Hotline: 0708 25 99 25
English Tiếng Việt
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 Năng Lực Lãnh Đạo

Giám đốc điều hành

Giám đốc Kiểm toán nội bộ

Tài chính và Kế toán quản trị

Quản trị doanh nghiệp

Quản trị logistics

Từ điển quản lý

Predictive Supply Chain Modelling

Mô hình dự đoán chuỗi cung ứng

  • Định nghĩa:
    Predictive Supply Chain Modelling là việc sử dụng các công cụ dự đoán và mô phỏng để phân tích và dự báo các tình huống trong chuỗi cung ứng. Phương pháp này dựa trên dữ liệu lịch sử, thời gian thực, và các yếu tố ngoại cảnh để mô phỏng các kịch bản, đánh giá tác động, và tối ưu hóa chuỗi cung ứng nhằm giảm thiểu rủi ro và cải thiện hiệu quả vận hành.
    Ví dụ: Một công ty sản xuất sử dụng Predictive Supply Chain Modelling để dự đoán tác động của việc tăng giá nguyên liệu lên chi phí sản xuất và thời gian giao hàng.
  • Mục đích sử dụng:
    1. Dự đoán các rủi ro và biến động trong chuỗi cung ứng.
    2. Tối ưu hóa quy trình vận hành bằng cách chuẩn bị các kế hoạch dự phòng.
    3. Cải thiện khả năng đáp ứng nhanh chóng với các thay đổi trong thị trường và nhu cầu.
  • Các bước áp dụng thực tế:
    1. Thu thập dữ liệu: Tập hợp dữ liệu lịch sử, thời gian thực, và dữ liệu thị trường từ các nguồn khác nhau.
    2. Xây dựng mô hình: Sử dụng các công cụ mô phỏng hoặc AI để xây dựng các mô hình dự đoán dựa trên các yếu tố đầu vào.
    3. Phân tích kịch bản: Mô phỏng các kịch bản "nếu - thì" để đánh giá tác động của các yếu tố như gián đoạn chuỗi cung ứng, thay đổi nhu cầu, hoặc biến động giá cả.
    4. Lập kế hoạch dự phòng: Sử dụng kết quả phân tích để xây dựng các chiến lược tối ưu hóa chuỗi cung ứng và kế hoạch ứng phó với rủi ro.
    5. Theo dõi và cải tiến: Định kỳ đánh giá hiệu quả của mô hình dự đoán và cập nhật dữ liệu để cải thiện độ chính xác.
  • Lưu ý thực tiễn:
    1. Đảm bảo tính chính xác của dữ liệu: Dữ liệu đầu vào cần được làm sạch và đồng bộ hóa để tăng độ tin cậy của mô hình dự đoán.
    2. Tích hợp công nghệ: Sử dụng các công cụ phân tích như Power BI, Tableau, hoặc các phần mềm dự đoán chuyên dụng để tạo mô hình.
    3. Đánh giá hiệu quả thường xuyên: Liên tục theo dõi và cập nhật mô hình dự đoán để đảm bảo phù hợp với các điều kiện thị trường thay đổi.
  • Ví dụ minh họa:
    1. Cơ bản: Một công ty bán lẻ sử dụng mô hình dự đoán để xác định mức tồn kho tối ưu dựa trên xu hướng mua sắm theo mùa.
    2. Nâng cao: Amazon sử dụng Predictive Supply Chain Modelling để dự báo nhu cầu tại từng khu vực và tự động điều chỉnh lượng hàng tại các trung tâm phân phối.
  • Case Study Mini:
    Procter & Gamble (P&G):
    1. P&G sử dụng Predictive Supply Chain Modelling để dự báo nhu cầu sản phẩm và tối ưu hóa kế hoạch sản xuất.
    2. Hệ thống của họ phân tích dữ liệu bán hàng, xu hướng thị trường, và các yếu tố thời tiết để tạo ra các kịch bản dự đoán.
    3. Kết quả: Giảm 15% lượng hàng tồn kho và tăng 20% khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng.
  • Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
    Predictive Supply Chain Modelling giúp doanh nghiệp đạt được điều gì?
    a) Dự đoán rủi ro và tối ưu hóa quy trình trong chuỗi cung ứng.
    b) Loại bỏ hoàn toàn nhu cầu theo dõi dữ liệu thời gian thực và phân tích kịch bản.
    c) Tăng chi phí vận hành bằng cách không dự báo chính xác các tình huống.
    d) Giảm khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng bằng cách không chuẩn bị kế hoạch dự phòng.
  • Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
    Một công ty logistics muốn cải thiện khả năng quản lý rủi ro trong chuỗi cung ứng, nhưng gặp khó khăn trong việc dự đoán tác động của gián đoạn vận chuyển và biến động nhu cầu.
    Câu hỏi: Làm thế nào họ có thể sử dụng Predictive Supply Chain Modelling để cải thiện khả năng quản lý và tối ưu hóa chuỗi cung ứng?
  • Liên kết thuật ngữ liên quan:
    1. Demand Forecasting: Dự báo nhu cầu, nền tảng của mô hình dự đoán chuỗi cung ứng.
    2. Real-Time Analytics: Phân tích thời gian thực để tăng độ chính xác của các mô hình dự đoán.
    3. Scenario Planning: Lập kế hoạch kịch bản, một phần cốt lõi của Predictive Supply Chain Modelling.
    4. Supply Chain Resilience: Khả năng phục hồi chuỗi cung ứng, được tăng cường nhờ mô hình dự đoán.
  • 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

4 * 2 =

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