Chương VII : ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TRONG CHUỖI CUNG ỨNG
7.2. NHỮNG KHUYNH HƯỚNG MỚI TRONG ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VÀO
doanh nghiệp, Hệ thống thu mua, Hệ thống quản lý tồn kho, Hệ thống điều độ vận tải… Khi đánh giá những hệ thống khác nhau trong việc hỗ trợ chuỗi cung ứng, điều quan trọng cần chú ý là mục tiêu, lý do để sử dụng hệ thống nào đó. Khách hàng ln mong muốn có được mức giá và dịch vụ tốt. Cơng nghệ chính là phương tiện để có một dịch tốt phục vụ cho khách hàng cơng ty. Trong kinh doanh, công nghệ là quan trọng nhất và cần mở rộng.
Điều đó làm cho cơng ty hay hệ thống chuỗi cung ứng phân phối sản phẩm/dịch vụ có giá trị đến khách hàng, tạo khả năng sinh lợi cho công ty.
Sự thành công quản lý chuỗi cung ứng xuất phát từ quá trình phân phối với mức phục vụ cao nhất tại mức chi phí thấp nhất. Cơng nghệ rất tốn kém và có thể tăng thêm nhiều chi phí cho doanh nghiệp. Vì vậy, tốt nhất là nên sử dụng công nghệ đơn giản hơn là sử dụng một công nghệ phức tạp mà không biết sử dụng tạo ra sự lãng phí nghiêmtrọng.
7.2. NHỮNG KHUYNH HƯỚNG MỚI TRONG ỨNG DỤNG CÔNG NGHỆ VÀO CHUỖI CUNG ỨNG CHUỖI CUNG ỨNG
Cơng nghệ thơng tin có thể hỗ trợ những hoạt động tác nghiệp và đồng thời cũng là sự hợp tác giữa các công ty trong chuỗi cung ứng. Bằng việc sử dụng hệ thống mạng dữ liệu tốc độ cao và cơ sở dữ liệu, các cơng ty có thể chia sẻ dữ liệu để quản lý toàn diện chuỗi cung ứng. Hiệu quả sử dụng công nghệ này là một vấn đề cốt yếu để thành công trong công ty.
Công nghệ thông tin bao gồm các công cụ được sử dụng để đạt được sự cảnh giác về thơng
tin, phân tích thơng tin này và thực hiện nó để tăng hiệu suất của chuỗi cung ứng. những khuynh hướng mới trong ứng dụng cơng nghệ vào chuỗi cung ứngcó thể kể đến như sau:
7.2.1. Công nghệ RFID
RFID (Radio Frequency Identification) là cơng nghệ nhận dạng đối tượng bằng sóng vơ
tuyến. Công nghệ này cho phép nhận biết các đối tượng thơng qua hệ thống thu phát sóng
- Phạm vi hoạt động bao gồm toàn bộ vật thể sống và không sống trên trái đất và ở xa
hơn.
- Kỹ thuật nhận dạng tự động (Auto – ID): mã vạch, sinh trắc (những bộ phận của cơ thể người như dấu vân tay, võng mạc) nhận dạng giọng nói…
- Cách thức hoạt động
+ RFID hoạt động trên nền tảng sóng vơ tuyến kết hợp với máy tính quản lý bao gồm thẻ, đầu đọc thẻ và máy tính chủ.
+ Thẻ RFID gắn vào sản phẩm được tích hợp chip bán dẫn và ăng-ten thu sóng. Đầu đọc thẻ nhận tín hiệu từ thẻ RFID từ xa, có thể lên đến 50 m tùy vào nguồn năng lượng được cung cấp cho thẻ RFID, chuyển dữ liệu đến máy tính để phân tích và xử lý các thơng tin về sản phẩm.
7.2.2. Quản lý Quy trình Kinh doanh (BPM)
❖ Khái niệm: BPM - Business Process Management: Là một phương pháp tiếp cận hệ thống để cải thiện quy trình kinh doanh của doanh nghiệp
BPM là công nghệ đầu tiên thúc đẩy sự hợp tác giữa CNTT và người dùng doanh nghiệp để cùng nhau xây dựng các ứng dụng để tích hợp một cách có hiệu quả cả 3 yếu tố: con người, quy trình và thơng tin.
