Ứng dụng AI trong hoạch định chuỗi cung ứng: Từ dữ liệu đến năng lực dự báo
Sự mở rộng nhanh của thương mại, thương mại điện tử và mạng lưới sản xuất đang đặt ra yêu cầu mới đối với hoạt động logistics. Không chỉ số hóa các khâu vận hành, doanh nghiệp ngày càng quan tâm đến việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn và các thuật toán tối ưu để dự báo nhu cầu, quản trị tồn kho, hoạch định nguồn lực và hỗ trợ ra quyết định trong toàn bộ chuỗi cung ứng.
Logistics trước yêu cầu tối ưu mới
Cùng với sự gia tăng vai trò của Việt Nam trong mạng lưới sản xuất và chuỗi cung ứng toàn cầu, quy mô hàng hóa lưu chuyển ngày càng lớn đang tạo áp lực đáng kể đối với năng lực logistics.
Theo số liệu dẫn từ Thời báo Tài chính Việt Nam, năm 2025, tổng kim ngạch xuất nhập khẩu hàng hóa của Việt Nam vượt 930 tỷ USD. Trong 8 tháng đầu năm 2026, con số này đạt 770,14 tỷ USD, tăng 28,7% so với cùng kỳ.
Ở thị trường trong nước, sự phát triển nhanh của thương mại điện tử tiếp tục tạo thêm yêu cầu về tốc độ giao hàng, khả năng điều phối và kiểm soát chi phí. Theo số liệu dẫn từ Thương hiệu và Công luận, quý I/2026, doanh số trên bốn sàn thương mại điện tử lớn đạt 148,6 nghìn tỷ đồng, tăng 46,6%, với hơn 1,13 tỷ sản phẩm được giao dịch. Trong khi sản lượng tăng, giá vận chuyển trung bình trong tháng 4/2026 được ghi nhận giảm 20,5% so với mức bình quân năm 2025.
Các xu hướng trên cho thấy doanh nghiệp logistics và các doanh nghiệp quản lý, vận hành chuỗi cung ứng đang phải giải đồng thời nhiều bài toán: đáp ứng quy mô ngày càng lớn, rút ngắn thời gian xử lý, nâng cao chất lượng dịch vụ và kiểm soát chi phí.
Trong bối cảnh đó, năng lực cạnh tranh không chỉ phụ thuộc vào quy mô sản xuất hay hệ thống kho vận, mà ngày càng gắn với khả năng hoạch định, phân tích dữ liệu và điều hành chuỗi cung ứng theo thời gian thực.
AI đi sâu hơn vào hoạt động hoạch định chuỗi cung ứng
Nếu giai đoạn đầu của chuyển đổi số logistics chủ yếu tập trung số hóa từng khâu như quản lý đơn hàng, kho hàng hay vận tải, xu hướng hiện nay là kết nối dữ liệu giữa các khâu để tạo thành một hệ thống có khả năng phân tích, dự báo và hỗ trợ ra quyết định.
AI, học máy (Machine Learning), Internet vạn vật (IoT), dữ liệu lớn (Big Data) và các thuật toán tối ưu có thể được ứng dụng từ quản lý đơn hàng, quản trị kho, điều phối vận tải đến phân tích nhu cầu và phân bổ nguồn lực.
Khi dữ liệu được kết nối xuyên suốt, doanh nghiệp có thể chuyển dần từ phương thức “phản ứng sau khi biến động xảy ra” sang “dự báo và chuẩn bị trước các kịch bản vận hành”.
Đây cũng là hướng phát triển mà Smartlog, doanh nghiệp công nghệ hoạt động trong lĩnh vực logistics và chuỗi cung ứng, đang theo đuổi. Trên nền tảng các giải pháp logistics đã phát triển trong hơn một thập kỷ, doanh nghiệp này đang tích hợp AI và các công nghệ phân tích dữ liệu vào nhiều lớp nghiệp vụ, từ thực thi vận hành đến hoạch định.
Theo Smartlog, một hướng nghiên cứu và phát triển đang được tập trung là các “trợ lý chuỗi cung ứng” có khả năng tổng hợp dữ liệu từ nhiều nguồn, nhận diện biến động, phát hiện bất thường, thực hiện dự báo và hỗ trợ xây dựng các phương án xử lý.
