Tại văn phòng ở Minneapolis, Kevin Carpenter, giám đốc chuỗi cung ứng của The Toro Company - một hãng máy cắt cỏ khổng lồ của Mỹ - tỏ ra hết sức thoải mái. Ông bình thản một cách đáng ngạc nhiên, dù thế giới vừa trải qua 5 năm gián đoạn nguồn cung nghiêm trọng nhất trong lịch sử hiện đại, từ đại dịch Covid-19 đến các cuộc chiến thương mại và xung đột quân sự.
“Hiện tại, mức tồn kho của chúng tôi gần như đã trở lại mức trước đại dịch”, Carpenter bình thản chia sẻ, ý muốn nói đến con số của năm 2019. “Tôi nghĩ rồi mọi người cũng sẽ trở về mức năm 2019”.
Tuyên bố của Carpenter dường như đi ngược lại với trực giác của nhiều người. Khi “bão” chính sách thuế quan đang chực chờ ập đến, việc dự trữ hàng hóa lớn để phòng vệ sẽ là lựa chọn an toàn. Thế nhưng, câu chuyện của Toro chỉ là một lát cắt nhỏ phản ánh xu hướng đang nổi lên trong giới sản xuất Mỹ. Thay vì tích trữ, họ lại đang tìm cách siết chặt và tối ưu hóa chuỗi cung ứng và tất cả đều nhờ vào một “vũ khí” mới, đó là trí tuệ nhân tạo (AI).
Khi đúng lúc trở lại, nhưng với một “trái tim” công nghệ
Mô hình quản lý tồn kho "đúng lúc" (just-in-time – JIT) không phải là một khái niệm mới. Nó được phát triển bởi các công ty sản xuất của Nhật Bản từ năm 1970, với mục tiêu tăng hiệu quả và giảm lãng phí bằng cách chỉ đặt hàng nguyên vật liệu hoặc sản phẩm khi thực sự cần. Điều này giúp doanh nghiệp giải phóng hàng triệu USD vốn bị “giam” trong kho bãi, giảm chi phí lưu trữ và tránh nguy cơ hàng hóa bị lỗi thời.
Tuy nhiên, sự mong manh của mô hình JIT đã lộ rõ trong đại dịch Covid-19 và những gián đoạn địa chính trị sau đó. Hàng loạt nhà máy phải đóng cửa vì thiếu linh kiện, tàu container mắc kẹt, và giá cước vận chuyển tăng vọt.
Sau đại dịch, một số doanh nghiệp đã chuyển sang chiến lược "đệm" bằng cách tích trữ hàng hóa để đối phó với rủi ro. Dữ liệu từ Viện Quản lý Nguồn cung Mỹ (ISM) cho thấy, trong giai đoạn mở rộng tồn kho hậu đại dịch, hầu hết doanh nghiệp đã tăng lượng hàng tồn kho.
Tuy nhiên, theo khảo sát của McKinsey, tỷ lệ doanh nghiệp dựa vào tồn kho lớn để giảm thiểu gián đoạn đã giảm từ 60% vào năm 2022 xuống còn 34% vào năm ngoái. Điều này cho thấy chiến lược dự trữ không phải là một giải pháp bền vững.
Vậy làm thế nào để doanh nghiệp có thể duy trì tồn kho gọn nhẹ ngay cả khi phải đối mặt với các lệnh cấm xuất khẩu bất ngờ, xung đột kéo dài và những chính sách thuế quan khó lường?
Câu trả lời chính là sự kết hợp giữa mô hình JIT truyền thống với sức mạnh tính toán và phân tích vượt trội của AI. Phiên bản JIT 2.0 này cho phép doanh nghiệp phản ứng nhanh nhạy hơn, đưa ra các quyết định sáng suốt hơn, và cuối cùng là giảm thiểu rủi ro mà không cần phải dự trữ hàng hóa.
Sự kết hợp giữa mô hình JIT truyền thống với sức mạnh tính toán và phân tích vượt trội của AI cho phép doanh nghiệp phản ứng nhanh nhạy hơn, đưa ra các quyết định sáng suốt hơn và giảm thiểu rủi ro (Ảnh: Deskera).
AI làm gần như mọi thứ, từ podcast cá nhân đến tối ưu hóa logistics
Câu chuyện của Kevin Carpenter tại The Toro Company là một ví dụ sinh động về cách AI đang trở thành một “cộng sự” đắc lực.
Thay vì mất hàng giờ để đọc tin tức từ các nguồn khác nhau, ông sử dụng một AI để tổng hợp dòng tin tức hàng ngày có thể tác động đến hoạt động của Toro - từ các bài đăng mới nhất của các chính trị gia trên mạng xã hội đến biến động giá thép - thành một bản podcast tùy chỉnh mà ông nghe mỗi buổi sáng. Điều này giúp ông cập nhật thông tin nhanh chóng và toàn diện hơn bao giờ hết.
Nhóm của Carpenter cũng ứng dụng AI tạo sinh để sàng lọc khối dữ liệu khổng lồ về chuỗi cung ứng. Hệ thống AI này không chỉ đơn thuần là phân tích dữ liệu mà còn đưa ra những gợi ý cụ thể và chi tiết về thời điểm, số lượng linh kiện cần mua, và thậm chí là nhà cung cấp nào nên chọn.
