sắc về những khoảng trống hoặc cơ hội thị trường tiềm năng. Điều này có thể hướng các doanh nghiệp tạo ra các sản phẩm hoặc dịch vụ mới đáp ứng xu hướng hoặc tiêu chuẩn về sự hài lòng của khách hàng.

Tập trung vào tính bền vững 

Generative AI có thể thúc đẩy đáng kể việc quản lý chuỗi cung ứng bền vững bằng cách tinh chỉnh các lộ trình vận chuyển để giảm mức sử dụng nhiên liệu và khí thải. Ngoài ra, nó có thể hỗ trợ tăng cường sử dụng vật liệu đóng gói, cắt giảm chất thải và ủng hộ các hoạt động có ý thức về môi trường trong toàn bộ chuỗi cung ứng.

Về mặt kỹ thuật, Generative AI hoạt động bằng cách phân tích lượng lớn dữ liệu vận chuyển, quản lý chất thải và sử dụng tài nguyên. Nó sử dụng thuật toán học máy để xác định các mô hình và dự đoán kết quả có thể dẫn đến các hoạt động bền vững hơn.

Ví dụ, trong giao thông vận tải, Generative AI trong chuỗi cung ứng có thể phân tích dữ liệu giao thông, năng lực phương tiện và tuyến đường giao hàng để tối ưu hóa logistics và giảm thiểu tác động đến môi trường. Việc chọn các tuyến đường và lịch trình tiết kiệm nhiên liệu nhất có thể giảm lượng khí thải carbon và góp phần đạt được các mục tiêu bền vững.

Generative AI có thể phân tích kích thước sản phẩm, độ dễ vỡ và các yếu tố khác để tối ưu hóa bao bì để đề xuất các giải pháp đóng gói hiệu quả và thân thiện với môi trường nhất. Điều này làm giảm việc sử dụng vật liệu và chất thải và có thể dẫn đến tiết kiệm chi phí.

Hơn nữa, Generative AI có thể phân tích dữ liệu tiêu thụ tài nguyên và sản xuất chất thải trong chuỗi cung ứng. Xác định sự thiếu hiệu quả và đề xuất cải tiến có thể giúp các công ty áp dụng các biện pháp thực hành xanh hơn và giảm footprint môi trường.

Quản lý logistics và trả hàng về kho

Generative AI trong chuỗi cung ứng có thể hợp lý hóa quy trình logistics ngược, vốn là một khía cạnh quan trọng của quản lý chuỗi cung ứng, bằng cách đánh giá dữ liệu liên quan đến việc trả lại, sửa chữa và tân trang. Công nghệ AI này hỗ trợ xác định các lộ trình tốt nhất cho các sản phẩm bị trả lại, quyết định các hành động sửa chữa hoặc thải bỏ và tối ưu hóa việc phân phối hàng tồn kho cho các mặt hàng đã được tân trang lại.

Đối với hàng hóa bị trả lại, AI có thể đánh giá các yếu tố như chi phí vận chuyển, tình trạng của sản phẩm và nhu cầu về các mặt hàng tân trang. Dữ liệu này có thể dự đoán liệu một sản phẩm nên được sửa chữa, tân trang, tái chế hay thải bỏ. Quá trình này giúp giảm chi phí và lãng phí không cần thiết.

Về định tuyến, Generative AI có thể phân tích dữ liệu vận chuyển để xác định tuyến đường hiệu quả nhất để trả lại sản phẩm. Điều này có thể giảm thiểu chi phí và thời gian vận chuyển, dẫn đến quy trình logistics ngược hiệu quả hơn.

Hơn nữa, để quản lý hàng tồn kho, Generative AI có thể sử dụng dữ liệu bán hàng lịch sử và dự báo nhu cầu để tối ưu hóa việc phân bổ các mặt hàng đã được tân trang lại. Điều này có thể ngăn ngừa tình trạng tồn kho quá mức hoặc hết hàng đối với hàng tân trang và giúp đảm bảo rằng các mặt hàng này được phân bổ ở nơi chúng có nhiều khả năng bán nhất, cải thiện hiệu quả tổng thể của chuỗi cung ứng.

