Keywords: Industry 4.0; supply chain; emerging technologies; manufacturing operations.
1. Giới thiệu
Gần đây, các tổ chức sản xuất đang phải đối mặt với các vấn đề về tính bền vững của doanh nghiệp có thể ảnh hưởng không nhỏ đến hoạt động kinh doanh. Một vấn đề khác mà tổ chức sản xuất phải đối mặt là các quy trình phức tạp liên quan đến việc số hóa hoặc quản lí công nghệ mới. Có sự chuyển đổi cơ bản trong công nghệ từ cổ điển sang công nghệ cao là kết quả của các điều kiện thị trường phức tạp và nhu cầu của người tiêu dùng đang phát triển nhanh chóng, cần có sự linh hoạt và khả năng đáp ứng của tổ chức. Giá trị của những đổi mới kĩ thuật đã được các tổ chức công nhận và công nghệ được coi là công cụ chiến lược mạnh mẽ đảm bảo cho tổ chức phát triển hiệu quả và bền vững. Để hợp lí hóa các quy trình kinh doanh, một số ngành đã triển khai công nghệ kinh doanh điện tử. Mức độ hội tụ cao và những cải tiến mới là cần thiết để nâng cao hiệu quả hoạt động trong các hệ thống. CMCN 4.0 đòi hỏi những đổi mới liên quan đến việc đầu tư mạnh mẽ vào tự động hóa và người máy, đồng thời kết hợp các khái niệm và triết lí kĩ thuật tinh vi hơn để đạt được mục tiêu chuyển đổi tổng thể.
.JPG)
Sự chuyển đổi này sẽ dẫn đến những lợi thế sản xuất lớn, mang đến sự phát triển của các nhà máy thông minh bằng cách tích hợp toàn diện các quy trình. Tích hợp hiệu quả chắc chắn sẽ dẫn đến lợi nhuận, tối ưu hóa chi phí, độ tin cậy cao hơn, kiểm soát quản lí được cải thiện. CMCN 4.0 đòi hỏi sự chuyển mình mạnh mẽ trong mọi hoạt động của doanh nghiệp. Đầu tư thời gian để lập kế hoạch hiệu quả là cần thiết để đạt được sự chuyển đổi này. Vì nhiều công ty đang phải vật lộn để dẫn đầu cuộc chơi trong cuộc cách mạng mới nên các chiến lược cạnh tranh đòi hỏi cách tiếp cận mạnh mẽ để đáp ứng nhanh và đa dạng trong mọi khía cạnh của hoạt động chuỗi cung ứng là rất quan trọng.
Khi dân số thế giới tiếp tục tăng, nhu cầu về tính bền vững trong sử dụng tài nguyên trở nên cần thiết. Rahman và cộng sự dự đoán rằng, CMCN 4.0 sẽ tập trung vào các khía cạnh kinh tế, xã hội và môi trường của tính bền vững. Karadayi-Usta cho rằng, việc thích ứng với quá trình CMCN 4.0 đòi hỏi mức độ điều chỉnh cao của lực lượng lao động và cơ sở hạ tầng. Các công ty hoạt động theo truyền thống phải bắt đầu tìm kiếm giải pháp chuyển đổi sâu hơn trong mọi khía cạnh của quy trình sản xuất.
1.1. CMCN 4.0
CMCN 4.0 là xu hướng tự động hóa và trao đổi dữ liệu trong công nghệ sản xuất. Nó bao gồm các hệ thống không gian mạng, mạng lưới vạn vật kết nối Internet (IoT) và điện toán đám mây. CMCN 4.0 thông qua các công nghệ để chuyển hóa toàn bộ thế giới thực thành thế giới số.
