PHÂN TÍCH CHUỖI CUNG ỨNG SỐ
Giảng viên
Giới thiệu khóa học
Dưới đây là kế hoạch học tập môn "Phân tích Chuỗi Cung Ứng Số", bao gồm phần giới thiệu hấp dẫn, mục tiêu học tập rõ ràng, kiến thức tiên quyết và tính ứng dụng thực tiễn trong quá trình học:
Tóm tắt giới thiệu môn học
Trong thời đại công nghệ 4.0, chuỗi cung ứng không chỉ còn là bài toán vận chuyển hay lưu trữ hàng hóa truyền thống. Môn "Phân tích Chuỗi Cung Ứng Số" mở ra cánh cửa cho sinh viên tiếp cận thế giới logistics hiện đại, nơi dữ liệu lớn (Big Data), trí tuệ nhân tạo (AI), Internet vạn vật (IoT), và blockchain đang tái định nghĩa cách hàng hóa và dịch vụ được vận hành, tối ưu và giám sát. Thay vì chỉ quản lý dòng chảy vật lý, bạn sẽ được học cách quản lý các dòng chảy dữ liệu – yếu tố then chốt quyết định sự nhanh nhạy và hiệu quả trong chuỗi cung ứng toàn cầu.
Chú thích: Đây là môn học lý tưởng cho sinh viên quan tâm đến quản lý chuỗi cung ứng, logistics thông minh, chuyển đổi số doanh nghiệp, và ra quyết định dựa trên dữ liệu.
Mục tiêu môn học
Hiểu và phân biệt giữa chuỗi cung ứng truyền thống và chuỗi cung ứng số (Digital Supply Chain – DSC)
Nắm vững vai trò của công nghệ số trong từng khâu của chuỗi cung ứng: từ dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho, đến phân phối và theo dõi hàng hóa
Áp dụng công cụ phân tích dữ liệu để đánh giá hiệu quả chuỗi cung ứng và đưa ra quyết định chiến lược
Phân tích các hệ thống thông tin như ERP, SCM, WMS, TMS trong vận hành chuỗi cung ứng số
Phát triển tư duy hệ thống, khả năng phát hiện vấn đề và giải pháp tối ưu trong môi trường kinh doanh số hóa
Chú thích: Môn học này không chỉ cung cấp kiến thức học thuật mà còn rèn luyện kỹ năng thực tiễn giúp sinh viên sẵn sàng tham gia thị trường lao động ngành logistics, sản xuất và công nghệ.
Kiến thức tiên quyết
Quản trị chuỗi cung ứng cơ bản: Giúp hiểu cấu trúc và các yếu tố chính của chuỗi cung ứng
Quản trị vận hành / logistics: Cung cấp kiến thức về dòng vận chuyển, lưu kho, tối ưu vận hành
Cơ sở dữ liệu và hệ thống thông tin: Để xử lý dữ liệu lớn và hiểu cách các hệ thống ERP, SCM hoạt động
Kỹ năng Excel, Power BI, hoặc phần mềm phân tích dữ liệu cơ bản: Để thực hành mô phỏng và trực quan hóa dữ liệu chuỗi cung ứng
Chú thích: Việc nắm chắc các môn nền tảng giúp sinh viên dễ dàng hiểu và ứng dụng công nghệ vào phân tích chuỗi cung ứng số một cách hiệu quả.
Kế hoạch học tập 15 tuần môn "Phân tích Chuỗi Cung Ứng Số"
| Tuần | Nội dung học tập | Mục tiêu cụ thể / Ghi chú |
|---|---|---|
| Tuần 1 | Giới thiệu môn học và tổng quan chuỗi cung ứng số | Hiểu sự khác biệt giữa chuỗi cung ứng truyền thống và chuỗi cung ứng số |
| Tuần 2 | Các yếu tố chính trong chuỗi cung ứng số: dữ liệu, kết nối, công nghệ | Nhận diện các thành phần số trong hệ thống chuỗi cung ứng hiện đại |
| Tuần 3 | Hệ thống thông tin trong chuỗi cung ứng: ERP, SCM, TMS, WMS | Hiểu chức năng và tích hợp của các hệ thống quản trị chuỗi cung ứng |
| Tuần 4 | Phân tích dữ liệu trong chuỗi cung ứng: nguồn dữ liệu và quy trình xử lý | Làm quen với dữ liệu định lượng, kỹ thuật tiền xử lý dữ liệu |
| Tuần 5 | Dự báo nhu cầu và lập kế hoạch cung ứng dựa trên dữ liệu | Áp dụng mô hình thống kê, Machine Learning cơ bản để dự báo chính xác |
| Tuần 6 | Quản lý tồn kho thông minh (Smart Inventory) | Phân tích dữ liệu tồn kho và mô phỏng các kịch bản tối ưu tồn kho |
| Tuần 7 | Tối ưu vận chuyển và phân phối trong môi trường số hóa | Áp dụng công cụ định tuyến, theo dõi và phân tích chi phí vận chuyển |
| Tuần 8 | Blockchain và truy xuất nguồn gốc trong chuỗi cung ứng số | Hiểu cách tăng tính minh bạch, bảo mật và xác thực thông tin trong logistics |
| Tuần 9 | Internet vạn vật (IoT) và cảm biến trong chuỗi cung ứng | Khám phá ứng dụng cảm biến theo dõi nhiệt độ, độ ẩm, vị trí hàng hóa theo thời gian thực |
| Tuần 10 | Rủi ro và tính bền vững trong chuỗi cung ứng số | Phân tích rủi ro hệ thống và đánh giá chuỗi cung ứng thân thiện với môi trường |
| Tuần 11 | Ứng dụng AI & RPA (Robotic Process Automation) trong chuỗi cung ứng | Nhận diện khả năng tự động hóa các quy trình nhờ trí tuệ nhân tạo |
| Tuần 12 | Thiết kế KPI và bảng điều khiển chuỗi cung ứng số | Tạo dashboard bằng Power BI / Google Data Studio / Tableau để giám sát hiệu suất |
| Tuần 13 | Nghiên cứu tình huống thực tế từ doanh nghiệp | Phân tích hoạt động chuỗi cung ứng số của Amazon, Vinamilk, DHL… |
| Tuần 14 | Trình bày dự án nhóm – thiết kế chuỗi cung ứng số mẫu | Áp dụng tất cả kiến thức để thiết kế, mô phỏng một chuỗi cung ứng số thực tiễn |
| Tuần 15 | Tổng kết, kiểm tra cuối kỳ, và phản hồi học tập | Đánh giá năng lực phân tích, kỹ năng trình bày và hiểu biết toàn diện chuỗi cung ứng số |
Chú thích: Kế hoạch học tập giúp sinh viên tiến bộ tuần tự từ lý thuyết cơ bản đến ứng dụng thực tiễn và công nghệ cao, nâng cao khả năng giải quyết vấn đề phức tạp trong chuỗi cung ứng hiện đại.
Bạn có muốn gợi ý danh sách công cụ phân tích dữ liệu phù hợp hoặc mẫu dashboard theo dõi KPI chuỗi cung ứng để áp dụng cho môn học này không?