Thương hiệu thời trang sử dụng AI để tối ưu hóa hàng tồn kho

Được thành lập từ năm 1939 với xuất phát điểm là một nhà may đo đồ nam, Boggi Milano hiện đã trở thành một trong những thương hiệu thời trang nam cao cấp với mạng lưới 290 cửa hàng tại 60 quốc gia. Hiện các giải pháp của Zebra đã được triển khai đầy đủ tại 105 trong tổng số 130 cửa hàng Boggi Milano trên toàn thế giới.

Marco Benasedo, Giám đốc Thông tin (CIO) của Boggi Milano, cho biết việc triển khai giải pháp này đã tạo ra bước chuyển đổi toàn diện trong công tác quản lý tồn kho của Boggi Milano, đồng thời nâng cao đáng kể hiệu quả và độ tin cậy của toàn bộ chuỗi cung ứng. “Tại một số cửa hàng, chúng tôi đã đạt mức độ chính xác tồn kho trên 99%, giúp cải thiện rõ rệt chất lượng dịch vụ và khả năng đáp ứng nhu cầu khách hàng”, ông Marco Benasedo chia sẻ.

Theo Nghiên cứu thường niên Người mua sắm Toàn cầu lần thứ 18 của Zebra, 84% lãnh đạo bán lẻ tại châu Âu cho biết đồng bộ tồn kho theo thời gian thực là ưu tiên hàng đầu của họ. Trên thực tế, nhiều doanh nghiệp đang lên kế hoạch ứng dụng các công nghệ tiên tiến như RFID (43%) để tăng khả năng hiển thị theo thời gian thực, và hơn một nửa đã bắt đầu thử nghiệm AI nhằm tối ưu hóa quản lý tồn kho.  

“Nhờ các giải pháp của Zebra, đội ngũ nhân viên của chúng tôi không còn phải thực hiện những thao tác thủ công tốn thời gian và lặp đi lặp lại như quét từng sản phẩm hay kiểm kê tồn kho. Sự chuyển đổi này không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành mà còn giúp công việc trở nên linh hoạt, nhẹ nhàng hơn cho toàn bộ đội ngũ”, Luigi Barra, Giám đốc Chuỗi cung ứng của Boggi Milano, chia sẻ.

Thực tế trong ngành thời trang, những lý do đằng sau tình trạng sản xuất dư thừa đến từ áp lực tạo tiếng vang thông qua việc liên tục tung ra các sản phẩm mới, cạnh tranh về quy mô kinh tế, và đáp ứng số lượng sản xuất tối thiểu của nhà máy.

Ngoài ra, các thương hiệu rất sợ bỏ lỡ doanh số bán hàng, và thà sản xuất quá nhiều còn hơn là quá ít. Ước tính rằng khoảng 40% quần áo được sản xuất trên toàn cầu không bán được và bị vứt bỏ. Đây không chỉ là vấn đề đối với môi trường mà còn ảnh hưởng đến lợi nhuận. Tạp chí Business of Fashion cho rằng lượng hàng tồn kho dư thừa của ngành thời trang có thể trị giá từ 70 tỷ đến 140 tỷ USD doanh thu vào năm 2023.

Lời cảnh báo tương tự đã được nêu rõ ràng trong nhiều năm: Giải pháp thực sự duy nhất cho vấn đề lãng phí là ngăn chặn nó ngay từ nguồn gốc. Nếu AI chưa sẵn sàng để thay thế các nhà thiết kế, thì nó lại chứng minh được tầm quan trọng trong khâu quản lý nội bộ. Các thương hiệu và nhà bán lẻ đang sử dụng AI để tối ưu hóa hàng tồn kho và trưng bày sản phẩm.

Pierre Wizman, người đứng đầu nền tảng Blacksheep của Pháp, miêu tả sự can thiệp của trí tuệ nhân tạo giống như một cơn sóng thần thực sự. Tầm nhìn của nền tảng bán lẻ quần áo và kính mắt này hướng đến việc loại bỏ hoàn toàn các cửa hàng vật lý, cắt giảm triệt để chi phí điện năng, tiền thuê mặt bằng và chi phí vận chuyển hàng hóa.

