Bài báo đã được đăng lên International Journal of Information Management vào ngày 16/12/2020. Đây là một Tạp chí quốc tế ra đời từ năm 1986. Với lịch sử lâu đời và độ uy tín của mình, tạp chí hiện đã đạt được chỉ số IF > 8 (Impact Factor – Hệ số ảnh hưởng), tạp chí được xếp hạng Q1, xếp hạng 9/164 (top 4%) các tạp chí SCIE về AI trên thế giới.
Nghiên cứu này được thực hiện vào năm 2019 khi TS. Nguyễn Hữu Du đang làm nghiên cứu sau tiến sĩ dưới sự hướng dẫn của PGS. TS Trần Kim Phúc tại trường ENSAIT, Pháp. Nghiên cứu được thực hiện dưới sự cộng tác với một công ty lớn tại Pháp trong ngành thời trang, ngoài những đóng góp về mặt học thuật, nghiên cứu cũng đã chứng minh việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào tối ưu chuỗi cung ứng kỹ thuật số tại công ty này.
Trong những năm gần đây, sự phát triển nhanh chóng và ứng dụng rộng rãi của các công nghệ tiên tiến đã ảnh hưởng sâu sắc đến khu vực sản xuất công nghiệp, dẫn đến ý tưởng Sản xuất thông minh (Smart Manufacturing).
Sản xuất thông minh thúc đẩy quá trình tự động hóa với ít sự can thiệp của con người cũng như tính linh hoạt cho phép phát hiện lỗi hệ thống sớm và tự động hóa hệ thống. Chuỗi cung ứng hay còn được gọi là Supply chain, là một chuỗi hay một tiến trình bắt đầu từ nguyên liệu thô cho tới khi sản phẩm làm ra hay dịch vụ tới tay người tiêu dùng cuối cùng.
Trong nền Sản xuất thông minh, chuỗi cung ứng kỹ thuật số với các công nghệ như trí tuệ nhân tạo (AI), phân tích dữ liệu lớn và cảm biến Internet of Things (IoT) đang định hình lại chuỗi cung ứng và tạo ra cơ hội mới để cải thiện hiệu quả hoạt động và hạ giá thành.
Hiểu được vai trò và tầm quan trọng của quản lý chuỗi cung ứng trong sản xuất thông minh, TS.Nguyễn Hữu Du (Viện trưởng IAD) và các đồng nghiệp tại Pháp đã nghiên cứu và cho ra đời bài báo khoa học: Forecasting and Anomaly Detection approaches using LSTM and LSTM Autoencoder techniques with the applications in supply chain management.
Nghiên cứu này được thực hiện vào năm 2019 khi TS. Nguyễn Hữu Du đang làm nghiên cứu sau tiến sĩ dưới sự hướng dẫn của PGS. TS Trần Kim Phúc tại trường ENSAIT, Pháp. Nghiên cứu được thực hiện dưới sự cộng tác với một công ty lớn tại Pháp trong ngành thời trang, ngoài những đóng góp về mặt học thuật, nghiên cứu cũng đã chứng minh việc áp dụng trí tuệ nhân tạo vào tối ưu chuỗi cung ứng kỹ thuật số tại công ty này.
Bài báo đưa ra:
Hai phương pháp tiếp cận theo hướng dữ liệu với công nghệ trí tuệ nhân tạo được đề xuất để nâng cao khả năng ra quyết định tốt hơn trong chuỗi cung ứng.
Dự báo chuỗi thời gian đa biến bằng phương pháp dựa trên mạng Long Short Term Memory (LSTM).
Phương thức dựa trên mạng Bộ mã tự động LSTM kết hợp với máy vectơ hỗ trợ một lớp.
Cách tiếp cận đề xuất được thực hiện cho cả bộ dữ liệu thực và chuẩn đối sánh (Benchmarking).
Link bài báo: https://www.sciencedirect.com/.../art.../abs/pii/S0268401220
Tạp chí International Journal of Information Management: https://www.scijournal.org/impact-factor-of-international...
Tin bài Viện Trí tuệ nhân tạo và Khoa học dữ liệu IAD Đại học Đông Á