Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng và ứng dụng rộng rãi của các công nghệ tiên tiến đã tác động sâu sắc đến lĩnh vực sản xuất công nghiệp, đưa đến ý tưởng về Sản xuất Thông minh.
Sản xuất thông minh thúc đẩy quá trình tự động hóa với ít sự can thiệp của con người hơn cũng như tính linh hoạt cho phép phát hiện sớm lỗi hệ thống và tự động hóa hệ thống. Chuỗi cung ứng là một dây chuyền hoặc một quy trình bắt đầu từ nguyên liệu thô cho đến khi sản phẩm hoặc dịch vụ hoàn chỉnh đến tay người tiêu dùng cuối cùng.
Trong Sản xuất thông minh, chuỗi cung ứng kỹ thuật số với các công nghệ về trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn và cảm biến trong Internet vạn vật (IoT) đang định hình lại chuỗi cung ứng và tạo ra các cơ hội mới để tăng hiệu quả hoạt động và giảm chi phí.
Hiểu được vai trò và bản chất của quản lý chuỗi cung ứng trong sản xuất thông minh, TS. Nguyễn Hữu Du (Viện trưởng Viện IAD) cùng cộng sự tại Pháp đã nghiên cứu và công bố bài báo khoa học: Phương pháp dự báo và phát hiện bất thường sử dụng kỹ thuật LSTM và tự mã hoá LSTM với ứng dụng trong quản lý chuỗi cung ứng.
Nghiên cứu này được thực hiện vào năm 2019 khi TS. Nguyễn Hữu Du đang làm nghiên cứu sinh sau tiến sĩ dưới sự hướng dẫn của PGS. TS Trần Kim Phúc tại ENSAIT, Pháp. Nghiên cứu được thực hiện với sự cộng tác của một công ty lớn của Pháp trong ngành thời trang, ngoài những đóng góp về mặt học thuật, nghiên cứu còn chứng minh ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng kỹ thuật số tại công ty.
Bài báo đã được đăng trên International Journal of Information Management vào ngày 16 tháng 12 năm 2020. Hiện tại, bài báo này được trích dẫn 31 lần từ các bài báo nghiên cứu khác. Năm 2021, tạp chí này có IF > 14 (Scopus) và H index 114, là tạp chí Q1 với thứ hạng 7/202 (top 4%) các tạp chí SCIE trong lĩnh vực AI. Dựa trên những thành tích ấn tượng này, bài báo đang được đề cử cho Giải thưởng Bài báo Hay nhất IAD 2020.
Điểm nổi bật:
- Hai cách tiếp cận dựa trên dữ liệu được đề xuất để nâng cao khả năng ra quyết định tốt hơn trong chuỗi cung ứng.
- Dự báo chuỗi thời gian đa biến được thực hiện bằng phương pháp dựa trên mạng Bộ nhớ dài hạn ngắn hạn (LSTM).
- Phương pháp dựa trên mạng LSTM Autoencoder kết hợp với máy vectơ hỗ trợ một lớp.
- Phương pháp đề xuất được triển khai cho cả bộ dữ liệu chuẩn và bộ dữ liệu thực.
Bài viết này có thể giúp chúng ta mở rộng kiến thức chuyên môn trong việc triển khai AI vào chuỗi cung ứng, hãy cùng đọc và khám phá tại đây hoặc truy cập vào đây.