❖ Lợi ích của BPM:
BPM cho phép một tổ chức có khả năng xác định, thực hiện, quản lý và cải tiến các quy trình, như các quy trình:
- Liên quan đến tương tác của con người, ví dụ như hành động đặt hàng
- Làm việc với nhiều ứng dụng;
- Xử lý các quy định (rule) và thay đổi của quy trình là động (dynamic), khơng đơn
giản, các luồng tĩnh, nhiệm vụ có nhiều sự lựa chọn và dự phịng. ❖ Các thành phần chính của BPM:
- Mơ hình hóa quy trình (một mơ tả bằng đồ họa của một quy trình mà trở thành một phần của ứng dụng và điều khiển việc thực hiện quy trình kinh doanh khi bạn thực thi ứng dụng)
- Các cơng nghệ tích hợp hệ thống và Web, bao gồm việc hiển thị thơng tin và lấy dữ liệu thơngqua một trình duyệt Web sắp xếp những nhân lực cần thiết và các ứng dụng hiện tại vào các quy trình của bạn.
- Một thành phần quan trọng khác được gọi là giám sát hoạt động kinh doanh
(business activity monitoring – BAM) cho các báo cáo chính xác về các quy trình kinh doanh
và tiến trình đang hoạt động như thế nào.
7.2.3. Kinh doanh thơng minh (BI)
Kinh doanh thông minh đề cập đến các kỹ năng, qui trình, cơng nghệ, ứng dụng được sử dụng để hỗ trợ ra quyết định.
- Là tập các công nghệ và công cụ để chuyển đổi những dữ liệu thơ thành những thơng tin có nghĩa và có ích cho mục mục phân tích kinh doanh.
- Là các ứng dụng và công nghệđể chuyển dữ liệu doanh nghiệp thành hành động
- Là công nghệ mới giúp doanh nghiệp hiểu biếtvề quá khứ và dự đoán tương lai.
❖ Khái niệm: BI (Business Intelligence) là qui trình và cơng nghệ mà các doanh nghiệp dùng để kiểm soát khối lượng dữ liệu khổng lồ, khai phá tri thức giúp cho các doanh nghiệp có thể đưa các các quyết định hiệu quả hơn trong hoạt động kinh doanh của mình. Cơng nghệ
BI (BI Technology) cung cấp một cách nhìn tồn cảnh hoạt động của doanh nghiệp từ quá khứ, hiện tại và các dự đoán tương lai.
❖ Mục đích của BI: là hỗ trợ cho doanh nghiệp ra quyết định tốt hơn. Vì vậy một hệ thống BI (BI System) còn được gọi là hệ thống hỗtrợ quyết đinh ( Decision Support System - DSS)
❖ Thành phần: Hệ thống BI đơn giản có thể được xem là sự kết hợp của 3 thành phần
chính như sau:
- Data Warehouse (Kho dữ liệu):Chứa dữ liệu tổng hợp của doanh nghiệp
- Data Mining (Khai phá dữ liệu):Các kỹ thuật dùng để khai phá dữ liệu và phát hiện tri thức như phân loại (Classification), phân nhóm (Clustering), phát hiện luật kết hợp
(Association Rule), Dự đoán (Predcition),…
- Business Analyst (Phân tích kinh Doanh): Các nhà lãnh đạo Doanh nghiệp đưa ra những quyết định chiến lược đối với hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp.
❖ Các hoạt động chính của BI (BI Activities)
- Hỗ trợ quyết định (Decision support) - Truy vấn và báo cáo (Query and reporting)
- Phân tích xử lý trực tuyến (Online analytical processing (OLAP))
- Phân tích thống kê (Statistical analysis)
- Dự đoán (Forecasting)
- Khai phá dữ liệu (Data mining).
7.2.4. Công nghệ mô phỏng
❖ Khái niệm
Mô phỏng là q trình phát triển mơ hình hố để mơ phỏng một đối tượng cần nghiên cứu. Thay cho việc phải nghiên cứu đối tượng thực, cụ thể mà nhiều khi là không thể hoặc tốn kém, người ta mơ hình hố đối tượng đó trong phịng thí nghiệm và tiến hành nghiên cứu đối tượng đó dựa trên mơ hình này.