Tối ưu hóa tài chính

Việc áp dụng Generative AI trong các dịch vụ và hoạt động tài chính mang lại những lợi thế đáng kể trong quản lý chuỗi cung ứng bằng cách nâng cao hiệu quả, giảm thiểu rủi ro và tinh chỉnh các quy trình ra quyết định.

Áp dụng Generative AI vào các yếu tố tài chính của chuỗi cung ứng có thể cung cấp giải pháp cho nhiều thách thức:

• Đánh giá rủi ro tín dụng: Generative AI có thể xử lý lượng lớn dữ liệu, bao gồm lịch sử tín dụng, báo cáo tài chính và dữ liệu thị trường. Điều này cho phép đánh giá độ tin cậy tín dụng của nhà cung cấp, đối tác hoặc khách hàng. Các bên liên quan trong chuỗi cung ứng có thể tận dụng những hiểu biết sâu sắc này để quản lý rủi ro tài chính, đưa ra quyết định sáng suốt về việc cung cấp tín dụng và xác định các khả năng vỡ nợ hoặc gián đoạn trong chuỗi cung ứng.
• Phát hiện và giảm thiểu gian lận: Các mô hình Generative AI có thể xem xét kỹ lưỡng dữ liệu giao dịch để xác định các mô hình và sự bất thường, đồng thời đánh dấu các trường hợp gian lận tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng. Khả năng này cho phép các doanh nghiệp hạn chế tổn thất tài chính, bảo vệ danh tiếng và duy trì tính toàn vẹn của hoạt động chuỗi cung ứng của họ.
• Quản lý rủi ro: Generative AI có thể đánh giá nhiều rủi ro khác nhau, từ dao động tiền tệ và thay đổi lãi suất cho đến các sự kiện địa chính trị. Bằng cách tạo ra những hiểu biết có giá trị, AI có thể hỗ trợ các doanh nghiệp phát triển các chiến lược để giảm thiểu những rủi ro này. Điều này giúp các bên liên quan trong chuỗi cung ứng quản lý rủi ro tài chính hiệu quả hơn và duy trì sự ổn định.

Tự động hóa việc tạo các giấy tờ logistics và hải quan

Generative AI có tiềm năng đáng kể trong việc tự động hóa việc tạo ra hải quan và các tài liệu liên quan đến logistics khác, một nhiệm vụ truyền thống gắn liền với nỗ lực thủ công đáng kể. Điều này được thực hiện bằng cách áp dụng Tạo ngôn ngữ tự nhiên (NLG), một nhánh của AI chuyên tạo văn bản phản ánh chữ viết của con người dựa trên dữ liệu hoặc đầu vào được cung cấp.

Hệ thống này yêu cầu đào tạo về bộ dữ liệu mở rộng bao gồm các tài liệu hải quan hiện có để sử dụng Generative AI trong bối cảnh này. Các tài liệu này có thể bao gồm nhiều biểu mẫu, tuyên bố và quy định khác nhau, cung cấp cho AI sự hiểu biết toàn diện về ngôn ngữ, mẫu và cấu trúc cụ thể thường có trong tài liệu đó.

Việc đảm bảo tuân thủ các quy định nghiêm ngặt quản lý các tài liệu này là điều tối quan trọng trong quy trình này. Việc tạo thông tin chính xác và chính xác là rất quan trọng để tránh thông tin sai lệch hoặc vi phạm các quy định này. Generative AI có thể duy trì sự tuân thủ trên tất cả các tài liệu mà nó tạo ra, cung cấp một phương tiện hiệu quả và đáng tin cậy để tự động hóa khía cạnh quan trọng này của quản lý chuỗi cung ứng.

Nền tảng Generative AI của LeewayHertz tối ưu hóa hoạt động logistics như thế nào?

