Tổng kết xu hướng quản lý chuỗi cung ứng nổi bật 2017

Năm 2017 đang dần khép lại, chúng ta đều có thể nhìn lại những xu hướng công nghệ trọng yếu đang có tầm ảnh hướng mạnh mẽ thay đổi thế giới nói chung, và các hoạt động quản lý chuỗi cung ứng nghiệp nói riêng. Năm 2018 tới đây việc vận hành chuỗi cung ứng sẽ phải đối mặt với một vài cuộc đụng độ về chuyển giao công nghệ, hoặc thay đổi tập quán mới trong quy trình và phương thức quản lý kinh doanh [1]. Hãy cùng điểm lại sự thích ứng trên toàn cầu đối với việc số hóa và ứng dụng công nghệ vào ngành quản lý logistics, và chuỗi cung ứng toàn cầu.

1. Dữ liệu lớn có khả năng giám sát và dự báo

Khi các nhà quản lý chuỗi cung ứng bắt đầu quan tâm tới khai thác những kho dữ liệu lớn nằm trong tầm tay của họ, số lượng các nhà cung cấp phần mềm ngày một tăng lên sẽ giúp thực hiện mong muốn đó một cách quy củ và thuận lợi hơn [2].
big data
Dữ liệu lớn (DLL – Big Data) là biểu thức đại diện cho một khối lượng khổng lồ các dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc; do khối lượng quá lớn nên khó có thể xử lý bằng cách sử dụng các phương pháp cơ sở dữ liệu hay phần mềm cũ. Mặc dù được định nghĩa là khối lượng dữ liệu có cấu trúc và phi cấu trúc khổng lồ tới mức không thể xử lý được bằng thủ thuật trên các phần mềm hoặc cơ sở dữ liệu cũ, DLL đang va chạm vào mọi ngóc ngách của lĩnh vực chuỗi cung ứng. Thực sự không có gì ngạc nhiên khi biết rằng số lượng dữ liệu được tạo ra trong vài năm gần đây còn nhiều hơn trong toàn bộ lịch sử nhân loại [2]. Năm 2017, trung bình 1 giây loài người tạo ra khoảng 1 MB thông tin mới. Đó chưa phải là tất cả, mức đầu tư cho công nghệ dữ liệu lớn đã đang đạt ngưỡng 57 tỷ đô la trong năm nay. Ngày càng có thêm nhiều lượng thông tin đã được biến thành kiến thức thực tế có thể hỗ trợ đẩy mạnh khả năng vận hành thuần thục trong chuỗi cung ứng.

Nói đến DLL trong chuỗi cung ứng, người ta sẽ nghĩ ngay đến đế chế khổng lồ Walmart. Trung bình một giờ, giao dịch của khách hàng Walmart sẽ cung cấp cho công ty này khoảng 2,5 petabyte dữ liệu. Từ dữ liệu này, Walmart sẽ xác định các từ khóa có giá trị cho hoạt động bán lẻ trực tuyến, đưa ra các mục tiêu cho các chiến dịch marketing, và quyết định sản phẩm nào sẽ bán và cái nào cần loại bỏ.

2. Học máy (Machine Learning) và Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) sẽ cực kỳ cần thiết

Học máy (HM) là một cách phân tích dữ liệu nhằm hệ thống hóa việc xây dựng mô hình tư duy. Các thuật toán liên tục nghiên cứu dữ liệu cho phép máy tính khám phá ra những sự thật ngầm hiểu bị ẩn giấu mà không cần phải được lập trình một cách rõ ràng phải tìm kiếm ở đâu. Sự quan tâm ngày càng tăng đối với HM là do các yếu tố kể trên đã làm cho việc khai thác dữ liệu trở nên phổ biến hơn [3].
 
Học máy đã trở thành một đề tài nóng hổi vào năm 2017 và các nhà cung cấp đang đầu tư cho các nghiên cứu và phát triển về ứng dụng của HM vào chuỗi cung ứng [4]. Để Học Máy có thể phát huy tốt, nó cần trở thành một ứng dụng Dữ Liệu Lớn. Một vài bộ dữ liệu được lấy ra hàng ngày, hoặc thậm chí rất nhiều lần trong một ngày, do đó tính cập nhật của nhu cầu sẽ được nâng lên ở một mức độ cao hơn rất nhiều so với các phương pháp dự báo cũ [4].

Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) cũng đã trở thành một xu hướng chủ đạo được thảo luận trong năm nay. Trong chuỗi cung ứng, mảng thuộc AI được biết đến là học máy và chủ yếu dành cho các nhà chung cấp các thiết bị bay và tự lái làm ra các ứng dụng lập kế hoạch chuỗi cung ứng (SCP) [5]. Có thể thấy hiện nay, những thiết bị giao hàng trên không không người lái của Amazon đang được thử nghiệm tại các trung tâm phát triển ở Mỹ, Anh, Áo, Pháp, Israel. Sẽ có một ngày, việc quan sát thấy những thiết bị không người lái bay trên đầu bạn sẽ rất bình thường như nhìn thấy xe tải chở thư tín trên đường vậy.

 
trí tuệ nhân tạo - AI
 
Còn xe tự lái thì sao? Xe tự lái của Tesla không còn là điều gì xa lạ nữa. Vài tuần trước, Tesla giới thiệu chiếc xe tải chạy bằng điện của hãng này, Tesla Semi. Nếu những xe tải này được trang bị công nghệ lái tự động, có thể chuỗi cung ứng trong tương lai sẽ rất khác so với những gì bạn nhìn thấy hôm nay. Năm 2018 sắp tới đây là một năm rất hứa hẹn với sự bùng nổ của xe ô tô tự lái và các thiết bị không người lái khác.

