AI trong quản trị chuỗi cung ứng
Chuyên đề 3,0 ngày cho đội ngũ vận hành, kế hoạch, mua hàng và kho. Học viên tổ chức công việc cùng AI, vẽ quy trình chuỗi cung ứng và tự dựng báo cáo, dashboard quản trị động.
Thông tin chương trình
- Thời lượng
- 3,0 ngày
- Học viên mỗi lớp
- 10–20
- Hình thức
- Tại đơn vị
- Module nội dung
- 05
Chương trình dành cho ai?
Thời lượng 3,0 ngày, học trực tiếp tại văn phòng đơn vị theo lớp 10–20 học viên. Giảng viên là chuyên gia trực tiếp triển khai dự án. Học viên không cần biết lập trình nhưng cần nắm vững phần việc mình phụ trách trong chuỗi cung ứng.
Cán bộ quản lý vận hành, kế hoạch, mua hàng, kho và giao nhận
Trưởng phòng, trưởng nhóm cần chuẩn hóa quy trình trước khi đưa AI vào công việc
Nhân sự làm báo cáo, theo dõi chỉ số vận hành của chuỗi cung ứng
Cấp lãnh đạo muốn hiểu AI hỗ trợ điều hành chuỗi cung ứng ở đâu để chọn đúng việc cần đầu tư
Sau chương trình, học viên làm được gì?
Mỗi kỹ năng được luyện trên quy trình và số liệu mẫu của đơn vị, để học viên dùng tiếp vào công việc sau khóa học.
Mô tả một việc cần giao cho AI với đầu vào, kết quả cần có và tiêu chí kiểm tra rõ ràng
Chọn Skill (tri thức nghiệp vụ được đóng gói để AI gọi được) phù hợp cho từng việc; đọc, kiểm tra và yêu cầu Agent (tác tử AI phụ trách từng nghiệp vụ) chỉnh sửa kết quả
Tự tạo báo cáo và dashboard quản trị động bằng mô tả, không cần lập trình viên
Vẽ quy trình chuỗi cung ứng đang chạy thật theo ký hiệu chuẩn, chỉ ra điểm lãng phí và điểm nghẽn trước khi số hóa
Phân tích chuỗi cung ứng của đơn vị theo mô hình tham chiếu quốc tế và chọn cách đáp ứng đơn hàng phù hợp với từng dòng sản phẩm
Nội dung chương trình
Chuẩn bị trước khóa học
Để bài thực hành bám sát công việc thật, đơn vị và KORUS thống nhất trước khóa học:
- •Danh sách học viên và vai trò của từng người trong chuỗi cung ứng
- •Một vài quy trình, biểu mẫu báo cáo đang dùng để làm đề bài thực hành
- •Số liệu mẫu đơn vị cho phép sử dụng trong lớp
- •Học viên dùng máy tính cá nhân để thực hành trong lớp
M1Tổ chức dự án để làm việc với AI hiệu quả
Xác định bài toán, dữ liệu đầu vào, kết quả cần có và tiêu chí kiểm tra trước khi giao việc cho AI. Chia một việc lớn thành các bước để AI hỗ trợ từng bước và người phụ trách kiểm soát được kết quả.
- •Thực hành: chọn một việc lặp lại của bộ phận (ví dụ tổng hợp tình hình tồn kho hằng tuần) và viết mô tả giao việc gồm đầu vào, kết quả cần có, tiêu chí kiểm tra
- •Thực hành: sắp xếp tài liệu và số liệu của việc đó thành một thư mục dự án để AI làm việc
M2Lựa chọn và sử dụng Skill, tương tác với kết quả của Agent
Skill là quy trình, biểu mẫu, định mức và kinh nghiệm của tổ chức được đóng gói để AI gọi được. Agent là tác tử AI phụ trách từng nghiệp vụ. Học viên chọn Skill phù hợp cho từng việc, đọc, kiểm tra và yêu cầu Agent chỉnh sửa kết quả.
- •Thực hành: dùng Skill có sẵn để Agent soạn bản tổng hợp từ số liệu mẫu của đơn vị
- •Thực hành: đối chiếu kết quả của Agent với số liệu gốc, chỉ ra chỗ sai và yêu cầu chỉnh sửa
- •Thảo luận: việc nào nên giao cho AI, việc nào người phụ trách phải giữ quyền quyết định
M3Xây dựng báo cáo và dashboard quản trị động
Người dùng nghiệp vụ tự tạo báo cáo và bảng điều khiển (dashboard) mới bằng mô tả, không cần lập trình viên. Học viên học cách mô tả chỉ số cần theo dõi, nguồn số liệu và cách trình bày.
