Bối cảnh và vấn đề nghiên cứu

Ngành công nghiệp ô tô tại Việt Nam ghi nhận sự phát triển nhanh chóng về quy mô thị trường tiêu thụ phương tiện. Theo số liệu của Hiệp hội Các Nhà Sản Xuất Ô tô Việt Nam (VAMA), tổng dung lượng thị trường trong năm 2023 đạt 301.989 xe ô tô các loại bán ra. Sự gia tăng liên tục của số lượng phương tiện lưu hành đã đặt ra áp lực lớn đối với năng lực cung ứng dịch vụ hậu mãi, trong đó hoạt động lưu trữ và phân phối phụ tùng thay thế đóng vai trò cốt lõi. Khảo sát người tiêu dùng ô tô toàn cầu của Deloitte năm 2023 cho thấy 67% khách hàng khẳng định khả năng cung ứng phụ tùng kịp thời là tiêu chí quyết định việc họ có tiếp tục lựa chọn dịch vụ bảo dưỡng, sửa chữa chính hãng hay không.

Tại Công ty TNHH Mercedes-Benz Việt Nam (MBV), Trung tâm Logistics Việt Nam (Parts Logistics Center Vietnam - LCVN) đặt tại Khu Công nghệ cao TP. Hồ Chí Minh chịu trách nhiệm quản lý danh mục hơn 10.000 mã phụ tùng, phục vụ đồng thời các dòng xe lắp ráp trong nước lẫn xe nhập khẩu nguyên chiếc. Mặc dù đóng vai trò điều phối trung tâm cho toàn bộ 17 nhà phân phối ủy quyền trên cả nước, hoạt động vận hành tại LCVN bộc lộ nhiều điểm nghẽn:

  • Công tác dự báo nhu cầu phụ tùng còn tồn tại sai lệch lớn so với thực tế tiêu thụ, dẫn đến tình trạng tồn kho cục bộ hoặc thiếu hụt mã linh kiện trọng yếu.
  • Quy trình kiểm tra chất lượng linh kiện nhập kho (Inbound Quality Control) còn mang tính thủ công, tiêu tốn thời gian và phụ thuộc nhiều vào cảm quan người thao tác.
  • Khả năng phản ứng với các đơn hàng khẩn cấp (Vehicle-Off-Road - VOR) còn hạn chế khi phụ tùng bị đứt gãy nguồn cung từ các trung tâm mẹ.
  • Thiếu cơ chế liên kết, chia sẻ phụ tùng linh hoạt giữa LCVN và các trung tâm logistics của Mercedes-Benz trong khu vực Đông Nam Á (Thái Lan, Singapore, Indonesia), làm suy giảm độ linh hoạt khi thị trường biến động.

Xuất phát từ thực tiễn trên, tác giả Trần Đăng Khoa đã thực hiện đồ án tốt nghiệp ngành Logistics và Quản lý chuỗi cung ứng tại Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật TP. Hồ Chí Minh (năm 2025) dưới sự hướng dẫn của ThS. Trương Đình Nguyên Vũ, nhằm tìm kiếm các giải pháp tối ưu hóa toàn diện cho LCVN.

Mục tiêu nghiên cứu tổng quát của đề tài là phân tích thực trạng hoạt động cung ứng phụ tùng tại LCVN, từ đó xây dựng các giải pháp hoàn thiện nhằm nâng cao hiệu quả vận hành, tối ưu hóa mức tồn kho và gia tăng năng lực đáp ứng đơn hàng. Các mục tiêu cụ thể được xác định như sau:

