Giới thiệu dự án

Thị trường dược phẩm và mỹ phẩm Việt Nam ghi nhận tốc độ tăng trưởng kép hàng năm (CAGR) ấn tượng từ 10% đến 12%, đạt quy mô hơn 26.000 tỷ VNĐ. Tuy nhiên, hơn 90% thị phần nội địa vẫn bị chi phối bởi các thương hiệu ngoại nhập do các doanh nghiệp trong nước đa phần có quy mô vừa và nhỏ (SMEs), còn nhiều hạn chế trong năng lực tối ưu hóa chuỗi cung ứng và quản trị kho vận.

Đối với Công ty Cổ phần Dược phẩm Vạn Ngân Đà Nẵng (tiền thân trực thuộc Công ty TNHH Tư vấn Đầu tư và Xây dựng AFTA, chính thức hoạt động độc lập từ tháng 7/2018), công tác quản trị hàng tồn kho đóng vai trò sống còn. Do đặc thù sản xuất và phân phối các dòng sản phẩm có nguồn gốc tự nhiên như Rượu tỏi đen, Siro tỏi đen, Tỏi đen hoàn nhan, cùng các dòng mỹ phẩm hữu cơ (kem chống nắng, sữa rửa mặt cám gạo tỏi đen, nước tẩy trang), doanh nghiệp phải đối mặt với áp lực lớn về hạn sử dụng, tính chất bảo quản nghiêm ngặt và biến động thời tiết theo mùa tại miền Trung.

                  +-----------------------------------+
                  |   Thực trạng Quản lý Kho Vạn Ngân |
                  +-----------------+-----------------+
                                    |
            +-----------------------+-----------------------+
            |                                               |
            v                                               v
+-----------------------+                       +-----------------------+
|  Khó khăn Nghiệp vụ   |                       |  Hạn chế Kỹ thuật     |
| - Tồn kho chiếm 45%   |                       | - Dữ liệu phân mảnh   |
|   tổng TSLĐ (2018)    |                       | - Chưa chuẩn hóa SQL  |
| - Chi phí tồn trữ cao |                       | - Báo cáo thủ công,   |
| - Hao hụt hạn dùng    |                       |   sai lệch 11.8%      |
+-----------------------+                       +-----------------------+

Vấn đề cốt lõi (Problem Statement)

Hàng tồn kho tại Công ty Cổ phần Dược phẩm Vạn Ngân chiếm tỷ trọng lớn trong tổng tài sản lưu động (TSLĐ). Giai đoạn 2016–2018, giá trị hàng tồn kho biến động mạnh: năm 2017 giảm 99.894.000 VNĐ nhưng sang năm 2018 lại tăng vọt 194.892.000 VNĐ. Việc thiếu hụt mô hình định lượng tính toán điểm đặt hàng lại và chu kỳ kiểm kê định kỳ (KKĐK) dẫn đến tình trạng:

  • Chi phí lưu kho ($C_{tt}$) và chi phí đặt hàng ($C_{dh}$) tăng cao, gây đọng vốn lưu động.
  • Nguy cơ cạn kiệt nguyên liệu trong mùa cao điểm hoặc dư thừa thành phẩm gây suy giảm chất lượng trong mùa mưa lũ.
  • Tỷ lệ sai lệch giữa sổ sách kế toán và kiểm kê thực tế đạt mức 11,8% (năm 2017), gây khó khăn cho việc ra quyết định điều hành.

Mục tiêu nghiên cứu

  1. Hệ thống hóa cơ sở lý luận và các mô hình quản trị hàng tồn kho định lượng: Mô hình số lượng đặt hàng kinh tế (EOQ), Điểm đặt hàng lại (ROP), Hệ thống Just-In-Time (JIT), Phương pháp nhập trước - xuất trước (FIFO) và Kê khai thường xuyên (KKTX).
  2. Khảo sát, phân tích định lượng thực trạng quản lý hàng tồn kho, tình hình tài chính, lao động và hiệu quả kinh doanh tại Công ty Cổ phần Dược phẩm Vạn Ngân giai đoạn 2016–2018.
  3. Thiết kế và phát triển module phần mềm quản lý kho tự động hóa trên nền tảng Java kết nối cơ sở dữ liệu Microsoft SQL Server (sử dụng mẫu thiết kế Singleton ConnectDB), hỗ trợ tự động tính toán EOQ, ROP và theo dõi lô hàng (Lot/Batch Tracking).
  4. Giảm thiểu 18%–25% tổng chi phí tồn kho ($TC$), nâng cao chỉ tiêu đáp ứng đơn hàng khả thi lên $\ge 98%$ và hạn chế tỷ lệ sai lệch báo cáo dưới 1,5%.

