3 Câu Hỏi Cần Làm Rõ Khi Chuyển Từ Excel Truyền Thống Sang Giải Pháp PLM Đám Mây Và Công Cụ AI
Trong thời đại hiện nay, dữ liệu đóng vai trò then chốt trong quá trình kỹ thuật và sản xuất. Trước đây, các công ty chủ yếu dựa vào bản vẽ và có thể lên kế hoạch sản xuất và mua sắm sau đó. Tuy nhiên, sản phẩm và quy trình ngày nay phức tạp hơn nhiều. Kỹ thuật đã trở thành một lĩnh vực liên ngành, đòi hỏi phải bao quát được sự phức tạp ngày càng tăng của thiết kế và công cụ. Lập kế hoạch trước cho sự biến động tăng cao của quản lý chuỗi cung ứng và các quy định tạo ra một mức độ phức tạp cao cho quản lý vòng đời sản phẩm (PLM) và quản lý dữ liệu sản phẩm (PDM). Hiệu quả và độ chính xác trong xử lý dữ liệu đóng vai trò quan trọng trong việc đảm bảo thành công của sản phẩm và hiệu quả hoạt động.
Câu hỏi về cách tổ chức các quy trình phát triển sản phẩm, dữ liệu khách hàng, sự hợp tác trong chuỗi cung ứng và các quy trình kinh doanh trở nên cực kỳ quan trọng. Bạn không thể phân tích dữ liệu khi mọi thứ bạn có là một tệp Excel cũ kỹ và lỗi thời. Nhưng tại sao điều này xảy ra và làm thế nào để giúp các công ty vượt qua thói quen xấu này là một nhiệm vụ quan trọng mà phần mềm quản lý vòng đời sản phẩm hiện đại có thể giải quyết.
Tại Sao Các Quy Trình Excel Truyền Thống Là Không Hiệu Quả
Nhiều tổ chức vẫn dựa vào bảng tính Excel để quản lý thông tin sản phẩm. Đây là một thói quen đơn giản và hữu ích của tất cả các kỹ sư – chỉ cần đổ dữ liệu thiết kế vào bảng tính, lưu tệp STEP, PDF và các dữ liệu dẫn xuất khác và thế là xong… bạn đã đẩy thông tin xuống dưới. Nó đơn giản và dễ dàng. Tôi đã nói chuyện với một số kỹ sư kiên quyết sử dụng Excel, cho rằng công cụ PLM phức tạp và kém hiệu quả. Họ có thể đúng ở điểm thứ hai – các công cụ PLM truyền thống không thân thiện với người dùng, nhưng đồng thời, việc đổ dữ liệu vào Excel và các dạng bảng tính khác lại đặt công ty vào tình trạng rất tồi tệ về hiểu biết dữ liệu và hiệu quả hoạt động của họ.
Một bài viết của Jeff Winter trên LinkedIn đã thu hút sự chú ý của tôi, nói về các tổ chức vẫn dựa vào Excel để quản lý hoạt động của họ. Bài viết này nêu ra những điểm rất thú vị về sự không hiệu quả của Excel trong việc quản lý hoạt động.
Sử Dụng Đám Mây Trong Hoạt Động Mang Lại:
- Tăng 26% độ chính xác dự báo nhu cầu (Accenture)
- Giảm 16% chi phí hoạt động chuỗi cung ứng (Accenture)
- Tăng 5% tăng trưởng doanh thu và lợi nhuận (Accenture)
- Giảm 16% chi phí hoạt động trung bình (Vanson Bourne)
- Giảm 15% chi phí IT trung bình (Vanson Bourne)
- Giảm 17% chi phí bảo trì IT trung bình (Vanson Bourne)
- Tăng 19% hiệu quả quy trình trung bình (Vanson Bourne)
Ba Câu Hỏi Mà Excel Không Thể Trả Lời
1. Bộ Phận Này Được Sử Dụng Ở Đâu?
Trong cách tiếp cận dựa trên Excel truyền thống, để trả lời câu hỏi này, bạn cần tham chiếu thủ công qua nhiều bảng tính và tệp tin. Quá trình này không chỉ tốn thời gian mà còn dễ dẫn đến sai sót. Dữ liệu bị mất hoặc thông tin lỗi thời có thể dẫn đến đánh giá sai về việc sử dụng bộ phận, có thể làm gián đoạn lịch trình sản xuất và tăng chi phí.
Với quản lý dữ liệu đám mây, tất cả thông tin được tập trung và cập nhật theo thời gian thực. Các chức năng tìm kiếm nâng cao và truy vấn trực quan cho phép người dùng nhanh chóng theo dõi việc sử dụng một bộ phận trên tất cả các sản phẩm và lắp ráp. Tầm nhìn theo thời gian thực này đảm bảo rằng các nhóm có thông tin chính xác và cập nhật, giúp ra quyết định và phân tích tác động tốt hơn.
AI nâng cao điều này bằng cách cung cấp phân tích dự đoán. AI có thể phân tích các mẫu sử dụng trong quá khứ và dự báo nhu cầu trong tương lai, giúp lập kế hoạch trước và quản lý tồn kho. Khả năng dự đoán này giúp dự đoán thay đổi trong việc sử dụng bộ phận, từ đó tối ưu hóa chuỗi cung ứng và giảm thời gian ngừng hoạt động.
