QUẢN LÝ TỒN KHO TRONG THỜI ĐẠI BIG DATA
Mục lục (Hiện)
Một sự biến động lớn trong cách quản lý hàng tồn kho đã và đang xảy ra. Cuộc cách mạng này là kết quả của một lượng lớn dữ liệu được tạo ra và lưu trữ thường xuyên trên internet và các hệ thống phần mềm của doanh nghiệp. Để sử dụng hiệu quả những dữ liệu mới này và duy trì tính cạnh tranh, các nhà quản lý sẽ cần thiết kế lại các chuỗi cung ứng của họ.

Giờ đây, các doanh nghiệp có thể liên kết các dữ liệu từ tất cả các tương tác với sản phẩm (bao gồm đơn đặt hàng, kiểm tra và đánh giá của khách hàng thực tế và tiềm năng) và các giao dịch của các nhà cung cấp và đối thủ cạnh tranh, thông qua các trang web internet và cổng thông tin điện toán đám mây. Hệ thống quản lý nguyên liệu có thể sử dụng các dữ liệu này để kiểm soát việc đặt hàng và phân phối sản phẩm trong toàn bộ chuỗi cung ứng mở rộng của công ty. Ngoài ra, bất kỳ dữ liệu nào từ môi trường bên ngoài có liên quan đến các tương tác với sản phẩm cũng có thể được truy cập và liên kết.
Điều này hoạt động như thế nào? Các thuật toán tối ưu và nâng cao có thể tìm kiếm và khai thác các mẫu, cũng như các mối tương quan giữa các yếu tố dữ liệu và các quyết định của chuỗi cung ứng - ví dụ: khi nào nên đặt hàng, đặt hàng bao nhiêu, đặt chúng ở đâu,... Các thuật toán như vậy có thể được thử nghiệm và cải tạo bằng dữ liệu quá khứ. Sau đó, chúng có thể được triển khai và đánh giá mức độ hiệu quả dựa trên nhu cầu khách hàng. Ví dụ: việc sử dụng các công cụ theo hướng dữ liệu này có giảm chi phí và / hoặc nâng cao dịch vụ khách hàng không?

Ảnh: Bleuwire
Vì sao vấn đề này lại quan trọng? Mô hình truyền thống cho quản lý chuỗi cung ứng là phát triển các công cụ tinh vi để tạo ra các dự báo chính xác về giá trị và mức độ của nhu cầu trong tương lai. Sau đó, những dự báo này trở thành đầu vào (input) cho bài toán tối ưu hóa, nhằm đưa ra quyết định về việc quản lý nguyên vật liệu.
Quy trình hai bước này có thể được thay thế chỉ với một bước - tìm kiếm mối quan hệ tốt nhất giữa tất cả dữ liệu và các quyết định. Dựa trên việc học hỏi từ quá khứ, mối quan hệ “tốt nhất” có thể được xác định, từ đó đưa ra các quyết định phù hợp.
Cách tiếp cận này không bị hạn chế bởi bất kỳ giả định nào về bản chất của thị trường, về các hành vi dẫn đến nhu cầu của khách hàng, hoặc về những đánh đổi và hạn chế liên quan tới quyết định. Thay vào đó, sức mạnh của máy tính, được bổ sung bởi kiến thức theo ngữ cảnh cụ thể, được sử dụng để tìm ra mối quan hệ tốt nhất giữa tất cả các quyết định có thể có và toàn bộ dữ liệu. Việc sử dụng mối quan hệ này có thể dẫn đến hiệu suất hoạt động tốt hơn, vì tất cả dữ liệu có sẵn đều được cân nhắc.
Quy trình hai bước này có thể được thay thế chỉ với một bước - tìm kiếm mối quan hệ tốt nhất giữa tất cả dữ liệu và các quyết định. Dựa trên việc học hỏi từ quá khứ, mối quan hệ “tốt nhất” có thể được xác định, từ đó đưa ra các quyết định phù hợp.
Cách tiếp cận này không bị hạn chế bởi bất kỳ giả định nào về bản chất của thị trường, về các hành vi dẫn đến nhu cầu của khách hàng, hoặc về những đánh đổi và hạn chế liên quan tới quyết định. Thay vào đó, sức mạnh của máy tính, được bổ sung bởi kiến thức theo ngữ cảnh cụ thể, được sử dụng để tìm ra mối quan hệ tốt nhất giữa tất cả các quyết định có thể có và toàn bộ dữ liệu. Việc sử dụng mối quan hệ này có thể dẫn đến hiệu suất hoạt động tốt hơn, vì tất cả dữ liệu có sẵn đều được cân nhắc.

