Scenario-Driven Planning

○ Định nghĩa:
Scenario-Driven Planning là phương pháp lập kế hoạch chuỗi cung ứng dựa trên các kịch bản giả định, giúp doanh nghiệp dự báo rủi ro, kiểm tra các phương án đối phó và tối ưu hóa chiến lược logistics trước những biến động thị trường, gián đoạn chuỗi cung ứng hoặc thay đổi nhu cầu.

Ví dụ: Một công ty sản xuất ô tô thực hiện mô phỏng các kịch bản gián đoạn nguồn cung chip bán dẫn và xây dựng kế hoạch đa dạng hóa nhà cung cấp, giúp giảm 30% rủi ro gián đoạn sản xuất.

○ Mục đích sử dụng:

Tăng khả năng thích ứng của chuỗi cung ứng trước các thay đổi và rủi ro bất ngờ.

Tối ưu hóa chiến lược vận tải, tồn kho và sản xuất dựa trên các kịch bản có thể xảy ra.

Cải thiện khả năng ra quyết định chiến lược trong chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp chuẩn bị tốt hơn cho các tình huống phức tạp.

Giảm tác động tiêu cực của gián đoạn chuỗi cung ứng, bằng cách thử nghiệm trước các phương án dự phòng.

○ Các loại Scenario-Driven Planning phổ biến trong chuỗi cung ứng:

Demand Fluctuation Scenarios (Kịch bản biến động nhu cầu thị trường)

Mô phỏng sự thay đổi trong nhu cầu khách hàng, theo mùa, xu hướng mua sắm, hoặc cú sốc kinh tế.

Supply Chain Disruption Scenarios (Kịch bản gián đoạn chuỗi cung ứng)

Thử nghiệm các tình huống như gián đoạn nhà cung cấp, đình công vận tải, thiên tai, lệnh trừng phạt thương mại.

Cost & Pricing Volatility Scenarios (Kịch bản biến động giá nguyên liệu & chi phí logistics)

Mô phỏng ảnh hưởng của việc tăng giá nguyên liệu, chi phí vận tải và thuế quan đến tổng chi phí vận hành.

Regulatory & Compliance Changes (Kịch bản thay đổi chính sách & tuân thủ pháp lý)

Lập kế hoạch đối phó với các thay đổi trong quy định thương mại, thuế suất nhập khẩu, tiêu chuẩn ESG.

Multi-Sourcing & Alternative Logistics Scenarios (Kịch bản thay thế nhà cung cấp & phương án vận tải khác nhau)

So sánh lợi ích giữa việc sử dụng nhiều nhà cung cấp khác nhau và điều chỉnh tuyến đường logistics.

○ Các bước triển khai Scenario-Driven Planning:

Bước 1: Xác định các yếu tố rủi ro & cơ hội trong chuỗi cung ứng

Xác định những yếu tố quan trọng có thể ảnh hưởng đến hoạt động logistics, tồn kho, sản xuất.

Bước 2: Xây dựng các kịch bản giả định dựa trên dữ liệu thực tế

Mô phỏng tình huống xấu nhất, trung bình, tốt nhất dựa trên dữ liệu thị trường và dữ liệu nội bộ.

Bước 3: Mô phỏng tác động của từng kịch bản lên chuỗi cung ứng

Sử dụng AI, Digital Twin, dữ liệu lớn để kiểm tra hiệu ứng của từng tình huống.

Bước 4: Xây dựng chiến lược đối phó và phương án dự phòng

Xác định các phương án giảm thiểu rủi ro như tăng tồn kho an toàn, tìm nguồn cung cấp mới, điều chỉnh chiến lược vận tải.

Bước 5: Theo dõi và tối ưu hóa chiến lược theo thời gian thực

Cập nhật các mô hình dự báo, đánh giá hiệu suất chiến lược khi thị trường thay đổi.

○ Lưu ý thực tiễn:

Không phải tất cả kịch bản đều có thể xảy ra, nên tập trung vào các tình huống có khả năng tác động lớn nhất.

Dữ liệu đầu vào cần chính xác và cập nhật thường xuyên để mô hình kịch bản hoạt động hiệu quả.

Sử dụng AI và Machine Learning giúp tối ưu hóa việc dự báo và đánh giá tác động của từng kịch bản.

○ Ví dụ minh họa:

Cơ bản: Một công ty bán lẻ sử dụng mô phỏng kịch bản biến động nhu cầu trong mùa lễ hội để tối ưu hóa tồn kho.

Nâng cao: Apple sử dụng Scenario-Driven Planning để thử nghiệm tác động của chiến tranh thương mại Mỹ - Trung đến chuỗi cung ứng linh kiện và đưa ra phương án đa dạng hóa sản xuất.

○ Case Study Mini:
Tesla – Ứng dụng Scenario-Driven Planning để tối ưu hóa chuỗi cung ứng

Tesla mô phỏng kịch bản gián đoạn nguồn cung lithium cho pin xe điện và tìm kiếm nhà cung cấp thay thế từ nhiều quốc gia.

Công ty sử dụng AI để dự đoán biến động giá nguyên liệu và lập kế hoạch mua hàng linh hoạt.

Kết quả:

Giảm 30% rủi ro gián đoạn sản xuất do thiếu nguyên liệu.

Tối ưu hóa chiến lược nhập khẩu để giảm 15% chi phí nguyên liệu thô.

○ Câu hỏi kiểm tra nhanh (Quick Quiz):
Scenario-Driven Planning giúp doanh nghiệp đạt được lợi ích gì?

A. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách mô phỏng các kịch bản rủi ro và xây dựng chiến lược đối phó
B. Không có tác động đến chiến lược logistics và quản lý chuỗi cung ứng
C. Chỉ phù hợp với ngành sản xuất, không áp dụng cho ngành thương mại điện tử
D. Làm tăng độ phức tạp mà không mang lại lợi ích thực tế

○ Câu hỏi tình huống (Scenario-Based Question):
Một công ty dược phẩm muốn dự báo tác động của biến động giá nguyên liệu và gián đoạn logistics do chính sách thương mại mới. Làm thế nào để áp dụng Scenario-Driven Planning để chuẩn bị trước và đảm bảo chuỗi cung ứng hoạt động hiệu quả?

○ Liên kết thuật ngữ liên quan:

AI-Based Risk Simulation for Supply Chains: Ứng dụng trí tuệ nhân tạo để mô phỏng và dự báo rủi ro chuỗi cung ứng.

Digital Twin for Logistics Planning: Mô phỏng logistics bằng Digital Twin để thử nghiệm các kịch bản vận hành.

Multi-Sourcing & Supplier Diversification Strategy: Chiến lược đa dạng hóa nhà cung cấp để giảm rủi ro chuỗi cung ứng.

Trade Policy Impact Analysis: Phân tích tác động của chính sách thương mại đến chuỗi cung ứng.

○ Gợi ý hỗ trợ:

Gửi email đến info@fmit.vn

Nhắn tin qua Zalo số 0708 25 99 25