Lập kế hoạch sản xuất đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo hiệu quả hoạt động và thành công của doanh. Một kế hoạch sơ sài có thể dẫn đến các hậu quả nghiêm trọng như: thiếu hụt hoặc dư thừa sản phẩm, tăng chi phí sản xuất và giảm chất lượng sản phẩm. Công nghệ cũng góp phần không nhỏ trong hỗ trợ tự động hóa kế hoạch sản xuất cho doanh nghiệp, đặc biệt là công nghệ AI. Bài viết dưới đây sẽ cung cấp cái nhìn chi tiết về vai trò của công nghệ AI trong việc lập kế hoạch sản xuất.
Trong lĩnh vực sản xuất, nơi mà thời gian, độ chính xác và khả năng thích ứng là vô cùng quan trọng, việc lập kế hoạch sản xuất gần như là bắt buộc đối với tất cả doanh nghiệp nếu muốn đạt được kết quả tốt.
Tuy nhiên, trong nhiều thập kỷ, các nhà sản xuất đã phải đối mặt với rất nhiều khó khăn khi lập kế hoạch thủ công bởi các biến số không chắc chắn và việc phân bổ nguồn lực tối ưu đòi hỏi rất nhiều sự tính toán phức tạp. Với sự cách mạng đột phá về công nghệ, các kế hoạch sản xuất truyền thống kém linh hoạt đang dần được thay thế bằng các phần mềm quản lý sản xuất thông minh, xác định lỗi trong thời gian thực, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực, tự động hóa sản xuất và đảm bảo giao hàng đúng hạn. Đặc biệt, với sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) với khả năng học hỏi và suy nghĩ vượt trội, thì việc lập kế hoạch sản xuất đang dần được đơn giản hóa hơn bao giờ hết.
Một cuộc khảo sát do McKinsey thực hiện cho thấy 69% các công ty sản xuất đã triển khai AI trong ít nhất một phần quy trình sản xuất của họ, trong đó việc lập kế hoạch sản xuất là lĩnh vực trọng tâm. Trong một nghiên cứu khác của Deloitte, 76% nhà sản xuất báo cáo rằng công nghệ AI đã cải thiện đáng kể độ chính xác của lịch trình sản xuất và giảm thời gian ngừng sản xuất.
Cải thiện độ chính xác: Các hệ thống do AI điều khiển có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ với độ chính xác cao hơn. Điều này giúp kế hoạch sản xuất chính xác hơn với nguồn lực và mục tiêu của doanh nghiệp, làm giảm khả năng sản xuất thừa hoặc tồn kho
Điều chỉnh theo thời gian thực: Hệ thống AI có thể điều chỉnh lịch trình trong thời gian thực, ứng phó với các sự kiện bất ngờ như sự cố máy móc, gián đoạn chuỗi cung ứng hoặc thay đổi nhu cầu. Sự linh hoạt này giảm thiểu sự gián đoạn và duy trì hiệu quả sản xuất.
Tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên: Trí tuệ nhân tạo đánh giá sự sẵn có và năng lực của các nguồn lực thiết yếu như máy móc, lao động và vật liệu, tạo điều kiện phân bổ chiến lược của họ. Cách tiếp cận này dẫn đến hiệu quả sử dụng tối đa các nguồn lực, giảm đáng kể các trường hợp thời gian nhàn rỗi và đảm bảo quy trình hoạt động hợp lý.
Nâng cao năng suất: Bằng cách hợp lý hóa các quy trình sản xuất và giảm thời gian không hoạt động, AI tăng năng suất tổng thể. Nó cho phép các nhà sản xuất sản xuất nhiều hơn trong thời gian ngắn hơn, điều này có thể dẫn đến tiết kiệm chi phí.
Giảm chi phí: AI giúp giảm thiểu chi phí sản xuất bằng cách tối ưu hóa phân bổ tài nguyên, giảm chất thải và cải thiện hiệu quả năng lượng. Chi phí hoạt động thấp hơn góp phần tăng lợi nhuận.
Cải thiện kiểm soát chất lượng: AI có khả năng giám sát và điều chỉnh chất lượng sản phẩm ở mọi giai đoạn của quy trình sản xuất. Điều này đảm bảo rằng các sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn chất lượng mong muốn, giảm tỷ lệ phải làm lại và phế phẩm.
Dự báo chính xác: AI tận dụng dữ liệu lịch sử và phân tích dự đoán để cải thiện dự báo nhu cầu. Điều này cho phép các nhà sản xuất dự đoán biến động về nhu cầu và điều chỉnh lịch trình cho phù hợp.
Phân tích sâu các kịch bản: Các hệ thống AI cho phép các nhà sản xuất khám phá các kịch bản “nếu như” khác nhau. Điều này giúp đánh giá tác động của các quyết định khác nhau đối với lịch trình sản xuất và đưa ra lựa chọn sáng suốt.
Hỗ trợ ra quyết định tốt hơn: AI cung cấp thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu hỗ trợ việc ra quyết định trong lập kế hoạch và lập kế hoạch sản xuất. Nó cung cấp các khuyến nghị để tối ưu hóa lịch trình và phân bổ nguồn lực.