Ảnh: thegioididong
Kịch bản này còn trở nên hấp dẫn hơn khi cân nhắc tới tác động của Internet vạn vật (Internet of things). Khi các sản phẩm thông minh được khách hàng sử dụng, chúng có thể được kết nối để tạo ra thông tin về điều kiện hoạt động và hiệu suất của sản phẩm. Dữ liệu này, cùng với dữ liệu bán hàng truyền thống, có thể hỗ trợ tốt hơn việc bảo trì và thay thế sản phẩm.
Thay đổi đang đến với việc quản lý hàng tồn kho, và những người thay đổi trước sẽ dẫn đầu cuộc chơi. Việc áp dụng thành công thay đổi này sẽ yêu cầu sự tham gia tích cực của nhiều bộ phận trong công ty, sự phối hợp với các đối tác trong chuỗi cung ứng, cũng như sự gắn kết với khách hàng.
Nguồn: Morris A. Cohen, Harvard Business Review.
Thay đổi đang đến với việc quản lý hàng tồn kho, và những người thay đổi trước sẽ dẫn đầu cuộc chơi. Việc áp dụng thành công thay đổi này sẽ yêu cầu sự tham gia tích cực của nhiều bộ phận trong công ty, sự phối hợp với các đối tác trong chuỗi cung ứng, cũng như sự gắn kết với khách hàng.
Nguồn: Morris A. Cohen, Harvard Business Review.
BÀI VIẾT CÙNG DANH MỤC
Khóa học nổi bật
-
Chương trình Kinh doanh cao cấp - KEIEIJUKU
Thời gian : 10 tháng, mỗi tháng 5 ngàyGiảng viên : Chuyên gia Nhật Bản và Việt Nam giàu kinh nghiệm quản trị doanh nghiệp
-
CEO - GIÁM ĐỐC ĐIỀU HÀNH CHUYÊN SÂU
Thời gian : Sáng: 9h - 12h | Chiều: 13h30 - 16h30Giảng viên : Giảng viên Nhật Bản và Việt Nam
-
TẠO LỢI NHUẬN BẰNG QUẢN LÝ TỒN KHO
Thời gian : 16,17,18/04/2025 (3 ngày)Giảng viên : Chuyên gia Đào Hải
-
MONOZUKURI - PHƯƠNG THỨC QUẢN LÝ SẢN XUẤT TINH GỌN
Thời gian : 26,27,28/03/2025 & 14,15,16/08/2025 (3 ngày)Giảng viên : Chuyên gia Trần Hữu Anh Tuấn
Các khóa học sắp diễn ra
-
KHÓA HỌC TIẾNG NHẬT SƠ CẤP N5
Thời gian : Từ ngày 28/07/2025 đến 31/12/2025, 2 buổi/ tuần: Thứ 2 & Thứ 4 (18:30 ~ 20:30)Giảng viên : Giảng viên Việt Nam và Nhật Bản giàu kinh nghiệm
-
KHÓA HỌC NHẬP MÔN KẾ TOÁN TIẾNG NHẬT - BOKI 3 KYUU (ONLINE)
Thời gian : Từ ngày 04/07/2025 - 01/08/2025Giảng viên : Ông Kokubo Hidero - Hiệp hội phổ cập kế toán Nhật Bản tại Việt Nam (ABPV)
-
KHÓA HỌC LUYỆN THI NĂNG LỰC TIẾNG NHẬT JLPT N2 Junbi tại TP. HCM 5/2025
Thời gian : 10/05/2025 - 13/7/2025 (20 buổi/60 giờ)Giảng viên : Thầy Trần Hữu Trí, Thầy Võ Chính Trung
-
KHÓA HỌC LUYỆN THI NĂNG LỰC TIẾNG NHẬT JLPT N1 Junbi tại TP. HCM 5/2025
Thời gian : 10/05/2025 - 13/7/2025 (20 buổi/60 giờ)Giảng viên : Thầy Trần Hữu Trí, Thầy Võ Chính Trung