Nền tảng Generative AI của LeewayHertz,  ZBrain , đóng vai trò biến đổi trong việc hợp lý hóa các quy trình logistics bằng cách tăng cường đáng kể việc quản lý chuỗi cung ứng, hiệu quả hoạt động, quy trình kiểm kê và tối ưu hóa logistics tổng thể. Là một nền tảng toàn diện, sẵn sàng cho doanh nghiệp, ZBrain trao quyền cho các doanh nghiệp thiết kế và triển khai các ứng dụng phù hợp với yêu cầu hoạt động cụ thể của họ. Nền tảng này sử dụng dữ liệu của khách hàng, dù ở dạng văn bản, hình ảnh hoặc tài liệu, để đào tạo các LLM nâng cao như GPT-4, Vicuna, Llama 2 hoặc GPT-NeoX để phát triển các ứng dụng nhận biết theo ngữ cảnh có khả năng thực hiện các tác vụ đa dạng.

Các doanh nghiệp phải đối mặt với sự phức tạp của việc giải quyết các rào cản logistics , bao gồm quản lý hàng tồn kho, khả năng hiển thị của chuỗi cung ứng, chi phí vận chuyển leo thang, sự phức tạp trong dự báo nhu cầu, sự phức tạp trong tích hợp công nghệ, thách thức giao hàng chặng cuối, sự phức tạp về tuân thủ quy định và độ chính xác của dữ liệu. ZBrain giải quyết hiệu quả những thách thức này thông qua tính năng đặc biệt có tên là “Flow”, cung cấp giao diện trực quan cho phép người dùng tạo logic nghiệp vụ phức tạp cho ứng dụng của họ mà không cần mã hóa. Giao diện kéo và thả dễ sử dụng của Flow cho phép tích hợp liền mạch các mô hình ngôn ngữ lớn, mẫu lời nhắc và các mô hình Generative AI khác vào logic ứng dụng của bạn để dễ dàng khái niệm hóa, tạo hoặc sửa đổi.

Để hiểu toàn diện cách thức hoạt động của ZBrain Flow, hãy khám phá tài nguyên này để phác thảo một loạt quy trình Flow dành riêng cho ngành. Phần tổng hợp này nêu bật khả năng thích ứng và khả năng phục hồi của ZBrain, cho thấy cách nền tảng đáp ứng hiệu quả nhu cầu đa dạng của các ngành khác nhau, đảm bảo doanh nghiệp luôn dẫn đầu trong bối cảnh kinh doanh đang phát triển nhanh chóng ngày nay.

Các ứng dụng mạnh mẽ của ZBrain nâng cao hoạt động logistics bằng cách chuyển đổi dữ liệu phức tạp thành thông tin chi tiết hữu ích, giúp nâng cao hiệu quả hoạt động, phân tích dự đoán nâng cao và quản lý hàng tồn kho được tối ưu hóa. Các giải pháp tổng thể của ZBrain giải quyết thành thạo những thách thức chính trong quy trình logistics . Dưới đây là một số ví dụ đáng chú ý:

Dự báo nhu cầu dựa trên AI

ZBrain sử dụng phương pháp tiếp cận tự động để dự báo nhu cầu bằng cách trích xuất dữ liệu thích hợp, bao gồm lịch sử bán hàng, mức tồn kho hiện tại, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài, chẳng hạn như chương trình khuyến mãi và chỉ số kinh tế. Bộ dữ liệu toàn diện này làm cơ sở cho việc dự báo chính xác. ZBrain tiến hành Phân tích dữ liệu thăm dò (EDA) để tiết lộ những hiểu biết sâu sắc về dữ liệu, xác định các giá trị còn thiếu, các giá trị ngoại lệ, mối tương quan và các mô hình ảnh hưởng đến nhu cầu. Sau đó, ZBrain chuyển đổi dữ liệu văn bản thành dạng biểu diễn số bằng cách sử dụng các kỹ thuật nhúng nâng cao, nâng cao độ chính xác của dự báo. Khi người dùng truy vấn báo cáo dự báo nhu cầu, ZBrain sẽ tìm nạp dữ liệu có liên quan dựa trên yêu cầu truy vấn và xử lý dữ liệu đó bằng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã chọn để tạo báo cáo động. Báo cáo giàu thông tin chi tiết, phác thảo các kịch bản, xu hướng và yếu tố ảnh hưởng dự kiến ​​về nhu cầu. Sau đó, ZBrain trích xuất thông tin cần thiết một cách thành thạo, trình bày dữ liệu được phân tích cú pháp theo định dạng có cấu trúc, ngắn gọn và chính xác để đưa ra quyết định sáng suốt.