Thế giới đang bước vào CMCN 4.0, một cuộc cách mạng sản xuất mới gắn liền với những đột phá chưa từng có về công nghệ, liên quan đến kết nối Internet, điện toán đám mây, in 3D, công nghệ cảm biến, thực tế ảo... Cuộc cách mạng sản xuất mới này tác động mạnh mẽ đến mọi quốc gia, chính phủ, doanh nghiệp và người dân toàn cầu, cũng như làm thay đổi căn bản cách chúng ta sống, làm việc và sản xuất. Bản chất của CMCN 4.0 là dựa trên nền tảng công nghệ số và tích hợp tất cả các công nghệ thông minh để tối ưu hóa quy trình, phương thức sản xuất. Kỉ nguyên mới của đầu tư, năng suất và mức sống gia tăng, tất cả là nhờ vào sự sáng tạo của con người và sẽ tác động sâu sắc đối với các hệ thống chính trị, xã hội, kinh tế của thế giới.
CMCN 4.0 sẽ tạo ra một thế giới mà ở trong đó các hệ thống thực - ảo của chuỗi sản xuất trên toàn cầu có thể hợp tác với nhau một cách linh hoạt. CMCN 4.0 không đơn thuần chỉ là về các máy móc, hệ thống thông minh và được kết nối, mà còn có phạm vi rộng lớn hơn nhiều. Đồng thời, các làn sóng của những đột phá xa hơn trong các lĩnh vực khác nhau từ mã hóa chuỗi gen cho tới công nghệ nano, từ năng lượng tái tạo tới tính toán lượng tử, nó đang và hứa hẹn sẽ tạo ra các lợi ích hết sức to lớn, tác động mạnh mẽ tới kinh tế thế giới cũng như tới kinh tế Việt Nam.
CMCN 4.0 trước tiên sẽ tác động mạnh mẽ đến hoạt động sản xuất, tạo nên sự thay đổi lớn trong phương thức sản xuất, sự hội tụ giữa ứng dụng vật lí và ứng dụng kĩ thuật số tạo nên sự xuất hiện IoT sẽ thay đổi nhanh chóng, sâu rộng toàn bộ chuỗi giá trị từ nghiên cứu phát triển đến sản xuất, logistics đến dịch vụ khách hàng, giảm đáng kể chi phí giao dịch, vận chuyển, dẫn đến những bước tiến mới trong sản xuất và năng suất. Với việc thay đổi phương thức sản xuất khi có những công nghệ hiện đại có thể kết nối thế giới thực và ảo để sản xuất, con người có thể điều khiển quy trình từ xa mà vẫn bao quát tất cả mọi hoạt động của nhà máy thông qua sự vượt trội về Internet. Nghiên cứu này trình bày các công nghệ hiện đại góp phần cải thiện hiệu suất chuỗi cung ứng trong hoạt động sản xuất.
1.2. Chuỗi cung ứng
Chuỗi cung ứng là một mạng lưới toàn cầu để phân phối các sản phẩm và dịch vụ từ nguồn nguyên liệu thô đến khách hàng cuối cùng. Khi mạng lưới tương tác sản phẩm tiếp tục trở nên phức tạp thì cần có những công nghệ cao để phù hợp với hệ thống. Theo Govindan và cộng sự, một số lượng lớn các công ty hiện đang tham gia đầu tư vào đổi mới công nghệ cao để tạo điều kiện thuận lợi và phát triển các cơ chế cộng tác, các kênh liên lạc tích cực giúp cải thiện đáng kể hiệu suất của chuỗi cung ứng thông qua việc cải thiện và chia sẻ thông tin quan trọng. Cải tiến hiệu suất chuỗi cung ứng đóng vai trò quan trọng trong các tổ chức sản xuất. Để trao đổi thông tin hiệu quả trong bất kì tổ chức nào, việc tích hợp chuỗi cung ứng được coi là vấn đề then chốt. Để cải thiện hiệu suất trong tương tác mạng lưới chuỗi cung ứng, hoạt động trong các tổ chức cần có tính linh hoạt nhờ làm việc theo nhóm hoặc cộng tác mạnh mẽ.
Swift và cộng sự tiếp tục chỉ ra rằng, tính minh bạch và khả năng nhận thức cao hơn trong mạng lưới chuỗi cung ứng sẽ cải thiện hiệu suất đáng kể. Trong quản lí chuỗi cung ứng, mô hình vận hành chuỗi cung ứng truyền thống sẽ không mang lại kết quả cao, do đó triển khai các công nghệ hỗ trợ của CMCN 4.0 là một chiến lược tích cực để thực hiện cách mạng hóa. Theo Luo và cộng sự, nhiều tổ chức hiện đang áp dụng các công nghệ mới thông qua các giải pháp kinh doanh điện tử để nâng cao toàn diện khả năng tích hợp, năng lực và hoạt động của họ.
