Hiện nay, “lịch sử” của một sản phẩm (chi tiết về cách nó được sản xuất, nơi nó đã qua, nguồn gốc của nó, v.v.) đang được kiểm tra chặt chẽ không kém gì giá của sản phẩm đó. Người tiêu dùng và các công ty đang đòi hỏi các sản phẩm có nguồn gốc đạo đức và bền vững; thực tế là cả hai đều đang ngày càng thay đổi sở thích mua sắm của mình để phản ánh các yếu tố này.
Một nghiên cứu của EY cho thấy 42% người tiêu dùng sẵn sàng chi trả nhiều hơn cho các sản phẩm được sản xuất một cách bền vững. Các cơ quan quản lý ngày càng yêu cầu các công ty phải công bố các thực hành về nguồn gốc.
Ví dụ, các quy định cuối cùng được Sở Thuế vụ ban hành vào ngày 3 tháng 5 năm 2024 về các quy định liên quan đến phương tiện sạch trong Đạo luật Giảm lạm phát, khuyến khích các công ty (và người tiêu dùng mà khoản tín dụng có thể được hoàn lại) vượt qua “kiểm tra giá trị gia tăng đủ điều kiện được truy xuất.” Các chuỗi cung ứng ngày nay mang tính toàn cầu, phức tạp và luôn thay đổi. Với việc gián đoạn chuỗi cung ứng ngày càng trở nên phổ biến, các công ty thường xuyên phải đối mặt với những rủi ro đáng kể về hoạt động và uy tín.
Truy xuất nguồn gốc nhà cung cấp được định nghĩa là khả năng xác định và theo dõi toàn bộ quá trình di chuyển của nguyên liệu thô. Từ người trồng trọt và khai thác đến quá trình xử lý vật liệu, truy xuất nguồn gốc cho phép các công ty theo dõi nguyên liệu trên toàn cầu từ công ty này sang công ty khác và đạt được tính minh bạch, điều đang ngày càng trở thành một yêu cầu. Các công ty đã quan tâm đến các chương trình truy xuất nguồn gốc, với sự quan tâm tăng mạnh sau đại dịch; tuy nhiên, trong lịch sử, việc truy xuất nguồn gốc chưa khả thi.
Việc áp dụng số hóa toàn cầu chậm đã khiến việc thu thập, lưu trữ và truyền tải dữ liệu được thực hiện thủ công, với các tiêu chuẩn toàn cầu khác nhau. Ngoài ra, các giải pháp công nghệ có sẵn thường không thực tế; các nền tảng tùy chỉnh đòi hỏi sự đồng thuận rộng rãi của các bên liên quan và đắt đỏ để triển khai, đòi hỏi nhiều năm để hoàn thành. Cũng có những yêu cầu liên tục đáng kể, bao gồm phụ thuộc nhiều vào nhà cung cấp để duy trì hiệu quả dữ liệu (bao gồm các nhà cung cấp cấp 2 trở lên), cũng như các hạn chế về an ninh mạng và quản trị giữa các công ty.
Các cấp độ hình thành của truy xuất nguồn gốc nhà cung cấp?
Mức độ trưởng thành của truy xuất nguồn gốc nhà cung cấp thể hiện sự phát triển của khả năng giám sát và quản lý chuỗi cung ứng của một công ty với sự tinh vi và tầm nhìn ngày càng cao.
Cấp độ 1: Giám sát
Tại cấp độ này, trọng tâm là thiết lập các hệ thống tự động để giám sát rủi ro 24/7 và cung cấp cảnh báo. Giai đoạn này bao gồm việc phân loại và ưu tiên các cảnh báo rủi ro để quản lý khối lượng dữ liệu khổng lồ một cách hiệu quả. Các công ty ở mức độ này được hưởng lợi từ các công cụ trực quan hóa, giúp lập bản đồ mạng lưới và tác động của rủi ro, cung cấp một cái nhìn rõ ràng về những điểm dễ bị tổn thương tiềm ẩn.
Cấp độ 2: Dự đoán
Ở cấp độ này, các công ty tận dụng phân tích nâng cao để dự báo hiệu suất và các gián đoạn tiềm năng. Khả năng dự đoán này mở rộng hơn so với tầm nhìn điển hình trong 30-60-90 ngày, cung cấp một cái nhìn chiến lược hơn về chuỗi cung ứng. Lập kế hoạch kịch bản "nếu thế này, thì thế kia" trở thành một công cụ quan trọng, cho phép các công ty dự đoán và chuẩn bị cho các tình huống khác nhau.