Tạo lợi thế cạnh tranh: Các nhà sản xuất sử dụng AI trong lập kế hoạch và lập kế hoạch sản xuất đạt được lợi thế cạnh tranh. Họ có thể cung cấp sản phẩm nhanh hơn, đáp ứng nhu cầu thay đổi của khách hàng và duy trì hoạt động hiệu quả về chi phí.
Tính bền vững: AI có thể giúp giảm tiêu thụ năng lượng và chất thải, góp phần vào các hoạt động sản xuất bền vững và thân thiện với môi trường hơn.
Dưới đây là các giai đoạn phổ biến trong việc lập kế hoạch sản xuất và lịch trình sản xuất, mỗi giai đoạn đều có những thách thức riêng. Công nghệ AI cung cấp các giải pháp sáng tạo để giải quyết những thách thức này một cách hiệu quả:
Thách thức trong việc dự báo cầu nằm ở sự không chắc chắn liên quan đến xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài. Những biến động trong hành vi của người tiêu dùng, điều kiện kinh tế hoặc các sự kiện bất ngờ khiến việc dự đoán chính xác cầu trong tương lai trở nên khó khăn. Điều này có thể dẫn đến tình trạng tồn kho quá mức hoặc hết hàng, ảnh hưởng đến hiệu quả chung của chuỗi cung ứng.
Để giải quyết khó khăn trên, AI sẽ triển khai các thuật toán tiên tiến có khả năng xử lý các bộ dữ liệu lớn và đa dạng. Các thuật toán này không chỉ phân tích các mô hình trong lịch sử mà còn kết hợp dữ liệu thời gian thực và các biến bên ngoài, chẳng hạn như các chỉ số kinh tế hoặc xu hướng xã hội. Bằng cách liên tục thích ứng với các điều kiện thay đổi, AI nâng cao độ chính xác của dự báo nhu cầu, cung cấp cho doanh nghiệp những hiểu biết đáng tin cậy hơn.
Thách thức trong việc lập kế hoạch Bán hàng và Hoạt động (S&OP) nằm ở sự phức tạp của việc phối hợp giữa nhiều bộ phận và đảm bảo sự liên kết giữa kế hoạch sản xuất và dự báo bán hàng. Việc đạt được phối hợp giữa các nhóm và chức năng khác nhau có thể phức tạp và khác biệt giữa các nhóm có thể dẫn đến sự thiếu hiệu quả, tồn kho dư thừa hoặc thiếu hụt sản xuất.
AI giải quyết thách thức này bằng cách đóng vai trò là người hỗ trợ cho sự hợp tác đa chức năng. Thông qua khả năng hiển thị dữ liệu theo thời gian thực, AI cho phép liên lạc và chia sẻ thông tin liền mạch giữa các phòng ban. Điều này đảm bảo rằng những người ra quyết định tiếp cận được những thông tin mới nhất, thúc đẩy việc ra quyết định đồng bộ.
Thách thức trong lập kế hoạch sản xuất tổng thể (MPS) liên quan đến cân bằng số lượng và tiến độ sản xuất trong khi xem xét các hạn chế của nguồn lực. Việc đạt được sự cân bằng tối ưu rất phức tạp, vì sản xuất thừa có thể dẫn đến tồn kho dư thừa, trong khi sản xuất thiếu có thể dẫn đến nhu cầu của khách hàng không được đáp ứng.
AI giải quyết thách thức này bằng các thuật toán tối ưu hóa có tính đến nhiều yếu tố. Các thuật toán này phân tích tính sẵn có của tài nguyên, sự biến động của nhu cầu và hạn chế về chi phí để tạo ra lịch trình sản xuất tổng thể tối ưu nhất. Bằng cách xem xét đồng thời các biến này, AI đảm bảo rằng kế hoạch sản xuất phù hợp với các nguồn lực sẵn có, giảm thiểu chi phí và đáp ứng nhu cầu của khách hàng một cách hiệu quả. Cách tiếp cận dựa trên AI này không chỉ tối ưu hóa việc lập kế hoạch mà còn góp phần nâng cao hiệu suất hoạt động tổng thể và khả năng thích ứng với môi trường sản xuất năng động.
Thách thức trong Lập kế hoạch nhu cầu nguyên liệu (MRP) xoay quanh sự phức tạp của việc quản lý chuỗi cung ứng, trong đó sự gián đoạn tiềm ẩn có thể ảnh hưởng đến sự sẵn có của các nguyên liệu quan trọng cho sản xuất. Các sự kiện không lường trước, sự chậm trễ hoặc thiếu hụt có thể dẫn đến kém hiệu quả trong sản xuất.
AI giải quyết thách thức này thông qua các hệ thống MRP nâng cao khả năng phân tích dự đoán. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các biến số bên ngoài, AI dự đoán những gián đoạn tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng. Điều này cho phép doanh nghiệp lường trước những thách thức và thực hiện các chiến lược để giảm thiểu tác động của chúng, đảm bảo luôn có sẵn nguyên liệu khi cần. Các hệ thống MRP do AI điều khiển góp phần tạo nên chuỗi cung ứng linh hoạt và thích ứng hơn, giảm nguy cơ gián đoạn sản xuất và tối ưu hóa hiệu quả tổng thể của quy trình quản lý nguyên liệu.
