Trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) đã được ứng dụng trong ERP từ lâu, chủ yếu thông qua các công cụ phân tích dự đoán để tối ưu bảo trì, phát hiện gian lận và quản lý rủi ro. Nhưng giờ đây, với sự ra đời của Gen AI  (AI tạo sinh) và sự phát triển của công nghệ đám mây, việc ứng dụng AI trong ERP đã bước sang một giai đoạn mới, toàn diện hơn và có chiều sâu hơn. Việc áp dụng công nghệ vào hệ thống ERP từ việc tăng cường các chức năng cơ bản, tự động hóa quy trình, dự đoán xu hướng thị trường cho đến việc hỗ trợ ra quyết định dựa trên dữ liệu đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Chúng ta sẽ cùng xem xét một số ứng dụng thực tế của AI tích hợp vào ERP qua bài viết dưới đây.

Bán hàng & Dịch vụ Khách hàng trong kỷ nguyên AI

Từ lâu, các nhà cung cấp phần mềm doanh nghiệp đã nói về “góc nhìn 360° về khách hàng” – tức là hiểu rõ khách hàng từ mọi khía cạnh để mang lại trải nghiệm tốt nhất. Trước đây, điều này có nghĩa là thu thập thông tin để cá nhân hóa trải nghiệm.

Tuy nhiên, với sự xuất hiện của AI, “góc nhìn 360°” đã được nâng lên một tầm cao mới. AI có khả năng xử lý và phân tích lượng dữ liệu khổng lồ, tìm ra những xu hướng mà con người khó nhận thấy, từ đó cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng ở mức độ sâu hơn. Thay vì chỉ dựa vào thông tin cơ bản, AI có thể đưa ra các đề xuất chính xác và phù hợp cao hơn, giúp doanh nghiệp bán hàng hiệu quả hơn và cung cấp dịch vụ chăm sóc tốt hơn tới từng khách hàng cụ thể.

AI trong bán hàng và dịch vụ khách hàng: Một số ví dụ điển hình

AI ứng dụng trong hoạt động bán hàng và dịch vụ khách hàng là một trong các ưu tiên hàng đầu của doanh nghiệp. Nhờ sự hỗ trợ của AI, doanh nghiệp hoàn toàn có thể bán hàng nhiều hơn mà không cần tuyển thêm nhân viên kinh doanh, thúc đẩy khách hàng mua nhiều hơn và cung cấp trải nghiệm mua hàng được cá nhân hóa. 

• Đề xuất sản phẩm: Giống như cách Amazon sử dụng “bộ lọc cộng tác” để gợi ý sản phẩm dựa trên lịch sử mua hàng của khách hàng và những người có sở thích tương tự, AI có thể phân tích nhiều dữ liệu hơn, như hành vi duyệt web, tương tác trên mạng xã hội, để đưa ra đề xuất chính xác hơn.
• Dự đoán nhu cầu: Các ngân hàng và công ty viễn thông có thể sử dụng AI để dự đoán nhu cầu của khách hàng dựa trên các sự kiện trong cuộc sống của họ. Ví dụ, khi khách hàng tốt nghiệp hoặc chuyển đến nơi ở mới, AI có thể gợi ý các sản phẩm hoặc dịch vụ phù hợp, như các gói bảo hiểm hoặc dịch vụ chuyển nhà.
• Cá nhân hóa tương tác: Nghiên cứu cho thấy rằng khách hàng ngày càng mong đợi trải nghiệm được cá nhân hóa. AI có thể giúp đáp ứng mong đợi này bằng cách cung cấp các ưu đãi và thông tin phù hợp với từng khách hàng. Nếu trải nghiệm không được cá nhân hóa, 66% khách hàng có thể sẽ chuyển sang thương hiệu khác (theo nghiên cứu của Twilio).
• Chatbot và trợ lý ảo: Chatbot và trợ lý ảo được hỗ trợ bởi AI có thể cung cấp dịch vụ khách hàng 24/7, trả lời câu hỏi, giải quyết vấn đề và hỗ trợ khách hàng một cách nhanh chóng và hiệu quả. Ngay cả khi có nhân viên hỗ trợ trực tiếp, AI cũng có thể đưa ra gợi ý giúp nhân viên tương tác hiệu quả hơn với khách hàng.

