Starbucks đã quyết định chấm dứt chương trình kiểm kê tồn kho bằng trí tuệ nhân tạo (AI) trên toàn bộ hệ thống cửa hàng tại Bắc Mỹ chỉ sau 9 tháng kể từ khi chính thức triển khai.
Công cụ này được phát triển cùng công ty công nghệ thị giác máy tính NomadGo, với mục tiêu nâng cao khả năng giám sát tồn kho theo thời gian thực, giảm tình trạng thiếu hàng và cắt giảm khối lượng công việc hành chính cho nhân viên cửa hàng. Hệ thống sử dụng công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision), trí tuệ không gian 3D (3D Spatial Intelligence), thực tế tăng cường (AR) và cảm biến LiDAR để tự động nhận diện, đếm và theo dõi hàng tồn kho.
Tuy nhiên, sau quá trình vận hành thực tế trên quy mô lớn, giải pháp này đã không đạt được hiệu quả như kỳ vọng.
HIỆU QUẢ THỰC TẾ THẤP HƠN QUY TRÌNH THỦ CÔNG
Mặc dù được kỳ vọng sẽ tự động hóa quy trình kiểm kê, nhiều nhân viên cho biết họ phải liên tục điều chỉnh góc đặt máy tính bảng hoặc di chuyển thiết bị theo các vị trí nhất định để hệ thống có thể nhận diện hàng hóa.
Trong nhiều trường hợp, thời gian thực hiện kiểm kê bằng AI còn lâu hơn so với phương pháp nhập liệu thủ công truyền thống.
Một số cửa hàng thậm chí phải điều chỉnh lại cách bố trí kho và vị trí lưu trữ hàng hóa nhằm đáp ứng yêu cầu nhận diện của hệ thống, làm gia tăng khối lượng công việc vận hành hàng ngày.
STARBUCKS CHÍNH THỨC DỪNG TRIỂN KHAI
Theo thông báo nội bộ được Reuters tiếp cận, Starbucks đã chính thức ngừng sử dụng công cụ “Automated Counting” trên toàn bộ mạng lưới cửa hàng tại Bắc Mỹ.
Công ty cho biết từ nay việc kiểm kê nguyên liệu pha chế và các sản phẩm sữa sẽ quay trở lại quy trình kiểm kê thủ công tương tự các nhóm hàng tồn kho khác trong cửa hàng.
Động thái này đánh dấu sự kết thúc của một trong những dự án AI được quảng bá nhiều nhất trong chương trình chuyển đổi vận hành “Back to Starbucks” do CEO Brian Niccol thúc đẩy.
CHIẾN LƯỢC CHUYỂN ĐỔI VẪN TIẾP TỤC
Mặc dù dừng dự án kiểm kê AI, Starbucks khẳng định vẫn tiếp tục đầu tư vào các sáng kiến số hóa và tự động hóa khác nhằm nâng cao hiệu quả vận hành chuỗi cung ứng và hoạt động cửa hàng.
Mục tiêu của chương trình “Back to Starbucks” bao gồm:
• Cải thiện độ sẵn sàng của sản phẩm tại cửa hàng.
• Nâng cao trải nghiệm khách hàng.
• Tăng trưởng doanh thu và doanh số bán hàng tương đồng (Same-Store Sales).
• Mở rộng thêm hơn 2.000 cửa hàng mới trên toàn cầu.
Công ty cho biết sẽ tập trung vào các giải pháp có khả năng triển khai ổn định, nhất quán và hiệu quả trên quy mô lớn thay vì tiếp tục duy trì những công nghệ chưa đáp ứng được yêu cầu vận hành thực tế.
GÓC NHÌN CHUỖI CUNG ỨNG
Sự việc của Starbucks là một ví dụ điển hình cho thách thức khi ứng dụng AI vào quản trị tồn kho thực tế.
Dù công nghệ Computer Vision và AI có thể mang lại khả năng theo dõi hàng hóa theo thời gian thực, việc triển khai thành công phụ thuộc rất lớn vào:
• Chất lượng dữ liệu đầu vào.
• Mức độ chuẩn hóa của kho và điểm bán.
• Khả năng nhận diện sản phẩm trong nhiều điều kiện môi trường khác nhau.
• Mức độ phù hợp giữa công nghệ và quy trình vận hành thực tế.
Trường hợp của Starbucks cho thấy khoảng cách đáng kể giữa giai đoạn thử nghiệm công nghệ và khả năng vận hành ổn định trên hàng nghìn điểm bán trong môi trường thực tế.
Bài học tham khảo: Việc ứng dụng AI trong quản trị tồn kho cần được đánh giá không chỉ trên khả năng công nghệ mà còn trên tính phù hợp với quy trình vận hành thực tế, mức độ chuẩn hóa dữ liệu và khả năng mở rộng quy mô triển khai. Đây là yếu tố đặc biệt quan trọng đối với các doanh nghiệp logistics, kho bãi và bán lẻ có mạng lưới vận hành lớn.
Nguồn: supplychaindive
