Hệ thống ERP rất giỏi trong việc cho bạn biết điều gì đã xảy ra.
CFO muốn biết điều gì sẽ xảy ra tiếp theo.
COO muốn biết liệu sản xuất có đạt đúng tiến độ hay không.
Đội ngũ chuỗi cung ứng muốn biết nguyên vật liệu nào sắp trở thành vấn đề.
Còn Giám đốc IT có lẽ chỉ muốn mọi người ngừng yêu cầu thêm một file Excel.
Đây chính là lúc phân tích dự báo trong Epicor ERP phát huy tác dụng.
Thay vì xem dữ liệu ERP đơn thuần như một kho báo cáo lịch sử, doanh nghiệp sản xuất có thể sử dụng phân tích để nhận diện xu hướng, dự đoán những thay đổi trong vận hành và hỗ trợ ra quyết định nhanh hơn.
Tuy nhiên, cơ hội thực sự không nằm ở việc doanh nghiệp có phân tích dự báo.
Mà nằm ở việc doanh nghiệp tạo ra giá trị từ nó nhanh đến đâu.
Và đó là lúc việc triển khai trở nên quan trọng.
Phân tích dự báo trong Epicor ERP là gì?
Phân tích dự báo sử dụng dữ liệu lịch sử và dữ liệu hiện tại của doanh nghiệp để nhận diện các xu hướng, mô hình có thể giúp doanh nghiệp dự đoán những kết quả có khả năng xảy ra trong tương lai.
Trong môi trường sản xuất, điều đó có nghĩa là không chỉ hỏi:
“Tháng trước đã xảy ra chuyện gì?”
mà còn phải hỏi:
“Dựa trên những gì đang xảy ra hiện tại, điều gì có khả năng xảy ra tiếp theo?”
Epicor Kinetic cung cấp các năng lực về business intelligence và analytics nhằm giúp doanh nghiệp sản xuất có được khả năng quan sát tốt hơn trên toàn bộ hoạt động. Epicor cũng định vị hệ sinh thái analytics của mình xoay quanh phân tích dự báo và nâng cao, thông tin sản xuất theo thời gian thực, lập kế hoạch nhu cầu, tối ưu tồn kho, dashboard và self-service analytics.
Đối với doanh nghiệp sản xuất, phân tích dự báo có thể hỗ trợ các quyết định liên quan đến:
- Lập kế hoạch nhu cầu và sản xuất
- Mức tồn kho
- Hiệu suất nhà cung cấp
- Hiệu suất sản xuất
- Bảo trì
- Chất lượng
- Hiệu suất giao hàng
- Dự báo tài chính
- Các ngoại lệ trong vận hành
Điểm quan trọng không phải là dashboard.
Mà là quyết định được đưa ra sau khi ai đó nhìn thấy dữ liệu.
Vì sao phân tích dự báo thường mất quá nhiều thời gian mới tạo ra giá trị?
Có một sự thật hơi khó chịu về các dự án analytics:
Mua công nghệ thường dễ hơn việc khiến mọi người thực sự sử dụng nó.
Một nhà sản xuất có thể sở hữu ERP, MES, BI, IoT, Excel, Power BI, database và đủ loại báo cáo để… dán kín tường phòng tài chính.
Nhưng vẫn gặp khó khăn khi trả lời một câu hỏi rất đơn giản:
“Vậy tiếp theo chúng ta nên làm gì?”
Vấn đề thường không phải là thiếu dữ liệu.
Mà là khoảng cách giữa:
Dữ liệu → Insight → Quyết định → Hành động → Giá trị kinh doanh
Mỗi bước không cần thiết đều làm tăng thời gian tạo ra giá trị.
Ví dụ:
Dữ liệu ERP → xuất dữ liệu thủ công → làm sạch Excel → chuyên viên phân tích → họp quản lý → quyết định → hành động
Đến lúc quyết định được đưa ra, lịch sản xuất có thể đã thay đổi ba lần.
Phân tích dự báo trở nên có giá trị hơn đáng kể khi chuỗi này được rút ngắn.
Bài toán Time-to-Value trong phân tích ERP
Đối với doanh nghiệp sản xuất, time-to-value không chỉ là một chỉ số IT.