Các ứng dụng ZBrain cắt giảm đáng kể thời gian và chi phí, đảm bảo độ chính xác và cho phép phân bổ nguồn lực vượt trội, giúp các nhà quản lý logistics tối ưu hóa hoạt động kho hàng. Khám phá Quy trình chi tiết này   để hiểu cách ZBrain hợp lý hóa việc dự báo nhu cầu và lập kế hoạch kho hàng, mang lại hiệu quả hoạt động tuyệt vời.

Quản lý đội xe dựa trên AI

ZBrain hợp lý hóa việc quản lý đội xe và giám sát hiệu suất thông qua một quy trình tự động. Nó bắt đầu bằng cách tự động trích xuất dữ liệu liên quan, bao gồm chi tiết đội xe, dữ liệu vận hành, dữ liệu GPS và viễn thông cũng như hồ sơ bảo trì từ nhiều nguồn khác nhau, đảm bảo cái nhìn tổng quan toàn diện về quản lý đội xe. Sau khi thu thập dữ liệu, ZBrain sử dụng Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) tự động để tìm ra mối tương quan, xu hướng và các ngoại lệ sâu sắc trong bộ dữ liệu, cung cấp sự hiểu biết sâu sắc hơn về các quyết định quản lý đội xe sáng suốt. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật nhúng tiên tiến, ZBrain chuyển đổi dữ liệu văn bản thành dạng biểu diễn số, nâng cao hiệu quả phân tích và cung cấp thông tin chuyên sâu chính xác cho việc quản lý đội xe. Khi người dùng truy vấn báo cáo quản lý nhóm, ZBrain sẽ tìm nạp dữ liệu liên quan dựa trên yêu cầu truy vấn và sử dụng Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã chọn để tạo báo cáo toàn diện. ZBrain phân tích cú pháp báo cáo sau khi tạo, trích xuất các chi tiết quan trọng. Dữ liệu có cấu trúc này đảm bảo cái nhìn sâu sắc về quản lý đội xe mạch lạc và có giá trị, tạo điều kiện thuận lợi cho các quyết định chiến lược và sáng suốt.

Các ứng dụng ZBrain giúp tiết kiệm đáng kể thời gian và chi phí, tối ưu hóa việc quản lý đội xe để cải thiện việc phân bổ nguồn lực và nâng cao mức độ dịch vụ. Đi sâu vào  Quy trình toàn diện này  để hiểu cách ZBrain tạo điều kiện quản lý đội xe liền mạch và giám sát hiệu suất, cuối cùng là tối ưu hóa kết quả hoạt động.

Tối ưu hóa tuyến đường do AI điều khiển

ZBrain hợp lý hóa các tuyến phân phối một cách hiệu quả thông qua quy trình tự động. Nó bắt đầu bằng cách tự động thu thập dữ liệu cần thiết để tối ưu hóa tuyến đường, bao gồm các điểm giao hàng, khoảng cách, điều kiện giao thông, khoảng thời gian, sức chứa của phương tiện và các hạn chế trên đường. Bộ dữ liệu toàn diện này tạo cơ sở cho việc tinh chỉnh các tuyến giao hàng. Sau khi thu thập dữ liệu, ZBrain tham gia Phân tích dữ liệu khám phá (EDA) để tiết lộ những hiểu biết hữu ích, xác định các mô hình và mối tương quan giúp nâng cao hiệu quả của tuyến đường. Sau đó, các kỹ thuật nhúng nâng cao được áp dụng để chuyển đổi dữ liệu văn bản thành biểu diễn số, nắm bắt các mối quan hệ ngữ nghĩa để phân tích hiệu quả và tối ưu hóa tuyến đường chính xác. Khi người dùng truy vấn tối ưu hóa tuyến đường, ZBrain sẽ tìm nạp dữ liệu có liên quan và chi tiết truy vấn, chuyển tiếp chúng đến Mô hình ngôn ngữ lớn (LLM) đã chọn để tạo báo cáo động. Thông tin được trích xuất trải qua cấu trúc tỉ mỉ để đảm bảo độ chính xác. Sau đó, ZBrain tổng hợp tất cả thông tin chi tiết thành một báo cáo cuối cùng gắn kết, trình bày các tuyến giao hàng được tối ưu hóa, so sánh khoảng cách, giảm thời gian và các lợi ích tiềm năng. Báo cáo tổng hợp này trao quyền cho các doanh nghiệp thực hiện các chiến lược lập kế hoạch tuyến đường hiệu quả cao.

