Một nhà quản lý doanh nghiệp cần phải biết cách ứng dụng phương pháp Supply Chain Analytics (Phân tích Chuỗi cung ứng) để có thể điều chỉnh và đưa ra những thay đổi cần thiết theo nhu cầu của doanh nghiệp. Một mô hình chuỗi cung ứng thoạt nhìn qua có thể được xem là đang ở trong tình trạng lý tưởng, nhưng trong vận hành thực tế lại không đạt hiệu quả.
Đó chính là lí do người quản lý cần phải đưa được những phân tích chuỗi định kỳ một cách chuẩn xác, để phát hiện ra bất kỳ kẽ hở hoặc vấn đề trước khi chúng gây ra rủi ro cho công ty. Các doanh nghiệp đã và đang khai thác lợi thế của Big Data một cách triệt để nhằm đưa ra những phương án hoạt động và quyết định kinh doanh tốt nhất cho doanh nghiệp của mình, từ đó nắm bắt được hành vi, xu thế của khách hàng và thúc đẩy chiến lược công ty.
Supply Chain Analytics là gì?
Về cơ bản, Supply Chain Analytics là công cụ để người quản lý có thể dùng để kiểm tra mức độ hiệu quả của Chuỗi cung ứng và phát hiện ra các cơ hội cải tiến mô hình kinh doanh. Mỗi công ty là một mắt xích trong một chuỗi cung ứng lớn hơn. Phương pháp phân tích sẽ cho phép doanh nghiệp nhìn thấy được những cơ hội để phát triển hơn nữa.
Với sự trợ giúp của phương thức phân tích, người quản lý sẽ có thể nhìn thấy mọi thứ từ tình trạng hàng hoá và giá của nguyên liệu thô, cho đến quy trình vận chuyển và logistics, thành phẩm, nhu cầu, v.v.Supply Chain Analytics không chỉ giúp doanh nghiệp hiểu hơn về cách chuỗi cung ứng của công ty hoạt động, mà còn giúp nhận biết được cơ hội hợp tác kinh doanh với các công ty mới – ví dụ như hoạt động thu mua nguyên liệu thô cho sản phẩm mới hoặc việc chào bán các sản phẩm cho những doanh nghiệp mới. Kết quả cốt yếu mà hoạt động Supply Chain Analytics chính là mở rộng quy mô công ty.
5 Phương pháp Supply Chain Analytics chính
1. Phân tích mô tả (Descriptive Analytics)
Đây là hình thức phân tích hiệu quả nhất trong hoạt động quản trị Chuỗi cung ứng để doanh nghiệp có thể kiểm tra được hiệu suất của Chuỗi cung ứng trong quá khứ. Phương pháp này sẽ giúp người quản lý nhìn thấy được những gì đã xảy ra trong quá khứ, để từ đó có thể kiểm tra xem kết quả hoạt động có trùng khớp với kế hoạch và mục tiêu công ty đã đề ra. Descriptive analytics sử dụng công nghệ data mining (khai thác dữ liệu) để thu thập dữ liệu thô từ Chuỗi cung ứng, từ đó tổng hợp và trình bày thông tin dưới dạng tóm tắt để người quản lý có được góc nhìn toàn cảnh về một giai đoạn kinh doanh cụ thể trong quá khứ.
Tuy nhiên, những phát hiện từ kỹ thuật phân tích mô tả này thường chỉ mang tính báo hiệu để chỉ cho doanh nghiệp biết được những điểm đúng hoặc sai trong quá khứ mà không có sự giải thích tại sao. Chính vì vậy, các doanh nghiệp có database lớn sẽ kết hợp phương pháp này với các loại phân tích dữ liệu khác.
2. Phân tích dự đoán (Predictive Analytics)
Để có thể nhìn thấy được những gì sẽ xảy ra trong tương lai, đây là phương pháp doanh nghiệp nên dùng. Phân tích dự đoán sẽ tạo lập nên các viễn cảnh có thể xảy ra trong một, hai tháng tới, hoặc một năm tiếp theo. Tuy nhiên phương pháp này không đảm bảo các viễn cảnh sẽ xảy ra y hệt như dự báo. Mặc dù vậy, doanh nghiệp vẫn sẽ biết được nên trông đợi điều gì, để từ đó điều chỉnh các kế hoạch sao cho phù hợp.
Người quản lý ngoài ra còn cần phải hiểu rằng những dự báo này chỉ là ước tính với mức độ chính xác tùy thuộc vào tính ổn định của tình huống và chất lượng của database.