Đó còn là một chỉ số vận hành.
Nếu một dự án analytics mất 12 tháng mới tạo ra kết quả hữu ích, doanh nghiệp sẽ mất 12 tháng để chờ đợi những cải thiện đã được kỳ vọng.
Cách tiếp cận tốt hơn là bắt đầu từ những quyết định cụ thể và vấn đề kinh doanh có thể đo lường được.
Ví dụ:
| Câu hỏi kinh doanh | Dữ liệu cần thiết | Ứng dụng dự báo tiềm năng |
| Chúng ta có đủ tồn kho không? | Nhu cầu, tồn kho, mua hàng | Lập kế hoạch nhu cầu và tồn kho |
| Nhà cung cấp nào đang trở nên rủi ro? | Giao hàng, chất lượng, mua hàng | Theo dõi hiệu suất nhà cung cấp |
| Tổn thất sản xuất đang phát sinh ở đâu? | Sản xuất, downtime, phế phẩm | Phân tích hiệu suất sản xuất |
| Thiết bị nào có thể cần được bảo trì? | Dữ liệu máy móc và bảo trì | Bảo trì dự báo |
| Chúng ta có khả năng trễ cam kết với khách hàng không? | Đơn hàng, công suất, nguyên vật liệu | Phân tích rủi ro giao hàng |
| Biên lợi nhuận đang chịu áp lực ở đâu? | Chi phí, đơn hàng, sản xuất | Phân tích tài chính và lợi nhuận |
Mục tiêu rất đơn giản:
Bắt đầu từ một quyết định. Không phải một dashboard.
5 cách phân tích dự báo có thể rút ngắn Time-to-Value của ERP
1. Bắt đầu với dữ liệu ERP hiện có
Một trong những lợi thế lớn nhất của analytics trong hệ sinh thái ERP là doanh nghiệp sản xuất đã có sẵn một lượng lớn dữ liệu vận hành.
Epicor Kinetic kết nối các quy trình kinh doanh trên nhiều lĩnh vực như sản xuất, tồn kho, chuỗi cung ứng, tài chính và các hoạt động vận hành khác. Các năng lực analytics của Epicor được thiết kế để biến dữ liệu được kết nối này thành khả năng quan sát có thể hành động.
Điều đó có nghĩa là một sáng kiến analytics không nhất thiết phải bắt đầu bằng một cuộc phiêu lưu xây dựng data lake khổng lồ.
Hãy bắt đầu với dữ liệu bạn đã có.
Xem xét:
- Sales orders
- Purchase orders
- Giao dịch tồn kho
- Production orders
- Routing
- Dữ liệu nhân công
- Hiệu suất máy móc
- Dữ liệu chất lượng
- Hiệu suất nhà cung cấp
- Giao dịch tài chính
Sau đó xác định nơi mà khả năng dự báo tốt hơn có thể cải thiện một quyết định kinh doanh thực tế.
Điều này nghe có vẻ kém hào nhoáng hơn một “chương trình chuyển đổi AI”.
Nhưng thực tế lại hữu ích hơn đáng kể.
2. Ưu tiên những dự báo có giá trị cao
Không phải mọi dự báo đều cần một mô hình machine learning.
Đôi khi, dự báo có giá trị nhất đơn giản là nhận diện một xu hướng đủ sớm để con người có thể hành động.
Ví dụ:
Tồn kho
Thay vì hỏi:
“Chúng ta đang có bao nhiêu hàng tồn kho?”
Hãy hỏi:
“Những nguyên vật liệu nào có khả năng thiếu hụt dựa trên nhu cầu, lead time và nguồn cung hiện tại?”
Sản xuất
Thay vì:
“Chúng ta đã sản xuất được bao nhiêu?”
Hãy hỏi:
“Những hạn chế nào trong sản xuất có khả năng ảnh hưởng đến các đơn hàng sắp tới?”
Nhà cung cấp
Thay vì:
“Những nhà cung cấp nào đã giao hàng trễ?”
Hãy hỏi:
“Những xu hướng nào trong hiệu suất nhà cung cấp cho thấy rủi ro giao hàng hoặc chất lượng đang gia tăng?”
Bảo trì
Thay vì:
“Những máy nào đã bị hỏng?”
