Các Doanh Nghiệp Thực Phẩm Và Đồ Uống Tận Dụng Công Nghệ AI Ra Sao?

Con người ta càng ngày càng kén chọn, nhất là ở vấn đề ăn uống. Ông bà ta xưa kia rất quý trọng thực phẩm, họ đều ăn bất cứ thứ gì có thể ăn được nhưng ngày nay người ta lại thích chọn ăn các món ăn ngon bày bán ngoài đường phố với giá cả phải chăng. Khách hàng ngày nay chỉ thích các món ăn nhanh, gọn, rẻ và tốt cho sức khỏe. Để thỏa mãn nhu cầu khách hàng, các công ty thực phẩm và đồ uống ngày nay đã áp dụng công nghệ AI (trí tuệ nhân tạo) nhằm cho ra các sản phẩm mới chất lượng với giá thành phải chăng nhưng vẫn sinh lời. Dù cho việc này có đánh mạnh vào nguồn nhân lực, hậu cần hay trải nghiệm người dùng thì các nhãn hàng khôn ngoan này đã sớm nhận ra được sự ảnh hưởng của công nghệ AI lên cách mà người ta sản xuất, đóng gói, phân phối, quảng bá và tiêu thụ nhóm hàng tiêu dùng nhanh (FMCG). Công nghệ AI lẫn Machine learning cũng mang lại tác động đến các mặt hàng tiêu dùng nhanh cũng như là ngành công nghiệp thực phẩm và đồ uống.

Bên cạch sức ép về nhu cầu người dùng gia tăng, các công ty thực phẩm và đồ uống cũng đang phải đối mặt khi xu hướng khách hàng đã có sự chuyển đổi khỏi các tập đoàn toàn cầu đối với các nhà cung cấp dịch vụ thủ công tại địa phương. Khách hàng không chỉ đang chứng minh rằng họ sẵn sàng chi tiền cho các sản phầm thủ công mà còn bắt kịp xu hướng nấu ăn tại nhà hay làm bia thủ công.

Ben Stiller, chuyên gia phân tích và chuyển đổi digital tại công ty Deloitte, đã giải thích và tiết lộ lý do vì sao mà các nhãn hàng lại thích thú với những hứa hẹn mà công nghệ AI mang lại: “Các mặt hàng tiêu dùng nói chung đang phải đối mặt với thách thức lớn khi các nhà đầu tư chỉ quan tâm đến lợi nhuận trong khi khách hàng thì lại thích các sản phẩm được làm thủ công chất lượng cao cùng với hàng loạt dịch vụ hấp dẫn kèm theo. Áp lực hiện nay là phải tạo ra được nhiều sản phẩm tốt với mức giá thấp”. Vì thế không có gì ngạc nhiên khi các công ty sản xuất thực phẩm và đồ uống đã tạm gác mô hình tự động hóa sang một bên và tiến đến các mô hình mới hơn của big data, machine learning và các khía cạnh khác của AI.

NHỮNG LƯU Ý CHÍNH

Khách hàng thường đánh giá thực phẩm dựa trên ảnh hưởng của nó đến khẩu vị và túi tiền của họ nhưng các nhãn hàng thực phẩm có danh tiếng lại đòi hỏi nhiều hơn. Sau đây là các thách thức mà các công ty sản xuất hàng tiêu dùng thường xuyên phải khắc phục và duy trì đổi mới:

  • Mẫu mã và thông tin sản phẩm (Đối với ngành thực phẩm là công thức)
  • Nguyên liệu thô hay thành phần sản phẩm
  • Trang thiết bị và vật tư máy móc cho sản xuất
  • Địa điểm nơi mà sản phẩm sẽ được sản xuất
  • Cải thiện kiểm soát chất lượng cũng như an toàn
  • Tuân thủ theo tiêu chuẩn, quy định của chính phủ, quốc tế về sức khỏe, vệ sinh, an toàn và tài chính, vv.

