Digital Demand Sensing

○ Định nghĩa:
Digital Demand Sensing là việc sử dụng dữ liệu thời gian thực, trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning (ML) và phân tích Big Data để dự đoán nhu cầu của khách hàng một cách chính xác hơn, giúp tối ưu hóa chuỗi cung ứng, quản lý tồn kho và kế hoạch sản xuất.

Ví dụ: Một công ty FMCG sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng theo thời gian thực từ cửa hàng, website thương mại điện tử và mạng xã hội, từ đó điều chỉnh kế hoạch sản xuất và bổ sung hàng hóa linh hoạt.

○ Mục đích sử dụng:

Cải thiện độ chính xác trong dự báo nhu cầu, giúp doanh nghiệp điều chỉnh sản xuất và logistics linh hoạt hơn.

Giảm tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa bằng cách theo dõi xu hướng tiêu dùng theo thời gian thực.

Tối ưu hóa quản lý tồn kho và kế hoạch mua hàng, giúp doanh nghiệp tiết kiệm chi phí và nâng cao hiệu suất chuỗi cung ứng.

Phản ứng nhanh hơn với những thay đổi trong hành vi khách hàng, thị trường và xu hướng tiêu dùng.

○ Các công nghệ hỗ trợ Digital Demand Sensing:

AI-Based Real-Time Demand Forecasting (Dự báo nhu cầu theo thời gian thực bằng AI)

AI phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng thời tiết, yếu tố kinh tế để tối ưu hóa kế hoạch cung ứng.

IoT & Smart POS Data Collection (Thu thập dữ liệu từ IoT và điểm bán hàng thông minh - POS)

Cảm biến IoT và hệ thống POS cung cấp dữ liệu tức thời về doanh số bán hàng tại các cửa hàng.

Social Media & Web Analytics (Phân tích dữ liệu từ mạng xã hội và hành vi tiêu dùng trực tuyến)

AI thu thập thông tin từ mạng xã hội, đánh giá sản phẩm để dự báo nhu cầu tiêu dùng.

Cloud-Based Demand Analytics Platforms (Nền tảng phân tích nhu cầu trên đám mây)

Hệ thống tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau để đưa ra dự báo chính xác hơn.

Digital Twin for Demand Simulation (Bản sao số giúp mô phỏng và dự báo nhu cầu)

Doanh nghiệp có thể mô phỏng nhiều kịch bản tiêu dùng để điều chỉnh sản xuất và tồn kho linh hoạt hơn.

○ Các bước triển khai Digital Demand Sensing:

Bước 1: Thu thập dữ liệu đa nguồn từ hệ thống bán hàng và chuỗi cung ứng

Tích hợp dữ liệu từ POS, thương mại điện tử, mạng xã hội, IoT vào một hệ thống chung.

Bước 2: Áp dụng AI và Machine Learning để phân tích xu hướng nhu cầu

AI học từ dữ liệu quá khứ, dự đoán xu hướng và điều chỉnh kế hoạch bổ sung hàng hóa theo thời gian thực.

Bước 3: Đồng bộ hóa dữ liệu với hệ thống SCM, ERP và WMS để tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Đảm bảo dữ liệu dự báo nhu cầu được tích hợp vào hệ thống quản lý logistics để tự động điều chỉnh kế hoạch đặt hàng.

Bước 4: Theo dõi và cập nhật mô hình dự báo theo thời gian thực

Hệ thống cập nhật liên tục dữ liệu mới để điều chỉnh kế hoạch sản xuất và tồn kho linh hoạt.

Bước 5: Đánh giá hiệu suất dự báo và cải thiện độ chính xác của hệ thống Digital Demand Sensing

Định kỳ kiểm tra độ chính xác của dự báo nhu cầu và tối ưu hóa mô hình AI.

○ Lưu ý thực tiễn:

Không phải tất cả doanh nghiệp đều cần Digital Demand Sensing ở mức độ cao, có thể triển khai từng phần để đánh giá hiệu quả.

AI giúp doanh nghiệp phân tích dữ liệu nhanh hơn, nhưng vẫn cần con người giám sát để đảm bảo tính chính xác.

Kết hợp với chiến lược Omnichannel Inventory Management giúp tối ưu hóa mức tồn kho và kế hoạch bổ sung hàng hóa linh hoạt hơn.

○ Ví dụ minh họa:

Cơ bản: Một chuỗi siêu thị sử dụng dữ liệu từ POS để dự báo nhu cầu sản phẩm theo từng ngày và tối ưu hóa kế hoạch bổ sung hàng hóa.

Nâng cao: Amazon triển khai AI để phân tích hành vi mua sắm theo thời gian thực, giúp tự động điều chỉnh lượng hàng tồn kho tại các trung tâm hoàn tất đơn hàng.

○ Case Study Mini:
Nike – Ứng dụng Digital Demand Sensing để tối ưu hóa sản xuất & phân phối

Nike sử dụng AI để theo dõi dữ liệu bán hàng từ website, cửa hàng và mạng xã hội để dự đoán nhu cầu theo từng khu vực.

Công ty cũng tích hợp hệ thống Demand Sensing với nền tảng SCM để điều chỉnh sản xuất theo xu hướng tiêu dùng.

Kết quả:

Giảm 25% tồn kho dư thừa nhờ vào khả năng dự báo chính xác hơn.

Tăng 20% tốc độ bổ sung hàng hóa và phản ứng với nhu cầu thị trường.

○ Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
Digital Demand Sensing giúp doanh nghiệp đạt được lợi ích gì?

A. Dự báo nhu cầu theo thời gian thực, tối ưu hóa tồn kho và cải thiện độ chính xác trong chuỗi cung ứng
B. Không có tác động đến chiến lược logistics và quản lý chuỗi cung ứng
C. Chỉ phù hợp với doanh nghiệp thương mại điện tử, không áp dụng cho ngành sản xuất
D. Làm tăng chi phí vận hành mà không mang lại lợi ích thực tế

○ Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
Một công ty FMCG muốn dự đoán chính xác nhu cầu của khách hàng để tối ưu hóa kế hoạch bổ sung hàng hóa. Làm thế nào để triển khai Digital Demand Sensing để đạt hiệu quả tối đa?

○ Liên kết thuật ngữ liên quan:

AI-Based Demand Forecasting for Inventory Optimization: Trí tuệ nhân tạo giúp tối ưu hóa mức tồn kho theo thời gian thực.

IoT for Smart Inventory Replenishment: Cảm biến IoT giúp theo dõi tồn kho và tự động bổ sung hàng hóa theo nhu cầu thực tế.

Real-Time Consumer Data Analytics: Phân tích dữ liệu tiêu dùng theo thời gian thực để dự đoán xu hướng mua sắm.

Cloud-Based Demand Analytics & Decision Making: Hệ thống phân tích nhu cầu trên nền tảng đám mây giúp tối ưu hóa chiến lược logistics.

○ Gợi ý hỗ trợ:

Gửi email đến info@fmit.vn

Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25