Các ứng dụng ZBrain nâng cao hiệu quả phân phối, giảm thời gian và giảm chi phí đồng thời nâng cao chất lượng dịch vụ.  Khám phá Quy trình chi tiết  này để hiểu cách ZBrain tối ưu hóa việc lập kế hoạch tuyến đường, góp phần cải thiện hoạt động logistics .

Một ứng dụng thực tế của Generative AI trong chuỗi cung ứng: Microsoft Supply Chain Copilot

Microsoft Supply Chain Copilot, được hỗ trợ bởi Generative AI , cung cấp cho các tổ chức khả năng hiển thị chưa từng có và những hiểu biết quan trọng để dự đoán và giảm thiểu những gián đoạn tiềm ẩn.

Copilot tận dụng Generative AI để chủ động xác định các vấn đề bên ngoài, chẳng hạn như thời tiết khắc nghiệt, biến động tài chính hoặc các sự kiện địa chính trị, có thể ảnh hưởng đến các hoạt động quan trọng của chuỗi cung ứng. Nó cung cấp những hiểu biết mang tính dự đoán, nhấn mạnh các đơn đặt hàng bị ảnh hưởng và trình bày một nền tảng để hành động nhanh chóng bằng cách sử dụng phản hồi email theo ngữ cảnh cụ thể.

Người dùng chuỗi cung ứng có thể cộng tác với các nhà cung cấp bị ảnh hưởng để kịp thời đặt ra các mốc thời gian giao hàng mới và chuyển hướng đơn đặt hàng nếu cần. Do đó, các công ty có thể thực hiện các đơn đặt hàng có mức độ ưu tiên cao của khách hàng thông qua các trung tâm phân phối thay thế, hợp lý hóa hoạt động và tiết kiệm thời gian.

Việc sử dụng nó có thể giải quyết các vấn đề sau:

Giảm thiểu rủi ro

Tính năng Copilot của Trung tâm Chuỗi Cung ứng Microsoft sử dụng Generative AI để phát hiện các vấn đề tiềm ẩn về chuỗi cung ứng phát sinh từ các yếu tố bên ngoài như thời tiết hoặc sự kiện địa chính trị. Nó cũng cung cấp những hiểu biết mang tính dự đoán về các tác động tiềm ẩn đối với nguyên vật liệu, hàng tồn kho và mạng lưới phân phối.

Khi sử dụng Dynamics 365 Copilot, người dùng có thể nhanh chóng hành động dựa trên những hiểu biết này, gửi email theo ngữ cảnh để hợp lý hóa hoạt động và cộng tác với các nhà cung cấp bị ảnh hưởng. Họ có thể nhanh chóng đặt Thời gian đến dự kiến ​​(ETA) mới, chuyển hướng Đơn đặt hàng (PO) do thời tiết gián đoạn hoặc sử dụng các trung tâm phân phối thay thế để thực hiện các đơn đặt hàng trong bối cảnh bất ổn địa chính trị. Điều này cho thấy tính hiệu quả của Copilot của Trung tâm Chuỗi Cung ứng của Microsoft trong việc giảm thiểu rủi ro trong chuỗi cung ứng.

Hợp lý hóa quy trình thực hiện đơn hàng

Microsoft Supply Chain Copilot, một thành phần không thể thiếu của hệ thống Quản lý đơn hàng thông minh Dynamics 365 (IOM), cung cấp cho doanh nghiệp các công cụ để quản lý và tối ưu hóa quy trình thực hiện đơn hàng của họ. Hệ thống áp dụng sức mạnh của AI và học máy để điều phối các hoạt động thực hiện một cách thông minh và tự động. Điều này đạt được thông qua khung dựa trên quy tắc tận dụng dữ liệu thời gian thực từ nhiều kênh và thông tin chi tiết về hàng tồn kho toàn diện.

