Dự báo Nâng cao để Giảm Chi phí Hàng tồn kho

Trong môi trường kinh doanh cạnh tranh ngày nay, quản lý hàng tồn kho hiệu quả là một yếu tố chiến lược quan trọng để giảm chi phí và tăng sự hài lòng của khách hàng. Một trong những cách hiệu quả nhất để đạt được điều này là thông qua việc dự báo tiên tiến.

Lý do cho Việc Dự báo Tiên tiến

Lý do cho việc Dự báo Tiên tiến là thuyết phục. Đó là một phương pháp tiếp cận chiến lược sử dụng công nghệ và phương pháp tiên tiến để dự đoán xu hướng và hành vi trong tương lai, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định thông minh và tối ưu hóa hoạt động của mình.

Thống kê là nền tảng của bất kỳ mô hình dự báo nào. Tuy nhiên, dự báo tiên tiến vượt ra ngoài các phương pháp thống kê truyền thống. Nó sử dụng các kỹ thuật thống kê phức tạp như phân tích đa biến, suy luận Bayesian, và mô phỏng Monte Carlo. Những kỹ thuật này cho phép hiểu biết sâu sắc hơn về dữ liệu, tính toán nhiều biến số và sự phụ thuộc lẫn nhau giữa chúng.

Phân tích tiên tiến là một trụ cột khác của dự báo tiên tiến. Nó bao gồm việc sử dụng các thuật toán tinh vi có khả năng học từ dữ liệu, nhận diện mẫu và đưa ra dự đoán. Học máy, một phần của phân tích tiên tiến, cho phép các mô hình cải thiện độ chính xác theo thời gian, học hỏi từ những lỗi của mình và tinh chỉnh các dự đoán của mình.

Mô hình dữ liệu lớn là yếu tố không thể thiếu trong dự báo tiên tiến. Sự xuất hiện của dữ liệu lớn đã mang lại cho các doanh nghiệp một nguồn thông tin phong phú. Dự báo tiên tiến tận dụng dữ liệu này, sử dụng các mô hình dữ liệu lớn để xử lý và phân tích các bộ dữ liệu lớn và đa dạng. Những mô hình này có thể xử lý dữ liệu có cấu trúc và không có cấu trúc, cung cấp một cái nhìn toàn diện hơn về các yếu tố ảnh hưởng đến xu hướng tương lai.

Trí tuệ nhân tạo (AI) đã làm thay đổi cách dự báo. Các thuật toán AI, như mạng nơ-ron và mô hình học sâu, có thể mô hình hóa các mối quan hệ phức tạp, phi tuyến mà các phương pháp thống kê truyền thống không thể. Chúng có thể thích nghi với dữ liệu mới và điều kiện thay đổi, làm cho chúng đặc biệt hữu ích cho việc dự báo trong môi trường động và không chắc chắn.

Part Insights Experience

Access critical supply chain intelligence as you design.

Learn More

Lợi ích của dự báo tiên tiến là rõ ràng. Theo một nghiên cứu của McKinsey, việc kích hoạt dự báo tiên tiến dựa trên các yếu tố cơ bản của nhu cầu thay vì kết quả quá khứ, cải thiện độ chính xác của dự báo từ 10 đến 20 phần trăm. Điều này dẫn đến việc giảm chi phí tồn kho tiềm năng 5 phần trăm và tăng doanh thu từ 2 đến 3 phần trăm (https://www.mckinsey.com/capabilities/quantumblack/our-insights/most-of-ais-business-uses-will-be-in-two-areas).

Những lợi ích này nhấn mạnh giá trị của việc dự báo tiên tiến trong bối cảnh kinh doanh dựa trên dữ liệu ngày nay. Bằng cách tận dụng thống kê, phân tích tiên tiến, mô hình dữ liệu lớn và AI, các doanh nghiệp không chỉ có thể dự đoán tương lai mà còn có thể hình thành nó.