ERP + AI: Bước nhảy vọt cho doanh nghiệp

Các nhà cung cấp ERP lớn như Oracle và SAP đã bắt đầu tích hợp AI vào sản phẩm của họ để giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này trong lĩnh vực bán hàng và dịch vụ khách hàng.

• Oracle CX GenAI: Cung cấp cho nhân viên dịch vụ khách hàng và đại lý các câu trả lời nhanh chóng và phù hợp với câu hỏi của khách hàng.
• SAP Joule: Một bot AI tạo sinh hỗ trợ nhiều chức năng, bao gồm dịch vụ khách hàng và nhân sự.

Tóm lại: AI đang thay đổi cách các doanh nghiệp tương tác với khách hàng, từ việc đề xuất sản phẩm đến cung cấp dịch vụ khách hàng. Việc tích hợp AI vào hệ thống ERP giúp doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, tăng doanh thu và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Thị giác máy: Đôi mắt thông minh của tự động hóa

Thị giác máy kết hợp hình ảnh (2D hoặc 3D) với trí tuệ nhân tạo (AI) để tạo ra một hệ thống có khả năng “nhìn” và “phân tích” tự động. Công nghệ này được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực, từ kiểm tra chất lượng sản phẩm đến điều khiển robot và tối ưu quy trình sản xuất.

Ứng dụng thị giác máy vào đời sống và sản xuất

• Kiểm tra chất lượng sản phẩm: Đây là một trong những ứng dụng phổ biến nhất của thị giác máy. Thay vì dựa vào mắt người, hệ thống thị giác máy sử dụng camera để chụp ảnh sản phẩm và AI để phân tích hình ảnh đó. AI được “huấn luyện” để nhận biết các lỗi, sai lệch hoặc khuyết điểm trên bề mặt sản phẩm mà mắt thường khó phát hiện. Các thuật toán được sử dụng để liên tục cải thiện độ chính xác của việc phát hiện lỗi. Các hệ thống tiên tiến còn sử dụng hình ảnh 3D để đo lường kích thước của các bộ phận một cách chính xác. Ví dụ, trong sản xuất linh kiện điện tử, thị giác máy có thể kiểm tra từng mối hàn để đảm bảo chất lượng.
• Điều khiển robot: Trong môi trường sản xuất tự động, thị giác máy đóng vai trò “dẫn đường” cho robot. Camera và cảm biến cung cấp dữ liệu hình ảnh theo thời gian thực cho robot, cho phép chúng nhận biết môi trường xung quanh và điều chỉnh hành động để thực hiện nhiệm vụ một cách chính xác. Ví dụ, trong dây chuyền lắp ráp ô tô, robot sử dụng thị giác máy để xác định vị trí của các bộ phận và lắp ráp chúng một cách chính xác.
• Tối ưu quy trình sản xuất: Ngoài kiểm tra và điều khiển, thị giác máy còn được sử dụng để phân tích dữ liệu hình ảnh từ quy trình sản xuất, từ đó tìm ra các điểm nghẽn hoặc điểm cần cải thiện. Ví dụ, trong ngành dệt may, thị giác máy có thể phân tích hình ảnh vải để phát hiện lỗi dệt và điều chỉnh máy dệt để giảm thiểu lỗi.

Một số ví dụ thực tiễn về ứng dụng thị giác máy

Costa Group (Úc):  Sử dụng “thụ phấn cơ học” kết hợp với thị giác máy để tăng năng suất cây trồng trong nhà kính. Hệ thống này tự động xác định vị trí của hoa và thụ phấn cho chúng một cách chính xác, giúp tăng năng suất và giảm chi phí nhân công.

P&G: Sử dụng thị giác máy để kiểm soát chất lượng tã lót và băng vệ sinh phụ nữ theo thời gian thực. Việc lắp ráp chính xác và tốc độ cao là rất quan trọng trong sản xuất các sản phẩm này, và thị giác máy giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm đồng đều.

Lợi ích của thị giác máy dành cho doanh nghiệp

• Tăng độ chính xác: Thị giác máy có thể phát hiện các lỗi mà mắt người bỏ sót, giúp nâng cao chất lượng sản phẩm.
• Tăng tốc độ: Tự động hóa quy trình kiểm tra và điều khiển giúp tăng tốc độ sản xuất.
• Giảm chi phí: Giảm chi phí nhân công và chi phí do sản phẩm lỗi.
• Cải thiện an toàn: Giảm thiểu rủi ro cho người lao động trong các môi trường nguy hiểm.

