Trong bối cảnh chuỗi cung ứng đầy bất ổn, doanh nghiệp có cần Oracle AI không?
Nhiều nhà quản lý chuỗi cung ứng đang đặt ra câu hỏi: “Liệu tôi có cần đưa Oracle AI vào sử dụng không?” hoặc “Trong tình huống nào Oracle AI có thể giúp khả thi hơn?”
Bài viết này sẽ thông qua các tình huống sử dụng để phân tích 13 AI agent mới được Oracle giới thiệu, nó giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình và hỗ trợ các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng nâng cao hiệu suất hoạt động khi đối mặt với rủi ro, từ đó giúp bạn quyết định có nên áp dụng công nghệ này hay không.
Câu hỏi 1: Khi nào tôi nên xem xét việc sử dụng Oracle AI để tối ưu hóa chuỗi cung ứng?
Nhiều nhà quản lý chuỗi cung ứng thường lần đầu nghĩ đến AI agent khi họ gặp phải quy trình chuỗi cung ứng phức tạp và thay đổi liên tục, dẫn đến việc tác nghiệp thủ công thường xuyên bị sai sót. Ví dụ: tồn kho quá cao gây áp lực tài chính, gián đoạn cung cấp dẫn đến trì hoãn sản xuất, hoặc biến động nhu cầu làm cho dự đoán trở nên không chính xác. Lúc này, sự cần thiết phải tìm kiếm trợ giúp từ AI để giảm thiểu sự không chắc chắn và nâng cao hiệu suất hiện ra.
Theo kinh nghiệm của tôi, khi tôi nhận thấy thiếu hụt nguyên liệu do thời gian giao hàng không ổn định từ nhà cung cấp đã ảnh hưởng nghiêm trọng đến hoạt động dây chuyền sản xuất, tôi nhận ra rằng chỉ dựa vào việc kiểm kê và quản lý thủ công không thể theo kịp những thay đổi phức tạp. Đây chính là điểm khởi đầu cho việc tôi khám phá các công cụ thông minh.
Câu hỏi 2: Oracle AI agent có phù hợp với tất cả các quy mô doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng không?
Oracle AI agent được thiết kế để xử lý phân tích dữ liệu phức tạp và tự động hóa quy trình, đặc biệt phù hợp cho các doanh nghiệp vừa và lớn có chuỗi cung ứng nhiều cấp nhiều nút. Những doanh nghiệp này cần nắm bắt lượng dữ liệu lớn kịp thời để có thể đưa ra các đánh giá rủi ro và quyết định nhanh chóng.
Tuy nhiên, đối với các chuỗi cung ứng nhỏ hoặc doanh nghiệp có nguồn lực hạn chế, chi phí và độ phức tạp của việc đưa vào sử dụng AI agent có thể vượt quá lợi ích. Do đó, nếu quy mô doanh nghiệp của bạn nhỏ, quy trình tương đối đơn giản, hoặc hiện tại việc quản lý thủ công vẫn có hiệu quả, thì có thể tạm thời không thích hợp với việc áp dụng toàn diện các AI agent này.
Câu hỏi 3: Oracle AI agent cụ thể sẽ giúp cải thiện quy trình công việc như thế nào?
13 AI agent mà Oracle vừa ra mắt có khả năng tự động theo dõi các sự kiện và bất thường trong chuỗi cung ứng, như giao hàng muộn từ nhà cung cấp, dòng hàng hóa không bình thường, tồn kho dư thừa, và chủ động kích hoạt điều chỉnh quy trình công việc. Chẳng hạn, khi tồn kho cao, AI agent sẽ tự động đề xuất điều chỉnh đơn hàng mua hoặc chiến lược khuyến mãi; nếu có gián đoạn vận chuyển, nó sẽ chủ động phối hợp các phương án cung ứng thay thế.
Từ góc độ của người ra quyết định, tính năng này cho phép phát hiện vấn đề và tự động phản hồi kiến nghị, từ đó giảm đáng kể gánh nặng cho đội ngũ và tránh được việc quyết định không kịp thời do thông tin chậm trễ, làm cho toàn bộ chuỗi cung ứng trở nên linh hoạt hơn.
Câu hỏi 4: Khi nào Oracle AI agent có thể không phù hợp để sử dụng?
Nếu nguồn dữ liệu của doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng không đầy đủ hoặc chất lượng dữ liệu kém, hiệu quả của AI agent sẽ bị ảnh hưởng lớn. Ngoài ra, nếu tổ chức không có đủ hạ tầng IT hay nhân lực liên quan để quản lý hệ thống AI, việc sử dụng có thể gặp khó khăn hoặc chi phí đội lên. Cũng có những ngành công nghiệp truyền thống với quy trình đã quá cố định, khiến cho AI agent tạm thời chưa thể được áp dụng một cách triệt để.
Tôi đã thấy có doanh nghiệp quá lệ thuộc vào quy trình thủ công, khi bắt đầu đưa vào sử dụng AI thì lại thậm chí khó khăn trong việc tích hợp hệ thống và sử dụng, dẫn đến nhân viên chống đối và lãng phí thời gian cùng chi phí. Điều này nhắc nhở tôi rằng việc đánh giá mức độ chuẩn bị của tổ chức là một bài tập cần thiết trước khi đưa ra quyết định.
Câu hỏi 5: Nếu quyết định sử dụng Oracle AI agent, tôi nên bắt đầu từ đâu?
Đầu tiên, tôi khuyên bạn nên xác định rõ những điểm đau hoặc rủi ro cao nhất trong chuỗi cung ứng hiện tại, và bắt đầu thử nghiệm AI agent vào phần này trước, thực hiện thí điểm quy mô nhỏ. Thông qua kiểm tra trước, điều chỉnh quy trình và thiết lập hệ thống, từ từ mở rộng phạm vi áp dụng. Cách tiếp cận này có thể giảm thiểu rủi ro ban đầu, đồng thời nâng cao khả năng thích ứng của đội ngũ với công nghệ mới.
Thêm vào đó, việc hợp tác chặt chẽ với Oracle hoặc các đối tác của họ để nhận hỗ trợ kỹ thuật và tư vấn chuyên nghiệp cũng có thể tăng tốc độ thành công của việc áp dụng AI. Hãy nhớ rằng, AI agent là công cụ, không phải phép thuật; cuối cùng, nó vẫn cần phải kết hợp với chiến lược và nhân lực của doanh nghiệp để thực sự đạt được mục tiêu nâng cao tính linh hoạt của chuỗi cung ứng.
You may also like: Tại sao Ford kết hợp công nghệ F1 để phát triển xe tải điện?