2. Chúng Tôi Đã Trả Bao Nhiêu Cho Bộ Phận Này Trong Quá Khứ?
Theo dõi chi phí lịch sử trong Excel có thể rất cồng kềnh. Nhiều phiên bản của bảng tính và việc cập nhật thủ công thường dẫn đến dữ liệu chi phí không nhất quán và không chính xác. Sự thiếu minh bạch này có thể làm mờ đi cơ hội tiết kiệm chi phí và khó khăn trong việc đàm phán điều kiện tốt hơn với nhà cung cấp.
Hệ thống quản lý dữ liệu đám mây đơn giản hóa việc theo dõi chi phí bằng cách cung cấp một nguồn sự thật duy nhất. Tất cả các giao dịch tài chính và dữ liệu chi phí được lưu trữ tập trung, đảm bảo tính nhất quán và dễ dàng truy cập. Bạn có thể truy xuất tất cả các phiên bản của sản phẩm với các tổng chi phí và ước tính chi phí. Lịch sử chi tiết về chi phí có thể được truy xuất ngay lập tức, cho phép phân tích chi phí toàn diện và nhận diện xu hướng.
Các công cụ AI nâng cao phân tích chi phí một bước nữa bằng cách xác định cơ hội tiết kiệm chi phí. Bằng cách phân tích dữ liệu chi phí lịch sử, AI có thể đề xuất các chiến lược mua sắm tối ưu, xác định sự bất thường về chi phí và đề xuất nhà cung cấp mang lại giá trị tốt nhất. Phân tích tự động này không chỉ tiết kiệm thời gian mà còn nâng cao quyết định tài chính.
3. Nhà Cung Cấp Quan Trọng Nhất Cho Sản Phẩm Của Chúng Tôi Là Ai?
Xác định các nhà cung cấp quan trọng qua Excel yêu cầu hợp nhất dữ liệu thủ công từ nhiều nguồn, điều này có thể dễ dẫn đến lỗi và kém hiệu quả. Quy trình thủ công này thường thiếu độ sâu cần thiết để đánh giá toàn diện hiệu suất và rủi ro của nhà cung cấp.
Quản lý dữ liệu đám mây cho phép tích hợp liền mạch thông tin nhà cung cấp từ nhiều nguồn, cung cấp cái nhìn toàn diện về hiệu suất của nhà cung cấp. Nó cho phép theo dõi theo thời gian thực các chỉ số của nhà cung cấp, chẳng hạn như thời gian giao hàng, chất lượng và hiệu quả chi phí. Cách tiếp cận tích hợp này đảm bảo rằng các nhà cung cấp quan trọng được xác định chính xác và được quản lý hiệu quả.
Khả năng AI nâng cao quản lý nhà cung cấp bằng cách đánh giá rủi ro và dự đoán các sự gián đoạn tiềm năng. AI có thể phân tích nhiều yếu tố, bao gồm các sự kiện địa chính trị, ổn định tài chính và xu hướng thị trường, để đánh giá rủi ro của nhà cung cấp. Quản lý rủi ro chủ động này cho phép các tổ chức phát triển các kế hoạch dự phòng và duy trì độ bền của chuỗi cung ứng.
Suy Nghĩ Của Tôi
Nếu bạn đang suy nghĩ về cách cải thiện quy trình phát triển sản phẩm và hoạt động của mình, hãy bắt đầu với ba câu hỏi mà tôi đã đề cập ở trên. Chúng sẽ giúp bạn trả lời câu hỏi – TẠI SAO – bạn không thể tiếp tục với các bảng tính cũ kỹ và hy vọng rằng bạn sẽ làm đúng. Mức độ phức tạp của quản lý dữ liệu sản phẩm và vòng đời hiện đại quá lớn để có thể được xử lý bằng Excel.
Chuyển từ phần mềm PLM dựa trên Excel truyền thống sang quản lý dữ liệu đám mây và các giải pháp điều khiển bằng AI mang lại nhiều lợi thế. Truy cập dữ liệu theo thời gian thực, phân tích dự đoán và nâng cao khả năng ra quyết định chỉ là một số lợi ích mà các công cụ hiện đại cung cấp. Bằng cách giải quyết các câu hỏi quan trọng như sử dụng bộ phận, chi phí lịch sử và tầm quan trọng của nhà cung cấp một cách hiệu quả và chính xác hơn, các tổ chức có thể đạt được hiệu quả hoạt động cao hơn, tiết kiệm chi phí và khả năng chịu đựng của chuỗi cung ứng.
Trong một kỷ nguyên mà sự nhanh nhạy và chính xác là yếu tố then chốt cho hoạt động của bất kỳ công ty nào, dựa vào Excel là một sai lầm mà các công ty sản xuất không thể chịu đựng. Đón nhận quản lý dữ liệu đám mây, hệ thống PLM hiện đại cho vòng đời sản phẩm và AI không chỉ là một tùy chọn mà là một sự cần thiết. Rời xa các phương pháp dựa trên Excel lỗi thời cho phép các tổ chức khai thác toàn bộ tiềm năng của các quy trình PLM của họ, thúc đẩy sự đổi mới và cạnh tranh trong một thị trường ngày càng phức tạp.
Don’t hesitate to contact Thanh for advice on automation solutions for CAD / CAM / CAE / PLM / ERP / IT systems exclusively for SMEs.
Luu Phan Thanh (Tyler) Solutions Consultant at PLM Ecosystem Mobile +84 976 099 099
Web www.plmes.io Email tyler.luu@plmes.io