Điểm danh 8 công nghệ quản lý hàng tồn kho hiệu quả (P2)

Tháng Tám 6, 2024

Phần 2 của nội dung chia sẻ 8 công nghệ quản lý hàng tồn kho hiệu quả sẽ được chúng tôi chia sẻ ngay trong bài viết này. Hi vọng sẽ mang tới cho bạn một góc nhìn toàn diện về những công nghệ sô hiện đại nhất đang được ứng dụng trong các hoạt động quản lý kho, góp phần mang lại hiệu quả cho cả doanh nghiệp. Phần 1 của nội dung bạn có thể tìm đọc tại đây.

Công nghệ quản lý hàng tồn kho AI

Nhắc tới công nghệ trí tuệ nhân tạo AI (với học máy – Learning Machine là một nhánh của nó) thì chúng ta ai cũng sẽ đều cảm thấy khá mơ hồ vì vấn đề này quá rộng lớn. Tuy nhiên, để bám sát vào nội dung liên quan đến quản lý hàng tồn kho, chúng ta sẽ tìm hiểu công nghệ AI với những ứng dụng trong lĩnh vực này:

Dự đoán nhu cầu (Demand Forecasting):

Phân tích dữ liệu lịch sử: AI và Machine Learning có thể phân tích dữ liệu bán hàng lịch sử, xu hướng thị trường, mùa vụ, và các yếu tố khác để dự đoán nhu cầu hàng hóa trong tương lai.
Dự đoán chính xác: Các mô hình dự đoán dựa trên AI thường chính xác hơn so với các phương pháp truyền thống, giúp doanh nghiệp chuẩn bị tốt hơn và giảm thiểu tình trạng thiếu hoặc dư thừa hàng tồn kho.

Tối ưu hóa tồn kho (Inventory Optimization):

Quản lý mức tồn kho: AI có thể xác định mức tồn kho tối ưu cho từng sản phẩm, đảm bảo rằng doanh nghiệp luôn có đủ hàng để đáp ứng nhu cầu mà không cần giữ quá nhiều hàng tồn kho.
Tự động hóa đặt hàng: Machine Learning có thể tự động hóa quy trình đặt hàng lại, giúp duy trì mức tồn kho tối ưu mà không cần sự can thiệp của con người.

Phân tích và dự đoán xu hướng (Trend Analysis and Forecasting):

Phân tích xu hướng: AI có thể phát hiện các xu hướng tiêu dùng và biến động thị trường, giúp doanh nghiệp điều chỉnh chiến lược tồn kho kịp thời.
Dự đoán sản phẩm hot: Dự đoán sản phẩm nào sẽ trở nên phổ biến hoặc bị giảm nhu cầu, từ đó điều chỉnh tồn kho một cách hiệu quả.

Quản lý chuỗi cung ứng (Supply Chain Management):

Tối ưu hóa vận chuyển: AI có thể tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và phân phối hàng hóa, giảm thiểu chi phí vận chuyển và thời gian giao hàng.
Giám sát và phản ứng nhanh: Machine Learning giúp giám sát toàn bộ chuỗi cung ứng và đưa ra cảnh báo sớm khi có sự cố hoặc thay đổi bất thường.

Phát hiện gian lận và bảo mật (Fraud Detection and Security):

Phát hiện hành vi bất thường: AI có thể phát hiện các hành vi bất thường hoặc gian lận trong quản lý kho, giúp doanh nghiệp bảo vệ tài sản và duy trì tính an toàn.
Cải thiện bảo mật: Machine Learning giúp cải thiện các biện pháp bảo mật và phát hiện các lỗ hổng tiềm năng trong hệ thống quản lý kho.

Quản lý bảo trì thiết bị (Equipment Maintenance Management):

Bảo trì dự đoán: AI có thể dự đoán thời điểm cần bảo trì hoặc thay thế thiết bị dựa trên dữ liệu hoạt động, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì.
Tối ưu hóa lịch trình bảo trì: Machine Learning giúp tối ưu hóa lịch trình bảo trì để đảm bảo rằng thiết bị luôn hoạt động hiệu quả.

Dưới đây sẽ là một ví dụ thực tế để bạn có thể hiểu hơn về công nghệ AI ứng dụng trong quản lý tồn kho như thế nào nhé!