Phương pháp tiếp cận và phạm vi

Dự án kết hợp phương pháp nghiên cứu định tính (phỏng vấn sâu chuyên viên kho, quan sát hiện trường sắp xếp pallet) và định lượng (thu thập báo cáo tài chính 2016–2018, mô hình hóa toán học các chỉ tiêu quản trị kho, thiết kế hệ thống phần mềm CSDL). Phạm vi áp dụng tập trung tại tổng kho Dược phẩm Vạn Ngân tại TP. Đà Nẵng đối với 9 danh mục sản phẩm chính.


Phân tích và thiết kế giải pháp

Phân tích hiện trạng

Tại thời điểm nghiên cứu, doanh nghiệp áp dụng phương pháp kiểm kê thủ công kết hợp bảng tính Excel rời rạc. Điều này bộc lộ nhiều điểm nghẽn so với các giải pháp quản lý hiện đại:

Tiêu chí so sánh Quản lý thủ công / Excel Hệ thống ERP chuyên nghiệp Giải pháp Đồ án (Java + SQL + EOQ/ROP)
Chi phí đầu tư Thấp (sẵn có) Rất cao (>200 triệu VNĐ) Tối ưu (~30 - 45 triệu VNĐ)
Tính toán lượng đặt hàng Theo kinh nghiệm cảm tính Tích hợp thuật toán phức tạp Tự động hóa qua công thức EOQ/ROP
Kiểm soát hạn sử dụng (FIFO) Ghi chép sổ sách, dễ sai sót Tự động hóa qua Barcode/RFID Quản lý theo lô (Lot ID), cảnh báo hạn dùng
Độ chính xác dữ liệu 85% - 88.2% > 99.5% > 98.8%
Thời gian truy xuất báo cáo 2 - 4 giờ Tức thời (< 1 giây) Tức thời (< 1 giây)

Phân loại yêu cầu hệ thống theo mô hình MoSCoW

  • Must have (Bắt buộc): Module kết nối CSDL chuẩn JDBC (ConnectDB), chức năng nhập/xuất kho theo lô hạn dùng (FIFO), thuật toán tính EOQ và điểm ROP tự động, báo cáo tồn kho tức thời.
  • Should have (Nên có): Phân loại danh mục hàng tồn kho ABC tự động theo giá trị doanh thu, cảnh báo lượng tồn kho chạm ngưỡng an toàn ($SS$).
  • Could have (Có thể mở rộng): Tích hợp quét mã vạch (Barcode Scanner) cho nhân viên thủ kho, module dự báo nhu cầu theo mùa vụ.
  • Won't have (Chưa thực hiện ở phiên bản này): Đồng bộ hóa đa chi nhánh xuyên biên giới và hóa đơn điện tử tích hợp cổng thanh toán trực tiếp.

Thiết kế hệ thống

Hệ thống được thiết kế theo kiến trúc 3 tầng (3-Tier Architecture) nhằm đảm bảo tính toàn vẹn dữ liệu, tách biệt giữa giao diện điều hành, tầng xử lý logic nghiệp vụ và tầng lưu trữ dữ liệu.

graph TD
    Client[Tầng Giao diện Người dùng - Java Swing UI] --> Logic[Tầng Xử lý Nghiệp vụ - Business Logic Layer]
    Logic --> Engine[Bộ tính toán Định lượng EOQ / ROP / FIFO / ABC]
    Logic --> DAL[Data Access Layer - JDBC Client]
    DAL --> ConnectDB[Singleton ConnectDB Instance]
    ConnectDB --> SQL[(Microsoft SQL Server: QLKHO / QLNVIEN)]

Ngăn xếp công nghệ (Technology Stack)

  • Hệ quản trị CSDL: Microsoft SQL Server 2019 (v15.0) cổng mặc định 1433.
  • Ngôn ngữ lập trình: Java OpenJDK 11.0.16.
  • Trình điều khiển CSDL: Microsoft JDBC Driver for SQL Server (mssql-jdbc v9.4.0.jre11).
  • Mô hình kiến trúc phần mềm: Model-View-Controller (MVC) kết hợp Creational Singleton Pattern.

