Từ dự báo nhu cầu và tối ưu hóa kho hàng đến nhận dạng hình ảnh và dự đoán bảo trì, nhiều ứng dụng AI khác nhau sẽ tác động đáng kể đến hoạt động quản lý hàng tồn kho trong tương lai gần. Cùng AsiaSoft tìm hiểu trong bài viết dưới đây nha!

1. Tổng quan quản lý hàng tồn kho

Quản lý hàng tồn kho bao gồm việc giám sát và điều chỉnh toàn bộ hàng tồn kho, bao gồm các khía cạnh như mua, lưu trữ và phân phối hàng hóa. Quản lý hàng tồn kho hiệu quả bao gồm việc cân bằng cẩn thận giữa việc cung cấp các mặt hàng với nhu cầu, đảm bảo có đủ số lượng hàng hóa vào đúng thời điểm và đúng địa điểm đồng thời giảm thiểu chi phí và tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Quản lý hàng tồn kho đóng vai trò then chốt trong việc đạt được hiệu quả hoạt động, sự hài lòng của khách hàng và sự ổn định tài chính cho các doanh nghiệp thuộc nhiều ngành khác nhau, bao gồm sản xuất, bán lẻ , phân phối và thương mại điện tử. Các phương pháp quản lý hàng tồn kho hiệu quả giúp doanh nghiệp cân bằng cung và cầu, giảm chi phí lưu kho, giảm thiểu tình trạng tồn kho và cải thiện hiệu quả kinh doanh tổng thể.

2. AI có thể chuyển đổi việc quản lý hàng tồn kho như thế nào?

Sự ra đời của AI trong quản lý hàng tồn kho đã mở ra một kỷ nguyên mới về hiệu quả và độ chính xác. Công nghệ này không chỉ là một công cụ; đó là lực lượng biến đổi đang xác định lại cách các doanh nghiệp quản lý hàng tồn kho của họ. Bằng cách tự động hóa các quy trình phức tạp, cung cấp các phân tích sâu sắc và cho phép đưa ra quyết định theo thời gian thực, AI đang biến những thách thức trong quản lý hàng tồn kho thành cơ hội phát triển và đổi mới. Nhưng chính xác những lợi ích mà AI mang lại là gì? Chúng ta hãy đi sâu vào một số trong số chúng để hiểu rõ hơn:

• Cấu trúc và phân tích dữ liệu: 

Một trong những thách thức quan trọng mà các doanh nghiệp phải đối mặt là xử lý dữ liệu lộn xộn và phi cấu trúc. AI có thể dọn dẹp và cấu trúc dữ liệu này, làm cho nó phù hợp hơn cho việc phân tích, trực quan hóa và báo cáo điều hành. Điều này không chỉ cải thiện chất lượng thông tin chi tiết thu được từ dữ liệu mà còn cho phép doanh nghiệp đưa ra quyết định sáng suốt hơn. Với AI, dữ liệu trở thành một công cụ mạnh mẽ có thể thúc đẩy việc ra quyết định chiến lược và tăng trưởng kinh doanh.

• Độ chính xác được cải thiện: 

Thuật toán AI có thể phân tích dữ liệu với mức độ chính xác vượt xa khả năng của con người. Điều này dẫn đến dự báo hàng tồn kho chính xác hơn, giảm đáng kể nguy cơ tồn kho quá mức hoặc thiếu hàng. Với AI, doanh nghiệp có thể duy trì mức tồn kho tối ưu, đảm bảo không hết hàng cũng như không lãng phí tài nguyên vào việc lưu trữ không cần thiết. Mức độ chính xác này đặc biệt có lợi trong môi trường kinh doanh phát triển nhanh chóng ngày nay, nơi mà ngay cả một tính toán sai lầm nhỏ cũng có thể gây ra hậu quả đáng kể.

• Tăng hiệu quả: 

AI có thể tự động hóa nhiều khía cạnh của quản lý hàng tồn kho, chẳng hạn như thu thập, phân tích dữ liệu và thậm chí cả quy trình sắp xếp lại đơn hàng. Việc tự động hóa này giúp nhân viên có thời gian tập trung vào các lĩnh vực quan trọng khác của doanh nghiệp, nâng cao năng suất tổng thể. Bằng cách loại bỏ các tác vụ thủ công, AI cũng giảm nguy cơ lỗi của con người, nâng cao hơn nữa hiệu quả của quy trình quản lý hàng tồn kho.