Với công nghệ này, Copilot có thể cải tiến các chiến lược thực hiện đơn hàng bằng cách tự động hóa, xác định và thực hiện các quyết định thực hiện hiệu quả nhất. Hơn nữa, Copilot còn cung cấp một tính năng vô giá để nâng cao các mô hình AI của nó. Trong các tình huống mà đề xuất của AI không đạt mức lý tưởng, hệ thống sẽ sử dụng phương pháp đào tạo, phản hồi và cải tiến độc đáo để liên tục điều chỉnh và tối ưu hóa các quy trình ra quyết định.

Nâng cao độ chính xác của dự báo thông qua việc hợp tác lập kế hoạch nhu cầu

Microsoft Supply Chain Copilot, với khả năng AI, nâng cao đáng kể độ chính xác của dự báo nhu cầu, một lĩnh vực đã sử dụng máy học. Tuy nhiên, do sự gián đoạn chuỗi cung ứng gần đây, vẫn cần phải xem xét thủ công một cách cẩn thận, dẫn đến việc các nhà hoạch định nhu cầu phải đầu tư đáng kể thời gian vào việc phân tích thủ công và điều chỉnh kế hoạch nhu cầu.

Các mô hình AI thế hệ tiếp theo hứa hẹn sẽ thay đổi cục diện này. Bằng cách cung cấp các dự báo AI có thể giải thích và các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, các mô hình này giúp các nhà hoạch định nhu cầu tăng tốc quá trình phân tích, rút ​​ngắn thời gian điều chỉnh từ vài ngày xuống chỉ còn vài phút.

Ngoài ra, AI làm phong phú thêm các cuộc họp đánh giá nhu cầu, sử dụng ngôn ngữ tự nhiên để đưa ra quyết định sáng suốt, xác định rủi ro và cơ hội, tóm tắt các giả định về kế hoạch, cung cấp các phân tích theo thời gian thực và tạo bản ghi cuộc họp cũng như các mục hành động. Kỷ nguyên mới của việc lập kế hoạch AI theo yêu cầu này nhằm mục đích làm cho quy trình trở nên hợp lý, chính xác và hợp tác hơn.

Tận dụng đảm bảo chất lượng dữ liệu để giảm bớt rủi ro khi giao hàng

Đánh giá nhà cung cấp hàng tháng thường đòi hỏi thời gian và công sức đáng kể khi các nhóm thu mua thu thập và phân tích dữ liệu hiệu suất. Quá trình này có thể trở nên hiệu quả hơn với AI đàm thoại.

Với Dynamics 365 Copilot, nhà phân tích có thể yêu cầu danh sách các đơn hàng không được giao đúng hạn và đầy đủ (OTIF) trong tháng qua, ước tính tác động tồn đọng và các đề xuất để khắc phục vấn đề. Nhà phân tích cũng có thể yêu cầu AI tạo yêu cầu về sự tham gia của nhà cung cấp vào các đánh giá hàng tháng cho đến khi tỷ lệ OTIF của họ trên 97%. Điều này minh họa cách Generative AI có thể dân chủ hóa việc truy cập và truy xuất dữ liệu thông qua các tương tác đàm thoại với các chatbot AI .

Hơn nữa, AI có thể đẩy nhanh quá trình tiếp nhận nhà cung cấp bằng cách theo dõi nhanh các đánh giá pháp lý nội bộ. Sự hỗ trợ của AI trong việc xem xét các thỏa thuận với nhà cung cấp chính có thể là vô giá đối với các vai trò như người quản lý mua hàng và giám đốc chuỗi cung ứng.

Khai thác chuỗi cung ứng tự chủ, tự điều chỉnh

Cơ quan Copilot Chuỗi Cung ứng của Microsoft tận dụng AI tiên tiến để biến đổi lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng phức tạp. Nó tạo ra các chuỗi cung ứng tự động, thích ứng, sử dụng phương pháp học tăng cường để hợp tác làm việc nhằm cải thiện khả năng phục hồi, lợi nhuận và dịch vụ khách hàng.