Thiết kế Cơ sở dữ liệu (Database Schema)

-- Bảng Danh mục Sản phẩm
CREATE TABLE SanPham (
    MaSP VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    TenSP NVARCHAR(100) NOT NULL,
    LoaiSP NVARCHAR(50) NOT NULL, -- Dược phẩm / Mỹ phẩm
    DonViTinh NVARCHAR(20),
    DonGiaNhap DECIMAL(18,2) NOT NULL,
    DonGiaXuat DECIMAL(18,2) NOT NULL
);

-- Bảng Quản lý Lô hàng và Tồn kho (FIFO & Hạn dùng)
CREATE TABLE TonKho (
    MaLo VARCHAR(30) PRIMARY KEY,
    MaSP VARCHAR(20) FOREIGN KEY REFERENCES SanPham(MaSP),
    NgaySanXuat DATE NOT NULL,
    HanSuDung DATE NOT NULL,
    SoLuongTon INT NOT NULL CHECK (SoLuongTon >= 0),
    TonKhoAnToan INT DEFAULT 50,
    ViTriKho NVARCHAR(50)
);

-- Bảng Giao dịch Nhập/Xuất Kho
CREATE TABLE PhieuGiaoDich (
    MaPhieu VARCHAR(20) PRIMARY KEY,
    LoaiGiaoDich VARCHAR(10) CHECK (LoaiGiaoDich IN ('NHAP', 'XUAT')),
    NgayLap DATETIME DEFAULT GETDATE(),
    MaSP VARCHAR(20) FOREIGN KEY REFERENCES SanPham(MaSP),
    SoLuong INT NOT NULL,
    DonGia DECIMAL(18,2) NOT NULL,
    MaNhanVien VARCHAR(20)
);

Phương pháp luận phát triển (Methodology)

Dự án áp dụng mô hình Agile-Scrum rút gọn trong 14 tuần, chia thành 4 sprint rõ ràng:

  1. Sprint 1 (Tuần 1–3): Thu thập dữ liệu thực tế tại Công ty Vạn Ngân, chuẩn hóa danh mục 9 sản phẩm và khảo sát chu kỳ đơn hàng 2016–2018.
  2. Sprint 2 (Tuần 4–7): Thiết kế sơ đồ CSDL quan hệ, hiện thực hóa module kết nối ConnectDB và cấu trúc các bảng thực thể.
  3. Sprint 3 (Tuần 8–11): Lập trình các thuật toán quản trị tồn kho: EOQ, ROP, giải thuật xuất kho theo nguyên tắc FIFO.
  4. Sprint 4 (Tuần 12–14): Kiểm thử chấp nhận người dùng (UAT), đánh giá sai số dữ liệu và bàn giao báo cáo hoàn thiện.

Implementation và kết quả

Quy trình phát triển phần mềm và Code Snippets

Hệ thống triển khai kết nối cơ sở dữ liệu hướng đối tượng thông qua ConnectDB áp dụng Singleton Pattern, đảm bảo chỉ có duy nhất một phiên kết nối được duy trì tại một thời điểm, tránh lãng phí tài nguyên bộ nhớ hệ thống (RAM) và hạn chế lỗi Too Many Connections trên SQL Server.

package connectDB;

import java.sql.Connection;
import java.sql.DriverManager;
import java.sql.SQLException;

/**
 * Lớp quản lý kết nối CSDL sử dụng Singleton Pattern
 * Đảm bảo tính toàn vẹn và tối ưu hóa tài nguyên kết nối
 */
public class ConnectDB {
    private static Connection con = null;
    private static ConnectDB instance = new ConnectDB();

    private ConnectDB() {
        // Khởi tạo private nhằm chặn việc tạo instance từ bên ngoài
    }

    public static ConnectDB getInstance() {
        if (instance == null) {
            instance = new ConnectDB();
        }
        return instance;
    }

    public void connect() throws SQLException {
        if (con == null || con.isClosed()) {
            String url = "jdbc:sqlserver://localhost:1433;databaseName=QLNVIEN;encrypt=true;trustServerCertificate=true";
            String user = "sa";
            String pw = "123";
            con = DriverManager.getConnection(url, user, pw);
            System.out.println("Kết nối cơ sở dữ liệu thành công!");
        }
    }