Giả sử, bạn sở hữu một chuỗi cửa hàng bán lẻ và muốn tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho để giảm thiểu chi phí, tăng cường hiệu quả và đảm bảo luôn có đủ hàng để đáp ứng nhu cầu của khách hàng. Và trong quá trình quản lý hàng tồn kho cho chuỗi cửa hàng đó, bạn gặp những vấn đề như:

Không biết chính xác khi nào cần đặt hàng lại một sản phẩm cụ thể.
Đôi khi có những sản phẩm tồn kho quá nhiều dẫn đến lãng phí, trong khi một số sản phẩm khác lại thường xuyên hết hàng.
Bạn không dự đoán được những sản phẩm nào sẽ bán chạy trong tương lai để chuẩn bị trước.

Và khi ứng dụng công nghệ AI, những vấn đề trên của bạn sẽ được giải quyết một cách hiệu quả.

Công nghệ AI giúp tự đoán nhu cầu:

Thu thập dữ liệu: AI sẽ thu thập dữ liệu bán hàng từ các cửa hàng của bạn, bao gồm dữ liệu lịch sử bán hàng, dữ liệu theo mùa, dữ liệu về các sự kiện khuyến mãi, và thậm chí là dữ liệu thời tiết.
Phân tích dữ liệu: Sử dụng các thuật toán Machine Learning, AI sẽ phân tích dữ liệu này để tìm ra các mô hình và xu hướng.
Dự đoán nhu cầu: Dựa trên các mô hình và xu hướng đã tìm thấy, AI sẽ dự đoán nhu cầu cho từng sản phẩm trong các khoảng thời gian sắp tới.

Công nghệ AI giúp tối ưu hóa tồn kho:

Xác định mức tồn kho tối ưu: AI sẽ xác định mức tồn kho tối ưu cho từng sản phẩm dựa trên dự đoán nhu cầu, thời gian giao hàng từ nhà cung cấp, và chi phí lưu trữ.
Tự động hóa đặt hàng: Khi mức tồn kho của một sản phẩm giảm xuống dưới ngưỡng tối ưu, hệ thống AI sẽ tự động tạo đơn đặt hàng mới để đảm bảo bạn luôn có đủ hàng mà không cần giữ quá nhiều hàng tồn kho.

Công nghệ AI giúp phát hiện xu hướng mới:

Phân tích hành vi khách hàng: AI sẽ phân tích dữ liệu hành vi khách hàng để phát hiện các xu hướng mới, chẳng hạn như một sản phẩm mới đang trở nên phổ biến hoặc một xu hướng thời trang mới.
Điều chỉnh chiến lược tồn kho: Dựa trên các xu hướng này, AI sẽ điều chỉnh chiến lược tồn kho của bạn, đảm bảo rằng bạn luôn có sẵn những sản phẩm mà khách hàng đang tìm kiếm.

Công nghệ AI giúp phát hiện gian lận và bất thường:

Giám sát kho hàng: AI sẽ giám sát hoạt động trong kho hàng của bạn để phát hiện các hành vi bất thường, chẳng hạn như sự chênh lệch số lượng hàng hóa, hành vi trộm cắp, hoặc lỗi nhập liệu.
Cảnh báo sớm: Khi phát hiện các bất thường, AI sẽ gửi cảnh báo sớm cho bạn, giúp bạn xử lý kịp thời và ngăn chặn những tổn thất có thể xảy ra.

Chia sẻ thêm với bạn về thuật toán Machine Learning ứng dụng trong quản lý hàng tồn kho, thứ giúp AI có thể thực hiện được những chức năng nêu trên:

Thuật toán Hồi quy tuyến tính (Linear Regression): Thuật toán này được ứng dụng để dự đoán nhu cầu trong quản lý hàng tồn kho. Ví dụ như dự đoán hàng hóa cần thiết dựa trên dữ liệu bán hàng lịch sử và các yếu tố ảnh hưởng như thời gian, mùa vụ, khuyến mãi. Đây là một trong những thuật toán cơ bản và phổ biến nhất để dự đoán giá trị liên tục dựa trên mối quan hệ giữa các biến độc lập và biến phụ thuộc. Về cách thức hoạt động của thuật toán này không đơn giản để hiểu nên chúng tôi chưa chia sẻ với bạn trong nội dung này.
Thuật toán Hồi quy cây quyết định (Decision Tree Regression): Thuật toán này cũng được sử dụng để dự đoán nhu cầu. Tuy nhiên có sự khác biệt so với thuật toán Hồi quy tuyến tính, là thuật toán Hồi quy cây quyết định được ứng dụng để dự đoán nhu cầu khi dữ liệu có cấu trúc phân nhánh hoặc khi có nhiều yếu tố ảnh hưởng đến nhu cầu.
Thuật toán Mạng Nơ-ron nhân tạo (Artificial Neural Networks): Thuật toán (mô hình tính toán) này được ứng dụng để dự đoán nhu cầu phức tạp với nhiều yếu tố đầu vào, bao gồm dữ liệu phi cấu trúc như xu hướng mạng xã hội.
Thuật toán Quy hoạch tuyến tính (Linear Programming): Thuật toán này được sử dụng để tối ưu hóa mức tồn kho, xác định số lượng hàng hóa cần đặt lại để giảm thiểu chi phí. Đây là một thuật toán tối ưu hóa để đạt được kết quả tốt nhất (tối đa hoặc tối thiểu) theo một tập hợp các ràng buộc tuyến tính.
Thuật toán lập trình động (Dynamic Programming): Được ứng dụng để tối ưu hóa chuỗi cung ứng, quản lý đặt hàng và lịch trình sản xuất. Thuật toán này phân chia vấn đề lớn thành các vấn đề con nhỏ hơn và giải quyết từng vấn đề con để tìm ra giải pháp tối ưu.
Thuật toán di truyền (Genetic Algorithms): Được ứng dụng để tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển, lịch trình giao hàng, và các vấn đề tối ưu hóa phức tạp khác. Thuật toán này mô phỏng quá trình chọn lọc tự nhiên, sử dụng các khái niệm như lai ghép, đột biến, và chọn lọc để tìm ra giải pháp tốt nhất.
Thuật toán chuỗi thời gian (Time Series Analysis): Được ứng dụng để dự đoán nhu cầu theo mùa, xu hướng tiêu dùng, và các biến động thị trường. Thuật toán này phân tích chuỗi thời gian để tìm ra các mô hình và xu hướng trong dữ liệu theo thời gian.
Thuật toán học tăng cường (Reinforcement Learning): Tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho theo thời gian thực, học cách điều chỉnh mức tồn kho dựa trên các biến động nhu cầu. Thuật toán này học từ môi trường thông qua việc thực hiện các hành động và nhận phản hồi dưới dạng phần thưởng hoặc hình phạt.
Thuật toán Học không giám sát (Unsupervised Learning): Ứng dụng để phát hiện các hành vi bất thường hoặc gian lận trong kho hàng. Sử dụng các thuật toán như K-means clustering hoặc DBSCAN để nhóm các điểm dữ liệu và phát hiện các điểm dữ liệu bất thường.
Thuật toán SVM (Support Vector Machines): Ứng dụng để phát hiện gian lận bằng cách phân loại các hành vi hợp lệ và bất hợp lệ dựa trên các thuộc tính của dữ liệu.

Bằng việc ứng dụng linh hoạt và sáng tạo những thuật toán này mà công nghệ AI, học máy có thể hỗ trợ rất nhiều cho các hoạt động quản lý hàng tồn kho và cả những hoạt động quản lý khác của doanh nghiệp.

Công nghệ quản lý hàng tồn kho Tự động hóa và Robot

Amazon, DLH, Alibaba… là những “ông lớn” trên thế giới đã và đang ứng dụng công nghệ tự động hoá và Robot trong quản lý kho hàng. Bên trong những kho hàng không có con người vẫn đang được hoạt động tốt, mang lại hiệu quả cao cho nhà quản lý thực sự có gì. Cùng chúng tôi tìm hiểu về công nghệ tự động hóa trong ứng dụng quản lý hàng tồn kho nhé!

Hệ thống quản lý kho hàng tự động

Hệ Thống Quản Lý Kho Hàng Tự Động (Automated Storage and Retrieval Systems – AS/RS) là hệ thống tự động hóa để lưu trữ và lấy hàng hóa trong kho. Hệ thống này sử dụng robot và các thiết bị cơ khí để tự động hóa quá trình lưu trữ và lấy hàng.

