Hotline: 0708 25 99 25
Viện đào tạo FMIT
Góc bài viết
Tải Brochure
Giải thưởng
Từ điển quản lý
Thi thử
Mentorship Expertise

Khóa học

Quản lý dự án

Luyện thi PMP®

Agile scrum expert

Quản trị rủi ro & Kiểm soát nội bộ

Kiểm toán nội bộ

Luyện thi chứng chỉ CIA®

Luyện thi CICS®

Quản lý chuỗi cung ứng

Luyện thi CSCP®

Quản trị cung ứng mua hàng

Luyện thi chứng chỉ CPSM

Phát triển lãnh đạo cấp cao

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Kế toán quản trị

Quản trị tài chính

Quản trị doanh nghiệp

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Demand Sensing

Cảm nhận nhu cầu

  • Định nghĩa:
    Demand Sensing là quá trình sử dụng dữ liệu thời gian thực và phân tích nâng cao để cảm nhận và dự báo chính xác các biến động trong nhu cầu của khách hàng. Phương pháp này giúp doanh nghiệp điều chỉnh chuỗi cung ứng một cách linh hoạt để đáp ứng nhu cầu thị trường nhanh chóng và hiệu quả.
    Ví dụ: Một công ty bán lẻ sử dụng dữ liệu bán hàng thời gian thực từ các cửa hàng và nền tảng trực tuyến để dự báo nhu cầu và bổ sung hàng tồn kho kịp thời.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Nâng cao độ chính xác của dự báo nhu cầu, giảm sai lệch và tồn kho dư thừa.
    2. Tăng tốc độ phản ứng với các thay đổi trong thị trường.
    3. Cải thiện khả năng phục vụ khách hàng và giảm chi phí chuỗi cung ứng.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu từ nhiều nguồn như POS, dữ liệu bán hàng trực tuyến, xu hướng thị trường, và các yếu tố thời tiết.
    2. Tích hợp công nghệ: Sử dụng các công cụ AI, ML, và Big Data để phân tích và cảm nhận các xu hướng trong nhu cầu.
    3. Xây dựng mô hình dự báo: Tạo các mô hình dự báo dựa trên dữ liệu lịch sử và thời gian thực.
    4. Điều chỉnh chuỗi cung ứng: Sử dụng kết quả dự báo để tối ưu hóa sản xuất, quản lý tồn kho, và lập kế hoạch vận chuyển.
    5. Theo dõi và cải tiến: Giám sát hiệu suất của hệ thống và cập nhật mô hình dự báo để cải thiện độ chính xác.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Chất lượng dữ liệu: Đảm bảo rằng dữ liệu được thu thập đầy đủ và chính xác để hệ thống dự báo hoạt động hiệu quả.
    2. Phối hợp đa bộ phận: Kết hợp thông tin từ các bộ phận như bán hàng, marketing, và sản xuất để cải thiện khả năng cảm nhận nhu cầu.
    3. Thích nghi nhanh: Hệ thống cần có khả năng tự điều chỉnh để thích nghi với các thay đổi trong thị trường.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một siêu thị theo dõi dữ liệu bán hàng hằng ngày để dự báo nhu cầu sản phẩm theo mùa và điều chỉnh lượng hàng tồn kho.
    2. Nâng cao: Coca-Cola sử dụng Demand Sensing để dự báo nhu cầu đồ uống dựa trên dữ liệu thời tiết và sự kiện địa phương, từ đó tối ưu hóa vận chuyển và phân phối.
  • Case Study Mini:
    Unilever:
    1. Unilever triển khai Demand Sensing trên toàn cầu để dự báo nhu cầu sản phẩm tiêu dùng nhanh như dầu gội và kem đánh răng.
    2. Họ sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ các kênh bán lẻ và nền tảng trực tuyến, kết hợp với dữ liệu thị trường để điều chỉnh sản xuất.
    3. Kết quả: Giảm 15% lượng hàng tồn kho dư thừa và tăng 10% độ chính xác trong giao hàng.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Demand Sensing giúp doanh nghiệp đạt được điều gì?
    a) Dự báo chính xác hơn và phản ứng nhanh hơn với các thay đổi trong nhu cầu thị trường.
    b) Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu thu thập và phân tích dữ liệu.
    c) Tăng tồn kho dư thừa để đảm bảo luôn có hàng.
    d) Giảm tính linh hoạt trong chuỗi cung ứng.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty thực phẩm đông lạnh nhận thấy rằng dự báo nhu cầu không chính xác, dẫn đến tình trạng thiếu hàng trong mùa cao điểm và dư thừa trong mùa thấp điểm.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể áp dụng Demand Sensing để cải thiện khả năng dự báo và tối ưu hóa chuỗi cung ứng?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Demand Forecasting: Dự báo nhu cầu truyền thống, được nâng cao nhờ Demand Sensing.
    2. Real-Time Analytics: Phân tích thời gian thực, hỗ trợ cảm nhận các thay đổi trong nhu cầu.
    3. Supply Chain Visibility: Tăng khả năng hiển thị trong chuỗi cung ứng để cải thiện khả năng phản ứng.
    4. Inventory Optimization: Tối ưu hóa tồn kho dựa trên dự báo nhu cầu chính xác hơn.
  • Gợi ý hỗ trợ:
    1. Gửi email đến info@fmit.vn.
    2. Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25.

Đăng ký nhận tin

8 * 5 =

Đối tác

Agile Scrum Master
ISM
Học Viện Sáng Tạo Toàn Cầu
IIA
ICI
PMI

Kết nối với chúng tôi

Icon email Icon phone Icon message Icon zalo