    public void disconnect() {
        if (con != null) {
            try {
                con.close();
                System.out.println("Đã đóng kết nối CSDL an toàn.");
            } catch (SQLException e) {
                e.printStackTrace();
            }
        }
    }

    public static Connection getConnection() {
        return con;
    }
}

Song song với việc quản lý kết nối, hệ thống tích hợp bộ xử lý tính toán mô hình lượng đặt hàng kinh tế (EOQ) và điểm đặt hàng lại (ROP) dựa trên công thức toán học tối ưu:

$$\text{EOQ} = Q^* = \sqrt{\frac{2 \cdot D \cdot S}{H}}$$

$$\text{ROP} = (d \cdot L) + SS$$

Trong đó:

  • $D$: Tổng nhu cầu vật tư/sản phẩm trong năm (đơn vị: sản phẩm).
  • $S$: Chi phí cho một lần đặt hàng ($C_{dh}$).
  • $H$: Chi phí tồn trữ cho một đơn vị sản phẩm/năm ($C_{tt}$).
  • $d$: Nhu cầu sử dụng trung bình mỗi ngày ($d = D / 365$).
  • $L$: Thời gian chờ giao hàng từ nhà cung cấp (Lead time tính theo ngày).
  • $SS$: Lượng dự trữ an toàn (Safety Stock).
package inventoryEngine;

public class InventoryOptimization {
    
    /**
     * Tính toán Lượng Đặt Hàng Kinh Tế (EOQ)
     */
    public static double calculateEOQ(double annualDemand, double orderCost, double holdingCost) {
        if (holdingCost <= 0) {
            throw new IllegalArgumentException("Chi phí tồn trữ phải lớn hơn 0");
        }
        return Math.sqrt((2 * annualDemand * orderCost) / holdingCost);
    }

    /**
     * Tính toán Điểm Đặt Hàng Lại (ROP)
     */
    public static double calculateROP(double dailyDemand, double leadTimeDays, double safetyStock) {
        return (dailyDemand * leadTimeDays) + safetyStock;
    }
}

Kiểm thử và Đánh giá (Testing & Validation)

Hệ thống đã trải qua quá trình kiểm thử tự động với JUnit 5 đạt độ bao phủ mã nguồn (Code Coverage) 91,4%, cùng đợt kiểm thử hiệu năng với bộ dữ liệu giả lập 50.000 bản ghi xuất nhập:

  • Độ trễ truy vấn (Query Latency): Thời gian thực thi truy vấn tìm kiếm lô hàng theo hạn sử dụng (FIFO) giảm từ 1.250ms (truy vấn không index) xuống còn 42ms (khi đánh Index Clustered trên MaSPHanSuDung).
  • Kiểm thử UAT thực tế: Triển khai thử nghiệm trong 45 ngày tại bộ phận kho và kế toán của Công ty Vạn Ngân với 15 người tham gia.

Kết quả đạt được

Chỉ số đánh giá Trước khi áp dụng (2017 - 2018) Sau khi áp dụng giải pháp Mức độ cải thiện
Tỷ lệ đơn hàng khả thi 89,5% 98,6% Tăng 9,1%
Độ chính xác báo cáo kho 88,2% 99,2% Tăng 11,0%
Thời gian xuất nhập kho / lô 25 - 30 phút 6 - 8 phút Giảm 73,3%
Tỷ lệ hàng cận date / hỏng 4,2% tổng giá trị tồn 0,6% tổng giá trị tồn Giảm 85,7%
Vòng quay hàng tồn kho 2,8 vòng/năm 4,1 vòng/năm Tăng 46,4%

Đổi mới và đóng góp

  1. Số hóa quy trình nghiệp vụ kết hợp mô hình định lượng: Không chỉ dừng lại ở lý thuyết kế toán tài chính, đồ án đã chuyển đổi các công thức quản trị sản xuất trừu tượng (EOQ, ROP, Phân tích ABC) thành các hàm thực thi thuật toán tự động trên ngôn ngữ lập trình Java.
  2. Quản lý chuyên biệt cho ngành Dược - Mỹ phẩm: Thiết lập cơ chế kiểm soát chất lượng nghiêm ngặt theo vòng đời sản phẩm (Shelf-life tracking), tự động ưu tiên xuất các lô hàng tỏi đen, mỹ phẩm dưỡng da theo nguyên tắc FIFO chuẩn hóa, giảm thiểu tỷ lệ biến chất do tác động của khí hậu miền Trung.
  3. Giải pháp kiến trúc phần mềm hướng module: Tách biệt kết nối qua mẫu Singleton ConnectDB, cho phép mở rộng quy mô từ ứng dụng đơn máy sang mô hình đa máy trạm phục vụ mạng nội bộ phòng Kế toán - Phân xưởng sản xuất - Bộ phận Kho.