1.3. Số hóa chuỗi cung ứng
CMCN 4.0 được coi là một quá trình chuyển đổi liên quan đến việc sử dụng các công nghệ thông minh, hiện đại để hỗ trợ sản xuất, cung cấp dịch vụ và các hoạt động khác trong hệ thống sản xuất hoặc dịch vụ. Cuộc cách mạng mới giúp các hoạt động của chuỗi cung ứng được thực hiện kịp thời vì sự kết nối rộng rãi do sử dụng phần mềm ứng dụng, nền tảng cung ứng và phân phối cũng như các phương tiện quan trọng khác để truy cập và trao đổi thông tin liên tục. Nó giúp các công ty điều chỉnh theo các mô hình thay đổi nhanh chóng trong hoạt động của chuỗi cung ứng, phụ thuộc vào hành vi của người tiêu dùng và đáp ứng các hoạt động kinh doanh ở mọi cấp độ. Cuộc cách mạng mới này đã hỗ trợ tổ chức quy trình thông minh, vốn đã đặt ra các tiêu chuẩn mới để quản lí hiệu quả các ngành công nghiệp. CMCN 4.0 là một môi trường được đặc trưng bởi những đổi mới công nghệ cao đòi hỏi sử dụng máy móc thông minh để liên lạc. Cần lưu ý rằng, chuỗi cung ứng càng phức tạp thì càng cần phải thiết lập một cấu trúc cho các ý tưởng đột phá hoặc đổi mới để chuyển đổi toàn bộ hoạt động kinh doanh.
Sự phức tạp của việc phối hợp và đồng bộ hóa tất cả các hệ thống chuỗi cung ứng là một nhiệm vụ nghiêm túc đòi hỏi sự quan tâm đặc biệt và áp dụng, triển khai các công nghệ 4.0 như trí tuệ nhân tạo, phân tích dữ liệu lớn, IoT. Nếu các công nghệ này được tích hợp đúng cách sẽ đảm bảo cho sự phát triển và chuyển đổi toàn diện về mọi mặt của hệ thống sản xuất.
2. Tác động của công nghệ trong CMCN 4.0 đến chuỗi cung ứng
Phần này trình bày một số công nghệ chính của CMCN 4.0 thúc đẩy tính bền vững của chuỗi cung ứng bao gồm: Phân tích dữ liệu lớn, điện toán đám mây, công nghệ in 3D, học máy và trí tuệ nhân tạo, IoT, hệ thống thực ảo, tự động hóa và người máy...
2.1. Phân tích dữ liệu lớn
Dữ liệu lớn được hiểu là những dữ liệu khổng lồ, là nguồn tài sản thông tin có dung lượng lớn và đa dạng, có tốc độ cao, đòi hỏi các hình thức xử lí thông tin có hiệu quả, để nâng cao việc đưa ra quyết định và tối ưu hóa quy trình. Nói cách khác, dữ liệu lớn là một tệp dữ liệu khổng lồ không thể phân tích được bằng các công cụ và phần mềm thông thường. Tầm quan trọng của dữ liệu lớn không nằm ở lượng dữ liệu mà chúng ta có, nó nằm ở việc chúng ta làm gì với những dữ liệu đó. Hầu hết các doanh nghiệp, tổ chức sẽ phân tích nguồn dữ liệu lớn để tìm ra câu trả lời cho các câu hỏi: Giảm chi phí, giảm thời gian, phát triển sản phẩm mới và dịch vụ tối ưu, ra quyết định thông minh.
Phân tích dữ liệu lớn tập trung vào việc thu thập, khai thác, quản lí và xử lí bộ dữ liệu, từ đó đưa ra các nhận định, dự đoán xu hướng hoạt động của tương lai. Đây là một công việc có ý nghĩa và có tầm quan trọng đối với bất cứ tổ chức hoặc doanh nghiệp nào.