Việc tạo một lịch trình chi tiết cần xem xét nhiều nhiệm vụ, sự phụ thuộc và ràng buộc lẫn nhau giữa các nhiệm vụ đặt ra thách thức đáng kể. Sự phức tạp của việc quản lý các yếu tố khác nhau trong lịch trình, bao gồm phân bổ nguồn lực và sắp xếp nhiệm vụ, có thể dẫn đến thiếu hiệu quả và chậm trễ.
Các công cụ lập kế hoạch dựa trên AI cung cấp giải pháp bằng cách tối ưu hóa trình tự nhiệm vụ, phân bổ nguồn lực và quản lý dòng thời gian. Những công cụ này thích ứng với những thay đổi theo thời gian thực, cho phép điều chỉnh linh hoạt lịch trình. Bằng cách sử dụng AI, doanh nghiệp có thể tạo lịch trình không chỉ hiệu quả mà còn linh hoạt trước những thay đổi, đảm bảo sử dụng tài nguyên tối ưu và hoàn thành kịp tiến độ.
Thách thức trong việc giám sát và kiểm soát nằm ở việc xác định và giải quyết những gián đoạn hoặc chậm trễ trong quá trình sản xuất theo thời gian thực, điều này rất cần thiết để duy trì hiệu quả và ngăn ngừa các vấn đề tiềm ẩn.
AI giải quyết thách thức này thông qua các hệ thống được trang bị khả năng giám sát thời gian thực. Các hệ thống AI này phân tích dữ liệu sản xuất theo thời gian thực, cung cấp thông tin chuyên sâu để đưa ra quyết định nhanh chóng. Bằng cách cho phép chủ động điều chỉnh quy trình sản xuất, AI giúp ngăn ngừa hoặc giảm thiểu sự gián đoạn, góp phần tạo ra môi trường sản xuất linh hoạt và phản ứng nhanh hơn.
Các công cụ phân tích AI cung cấp giải pháp bằng cách phân tích dữ liệu hiệu suất. Những công cụ này xác định xu hướng, mô hình và lĩnh vực cần cải thiện, cung cấp những hiểu biết sâu sắc để cải tiến liên tục. Bằng cách hỗ trợ việc ra quyết định dựa trên dữ liệu, AI góp phần cải tiến các quy trình sản xuất theo thời gian, thúc đẩy văn hóa cải tiến liên tục trong tổ chức.
Các giải pháp AI đóng vai trò then chốt trong việc giải quyết những thách thức này bằng cách tận dụng các thuật toán phân tích, học máy và tối ưu hóa nâng cao để nâng cao hiệu suất và hiệu quả của quy trình lập kế hoạch và lập kế hoạch sản xuất.
Công nghệ AI đang đóng một vai trò quan trọng trong việcập kế hoạch và lịch trình sản xuất trong các ngành công nghiệp khác nhau. Những công nghệ này sử dụng dữ liệu, học máy và các thuật toán tiên tiến để tối ưu hóa các quy trình sản xuất. Một số công nghệ AI chính đang thúc đẩy lập kế hoạch và lập kế hoạch sản xuất bao gồm:
Các thuật toán học máy phổ biến như cây quyết định, rừng ngẫu nhiên và mạng nơ-ron đóng vai trò then chốt trong sản xuất. Các thuật toán này phân tích dữ liệu sản xuất trước đây để dự báo xu hướng trong tương lai và tạo điều kiện thuận lợi cho việc ra quyết định dựa trên dữ liệu một cách chính xác.
Khi được đào tạo về các bộ dữ liệu lịch sử sâu rộng, AI thành thạo trong việc xác định các mô hình mối tương quan và sự phụ thuộc, cho phép dự đoán chính xác các yêu cầu sản xuất, biến động nhu cầu và các vấn đề sản xuất tiềm ẩn. Bằng cách sử dụng những hiểu biết sâu sắc này, nhà sản xuất có thể tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực, hợp lý hóa lịch trình sản xuất, giảm thiểu lãng phí và đáp ứng tiến độ giao hàng. Độ chính xác, hiệu quả và khả năng thích ứng của thuật toán học máy khiến chúng không thể thiếu trong môi trường sản xuất năng động, đặc biệt là khi thực hiện các điều chỉnh nhanh chóng về lịch trình sản xuất.
Mạng nơ-ron và học sâu tăng khả năng xử lý và giải mã các mẫu phức tạp trong bộ dữ liệu về dự báo nhu cầu bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, tăng cường kiểm soát chất lượng bằng cách xác định lỗi, dự đoán nhu cầu bảo trì máy móc, tối ưu hóa phân bổ nguồn lực và cung cấp khả năng thích ứng theo thời gian thực. Các nhà sản xuất được hưởng lợi từ độ chính xác, khả năng thích ứng và hiệu quả vượt trội mà mạng nơ-ron và học sâu mang lại cho quy trình sản xuất, cho phép họ đáp ứng nhu cầu của khách hàng, giảm chi phí và duy trì chất lượng sản phẩm cao.