Nghiên cứu điển hình: IKEA và dự báo dựa trên AI

IKEA, một tập đoàn bán lẻ toàn cầu, đã phát triển một công cụ tiên tiến giúp cải thiện đáng kể độ chính xác của dự báo nhu cầu. Công cụ này, được biết đến với tên gọi “Demand Sensing,” sử dụng trí tuệ nhân tạo và tận dụng cả dữ liệu hiện có và mới để cung cấp cái nhìn dự báo chính xác cao.

Trước khi triển khai Demand Sensing, IKEA đối mặt với các thách thức như tồn kho quá mức hoặc thiếu hàng, cơ hội doanh thu bị bỏ lỡ, và việc phân bổ nguồn lực không hiệu quả. Những vấn đề này đặc biệt nghiêm trọng khi xét đến quy mô hoạt động của IKEA, bao gồm việc ước lượng sản phẩm cần thiết cho hơn 450 cửa hàng IKEA và các nền tảng thương mại điện tử trên 54 thị trường.

Việc triển khai hệ thống phân tích dự báo dựa trên AI đã dẫn đến sự cải thiện đáng kể trong độ chính xác của dự báo doanh số và giảm lỗi dự báo. Hệ thống có thể sử dụng tới 200 nguồn dữ liệu cho mỗi sản phẩm để tính toán dự báo và dự đoán nhu cầu tương lai một cách thông minh và hiệu quả hơn. Các yếu tố ảnh hưởng được hệ thống xem xét bao gồm sở thích mua sắm trong các lễ hội, ảnh hưởng của sự thay đổi theo mùa đối với mô hình mua hàng, và dự báo thời tiết.

Easy, Powerful, Modern

The world’s most trusted PCB design system.

Learn More

Kết quả đã rất ấn tượng. Với công cụ Demand Sensing, IKEA đã đạt được mức dự báo chấp nhận gần như 98%, chỉ với 2% được điều chỉnh. Đây là sự cải thiện đáng kể so với mức dự báo chấp nhận trước đó là 92% và 8% được điều chỉnh.

Việc triển khai AI trong chuỗi cung ứng của IKEA thông qua công cụ Demand Sensing đã cho thấy sức mạnh biến đổi của các hệ thống dự báo tiên tiến trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động và sự hài lòng của khách hàng.

Các Yếu Tố Chi Phí Tồn Kho Được Giảm Qua Dự Báo Tiên Tiến

Dự báo tiên tiến chủ yếu giảm hai yếu tố chi phí tồn kho (hình 1):

Chi Phí Giữ Hàng và Chi Phí Hết Hàng

1. Chi Phí Giữ Hàng Chi phí giữ hàng, còn được biết đến với tên gọi là chi phí tồn trữ, là các chi phí liên quan đến việc lưu trữ hàng tồn kho chưa bán. Những chi phí này có thể rất lớn và bao gồm nhiều thành phần:

Chi phí Lưu Trữ: Điều này bao gồm chi phí không gian kho bãi, tiện ích và an ninh. Một doanh nghiệp càng có nhiều hàng tồn kho, thì càng cần nhiều không gian để lưu trữ.

Make cents of your BOM

Free supply chain insights delivered to your inbox

Learn More

Bảo hiểm và Thuế: Doanh nghiệp phải bảo hiểm hàng tồn kho của mình chống lại sự mất mát hoặc hư hỏng. Họ cũng có thể phải trả thuế cho hàng tồn kho của mình, tùy thuộc vào quy định địa phương.

Khấu hao: Theo thời gian, một số loại hàng tồn kho có thể mất giá trị. Điều này đặc biệt đúng với hàng hóa dễ hỏng, mặt hàng theo mùa, hoặc sản phẩm có chu kỳ sống ngắn.

Chi phí Cơ hội: Số tiền bị ràng buộc trong hàng tồn kho có thể đã được sử dụng cho các mục đích khác, như đầu tư vào cơ hội kinh doanh mới hoặc trả nợ. Điều này được biết đến như là chi phí cơ hội của việc giữ hàng tồn kho.

Trên bảng cân đối kế toán, chi phí giữ hàng thường xuất hiện dưới mục Hàng Tồn Kho trong phần Tài Sản Lưu Động. Tuy nhiên, một số thành phần của chi phí giữ hàng (như khấu hao, bảo hiểm, và thuế) có thể xuất hiện dưới các tiêu đề khác nhau, chẳng hạn như Chi Phí.

