Trong bối cảnh EU thúc đẩy kinh tế tuần hoàn và tăng cường yêu cầu minh bạch chuỗi cung ứng, Hộ chiếu sản phẩm số (Digital Product Passport – DPP) đang trở thành công cụ quan trọng trong quản lý vòng đời sản phẩm. Với dệt may Việt Nam, EU hiện chiếm trên 10% tổng kim ngạch xuất khẩu, nên các yêu cầu mới về DPP sẽ tác động trực tiếp tới doanh nghiệp tham gia chuỗi cung ứng xuất khẩu sang thị trường này. Ngày 19/3/2026, Trung tâm Nghiên cứu Chung của Ủy ban châu Âu (JRC) công bố phương pháp luận xác định yêu cầu dữ liệu cho DPP trong khuôn khổ ESPR. Bài viết phân tích những thay đổi chính trong phương pháp luận dữ liệu của DPP, đồng thời làm rõ ba vấn đề thực tiễn đối với doanh nghiệp dệt may: cần chuẩn bị dữ liệu gì, ai chịu trách nhiệm cung cấp dữ liệu và chi phí tuân thủ có thể được phân bổ như thế nào?
Chuyển từ yêu cầu công bố thông tin sang quản trị dữ liệu
DPP là một trong những công cụ quan trọng để thực hiện các mục tiêu của Quy định về Thiết kế sinh thái cho sản phẩm bền vững (ESPR), hướng tới nâng cao tính minh bạch, truy xuất nguồn gốc và thúc đẩy kinh tế tuần hoàn đối với các sản phẩm lưu hành trên thị trường EU. Tuy nhiên, ESPR mới chỉ quy định khung pháp lý chung, còn yêu cầu dữ liệu cụ thể của từng nhóm sản phẩm sẽ được quy định thông qua các Đạo luật ủy quyền (Delegated Acts).
Theo báo cáo mới nhất của JRC công bố tháng 3/2026, để xây dựng các yêu cầu dữ liệu thống nhất cho DPP, cần có một phương pháp luận chung nhằm xác định dữ liệu nào cần thiết, mức độ chi tiết đến đâu và đối tượng nào được quyền truy cập. Phương pháp luận này sẽ là cơ sở để Ủy ban châu Âu xây dựng các yêu cầu dữ liệu đối với từng nhóm sản phẩm trong thời gian tới.
Đối với ngành dệt may, đây là tín hiệu cho thấy trọng tâm của DPP đang chuyển từ yêu cầu công bố thông tin sang quản trị dữ liệu. Thay vì chỉ bổ sung thêm các trường dữ liệu, doanh nghiệp cần chuẩn bị nền tảng quản trị dữ liệu, truy xuất nguồn gốc và chia sẻ dữ liệu trong toàn bộ chuỗi cung ứng.
Những thay đổi cốt lõi trong phương pháp luận dữ liệu
Khác với cách tiếp cận trước đây chủ yếu quy định doanh nghiệp phải công bố những thông tin gì, phương pháp luận dữ liệu mới do JRC công bố tháng 3/2026 tập trung vào việc xác định dữ liệu nào cần thiết, phục vụ mục đích gì và có khả năng triển khai đến đâu. Theo JRC, mỗi dữ liệu trong DPP cần được lựa chọn trên cơ sở mục tiêu chính sách, nhu cầu sử dụng của các bên liên quan và tính khả thi trong thực tế, thay vì áp dụng một bộ dữ liệu cố định cho mọi nhóm sản phẩm.