Dự báo, Lập kế hoạch và Lên lịch tự động: Chìa khóa tăng hiệu suất 

Các nhà bán lẻ lớn như Wal-Mart và các công ty tiên phong trong sản xuất tinh gọn như Toyota đã đi đầu trong việc tối ưu hóa luồng hàng hóa từ nhà cung cấp đến người tiêu dùng. Họ nhận thức rõ tầm quan trọng của việc dự báo chính xác nhu cầu thị trường, lập kế hoạch hiệu quả và lên lịch trình hợp lý.

Ví dụ về dự báo nhu cầu của Wal-Mart: Wal-Mart đã xây dựng một hệ thống dự báo nhu cầu tập trung dựa trên nguyên tắc: phân tích quá khứ để dự đoán tương lai. Ví dụ điển hình là khi có dự báo về một cơn bão nhiệt đới đổ bộ vào bờ biển Vịnh Mexico, hệ thống của Wal-Mart sẽ tự động dự đoán nhu cầu tăng cao về thực phẩm, nước uống, pin, đèn pin và máy phát điện ở các khu vực bị ảnh hưởng. Từ đó, Wal-Mart có thể chủ động điều chuyển hàng hóa đến các khu vực này trước khi bão đến, đáp ứng kịp thời nhu cầu của người dân.

Ứng dụng AI trong dự báo, lập kế hoạch và lên lịch

Nguyên tắc “phân tích quá khứ để dự đoán tương lai” cũng được áp dụng trong các thuật toán AI. Nếu AI có thể xác định mối tương quan giữa nhu cầu về sản phẩm/dịch vụ với các yếu tố bên ngoài (ví dụ: thời tiết, sự kiện, xu hướng xã hội), nó có thể cung cấp thông tin giá trị cho các nhà quản lý chuỗi cung ứng và cải thiện hiệu quả hoạt động logistics.

Ví dụ về ảnh hưởng của mạng xã hội đến nhu cầu: Một bài đăng trên mạng xã hội của người nổi tiếng có thể tạo ra cơn sốt về một sản phẩm nào đó, ví dụ như giày thể thao, kính râm hay phụ kiện thời trang. Các công cụ phân tích tình cảm (sentiment analysis) được tích hợp trong các nền tảng như SAP và kết nối với Twitter hoặc các mạng xã hội khác có thể giúp các nhà lập kế hoạch nhu cầu nắm bắt phản ứng của thị trường về một sản phẩm mới gần như ngay lập tức. Điều này cho phép họ điều chỉnh kế hoạch sản xuất và phân phối một cách nhanh chóng và chính xác.

Sức mạnh của AI trong việc phân tích dữ liệu

Sức mạnh chính của AI nằm ở khả năng xử lý và phân tích một lượng lớn dữ liệu, tìm ra các mối tương quan ẩn và đưa ra dự đoán dựa trên những phân tích đó. Điều này giúp các doanh nghiệp:

• Dự báo nhu cầu chính xác hơn: Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu lịch sử bán hàng, AI có thể xem xét nhiều yếu tố bên ngoài để dự đoán nhu cầu một cách chính xác hơn.
• Lập kế hoạch hiệu quả hơn: Dựa trên dự báo nhu cầu, doanh nghiệp có thể lập kế hoạch sản xuất, tồn kho và phân phối một cách tối ưu.
• Lên lịch trình hợp lý hơn: AI có thể giúp tối ưu hóa lịch trình vận chuyển, giao hàng và các hoạt động khác trong chuỗi cung ứng.
• Phản ứng nhanh chóng với thay đổi: Khi có biến động trên thị trường hoặc trong chuỗi cung ứng, AI có thể giúp doanh nghiệp nhanh chóng điều chỉnh kế hoạch để thích ứng.

Bảo trì thiết bị: Chuyển dịch sang bảo trì dự đoán để tối ưu chi phí và hiệu quả

Chi phí cho việc sửa chữa thiết bị sau khi sự cố xảy ra thường cao hơn đến 40% so với chi phí bảo trì dự đoán. Sự cố bất ngờ không chỉ tốn kém chi phí sửa chữa mà còn gây ra thời gian chết (downtime), ảnh hưởng nghiêm trọng đến toàn bộ dây chuyền sản xuất. Do đó, việc chuyển sang bảo trì dự đoán là một xu hướng tất yếu.