Thay vì sản xuất trước và hy vọng sẽ bán được hàng, nền tảng này kết nối trực tiếp với các nhà máy sản xuất, đặt các đơn đặt hàng theo thời gian thực và phân phối sản phẩm dựa trên nhu cầu phát sinh.

Dù cách tiếp cận này nghe có vẻ cực đoan, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo để kiểm soát quy mô sản xuất đã trở thành một thực tế hiển nhiên trên toàn ngành. Trong cuộc đua này, tập đoàn siêu thời trang nhanh Shein chính là một thế lực khổng lồ buộc tất cả phải dè chừng.

Thay vì sản xuất hàng loạt hàng chục ngàn sản phẩm cho một thiết kế mới, thương hiệu này sử dụng thuật toán để phân tích thị hiếu và chỉ tiến hành sản xuất những lô hàng thử nghiệm cực nhỏ, dao động từ 100 đến 200 sản phẩm cho mỗi kiểu dáng.

Khi các lô hàng nhỏ này được tung ra thị trường, hệ thống máy học sẽ theo dõi tốc độ tiêu thụ, số lượng nhấp chuột và mức độ quan tâm của người dùng. Từ dữ liệu đó, họ căn chỉnh nguồn cung khớp chính xác tuyệt đối với nhu cầu thực tế, qua đó triệt tiêu gần như hoàn toàn sự hình thành của những núi quần áo tồn kho ngủ quên.

Sự ưu việt của mô hình phân tích dữ liệu này đã được minh chứng bằng những con số vô cùng ấn tượng. Trong một phiên điều trần trước Thượng viện Pháp vào tháng 1/2026, người phát ngôn của Shein cho biết đã thành công duy trì tỷ lệ hàng tồn kho không bán được ở mức dưới 10%. Con số này là một thách thức thực sự đối với các tập đoàn bán lẻ truyền thống, những doanh nghiệp thường có tỷ lệ hàng ứ đọng dao động từ 20 đến 40% trong mỗi chu kỳ thời trang.

Nhận thức được sức ép sinh tồn, các thương hiệu di sản và những gã khổng lồ lâu đời đang phải ráo riết đại tu lại toàn bộ hệ thống dự báo của mình. Felipe Marques, Giám đốc thông tin của tập đoàn nội y danh tiếng Etam đến từ Pháp, thừa nhận hiện đang dồn toàn lực đầu tư vào trí tuệ nhân tạo nhằm tối ưu hóa toàn diện ba trụ cột cốt lõi: quản lý kho bãi, thúc đẩy doanh số và kiểm soát hoạt động thu mua.

Mục tiêu tối thượng của họ là giảm thiểu tối đa lượng hàng thừa vào cuối mỗi mùa vụ, đồng thời tính toán chuẩn xác số lượng cần nhập cho từng mã sản phẩm ngay từ khâu đặt hàng đầu tiên. Sự tối ưu hóa này giúp tập đoàn tự tin sẽ cắt giảm được ít nhất 10%, thậm chí lên đến 20% lượng hàng hóa tồn đọng. 

Bên kia bờ Đại Tây Dương, Giám đốc điều hành của tập đoàn Levi's, bà Michelle Gass, khẳng định hãng đã âm thầm ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào khâu lập kế hoạch suốt nhiều năm qua. Các thuật toán đảm nhiệm vai trò dự báo lượng hàng tồn kho và xử lý hàng loạt các tác vụ phân tích dữ liệu phức tạp khác.

Dưới góc nhìn vĩ mô, việc cải thiện biên lợi nhuận và tinh chỉnh công tác quản lý hàng tồn kho đang vươn lên trở thành ưu tiên sống còn đối với 45% các nhà điều hành cấp cao. Nhận định này được đưa ra trong báo cáo "The State of Fashion 2026" do McKinsey công bố. Báo cáo này cũng gióng lên một hồi chuông cảnh báo khi ghi nhận thời gian trung bình để thanh lý sạch một lô hàng tồn kho đã kéo dài đến mức kỷ lục là 168 ngày trong năm 2024.