• Hiệu quả về chi phí: 

Bằng cách nâng cao độ chính xác và hiệu quả, AI có thể giúp doanh nghiệp tiết kiệm số tiền đáng kể. Giảm chi phí lưu trữ, ít lãng phí hơn do dự trữ quá nhiều và doanh số bán hàng được cải thiện nhờ dự báo chính xác, tất cả đều có thể góp phần mang lại lợi nhuận tốt hơn. Trong bối cảnh kinh doanh cạnh tranh, hiệu quả chi phí này có thể mang lại cho doanh nghiệp một lợi thế quan trọng, cho phép họ đầu tư nhiều nguồn lực hơn vào tăng trưởng và đổi mới.

• Nâng cao sự hài lòng của khách hàng: 

Với việc AI đảm bảo luôn có đủ sản phẩm phù hợp, doanh nghiệp có thể cung cấp trải nghiệm mua sắm vượt trội cho khách hàng của mình. Điều này không chỉ dẫn đến sự hài lòng của khách hàng cao hơn mà còn thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng, điều này rất quan trọng cho sự phát triển kinh doanh. Trong thời đại mà kỳ vọng của khách hàng cao hơn bao giờ hết, tính năng quản lý kho hàng bằng AI có thể giúp doanh nghiệp đáp ứng và vượt qua những kỳ vọng này, từ đó thúc đẩy sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng.

• Sự hài lòng của nhân viên: 

AI cũng có thể góp phần mang lại sự hài lòng cho nhân viên. Bằng cách tự động hóa các nhiệm vụ nhàm chán và lặp đi lặp lại, AI cho phép nhân viên chuyển từ tập trung vào việc dọn dẹp bộ dữ liệu sang công việc có tính chiến lược và có tác động hơn. Điều này không chỉ nâng cao sự hài lòng trong công việc của họ mà còn cho phép họ đóng góp đáng kể hơn vào sự thành công của tổ chức, như hành động trước những thách thức và tác động đến kết quả. 

3. Các trường hợp sử dụng AI trong quản lý hàng tồn kho

AI cung cấp nhiều trường hợp sử dụng khác nhau trong quản lý hàng tồn kho, trang bị cho doanh nghiệp những công cụ mạnh mẽ để tối ưu hóa chuỗi cung ứng và nâng cao hiệu quả tổng thể. Một số trường hợp sử dụng AI chính trong quản lý hàng tồn kho bao gồm:

3.1. Mua sắm vật liệu tự động 

Quy trình mua sắm trong các doanh nghiệp sản xuất có thể phức tạp và liên quan đến nhiều tài liệu và nhà cung cấp, dẫn đến thiếu hiệu quả và sai sót. AI ra tay giải cứu bằng cách tự động hóa các quy trình này, từ tìm nguồn cung ứng báo giá tốt nhất đến quản lý nguyên vật liệu trong toàn bộ chuỗi cung ứng.

Theo báo cáo của McKinsey, các công ty triển khai AI trong thu mua đã cải thiện đáng kể 35% đến 65% về mức tồn kho và dịch vụ cũng như Giảm 15% chi phí hậu cần.

3.2. Quản lý tồn kho an toàn năng động

Mức tồn kho tĩnh truyền thống không còn đủ để đáp ứng kỳ vọng của người tiêu dùng năng động và sự tham gia đa kênh của thị trường hiện tại. Để phát triển mạnh trong bối cảnh ngày nay, các doanh nghiệp cần các giải pháp thông minh có thể thích ứng và đáp ứng nhu cầu sắp tới bằng cách điều chỉnh linh hoạt mức tồn kho.

Quản lý kho an toàn dựa trên AI đảm bảo mang lại kết quả có lợi nhuận trên tất cả các kênh thực hiện, cân bằng chi phí thực hiện với nhu cầu dịch vụ. Cách tiếp cận này nâng cao trải nghiệm của khách hàng, tăng lợi tức đầu tư và khuyến khích hành vi mua hàng lặp lại. Hơn nữa, AI giúp tránh các vấn đề về hàng tồn kho như bán quá mức, mua quá mức và dự trữ quá nhiều hàng hóa không được ưa chuộng.

