Chuỗi cung ứng 4.0: Làm thế nào để hiểu dữ liệu?

Dữ liệu lớn chắc chắn đang làm rung chuyển các quy trình kinh doanh! Lượng lớn dữ liệu không đồng nhất, thời gian thực, máy học… Dữ liệu lớn đang thúc đẩy các công ty và nhà cung cấp dịch vụ hậu cần thu thập, phân tích và khai thác dữ liệu tốt hơn. Mục tiêu? Dự đoán tốt hơn nhu cầu của khách hàng, cải thiện hiệu quả và hiệu suất.

Đôi khi, nắm giữ nhiều dữ liệu về người dùng cuối hơn so với khách hàng của chính họ, các nhà cung cấp dịch vụ hậu cần giờ đây có thể đóng một vai trò chiến lược hơn nữa. Chuỗi cung ứng đang được kỹ thuật số hóa, do đó, việc thu thập dữ liệu liên quan nhanh hơn và các quy trình được tối ưu hóa để mang lại hiệu quả hoạt động và trải nghiệm người tiêu dùng cao hơn. Nhờ Dữ liệu lớn, 3PL có thể phản ứng và tối ưu hóa tài nguyên, lập kế hoạch và định tuyến của họ trong thời gian thực.

Theo hai báo cáo gần đây của Boston Consulting Group, Dữ liệu lớn có thể thúc đẩy hiệu suất hậu cần ở bốn cấp độ: lập kế hoạch mạng chiến lược, quản lý theo nhu cầu, khả năng phục hồi và quản lý rủi ro và tối ưu hóa phân phối động.

Dữ liệu kết nối với nhau (nội bộ, nhà cung cấp, nhà máy, v.v.) để nó có thể được phân tích đồng thời. Mạng trở nên nhanh hơn, giảm chi phí chuỗi cung ứng và có thể điều chỉnh lịch trình theo thời gian thực.

Bằng cách đồng bộ hóa dữ liệu từ thanh toán, cảm biến kệ, mạng xã hội và dự báo thời tiết, có thể phản ứng nhanh hơn với những thay đổi về nhu cầu và tinh chỉnh dự báo bán hàng.

Các yếu tố rủi ro có thể được xác định và thực hiện các biện pháp bảo trì phòng ngừa thông qua phân tích dữ liệu bên ngoài (đường xá, thiết bị và nhà cung cấp).

Bằng cách kết hợp định vị địa lý với các dữ liệu khác như giao thông đường bộ, có thể đưa ra các quyết định để định tuyến lại việc giao hàng có tác động tích cực đến chi phí vận tải và độ tin cậy.

Chúng ta vẫn chỉ mới bắt đầu kỷ nguyên Dữ liệu lớn. Do đó, tất cả người chơi trước tiên phải chuẩn bị sẵn sàng hệ thống thông tin để tích hợp các khái niệm mới (đối tượng kết nối, đám mây, số hóa, di động, v.v.). Từ một mô hình xử lý dựa trên việc phân tích các bản ghi để tiết lộ các xu hướng và các lĩnh vực cần cải tiến, mục tiêu là thực hiện một mô hình cởi mở hơn. Mô hình mở hơn này sẽ có khả năng hợp nhất dữ liệu và cho phép các nguồn thông tin khác nhau giao tiếp với nhau trong thời gian thực. Quyết định đi theo con đường của Dữ liệu lớn là mở ra cánh cửa để tối ưu hóa quy trình cho tất cả những người chơi trong chuỗi hậu cần, làm cho họ trở nên linh hoạt hơn, nhanh hơn, hiệu quả hơn, phản ứng nhanh hơn và chất lượng hơn. Hiện tượng này có thể sẽ tăng tốc khi các công nghệ tiến lên.