Thị giác máy tính là một công nghệ cho phép máy móc diễn giải và hiểu dữ liệu trực quan. Bằng cách phân tích hình ảnh và video từ xưởng sản xuất, hệ thống thị giác máy tính có thể phát hiện nhanh chóng và chính xác các lỗi, giám sát chất lượng và đánh giá tiến độ của quy trình sản xuất. Phản hồi theo thời gian thực này giúp tăng cường kiểm soát chất lượng, giảm khả năng sản xuất các sản phẩm bị lỗi và đảm bảo rằng lịch trình sản xuất vẫn đi đúng hướng. Hơn nữa, thị giác máy tính hỗ trợ việc sử dụng hiệu quả các nguồn tài nguyên bằng cách xác định các điểm nghẽn và các khu vực cần cải tiến quy trình. Các nhà sản xuất có thể đưa ra quyết định kịp thời dựa trên những hiểu biết trực quan này, giúp vận hành hợp lý, và giảm chi phí.
Xử lý ngôn ngữ tự nhiên trang bị cho người lập kế hoạch khả năng tương tác với dữ liệu và hệ thống bằng ngôn ngữ của con người. Bằng cách hiểu và xử lý dữ liệu văn bản, NLP tạo điều kiện thuận lợi cho việc giao tiếp hợp lý, phân tích dữ liệu hiệu quả và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Các nhà lập kế hoạch sử dụng NLP để trò chuyện với hệ thống AI để nhận thông tin cập nhật theo thời gian thực về tiến độ sản xuất, theo dõi trạng thái chuỗi cung ứng và nhận thông báo về các vấn đề tiềm ẩn. Điều này cho phép phản ứng nhanh với những hoàn cảnh thay đổi, đảm bảo lịch trình sản xuất luôn phù hợp với nhu cầu. NLP cũng hỗ trợ hiểu dữ liệu văn bản phi cấu trúc, chẳng hạn như báo cáo bảo trì hoặc phản hồi của khách hàng, có thể cung cấp những hiểu biết sâu sắc để cải tiến liên tục và lập kế hoạch chủ động.
Phân tích dự đoán tận dụng dữ liệu lịch sử và thời gian thực để dự báo nhu cầu sản xuất trong tương lai, xác định các điểm nghẽn tiềm ẩn và tối ưu hóa việc phân bổ nguồn lực. Bằng cách sử dụng các thuật toán thống kê và mô hình học máy, nó có thể đưa ra dự báo nhu cầu chính xác, cho phép các nhà sản xuất điều chỉnh lịch trình sản xuất cho phù hợp. Công nghệ này cũng dự đoán các vấn đề như sự cố máy móc hoặc gián đoạn chuỗi cung ứng, cho phép đưa ra quyết định chủ động nhằm giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và sự chậm trễ.
Phần mềm Lập kế hoạch và lịch trình nâng cao hiện nay đang là phần mềm dành riêng cho việc lập kế hoạch sản xuất, bằng cách tích hợp với ERP, nâng cao khả năng phân tích và đưa ra quyết định, bổ sung khả năng thực hiện các phân tích dự đoán và mô phỏng để có được các kế hoạch sản xuất được cải thiện và đáng tin cậy.
Phần mềm giúp doanh nghiệp tính toán các kế hoạch sản xuất phức tạp chỉ trong vài giây và kết nối liền mạch dữ liệu sản xuất từ hệ thống ERP hoặc MES với các ưu tiên do người lập kế hoạch sản xuất đặt ra. AI sẽ phản ứng với những thay đổi liên tục trong quá trình sản xuất và giữ cho quá trình sản xuất được tối ưu hóa.
AI trong các phần mềm này hoàn toàn nằm dưới sự quản lý của con người. Con người có thể dễ dàng hạn chế hoặc giải phóng sức mạnh của AI khi cần thiết, đặt ra các mục tiêu và ưu tiên những thứ cần AI tính đến trong quá trình sản xuất, giúp đảm bảo rằng nhà máy sẽ hoạt động hết công suất, giúp tiết kiệm được rất nhiều thời gian và tài nguyên. Khả năng cá nhân hóa theo điều kiện từng doanh nghiệp cũng giúp cho các phần mềm này trở thành lựa chọn số 1 trên thị trường hiện nay.
Một số tính năng của các phần mềm Lập kế hoạch và lịch trình nâng cao được tích hợp AI:
Lập kế hoạch trực quan trên dòng thời gian Gantt: Nhà sản xuất có thể theo dõi và kiểm soát hoạt động của AI từ dòng thời gian GANTT trực quan và thân thiện với người dùng. Ngoài ra, có thể dễ dàng truy xuất thông tin chi tiết về quá trình sản xuất và giải quyết trước các vấn đề và tắc nghẽn sản xuất với sự trợ giúp của AI.
Ưu tiên sự linh hoạt trong kế hoạch: Tính năng này cho phép đặt mức độ ưu tiên cho các khách hàng, nhiệm vụ và đơn đặt hàng khác nhau hoặc ưu tiên lập kế hoạch cho những nhiệm vụ khẩn cấp, và AI sẽ xem xét chúng một cách thông minh trong lịch trình làm việc.