Điểm đáng chú ý là trọng tâm của DPP đang chuyển từ “quản lý hồ sơ” sang “quản trị dữ liệu”. Trước đây, nhiều doanh nghiệp dệt may đáp ứng yêu cầu của khách hàng bằng cách lưu giữ chứng nhận, kết quả thử nghiệm, hồ sơ nguyên liệu hoặc tài liệu kỹ thuật dưới dạng giấy tờ hoặc các tệp điện tử riêng lẻ. Với DPP, những thông tin này cần được chuẩn hóa thành dữ liệu số có cấu trúc, có thể cập nhật, liên kết và khai thác trên cùng một hệ thống. Nói cách khác, DPP không yêu cầu doanh nghiệp tạo ra nhiều dữ liệu hơn, mà yêu cầu doanh nghiệp quản lý dữ liệu tốt hơn.
Một thay đổi quan trọng khác là yêu cầu truy xuất nguồn gốc dựa trên dữ liệu thực thay vì chứng từ. Theo kinh nghiệm từ các chương trình thí điểm được TrusTrace tổng hợp, phần lớn doanh nghiệp không gặp khó khăn trong việc tạo mã QR, mà gặp khó khăn ở việc thu thập và xác minh dữ liệu từ các nhà cung cấp trong chuỗi cung ứng. Theo bộ giao thức Trace4Value về DPP trong dệt may, phiên bản đầu tiên đã xác định 97 trường dữ liệu cần thiết trong giao thức thí điểm, được chia theo các nhóm như thông tin thương hiệu, chuỗi cung ứng, sản phẩm, nguyên liệu, mã định danh số, hướng dẫn chăm sóc, tuân thủ, tuần hoàn và bền vững. Tài liệu cũng lưu ý rằng không phải mọi dữ liệu đều phù hợp với tất cả các bên; cơ quan quản lý, người tiêu dùng và đơn vị tái chế sẽ cần các nhóm dữ liệu khác nhau. Điều này cho thấy truy xuất nguồn gốc trong DPP không dừng lại ở việc lưu giữ hồ sơ, mà phải phản ánh được toàn bộ hành trình của sản phẩm từ nguyên liệu, sản xuất, phân phối đến sửa chữa, tái sử dụng và tái chế.
Phương pháp luận mới cũng nhấn mạnh vai trò của chuẩn hóa dữ liệu và định danh sản phẩm. Theo tổ chức tiêu chuẩn toàn cầu GS1, DPP được xây dựng trên nền tảng mã định danh duy nhất cho từng sản phẩm kết hợp với các phương tiện truy cập như mã QR, RFID hoặc NFC. Tuy nhiên, các công nghệ này chỉ đóng vai trò là “cửa vào” của DPP; giá trị thực sự nằm ở hệ thống dữ liệu phía sau. Nếu dữ liệu chưa được chuẩn hóa và liên thông, việc bổ sung mã QR chỉ giúp người dùng truy cập nhanh hơn vào một hệ thống dữ liệu chưa hoàn chỉnh. Vì vậy, ưu tiên trước mắt của doanh nghiệp không phải là lựa chọn công nghệ nào, mà là chuẩn hóa mã sản phẩm, mã nguyên liệu, mã nhà cung cấp và cấu trúc dữ liệu ngay từ đầu.
Doanh nghiệp dệt may cần chuẩn bị gì trước lộ trình triển khai DPP?
Ở cấp độ triển khai, thách thức lớn của DPP không chỉ nằm trong nội bộ doanh nghiệp mà còn ở khả năng thu thập và xác minh dữ liệu từ nhà cung cấp. Kinh nghiệm từ các chương trình thí điểm của Kappahl, Marimekko, ETON và Gina Tricot cho thấy khó khăn lớn nhất không phải là tạo DPP hay mã QR, mà là tổ chức nhà cung cấp chia sẻ dữ liệu về nguồn gốc nguyên liệu, hóa chất sử dụng, chứng nhận và các thông tin liên quan. Vì vậy, với doanh nghiệp dệt may Việt Nam, thiết lập cơ chế thu thập, xác minh và chia sẻ dữ liệu quan trọng hơn việc đầu tư ngay vào một phần mềm mới.
