Trong thời gian gần đây, ngành dệt may thế giới bước vào giai đoạn triển khai những chính sách mới. Đồng thời, xung đột địa chính trị, chi phí logistics và biến đổi khí hậu gây thêm áp lực lên chuỗi cung ứng toàn cầu. Đây là biểu hiện của trạng thái đa khủng hoảng (Polycrisis) mà Diễn đàn Kinh tế Thế giới (WEF) đã cảnh báo, khi các rủi ro về thương mại, địa chính trị và khí hậu đan xen, khuếch đại lẫn nhau và khó dự báo.
Tác động của Polycrisis đến chuỗi cung ứng dệt may
Năm 2026, chuỗi cung ứng dệt may toàn cầu tiếp tục chịu tác động từ các chính sách mới. Mỹ điều chỉnh chính sách thuế theo Section 301; Liên minh châu Âu tiếp tục hoàn thiện khuôn khổ pháp lý và lộ trình triển khai Hộ chiếu sản phẩm số (DPP) theo Quy định Thiết kế sinh thái (ESPR); trong khi xung đột địa chính trị tại Trung Đông và khu vực Biển Đỏ vẫn làm gia tăng rủi ro đối với vận tải biển và nguồn cung nguyên liệu. Những yếu tố này diễn ra trong bối cảnh nhu cầu tiêu dùng phục hồi chậm và thương mại toàn cầu còn nhiều bất định. Trong khi đó, WEF (Global Risks Report 2026) tiếp tục nhấn mạnh rằng các rủi ro về thương mại, địa chính trị, khí hậu và năng lượng ngày càng tương tác và khuếch đại lẫn nhau, khiến môi trường kinh doanh trở nên khó dự báo và các cú sốc mang tính hệ thống hơn.
Đối với ngành dệt may, Polycrisis làm gia tăng đồng thời rủi ro về nguồn cung, thuế quan, năng lượng, biến đổi khí hậu và nhu cầu tiêu dùng. Điều đáng lo ngại không phải từng rủi ro riêng lẻ mà là sự cộng hưởng giữa chúng, làm gia tăng tính bất định và đặt ra yêu cầu nâng cao năng lực quản trị trên toàn chuỗi cung ứng.
Các năng lực quản trị cốt lõi của chuỗi cung ứng chống chịu
Nếu Polycrisis làm thay đổi bản chất của rủi ro thì doanh nghiệp cũng cần thay đổi tư duy quản trị chuỗi cung ứng. Thay vì chỉ theo đuổi mục tiêu tối ưu chi phí và hiệu quả vận hành, trọng tâm hiện nay là xây dựng năng lực chống chịu, giúp doanh nghiệp có thể dự báo, thích ứng và phục hồi nhanh trước các cú sốc của thị trường. Theo Christopher (2022), chuỗi cung ứng chống chịu không phải là chuỗi cung ứng không xảy ra gián đoạn, mà là chuỗi cung ứng có khả năng nhận diện sớm rủi ro, phản ứng kịp thời và phục hồi với chi phí thấp nhất.
Để đạt được mục tiêu đó, doanh nghiệp cần chuyển từ quản trị theo kinh nghiệm sang quản trị dựa trên dữ liệu. Quản trị dựa trên dữ liệu là nền tảng để xây dựng các kịch bản ứng phó với biến động về thuế quan, logistics, tỷ giá và nhu cầu thị trường. Điều này chỉ phát huy hiệu quả khi doanh nghiệp có khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, theo dõi dòng nguyên liệu, đơn hàng và năng lực nhà cung cấp theo thời gian thực. Khảo sát của McKinsey cho thấy khoảng 67% doanh nghiệp đã triển khai các bảng điều khiển số nhằm nâng cao khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, nhưng chỉ khoảng 2% có thể theo dõi đầy đủ đến các nhà cung cấp từ Tier 3 trở lên[1] – nơi nhiều rủi ro quan trọng thường phát sinh.
Trên nền tảng dữ liệu và khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, AI trở thành công cụ hỗ trợ phân tích, dự báo và ra quyết định. Thông qua mô phỏng tác động của các biến động về thương mại, nguyên liệu và logistics, doanh nghiệp có thể chủ động tối ưu kế hoạch sản xuất, tồn kho và phân bổ nguồn lực. Theo McKinsey, việc kết hợp AI với phân tích dữ liệu có thể giúp giảm khoảng 15% chi phí logistics, 35% tồn kho và nâng 65% mức độ phục vụ khách hàng.