  1. Đánh giá hiện trạng hoạt động cung ứng phụ tùng tại LCVN qua các khâu: dự báo nhu cầu, xác định định mức tồn kho, kiểm tra chất lượng, xử lý đơn hàng và giao nhận vận chuyển.
  2. Xác định điểm mạnh, điểm yếu và các nhân tố nội - ngoại tác động; làm rõ nguyên nhân của tình trạng tồn kho chưa tối ưu, thời gian kiểm tra chất lượng kéo dài và khả năng xử lý đơn hàng khẩn cấp chưa linh hoạt.
  3. Đề xuất các giải pháp nâng cao hiệu quả cung ứng: tăng độ chính xác dự báo bằng công nghệ hiện đại, tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng và thiết lập mạng lưới chia sẻ phụ tùng trong phạm vi khu vực Đông Nam Á.
  4. Hệ thống hóa cơ sở lý luận về quản trị cung ứng phụ tùng dịch vụ hậu mãi làm nền tảng khoa học cho việc phân tích và đánh giá.

Đối tượng nghiên cứu của khóa luận là chu trình cung ứng nội bộ phụ tùng tại Trung tâm Logistics của Mercedes-Benz Việt Nam. Phạm vi nghiên cứu về không gian giới hạn tại cơ sở LCVN (Khu Công nghệ cao TP.HCM) và hệ thống đại lý tiếp nhận; phạm vi thời gian tập trung vào dữ liệu hoạt động giai đoạn 2022 - 2024. Đề tài không đi sâu vào khâu chế tạo phụ tùng hay quy trình lắp ráp xe tại nhà máy sản xuất.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp

Khóa luận thiết lập nền tảng lý luận dựa trên các lý thuyết kinh điển về quản trị chuỗi cung ứng và quản trị tác nghiệp:

  • Khái niệm và cấu trúc cung ứng dịch vụ hậu mãi theo nghiên cứu của Monczka et al. (2020), Lysons & Farrington (2020), Chopra & Meindl (2019), nhấn mạnh tính chất phụ thuộc vào nhu cầu ngẫu nhiên và vòng đời phương tiện.
  • Mô hình xác định mức tồn kho an toàn ($SS$) và điểm tái đặt hàng ($ROP$) của Chopra & Meindl (2019) và Waters (2019), sử dụng công thức: $$SS = Z \times \sigma_L$$ $$ROP = (d \times L) + SS$$ (Trong đó: $Z$ là hệ số tin cậy tương ứng với mức độ dịch vụ; $\sigma_L$ là độ lệch chuẩn của nhu cầu trong thời gian giao hàng; $d$ là nhu cầu bình quân ngày; $L$ là lead time giao hàng).
  • Lý thuyết quản lý chất lượng và kiểm soát chất lượng tiếp nhận (IQC) dựa trên quan điểm của Juran (1999) và Montgomery (2009).
  • Khung phân tích các nhân tố ảnh hưởng đến hiệu quả cung ứng kế thừa từ mô hình của Chinomona & Pooe (2015), phân định rõ nhóm yếu tố bên ngoài (biến động thị trường, chính sách hải quan, nhà cung ứng toàn cầu) và nhóm yếu tố nội bộ (kế hoạch cung ứng, năng lực nhân sự, thủ tục vận hành, ứng dụng hệ thống thông tin ERP/WMS).

Về cơ sở pháp lý, nghiên cứu căn cứ vào hệ thống văn bản quy phạm pháp luật kiểm tra chuyên ngành tại Việt Nam điều chỉnh hoạt động nhập khẩu phụ tùng và vật phẩm thương hiệu:

