[ad_1]
Ví dụ, công ty phân bón Canada Nutrien vận hành hai chục cơ sở sản xuất và chế biến trải rộng trên toàn cầu và gần 2.000 cửa hàng bán lẻ tại Châu Mỹ và Úc. Để thu thập dữ liệu chưa được sử dụng hết từ các hoạt động công nghiệp của mình và có được khả năng hiển thị tốt hơn vào chuỗi cung ứng, công ty dựa vào sự kết hợp giữa công nghệ đám mây và khả năng trí tuệ nhân tạo/học máy (AI/ML).
“Một chuỗi cung ứng kỹ thuật số kết nối chúng tôi từ người trồng trọt đến nhà sản xuất, cung cấp khả năng hiển thị trong toàn bộ chuỗi giá trị”, Adam Lorenz, giám đốc cấp cao về đội xe chiến lược và mua sắm gián tiếp tại Nutrien cho biết. Khả năng hiển thị này rất quan trọng khi giải quyết các thách thức về chuỗi cung ứng của công ty, bao gồm nhu cầu theo mùa, phụ thuộc vào thời tiết, khả năng sản xuất và tính khả dụng của sản phẩm. Ví dụ, công ty cần khả năng hiển thị theo thời gian thực vào đội xe của mình để xác định vị trí của tài sản, xem sản phẩm đang di chuyển đến đâu và xác định yêu cầu về hàng tồn kho.
Hiện tại, Nutrien có thể định vị một thùng phân bón hoặc chất dinh dưỡng trong cánh đồng của người trồng trọt và xác định những sản phẩm Nutrien có trong đó. Bằng cách đạt được “khả năng hiển thị theo thời gian thực” vào vị trí của thùng và nhu cầu trước mắt của khách hàng, Lorenz cho biết công ty “có thể dự báo vị trí tài sản từ góc độ mức độ lấp đầy và lập kế hoạch phù hợp”. Đổi lại, Nutrien có thể phản hồi ngay lập tức các nhu cầu mới nổi của khách hàng, tăng doanh thu của công ty đồng thời nâng cao sự hài lòng của khách hàng, cải thiện quản lý hàng tồn kho và tối ưu hóa hoạt động chuỗi cung ứng.
Lorenz cho biết: “Đối với chúng tôi, điều quan trọng là bắt đầu bằng việc tạo dữ liệu và sau đó thêm một lớp AI lên trên để thực sự thúc đẩy các khuyến nghị”. Ngoài việc cải thiện khả năng hiển thị sản phẩm và sử dụng tài sản, Lorenz cho biết Nutrien có kế hoạch bổ sung các khả năng AI vào nền tảng cộng tác của mình, giúp khách hàng ít am hiểu công nghệ dễ dàng tận dụng các khả năng tự phục vụ và tự động hóa giúp đẩy nhanh quy trình và cải thiện việc tuân thủ các chính sách phức tạp.
Để đáp ứng và vượt quá mong đợi của khách hàng với dịch vụ, tốc độ và độ tin cậy khác biệt, tất cả các công ty đều cần hiện đại hóa hoạt động chuỗi cung ứng của mình. Chìa khóa để thực hiện điều đó—và để tăng khả năng phục hồi và tính bền vững của tổ chức—sẽ là áp dụng AI/ML vào dữ liệu hoạt động rộng lớn của họ trên đám mây.
Khả năng phục hồi như một yếu tố khác biệt trong kinh doanh
Giống như Nutrien, nhiều tổ chức từ khắp các ngành công nghiệp đang khám phá ra những lợi thế cạnh tranh của việc hiện đại hóa chuỗi cung ứng của họ. Ví dụ, một công ty dược phẩm tổng hợp dữ liệu chuỗi cung ứng của mình để có khả năng hiển thị toàn diện hơn có thể cung cấp khả năng theo dõi sản phẩm tốt hơn cho những khách hàng bị bệnh nặng. Một công ty khởi nghiệp bán lẻ đang trải qua quá trình tăng trưởng vượt bậc có thể lưu trữ khối lượng công việc của mình trên đám mây để hỗ trợ nhu cầu tăng đột biến trong khi giảm thiểu chi phí hoạt động. Và một công ty vận tải có thể đạt được mục tiêu tiết kiệm chuỗi cung ứng đầu vào bằng cách đánh giá tổng quãng đường mà đội xe của mình di chuyển để giảm chi phí quãng đường và lượng khí thải CO2.
Nội dung này được sản xuất bởi Insights, bộ phận nội dung tùy chỉnh của MIT Know-how Evaluation. Nội dung này không được biên tập bởi đội ngũ biên tập của MIT Know-how Evaluation.
[ad_2]
Source link