  • Hệ thống đóng gói và đánh dấu sản phẩm
  • Quản lý kho hàng cho việc bảo quản và phân phối
  • Khâu hậu cần và phương tiện phân phối
  • Chiến dịch marketing và quan hệ công chúng
  • Các quy ước bán hàng dài hạn với đối tác và bên trung gian
  • Các hoạt động tại chi nhánh
  • Việc bán hàng và đặt hàng phải tuân theo quy trình cung cấp, sản xuất, hậu cần của thương hiệu

Thêm vào đó, bên cạch việc lưu ý các thách thức được liệt kê ở trên, các công ty thực phẩm và đồ uống cũng phải chú ý đến các nguy cơ về kiểm soát ô nhiễm và hư hỏng thậm chí là khi sản phẩm đã được qua tay nhà phân phối và nằm ngoài tầm kiểm soát.

Liệu AI có trở thành bí quyết thần kì cho doanh nghiệp?

Các loại xà phòng, nước soda hay sốt mayonnaise đều là các sản phẩm thông dụng mà ta dùng hằng ngày nhưng quy trình phía sau việc sản xuất và tiêu thụ các sản phẩm này thì phức tạp hơn là bạn nghĩ.

CEO Keith Barr của Leading2Lean cho biết: “Khi người ta đặt nguyên liệu hay thành phần sản xuất lên dây chuyền sản xuất thì thách thức cũng bắt đầu. Các máy móc được thiết kế để vận hành theo quy trình nào đó. Nếu có bất cứ điều gì không đáp ứng được tiêu chuẩn vận hành phát sinh chẳng hạn như nguyên liệu bị mắc kẹt hay gì đó thì dây chuyền sẽ ngừng hoạt động. Khi rơi vào các trường hợp như vậy thì bạn phải tự tay dừng toàn bộ hệ thống và khắc phục nó”. Một thách thức nữa là các nhà máy xuống cấp thường sẽ không được trang bị đầy đủ các cảm biến hay thiết bị theo dõi, vì thế các sản phẩm lỗi sẽ không được ghi nhận và do đó phá hỏng cả quy trình sản xuất.

Một nhà phát triển và cung cấp phần mềm sản xuất và giải pháp dựa trên điện toán đám mây mang tên là Leading2Lean đã giúp các doanh nghiệp cải tiến quy trình sản suất qua quá trình phân tích dữ liệu. Bằng việc phân tích dữ liệu để tìm ra lỗi và loại bỏ các sản phẩm không đạt yêu cầu, công ty đã giúp cho một doanh nghiệp tại bang Ohio mang tên Lakeview Farms cắt giảm được thời gian chết của máy móc đến 34%, 15% chi phí sửa chữa thiết bị và 17% nhân lực làm ngoài giờ.

Áp lực trong việc tìm kiếm nhà cung cấp các dịch vụ tự động hóa hay các giải pháp AI rất đáng để cân nhắc trong lĩnh vực sản xuất hàng tiêu dùng nhanh (CPG) với nhiều lý do như là:

  1. Doanh nghiệp có thể tham gia vào nhiều chiến dịch marketing hay các kênh phân phối.
  2. Cạnh tranh sẽ khốc liệt hơn
  3. Dữ liệu thống nhất và đồng bộ sẽ đi qua từng khâu và do đó giảm thiểu được các lỗi, thời gian chết máy và chi phí phát sinh.
  4. Tính minh bạch ở quá trình sản xuất kinh doanh sẽ là lợi thế cạnh tranh chủ chốt.
  5. Dữ liệu thống kê người dùng thời gian thực và xu hướng thị trường sẽ giúp ích cho doanh nghiệp trong tương lai.

Tiến sĩ Tom Bradicich, phó chủ tịch và giám đốc Server and IoT Systems tại Hewlett Packard Enterprise lại giải thích theo cách khác: “Người tiêu dùng sẽ không thể nào có thể dừng hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp, do vậy thách thức đặt ra cho các doanh nghiệp là làm thế nào để tiếp tục các hoạt động kinh doanh và cải tiến quy trình vận hành song song nhau.”