  • Thông tư số 12/2022/TT-BGTVT của Bộ Giao thông Vận tải quy định danh mục sản phẩm, hàng hóa có khả năng gây mất an toàn (kính an toàn, đèn chiếu sáng phía trước, lốp xe, mâm xe, bình nhiên liệu).
  • Thông tư số 21/2017/TT-BCT và Quy chuẩn kỹ thuật quốc gia QCVN 01:2017/BCT của Bộ Công Thương về mức giới hạn hàm lượng formaldehyt và các amin thơm chuyển hóa trong sản phẩm dệt may.
  • Quy chuẩn kỹ thuật QCVN 3:2019/BKHCN của Bộ Khoa học và Công nghệ về an toàn đồ chơi trẻ em (áp dụng cho các mô hình xe đồ chơi sưu tầm).
  • Quy chuẩn QCVN 12-1:2011/BYT và QCVN 12-2:2011/BYT của Bộ Y tế về an toàn vệ sinh đối với bao bì, dụng cụ tiếp xúc trực tiếp với thực phẩm (áp dụng cho bình giữ nhiệt, ly cốc thương hiệu).
  • Thông tư số 22/2018/TT-BTTTT của Bộ Thông tin và Truyền thông về xuất bản phẩm (sách hướng dẫn sử dụng xe).
  • Quy chuẩn QCVN 09:2012/BKHCN về tương thích điện từ và an toàn thiết bị làm mát (hộp làm mát, tủ lạnh trên xe).
  • Thông tư số 04/2018/TT-BTTTT về thiết bị phát, thu-phát sóng vô tuyến cự ly ngắn (chìa khóa thông minh, thiết bị điều khiển).

Để thực hiện đề tài, tác giả đã vận dụng kết hợp các phương pháp nghiên cứu sau:

  • Phương pháp thu thập dữ liệu thứ cấp: Trích xuất báo cáo vận hành nội bộ từ hệ thống IMS (Inventory Management System), WMS (Warehouse Management System), báo cáo mức độ dịch vụ khách hàng, vòng quay tồn kho tại LCVN giai đoạn 2022 - 2024; số liệu từ báo cáo tài chính kiểm toán của Công ty Cổ phần Dịch vụ Ô tô Hàng Xanh (Haxaco); báo cáo thường niên của Mercedes-Benz Group AG; thống kê thị trường từ VAMA, Deloitte.
  • Phương pháp quan sát thực địa (Observation): Ghi nhận trực tiếp quy trình bốc dỡ, rã hàng, phân vùng kiểm tra chất lượng phụ tùng ngoại thất/nội thất, xếp dỡ pallet, đóng gói đơn hàng tại kho LCVN.
  • Phương pháp phỏng vấn chuyên gia (Interview): Tiến hành trao đổi định tính phi cấu trúc với đội ngũ nhân sự tại các bộ phận Mua hàng - Kế hoạch tồn kho (IM), Bộ phận Vận hành kho (WH), và Bộ phận Dịch vụ khách hàng (CRM).
  • Phương pháp phân tích, tổng hợp và so sánh: Đối chiếu các chỉ số vận hành thực tế so với mục tiêu KPI và lý thuyết chuỗi cung ứng, lập bảng phân tích chi phí - lợi ích khi ứng dụng công nghệ mới.

Nội dung chính theo từng chương

Chương 1: Tổng quan về Công ty TNHH Mercedes-Benz và Trung tâm Logistics của Mercedes-Benz Việt Nam

Chương 1 cung cấp bức tranh toàn diện về lịch sử hình thành, cơ cấu tổ chức và hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp cùng trung tâm logistics phụ tùng:

  • Tập đoàn Mercedes-Benz được hợp nhất năm 1926 từ hai công ty tiền thân của Karl Benz và Gottlieb Daimler, hiện là thương hiệu xe sang có giá trị hàng đầu thế giới. Mercedes-Benz Việt Nam (MBV) thành lập ngày 14/04/1995 tại Gò Vấp, TP.HCM. Trong 25 năm phát triển, MBV đã cung cấp hơn 40.000 xe sang cho thị trường nội địa, nổi bật là dòng xe SUV GLC với doanh số vượt mốc 10.000 xe.
  • Trung tâm Logistics Việt Nam (LCVN) được phê duyệt chiến lược từ tháng 12/2016, chuyển đổi mặt bằng từ nhà máy Gò Vấp và chính thức khánh thành vận hành tại Khu Công nghệ cao TP.HCM vào ngày 13/02/2019. Cơ sở mới có diện tích 5.500 m², trần kho tiêu chuẩn cao, năng lực lưu trữ đạt 30.000 vị trí pallet/linh kiện. LCVN nằm cách trung tâm TP.HCM 17 km, cảng biển 8 km và sân bay Tân Sơn Nhất 21 km, tạo điều kiện thuận lợi cho công tác vận chuyển.
  • Về cam kết thời gian giao hàng (lead time), LCVN phục vụ 17 nhà phân phối trên cả nước (chia thành 4 nhóm chính: Haxaco, Vietnam Star, An Du, Vinamotor) theo hai chuẩn dịch vụ:
    • Đơn hàng khẩn cấp (VOR): giao trong vòng 19 giờ đối với đại lý phía Bắc, hoặc giao ngay trong ngày đối với đại lý phía Nam nhận hàng trực tiếp tại kho.
    • Đơn hàng bổ sung định kỳ (STK): giao trong vòng 96 giờ đối với đại lý phía Bắc, hoặc vào ngày làm việc kế tiếp đối với đại lý phía Nam.
  • Mô hình quản lý: LCVN hoạt động trong mạng lưới Global Services & Parts (GSP) toàn cầu và chịu sự quản lý trực tiếp từ Văn phòng quản lý các Trung tâm Logistics khu vực Châu Á - Thái Bình Dương (GSP/OGAP). Bộ máy vận hành tại kho phân thành ba khối chức năng chính: Bộ phận Quản lý hàng tồn kho (IM), Bộ phận Quản lý quan hệ khách hàng (CRM), và Bộ phận Vận hành kho (WH).
  • Kết quả kinh doanh gián tiếp qua đại lý phân phối chủ lực Haxaco: Năm 2023, doanh thu thuần của Haxaco đạt 3.981 tỷ đồng (chỉ bằng 59% so với năm 2022); lợi nhuận sau thuế sụt giảm 84%, đạt 37 tỷ đồng do ảnh hưởng của suy thoái kinh tế. Bước sang nửa đầu năm 2024, lợi nhuận phục hồi đạt gần 53 tỷ đồng (tăng gấp 9 lần cùng kỳ năm 2023) chủ yếu nhờ cắt giảm chi phí và tối ưu hóa vận hành thay vì tăng trưởng doanh thu thuần.
  • Định hướng phát triển: Mercedes-Benz triển khai chiến lược "Ambition 2039" hướng tới mục tiêu trung hòa carbon dọc toàn bộ chuỗi giá trị vào năm 2039, giảm 80% phát thải CO₂ trong sản xuất vào năm 2030, sử dụng điện xanh và tái chế tài nguyên. Điển hình là nhà máy tái chế pin cơ khí - thủy luyện tại Kuppenheim (Đức) vận hành từ ngày 21/10/2024 với công suất xử lý 50.000 mô-đun pin/năm (đủ cung cấp vật liệu sản xuất pin cho 5.000 xe Mercedes EQE sedan).

Chương 2: Cơ sở lý luận về hoạt động cung ứng phụ tùng tại Trung tâm Logistics của Mercedes-Benz Việt Nam

Chương 2 tập trung chuẩn hóa hệ thống khái niệm, vai trò và quy trình kỹ thuật của nghiệp vụ cung ứng phụ tùng:

  • Phân định rõ phạm vi cung ứng: Hoạt động cung ứng tại LCVN thuộc giai đoạn vận hành nội bộ (operations), bao gồm dự báo, quản lý tồn kho, xử lý đơn hàng, kiểm tra chất lượng và xử lý khiếu nại/hàng lỗi; tách biệt khỏi khâu đàm phán hợp đồng hay lựa chọn nhà cung cấp chiến lược cấp tập đoàn.
  • Nội dung nghiệp vụ:
    • Phương pháp dự báo định tính và định lượng gắn liền với đặc thù phụ tùng ô tô (chịu ảnh hưởng bởi số năm lưu hành của xe, tính chất mùa vụ sửa chữa, và dữ liệu lịch sử).
    • Thiết lập định mức tồn kho ba cấp độ: tồn kho tối thiểu, tồn kho an toàn ($SS$) phòng ngừa rủi ro biến động, và tồn kho tối đa tương ứng với dung tích kho bãi.
    • Mô hình điểm tái đặt hàng ($ROP$) kích hoạt yêu cầu bổ sung hàng hóa tự động trên hệ thống ERP/WMS khi tồn kho suy giảm chạm ngưỡng.
    • Quy trình 5 bước xử lý đơn hàng: tiếp nhận thông tin, kiểm tra khả năng đáp ứng tồn kho, phân loại thứ tự ưu tiên (VOR hay STK), đóng gói - dán nhãn xuất kho, và cập nhật trạng thái vận chuyển qua hệ thống Shipment Status Tracking (SST).
    • Quy trình kiểm soát chất lượng ba lớp: Kiểm tra chất lượng đầu vào (IQC), kiểm soát quá trình lưu trữ bảo quản, và kiểm tra trước khi xuất kho (OQC).
    • Quy trình 6 bước xử lý khiếu nại phụ tùng lỗi: tiếp nhận ghi nhận, xác minh tình trạng lỗi bằng hình ảnh/mẫu vật, ra quyết định xử lý (thay mới, sửa chữa, hoàn tiền), giao tiếp tiến độ với nhà phân phối, phân tích nguyên nhân gốc rễ và đánh giá định kỳ nhà cung cấp.

Chương 3: Thực trạng hoạt động cung ứng phụ tùng tại Trung tâm Logistics của Mercedes-Benz Việt Nam

Chương 3 đi sâu mổ xẻ dữ liệu vận hành thực tế tại LCVN trong giai đoạn 2022 - 2024:

  • Phân loại danh mục hàng hóa:
    • Hàng thông thường: bu lông, đai ốc, ốp cản, nẹp cửa.
    • Hàng nguy hiểm: ắc quy chì, túi khí an toàn, cụm pin lithium điện áp cao dành cho xe điện EQ.
    • Hàng hóa thuộc diện quản lý kiểm tra chất lượng chuyên ngành khắt khe theo các quy chuẩn và thông tư của Bộ GTVT, Bộ Công Thương, Bộ Y tế, Bộ TT&TT, Bộ KH&CN (kính, lốp, mâm, bình xăng, thiết bị thu phát vô tuyến, sách tài liệu đi kèm).
    • Hàng phụ kiện và đồ sưu tầm: đồng hồ, mô hình xe, trang phục thời trang Mercedes-Benz.
  • Phương thức tiếp nhận và xử lý đơn hàng: Nhà phân phối đặt hàng thông qua hệ thống DMS/DIMS; bộ phận CRM tiếp nhận và đẩy dữ liệu sang hệ thống IMS để quản lý kế hoạch; bộ phận IM theo dõi tồn kho và lập đơn đặt hàng tới Trung tâm Logistics Toàn cầu (MBGLC - Đức) hoặc Trung tâm Phụ tùng Khu vực Châu Á - Thái Bình Dương (MBPLAP - Malaysia).
  • Thực trạng kiểm soát chất lượng tại khâu tiếp nhận (Inbound): Quy trình kiểm tra phụ tùng phụ thuộc lớn vào việc phân loại các "vùng nhìn thấy được" trên xe (Zone A, B, C...) để đánh giá mức độ khuyết tật bề mặt (viền cửa, nắp capo, chi tiết ốp nội thất). Việc đánh giá bằng mắt thường khiến thời gian thông quan nội bộ bị kéo dài, gây tắc nghẽn cục bộ tại khu vực bốc dỡ hàng (staging area).
  • Đánh giá các chỉ số hiệu quả vận hành (KPIs):
    • Tỷ lệ dự báo so với thực tế có khoảng cách lớn ở nhiều nhóm mã phụ tùng biến động cao, dẫn đến tồn kho dư thừa ở một số mã chuyển động chậm (slow-moving) nhưng lại thiếu hụt cục bộ phụ tùng thay thế định kỳ.
    • Sản lượng phụ tùng bán ra năm 2023 sụt giảm tương ứng với tình hình ảm đạm của thị trường xe mới, trước khi có dấu hiệu cải thiện trong năm 2024.
    • Mức độ dịch vụ (Fill Rate) và hệ số vòng quay tồn kho (Inventory Turnover) giai đoạn 2023 - 2024 chịu áp lực nặng nề do chu kỳ giao hàng nhập khẩu (lead time từ MBGLC/MBPLAP) kéo dài và bất ổn định vận tải đường biển quốc tế.