Hãy hỏi:
“Những thiết bị nào đang thể hiện các mô hình có liên quan đến downtime trong tương lai?”
Sự chuyển dịch từ báo cáo sang dự báo chính là lúc analytics bắt đầu tạo ra giá trị thực tế cho vận hành.
3. Kết nối phân tích dự báo với workflow ERP
Một dự báo nằm trên dashboard chưa chắc đã tạo ra cải thiện cho doanh nghiệp.
Vẫn cần có người hành động.
Đó là lý do phân tích dự báo nên được kết nối với các quy trình vốn đang vận hành bên trong ERP.
Ví dụ:
Dự báo → Cảnh báo → Task → Workflow → Hành động
Hãy tưởng tượng hệ thống phát hiện rủi ro thiếu nguyên vật liệu.
Kết quả hữu ích không phải là:
“Chúc mừng. Dashboard cho biết có thể chúng ta sẽ thiếu hàng.”
Kết quả hữu ích phải là:
- Xác định rủi ro.
- Planner nhận cảnh báo.
- Kiểm tra nguyên vật liệu và các đơn hàng đang mở.
- Kích hoạt hành động mua hàng.
- Điều chỉnh kế hoạch sản xuất nếu cần.
- Theo dõi kết quả.
Đó mới là lúc analytics trở thành một phần của vận hành.
Epicor Kinetic được thiết kế như một nền tảng ERP tích hợp cho các quy trình sản xuất và phân phối, trong khi các năng lực analytics của Epicor cung cấp báo cáo theo thời gian thực, dashboard, công cụ dự báo và thông tin vận hành.
Insight càng gần workflow, con đường tạo ra giá trị càng ngắn.
4. Dùng phân tích dự báo để xử lý những điểm nghẽn cụ thể trong sản xuất
Phân tích dự báo dễ chứng minh giá trị hơn khi nó tập trung vào một vấn đề có chi phí thực tế.
Ví dụ:
Downtime ngoài kế hoạch
Dữ liệu lịch sử về sản xuất và máy móc có thể giúp nhận diện các mô hình liên quan đến hiệu suất thiết bị.
Epicor cũng định vị các năng lực analytics của mình xoay quanh thông tin sản xuất theo thời gian thực và bảo trì dự báo.
Tồn kho dư thừa
Các mô hình về nhu cầu và tồn kho có thể hỗ trợ những quyết định lập kế hoạch tốt hơn.
Epicor nhấn mạnh các công cụ dự báo cho lập kế hoạch nhu cầu trong tương lai và kiểm soát tồn kho.
Rủi ro nhà cung cấp
Dữ liệu về giao hàng và chất lượng của nhà cung cấp có thể được phân tích để nhận diện hiệu suất đang suy giảm trước khi nó biến thành một cuộc khủng hoảng sản xuất.
Data V Tech đã triển khai các giải pháp tích hợp dữ liệu hiệu suất nhà cung cấp với quy trình mua hàng và chất lượng trong Epicor Kinetic.
Điểm nghẽn sản xuất
Dữ liệu sản xuất có thể cho thấy các hạn chế lặp lại, nguồn lực kém hiệu quả và xu hướng hiệu suất.
Đối với nhà sản xuất, giá trị không nằm ở việc có “nhiều analytics hơn”.
Mà là ít bất ngờ hơn.
Mà ngành sản xuất vốn đã có đủ bất ngờ rồi.
5. Đo lường giá trị kinh doanh ngay từ ngày đầu tiên
Nếu mục tiêu là rút ngắn time-to-value, việc đo lường không thể là chuyện để làm sau.
Trước khi triển khai một sáng kiến phân tích dự báo, hãy thiết lập baseline.
Ví dụ:
| Lĩnh vực | Chỉ số baseline | Mục tiêu tiềm năng |
| Tồn kho | Tần suất stockout | Giảm stockout |
| Lập kế hoạch | Số lần thay đổi lịch | Giảm thay đổi khẩn cấp |
| Sản xuất | Downtime ngoài kế hoạch | Giảm downtime |
| Chất lượng | Tỷ lệ phế phẩm/rework | Giảm tổn thất |
| Mua hàng | Hiệu suất giao hàng của nhà cung cấp | Tăng khả năng dự báo |
| Tài chính | Forecast variance | Cải thiện độ chính xác dự báo |
Mục tiêu cụ thể phụ thuộc vào doanh nghiệp sản xuất, quy trình, chất lượng dữ liệu và phạm vi triển khai.