Một ví dụ cho tình huống có thể áp dụng cách tiếp cận cách chủ động của predictive analytics là việc công ty có thể xác định được tệp người mua hàng trong các tháng tiếp theo để lên kế hoạch tiếp thị nhằm phát triển doanh thu.
3. Phân tích đề xuất (Prescriptive Analytics)
Đối với những trường hợp doanh nghiệp muốn dự báo những gì có thể xảy ra và rút ra được những lời khuyên hữu ích về những việc cần làm một khi các viễn cảnh này xuất hiện trong tương lai. Phương pháp phân tích đề xuất là bước tiến xa hơn của phân tích dự đoán và phân tích mô tả khi đưa ra được các đề xuất về hành động thích hợp khi các kết quả được dự báo có thể xảy ra.
Prescriptive analytics sử dụng thuật toán thống kê để trả lời cho câu hỏi: “Điều gì nên xảy ra?” bằng việc phân tích dữ liệu lịch sử của công ty và thông tin về toàn chuỗi cung ứng với các công cụ và công nghệ tinh vi như Machine Learning (học máy), Big data, các thuật toán và quy tắc kinh doanh.
Một ví dụ điển hình cho phương pháp này việc các tập đoàn đa quốc gia phát hiện được cơ hội khách hàng sẽ mua lại một sản phẩm nhất định dựa trên các phân tích hành vi khách hàng và lịch sử bán hàng và đưa ra các phương án sản xuất, phân phối và tiếp thị phù hợp.
Tham khảo: Cost-Benefit Analysis: Công cụ hỗ trợ tối ưu quá trình ra quyết định
4. Bộ quy chuẩn đo lường về hiệu suất hoạt động (Performance Metrics)
Phương pháp phân tích Chuỗi cung ứng này phù hợp để sự dung trong các trường hợp doanh nghiệp muốn đo mức hiệu quả vận hành của Chuỗi cung ứng của mình. Tuy nhiên người quản lý cần nhớ rằng chỉ mỗi bộ chỉ số đo lường sẽ cung cấp cung cấp một loại thông tin khác nhau. Vì vậy, bạn cần phải quyết định số liệu nào là hữu ích và phù hợp nhất với doanh nghiệp của mình, để có thể theo dõi kỹ những số liệu đó.
5. Đo lường hiệu suất hỗn hợp (Hybrid Performance Measurement)
Đây là một dạng phân tích chuỗi phức tạp, vì nó sử dụng một số phương pháp trong cùng một bộ khung (framework) để người chủ doanh nghiệp có thể đưa ra quyết định một cách tốt nhất. Để có thể sử dụng phương pháp này, doanh nghiệp cần thiết lập một hệ thống phân cấp các mục tiêu kinh doanh, kết hợp cùng với các phương trình toán học và mô hình giả lập. Phương pháp này sẽ đưa ra các giả thuyết về các viễn cảnh kinh doanh có thể xảy ra nếu các điều kiện đề ra được đáp ứng.
Các hoạt động thuê ngoài gồm outsourcing và offshoring là điểm mà các doanh nghiệp có thể áp dụng phương pháp đo lường hiệu suất hỗn hợp kết hợp giữa lean và agile, để có thể quản lý và tạo ra quy trình vận hành outsource có khả năng thích ứng với các thay đổi bất ngờ, triển khai và theo sát các kế hoạch công ty đề ra.
Mô hình hỗn hợp này sẽ phân tích các tác nhân mà công ty outsource đang phải đối mặt trong quy trình sản xuất kinh doanh, so sánh mức độ lean và agile trong cách giải quyết các tác nhân ấy với các công ty trong những lĩnh vực khác; từ đó phân tích kết quả đo lường bằng cách sử dụng phương pháp hồi quy đa biến mang tính dự đoán (predictive multiple regression analysis) để xử lý dữ liệu.
Tham khảo: Oluyinka, O. S., Tamyez, P. F., Kie, C. J., & Freida, A. O. (2017). Hybrid performance measurement of a business process outsourcing – A Malaysian company perspective. doi:10.1063/1.4982853
Kết luận
Với sự trợ giúp của các phương pháp và mô hình Phân tích Chuỗi cung ứng này, người quản lý sẽ có thể xem xét kỹ hơn về cách thức Chuỗi cung ứng phát triển và vận hành. Mỗi doanh nghiệp sẽ cần phải tìm ra phương pháp phù hợp nhất cho Chuỗi cung ứng của mình và không ngại điều chỉnh các phương pháp này nếu như các kết quả thu được không chi tiết như mong đợi.
Khai thác tối đa sức mạnh của nguồn dữ liệu Chuỗi cung ứng với