Chương 4: Đề xuất giải pháp hoàn thiện hoạt động cung ứng phụ tùng tại Trung tâm Logistics Mercedes-Benz Việt Nam

Trên cơ sở phân tích nguyên nhân cốt lõi, tác giả đề xuất 3 nhóm giải pháp trọng tâm:

  • Giải pháp 1: Nghiên cứu ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI) trong dự báo nhu cầu phụ tùng. Ứng dụng các thuật toán học máy (Machine Learning) tích hợp biến số về độ tuổi xe đang lưu hành, lịch sử triệu hồi, dữ liệu bảo dưỡng định kỳ từ 17 nhà phân phối và yếu tố thời vụ, nhằm nâng cao độ chính xác dự báo, giảm thiểu sai số dự báo cho hệ thống IMS.
  • Giải pháp 2: Nghiên cứu ứng dụng Thị giác máy tính (Computer Vision) tích hợp AI để kiểm tra chất lượng phụ tùng khu vực Inbound.
    • Đề xuất triển khai hệ thống thị giác máy tính công nghiệp sử dụng thiết bị Cognex In-Sight 2800 kết hợp thuật toán Mạng nơ-ron tích chập (Convolutional Neural Network - CNN).
    • Hệ thống tự động thu nhận hình ảnh, nhận diện mã vạch, quét các vết trầy xước, nứt vỡ, móp méo trên bề mặt phụ tùng kim loại và chi tiết ngoại thất/nội thất theo đúng tiêu chuẩn phân vùng lỗi của hãng.
    • Tác giả lập bảng so sánh thông số giữa các hệ thống thị giác máy tính, tính toán tổng mức chi phí đầu tư thiết bị và phân tích định lượng hiệu quả giữa phương pháp kiểm tra thủ công truyền thống so với hệ thống tự động (rút ngắn thời gian xử lý lô hàng, giảm thiểu sai sót chủ quan của con người).
  • Giải pháp 3: Thiết lập mạng lưới chia sẻ phụ tùng giữa các chi nhánh Trung tâm Logistics trong khu vực Đông Nam Á.
    • Xây dựng cơ chế liên kết dữ liệu và điều phối linh kiện khẩn cấp giữa LCVN với các trung tâm phân phối tại Thái Lan, Singapore, Indonesia, Malaysia.
    • Lập bảng tính toán ước tính thời gian vận chuyển từ LCVN đến các trung tâm logistics lân cận, nhằm giải quyết triệt để các đơn hàng VOR (xe chờ sửa chữa tại xưởng) khi nguồn cung từ Đức hoặc kho khu vực chính chưa kịp thời đáp ứng.