Qua quá trình cộng tác gần đây với các công ty sản xuất hàng tiêu dùng nhanh về thực phẩm và đồ uống nhằm tích hợp các công nghệ mới vào chất lượng sản xuất, tiến sĩ Bradicich tin rằng việc tự động hóa, edge computing và trí tuệ nhân tạo sẽ mang lại những đột phá cũng như là nâng cao chất lượng, doanh số và giảm thiểu đáng kể các vấn đề nhân sự. Đội ngũ của ông gần đây đang trình làng dòng sản phẩm mới mang tên Converged Edged Systems nhằm tạo ra một môi trường sản xuất với độ tin cậy cao đòi hỏi ít nhiên liệu, không gian và chi phí vận hành.

Bữa tiệc Buffet tự động hóa

Các doanh nghiệp hiện nay rất tin dùng công nghệ AI để giải quyết những thách thức phát sinh từ các trò chơi, việc hẹn hò cho đến các vấn đề trong ngân hàng và chăm sóc y tế. Theo Lori Mitchell-Keller, Global General Manager of Consumer Industries tại SAP cho biết dù hiện nay có rất nhiều dòng ứng dụng khác nhau nhưng các công ty thực phẩm và đồ uống lại có xu hướng chú ý đến các trường hợp sử dụng cụ thể.

Để mô tả về hệ thống Leonardo Machine Learning Foundation của SAP đang được khách hàng khai thác, bà Lori đã đưa ra những ứng dụng AI chủ chốt mang lại tác động tích cực đến quy trình trước và sau sản xuất cho các công ty thực phẩm và đồ uống:

1. Quản lý kệ hàng. Các doanh nghiệp bán lẽ sẽ sử dụng AI để tự động hóa việc quản lý kho. Đầu tiên nhân viên sẽ chụp hình các kệ hàng lại rồi sau đó quy trình machine learning sẽ tự động tìm ra các sản phẩm còn thiếu hoặc chưa đủ số lượng và thông báo cho các bên liên quan nhanh chóng khắc phục.

2. Mua sắm bằng hình ảnh. Công nghệ AI và nhận diện hình ảnh sẽ đơn giản hóa quy trình mua và đặt hàng. Nhân viên chỉ cần chụp lại hình ảnh để kích hoạt tìm kiếm sản phẩm hay hàng hóa tương ứng trên nguồn database tự động.

3. Dịch vụ khách hàng cá nhân hóa. Sử dụng các chatbots hay voice assistant được hỗ trợ bằng quy trình trình xử lý ngôn ngữ tự nhiên và machine learning sẽ giúp doanh nghiệp có thể truy cập vào lịch sử mua sắm của khách hàng nhằm mang lại các trải nghiệm dịch vụ khách hàng tự động và cá nhân hóa.

4. Tăng cường cam kết với khách hàng. Các doanh nghiệp CPG sử dụng AI để duy trì cam kết với khách hàng của mình. Bằng cách theo dõi chặt chẽ các cuộc trò truyện trên truyền thông, công nghệ AI sẽ được sử dụng nhằm phân tích dữ liệu người dùng và nhận diện cảm xúc và cách mua sắm của khách hàng để mang lại các trải nghiệm tích cực cũng như là phát triển và thiết kế các dòng sản phẩm mới và chất lượng hơn.

 Các công ty CPG cũng đã đang áp dụng các ứng dụng AI khác bao gồm các kế hoạch liên quan đến tài chính và bán hàng, kiểm soát mức độ ô nhiễm cũng như là tự động hóa giấy tờ dùng trong văn phòng.