- •Thực hành: mô tả và dựng một dashboard theo dõi chỉ số vận hành mà bộ phận đang tổng hợp thủ công
- •Thực hành: thêm bộ lọc, đổi cách trình bày và đối chiếu số liệu trên dashboard với báo cáo gốc
M4Dựng quy trình chuỗi cung ứng bằng BPMN
BPMN là chuẩn mô hình hóa quy trình nghiệp vụ. Học viên vẽ quy trình chuỗi cung ứng đang chạy thật, chỉ ra điểm lãng phí và điểm nghẽn trước khi số hóa.
- •Thực hành: vẽ quy trình từ khi nhận đơn hàng đến khi giao hàng của đơn vị theo ký hiệu BPMN
- •Thực hành: đánh dấu điểm chờ, điểm làm lại, điểm bàn giao giữa các bộ phận và đề xuất bước cần chuẩn hóa trước khi số hóa
M5Nhập môn chuỗi cung ứng với CCOR, SCOR; phân biệt MTO, MTS, ETO, ATO
CCOR/SCOR là mô hình tham chiếu quốc tế cho chuỗi cung ứng, dùng để mô tả và đánh giá hoạt động của chuỗi cung ứng và chuỗi khách hàng. Phần này phân biệt các cách đáp ứng đơn hàng:
- •MTO (sản xuất theo đơn hàng)
- •MTS (sản xuất để tồn kho)
- •ETO (thiết kế và sản xuất theo đơn hàng)
- •ATO (lắp ráp theo đơn hàng)
- •Thực hành: xếp các dòng sản phẩm của đơn vị vào cách đáp ứng đơn hàng phù hợp và nêu ảnh hưởng tới tồn kho, thời gian giao hàng
Tổng kết và kế hoạch áp dụng
Mỗi nhóm trình bày sản phẩm thực hành và kế hoạch áp dụng vào công việc của bộ phận. Chuyên gia góp ý để nhóm hoàn thiện trước khi đưa vào dùng.
Đơn vị nhận được gì
Những gì đơn vị nhận được khi tổ chức chương trình cùng KORUS:
- •Lớp đào tạo trực tiếp tại văn phòng đơn vị, đúng bối cảnh công việc thật, do chuyên gia trực tiếp triển khai dự án đứng lớp
- •Sản phẩm thực hành làm trên nghiệp vụ của đơn vị: mô tả giao việc cho AI, dashboard theo dõi chỉ số, sơ đồ quy trình BPMN. Học viên giữ lại để dùng tiếp
- •Tài liệu học tập và biểu mẫu dùng trong lớp, bàn giao theo phạm vi thỏa thuận trong hợp đồng
- •Tiến độ đào tạo được thống nhất trong hợp đồng của từng dự án
Giảng viên phụ trách
Nguyễn Như Ngọc
Chuyên gia chuyển đổi số
Nhiều năm kinh nghiệm trong lĩnh vực công nghệ thông tin và tự động hóa. Nghiên cứu phát triển dự án “Nhà máy thông minh” ứng dụng AI. Tại KORUS, phụ trách dự án AI-BPMN tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
Câu hỏi thường gặp
Học viên có cần biết lập trình không?
Không. Chương trình dành cho người làm nghiệp vụ; báo cáo và dashboard được tạo bằng mô tả.
Nội dung có điều chỉnh theo ngành của đơn vị không?
Có. Đề bài thực hành dùng quy trình và số liệu mẫu của đơn vị, thống nhất trước khóa học.
Dữ liệu của đơn vị được dùng thế nào trong lớp?
Chỉ dùng tài liệu và số liệu đơn vị cho phép; đơn vị chủ động lược bớt thông tin nhạy cảm trước khi đưa vào bài thực hành.
Đơn vị có đông người muốn học thì sao?
Mỗi lớp 10–20 học viên; đơn vị có thể chia thành nhiều lớp theo lịch thống nhất với KORUS.
Sau khóa học, nếu đơn vị muốn triển khai hệ thống thì sao?
KORUS tư vấn theo quy trình triển khai 6 bước, bắt đầu từ khảo sát hiện trường và vẽ quy trình đang chạy thật.