Kết quả và đóng góp

Nghiên cứu mang lại những kết quả phân tích định lượng và định tính thực tế gắn liền với hoạt động của Mercedes-Benz Việt Nam:

Nhóm nội dung Hiện trạng ghi nhận tại LCVN (2022 - 2024) Đề xuất cải tiến của tác giả
Quy mô & danh mục Diện tích 5.500 m², sức chứa 30.000 vị trí, quản lý hơn 10.000 mã phụ tùng cho 17 nhà phân phối. Duy trì định mức vị trí, ứng dụng AI để phân loại và tối ưu hóa sơ đồ xếp dỡ kho (slotting).
Dự báo nhu cầu Sử dụng dữ liệu quá khứ đơn thuần trên IMS; tồn tại độ lệch lớn giữa dự báo và thực tế bán ra. Triển khai mô hình AI phân tích đa biến (tuổi thọ xe, chu kỳ bảo dưỡng, yếu tố mùa vụ).
Kiểm tra chất lượng (IQC) Kiểm tra thủ công bằng mắt theo quy định phân vùng nhìn thấy; thời gian kéo dài, dễ sai sót. Đầu tư camera Cognex In-Sight 2800 tích hợp mạng nơ-ron CNN phát hiện lỗi tự động.
Xử lý đơn khẩn (VOR) Phụ thuộc nguồn nhập từ Đức (MBGLC) và Malaysia (MBPLAP); dễ gián đoạn khi thiếu hàng. Thiết lập cơ chế chia sẻ nguồn phụ tùng liên kết đa quốc gia giữa các trung tâm logistics ASEAN.
Hiệu quả kinh doanh Doanh thu đại lý Haxaco 2023 giảm còn 59%, LNST giảm 84%; 6 tháng 2024 LNST hồi phục 53 tỷ đồng. Giảm chi phí lưu kho phụ tùng tồn đọng, tăng vòng quay tồn kho và cải thiện mức độ dịch vụ.

Khóa luận đóng góp về mặt thực tiễn bằng việc kết hợp giữa nghiệp vụ quản trị logistics truyền thống với các giải pháp công nghệ 4.0 (AI, Deep Learning, Computer Vision), cung cấp luận cứ khoa học để lãnh đạo LCVN xem xét cải tiến quy trình Inbound và tái cấu trúc liên kết chuỗi cung ứng trong khu vực.

Hạn chế và hướng nghiên cứu tiếp

Khóa luận có một số giới hạn nhất định do điều kiện nghiên cứu:

  • Tính bảo mật thông tin doanh nghiệp: Do chính sách bảo mật nghiêm ngặt của Tập đoàn Mercedes-Benz, tác giả không thể tiếp cận và công bố toàn bộ số liệu tài chính, doanh thu bán phụ tùng trực tiếp của LCVN mà phải sử dụng dữ liệu gián tiếp thông qua báo cáo tài chính của Công ty CP Dịch vụ Ô tô Hàng Xanh (Haxaco).
  • Tính ứng dụng thử nghiệm: Các đề xuất về mạng nơ-ron tích chập (CNN), thiết bị Cognex In-Sight 2800 và mạng lưới chia sẻ phụ tùng ASEAN dừng lại ở mức độ nghiên cứu tiền khả thi, tính toán chi phí dự toán và thiết kế mô hình lý thuyết, chưa được triển khai thử nghiệm thực tế (pilot test) tại kho.

Hướng nghiên cứu mở rộng trong tương lai bao gồm việc xây dựng bộ dữ liệu huấn luyện hình ảnh thực tế cho mô hình CNN tại LCVN để kiểm thử độ chính xác phát hiện lỗi, đồng thời nghiên cứu chi tiết khung pháp lý hải quan về thủ tục tạm nhập tái xuất, chuyển khẩu linh kiện ô tô giữa các quốc gia thành viên ASEAN.