3.3. Dự báo nhu cầu dễ dàng với AI

Trong bối cảnh kinh doanh phát triển nhanh chóng ngày nay, các phương pháp dự báo nhu cầu truyền thống như làm mịn theo cấp số nhân và đường trung bình động tích hợp tự hồi quy đang trở nên lỗi thời. Khi các công ty tích lũy nhiều dữ liệu hơn, nhu cầu về một hệ thống mạnh mẽ có thể xác định mô hình nhu cầu một cách hiệu quả và sử dụng dữ liệu để dự báo nhu cầu chính xác và tối ưu hóa hàng tồn kho ngày càng tăng.

AI xác định lại dự báo nhu cầu bằng cách tận dụng dữ liệu thời gian thực để cung cấp dự báo quản lý hàng tồn kho tức thì. Bằng cách giảm sự phụ thuộc vào các phương pháp truyền thống tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi, dự báo nhu cầu được hỗ trợ bởi AI sẽ nâng cao đáng kể độ chính xác và giảm sai sót trong chuỗi cung ứng. Điều này dẫn đến giảm thiểu tổn thất phát sinh từ nhu cầu tiêu dùng ngoài dự kiến ​​và số lượng tồn kho không chính xác.

3.4. Nâng cao năng suất thông qua thuật toán AI

Việc tích hợp trí tuệ nhân tạo vào hoạt động kinh doanh hàng ngày giúp hợp lý hóa việc quản lý công việc và giảm thiểu nhu cầu con người tham gia vào các công việc lặp đi lặp lại. Kết quả là, các doanh nghiệp trải nghiệm năng suất được cải thiện, sử dụng nguồn lực tối ưu và giám sát tốt hơn về thời gian, số lượng và sự thiếu hiệu quả trong hoạt động.

3.5. Tối ưu hóa hàng tồn kho và hợp lý hóa hậu cần để tiết kiệm chi phí

Quản lý hàng tồn kho không đầy đủ có thể khiến doanh nghiệp tổn thất rất nhiều doanh thu. Hệ thống quản lý hàng tồn kho được hỗ trợ bởi AI sẽ ưu tiên hiệu quả các quy trình quan trọng nhằm giải quyết các tắc nghẽn, đáp ứng nhu cầu của khách hàng và giảm thiểu rủi ro tốn kém. Điều này dẫn đến giảm đáng kể chi phí thuê kho cao, khách hàng không hài lòng do thiếu hàng tồn kho và sản phẩm không bán được. Ngoài ra, AI cho phép doanh nghiệp mở rộng dòng sản phẩm và hàng tồn kho của mình với chi phí gia tăng tối thiểu.

3.6. Thu hẹp khoảng cách cung cầu

Khi kết hợp với phân tích dữ liệu, AI dự đoán chính xác nhu cầu của khách hàng và duy trì mức tồn kho tối ưu một cách nhất quán. Bằng cách phân tích nhu cầu trước đây của khách hàng đối với các sản phẩm theo mùa, hệ thống AI dự báo nhu cầu cho các mùa sắp tới và thậm chí có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc đặt hàng trước, hợp lý hóa hơn nữa hoạt động kinh doanh.

3.7. Hỗ trợ khả năng truy cập và độ chính xác của dữ liệu

Giải pháp quản lý hàng tồn kho AI tự động hóa việc lưu trữ, thu thập và phổ biến tất cả dữ liệu liên quan đến hàng tồn kho, đảm bảo khả năng hiển thị và độ chính xác. Từ theo dõi sản phẩm đến thời gian giao hàng của nhà cung cấp, AI xử lý thông tin tồn kho quan trọng, giảm thiểu những sai sót và thiếu chính xác thường do các hệ thống cũ và phương pháp quản lý hàng tồn kho thủ công gây ra.

3.8. Nâng cao hiệu quả làm việc của lực lượng lao động

Hàng tồn kho được quản lý tốt sẽ cải thiện đáng kể hiệu suất của nhân viên trên tất cả các lĩnh vực kinh doanh. AI trao quyền cho nhân viên làm việc trực tiếp với khách hàng để đưa ra đề xuất sản phẩm chính xác và kịp thời dựa trên dữ liệu có sẵn và thông tin chi tiết, giúp hiệu suất của nhân viên có thể tăng 40%. Ngoài ra, AI còn cung cấp các công cụ giáo dục như chương trình quản trị với các khóa học giao dịch và thông tin quản lý, nâng cao hiệu quả kinh doanh bán lẻ tổng thể.