Cấp độ 3: Giảm thiểu
Cấp độ trưởng thành này đặc trưng bởi các quy trình quản trị được xác định rõ ràng để giải quyết cả những rủi ro đã biết và chưa biết. Giai đoạn này tập trung vào việc chuyển từ phản ứng sang chủ động, với các hành động chiến lược được thiết kế để bảo vệ nguồn cung dài hạn. Các công ty ở cấp độ này đã thiết lập các khung công tác vững chắc để giảm thiểu rủi ro, đảm bảo rằng họ có thể duy trì tính toàn vẹn và tính liên tục của chuỗi cung ứng ngay cả khi đối mặt với các sự kiện bất ngờ.
Nền tảng Chuỗi cung ứng và Vận hành của EY giải quyết các vấn đề chính mà ngành công nghiệp đang đối mặt trong việc đạt đến mức độ trưởng thành của truy xuất nguồn gốc giám sát. Nền tảng này cung cấp cho các đội ngũ chuỗi cung ứng khả năng hiển thị vượt trội, trí tuệ quyết định và tối ưu hóa đa chức năng tốt hơn để tạo ra giá trị kinh doanh. Là một giải pháp thống nhất được dẫn dắt bởi trí tuệ nhân tạo (AI), nền tảng này hiện thực hóa sức mạnh của việc quản lý dữ liệu từ đầu đến cuối qua các hệ thống doanh nghiệp, hệ thống lập kế hoạch và các ứng dụng tùy chỉnh để thúc đẩy các hành động.
Những phát triển công nghệ giúp đẩy nhanh quá trình hình thành như thế nào?
Những phát triển gần đây trong công nghệ, chẳng hạn như sự phát triển của trí tuệ nhân tạo (AI) và chất lượng dữ liệu doanh nghiệp, đang giúp các tổ chức có cái nhìn sâu sắc hơn về chuỗi cung ứng một cách khả thi hơn bao giờ hết. Dữ liệu hiện có sẵn hơn trước đây, từ thông tin công khai trên các nền tảng mạng xã hội, đến các cơ quan chính phủ, và các công ty chuyên về nguyên liệu thô cụ thể. Tuy nhiên, các nguồn dữ liệu đã chứng minh tính đơn chiều, với một số tập trung vào rủi ro gián đoạn trong khi những nguồn khác đánh giá điều kiện làm việc và các lệnh trừng phạt, điều này đòi hỏi phải sử dụng nhiều nguồn dữ liệu khác nhau. Thông thường, các công ty, thông qua một vài nhà cung cấp dữ liệu hiệu quả về chi phí, có thể truy cập hàng ngàn nguồn dữ liệu để thực hiện đánh giá rủi ro toàn diện. Việc phân tích và hợp nhất hiệu quả thông tin từ hàng ngàn nguồn dữ liệu có thể đã gây khó khăn cho các công ty trong việc tìm ra những tín hiệu từ nhiễu loạn.
Nghiên cứu tình huống
Giám sát
Sau sự cố vi phạm an ninh mạng, một nhà sản xuất cấp 2 đã phải thiết kế lại chương trình giám sát rủi ro nhà cung cấp của mình. Đội ngũ tư vấn của EY đã giúp đánh giá danh mục sản phẩm của thực thể và dữ liệu liên quan đến nhà cung cấp. Bằng cách xác định và phân tích dữ liệu bên ngoài về các danh mục mua sắm chính qua nhiều yếu tố rủi ro (ví dụ: an ninh mạng, liên tục kinh doanh), các chuyên gia của EY đã thiết kế lại quy trình thẩm định nhà cung cấp của công ty, tận dụng dữ liệu công khai và các công cụ độc quyền để tăng cường khả năng hiển thị rủi ro nhà cung cấp.
AI đang ngày càng trở nên hiệu quả hơn trong việc xác định các thông tin định hướng hành động và, cuối cùng, sử dụng các mô hình học máy, trong việc dự đoán gián đoạn theo thời gian trong khi cũng làm việc để đánh giá các yếu tố gây gián đoạn một cách chính xác hơn. Mặc dù không chính xác như việc tích hợp trực tiếp với nhà cung cấp, các giải pháp AI có thể được triển khai ngay hôm nay và vượt qua nhiều thách thức hiện tại về truy xuất nguồn gốc, bao gồm sự phụ thuộc vào nhà cung cấp, rủi ro an ninh mạng và các triển khai kéo dài nhiều năm. Ví dụ, các công cụ hàng đầu trên thị trường cung cấp cái nhìn tổng quan đa chiều về luồng liên tục của các mối đe dọa từ các rủi ro hệ sinh thái ngày càng phức tạp, cho phép các tổ chức liên tục đánh giá các mối đe dọa liên quan đến chiến lược, kinh tế và hoạt động, và triển khai các chiến lược giảm thiểu rủi ro.