Lập kế hoạch sản xuất theo định hướng vật liệu: đảm bảo rằng lịch trình sản xuất của được đồng bộ hóa hoàn toàn với tình hình nguyên vật liệu trong kho. AI xem xét các đơn đặt hàng, thời gian đến dự kiến của nguyên liệu, tài nguyên được dự trữ và tiêu thụ bởi các đơn đặt hàng khác cũng như thời điểm nguyên liệu đến kho.
Khóa thời gian: đảm bảo công việc sắp tới trong kế hoạch sản xuất nhằm ngăn chặn những thay đổi vào phút cuối. Ví dụ: doanh nghiệp có thể đặt khóa thời gian chạy trong bốn giờ tiếp theo, trong thời gian đó các tác vụ đã lên lịch trong khung thời gian đó sẽ vẫn cố định và không bị thay đổi.
Tối ưu hóa thời gian cài đặt và thời gian ngừng sản xuất: AI tính đến cả thời gian thiết lập và thời gian kết thúc khi lên lịch sản xuất. Điều này có nghĩa là có thể đưa ra thời gian biểu chính xác cho từng công việc và máy móc, giảm thiểu gián đoạn sản xuất và tối đa hóa việc sử dụng máy móc.
Quản lý dây chuyền sản xuất ở nhiều cơ sở: Các phần mềm có khả năng kết nối nhiều nhà máy và nhiều quy trình sản xuất khác nhau giúp việc quản lý được đồng bộ giữa các nhà máy.
Giám sát sản xuất theo thời gian thực: ở timeline của những phần mềm này đều hiện các công việc. Màu sắc cho biết trạng thái hiện tại của công việc đó và nhà quản lý cũng dễ dàng phát hiện ra bất kỳ gián đoạn nào trong quá trình sản xuất.
Có thể tích hợp với các ERP có sẵn: các APS được tích hợp AI linh hoạt có thể được tích hợp với bất kỳ nền tảng ERP nào, đảm bảo sự tương thích trong quá trình hoạt động.
Tìm hiểu thêm về phần mềm quản lý sản xuất
Lập kế hoạch sản xuất gần như là điều bắt buộc đối với tất cả các doanh nghiệp. Dưới đây là các case study tiêu biểu về kế hoạch sản xuất hiệu quả đã giúp doanh nghiệp phát triển như nào.
Tập đoàn ô tô Toyota được thành lập vào năm 1937. Năm 2019, doanh số bán hàng của hãng đạt 10.742.122 xe, trở thành nhà sản xuất ô tô lớn thứ hai trên thế giới. Sứ mệnh của Toyota là “tạo ra những chiếc xe ngày càng tốt hơn”, an toàn, chất lượng vượt trội và tốt hơn cho môi trường của chúng ta.
Thách thức đặt ra với Toyota là: tối đa hóa lợi nhuận đồng thời đảm bảo tuân thủ các quy định về môi trường
Nhìn chung, các nhà sản xuất ô tô đặt mục tiêu sản xuất càng nhiều mẫu xe mang lại lợi nhuận cao nhất càng tốt để tăng doanh số bán hàng trên toàn cầu. Tuy nhiên, họ cũng phải tuân thủ các quy định nghiêm ngặt về môi trường do các quốc gia khác nhau trên thế giới áp đặt. Vi phạm các quy định này có thể dẫn đến hình phạt, tiền phạt và đình chỉ bán hàng – vì vậy các công ty ô tô cố gắng đảm bảo tuân thủ hoàn toàn.
Trước đây, các nhà quản lý của Toyota phải xem xét các quy định tại khu vực mà họ phụ trách, sau đó sử dụng Excel để chạy nhiều mô phỏng theo cách thủ công. Những mô phỏng thủ công này sẽ cho thấy số lượng mỗi mô hình sẽ được sản xuất để tối đa hóa lợi nhuận trong khi vẫn tuân thủ tất cả các yêu cầu về môi trường có liên quan. Quá trình này rất khó khăn và tốn thời gian vì những mô phỏng này phải được chạy nhiều lần và phải được kiểm tra bởi những người chịu trách nhiệm về quy định môi trường ở các quốc gia và khu vực khác nhau.
Để xác định tổ hợp sản phẩm phù hợp, Toyota cần trả lời các câu hỏi như: “Nếu chúng tôi sản xuất 1.000 chiếc Priuse hybrid, 200 chiếc Lexus LS và 50 chiếc Land Cruiser, liệu chúng tôi có đáp ứng được tiêu chuẩn CAFE (Tiết kiệm nhiên liệu trung bình của doanh nghiệp) của Hoa Kỳ không? Việc này sẽ tạo ra bao nhiêu lợi nhuận hàng năm?”. Việc trả lời các loại câu hỏi này bao gồm việc phân tích một số lượng lớn các tình huống và điều chỉnh các ràng buộc khác nhau để xác định kết hợp sản phẩm tối ưu nhằm tối đa hóa lợi nhuận đồng thời đáp ứng các yêu cầu về môi trường.
Giải pháp: sử dụng một hệ thống tự động được cung cấp bởi trình tối ưu hóa để hỗ trợ cho việc lên kế hoạch
Toyota quyết định sử dụng tối ưu hóa toán học để giải quyết vấn đề này và tìm ra cách kết hợp sản phẩm tối ưu – vì công nghệ AI này có khả năng tự động tạo ra các giải pháp chất lượng cao trong một khoảng thời gian ngắn.