Bảo trì dự đoán: Giải pháp tối ưu

Trong vài năm gần đây, các nhà cung cấp hệ thống hoạch định nguồn lực doanh nghiệp (ERP) đã bắt đầu tích hợp các ứng dụng bảo trì dự đoán vào sản phẩm của họ. Bằng cách phân tích hiệu suất máy móc và xác định các dấu hiệu cho thấy nhu cầu bảo trì, các đội ngũ sản xuất có thể chủ động lên kế hoạch bảo trì, tránh các sự cố khẩn cấp và đảm bảo hoạt động trơn tru của dây chuyền sản xuất.

Công nghệ hỗ trợ bảo trì dự đoán

Các ứng dụng bảo trì dự đoán hoạt động dựa trên dữ liệu thời gian thực được cung cấp bởi các thiết bị hỗ trợ Internet vạn vật (IoT). Các thiết bị này thu thập và gửi về các thông tin về tỷ lệ sử dụng, số liệu hiệu suất và các thông tin chẩn đoán máy. Các nhà cung cấp ERP hàng đầu như SAP, Oracle, Infor và nhiều hãng khác đã tích hợp tính năng bảo trì dự đoán vào các ứng dụng của họ.

Tỷ lệ áp dụng bảo trì dự đoán và tầm quan trọng của việc chủ động

Mặc dù công nghệ đã sẵn sàng, nhưng tỷ lệ các nhà sản xuất áp dụng bảo trì dự đoán chỉ mới vượt quá 50% gần đây. Điều này cho thấy một điểm quan trọng: các nhà lãnh đạo doanh nghiệp và công nghệ cần chủ động xác định các ứng dụng AI mang lại giá trị cao nhất và tích cực triển khai các sáng kiến đó để mang lại lợi ích cho tổ chức.

Tác động của AI trong ERP và bảo trì

Việc tích hợp AI vào hệ thống ERP đánh dấu một bước chuyển mình trong cách các doanh nghiệp quản lý hoạt động và tương tác với khách hàng. Các ứng dụng thực tế của AI, như trong lĩnh vực bảo trì, không chỉ nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong các quy trình như bán hàng, dịch vụ khách hàng, đảm bảo chất lượng, lập kế hoạch mà còn mở ra những cơ hội mới cho sự đổi mới và tạo ra giá trị. Khi các công ty như Oracle và SAP tiếp tục phát triển và tích hợp các công cụ AI tiên tiến vào giải pháp ERP, tiềm năng cho sự chuyển đổi mạnh mẽ là vô cùng lớn.

Đọc thêm: Cloud ERP: Xu hướng 2025 & nhận định từ chuyên gia

Kết luận

Trong 3 năm trở lại đây, AI là một trong các công nghệ nóng nhất và được bàn luận nhiều nhất trên toàn thế giới. Ghi nhận tốc độ phát triển đáng kinh ngạc, đặc biệt trong lĩnh vực AI tạo sinh, xu hướng AgentAI được huấn luyện để tăng tốc độ làm việc và cải thiện hiệu suất của lực lượng lao động, thông qua hình thức tính hợp vào các ứng dụng, phần mềm ERP đang ngày càng trở nên phổ biến. 

Các công ty phát triển và cung cấp phần mềm ERP đang nhanh chóng cho thấy những thay đổi tích cực bằng cách nâng cấp các tính năng cơ bản bằng các tính năng được hỗ trợ bởi AI như: trích xuất và nhập liệu tự động, hỗ trợ bán hàng, lên lịch tự động và cá nhân hóa chăm sóc khách hàng… Những thay đổi này đều giúp các doanh nghiệp tăng cường hiệu quả áp dụng ERP trong thực tế, và nhân viên của bạn có thể làm việc tốt hơn với thời gian rút gọn còn một nửa. 

Các báo cáo về xu hướng ERP 2025 cũng cho thấy mức độ ưa chuộng các giải pháp ERP mã nguồn mở (như ERPNext, Odoo…) đang gia tăng đáng kể so với các giải pháp ERP mã đóng (như SAP, Oracle netsuite,…). Nếu doanh nghiệp bạn đang quan tâm triển khai giải pháp ERPNext mã nguồn mở, hãy liên hệ với MBW Digital – đối tác chính thức duy nhất của ERPNext tại Việt Nam để nhận được dịch vụ tư vấn & triển khai chuyên nghiệp.