Phân tích dữ liệu lớn có thể mang lại cơ hội để tối đa hóa việc sử dụng năng lực, nâng cao dịch vụ khách hàng, phát triển các mô hình kinh doanh hậu cần mới và giảm thiểu rủi ro trong hệ thống. Một ví dụ điển hình được thể hiện trong nghiên cứu được thực hiện bởi Simchi-Levi và Wu tập trung vào việc phân tích và ứng dụng dữ liệu lớn trong kênh bán lẻ. Mô hình tối ưu hóa giá đã được sử dụng để phân tích khi các nhà bán lẻ cố gắng tăng doanh thu, lợi nhuận và thị phần của họ. Công nghệ này cũng đã được Nguyen và cộng sự chứng minh là một kĩ thuật phổ biến trong vận tải và hậu cần. Các lĩnh vực khác mà phân tích dữ liệu lớn đã áp dụng trong quản lí chuỗi cung ứng bao gồm các hoạt động vận tải và hậu cần, hệ thống kiểm kê trong kho bãi, tối ưu hóa định tuyến, quản lí an toàn. Không còn nghi ngờ gì nữa, dữ liệu lớn sẽ mang đến cơ hội to lớn để tối đa hóa việc sử dụng năng lực, nâng cao dịch vụ khách hàng, phát triển các mô hình kinh doanh hậu cần mới và giảm thiểu rủi ro trong hệ thống.
2.2. Điện toán đám mây
Điện toán đám mây là một công nghệ điện toán toàn cầu có khả năng tính toán và lưu trữ lượng dữ liệu khổng lồ, sử dụng điện toán đám mây, các tổ chức có cơ hội mở rộng và hoạt động hiệu quả hơn ở một không gian lớn hơn. Thiết kế và quy trình chuỗi cung ứng có thể được thu thập, tính toán và lưu trữ để sử dụng trong tương lai dựa trên công nghệ điện toán đám mây. Theo Xu và cộng sự, điện toán đám mây có thể tạo điều kiện chia sẻ và trao đổi dữ liệu hiệu quả, từ đó thúc đẩy quá trình ra quyết định phức tạp trong các hệ thống sản xuất. Ví dụ: Trong quản lí sân bãi, điện toán đám mây đóng vai trò là người định vị cho kho bãi, cung cấp thông tin về các xe đầu kéo và container, cho phép các công ty điều phối sân bãi, ưu tiên thực hiện những chuyến hàng quan trọng và đẩy nhanh tốc độ hoàn thành đơn hàng.
Không những thế, phần mềm quản lí chuỗi cung ứng đám mây còn giúp thiết kế ra những cách phân bổ nguồn lực, quản lí việc điều hành công việc một cách khoa học và thông minh, nó cũng giúp tiết kiệm nguồn nhân lực, quy trình diễn ra nhanh chóng hơn.
Bằng các ứng dụng quản lí, sắp xếp công việc trên nền điện toán đám mây sẽ giúp cho các quá trình đặt hàng, xuất kho, quản lí kho, vận tải… diễn ra thuận lợi và nhanh chóng hơn, do đó sẽ tiết kiệm được một khoản chi phí lớn thay vì chi trả cho các khâu trung gian, người lao động làm việc này.
Ngoài ra, điện toán đám mây giúp doanh nghiệp tiết kiệm được một khoản chi phí lớn vào việc bảo hành và nâng cấp phần mềm, các mô hình liên lạc mới được áp dụng sẽ giảm đi chi phí gọi điện, xử lí thông tin.