Sau khi đánh giá các bộ giải tối ưu toán học khác nhau, Toyota đã chọn ra được một trình tối ưu hóa và sử dụng nó trong môi trường phân tích của mình để nhanh chóng thực hiện các mô phỏng có tính đến các quy định về môi trường ở từng khu vực và quốc gia. Sau đó, các kết quả mô phỏng này được đưa vào Mô-đun lập kế hoạch lợi nhuận để chạy các mô phỏng bổ sung để tính toán những thứ như lợi nhuận dự kiến cho năm tài chính tiếp theo.
Kết quả: nhanh chóng tạo ra các giải pháp chất lượng cao
Trước khi thực hiện giải pháp tối ưu hóa toán học, Toyota đã từng mất rất nhiều thời gian và công sức để thực hiện các mô phỏng tài chính như vậy và tính toán lợi nhuận dựa trên khối lượng sản xuất và hỗn hợp sản phẩm. Nhưng giờ đây, với hệ thống tự động này được hỗ trợ bởi công nghệ, bất kỳ ai cũng có thể thực hiện ngay các phép tính phức tạp này chỉ bằng một cú nhấp chuột đơn giản.
Tuy nhiên, quan trọng hơn tốc độ là khả năng của hệ thống mới để tự động tạo ra các giải pháp có chất lượng và độ chính xác cao nhất – điều đơn giản là không thể thực hiện được với các công cụ và kỹ thuật lập kế hoạch thủ công.
Nestle đã áp dụng cách tiếp cận dựa trên dữ liệu để quản lý hàng tồn kho nhằm tối ưu hóa hoạt động thu mua của mình. Công ty sử dụng chiến lược này để tránh tình trạng thiếu hụt và dư thừa lớn. Cách tiếp cận này là chìa khóa thành công của chuỗi cung ứng trong việc quản lý hàng tồn kho và đối phó với sự gián đoạn nguồn cung hoặc nhu cầu bổ sung cho sản phẩm.
Nestle đã cộng tác với Coupa trong quá trình chuyển đổi kỹ thuật số để tận dụng mô hình đám mây nhằm tối ưu hóa chiến lược thu mua nhằm đưa ra các quyết định thông minh hơn trong việc quản lý hàng tồn kho của mình.
Khi làm việc cùng với nhà cung cấp giải pháp Coupla, Nestle nhận ra rằng họ gặp vấn đề với hàng tồn kho, vì họ đang phải đối mặt với chất lượng dữ liệu đầu vào kém và thiếu hiểu biết về các mô hình của họ. Với chi phí vận chuyển ngày càng tăng, công ty cần giải quyết vấn đề quản lý hàng tồn kho để đảm bảo các mẫu sản xuất của mình có thể đủ linh hoạt để đáp ứng nhu cầu thay đổi trong chuỗi cung ứng.
Bằng cách di chuyển dữ liệu sang hệ thống dựa trên đám mây, các thành viên trong nhóm từ khắp doanh nghiệp toàn cầu có thể sử dụng dữ liệu trong thời gian thực và chạy các kế hoạch kịch bản phức tạp phù hợp với chuỗi cung ứng trong khu vực mình phụ trách.
Một lĩnh vực quan trọng của chiến lược là Coupa App Studio, cho phép nhóm Nestle xem dữ liệu quan trọng, đặt câu hỏi về kịch bản “điều gì sẽ xảy ra nếu” và chia sẻ thông tin dễ dàng với các bên liên quan khác trong doanh nghiệp. Điều này khiến cho việc quản lý hàng tồn kho hiệu quả và kịp thời hơn.
Jaya Shree Textiles là một đơn vị của Grasim Industries Ltd, được thành lập vào năm 1949 tại Rishra, Tây Bengal. Đây là cơ sở sản xuất duy nhất, lớn nhất ở Ấn Độ về sợi len, áo len với nhà máy sản xuất vải lanh tích hợp lớn nhất ở Ấn Độ với hệ thống kéo sợi, dệt và hoàn thiện hiện đại nhất.
Thách thức:
Mặc dù Jaya Shree đã có một hệ thống quản lý bảo trì theo kế hoạch và muốn tăng cường nó bằng hệ thống bảo trì dựa trên tình trạng thực tế của máy móc. Thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch là cơn ác mộng đối với Jay Shree. Nó dẫn đến lịch trình sản xuất bị gián đoạn và gây ra tổn thất sản xuất.
Jaya Shree muốn chuyển sang một cách tiếp cận chủ động hơn để bảo trì. Nhận thấy sự cần thiết của cách tiếp cận chủ động, nhóm Jay Shree đã chọn giải pháp dùng phần mềm lập kế hoạch sản xuất được tích hợp AI.
Kết quả:
Jaya Shree đã sử dụng một hệ thống cho phép giám sát tình trạng định kỳ bằng cảm biến và thiết bị IoT. Những cảm biến này cung cấp dữ liệu quan trọng vào các thuật toán AI, giúp phân tích tỉ mỉ các xu hướng và mô hình.