2. Chi phí Hết Hàng: Chi phí hết hàng xảy ra khi một doanh nghiệp cạn kiệt một mặt hàng cụ thể và không thể đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Những chi phí này có thể là trực tiếp hoặc gián tiếp:

Doanh Số Mất Mát: Nếu khách hàng không tìm thấy sản phẩm họ muốn, họ có thể chọn mua sắm ở nơi khác, dẫn đến việc mất doanh số.

Sự Không Hài Lòng của Khách Hàng: Tình trạng hết hàng có thể dẫn đến sự không hài lòng của khách hàng và làm hại đến uy tín của công ty. Theo thời gian, điều này có thể dẫn đến việc mất lòng trung thành của khách hàng và giảm doanh số.

Chi Phí Vận Chuyển Gấp: Trong một số trường hợp, doanh nghiệp có thể chọn vận chuyển gấp với chi phí của chính họ để thực hiện đơn hàng của khách hàng và tránh tình trạng hết hàng.

Chi phí hết hàng thường không xuất hiện trực tiếp trên bảng cân đối kế toán. Tuy nhiên, chúng có thể ảnh hưởng gián tiếp đến một số khu vực của báo cáo tài chính. Ví dụ, tình trạng hết hàng thường xuyên có thể dẫn đến việc giảm Doanh Thu Bán Hàng. Theo thời gian, điều này có thể ảnh hưởng đến Lợi Nhuận Ròng và tổng vốn chủ sở hữu của doanh nghiệp.

Hệ thống dự báo tiên tiến có thể giúp doanh nghiệp tối ưu hóa mức tồn kho của mình, giảm cả chi phí giữ hàng và chi phí hết hàng. Bằng cách dự đoán chính xác nhu cầu, doanh nghiệp có thể đảm bảo họ có đúng lượng tồn kho - không quá nhiều, và không quá ít. Điều này có thể dẫn đến việc tiết kiệm chi phí, tăng doanh số, và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Triển Khai Dự Báo Tiên Tiến

Triển khai dự báo tiên tiến bao gồm 5 bước (hình 2):

1. Thu thập Dữ liệu: Bước đầu tiên trong việc triển khai dự báo tiên tiến là thu thập dữ liệu bán hàng lịch sử, cùng với bất kỳ dữ liệu liên quan nào khác như hoạt động quảng cáo, chỉ số kinh tế, và xu hướng thị trường. Với sự xuất hiện của big data, các doanh nghiệp giờ đây có thể thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực. Dữ liệu này có thể đến từ nhiều nguồn khác nhau như hồ sơ giao dịch, tương tác khách hàng, mạng xã hội, và cơ sở dữ liệu bên ngoài. Dữ liệu thu thập được sau đó được làm sạch và chuyển đổi thành định dạng phù hợp cho phân tích.

2. Lựa chọn Mô hình: Bước tiếp theo là chọn một mô hình dự báo phù hợp với nhu cầu kinh doanh của bạn. Điều này có thể là một mô hình chuỗi thời gian, một mô hình học máy, hoặc sự kết hợp của cả hai. Mô hình chuỗi thời gian là các kỹ thuật thống kê phân tích dữ liệu thu thập theo thời gian để xác định xu hướng và mẫu. Mặt khác, mô hình học máy sử dụng thuật toán để học từ dữ liệu và đưa ra dự đoán hoặc quyết định. Trí tuệ nhân tạo (AI) có thể được sử dụng để tự động hóa quá trình lựa chọn mô hình, chọn mô hình phù hợp nhất dựa trên đặc điểm của dữ liệu.

3. Huấn luyện mô hình: Sau khi đã chọn được mô hình, cần phải huấn luyện nó bằng cách sử dụng dữ liệu lịch sử. Điều này bao gồm việc điều chỉnh các tham số của mô hình để giảm thiểu sự khác biệt giữa dự đoán của mô hình và các giá trị quan sát thực tế. Các kỹ thuật phân tích nâng cao có thể được sử dụng để tối ưu hóa quá trình này, đảm bảo rằng mô hình chính xác nắm bắt các mô hình cơ bản trong dữ liệu.