2.3. Công nghệ in 3D
Công nghệ in 3D hoặc sản xuất bồi đắp mang lại tiềm năng mới trong các hệ thống sản xuất vì sản phẩm có thể được cung cấp cho khách hàng vào đúng thời điểm. Máy in 3D có thể được vận chuyển đến các địa điểm sản xuất, nơi các bộ phận có thể được chế tạo nhanh chóng tại chỗ. Hầu hết các công ty sản xuất hiện đang giới thiệu công nghệ in 3D tiên tiến vào quy trình sản xuất của họ, thực hiện bước tiếp theo hướng tới sản xuất hoàn toàn tiên tiến và tự động. Quá trình này dựa trên quy trình sản xuất tự động, các sản phẩm được tạo ra nhanh hơn và dễ dàng hơn bao giờ hết, cho phép người tiêu dùng dễ dàng tiếp cận với sản phẩm hơn. Cùng với nhu cầu gia tăng in ấn theo yêu cầu, mức tồn kho có thể sẽ giảm khi các công ty dần chuyển sang mô hình “sản xuất theo đơn đặt hàng”. Ngoài ra, các mô hình tùy chỉnh có thể được cung cấp cho khách hàng. Việc sử dụng in 3D ở các cấp độ khác nhau của chuỗi cung ứng sẽ tăng cường cung cấp dịch vụ, cắt giảm chi phí và tích trữ hàng tồn kho, tăng tính linh hoạt trong sản xuất và cá thể hóa sản phẩm sẽ tăng lên.
2.4. Học máy và trí tuệ nhân tạo
Học máy là nghiên cứu về các thuật toán máy tính và trí tuệ nhân tạo, mô phỏng hành vi thông minh của máy móc. Học máy và trí tuệ nhân tạo sẽ tạo ra sự khác biệt lớn, đặc biệt trong việc thúc đẩy quy trình chuỗi cung ứng. Bất kì dịch vụ hậu cần nào cũng phải có khả năng hoạt động hiệu quả, giao hàng đúng hạn và tiết kiệm chi phí vận chuyển. Để thực hiện điều này, cần phải có một nghiên cứu chuyên sâu dựa trên dữ liệu lịch sử để phát hiện các xu hướng rủi ro, thực hiện các bước khắc phục và đưa ra các dự báo.
2.5. IoT và hệ thống thực ảo
IoT ngụ ý sự kết nối của mọi thứ (đối tượng vật lí) bằng cách sử dụng Internet để liên lạc và chia sẻ thông tin dễ dàng với các hệ thống và thiết bị khác. Nói một cách đơn giản hơn, IoT là sự kết nối giữa các đối tượng và máy móc sử dụng Internet. Đây là một làn sóng công nghệ mới có thể kết nối thực tế bất kì thông tin hữu ích nào với Internet và tăng tốc hoạt động kho vận nhờ dữ liệu. Điều này nghĩa là thông tin có thể dễ dàng được gửi, nhận, xử lí và lưu trữ dưới dạng dữ liệu hữu ích, có thể đóng góp linh hoạt trong các quy trình kho vận. IoT có các khả năng không giới hạn, trong đó dữ liệu có thể được sử dụng từ các đối tượng được liên kết để thúc đẩy ý tưởng cải tiến và sáng tạo nhằm đạt được thành quả cho các nhà cung cấp dịch vụ kho vận. Jazdi đã phối hợp nghiên cứu của mình về ảnh hưởng của việc kết nối một số thiết bị trong hệ thống theo IoT và tác động của các hệ thống mạng vật lí trong cuộc sống hằng ngày. Ông lập luận rằng, cuộc CMCN 4.0 sẽ có tác động rất lớn đến những tiến bộ của công nghệ mới và lối sống của người tiêu dùng.
Các hệ thống thực - ảo là những cỗ máy trong đó các cơ chế được theo dõi, kiểm soát hoặc tính toán bằng các thuật toán. Đó là sự kết nối của các máy móc để tương tác, trực quan hóa và đưa ra quyết định một cách tự động. Dữ liệu được thu thập bởi cảm biến thông minh có thể giúp các chuyên gia hiểu được tình huống quan trọng nhanh và chính xác hơn trong hệ thống chuỗi cung ứng. Hiện nay, nhiều công ty như Google, Tesla... đang nghiên cứu, phát triển và thử nghiệm xe tự lái trên đường nên trong tương lai gần sẽ xuất hiện trên thị trường các loại Robot dưới dạng xe tải, xe buýt và xe bán tải, các loại xe này có thể giao tiếp với nhau. Điều này sẽ giúp giảm thiểu tai nạn và thiết lập những cách thức mới để giám sát mô hình điều hướng của các phương tiện, từ đó có thể giảm tắc nghẽn giao thông ở các giao lộ không có tín hiệu.