Song song với đó, doanh nghiệp cần đánh giá khoảng trống dữ liệu, đối chiếu dữ liệu hiện có với các nhóm thông tin có khả năng được yêu cầu trong DPP như thành phần vật liệu, hóa chất cần kiểm soát, truy xuất nguồn gốc và dấu chân môi trường. Theo phương pháp luận của JRC, doanh nghiệp không cần thu thập toàn bộ dữ liệu ngay từ đầu, mà cần ưu tiên dữ liệu có giá trị quản lý cao, khả thi trong thu thập và phù hợp với mục tiêu chính sách. Mục tiêu không phải là thay thế ERP, PLM hay các hệ thống hiện có, mà là xác định dữ liệu nào đã sẵn sàng, dữ liệu nào còn thiếu và dữ liệu nào cần chuẩn hóa để kết nối với DPP trong tương lai.
Trước hết, doanh nghiệp cần phân biệt giữa dữ liệu đã được quy định ở cấp khung và dữ liệu cụ thể sẽ được xác định sau theo từng nhóm sản phẩm. Theo ESPR, các Đạo luật ủy quyền sẽ quy định cụ thể dữ liệu phải đưa vào DPP, cấp độ áp dụng theo mẫu sản phẩm, lô hàng hay từng sản phẩm, nhóm đối tượng được quyền truy cập và thời gian DPP phải được duy trì. Vì vậy, ở thời điểm hiện nay, chưa nên khẳng định một danh mục dữ liệu bắt buộc cuối cùng cho dệt may, mà cần xác định các nhóm dữ liệu có khả năng cao để chuẩn bị trước.
Trên cơ sở phương pháp luận của JRC và các chương trình thí điểm trong ngành dệt may, doanh nghiệp có thể bắt đầu từ sáu nhóm dữ liệu: dữ liệu định danh sản phẩm; dữ liệu nguyên liệu và thành phần xơ sợi; dữ liệu chuỗi cung ứng và địa điểm sản xuất; dữ liệu hóa chất và chất cần kiểm soát; dữ liệu tuân thủ, chứng nhận, kiểm nghiệm; và dữ liệu phục vụ kinh tế tuần hoàn như hướng dẫn chăm sóc, sửa chữa, tái sử dụng, tái chế hoặc thu hồi sản phẩm. Riêng dữ liệu về lao động và trách nhiệm xã hội cần được diễn đạt thận trọng: đây là nhóm thông tin có thể phát sinh từ yêu cầu khách hàng, thẩm định chuỗi cung ứng hoặc quy định liên quan, nhưng chưa nên mặc định là trường DPP bắt buộc khi Đạo luật ủy quyền cho dệt may chưa được ban hành.
Vấn đề thứ hai là xác định đúng đối tượng chịu trách nhiệm cung cấp và cập nhật dữ liệu. Theo ESPR, trách nhiệm pháp lý gắn với chủ thể đưa sản phẩm vào thị trường EU, chứ không thể hiểu đơn giản là chỉ thuộc về nhà cung cấp hay chỉ thuộc về nhãn hàng. Với doanh nghiệp dệt may Việt Nam, có thể chia thành hai trường hợp.
Nếu doanh nghiệp sản xuất theo đơn hàng cho nhãn hàng hoặc nhà nhập khẩu EU, nghĩa vụ pháp lý trực tiếp thường nằm ở chủ thể đưa sản phẩm vào thị trường EU. Tuy nhiên, để đáp ứng DPP, các yêu cầu dữ liệu sẽ được chuyển xuống nhà sản xuất và nhà cung cấp trong chuỗi thông qua hợp đồng, tiêu chuẩn khách hàng hoặc yêu cầu truy xuất nguồn gốc. Ngược lại, nếu doanh nghiệp Việt Nam tự xuất khẩu, tự đứng tên sản phẩm hoặc trực tiếp đưa sản phẩm vào EU, doanh nghiệp có thể phải chịu trách nhiệm trực tiếp hơn trong việc chuẩn bị, cập nhật và duy trì dữ liệu DPP.