Nhưng nguyên tắc thì giống nhau:
Nếu không đo được vấn đề, bạn sẽ rất khó chứng minh giải pháp có hiệu quả.
Phân tích dự báo chỉ tốt khi dữ liệu ERP phía sau đủ tốt
Đây là phần kém hào nhoáng hơn của predictive analytics.
Thuật toán không phải phép màu.
Nếu ERP của bạn chứa:
- Item master không nhất quán,
- Giao dịch tồn kho không chính xác,
- Dữ liệu sản xuất bị thiếu,
- Lead time không đáng tin cậy,
- Hồ sơ nhà cung cấp không đầy đủ,
- Dữ liệu từ shop floor bị tách rời,
thì predictive analytics sẽ gặp vấn đề.
Dữ liệu rác vào.
Dữ liệu rác được xử lý bằng công nghệ rất hiện đại đi ra.
Đó là lý do triển khai ERP, quản trị dữ liệu, thiết kế quy trình và analytics cần được xem là những năng lực có liên kết với nhau.
Hệ sinh thái analytics của Epicor Kinetic được xây dựng trên nền tảng dữ liệu vận hành được kết nối, trong khi công việc triển khai của Data V Tech tập trung vào việc đưa Epicor phù hợp với các quy trình sản xuất và phân phối thực tế.
Lớp analytics chỉ đáng tin cậy khi nền tảng vận hành bên dưới nó đủ đáng tin cậy.
Epicor ERP + Phân tích dự báo: Lộ trình thực tế
Doanh nghiệp sản xuất không cần dự đoán mọi thứ ngay từ ngày đầu tiên.
Một lộ trình thực tế có thể giống như sau:
Giai đoạn 1: Xây dựng nền tảng dữ liệu
Kết nối và xác thực dữ liệu ERP cốt lõi.
Tập trung vào:
- Master data
- Giao dịch
- Tồn kho
- Sản xuất
- Mua hàng
- Bán hàng
- Tài chính
Giai đoạn 2: Xây dựng khả năng quan sát vận hành
Tạo các KPI và dashboard đáng tin cậy.
Trả lời câu hỏi:
Điều gì đang xảy ra ngay lúc này?
Giai đoạn 3: Nhận diện xu hướng và mô hình
Phân tích xu hướng lịch sử và mối quan hệ giữa các hoạt động vận hành.
Trả lời:
Tại sao điều này xảy ra?
Giai đoạn 4: Đưa predictive analytics vào sử dụng
Sử dụng dữ liệu lịch sử và dữ liệu hiện tại phù hợp để dự đoán những kết quả có khả năng xảy ra.
Trả lời:
Điều gì có khả năng xảy ra tiếp theo?
Giai đoạn 5: Kết nối insight với hành động
Tích hợp analytics với workflow, cảnh báo, lập kế hoạch và các quyết định vận hành.
Trả lời:
Chúng ta nên làm gì?
Giai đoạn 6: Đo lường kết quả
So sánh kết quả thực tế với baseline ban đầu.
Trả lời:
Giải pháp này có thực sự tạo ra giá trị kinh doanh không?
Bước cuối cùng rất quan trọng.
Nếu không, bạn có một dự án analytics.
Chưa chắc bạn có một dự án thành công.
Data V Tech đóng vai trò gì?
Epicor Kinetic đã cung cấp một nền tảng vững chắc cho business intelligence và analytics.
Nhưng bản thân phần mềm ERP không tự động tạo ra giá trị kinh doanh.
Cách triển khai quyết định mức độ mà những năng lực đó thực sự đi vào vận hành.
Data V Tech Solutions làm việc với các doanh nghiệp sản xuất và phân phối để triển khai, tùy chỉnh, tích hợp và tối ưu Epicor Kinetic theo các quy trình vận hành thực tế.