Việc áp dụng công nghệ bảo trì dự đoán được hỗ trợ bởi AI đã đánh dấu một bước ngoặt đối với các nhà máy dệt Jay Shree. Các vấn đề về máy móc được chẩn đoán và phân tích chi tiết bằng phương pháp tiếp cận dựa trên dữ liệu. Điều này dẫn đến sự cải thiện đáng kể về kết quả bảo trì và độ tin cậy của máy. Hơn nữa, bảo trì dự đoán được hỗ trợ bởi AI đã cho phép doanh nghiệp của họ chuyển từ bảo trì phản ứng sang bảo trì chủ động – với khả năng xác định các vấn đề tiềm ẩn trước khi chúng gây ra gián đoạn. Điều này không chỉ tiết kiệm thời gian và tiền bạc mà còn nâng cao độ an toàn và độ tin cậy.
Lập kế hoạch sản xuất (Production Planning) là việc phát triển một chiến lược thiết kế và sản xuất các sản phẩm và dịch vụ của công ty. Lập kế hoạch sản xuất bao gồm nhiều khía cạnh khác nhau của sản xuất, từ dự báo nhu cầu đến xác định nguyên liệu thô, số lượng lao động, thiết bị và các bước cần thiết để tạo ra sản phẩm của công ty.
Lập kế hoạch sản xuất là một quy trình rộng, nó không chỉ tập trung vào hiệu quả của quy trình sản xuất mà gắn liền với hầu hết mọi khía cạnh khác của doanh nghiệp, bao gồm tài chính, bán hàng, hàng tồn kho và nguồn nhân lực.
Một kế hoạch sản xuất được xây dựng tốt sẽ giúp cho công ty gia tăng doanh thu, lợi nhuận ròng, các KPI về tài chính và thậm chí cả sự hài lòng của khách hàng. Ngược lại, một công ty sản xuất không có kế hoạch hoặc kế hoạch được đặt ra một cách sơ sài sẽ gây ra các vấn đề về sản xuất như: không nắm bắt được nhu cầu khách hàng, sản xuất quá nhiều hoặc quá ít, chậm tiến độ,… điều này sẽ làm giảm lợi nhuận và lòng tin khách hàng.
Những lợi ích cụ thể của việc lập kế hoạch sản xuất bao gồm:
1.Lập kế hoạch sản xuất theo lô
Loại kế hoạch sản xuất này được sử dụng khi doanh nghiệp cần sản xuất các mặt hàng giống hệt nhau theo nhóm hoặc trong một quy trình liên tục thay vì sản xuất riêng lẻ từng mặt hàng một.
Sản xuất hàng loạt theo lô sẽ giúp tăng hiệu quả sản xuất cho một số doanh nghiệp. Điều này dẫn đến lợi nhuận gộp tăng lên, giảm giá thành sản phẩm và làm tăng sự hài lòng của khách hàng. Tuy nhiên, cần chú ý đến những tắc nghẽn hoặc chậm trễ tiềm ẩn khi chuyển đổi sản xuất giữa hai lô hàng khác nhau. Điều này giúp doanh nghiệp tránh được các chi phí bổ sung, tối đa hóa năng suất và lợi nhuận.
2. Kế hoạch dựa trên công việc hoặc dự án
Được sử dụng thường xuyên nhất bởi các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Các lập kế hoạch này tập trung vào việc tạo ra một hạng mục duy nhất bởi một người hoặc một nhóm. Thông thường, lập kế hoạch dựa trên công việc hoặc dự án được sử dụng khi có yêu cầu cụ thể của từng khách hàng, do đó gây khó khăn cho việc sản xuất hàng loạt sản phẩm.
Một số doanh nghiệp xây dựng hoặc nhà sản xuất đồ trang sức và trang phục theo yêu cầu áp dụng phương pháp lập kế hoạch sản xuất này để hoàn thành công việc.
3. Lập kế hoạch sản xuất hàng loạt theo dây chuyền
Trong sản xuất hàng loạt theo dây chuyền hay còn được gọi là sản xuất liên tục, các mặt hàng tiêu chuẩn hóa được sản xuất hàng loạt liên tục trên dây chuyền lắp ráp. Phương pháp này thường được sử dụng bởi các nhà sản xuất lớn muốn tạo ra dòng sản phẩm liên tục.
Dựa trên nhu cầu ổn định cho sản phẩm và việc áp dụng quy trình sản xuất, doanh nghiệp sẽ dễ dàng xác định nhu cầu về vật liệu, thiết bị và nhân công ở từng giai đoạn dọc theo dây chuyền lắp ráp. Điều này giúp tránh sự chậm trễ trong quá trình sản xuất.
Ví dụ, các công ty trong ngành công nghiệp ô tô và các nhà sản xuất thực phẩm và đồ uống đóng hộp sử dụng phương pháp này.
Bước 1: Dự báo cầu thị trường
Ước lượng số lượng mỗi sản phẩm cần sản xuất trong một khoảng thời gian nhất định dựa trên các số liệu trong quá khứ. Tuy nhiên, trong quá trình tìm hiểu nhu cầu, cũng cần phải xem xét các yếu tố như xu hướng thị trường và tình hình kinh tế của người mua.