Khi ứng dụng hệ thống AS/RS, nhà quản lý sẽ nhận được những lợi ích như:

Giảm thời gian cần thiết để tìm và lấy hàng hóa từ kho.
Giảm thiểu sai sót do con người gây ra trong quá trình lưu trữ và lấy hàng.
Tối ưu hóa không gian lưu trữ nhờ vào thiết kế hệ thống tự động hóa.

Robot lấy hàng

Robot lấy hàng được lập trình để di chuyển trong kho, lấy các sản phẩm từ kệ và đưa đến khu vực đóng gói hoặc vận chuyển. Trên thực tế, Robot có thể làm việc liên tục mà không cần nghỉ, tăng cường hiệu suất làm việc. Chúng có thể được lập trình để xử lý nhiều loại sản phẩm khác nhau, từ nhỏ và nhẹ đến lớn và nặng.

Xe tự hành

Xe Tự Hành (Automated Guided Vehicles – AGVs) là các phương tiện tự hành được sử dụng để di chuyển hàng hóa trong kho mà không cần sự can thiệp của con người. Chúng được ứng dụng để vận chuyển hàng hóa giữa các khu vực trong kho hoặc từ kho đến khu vực vận chuyển. Công nghệ dẫn đường tiên tiến giúp AGVs tối ưu hóa lộ trình di chuyển, giảm thiểu thời gian và năng lượng

Băng tải tự động

Băng tải tự động là hệ thống băng chuyền sử dụng để di chuyển hàng hóa trong kho mà không cần sự can thiệp của con người. Nó giúp tăng tốc độ di chuyển hàng hóa từ điểm này đến điểm khác và có thể được tích hợp với các hệ thống khác như AS/RS và AGVs để tạo ra một quy trình tự động hóa toàn diện.

Drone

Drone được sử dụng để kiểm kê hàng tồn kho và giám sát kho hàng từ trên cao. Chúng có thể bay xung quanh kho để kiểm kê hàng tồn kho một cách nhanh chóng và chính xác. Đồng thời Drone có khả năng giám sát an ninh và phát hiện các hành vi bất thường trong kho.

Robot đóng gói và vận chuyển

Robot đóng gói và vận chuyển tự động hóa quy trình đóng gói hàng hóa và chuẩn bị chúng cho vận chuyển. Chúng có thể đóng gói hàng hóa nhanh chóng và chính xác, giảm thiểu thời gian và sai sót. Đồng thời, chúng còn có thể tự động hóa quá trình dán nhãn, đóng hộp, và sắp xếp hàng hóa để vận chuyển.

Khi tích hợp tất cả những công nghệ này, chúng ta sẽ được một hệ thống quản lý hàng tồn kho hoàn toàn tự động. Dĩ nhiên sẽ còn kết hợp với một phần mềm quản lý kho WMS đã được chia sẻ ở phần 1 của nội dung này.

Công nghệ điện toán đám mây

Trước khi tìm hiểu cụ thể công nghệ điện toán đám mây ứng dụng như thế nào vào hoạt động quản lý hàng tồn kho thì chúng ta sẽ cùng nhau khám phá những thông tin cơ bản về công nghệ nhé!

Công nghệ điện toán đám mây (Cloud Computing) là một phương thức cung cấp các dịch vụ tính toán như lưu trữ, xử lý dữ liệu, mạng, phần mềm và các dịch vụ khác qua Internet. Thay vì sử dụng các máy chủ vật lý và trung tâm dữ liệu nội bộ, các doanh nghiệp và cá nhân có thể truy cập vào các tài nguyên tính toán từ xa được quản lý bởi các nhà cung cấp dịch vụ đám mây.

3 thành phần cơ bản làm nên công nghệ điện toán đám mây là:

Cơ sở hạ tầng: Cung cấp các tài nguyên cơ sở hạ tầng như máy chủ, lưu trữ và mạng.
Nền tảng (môi trường): Cung cấp nền tảng và môi trường phát triển để xây dựng, triển khai và quản lý ứng dụng.
Phần mềm: Cung cấp phần mềm và ứng dụng qua Internet mà không cần cài đặt hoặc quản lý phần mềm trên các máy chủ nội bộ.

