Công nghệ dự báo nhu cầu

Bà Nguyễn Đỗ Quyên (bên trái), COO FPT Retail, trao đổi bài toán giảm tỷ lệ hết hàng cùng chuyên gia FPT Software.

Để tìm ra lời giải, FPT Software đã triển khai nền tảng học máy USEE. Nền tảng này đã được ứng dụng cho chuỗi nhà thuốc FPT Long Châu, ứng dụng này đã giúp chuỗi nhà thuốc khoảng 1.000 nhà thuốc trên toàn quốc giảm hơn 50% tỷ lệ hết hàng, đồng thời dự báo được nhu cầu tiêu thụ của hơn 30.000 mặt hàng tại các nhà thuốc trên toàn quốc.

Đòi hỏi từ thực tiễn

Để đánh giá độ hiệu quả vận hành và kinh doanh, chuỗi nhà thuốc FPT Long Châu sử dụng bộ 3 chỉ số gồm: số lần hết hàng (stock-out), tổng lượng hàng tồn và giá trị hàng tồn tại mỗi cửa hàng thuốc riêng. Đặt mục tiêu tối ưu các chỉ số trên ba phương diện, bài toán của FPT Long Châu trở nên không đơn giản do khối lượng khổng lồ lên đến 30.000 mặt hàng, quy mô 1.000 nhà thuốc cùng nhu cầu khách hàng đa dạng theo vùng miền.

Bà Nguyễn Đỗ Quyên, COO FPT Retail, cho biết đội ngũ đã nhiều lần điều chỉnh công thức điều phối hàng hóa, giúp hạ chỉ số stock-out xuống 12-13%. Trước tình hình tốc độ tăng trưởng rất nhanh, ban điều hành nhận thấy cần cải thiện hơn nữa.

"Xuất phát từ mong muốn để mỗi cửa hàng đều có tất cả loại thuốc khách hàng cần, chúng tôi gặp thách thức lớn về việc nhập và chia hàng nhưng không được tồn kho quá mức gây ra chi phí lớn", bà Quyên nói.

Mỗi địa phương có thể ưa chuộng một loại thuốc khác nhau. Khi hết hàng, các nhà thuốc liên hệ chéo nhau làm gia tăng lưu chuyển nội bộ, tận dụng chính đội ngũ dược sĩ đi lấy hàng, lãng phí nguồn lực chuyên môn vốn tập trung tư vấn bệnh nhân, ảnh hưởng đến trải nghiệm khách hàng. "Với 200.000 giao dịch bán ra mỗi ngày, chúng tôi hướng đến sử dụng công nghệ để giải quyết thách thức này", chị Quyên cho biết. Đây cũng là bài toán đặt ra cho đội ngũ chuyên gia FPT Software để chuyển đổi số.

Tiếp nhận bài toán, đội ngũ chuyên gia của FPT Software nhận định sự liên kết chặt chẽ giữa các chỉ số, việc cải thiện một phần sẽ dẫn đến thay đổi tích cực toàn bộ. Xác định giải pháp cốt lõi là xử lý dữ liệu (data), đội ngũ của FPT Software đã kết hợp nhiều phòng ban, trung tâm công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để "may đo" nền tảng USEE cho ngành dược phẩm.

Giảm thiểu đứt gãy chuỗi cung ứng

USEE là nền tảng phân tích dữ liệu dựa trên học máy đã từng áp dụng thành công cho nhiều đối tác bán lẻ hàng đầu tại Nhật và Châu Âu. Nền tảng từng nhận giải Bạc - Stevie Awards 2022 châu Á Thái Bình Dương ở hạng mục nền tảng dữ liệu kinh doanh hữu ích, giúp dự đoán nhu cầu theo tình hình thay đổi.

Theo đó, các chuyên gia tích hợp kho dữ liệu khổng lồ của chuỗi nhà thuốc, tối ưu mô hình dữ liệu nhằm tính toán số lượng từng loại thuốc mỗi cửa hàng bán hàng ngày. Nhờ khả năng dự đoán nhu cầu theo khu vực, doanh nghiệp dễ dàng sắp xếp kế hoạch vận chuyển và chuẩn bị cơ sở hạ tầng, kho bãi cần thiết.

Sau 3 tháng triển khai, giải pháp đã mang lại hiệu quả tốt khi áp dụng tại nhóm 16 cửa hàng thuốc đầu tiên, lựa chọn theo nhiều tiêu chí quy mô, địa lý, doanh thu khác nhau. Trong đó, chỉ số stock-out giảm xuống dưới 5% mà hầu như không gây tăng lượng hàng tồn kho, góp phần gia tăng hiệu suất kinh doanh đáng kể.

"Đây là kết quả gây ngạc nhiên cho ban điều hành của FPT Long Châu. Đội ngũ FPT Software có cách trình bày rất logic, cách vào việc quyết liệt và chi tiết, đồng thời có thể chứng minh trên một phạm vi nhỏ, đạt kết quả tối ưu trước khi áp dụng quy mô lớn", COO FPT Long Châu cho biết.

Theo ông Trần Đức Trí Quang, đại diện nhóm dự án FPT Software, nền tảng USEE có khả năng rút ngắn 90% giai đoạn xây dựng mô hình học sâu, qua đó nhanh chóng đưa vào triển khai để đo lường kết quả dự kiến trong thực tế. Tận dụng dữ liệu thực sẽ giúp doanh nghiệp nhận định chính xác bài toán gặp phải, có bức tranh cụ thể về tình hình kinh doanh cũng như chân dung khách hàng toàn diện.

Nhờ các kết quả tích cực, giải pháp USEE do FPT Software phát triển đã được lựa chọn để tiếp tục triển khai, mở rộng quy mô áp dụng cho FPT Long Châu. Chuyên gia FPT Software dự định tăng cường thêm phạm vi theo dõi, bổ sung bộ chỉ số về thời gian vận chuyển thuốc đến khách hàng nhằm đánh giá mức độ cải thiện trong việc tạo ra trải nghiệm mua sắm tích cực, tăng cường lợi thế cạnh tranh cho các doanh nghiệp.

Với dự báo nhu cầu chính xác, doanh nghiệp đã nắm thế chủ động hơn trong việc kết nối với các nhà cung cấp nhằm chuẩn bị xuất, nhập hàng và giải quyết hàng tồn kho trên quy mô cả nước. Nhờ đó, góp phần giảm thiểu ảnh hưởng của việc đứt gãy chuỗi cung ứng, củng cố quan hệ giữa các bên đối tác, tăng cường lòng tin và thiện chí phối hợp.

Ông Quang cho biết, để hiện thực hóa mục tiêu phân tích dữ liệu ra thông tin kinh doanh, nền tảng USEE có thể phát huy tốt nhất với kho data từ 6 tháng trở lên. Đó là bước đầu để đội ngũ chuyên gia "may đo" các giải pháp AI thông minh, theo sát nhu cầu của doanh nghiệp, góp phần cải thiện khả năng vận hành, hỗ trợ nhân viên quản lý - lên kế hoạch và đưa ra quyết định nhanh chóng, chính xác hơn.

Có thể bạn quan tâm

• Thúc đẩy chuyển đổi số và ứng dụng công nghệ trong xây dựng

  16:00, 05/04/2023

• Kết nối công nghệ, khởi nghiệp và đổi mới sáng tạo Việt Nam - Lào 2023

  12:10, 05/04/2023

• Siết các cơ sở giết mổ thủ công: Cần đồng bộ thiết bị và công nghệ?

  01:30, 05/04/2023

LÊ HÀ