Trong thời đại công nghệ số, dữ liệu đóng vai trò cốt lõi trong việc tối ưu hóa và nâng cao hiệu quả quản lý chuỗi cung ứng. Phân tích dữ liệu (Data Analysis) với hiệu quả chuỗi cung ứng tưởng như không có nhiều mối liên hệ nhưng lại thực tế lại hoàn toàn khác. Data Analysis với hoạt động mua hàng của nhiều doanh nghiệp có thể tạo ra những bước chuyển mình lớn, về cả chiến lược lẫn chiến thuật. Vậy cụ thể nó ảnh hưởng thế nào?
5 lợi ích quan trọng của Data Analysis với hiệu quả chuỗi cung ứng
Ra quyết định dựa trên dữ liệu
Việc phân tích các dữ liệu thực tế cung cấp cho doanh nghiệp thông tin đáng tin cậy và chính xác để đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu thay vì dựa vào cảm tính và trực giác. Điều này giúp giảm thiểu các quyết định sai lầm, tăng tính chính xác và hiệu quả trong quản lý chuỗi cung ứng.
Hãy hình dung bạn là Purchasing Manager, bạn cần lựa chọn một phương án để tối ưu hàng nhập khẩu. Nhưng ngoài đống số liệu export ra từ ERP, bạn chỉ dựa vào kinh nghiệm để phán đoán chúng. Rằng bạn nên hạn chế nhập khẩu từ nhà cung cấp A để gia tăng đơn hàng ở B, vì bên A có thể sẽ gặp khó khăn với lượng đơn hàng sắp tới. Nhưng vấn đề là, bạn chỉ áng chừng 1 tỷ lệ đơn hàng nào đó mà không chắc nó đã đem lại giá cả tốt nhất chưa, đã phù hợp với tình hình thực tế chưa. Bạn cần một sự đánh giá có tính đảm bảo hơn.
Khi có một tư duy, kỹ thuật phân tích cụ thể, nó đưa đến một cơ sở vững chắc để thuyết phục chính bạn và cả các giám đốc khó tính nữa.
Data analysis ngoài chuỗi cung ứng cũng có thể còn giúp doanh nghiệp tìm ra các cơ hội mới. Có thể là định hình chiến lược cạnh tranh, và tối ưu hóa quy trình để đáp ứng tốt hơn với yêu cầu khách hàng,…
Chuỗi cung ứng gắn liền với Planning. Và có thể nói Data Analysis là một phần không thể thiếu trong Demand Planning. Để lên kế hoạch hiệu quả, các nhà quản lý cần phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng và nhiều yếu tố khác để đưa ra dự báo xác với nhu cầu thực tế. Điều này giúp lập kế hoạch sản xuất, quản lý nguồn lực và vận chuyển một cách hiệu quả, tránh tình trạng tồn kho dư thừa hoặc thiếu hụt, từ đó tối đa hóa sự linh hoạt và đáp ứng nhanh chóng với yêu cầu thị trường.
Tuy nhiên, hãy đặc biệt lưu ý về các biến số. Chuỗi cung ứng ko phải là phép toán, nghĩa là nó luôn có vô cùng nhiều khả năng phát sinh. Kế hoạch của bạn nên tính toán đầy đủ nhất có thể chúng. Và cũng đừng quên bỏ thêm chút “dung sai” cho kết quả cuối cùng.
Hình ảnh minh họa. Data analysis trở thành một công cụ quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả
Data analysis cho phép theo dõi và đánh giá rủi ro, nâng cao hiệu quả chuỗi cung ứng. Hãy nghĩ đến việc dự báo biến động giá cả đến xác định nguy cơ cung ứng bị gián đoạn như thiếu nguyên vật liệu. Hay là thay đổi nhu cầu của khách hàng và các vấn đề của nhà cung cấp. Nhờ vào việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể đưa ra các biện pháp linh hoạt để giảm thiểu tác động tiêu cực của rủi ro.
Bằng cách giải quyết vấn đề kịp thời, các tổ chức có thể tránh được sự chậm trễ và gián đoạn, đồng thời đưa ra quyết định sáng suốt về nơi tìm nguồn nguyên liệu, cách vận chuyển hàng hóa và cách quản lý hàng tồn kho.
Quản lý hàng tồn kho kém dẫn đến tình trạng thiếu hàng hoặc thừa quá nhiều, và cả hai đều không tốt. Hàng tồn kho dư thừa có nghĩa là chi phí tồn kho cao, tồn đọng vốn trong khi hết hàng dẫn không đáp ứng được nhu cầu thị trường, mất doanh thu.
Data Anasis cho phép các công ty đạt được số dư hàng tồn kho phù hợp để giữ chi phí ở mức thấp nhất có thể mà hạn chế rủi ro thiếu hàng. Xu hướng bán hàng cũng có thể hỗ trợ nhóm vận hành xác định mặt hàng nào cần thêm không gian kho và mặt hàng nào có thể được lưu trữ với số lượng thấp hơn hoặc loại bỏ dần. Từ đó tối ưu chi phí tồn kho.
Đạt được điểm quản lý kho tối ưu luôn là khao khát của nhiều doanh nghiệp. Vấn đề là họ sẽ bị phản ứng chậm với sự thay đổi của thị trường nên việc điều chỉnh là rất khó. Tuy nhiên nếu mọi thứ được tổng hợp, phân tích dựa trên dữ liệu on time có tính đầu cuối thì sao?
Việc có cái nhìn bao quát về các dữ liệu trong chuỗi cung ứng giúp các nhà quản lý nắm bắt thông tin chi tiết về hoạt động trong chuỗi cung ứng, từ quy trình sản xuất, quản lý kho, vận chuyển đến giao nhận. Qua việc phân tích dữ liệu, doanh nghiệp có thể xác định những vấn đề, rào cản trong quy trình và tìm ra cách cải thiện, tối ưu hóa quy trình để tăng năng suất và giảm thời gian sản xuất.
Đây cũng được xem là lợi ích mang tính vĩ mô của Data Analysis với hiệu quả chuỗi cung ứng. Nhưng nó lại vô cùng cấp thiết nhưng không được chú trọng. Tối ưu hóa thường lại dựa nhiều vào kinh nghiệm và hiểu biết, chứ không dựa trên cơ sở số liệu. Đây cũng là một điểm mù rất nhiều quản lý thường bị mắc phải.
Nhân tiện Purchasing Work VN cũng giới thiệu thêm về một số công cụ phổ biến nhất hiện nay cho các bạn/ các anh chị tìm hiểu nhé!