Ông Kurt Bình, nhà sáng lập kiêm Tổng Giám đốc Smartlog, cho rằng đổi mới sáng tạo dựa trên công nghệ là quá trình doanh nghiệp liên tục tìm kiếm những phương thức vận hành mới và tạo ra giá trị khác biệt.
Từ quản lý vận hành đến dự báo và ra quyết định
Một ví dụ về hướng tiếp cận này là giải pháp Smartlog Supply Chain Planning (SSCP) được giới thiệu trong năm 2026.
Theo thông tin từ doanh nghiệp, giải pháp được xây dựng để mở rộng phạm vi ứng dụng công nghệ từ lớp thực thi vận hành lên các nghiệp vụ hoạch định như dự báo nhu cầu, quản trị tồn kho, hoạch định cung ứng, bổ sung và phân bổ hàng hóa.
Về nguyên tắc, việc đưa các mô hình phân tích vào quá trình hoạch định có thể giúp doanh nghiệp đánh giá nhiều kịch bản trước khi đưa ra quyết định. Chẳng hạn, khi nhu cầu thị trường biến động, hệ thống có thể hỗ trợ phân tích ảnh hưởng tới lượng hàng tồn kho, kế hoạch bổ sung hàng hóa hoặc năng lực vận tải cần huy động.
Điểm đáng chú ý của mô hình này không chỉ nằm ở việc tự động hóa một tác vụ riêng lẻ, mà ở khả năng khai thác dữ liệu từ nhiều khâu để hỗ trợ ra quyết định trên toàn chuỗi cung ứng.
SSCP được trao Giải thưởng Sao Khuê 2026 và được biểu dương tại hạng mục “Nền tảng số xuất sắc” của Viet Nam I4.0 Impact Awards 2026.
Dữ liệu trở thành một nguồn lực của chuỗi cung ứng
Sự phát triển của các công cụ AI đang làm thay đổi cách doanh nghiệp tiếp cận bài toán logistics. Thay vì chỉ tập trung tối ưu từng công đoạn riêng biệt, mục tiêu ngày càng hướng tới khả năng quan sát và hoạch định toàn bộ chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu.
Khi có khả năng dự báo nhu cầu tốt hơn, doanh nghiệp có thể chủ động hơn trong lập kế hoạch tồn kho, phân bổ hàng hóa và chuẩn bị năng lực vận tải. Ngược lại, chất lượng dữ liệu, mức độ kết nối giữa các hệ thống và khả năng tích hợp AI vào quy trình quản trị sẽ quyết định hiệu quả thực tế của các công cụ này.
Đối với doanh nghiệp Việt Nam, yêu cầu này càng trở nên đáng chú ý khi chuỗi cung ứng ngày càng mở rộng ra ngoài phạm vi một quốc gia. Trong chiến lược quốc tế hóa, Ấn Độ hiện là một trong những thị trường trọng tâm của Smartlog, nơi doanh nghiệp đang đẩy mạnh hiện diện và từng bước mở rộng các hoạt động tư vấn, triển khai giải pháp logistics và chuỗi cung ứng. Smartlog cũng đã khai trương văn phòng đại diện tại Ấn Độ, qua đó tăng cường năng lực kết nối, hỗ trợ khách hàng và phục vụ việc khai thác thị trường này. Bên cạnh Ấn Độ, Smartlog cũng đã có hoạt động hoặc kinh nghiệm tại nhiều thị trường khác như Malaysia, Indonesia, Thái Lan, Philippines, Campuchia, Myanmar, Nam Phi và Nhật Bản.
Trong bối cảnh các trung tâm sản xuất và chuỗi cung ứng quốc tế tiếp tục có sự dịch chuyển, việc làm chủ dữ liệu, nâng cao năng lực hoạch định và ứng dụng các công nghệ như AI có thể trở thành một trong những yếu tố giúp doanh nghiệp tăng khả năng thích ứng và tham gia sâu hơn vào mạng lưới cung ứng toàn cầu./.