AI dẫn dắt hành trình truy xuất nguồn gốc?
Để dẫn dắt hành trình truy xuất nguồn gốc của công ty, các giám đốc chuỗi cung ứng (CSCO), giám đốc mua sắm (CPO) và các lãnh đạo quản lý rủi ro doanh nghiệp nên tận dụng sức mạnh của trí tuệ nhân tạo (AI). AI không chỉ có thể dự đoán các gián đoạn và rủi ro trong chuỗi cung ứng mà còn hỗ trợ việc ra quyết định chiến lược. Các nhà lãnh đạo doanh nghiệp được đề cập có thể thúc đẩy sự chuyển đổi này bằng cách triển khai các khung quản trị vững chắc, cho phép họ tái thiết kế tổ chức của mình với việc thẩm định kỹ lưỡng hơn trong quá trình đánh giá nhà cung cấp và cải thiện các quy trình quản lý rủi ro.
Nghiên cứu tình huống
Dự đoán gián đoạn
Một nhà sản xuất trong ngành hàng không đã áp dụng khả năng dự đoán vào cơ sở nhà cung cấp toàn cầu của mình. Sau khi phải chịu nhiều gián đoạn chuỗi cung ứng do các cú sốc bất ngờ, công ty mong muốn trở nên chủ động hơn trong việc dự đoán rủi ro chuỗi cung ứng. Bằng cách xác định các yếu tố gây gián đoạn, đội ngũ EY đã tạo ra một nền tảng giám sát tùy chỉnh, sau đó được sử dụng để huấn luyện một nền tảng học máy. Nền tảng dữ liệu này đã được tinh chỉnh liên tục theo thời gian để cuối cùng xác định được 95% các gián đoạn thực tế, với độ chính xác dự đoán tổng thể hơn 70%.
Bằng cách xác định các yếu tố rủi ro chính, các công ty có thể sử dụng các nhà cung cấp dữ liệu bên thứ ba để huấn luyện các mô hình học máy, tạo ra những thông tin chi tiết cụ thể được điều chỉnh theo chuỗi cung ứng của họ. Khả năng dự đoán được điều khiển bởi AI rất hiệu quả trong việc dự báo rủi ro nhà cung cấp trước khi chúng xảy ra và cung cấp một đánh giá toàn diện về chuỗi cung ứng qua các yếu tố rủi ro khác nhau.
Kết luận
Khi các chương trình truy xuất nguồn gốc trở thành yêu cầu kinh doanh, nền tảng phù hợp kết hợp dữ liệu công khai và các công cụ AI có thể giúp các công ty vượt qua mức độ truy xuất nguồn gốc cơ bản. Những tiến bộ công nghệ đang giúp các tập đoàn xác định nguyên nhân gốc rễ của rủi ro trong chuỗi cung ứng của họ và, theo thời gian, bắt đầu dự đoán nơi và thời điểm xảy ra gián đoạn. Các tổ chức về chuỗi cung ứng, mua sắm và rủi ro doanh nghiệp có thể hợp tác để sử dụng thông tin này một cách chủ động khi họ tìm cách giảm rủi ro nhà cung cấp, tái thiết kế cơ sở nhà cung cấp của họ để phản ánh các hồ sơ rủi ro mong muốn một cách phù hợp hơn. Bây giờ là thời điểm các công ty nên hành động bằng cách tận dụng những thông tin dự đoán do AI điều khiển và thực hiện các biện pháp quản trị hiệu quả để giảm thiểu rủi ro nhà cung cấp một cách chủ động.
.jpg "Bài 4: Phát triển nguồn nhân lực logistics: Yếu tố quyết định thành công của các khu thương mại tự do")
.jpg "Vietnam and the Path to Becoming a High-Income Nation by 2045")
.jpg "Developing Green Logistics in the Transition to New-Generation Industrial Parks")
.jpg "Dr. Tran Dinh Ly: \"Developing Human Resources in Alignment with Social Responsibility\"")