Như vậy, công nghệ điện toán đám mây sẽ tập trung vào các vấn đề về lưu trữ và xử lý dữ liệu. Quản lý hàng tồn kho, công nghệ điện toán đám mây sẽ mang tới những ứng dụng như:

Hệ thống quản lý hàng tồn kho (WMS) trên nền tảng đám mây.
Quản lý và phân tích dữ liệu
- Sử dụng dữ liệu lịch sử và công cụ phân tích dự đoán để dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa tồn kho.
- Tạo ra các báo cáo tùy chỉnh và dashboard để giám sát hiệu suất kho hàng và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Tối ưu hoá quy trình vận hành
- Tự động hóa các quy trình như nhập kho, kiểm kê, và lấy hàng để giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu quả.
- Tự động hóa các quy trình như nhập kho, kiểm kê, và lấy hàng để giảm thiểu sai sót và tăng cường hiệu quả.

Các thương hiệu toàn cầu nư CocaCola, P&G hay Unilever đều ứng dụng công nghệ điện toán đám mây để dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa tồn kho, giúp giảm chi phí và tăng cường hiệu quả hoạt động.

Công nghệ Blockchain

Blockchain là một cơ sở dữ liệu phân tán, nơi các thông tin được lưu trữ trong các khối (block) và liên kết với nhau theo chuỗi (chain). Mỗi khối chứa một số lượng thông tin nhất định và khi đầy, một khối mới sẽ được tạo ra và liên kết với khối trước đó. Các đặc điểm nổi bật của blockchain bao gồm:

Phi tập trung: Không có một trung tâm điều hành duy nhất, dữ liệu được lưu trữ và xác thực bởi nhiều nút (node) trong mạng lưới.
Bất biến: Một khi thông tin đã được ghi vào blockchain, nó không thể bị thay đổi hay xóa bỏ.
Minh bạch: Mọi giao dịch đều có thể được theo dõi và xác minh công khai.

Với đặc điểm như trên, Blockchain ứng dụng như thế nào trong quản lý hàng tồn kho? Mang lại lợi ích gì? Cùng chúng tôi khám phá ngay nhé!

Theo dõi và truy xuất nguồn gốc hàng hoá

Ứng dụng: Blockchain cho phép theo dõi toàn bộ quá trình di chuyển của hàng hóa từ nhà cung cấp, qua các trung gian, đến kho và cuối cùng là đến tay người tiêu dùng.
Lợi ích:
- Giảm thiểu các khâu trung gian không cần thiết và tăng cường khả năng phối hợp giữa các bên liên quan.
- Phát hiện và giải quyết các vấn đề trong chuỗi cung ứng kịp thời, giảm thiểu rủi ro mất mát hàng hóa hoặc hàng hóa bị giả mạo.

Quản lý hợp đồng thông minh (Smart Contracts)

Ứng dụng: Hợp đồng thông minh là các chương trình chạy trên blockchain tự động thực hiện và xác minh các điều khoản của hợp đồng khi các điều kiện được đáp ứng.
Lợi ích:
- Tự động hóa các quy trình như thanh toán, vận chuyển, và nhận hàng dựa trên các điều kiện đã được thiết lập trước.
- Đảm bảo rằng các điều khoản hợp đồng không thể bị thay đổi hay giả mạo.

Quản lý chuỗi cung ứng

Ứng dụng: Blockchain có thể được sử dụng để quản lý và tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng cách ghi lại mọi giao dịch và di chuyển hàng hóa trong toàn bộ chuỗi.
Lợi ích:
- Giảm thiểu các khâu trung gian không cần thiết và tăng cường khả năng phối hợp giữa các bên liên quan.
- Phát hiện và giải quyết các vấn đề trong chuỗi cung ứng kịp thời, giảm thiểu rủi ro mất mát hàng hóa hoặc hàng hóa bị giả mạo.

Kiểm kê và quản lý hàng tồn kho

Ứng dụng: Sử dụng blockchain để quản lý việc nhập xuất kho, kiểm kê hàng tồn kho, và theo dõi tình trạng hàng hóa.
Lợi ích:
- Giảm thiểu sai sót do nhập liệu thủ công, đảm bảo dữ liệu kiểm kê chính xác và cập nhật liên tục.
- Dự đoán nhu cầu và tối ưu hóa lượng hàng tồn kho dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Các công ty lớn trên thế giới như Walmart, De Bee hay IBM Food Trust đã ứng dụng công nghệ Blockchain thành công. Tuy nhiên nó không phải là một giải pháp công nghệ cho những doanh nghiệp vừa và nhỏ vì sự phức tạp cũng như chi phí đầu tư ban đầu tương đối lớn.