Copilot Chuỗi Cung ứng tích hợp các xu hướng lịch sử và các sự kiện của chuỗi cung ứng để đánh giá các kịch bản, phân tích tác động kinh doanh và xác định các chiến lược tối ưu. Ví dụ: nó có thể đề xuất chiến lược mua và sản xuất kết hợp, cung cấp số liệu toàn diện và bảng điểm chi phí.

Hệ thống Copilot cũng tự động hóa các tác vụ, tạo cảnh báo, đề xuất hành động dựa trên các trường hợp ngoại lệ và học hỏi từ các tương tác của người dùng. Nó nâng cao khả năng ra quyết định theo thời gian, đánh dấu bước nhảy vọt đáng kể trong quản lý chuỗi cung ứng thông minh.

Khả năng hiển thị và tối ưu hóa hàng tồn kho thông minh

Ứng dụng Microsoft Supply Chain Copilot cho phép doanh nghiệp cân bằng hàng tồn kho một cách tối ưu, giảm tình trạng tồn kho và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Ví dụ: lấy một kịch bản trong đó AI dự đoán tình trạng thiếu hàng tồn kho trong quý tiếp theo. Nguyên nhân cốt lõi là sự mất cân bằng giữa cung và cầu ở một khu vực cụ thể, càng trở nên tồi tệ hơn do việc bảo trì nhà máy theo lịch trình khiến sản xuất ngừng hoạt động. Với thông tin chi tiết của Copilot, các nhà phân tích có thể xác định các sản phẩm và địa điểm bị ảnh hưởng, đồng thời đưa ra các biện pháp khắc phục như tái cân bằng hàng tồn kho từ các địa điểm khác hoặc thuê nhà sản xuất theo hợp đồng.

Hơn nữa, khả năng hiển thị hàng tồn kho được hỗ trợ bởi Copilot đang định hình lại cách các doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho của họ, cung cấp cho người dùng quyền truy cập nhanh vào dữ liệu. Người dùng có thể nhanh chóng kiểm tra mức tồn kho hoặc tình trạng còn hàng của sản phẩm bằng cách sử dụng các truy vấn ngôn ngữ tự nhiên, loại bỏ nhu cầu điều hướng phức tạp hoặc ghi nhớ chi tiết sản phẩm. Ngoài ra, nó đơn giản hóa quy trình khai thác dữ liệu và cung cấp bảng điều khiển cũng như báo cáo văn bản dễ hiểu, giúp các nhà phân tích tập trung vào các sáng kiến ​​​​chiến lược.

Kết luận

Việc kết hợp Generative AI hứa hẹn sẽ là yếu tố thay đổi cuộc chơi trong quản lý chuỗi cung ứng, đưa nó vào kỷ nguyên đổi mới chưa từng có. Bằng cách khai thác sức mạnh của các mô hình tổng quát, doanh nghiệp có thể đánh giá các tình huống khác nhau, lập mô hình các chiến lược đa dạng và tinh chỉnh cơ chế ra quyết định của mình. Ví dụ: Generative AI có thể là chìa khóa để kiến ​​trúc bố cục nhà kho được sắp xếp hợp lý, tinh chỉnh dây chuyền sản xuất hoặc hình thành các phương pháp đóng gói sáng tạo. Thông qua thử nghiệm và đổi mới liên tục, Generative AI trang bị cho doanh nghiệp các công cụ để khám phá những hiệu quả mới, xác định chính xác các cơ hội và thúc đẩy quá trình cải tiến liên tục trong chuỗi cung ứng của họ.

Khi công nghệ tiếp tục phát triển, việc tích hợp và áp dụng Generative AI sẽ có vai trò quan trọng trong việc định hình tương lai của quản lý chuỗi cung ứng, thay đổi cách quản lý chuỗi cung ứng, giúp cải thiện khả năng cạnh tranh và tăng trưởng bền vững cho doanh nghiệp.