Cơng nghệ mơ phỏng liên quan đến nhiều ngành khoa học: tốn, vật lý, mơ hình hóa, tự động, điều khiển học… và đặc biệt là CNTT. Đây là công cụ đa dạng và linh hoạt đặc biệt thích ứng với việc nghiên cứu thử nghiệm và giáo dục đào tạo.
❖ Lợi ích
Những cơng cụ này cung cấp mục tiêu, những hướng dẫn dựa trên các sự kiện để đi đến quyết định hiệu quả và cuối cùng nó cũng chứng minh ln, giải pháp sẽ được thực hiện như thế nào.
- Hiểu được sự vận hành và ảnh hưởng đa dạng của chuỗi cung ứng, từ đơn giản đến phức tạp
- Khả năng trình diễn theo thời gian. Ví dụ, một xu hướng phát triển từ ban đầu cho đến mức “nâng tầm” thành phát minh.
- Khả năng đưa ra phân tích đa chiều và thấy được những ảnh hưởng khác biệt đến chuỗi cung ứng.
❖ Ứng dụng Công nghệ mô phỏng vào SCM
- Cho phép nhà quản trị nắm bắt chi tiết hơn với mức độ thay đổi của từng chủng loại hàng hóa, sản phẩm, khách hàng.
- Hiểu rõ về giá trị và thời gian có sự khác biệt như thế nào trong q trình vận chuyển
hàng hóa.
- Cải thiện cách vận hành dựa trên dữ liệu đầu vào,.
- Mô phỏng những tác động của thay đổi, từ đó đưa ra chính sách hợp lý trước khi áp dụng thực tế.
- Cho phép những nhà chiến lược một công cụ thời gian thực để hiểu được luồng đi của hàng hóa để tối ưu hóa quy trình
7.2.5. Big data
❖ Khái niệm
Big Data hay được gọi làDữ liệu lớnlà thuật ngữ mô tả khối lượng dữ liệu lớn –cả cấu trúc và khơng có cấu trúc –dữ liệu fnày cung cấp thông tin cho một doanh nghiệp trên cơ sở hàng ngày. Đó là những gì các tổ chức làm với dữ liệu quan trọng. Big data có thể được phân tích để có thơng tin chi tiết dẫn đến các quyết định tốt hơn và các động thái kinh doanh chiến lược. Những bộ dữ liệu này quá lớn đến nỗi phần mềm xử lý dữ liệu truyền thống không thể quản lý chúng. Nhưng những khối lượng dữ liệu khổng lồ này có thể được sử dụng để giải quyết các vấn đề kinh doanh mà bạn khơng thể giải quyết được trước đây.
❖ Lợi ích
- Hiểu và nhắm đúng mục tiêu khách hàn: đây được coi là lợi ích đầu tiên và thấy rõ
nhất của Big data trong Marketing. Việc hiểu được Big data là gì sẽ đem lại lợi ích rất lớn cho doanh nghiệp trong việc nhắm đúng khách hàng. Hơn thế nữa, Big data được sử dụng để hiểu rõ hơn về khách hàng cũng như hành vi và sở thích của họ. Các cơng ty muốn mở rộng bộ dữ liệu truyền thống của họ với dữ liệu truyền thơng xã hội, nhật ký trình duyệt cũng như phân tích văn bản và dữ liệu cảm biến để có bức tranh hồn chỉnh hơn về khách hàng của họ. Sử dụng dữ liệu lớn, các công ty viễn thơng có thể dự đốn tốt hơn việc “khuấy động” khách
hàng và nắm được xu hướng tiêu dùng sử dụng của họ. Ví dụ điển hình, Wal-Mart có thể dự đốn sản phẩm nào sẽ bán và các cơng ty bảo hiểm xe hơi hiểu khách hàng của họ thực sự lái tốt đến mức nào. Ngay cả các chiến dịch bầu cử của chính phủ có thể được tối ưu hóa bằng cách sử dụng phân tích nhờ vào Big data.