4. Dự báo: Sau khi mô hình đã được huấn luyện, nó có thể được sử dụng để tạo ra các dự báo cho các kỳ tương lai. Đây là lúc cảm nhận nhu cầu được áp dụng. Cảm nhận nhu cầu là một phương pháp sử dụng máy học và AI để phân tích dữ liệu hiện tại và dự đoán nhu cầu tương lai. Nó vượt qua các phương pháp dự báo truyền thống bằng cách kết hợp dữ liệu thời gian thực và dự đoán ngắn hạn để tạo ra các dự báo chính xác và kịp thời hơn.

5. Xem xét và Điều chỉnh: Bước cuối cùng là thường xuyên xem xét độ chính xác của các dự báo và điều chỉnh mô hình của bạn khi cần thiết. Đây là một quá trình liên tục, vì độ chính xác của các dự báo có thể thay đổi theo thời gian do sự thay đổi trong điều kiện thị trường, hành vi của khách hàng và các yếu tố khác. Phân tích nâng cao có thể được sử dụng để theo dõi hiệu suất của mô hình dự báo và điều chỉnh khi cần thiết.

Bằng cách theo dõi các bước này và tận dụng các mô hình dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, phân tích nâng cao và cảm nhận nhu cầu, các doanh nghiệp có thể triển khai hệ thống dự báo tiên tiến giúp cải thiện hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Những hệ thống này cung cấp cho doanh nghiệp những hiểu biết cần thiết để đưa ra quyết định thông minh và giữ vững lợi thế cạnh tranh.

Kết luận

Dự báo tiên tiến, tận dụng công nghệ và phương pháp tiên tiến, đã trở thành công cụ mạnh mẽ cho các doanh nghiệp để tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho, từ đó giảm chi phí và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Bằng cách sử dụng các kỹ thuật thống kê phức tạp, phân tích nâng cao, mô hình dữ liệu lớn và trí tuệ nhân tạo, dự báo tiên tiến vượt qua các phương pháp truyền thống, cho phép doanh nghiệp dự đoán xu hướng và hành vi tương lai với độ chính xác cao hơn.

Trường hợp triển khai công cụ “Cảm nhận Nhu cầu” dựa trên AI của IKEA là ví dụ điển hình về sức mạnh biến đổi của dự báo tiên tiến. Nó đã dẫn đến sự cải thiện đáng kể trong độ chính xác của dự báo doanh số, giảm lỗi dự báo và tối ưu hóa mức độ hàng tồn kho, chứng minh tiềm năng của các hệ thống như vậy trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động và sự hài lòng của khách hàng.

Dự báo tiên tiến chủ yếu giảm hai yếu tố chi phí hàng tồn kho: chi phí giữ hàng và chi phí hết hàng. Bằng cách dự đoán chính xác nhu cầu, doanh nghiệp có thể đảm bảo mức độ hàng tồn kho tối ưu, dẫn đến tiết kiệm chi phí, tăng doanh số và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Việc triển khai dự báo tiên tiến bao gồm các bước như thu thập dữ liệu, lựa chọn mô hình, huấn luyện mô hình, dự báo, và đánh giá cũng như điều chỉnh mô hình định kỳ. Bằng cách theo dõi những bước này và tận dụng các mô hình dữ liệu lớn, trí tuệ nhân tạo, phân tích tiên tiến, và cảm nhận nhu cầu, các doanh nghiệp có thể triển khai hệ thống dự báo tiên tiến, cung cấp cho họ cái nhìn sâu sắc cần thiết để đưa ra quyết định thông minh và giữ vững lợi thế cạnh tranh.

Dự báo tiên tiến là một phương pháp chiến lược không chỉ cho phép doanh nghiệp dự đoán tương lai mà còn hình thành nó, dẫn đến việc tăng lợi nhuận và khả năng cạnh tranh trong bối cảnh kinh doanh dựa trên dữ liệu ngày nay.