IoT và hệ thống thực ảo hoạt động cùng nhau, trong ngành sản xuất máy móc thông minh, chúng có thể làm việc với con người để thực hiện nhiệm vụ lắp ráp dễ dàng, chúng cũng có thể hoạt động độc lập và giao tiếp trực tiếp với các hệ thống sản xuất, tận dụng khả năng của IoT, giải quyết các vấn đề phức tạp và đưa ra quyết định một cách độc lập. Các hệ thống xử lí tương tác giữa người và máy móc tiên tiến sẽ giúp tăng cường an toàn trong nhà máy sản xuất và bớt đòi hỏi sức lao động của công nhân cũng như việc xử lí sản phẩm của con người.
2.6. Phương tiện dẫn đường tự động và máy bay không người lái
Một trong những công nghệ của CMCN 4.0 sẽ tác động tích cực tới chuỗi cung ứng là Robot tự hành. Đó có thể là Robot mặt đất - phương tiện dẫn đường tự động hay Robot bay - phương tiện bay không người lái. Phương tiện dẫn đường tự động để phân phối sản phẩm trong môi trường sản xuất sẽ mang lại lợi ích kinh tế lớn vì chúng được lập trình để hoạt động tự chủ. Phương tiện dẫn đường tự động có thể được triển khai dưới dạng thiết bị xử lí vật liệu hoặc đại lí giao hàng để chuyển các mặt hàng từ nơi này sang nơi khác. Máy bay không người lái đặc biệt hữu ích cho việc di chuyển nguyên liệu thô đến các nhà máy hoặc giao hàng thành phẩm cho khách hàng ở nhiều địa điểm khác nhau.
Các phương tiện tự lái này mang lại những lợi ích rất cụ thể bao gồm: Giảm chi phí giao hàng; lợi ích kinh tế lớn do xe tự hành được lập trình để thực hiện nhiệm vụ trong thời gian rất dài với giới hạn chịu đựng lớn; sạch hơn, giá cả phải chăng, an toàn hơn và hiệu quả cao.
3. Lợi ích của CMCN 4.0 trong hoạt động chuỗi cung ứng
CMCN 4.0 đã mở ra tiến bộ công nghệ hiện đại và cơ sở hạ tầng mạng thông tin để tạo thuận lợi cho mọi lĩnh vực. Một mạng lưới toàn cầu đã xuất hiện, cho phép tương tác trực tiếp và liên tục giữa con người và máy móc. Điều này đang dần thay đổi cách chúng ta suy nghĩ và thực hiện các hoạt động hằng ngày của mình. Các công nghệ khác nhau trong CMCN 4.0 đã được thảo luận, bao gồm phân tích dữ liệu lớn, công nghệ in 3D, IoT, hệ thống thực ảo, trí tuệ nhân tạo và người máy. Những công nghệ này rất hữu ích để tạo thuận lợi cho hoạt động của chuỗi cung ứng.
Trí tuệ nhân tạo, học máy và Robot là những công nghệ đặc biệt hữu ích trong cuộc CMCN 4.0 hiện nay, đặc biệt là trong vận hành chuỗi cung ứng. Các công nghệ này hỗ trợ rất nhiều hệ thống sản xuất trong việc giám sát sản phẩm và giao hàng nhanh chóng. Học máy sẽ là nền tảng để tối ưu hóa quy trình sản xuất và giảm thời gian thực hiện. Một số lợi ích của công nghệ CMCN 4.0 đối với chuỗi cung ứng bao gồm:
(i) Các cơ sở hạ tầng có sẵn có thể được tái sử dụng trong hoạt động của chuỗi cung ứng. Các hệ thống hiện có có thể tích hợp với cơ sở hạ tầng trí tuệ nhân tạo để tạo thuận lợi cho hệ thống mạng. Nhiều phương pháp tiếp cận học máy hoàn toàn có thể phù hợp.
