Data Science trong quản lý chuỗi cung ứng là gì ?

Khoa học dữ liệu là quá trình phân tích và trích xuất thông tin chi tiết từ dữ liệu để đưa ra các quyết định kinh doanh. Bằng cách tận dụng khoa học dữ liệu, các nhà quản lý chuỗi cung ứng có thể hiểu rõ hơn về quản trị vận hành, tối ưu hóa quy trình và nắm rõ những cơ hội cải tiến. 

Theo các cuộc khảo sát gần đây, khoa học dữ liệu là một trong những kỹ năng hàng đầu mà các doanh nghiệp trong lĩnh vực supply chain tìm kiếm. Theo Cục Thống kê Lao động, các vị trí liên quan đến phân tích, nghiên cứu được dự đoán sẽ tăng 25% từ năm 2020 đến năm 2030. Mức tăng trưởng này nhanh hơn nhiều so với mức trung bình của tất cả các ngành nghề.

Không riêng gì Data Scientist, Data Analyst cũng là một trong những vị trí được “săn đón” nhiều nhất trong lĩnh vực này. Nhiệm vụ chính của họ là thu thập và phân tích dữ liệu. Sau đó, những số liệu này sẽ được supply chain consultants đưa ra chiến lược cụ thể và giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa hoạt động chuỗi cung ứng của họ.

Bên cạnh đó, trong ngành chuỗi cung ứng còn có các vị trí liên quan đến data science như demand planners (sử dụng dữ liệu để dự báo nhu cầu của khách hàng), inventory managers (sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa mức tồn kho và giảm lãng phí), transportation analysts (sử dụng dữ liệu để tối ưu hóa các tuyến vận chuyển và giảm thiểu chi phí vận chuyển) và risk analysts (sử dụng dữ liệu để xác định các rủi ro tiềm ẩn và phát triển các chiến lược giảm thiểu). 

Mức lương của Data Scientist trong ngành supply chain

Theo Glassdoor, tổng mức lương ước tính cho data scientist ở khu vực Hoa Kỳ là $113.645 mỗi năm, với mức lương trung bình hàng năm là $91.750 đô la. Ngoài mức lương cơ bản, data scientist có thể có mức lương cao hơn khoảng $21.895 đô la mỗi năm, bao gồm tiền thưởng dự án, tiền hoa hồng,...

Theo số liệu của Vietnamworks, mức lương trung bình của nhân viên data scientist là 36.793.100 vnd/ tháng và của manager là 51.872.625 vnđ/ tháng. 

7 ứng dụng của data science trong quản lý chuỗi cung ứng

Dự báo nhu cầu

Dự báo nhu cầu chính xác là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của data science trong chuỗi cung ứng. Các chuyên gia chuỗi cung ứng có thể dự đoán được nhu cầu trong tương lai bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng trước đây như thời tiết, xu hướng truyền thông và các yếu tố bên ngoài khác. Những dự báo này có thể giúp tổ chức tối ưu hóa mức tồn kho, giảm lãng phí và cải thiện sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, với các thuật toán phân tích dự đoán và machine learning,  các công ty có thể điều chỉnh dự báo nhu cầu dựa trên dữ liệu thời gian thực, đảm bảo luôn linh hoạt và đáp ứng các điều kiện thị trường thay đổi.

Tối ưu hóa tuyến đường

Tối ưu hóa tuyến đường là điều cần thiết để giảm thiểu chi phí vận chuyển, cải thiện thời gian giao hàng và giảm thiểu tác động môi trường trong hoạt động hậu cần. Data science được sử dụng để tối ưu hóa các tuyến đường bằng cách xem xét các yếu tố như dữ liệu vận chuyển, mô hình giao thông, thời hạn giao hàng và điều kiện thời tiết. Bằng cách phân tích này, các nhà khoa học dữ liệu có thể xây dựng các thuật toán tối ưu hóa các tuyến giao hàng dựa trên các yếu tố khác nhau như khoảng cách, giao thông và thời gian giao hàng. Điều này giúp các tổ chức giảm chi phí vận chuyển, cải thiện thời gian giao hàng.

Tối ưu hóa hàng tồn kho

Quản lý hàng tồn kho là một khía cạnh phức tạp của quản lý chuỗi cung ứng. Lượng hàng tồn kho quá nhiều có thể gây tắc nghẽn vốn và dẫn đến lãng phí. Ngược lại, lượng hàng tồn kho quá ít có thể gây ra tình trạng hết hàng và giảm doanh thu. Các nhà khoa học dữ liệu có thể phát triển các thuật toán tối ưu hóa mức tồn kho và giảm lãng phí bằng cách phân tích dữ liệu bán hàng, thời gian giao hàng của nhà cung cấp và dự báo nhu cầu. Điều này giúp doanh nghiệp duy trì mức tồn kho tối ưu, giảm tình trạng hết hàng và tránh tồn kho dư thừa.

Quản lý rủi ro 

Quản lý rủi ro rất quan trọng giúp xác định các rủi ro tiềm ẩn trong quản lý chuỗi cung ứng và phát triển các kế hoạch dự phòng. Data science được ứng dụng để xác định các rủi ro tiềm ẩn như sự gián đoạn trong luồng hàng hóa hoặc sự chậm trễ trong việc giao hàng. Họ phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau giúp doanh nghiệp giảm thiểu những rủi ro này và đảm bảo tính liên tục của hoạt động kinh doanh.

Quản lý nhà cung ứng

Một khía cạnh quan trọng khác của quản lý chuỗi cung ứng là quản lý nhà cung cấp và data science được áp dụng để đánh giá hiệu suất của nhà cung cấp và xác định các cơ hội cải tiến. Bằng các số liệu như thời gian giao hàng, chỉ số chất lượng và giá cả, data scientist có thể xác định nhà cung cấp nào đang hoạt động tốt và nhà cung cấp nào đang hoạt động kém. Điều này cho phép doanh nghiệp đàm phán hợp đồng tốt hơn với các nhà cung cấp, cải thiện quy trình, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả.

Phân tích phân khúc khách hàng để tối ưu hóa chuỗi cung ứng 

Phân tích phân khúc khách hàng có thể giúp doanh nghiệp hiểu các yêu cầu khác nhau của khách hàng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng cho phù hợp. Các kỹ thuật phân cụm (Clustering Techniques) có thể giúp các doanh nghiệp phân nhóm khách hàng dựa trên yêu cầu của họ và điều chỉnh chuỗi cung ứng cho phù hợp. Ngoài ra, dựa trên yêu cầu của khách hàng, doanh nghiệp có thể cải thiện mức độ dịch vụ, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả của chuỗi cung ứng.

Theo dõi và giám sát các lô hàng trong thời gian thực 

Theo dõi và giám sát lô hàng theo thời gian thực có thể giúp doanh nghiệp cải thiện thời gian giao hàng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Cảm biến và phân tích IoT giúp doanh nghiệp giám sát các lô hàng và thực hiện những hành động khắc phục kịp thời. 

Tổng kết

Trong tương lai ngành supply chain sẽ phát triển mạnh mẽ và cải thiện quy trình nhờ việc sử dụng khoa học dữ liệu và phân tích dữ liệu ngày càng tăng. Các ứng dụng của khoa học dữ liệu là rất lớn và hữu dụng. Các doanh nghiệp trong tương lai sẽ đạt được lợi thế cạnh tranh cao khi tiếp tục đầu tư và phát triển bộ phận data science trong bộ máy hoạt động. Điều này cũng mở ra nhiều cơ hội phát triển cho vị trí Data Scientist trong tương lai.