Bước 2: Vạch ra các bước và các lựa chọn
Xác định các nguồn lực, các bước và quy trình mà bạn sẽ cần để tạo ra sản lượng cần thiết trong một khoảng thời gian nhất định. Ở bước này, doanh nghiệp cũng có thể xem xét các lựa chọn khác nhau có sẵn, chẳng hạn như xem xét thuê ngoài sản xuất những phần doanh nghiệp chưa làm được.
Cuối cùng, bước này cũng sẽ giúp xác định các rủi ro tiềm ẩn, chẳng hạn như sẽ làm gì nếu máy móc bị hỏng và nhà cung cấp có đáp ứng được nhu cầu hay không.
Bước 3: Chọn kế hoạch và lịch trình sản xuất phù hợp
Sau khi so sánh chi phí, thời gian cần thiết và rủi ro của từng phương án, ở bước này, doanh nghiệp sẽ chọn phương án sản xuất để thực hiện.
Bước 4: Theo dõi và kiếm soát kế hoạch
Sau khi hoàn thành các bước trên, quá trình sản xuất sẽ bắt đầu. Bây giờ doanh nghiệp sẽ cần theo dõi hiệu suất và liên tục so sánh nó với mục tiêu được mô tả trong kế hoạch sản xuất.
Việc này sẽ giúp đảm bảo rằng doanh nghiệp đang tuân thủ kế hoạch cũng như lịch trình đặt ra. Ngoài ra, nó cũng sẽ giúp phát hiện mọi vấn đề ngay khi xuất hiện, cho phép giải quyết vấn đề nhanh chóng, từ đó giảm thiểu những tổn thất mà chúng có thể gây ra.
Bước 5: Điều chỉnh kế hoạch sao cho phù hợp nhu cầu thực tế
Cần giữ cho kế hoạch sản xuất đủ linh hoạt để có thể điều chỉnh khi cần thiết trước những sự kiện không thể lường trước như: độ trễ của chuỗi cung ứng, thông số kỹ thuật của khách hàng hay lỗi thiết bị. Điều này sẽ giúp doanh nghiệp nâng cao hiệu quả và tạo niềm tin với khách hàng
Các doanh nghiệp dựa vào nhiều công cụ khác nhau để xây dựng kế hoạch sản xuất và theo dõi tiến độ, từ các công cụ trực quan đến phần mềm phức tạp tự động hóa nhiều bước liên quan. Các công cụ điển hình bao gồm:
1. Biểu đồ Gantt
Biểu đồ Gantt được đặt tên bởi kỹ sư phát minh ra nó hơn 100 năm về trước – Henry Laurence Gantt. Biểu đồ Gantt là dòng thời gian trực quan chi tiết về tất cả các nhiệm vụ và thời gian thực hiện chúng. Tuy nhiên, việc tạo và cập nhật biểu đồ Gantt theo cách thủ công để phản ánh lịch trình sản xuất phức tạp, luôn thay đổi có thể là một công việc tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi.
2. Lập kế hoạch sản xuất bằng bảng excel
Bảng tính Excel tương đối hiệu quả trong việc lập các kế hoạch sản xuất nhỏ và đơn giản. Bảng tính có thể giúp các nhà quản lý tính toán và cập nhật thông tin về việc sản xuất. Tuy nhiên, với các quy trình sản xuất phức tạp đòi hỏi việc cập nhật và tính toán liên tục thì việc sử dụng bảng tính không còn hiệu quả.
3. Sử dụng các phần mềm lập kế hoạch sản xuất
Nhiều công ty sử dụng phần mềm hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (Enterprise Resource Planning – ERP). ERP là một phần mềm quản lý, trong số các chức năng của nó có thu thập và tập trung dữ liệu. Mặc dù là một phần mềm rất hữu ích cho các bộ phận hành chính và quản lý doanh nghiệp nói chung nhưng sự lựa chọn này cũng có những hạn chế khi lập kế hoạch sản xuất vì nó không cho phép quản lý toàn diện các quy trình sản xuất.
Phần mềm APS (Lập kế hoạch và lịch trình nâng cao) là phần mềm dành riêng cho việc lập kế hoạch sản xuất, bằng cách tích hợp với ERP, nâng cao khả năng phân tích và đưa ra quyết định, bổ sung khả năng thực hiện các phân tích dự đoán và mô phỏng để có được các kế hoạch sản xuất được cải thiện và đáng tin cậy.
Tìm hiểu thêm về các phần mềm quản lý sản xuất
TacaSoft đặt nền móng vững chắc cho sự tăng trưởng vượt trội của doanh nghiệp. Chúng tôi đã và đang hợp tác chặt chẽ với các doanh nghiệp bảo hiểm để phát triển các phần mềm tiên tiến, áp dụng các công nghệ mới nhất như AI, ML,…nhằm tối ưu hóa doanh thu, giảm chi phí và giảm thiểu rủi ro trong quá trình sản xuất của doanh nghiệp. Cùng đội ngũ chuyên gia bề dày kinh nghiệm tư vấn, các giải pháp tiên phong công nghệ và nhân sự thực chiến triển khai trực tiếp ngay tại doanh nghiệp, TacaSoft tự tin là trợ thủ đắc lực đồng hàng cùng doanh nghiệp bước đến thành công
TacaSoft,