4. Những thách thức mà hệ thống quản lý hàng tồn kho phải đối mặt

Các hệ thống quản lý hàng tồn kho truyền thống thường gặp phải một số thách thức và sự phức tạp có thể cản trở tính hiệu quả của chúng trong môi trường kinh doanh hiện đại. Những thách thức này bao gồm:

• Dự báo nhu cầu không chính xác: Các hệ thống truyền thống thường dựa vào dữ liệu lịch sử và các phương pháp đơn giản để dự báo nhu cầu, dẫn đến dự đoán mô hình nhu cầu trong tương lai không chính xác. Điều này có thể dẫn đến vấn đề tồn kho quá nhiều hoặc thiếu hàng.
• Khả năng hiển thị bị hạn chế: Việc thiếu dữ liệu thời gian thực và khả năng hiển thị trên toàn bộ chuỗi cung ứng có thể dẫn đến việc ra quyết định kém. Các hệ thống truyền thống có thể không cung cấp thông tin chuyên sâu về mức tồn kho ở nhiều địa điểm hoặc giai đoạn khác nhau, khiến việc phản ứng nhanh với các thay đổi trở nên khó khăn.
• Nhập dữ liệu thủ công: Các hệ thống thông thường thường dựa vào việc nhập dữ liệu thủ công, một quy trình tốn nhiều thời gian, dễ mắc lỗi và kém hiệu quả. Điều này có thể dẫn đến sự khác biệt trong hồ sơ hàng tồn kho và cản trở độ chính xác tổng thể.
• Chi phí lưu kho cao: Việc duy trì hàng tồn kho dư thừa sẽ làm tăng vốn có giá trị và phát sinh chi phí lưu kho. Các hệ thống truyền thống có thể không tối ưu hóa hiệu quả mức tồn kho, dẫn đến chi phí vận chuyển cao hơn.
• Gián đoạn chuỗi cung ứng: Các hệ thống truyền thống có thể gặp khó khăn trong việc xử lý những gián đoạn chuỗi cung ứng không mong muốn, chẳng hạn như sự chậm trễ trong sản xuất hoặc phân phối. Những gián đoạn này có thể ảnh hưởng đến toàn bộ quy trình quản lý khoảng không quảng cáo.
• Thiếu tính linh hoạt: Các hệ thống truyền thống có thể không thích ứng tốt với những thay đổi trong xu hướng thị trường, tính thời vụ hoặc sự thay đổi trong sở thích của khách hàng. Sự thiếu linh hoạt này có thể dẫn đến hàng tồn kho bị lỗi thời hoặc luân chuyển chậm.
• Sự hợp tác kém với nhà cung cấp: Giao tiếp và cộng tác hạn chế với nhà cung cấp có thể dẫn đến thách thức trong việc quản lý thời gian giao hàng, số lượng đặt hàng và lịch trình bổ sung.
• Thực hiện đơn hàng không hiệu quả: Nếu không có khả năng hiển thị theo thời gian thực về mức tồn kho, các hệ thống truyền thống có thể dẫn đến quy trình thực hiện đơn hàng không hiệu quả, giao hàng bị trì hoãn và khách hàng không hài lòng.
• Sự phức tạp của hoạt động đa địa điểm: Đối với các doanh nghiệp có nhiều kho hàng hoặc trung tâm phân phối, việc điều phối hàng tồn kho trên nhiều địa điểm khác nhau có thể trở nên phức tạp và đầy thách thức với các hệ thống truyền thống.
• Thiếu thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu: Các hệ thống truyền thống có thể thiếu khả năng phân tích để cung cấp thông tin chi tiết có ý nghĩa về xu hướng, mô hình và cơ hội cải thiện quản lý hàng tồn kho.
• Sắp xếp lại hàng hóa theo cách thủ công: Việc sắp xếp lại hàng tồn kho theo cách thủ công có thể dẫn đến sự chậm trễ và sai sót. Các hệ thống truyền thống có thể không có trình kích hoạt sắp xếp lại tự động dựa trên nhu cầu thực tế.
• Khó khăn trong việc lập kế hoạch nhu cầu: Các hệ thống truyền thống có thể gặp khó khăn trong việc kết hợp các yếu tố ngoài dữ liệu bán hàng lịch sử, chẳng hạn như xu hướng thị trường, ảnh hưởng bên ngoài và sự thay đổi hành vi của khách hàng.

Những thách thức này nhấn mạnh sự cần thiết của các công nghệ tiên tiến, chẳng hạn như AI và phân tích dữ liệu, để nâng cao hiệu quả các hệ thống quản lý hàng tồn kho truyền thống và giải quyết những vấn đề phức tạp này .