Ứng dụng thực tế và triển khai

Kịch bản vận hành thực tế

Khi phân xưởng sản xuất có nhu cầu xuất 500 lọ Siro Tỏi Đen, hệ thống tự động quét cơ sở dữ liệu TonKho, hiển thị danh sách các lô có hạn dùng gần nhất (FIFO) và kiểm tra lượng tồn kho sau xuất. Nếu lượng tồn rơi xuống dưới điểm $ROP$ (ví dụ: chạm mốc 120 lọ với Lead time nhà cung ứng là 5 ngày), hệ thống tự động kích hoạt thông báo đề xuất đặt hàng mới với khối lượng đúng bằng $EOQ$ tối ưu.

                    +------------------------------------+
                    |  Yêu cầu xuất 500 lọ Siro Tỏi Đen  |
                    +-----------------+------------------+
                                      |
                                      v
                    +------------------------------------+
                    |   Hệ thống quét FIFO: Chọn lô gần  |
                    |   hạn sử dụng nhất xuất trước      |
                    +-----------------+------------------+
                                      |
                                      v
                    +------------------------------------+
                    |   Kiểm tra Tồn kho sau xuất:       |
                    |   Tồn hiện tại <= ROP (120 lọ) ?   |
                    +-----------------+------------------+
                                      |
                       +--------------+--------------+
                   CÓ  |                             |  KHÔNG
                       v                             v
+--------------------------------------+   +-------------------+
| Kích hoạt cảnh báo Đặt hàng Mới      |   | Hoàn tất giao dịch|
| Đề xuất khối lượng chính xác = EOQ   |   +-------------------+
+--------------------------------------+

Phân tích Chi phí - Lợi ích (Cost-Benefit & ROI)

  • Tổng chi phí triển khai hệ thống: ~35.000.000 VNĐ (bao gồm hạ tầng phần cứng máy chủ cục bộ, cài đặt SQL Server, đào tạo nhân sự nội bộ).
  • Lợi ích kinh tế thu được: Tiết kiệm khoảng 112.000.000 VNĐ/năm nhờ giảm chi phí lưu kho thừa, triệt tiêu tổn thất do hàng dược phẩm hết hạn và cắt giảm thời gian xử lý thủ công của nhân viên kế toán.
  • Thời gian hoàn vốn (ROI):

$$\text{Thời gian hoàn vốn} = \frac{35.000.000}{112.000.000 / 12} \approx 3,75 \text{ tháng}$$


Hạn chế và hướng phát triển

  • Hạn chế kỹ thuật hiện tại: Phiên bản hiện tại sử dụng giao thức kết nối JDBC trực tiếp trong mạng nội bộ LAN, chưa tích hợp giao thức Web Service RESTful API hoặc kiến trúc đám mây (Cloud Infrastructure) để quản trị từ xa qua thiết bị di động.
  • Ràng buộc phần cứng: Chưa trang bị hệ thống phần cứng cảm biến IoT giám sát nhiệt độ, độ ẩm tự động theo tiêu chuẩn GSP (Good Storage Practice) cho kho dược phẩm.
  • Hướng phát triển:
    1. Nâng cấp hệ thống lên nền tảng Web App (Spring Boot + React.js).
    2. Ứng dụng mô hình học máy (Machine Learning - ARIMA/LSTM) để dự báo nhu cầu tiêu thụ mỹ phẩm theo các đợt khuyến mãi và biến động thời tiết mùa mưa/khô tại khu vực miền Trung.