- Ứng dụng của Big Data trong việc định lượng và tối ưu hóa hiệu suất cá nhân: Big data khơng chỉ dành cho các cơng ty và chính phủ mà cịn dành riêng cho tất cả chúng ta. Giờ đây, chúng ta có thể hưởng lợi từ dữ liệu được tạo từ thiết bị có thể đeo như đồng hồ thơng minh hoặc vịng đeo tay thơng minh. Trong trường hợp của Jawbone, công ty hiện thu thập dữ liệu giấc ngủ mỗi đêm, việc phân tích khối lượng dữ liệu đó sẽ mang lại những hiểu biết hồn tồn mới về sức khỏe và có thể cung cấp cho từng người dùng cá nhân. Những dữ liệu từ người dùng có thể cho doanh nghiệp cái nhìn rõ nét nhất về xu hướng cũng như hành vi của khách hàng để tạo ra được một hướngđi cụ thể, chiến lược đúng đắn. Đây là điều hoàn tồn hợp lý và có lợi đối với mọi doanh nghiệp từ dữ liệu của cá nhân và trong trường hợp của Jawbone thì các doanh nghiệp liên quan đến sức khỏe là những người được hưởng lợi hơn cả.
- Phòng chống an ninh giúp doanh nghiệp giảm thiểu rủi ro: Big data được áp dụng rất nhiều trong việc cải thiện bảo mật và cho phép thực thi pháp luật. Cơ quan An ninh Quốc gia (NSA) ở Hoa Kỳ sử dụng các phân tích dữ liệu lớn để chặn các mảnh đất khủng bố (và có thể do thám). Những người khác sử dụng các kỹ thuật dữ liệu lớn để phát hiện và ngăn chặn các cuộc tấn công trên mạng, các cơng ty thẻ tín dụng sử dụng dữ liệu lớn sử dụng nó để phát hiện các giao dịch gian lận. Muốn là được như vậy thì Big Data là gì là một điều mà các doanh nghiệp cần nắm rõ ràng. Trong mơi trườngcạnh tranh khốc liệt hiện nay thì khơng chỉ những tổ chức chính phủ mà các doanh nghiệp vận dụng rất nhiều đến yếu tổ bảo mật quyền lợi của thương hiệu, giảm thiểu tối đa rủi ro từ yếu tố mơi trường bên ngồi tác động. Phân tích dữ liệu có thể giúp các tổchức doanh nghiệp xác định các hoạt động khả nghi, và các mẫu có thể chỉ ra hành vi gian lận và giúp giảm thiểu rủi ro.
- Tối ưu hóa giá cả: Tất nhiên việc sử dụng Big Data vào mục đích kinh doanh như định giá là vô cùng quan trọng. Đối với một doanh nghiệp thì Big Data cũng tham gia vào hoạt động định giá sản phẩm, dịch vụ của doanh nghiệp đó. Khơng phải muốn đặt giá bao nhiêu thì đặt, mà các doanh nghiệp cần phải nghiên cứu cũng như giá của các đối thủ cùng ngành và xu hướng của khách hàng. Từ đó giảm thiểu tối đa thời gian đi phân tích mà vẫn có được kết quả như mong muốn từ dữ liệu lớn mà doanh nghiệp có được. Đây được coi là một lợi ích giúp doanh nghiệp định giá đúng, gia tăng được lợi nhuận cho doanh nghiệp sau này.
- Nắm bắt được các giao dịch tài chính: Danh mục những lợi ích đến từ Big data cuối cùng của tơi đến từ giao dịch tài chính. Giao dịch tần số cao (HFT) là một khu vực mà dữ liệu lớn tìm thấy rất nhiều ngày hơm nay. Ở đây, các thuật tốn dữ liệu lớn được sử dụng để đưa ra quyết định giao dịch.Ngày nay, phần lớn giao dịch cổ phiếu hiện đang diễn ra thông qua các thuật tốn dữ liệu ngày càng tính đến các tín hiệu từ mạng truyền thông xã hội và các trang web tin tức để thực hiện, mua và bán quyết định trong vài giây. Các thanh toán và giao dịch điện tử ngày nay rất phổ biến và tại Việt Nam không phải ngoại lệ, rất nhiều thương hiệu đã
tập trung vào các giao dịch để phân tích dữ liệu người dùng. Đặc biệt là các công ty hoạt động về ngành thương mại điện tử, Big data sẽ giúp ích khá lớn cho các thương hiệu ở lĩnh vực này