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics)

Công nghệ Big data đã không còn xa lạ với chúng ta trong thời đại số. Từ các nguồn khác nhau, những nhà quản lý sẽ thu thập và lưu trữ được một lượng dữ liệu siêu lớn. Sau đó tiến hành xử lý, phân tích và trực quan hoá những kết quả phân tích được, phục vụ cho việc ra quyết định hay xây dựng chiến lược của doanh nghiệp.

Vậy công nghệ phân tích dữ liệu lớn được ứng dụng như thế nào trong quản lý hàng tồn kho? Cùng chúng tôi khám phá nhé!

Dự đoán nhu cầu

Ứng dụng:
- Sử dụng dữ liệu lịch sử bán hàng, xu hướng thị trường, và các yếu tố khác để dự đoán nhu cầu tương lai của sản phẩm.
- Áp dụng các thuật toán máy học (đã chia sẻ ở phần trước) và mô hình thống kê để phân tích dữ liệu và đưa ra các dự báo chính xác.
Lợi ích:
- Giảm thiểu tình trạng thiếu hàng hoặc dư thừa hàng hóa.
- Đảm bảo rằng hàng hóa luôn sẵn có để đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Quản lý chuỗi cung ứng

Ứng dụng:
- Thu thập và phân tích dữ liệu từ các nhà cung cấp, kho bãi, và các kênh phân phối để tối ưu hóa chuỗi cung ứng.
- Sử dụng dữ liệu thời gian thực để giám sát và điều chỉnh quá trình vận chuyển và lưu trữ hàng hóa.
Lợi ích:
- Giảm thiểu thời gian chờ đợi và chi phí vận chuyển.
- Tăng cường khả năng phối hợp giữa các bên liên quan trong chuỗi cung ứng.

Quản lý rủi ro

Ứng dụng:
- Phân tích dữ liệu để xác định các yếu tố rủi ro như sự cố trong vận chuyển, biến động giá cả, và sự thay đổi trong nhu cầu.
- Sử dụng các công cụ phân tích để dự đoán và chuẩn bị cho các tình huống rủi ro.
Lợi ích:
- Chuẩn bị và ứng phó kịp thời với các tình huống bất ngờ.
- Tăng cường độ tin cậy và khả năng phục hồi của chuỗi cung ứng.

Tối ưu hoá quản lý kho

Ứng dụng:
- Sử dụng cảm biến và IoT để thu thập dữ liệu về vị trí, tình trạng, và chuyển động của hàng hóa trong kho.
- Áp dụng các thuật toán tối ưu hóa để quản lý không gian lưu trữ và tối ưu hóa quy trình nhập/xuất hàng.
Lợi ích:
- Sử dụng không gian lưu trữ một cách tối ưu và giảm thiểu thời gian xử lý đơn hàng.
- Tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu lãng phí, giúp giảm chi phí vận hành.

Phân tích hành vi khách hàng

Ứng dụng:
- Phân tích dữ liệu mua sắm và hành vi của khách hàng để hiểu rõ nhu cầu và xu hướng tiêu dùng.
- Sử dụng thông tin này để điều chỉnh tồn kho và chiến lược marketing.
Lợi ích:
- Tăng cường hiệu quả của các chiến dịch quảng cáo và khuyến mãi.
- Đảm bảo rằng hàng hóa luôn sẵn có và phù hợp với nhu cầu của khách hàng.

Vậy là chúng ta đã cùng nhau khám phá đủ 8 công nghệ số đang được ứng dụng rộng rãi trong quản lý hàng tồn kho. Mỗi công nghệ lại mang tới cho chúng ta một cách ứng dụng riêng, giải quyết cho nhà quản lý hàng loạt các bài toán đang vướng mắc. Việc am hiểu để có thể lựa chọn công nghệ phù hợp là điều vô cùng quan trong trong thời đại chuyển đổi số như hiện nay. Phần 1 của nội dung này bạn có thể tìm đọc lại: Điểm danh 8 công nghệ quản lý hàng tồn kho hiệu quả (P1).