5 phương pháp Supply Chain Analytics trong doanh nghiệp

5 phương pháp Supply Chain Analytics chính trong doanh nghiệp dưới đây đang được sử dụng phổ biến nhất hiện nay. Hãy cùng xem 5 phương pháp này có những ưu điểm nào nhé. 

1. Tổng quan về Supply Chain

Tổng quan về Supply Chain

Suppy Chain còn được gọi là chuỗi cung ứng. Chuỗi cung ứng này bao gồm một chuỗi các vận hành liên kết để chuyển đổi và dịch chuyển từ nguyên liệu thô đến thành phần cuối cùng đến tay cá nhân.

Mạng lưới này kết nối giữa công ty và các nhà cung cấp để sản xuất và phân phối sản phẩm. Bao gồm các hoạt động, thực thể, con người, thông tin và tài nguyên khác nhau.

Trong các hệ thống chuỗi cung ứng phức tạp, các sản phẩm được sử dụng có thể tái nhập vào chuỗi cung ứng tại bất kỳ điểm nào giá trị còn lại có thể tái chế được.

2. Phương pháp Supply Chain Analytics

Phương pháp Supply Chain Analytics

Supply Chain Analytics chính xác là một công cụ để người dùng có thể kiểm tra được mức độ hiệu quả của Suppy Chain để phát hiện ra các cơ hội cải tiến mô hình kinh doanh.

Sử dụng phương pháp Suppy Chain Analytics sẽ giúp cho doanh nghiệp nhìn ra được những cơ hội phát triển tốt hơn.

Chúng tập hợp tất cả mọi thứ từ tình trạng hàng hóa, giá thành nguyên liệu thô cho đến quy trình vận chuyển và logistics, nhu cầu, thành phẩm,… Doanh nghiệp thông qua chúng sẽ hiểu hơn về chuỗi công ứng của mình.

Việc này còn giúp cho doanh nghiệp nhận biết được cơ hội hợp tác kinh doanh với công ty, doanh nghiệp mới. Mở rộng thêm quy mô công ty.

3. 5 phương pháp Supply Chain Analytics chính trong doanh nghiệp

3.1 Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

Phương pháp phân tích mô tả được xem là hình thức phân tích hiệu quả nhất trong Supply Chain Analytics, được sử dụng để kiểm tra hiệu suất của chuỗi cung ứng trong quá khứ.

Từ đó người quản lý dễ dàng nhìn thấy được những gì đã từng xảy ra, kiểm tra xem các kết quả hoạt động có trùng khớp với những mục tiêu, kế hoạch ban đầu được đề ra hay không?

Phương pháp này sử dụng công nghệ data mining (khai thác dữ liệu) thu thập những dữ liệu thô từ chuỗi cung ứng. Sau đó tổng hợp và trình bày tóm tắt thông tin một cách trực quan nhất để người dùng có thể nhìn toàn cảnh một giai đoạn cụ thể.

Tuy nhiên, phương pháp này vẫn có một nhược điểm là không thể giải thích được nguyên nhân điểm đúng và sai trong quá trình cho doanh nghiệp. Chính vì thế các doanh nghiệp có database lớn sẽ kết hợp phương pháp này với các loại phân tích dữ liệu khác.

Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)

3.2 Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

Phương pháp này giúp doanh nghiệp nhìn thấy được những gì có thể xảy ra trong tương lai. Thời gian có thể là một tháng, hai tháng hoặc một năm tới.

Không chắc chắn những điều dự đoán sẽ xảy ra, nhưng doanh nghiệp cũng có thể đưa ra được những phương án phòng bị và chỉnh sửa kế hoạch sao cho phù hợp. Mức độ chính xác của dự đoán còn dựa vào tính ổn định và chất lượng của database.

Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)

3.3 Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

Phương pháp phân tích đề xuất là một bước tiến xa hơn so với hai phương pháp chúng ta vừa nhắc đến ở trên. Chúng đưa ra được các đề xuất về hành động thích hợp khi các kết quả được dự báo có thể xảy ra.

Phân tích đề xuất sử dụng thuật toán thông kê để đưa ra câu trả lời cho câu hỏi “Điều gì nên xảy ra?”, chúng sẽ phân tích dữ liệu lịch sử cùng toàn bộ thông tin về chuỗi cung ứng với các công cụ, công nghệ tinh vi như Big data, thuật toán và quy tắc kinh doanh, Machine Learning,…

Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)

3.4 Bộ quy chuẩn đo lường về hiệu suất hoạt động (Performance Metrics)

Phương pháp này phù hợp sử dụng cho các doanh nghiệp muốn đo lường mức độ hiệu quả vận hành của chuỗi cung ứng.

Mỗi bộ chỉ số đo lường sẽ cung cấp một loại thông tin khác nhau. Lúc này doanh nghiệp cần phải quyết định số liệu nào là phù hợp và hữu ích đối với doanh nghiệp của mình.

Bộ quy chuẩn đo lường về hiệu suất hoạt động (Performance Metrics)

3.5 Đo lường hiệu suất hỗn hợp (Hybrid Performance Measurement)

Phương pháp này là một dạng phân tích chuỗi phức tạp, chúng sử dụng một số phương pháp trong cùng một bộ khung để người quản lý có thể đưa ra quyết định một cách tốt nhất.

Doanh nghiệp cần thiết lập một hệ thống phân cấp các mục tiêu kinh doanh kết hợp với các phương trình toán học và mô hình giả lập để có thể sử dụng phương pháp này.

Đo lường hiệu suất hỗn hợp (Hybrid Performance Measurement)

4. Xu hướng phát triển ngành Supply Chain tại Việt Nam

Ngành Supply Chain tại Việt Nam đang dần chuyển mình theo xu thế “The new retail” – sự đổi mới trong phương pháp bản lẻ truyền thống.

The new retail giúp doanh nghiệp dự đoán nhu cầu khách hàng, tạo ra những thứ họ muốn vào thời điểm họ cần. Tối ưu hóa vận hành và trải nghiệm thông qua nền tảng số hóa và AI.

Thuật ngữ Supply Chain đã xuất hiện tại Việt Nam từ 10 năm về trước, nhưng đến thời điểm hiện tại nền kinh tế nước nhà mới nhận ra được vai trò quan trọng của chúng.

Hiện nay có tới hơn 300.000 doanh nghiệp trên cả nước đang tham gia vào hoạt động này, áp dụng Supply Chain Analytics. Tạo cho nhiều bạn trẻ có thể tiếp cận và mở ra nhiều cơ hội về nghề nghiệp hơn.

Xu hướng phát triển ngành Supply Chain tại Việt Nam

>>> Xem thêm: Supply chain là gì? So sánh Supply chain và Logistics

Hotline : 0869.01.60.60