Tận dụng ưu thế của Big data(*) trong doanh nghiệp

(*Chú thích: Theo Wikipedia Việt Nam, Big data, hay còn được gọi là dữ liệu lớn, là một thuật ngữ cho việc xử lý một tập hợp dữ liệu rất lớn và phức tạp mà các ứng dụng xử lý dữ liệu truyền thống không xử lý được.)

Phó chủ tịch cấp cao mảng vận hành của Transplace, Robert Daymon, đã đưa ra những lời khuyên hữu ích để giúp bạn tối ưu hoá chức năng của big data trong chuỗi cung ứng.

1. Tập hợp thông tin chính xác.

Hiểu rõ loại dữ liệu nào cần thu thập, theo dõi và hành động dựa trên dữ liệu đó. Lượng thông tin chính xác, hoàn thiện và đúng thời điểm sẽ cung cấp cái nhìn toàn diện về mảng hoạt động và nâng cao sự cộng tác. Điều cốt lõi cần làm chính là sắp xếp, tổ chức dữ liệu.

2. Đặt mục tiêu và lập kế hoạch cụ thể.

Dữ liệu nên được thu thập với một kế hoạch rõ ràng. Thiết lập chỉ tiêu, thực hiện các mục tiêu cụ thể, xác định điều cần hoàn thành chính là những điều quan trọng cần lưu ý.

3. Tin tưởng vào cảm nhận của bạn.

Xâu chuỗi các thông tin không phải số liệu, ví dụ như các tin đồn nghe được trong ngành và cảm nhận của bạn, với những gì bạn nhìn thấy được trong dữ liệu.

4. Đưa ra dữ liệu thô thực tế.

Sử dụng các phần mềm thông minh trong doanh nghiệp và viết báo cáo có thể giúp hỗ trợ giải quyết các vấn đề về vận hành. Điều làm cho dữ liệu thật sự có giá trị là cách thức bạn sử dụng những dữ liệu đó để cải tiến và nâng cao tính linh động cho chuỗi cung ứng.

5. Sớm lên kế hoạch và dự đoán.

Lên kế hoạch từ trước là một điều bắt buộc trong vận hành chuỗi cung ứng. Sử dụng dữ liệu cho việc lên kế hoạch trước có thể giúp hình dung được công việc cần làm trong khoảng thời gian 12 cho đến 18 tháng tới hoặc hơn nữa. Dự phòng những phương án để xử lý vấn đề có thể hỗ trợ loại bỏ rủi ro khi có rắc rối phát sinh.

6. Sử dụng dữ liệu của hệ thống quản lý vận tải (TMS) để cải thiện dòng lưu chuyển nguyên vật liệu.

Hệ thống quản lý vận tải có thể truy xuất dữ liệu để giúp cải thiện quy trình. Hệ thống này có thể phác thảo mô hình vận tải trong tương lai, đảm bảo đủ tải trọng cần thiết và chắc chắn là lượng hàng tồn của bạn ở mức vừa đủ.

7. Định hình nhu cầu riêng của bạn.

Trong quá trình thu mua và định giá, phân tích chuyên sâu có thể giúp tạo ra một mạng lưới dữ liệu mẫu. Năng lực dự đoán những hoạt động của quá trình này giúp giảm thiểu chi phí vận tải. Nếu được cập nhật đúng, dữ liệu có thể giúp kiểm soát các rắc rối phát sinh.

8. Gia tăng tính bao quát của quá trình trung chuyển.

Một chuỗi cung ứng hiệu quả cần theo dõi và kiểm soát được quá trình vận chuyển đầu - cuối của hàng hóa. Dữ liệu từ hệ thống quản lý vận tải giúp hỗ trợ liên tục trên tuyến đường hoặc theo dõi vị trí của từng lô hàng. Trong quá trình vận chuyển lô hàng mà phải dừng ở nhiều trạm, nếu có sự cố xảy ra, thông tin này có thể xác định được vị trí theo thời gian thực của lô hàng và cho phép điều chỉnh tuyến đường.

9. Nâng cao chất lượng dịch vụ chăm sóc khách hàng.

Phân tích dữ liệu gia tăng tính minh bạch, rõ ràng với khách hàng vì điều này làm họ hiểu thấu đáo về mức dao động của giá cả và dịch vụ. Sử dụng phần mềm phân tích dự đoán để tự động hoá quy trình giúp điều phối tốt hơn các địa điểm trung chuyển và theo dõi các đơn hàng vận chuyển, bảo đảm khách hàng nhận được sản phẩm đúng hẹn và ở bất kỳ đâu.

10. So sánh và điều chỉnh.

Sử dụng dữ liệu để so sánh kết quả vận chuyển hàng hóa so với mục tiêu ban đầu. Tận dụng chuyên môn của một đối tác logistics thứ ba giúp các đơn vị vận tải nhận thức sâu sắc về chuỗi cung ứng và tối ưu hoá chiến lược vận tải nhằm gia tăng tính hiệu quả, chất lượng dịch vụ khách hàng, cắt giảm chi phí, cải thiện mối quan hệ giữa các đơn vị vận tải.

(Nguồn: Phaata.com - Theo: Inboundlogistics)