Giá trị tham khảo

Đồ án là tài liệu tham khảo có giá trị học thuật và ứng dụng thực tiễn đối với:

  • Giảng viên và sinh viên chuyên ngành Logistics và Quản lý chuỗi cung ứng, Quản trị kinh doanh, Kỹ thuật ô tô: Cung cấp case study thực tế, chuyên sâu về quy trình vận hành kho phụ tùng xe sang, phương pháp tính toán định mức tồn kho và các quy chuẩn pháp lý kiểm tra chuyên ngành phụ tùng tại Việt Nam.
  • Chuyên viên quản lý vận hành kho bãi và chuỗi cung ứng ngành ô tô: Tham khảo chi tiết quy trình đánh giá khuyết tật phụ tùng theo vị trí lắp đặt trên xe (ngoại thất, nội thất) và phương án ứng dụng thị giác máy tính trong tự động hóa khâu kiểm soát chất lượng tiếp nhận hàng hóa.

Câu hỏi thường gặp

Trung tâm Logistics Việt Nam (LCVN) có quy mô mặt bằng và khả năng lưu trữ như thế nào? LCVN tọa lạc tại Khu Công nghệ cao TP. Hồ Chí Minh với tổng diện tích mặt bằng là 5.500 m², được thiết kế hiện đại theo tiêu chuẩn của Tập đoàn Mercedes-Benz toàn cầu và có khả năng lưu trữ lên đến 30.000 vị trí pallet/linh kiện.

Cam kết thời gian giao hàng (lead time) đối với các loại đơn hàng tại LCVN được quy định ra sao? Đối với đơn hàng khẩn cấp (VOR), phụ tùng được giao trong vòng 19 giờ cho các nhà phân phối phía Bắc hoặc giao ngay trong ngày đối với nhà phân phối phía Nam nhận hàng tại kho. Đối với đơn hàng trữ kho bổ sung định kỳ (STK), thời gian giao là trong vòng 96 giờ cho miền Bắc hoặc vào ngày làm việc kế tiếp cho miền Nam.

Phụ tùng đặc biệt nhập khẩu về LCVN phải tuân thủ các quy định kiểm định chuyên ngành nào của pháp luật Việt Nam? Phụ tùng phải tuân thủ nghiêm ngặt các thông tư và quy chuẩn kiểm tra chất lượng chuyên ngành, tiêu biểu là Thông tư 12/2022/TT-BGTVT của Bộ GTVT đối với kính an toàn, mâm xe, lốp xe, đèn chiếu sáng, bình nhiên liệu; Thông tư 21/2017/TT-BCT và QCVN 01:2017/BCT đối với sản phẩm dệt may; cùng các quy chuẩn an toàn của Bộ KH&CN, Bộ Y tế, Bộ TT&TT cho các vật phẩm, phụ kiện kèm theo.

Tác giả đề xuất thiết bị và công nghệ cụ thể nào để tự động hóa quy trình kiểm tra chất lượng phụ tùng tại kho? Tác giả đề xuất triển khai hệ thống thị giác máy tính sử dụng camera công nghiệp chuyên dụng Cognex In-Sight 2800 tích hợp thuật toán mạng nơ-ron tích chập (CNN) nhằm tự động nhận diện khuyết tật bề mặt (trầy xước, nứt vỡ) trên các chi tiết phụ tùng ngoại thất và nội thất thay thế cho phương pháp thủ công bằng mắt thường.

Kết luận

Khóa luận của tác giả Trần Đăng Khoa đã phản ánh chân thực, chi tiết bức tranh vận hành cung ứng phụ tùng tại Trung tâm Logistics của Mercedes-Benz Việt Nam giai đoạn 2022 - 2024. Bằng phương pháp nghiên cứu kết hợp giữa định tính và dữ liệu thứ cấp xác thực, tác giả đã chỉ rõ các nút thắt trong công tác dự báo tồn kho và kiểm tra chất lượng thủ công. Hệ thống 3 nhóm giải pháp trọng tâm—ứng dụng AI dự báo, triển khai thị giác máy tính Cognex In-Sight 2800, và xây dựng mạng lưới chia sẻ phụ tùng Đông Nam Á—đem lại giá trị tham khảo thiết thực cho công tác hoàn thiện chuỗi cung ứng dịch vụ hậu mãi ngành ô tô cao cấp.