(ii) Hiệu quả công việc có thể dễ dàng đo lường. Trong mỗi công ty hoặc cơ sở sản xuất, người lao động được tuyển dụng với mục đích để làm việc một cách hiệu quả, đạt năng suất và khả năng sinh lời. Tuy nhiên, việc thực hiện nhiệm vụ có thể quá phức tạp và đa dạng do xét đến các yếu tố bối cảnh và môi trường nên rất khó để đánh giá một cách chính xác hiệu suất của người lao động. Sử dụng các phương pháp tiếp cận dựa trên học máy như cây bổ sung, thuật toán học sâu và các phương pháp khác có thể giúp dự đoán được hiệu suất công việc vì dựa trên lịch sử của người lao động, các thuật toán có thể được huấn luyện để đưa ra dự đoán rất tốt về thời gian thực hiện nhiệm vụ của người lao động trong mạng lưới chuỗi cung ứng và hoạt động sản xuất phức tạp.
(iii) Quản lí hàng tồn kho là khía cạnh quan trọng không kém của chuỗi cung ứng và cách tiếp cận truyền thống thường được sử dụng trong các tổ chức sản xuất là lãng phí thời gian, về cơ bản dựa trên các giả định về nhu cầu nên chưa đảm bảo tính tối ưu về mặt chiến lược. Trong bối cảnh của CMCN 4.0, điều quan trọng là phải triển khai công nghệ trí tuệ nhân tạo để kiểm soát hàng tồn kho, trong đó quá trình diễn ra tự động, nhanh chóng và không cần giả định, mặc dù có thể có khả năng hội tụ chậm.
(iv) Các hệ thống thực ảo và giao tiếp giữa máy với máy sẽ hoạt động cùng nhau để chia sẻ dữ liệu từ các phân xưởng nhằm đẩy nhanh tiến độ sản xuất. Máy bay không người lái có thể được sử dụng để cung cấp hoặc phân phối sản phẩm kịp thời. Các công ty như Uber và Google cực kì mạnh trong lĩnh vực học máy khi nói đến xe tự hành. Phương pháp được Uber áp dụng đòi hỏi phải xây dựng bộ dụng cụ trang bị thêm, cảm biến tự trị và công nghệ phần mềm cao cấp đã giúp công ty đứng vững giữa nhiều tổ chức, doanh nghiệp khác. Điều thú vị là tri thức đã được thiết lập có thể được tái sử dụng để phát triển các phương tiện và biến chúng thành phương tiện tự lái.
4. Kết luận
CMCN 4.0 là xu hướng chính trong sản xuất toàn cầu. Các tổ chức cần áp dụng quá trình chuyển đổi số để duy trì tính cạnh tranh, điều này đảm bảo đạt được các lợi thế về môi trường, xã hội và kinh tế. Bài viết tập trung vào việc trình bày một số công nghệ của cuộc CMCN 4.0 và lợi ích của việc tích hợp các công nghệ này vào các hoạt động của chuỗi cung ứng. Các công nghệ của CMCN 4.0 nếu được thực hiện hiệu quả trong chuỗi cung ứng sẽ cải thiện đáng kể năng suất trong hoạt động sản xuất vì sản phẩm sẽ được vận chuyển kịp thời từ nguồn đến đích. Những lợi ích khác có thể đạt được từ công nghệ mới bao gồm quản lí tài sản tốt hơn, chi phí thấp hơn, bán hàng tốt hơn và cải thiện tổng thể về hiệu quả tài chính. Để đạt được tất cả những lợi ích này, các tổ chức, doanh nghiệp cần lập kế hoạch chiến lược, cải tiến công nghệ cao, chuyển đổi quy trình kinh doanh và có kiến thức tốt nhất cho các hoạt động toàn cầu.
Tài liệu tham khảo:
1. Baur, C., and D. Wee. (2015). “Manufacturing’s next act - Industry 4.0.” Seko. http://www.supplychain247.com/article/manufacturings_next_ act_industry_4_0.
2. Chavez, R., W. Yu, M. A. Jacobs, and M. Feng. (2017). “Data-Driven Supply Chains, Manufacturing Capability and Customer Satisfaction”.