3. Điện toán đám mây, Internet vạn vật và Phần mềm dịch vụ (SaaS)

Internet vạn vật kết nối (Internet of Things – IoT) là một khái niệm bao hàm tất cả các phương tiện xung quanh chúng ta và đóng vai trò như một phần của internet như máy ảnh kỹ thuật số, cảm biến, điện thoại thông minh v.v. Khi được kết nối, chúng cho phép những sự cải tiến ngày càng thông minh hơn và hỗ trợ tốt hơn cho các nhu cầu cơ bản của chúng ta cũng như cả về môi trường và sức khỏe. Điện toán đám mây là một mô hình cung cấp khả năng truy cập theo nhu cầu vào một nhóm các tài nguyên máy tính chung có thể lập cấu hình như các phần mềm và ứng dụng (SaaS). Các nền tảng dựa trên đám mây hỗ trợ kết nối vạn vật (IaaS) xung quanh để chúng ta có thể truy cập vào bất kỳ thời gian và địa điểm nào một cách dễ dàng thông qua các cổng thông tin được tùy chỉnh và các ứng dụng kế thừa (SaaS). Do đó, đám mây hoạt động như một cổng phía trước (front end) để truy cập Internet vạn vật kết nối.
điện toán đám mây
 
 
Giá trị thị trường Điện toán đám mây dự kiến ​​sẽ tăng lên để đạt được tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) là 19% [6]. Hầu hết các Giám đốc Tài chính của các công ty công nghệ tin rằng điện toán đám mây sẽ có tác động rõ nhất vào chuỗi cung ứng trong năm nay. Các nền tảng đám mây cho phép cung cấp các mô hình chuỗi cung ứng đa dạng, sáng tạo và chinh phục các mạng lưới tập đoàn toàn cầu trong năm 2017 mạnh mẽ hơn nhiều so với nhiều người dự đoán [6]. Kết hợp với sự phát triển của các Dịch vụ điện toán đám mây ở nhóm các doanh nghiệp tầm trung, các doanh nghiệp nhỏ và vừa (SMB) đang điều chỉnh dự báo của họ tăng lên.
 
Nhiều giải pháp phần mềm dạng dịch vụ cho chuỗi cung ứng có uy tín là những nền tảng rất dễ tiếp cận, dễ sử dụng và được thiết kế để tăng cường khả năng của hệ thống truyền tải dữ liệu của bạn. Hỗ trợ quản lý nhiều chuỗi cung ứng, các phần mềm này cung cấp các giải pháp tích hợp phạm vi rộng với các tính năng mạnh mẽ và nâng cao khả năng bảo mật để cải tiến các quy trình vận hành và đảm bảo Cam kết Chất lượng Dịch vụ (SLA) với khách hàng. Một số phần mềm dịch vụ cung cấp các giải pháp chuỗi cung ứng có uy tín bao gồm Abivin vRoute, Aqxolt ERP, Cleo, v.v

4. Blockchain, Hashgraph và tất cả các “công nghệ phân tán của tương lai”

Trong những tuần vừa qua, Hashgraph đã xuất hiện trong một vài cuộc thảo luận như một công nghệ tiên tiến hàng đầu. Cho đến nay, một số ý tưởng về bản chất của công nghệ này và tại sao nó lại liên quan cũng đã được đưa ra. Chắc chắn nó còn thiếu một số thuộc tính mà người ta có thể so sánh với Blockchain, nhưng dù sao đó cũng đều là một phần của “công nghệ phân tán của tương lai”.
 
Blockchain là một kho lưu trữ cộng đồng được ủy nhiệm, số hóa tất cả các giao dịch của đồng tiền kỹ thuật số cryptocurrency. Mỗi nút có một bản sao của Blockchain, nó được di chuyển một cách có hệ thống. Đối với Hashgraph, đây là một thuật toán phù hợp mới được xây dựng trên công nghệ lưu trữ lan truyền. Thuật toán Hashgraph về cơ bản tạo ra một nền tảng sáng tạo cho sự đồng thuận phân tán.
 
Đặc điểm thường được sử dụng để chỉ rõ hoặc nhận biết cả Blockchain và Hashgraph đó là chúng cho phép vận hành hoàn toàn minh bạch. Mặc dù Hashgraph là một tổ hợp dữ liệu và quá trình đồng thuận nhanh và an toàn hơn nhiều, cả hai đều là một phần trong tương lai của công nghệ phân tán.
 
 
 
Tài liệu tham khảo:
1.https://www.abivin.com/single-post/2016/12/27/The-latest-trends-in-supply-chain-management-2016
2.http://www.logisticsmgmt.com/article/6_ways_big_data_is_enhancing_the_global_supply_chain
3.https://securityintelligence.com/why-machine-learning-is-an-essential-tool-in-the-cisos-arsenal/
4.https://www.forbes.com/sites/stevebanker/2017/09/26/machine-learning-in-the-digital-supply-chain-isnt-new/#2c6f704e38a3
5.https://www.forbes.com/sites/stevebanker/2017/10/16/the-arms-race-to-leverage-machine-learning-in-supply-chain-planning/#67ff84ba6807
6.https://www.forbes.com/sites/louiscolumbus/2017/04/29/roundup-of-cloud-computing-forecasts-2017/#38b3c28a31e8