Đối tượng hưởng lợi

  • Sinh viên ngành Quản trị Kinh doanh / Hệ thống Thông tin: Tài liệu tham khảo toàn diện về cách kết hợp giữa lý thuyết quản trị chuỗi cung ứng với công nghệ thông tin thực thi.
  • Lập trình viên / Kỹ sư phần mềm: Mô hình thực tế về cấu trúc kết nối CSDL an toàn (Singleton JDBC) và kiến trúc dữ liệu quản lý kho dược phẩm.
  • Doanh nghiệp Dược - Mỹ phẩm vừa và nhỏ: Khung giải pháp sẵn có để chuẩn hóa quy trình xuất nhập tồn, tối ưu chi phí lưu trữ và nâng cao năng lực cạnh tranh.
  • Các nhà nghiên cứu: Dữ liệu thực nghiệm xác thực hiệu quả của các mô hình EOQ, ROP và FIFO trên số liệu doanh nghiệp Việt Nam.

Câu hỏi thường gặp

1. Yêu cầu cấu hình phần cứng tối thiểu để triển khai hệ thống là gì?

Hệ thống yêu cầu máy chủ cục bộ tối thiểu: CPU Intel Core i3 (hoặc tương đương), RAM 8GB, ổ cứng SSD 120GB trống, hệ điều hành Windows Server 2016/Windows 10 Pro 64-bit trở lên, đã cài đặt sẵn JRE 11 và Microsoft SQL Server 2014 trở lên.

2. Hệ thống xử lý thế nào khi có nhiều nhân viên kho cùng lúc nhập và xuất một mã sản phẩm?

Hệ thống sử dụng các Transaction có mức độ cô lập (Isolation Level) READ COMMITTED kết hợp cơ chế khóa dòng (ROWLOCK) trong SQL Server, đảm bảo khi một giao dịch đang cập nhật số lượng tồn của MaLo, giao dịch khác phải chờ để tránh hiện tượng tranh chấp dữ liệu (Race Condition).

3. Giải pháp tích hợp với dữ liệu kế toán cũ trên Excel như thế nào?

Module nhập liệu được xây dựng hỗ trợ nạp dữ liệu hàng loạt (Batch Import) thông qua thư viện Apache POI, cho phép ánh xạ các cột dữ liệu mã hàng, tên sản phẩm, số lượng tồn từ tệp .xlsx vào các bảng SanPhamTonKho chỉ trong vài giây với cơ chế xác thực tính toàn vẹn (Data Validation).

4. Quy trình bảo trì và sao lưu dữ liệu (Backup) được thực hiện ra sao?

Cơ sở dữ liệu SQL Server được thiết lập lịch trình tự động (SQL Server Agent Job) sao lưu định kỳ hàng ngày (Full Backup vào 23:00) và sao lưu gia tăng (Differential Backup mỗi 4 giờ), lưu trữ sang ổ cứng phụ hoặc đám mây để phòng ngừa rủi ro hỏng hóc thiết bị.

5. Tại sao doanh nghiệp không áp dụng trực tiếp mô hình Just-In-Time (JIT) hoàn toàn?

Hệ thống JIT đòi hỏi nhà cung ứng phải giao hàng nhiều lần trong ngày với độ tin cậy tuyệt đối và thời gian giao hàng gần như bằng 0. Tại Đà Nẵng, một số nguyên phụ liệu dược mỹ phẩm chuyên dụng vẫn phải nhập từ TP. Hồ Chí Minh nên việc áp dụng JIT thuần túy sẽ tiềm ẩn rủi ro đứt gãy sản xuất rất cao; do đó, mô hình kết hợp EOQ có dự trữ an toàn ($SS$) là lựa chọn tối ưu hơn.


Kết luận

Đồ án "Thực trạng và giải pháp quản lý hàng tồn kho của Công ty Cổ phần Dược phẩm Vạn Ngân Đà Nẵng" đã giải quyết triệt để bài toán mất cân đối giữa chi phí lưu kho và năng lực đáp ứng đơn hàng của doanh nghiệp sản xuất kinh doanh dược mỹ phẩm. Bằng việc kết hợp chặt chẽ giữa cơ sở lý luận kinh tế (EOQ, ROP, ABC, FIFO) và kỹ thuật phát triển phần mềm chuẩn mực (Java, SQL Server, Singleton Pattern), đề tài mang lại giá trị thực tiễn cao, giúp doanh nghiệp tiết kiệm hàng trăm triệu đồng chi phí vận hành mỗi năm. Đây là minh chứng rõ nét cho việc ứng dụng khoa học kỹ thuật và chuyển đổi số trong việc nâng cao năng lực cạnh tranh cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại Việt Nam.