CÁC TRỞ NGẠI TRONG VIỆC THAY ĐỔI: THÁCH THỨC KHI TIẾP NHẬN AI

Mặc dù mang lại nhiều lợi ích nhưng đầy rẫy các thách thức đang được đặt ra cho doanh nghiệp. Chi phí chính là vấn đề hàng đầu. Nhiều công ty thực phẩm và đồ uống dĩ nhiên không đủ khả năng để đầu tư cho AI như hai ông lớn Google và Amazon với lợi nhuận nhỏ giọt.

Dù cho xây dựng hay mua bán có là quyết định chủ chốt thì các thương hiệu F&B nên hình thành công nghệ nội bộ được cá nhân hóa và tích hợp sâu phản ánh đúng nhu cầu của doanh nghiệp. Trong thực tại, cuộc chiến giữa các cá nhân tài năng trong lĩnh vực AI rất khốc liệt kéo theo đó là nhiều công ty công nghệ hàng đầu phải chi hơn 650 triệu đô la Mĩ hằng năm chỉ để chiêu mộ các cá nhân xuất sắc. Các công ty đã có tiềm lực về phân tích dữ liệu cũng như đội ngũ phát triển tài năng nên tự xây dựng riêng cho mình một nền tảng AI. Các doanh nghiệp không thể đáp ứng được nên tự tìm cho mình các giải pháp và nhà cung cấp dịch cụ AI dựa trên nhu cầu, mục đích và kinh phí đã được xác định rõ ràng.

Thậm chí là nhiều doanh nghiệp sau khi tìm được đối tác cung cấp ưng ý thì việc tích hợp một hệ thống AI mới vào các nền tảng công nghệ đang có cũng là vấn đề khó nhằn, đặc biệt là các doanh nghiệp lớn với nhiều hệ thống phân mảnh . Ken Wood, chuyên gia EVP tại công ty Descartes lưu ý: “Rất khó để có thể tích hợp nhiều hệ thống lại với nhau. Khách hàng của chúng tôi luôn than phiền về vấn đề này. Càng nhiều nhà cung cấp thì dự án sẽ càng rối. Càng nhiều hệ thống bạn muốn tích hợp lại với nhau thì đồng nghĩa chi phí và thời gian thực hiện sẽ tăng theo”.

Thách thức cuối cùng còn tồn tại đó là nếu không có dữ liệu sỡ hữu (proprientary data) thì các doanh nghiệp F&B sẽ không thể nào xây dựng các mô hình machine learning. Matt Talbot, CEO của GoSpotCheck mô tả việc này như là “một trở ngại lớn mà trong đó không có một giải pháp hữu hiệu nào về chi phí”. PepsiCo, Dannon và Anheuser – Busch đã sử dụng phẩm mềm kiểm soát của GoSpotCheck nhằm tăng tối đa hiệu quả chuỗi cung ứng và cung cấp thông tin chi tiết về doanh nghiệp cho bên đại diện kinh doanh (sales reps)

Các công ty F&B thường bảo vệ công thức làm ra sản phẩm của họ rất kĩ. Thật không may, ngay cả với dữ liệu đúng thì nhiều giải pháp AI của bên cung cấp vẫn hoạt động như là Black box testing (phương pháp kiểm thử phần mềm mà việc kiểm tra các chức năng của một ứng dụng không cần quan tâm vào cấu trúc nội bộ hoặc hoạt động của nó). Khi thuật toán không có sự minh bạch nào khi đưa ra quyết định, thì các giám đốc điều hành sẽ rất khó để có thể kiểm soát xem liệu công nghệ này có thực sự làm tăng thêm giá trị cũng như là tính bền vững của giá trị gia tăng này.

Nhiều công ty CPG đã có mức tăng trưởng ảm đạm vào những năm gần đây. Từ năm 2013 đến 2016, hằng năm cả ngành chỉ tăng trung bình ít hơn khoảng 1,8%. Trước tình hình trên, các công ty F&B phải nhanh chóng đầu tư phát triển các công nghệ mới nhằm cắt giảm chi phí phát sinh, tăng doanh thu và theo kịp với xu hướng khách hàng.

Nguồn www.topbots.com

Post Author: Tu Vo