Theo Matt Jochim, chuyên gia tư vấn chuỗi cung ứng tại McKinsey, AI có thể đưa ra đề xuất như: “Tôi nghĩ anh có thể lấy 100 tấn sản phẩm này từ nhà máy A để chuyển sang nhà máy B”. Nếu thấy hợp lý, người quản lý chỉ cần một cú nhấp chuột để chấp nhận.
Một tác nhân AI tiên tiến hơn có thể hoạt động như một “người gác cổng” thông minh. Nó có thể sàng lọc dữ liệu theo thời gian thực về các kịch bản thuế quan mới, đánh giá ngày gia hạn hợp đồng và kết hợp với hàng loạt dữ liệu khác để đưa ra một kế hoạch hành động đề xuất.
Richard Howells, Phó chủ tịch SAP và chuyên gia về chuỗi cung ứng, nhận định rằng sự bất định là động lực chính thúc đẩy việc ứng dụng công nghệ. “Điều đó từng diễn ra trong thời kỳ khủng hoảng tài chính, Brexit và COVID. Và chúng tôi cũng đang thấy điều tương tự bây giờ”, ông cho biết.
Không chỉ dừng lại ở các quyết định mua hàng, AI còn tối ưu hóa cả những khâu phức tạp nhất của logistics. Konecranes, một hãng sản xuất cần cẩu Phần Lan, sử dụng AI để xử lý các dữ liệu “đời thường” hơn, chẳng hạn như dự báo thời tiết. Công ty này sản xuất những chiếc cần cẩu cảng cao tới 106 mét khi lắp ráp xong. Khi vận chuyển chúng qua đại dương, AI sẽ kết hợp dữ liệu dự báo thời tiết với các yếu tố như chiều cao cầu để tối ưu hóa tuyến đường, đảm bảo an toàn và hiệu quả.
Thị trường bùng nổ nhưng cần cảnh giác với “cơn sốt AI”
Sự tin tưởng vào AI đang chuyển thành những khoản đầu tư khổng lồ. Theo công ty nghiên cứu Gartner, chi tiêu cho phần mềm quản lý chuỗi cung ứng bao gồm AI tạo sinh có thể đạt mốc 55 tỷ USD vào năm 2029, tăng vọt so với con số 2,7 tỷ USD hiện nay. Sự tăng trưởng mạnh mẽ này một phần lớn đến từ những bất ổn toàn cầu, buộc các doanh nghiệp phải tìm kiếm giải pháp công nghệ để tồn tại và phát triển.
Các nhà cung cấp phần mềm quản lý chuỗi cung ứng lớn nhất thế giới, bao gồm SAP (Đức), Oracle, Coupa, Microsoft (Mỹ) và Blue Yonder (đơn vị của Panasonic, Nhật Bản), đều xác nhận nhu cầu về các giải pháp AI tạo sinh đang tăng mạnh.
Tại công ty tư vấn GEP, các chính sách thuế quan mới được xem là một trong những động lực thúc đẩy nhu cầu này. “Mức biến động thuế quan là rất lớn”, Mukund Acharya, chuyên gia chuỗi cung ứng bán lẻ tại GEP, nhận định.
Tuy nhiên, các chuyên gia cũng cảnh báo về “cơn sốt AI”, cho rằng nhiều khoản tiền có thể bị lãng phí vào hy vọng hão huyền rằng AI có thể làm nên điều kỳ diệu.
Minna Aila, Giám đốc truyền thông hãng Konecranes, chia sẻ quan điểm thận trọng này: “AI thực sự là công cụ hỗ trợ mạnh mẽ cho khả năng chống chịu của chuỗi cung ứng, nhưng nó không phải viên đạn bạc”. Bà nói thêm: “Tôi vẫn chờ đến ngày AI có thể dự đoán được các vụ tấn công khủng bố trên biển chẳng hạn”.
Lời nhắc nhở quan trọng này hàm ý dù AI tạo sinh đã có những bước tiến vượt bậc nhưng vẫn đang ở giai đoạn sơ khai. Việc triển khai trên diện rộng đòi hỏi những khoản đầu tư lên đến hàng chục triệu USD, bao gồm việc nâng cấp tốn kém cho hạ tầng dữ liệu và các hệ thống CNTT khác để các “tác nhân AI” (AI agents) có thể hoạt động độc lập và đưa ra quyết định.
Mặc dù AI ngày càng đóng vai trò quan trọng, các chuyên gia tư vấn đều đồng tình rằng nó sẽ chưa thể thay thế hoàn toàn các nhà quản lý chuỗi cung ứng, ít nhất là trong hiện tại. Con người vẫn phải đưa ra các quyết định chiến lược và chiến thuật quan trọng, còn AI sẽ đảm nhận những tác vụ thường nhật và lặp lại, như đặt hàng hoặc lập lịch bảo trì sản xuất.
Kevin Carpenter tin rằng nếu không có AI, các nhà quản lý chuỗi cung ứng sẽ cần nhiều nhân sự hơn để làm những công việc phân tích và tổng hợp dữ liệu. Khi được hỏi liệu ông có lo AI sẽ “cướp” việc của mình không, ông hóm hỉnh đáp: “Tôi chỉ hy vọng là nó không làm điều đó cho đến khi các con tôi học xong đại học”.