3. Datta, P. P. (2017). “Enhancing Competitive Advantage by Constructing Supply Chains to Achieve Superior Performance”.
4. Govindan, K., S. K. Mangla, and S. Luthra. 2017. “Prioritising Indicators in Improving Supply Chain Performance Using Fuzzy AHP: Insights from the Case Example of Four Indian Manufacturing Companies”.
5. Gunasekaran, A., T. Papadopoulos, R. Dubey, S. F. Wamba, S. J. Childe, B. Hazen, and S. Akter.(2017). “Big Data and Predictive Analyticsfor Supply Chain and Organizational Performance”.
6. Holmstrom, J., and T. Gutowski (2017). “Additive Manufacturing in Operations and Supply Chain Management: No Sustainability Benefitor Virtuous Knock-on Opportunities?”.
7. Jazdi, N., (2014). Cyber physical systems in the context of Industry 4.0. In: Automation, Quality and Testing, Robotics.
8. Kache, F., and S. Seuring. (2017). “Challenges and Opportunities of Digital Information at the Intersection of Big Data Analytics and Supply Chain Management.”
9. Karadayi-Usta, S., (2019). An Interpretive Structural Analysis for Industry 4.0 Adoption Challenges. IEEE Trans. Eng. Manag.
10. Luo, W., Y. Shi, and V. G. Venkatesh. (2018). “Exploring the Factors of Achieving Supply Chain Excellence: A New Zealand Perspective”.
11. Luthra, S., Mangla, S.K., (2018a). Evaluating challenges to Industry 4.0 initiatives for supply chain sustainability in emerging economies.
12. Machesa MGK; LK Tartibu; MO Okwu (2020). Sustainable Supplier Selection in a Paint Manufacturing Company Using Hybrid Meta - Heuristic Algorithm. 31st SAIIE.
13. Mitra, A., Kundu, A., Chattopadhyay, M. and Chattopadhyay, S. (2017), “A cost-efficient one-time password-based authentication in cloud environment using equal length cellular automata”.
14. Moeuf, A., R. Pellerin, S. Lamouri, S. Tamayo - Giraldo, and R. Barbaray. (2017). “The Industrial Management of SMEs in the Era of Industry 4.0”.
15. Nguyen, T., L. Zhou, V. Spiegler, P. Ieromonachou, and Y. Lin.(2017).“Big Data Analytics in Supply Chain Management: A State-of-the-artLiterature Review”.
16. Oberg, C., and G. Graham. (2016). “How Smart Cities Will Change Supply Chain Management: A Technical Viewpoint”.
17. Okwu M.O., Olufemi A. (2018) A Comparative Study of Artificial Neural Network (ANN) and Adaptive Neuro - Fuzzy Inference System (ANFIS) Model in Distribution System with Non-Deterministic Inputs, International Journal of Engineering and Business Management, SAGE.
18. Rahman S.M., Perry N., Miller J. M., Kim. J., Laratee B. (2020) End of life in Industry 4.0. Ignored as beofe?
19. Rashid A. and Tjahjono B., (2016). Achieving Manufacturing Excellence Through the Integration of Entreprise Systems and Simulation. Production Planning and Control.
20. Simchi - Levi, D., and M. X. Wu (2018). “Powering Retailers Digitization Through Analytics and Automation”.
21. Srinivasan, R., and M. Swink. (2015. “Leveraging Supply Chain Integration through Planning Comprehensiveness: An Organisational Information Processing Theory Perspective”.
22. Swift, C., V. D. R. Guide, Jr., and S. Muthulingam. (2019). “Does Supply Chain Visibility Affect Operating Performance? Evidence from Conflict Minerals Disclosures”.
23. Uchechi Ukaegbu; Lagouge Tartibu; M. Okwu (2020) Deep learning hardware accelerators for high performance in Smart Agricultural Systems: An overview. 31st SAIIE. Annual Conference, Capetown, South Africa.
24. Wiengarten, F., and A. Longoni. (2015). “A Nuanced View on Supply Chain Integration: A Coordinative and Collaborative Approach to Operational and Sustainability Performance Improvement”.
25. Xu F., Feng L. (2019). The influence of big data system for used product agreement on manufacturingremanufacturing operations.