Các năng lực của chúng tôi bao gồm:
- Triển khai Epicor Kinetic
- Tối ưu hóa quy trình sản xuất
- Business intelligence và analytics
- Tích hợp sản xuất và chuỗi cung ứng
- Epicor Advanced MES
- Tích hợp dữ liệu và workflow
- Giải pháp mobile thông qua Pocket V
- Tư vấn, đào tạo và hỗ trợ ERP
Data V Tech có hơn 20 năm kinh nghiệm triển khai Epicor và làm việc với các doanh nghiệp sản xuất và phân phối trên toàn khu vực châu Á – Thái Bình Dương.
Điều này quan trọng bởi predictive analytics không nên tồn tại như một “dự án analytics” riêng biệt mà chẳng ai sử dụng.
Nó phải hỗ trợ cách doanh nghiệp thực sự vận hành.
Mục tiêu thực sự không phải là Predictive Analytics
Hãy thành thật.
Không ai thức dậy vào buổi sáng và nghĩ:
“Hôm nay mình thực sự cần thêm predictive analytics.”
Họ thức dậy và nghĩ:
- Tại sao chúng ta lại thiếu nguyên vật liệu này?
- Tại sao sản xuất không đạt tiến độ?
- Tại sao tồn kho lại tăng?
- Tại sao nhà cung cấp này ngày càng kém?
- Tại sao biên lợi nhuận lại thay đổi?
- Tại sao cái máy đó lại dừng lần nữa?
- Tại sao chúng ta vẫn đang bàn về số liệu của tháng trước?
Predictive analytics đơn giản là công nghệ có thể giúp trả lời những câu hỏi đó sớm hơn.
Và quyết định càng sớm, chi phí để xử lý quyết định đó thường càng thấp.
Đó mới là con đường thực sự để rút ngắn time-to-value của ERP.
Sẵn sàng biến dữ liệu ERP thành những quyết định sớm hơn?
Epicor Kinetic có thể cung cấp cho doanh nghiệp sản xuất business intelligence theo thời gian thực, analytics, công cụ dự báo và dữ liệu vận hành được kết nối.
Thách thức nằm ở việc biến những năng lực đó thành kết quả kinh doanh có thể đo lường được.
Data V Tech giúp các doanh nghiệp sản xuất và phân phối xây dựng cây cầu đó — từ dữ liệu ERP đến insight vận hành, từ insight đến hành động, và từ triển khai đến giá trị có thể đo lường.
Nếu ERP của bạn đã chứa dữ liệu vận hành trong nhiều năm, câu hỏi không phải là bạn có đủ dữ liệu hay chưa.
Câu hỏi là: bạn có đang sử dụng dữ liệu đó đủ sớm để đưa ra những quyết định tốt hơn hay không?
Hãy trao đổi với Data V Tech về việc xây dựng chiến lược predictive analytics phù hợp với môi trường Epicor Kinetic của doanh nghiệp bạn.
FAQ
Predictive analytics trong Epicor ERP sử dụng dữ liệu lịch sử và dữ liệu hiện tại để nhận diện xu hướng, dự báo khả năng xảy ra trong tương lai và hỗ trợ doanh nghiệp sản xuất ra quyết định sớm hơn.
Các ứng dụng phổ biến gồm dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho, hiệu suất sản xuất, rủi ro nhà cung cấp, bảo trì dự báo, chất lượng, giao hàng và dự báo tài chính.
Epicor Kinetic cung cấp các năng lực business intelligence và analytics giúp doanh nghiệp có khả năng quan sát dữ liệu và hoạt động vận hành tốt hơn. Hiệu quả thực tế phụ thuộc vào dữ liệu, quy trình và cách triển khai.
Không nhất thiết. Doanh nghiệp có thể bắt đầu bằng việc đánh giá và sử dụng dữ liệu ERP hiện có, sau đó mở rộng khi có nhu cầu và business case rõ ràng.
Nên thiết lập baseline trước khi triển khai, sau đó theo dõi các KPI như stockout, downtime, scrap/rework, thay đổi lịch sản xuất, hiệu suất nhà cung cấp và forecast variance.
Data V Tech hỗ trợ doanh nghiệp sản xuất và phân phối triển khai, tích hợp và tối ưu Epicor Kinetic, bao gồm dữ liệu, workflow, manufacturing, supply chain, business intelligence và analytics.