Vấn đề thứ ba là chi phí tuân thủ và khả năng đàm phán trong chuỗi cung ứng. ESPR không quy định cơ chế mặc định về việc nhãn hàng, nhà nhập khẩu hay nhà sản xuất phải chia sẻ chi phí DPP như thế nào. Vì vậy, không nên khẳng định chi phí chắc chắn do nhãn hàng chi trả, cũng không nên mặc định toàn bộ chi phí sẽ “bổ thẳng” vào nhà sản xuất trong mọi trường hợp.
Đối với doanh nghiệp sản xuất cho nhãn hàng, chi phí có thể phát sinh từ chuẩn hóa dữ liệu, truy xuất nguyên liệu, kiểm nghiệm hóa chất, chứng nhận, đánh giá nhà máy, kết nối dữ liệu với nền tảng của khách hàng và duy trì hồ sơ. Nếu yêu cầu dữ liệu phát sinh chủ yếu để khách hàng đáp ứng nghĩa vụ tại EU, doanh nghiệp có cơ sở để trao đổi về phạm vi dữ liệu, định dạng cung cấp, tần suất cập nhật, trách nhiệm xác minh, bảo mật thông tin và cơ chế chia sẻ chi phí. Đối với doanh nghiệp tự xuất khẩu hoặc tự xây dựng thương hiệu tại EU, DPP cần được coi là một phần của chi phí tuân thủ thị trường.
Cuối cùng, doanh nghiệp không nên chờ đến khi các Đạo luật ủy quyền của EU được ban hành mới bắt đầu triển khai. Kinh nghiệm từ các chương trình thí điểm cho thấy nhiều thương hiệu lựa chọn thử nghiệm trên một số dòng sản phẩm có dữ liệu tương đối đầy đủ trước khi mở rộng. Đối với doanh nghiệp dệt may Việt Nam, lựa chọn một số dòng sản phẩm xuất khẩu ổn định sang EU để kiểm kê dữ liệu và thử nghiệm cơ chế chia sẻ dữ liệu trong giai đoạn 2026–2027 là bước đi phù hợp, vừa chuẩn bị cho lộ trình 2027–2028, vừa tránh tâm lý phải đầu tư đồng loạt khi yêu cầu cụ thể đối với dệt may vẫn chưa được ban hành.
Một số hàm ý đối với doanh nghiệp dệt may
Từ phương pháp luận mới của JRC và khung ESPR có thể thấy, DPP trước hết là yêu cầu về quản trị dữ liệu sản phẩm, không đơn thuần là mã QR hay phần mềm. Do các yêu cầu cụ thể đối với dệt may vẫn còn phụ thuộc vào Đạo luật ủy quyền của EU, doanh nghiệp chưa cần triển khai đồng loạt trên toàn bộ danh mục sản phẩm, nhưng nên tận dụng giai đoạn 2026–2027 để đánh giá khoảng trống dữ liệu, chuẩn hóa mã sản phẩm, mã nguyên liệu, mã nhà cung cấp, dữ liệu hóa chất, chứng nhận và thông tin truy xuất nguồn gốc.
Bên cạnh chuẩn hóa dữ liệu nội bộ, doanh nghiệp cần chủ động làm việc với khách hàng và nhà cung cấp về phạm vi dữ liệu, quyền truy cập, bảo mật thông tin và chi phí tuân thủ. Về dài hạn, DPP có thể trở thành phép thử đối với năng lực quản trị chuỗi cung ứng của doanh nghiệp dệt may, đồng thời là cơ hội nâng cao khả năng truy xuất nguồn gốc, kiểm soát nhà cung cấp, quản trị hóa chất và đáp ứng các tiêu chuẩn phát triển bền vững ngày càng cao của thị trường xuất khẩu.
Bài viết được đăng trên Đặc san Dệt May và Thời trang số tháng 7/2026. Chi tiết tại đây!