Đồng thời, phạm vi quản trị cũng cần được mở rộng từ nhà cung cấp trực tiếp sang quản trị nhà cung cấp đa tầng nhằm đáp ứng các yêu cầu ngày càng nghiêm ngặt về xuất xứ nguyên liệu, lao động cưỡng bức, phát thải carbon và ESG. Đây cũng là định hướng mà doanh nghiệp dệt may Việt Nam cần ưu tiên nếu muốn nâng cao sức cạnh tranh khi môi trường kinh doanh ngày càng bất định.
Khoảng cách về năng lực quản trị của doanh nghiệp Việt Nam
So với nhiều doanh nghiệp trong chuỗi cung ứng toàn cầu, khoảng cách của doanh nghiệp dệt may Việt Nam không nằm ở việc thiếu đầu tư công nghệ mà chủ yếu ở khả năng tích hợp dữ liệu và quản trị toàn chuỗi cung ứng. Trong những năm gần đây, nhiều doanh nghiệp đã triển khai ERP, MES và các giải pháp tự động hóa, nhưng các hệ thống này vẫn chủ yếu phục vụ từng khâu vận hành, chưa hình thành một nền tảng dữ liệu thống nhất để hỗ trợ dự báo và ra quyết định.
Điều này dẫn đến nhiều hạn chế như dữ liệu chưa được tích hợp, khả năng hiển thị chuỗi cung ứng còn giới hạn, AI chủ yếu phục vụ tác nghiệp và mức độ liên kết với chuỗi giá trị toàn cầu còn thấp. Báo cáo Vietnam 2045 của World Bank cho thấy tỷ lệ doanh nghiệp Việt Nam tham gia chuỗi cung ứng xuất khẩu đã giảm từ 35% năm 2009 xuống còn 18% năm 2023. Điều này cho thấy nâng cao khả năng chống chịu không chỉ là bài toán đầu tư công nghệ mà còn là bài toán kết nối dữ liệu, tăng cường hợp tác với nhà cung cấp và xây dựng năng lực quản trị trên toàn mạng lưới cung ứng.
Định hướng xây dựng chuỗi cung ứng chống chịu
Trong bối cảnh Polycrisis, giá trị của các công cụ như dữ liệu, AI, khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, lập kế hoạch theo kịch bản hay quản trị nhà cung cấp đa tầng không nằm ở bản thân công nghệ mà ở khả năng hỗ trợ nhà quản trị đưa ra quyết định nhanh hơn, chính xác hơn và chủ động hơn. Chuỗi cung ứng chỉ thực sự trở nên chống chịu khi những thông tin thu thập được được chuyển hóa thành các quyết định quản trị cụ thể, góp phần kiểm soát tốt hơn kết quả đầu ra trên bốn phương diện: thị trường và khách hàng, nhà cung cấp, tài chính và nguồn nhân lực.
Đối với thị trường và khách hàng, các mô hình dự báo và lập kế hoạch theo kịch bản cho phép doanh nghiệp chủ động đánh giá tác động của những thay đổi về thuế quan, chính sách thương mại hoặc nhu cầu tiêu dùng. Chẳng hạn, khi xuất hiện khả năng Mỹ điều chỉnh thuế đối với một số nhóm hàng dệt may, doanh nghiệp có thể xây dựng trước các phương án mở rộng sang thị trường khác, đồng thời điều chỉnh cơ cấu khách hàng để giảm phụ thuộc vào một thị trường. Việc chuẩn bị nhiều kịch bản không nhằm dự báo chính xác điều gì sẽ xảy ra mà nhằm bảo đảm doanh nghiệp luôn có phương án hành động khi biến động xuất hiện.
Đối với nhà cung cấp, mức độ hiển thị chuỗi cung ứng cùng với quản trị nhà cung cấp đa tầng tạo cơ sở để doanh nghiệp nhận diện sớm nguy cơ gián đoạn nguyên liệu do xung đột địa chính trị, đứt gãy logistics hoặc thay đổi chính sách thương mại. Thay vì chỉ xử lý khi rủi ro đã xảy ra, doanh nghiệp có thể chủ động kích hoạt nhà cung cấp dự phòng, điều chỉnh kế hoạch mua hàng hoặc thay đổi tuyến vận chuyển, qua đó duy trì tính liên tục của sản xuất và giảm thiểu tác động đến tiến độ giao hàng.
Về phương diện tài chính, dữ liệu thị trường kết hợp với AI có thể hỗ trợ dự báo xu hướng biến động của giá nguyên liệu đầu vào, tỷ giá và chi phí vận tải. Khi các chỉ báo cho thấy nguy cơ giá nguyên liệu tăng hoặc chi phí đầu vào biến động, doanh nghiệp có thể chủ động điều chỉnh kế hoạch mua nguyên liệu, quản trị tồn kho, cân đối dòng tiền hoặc rà soát cơ cấu chi phí trước khi rủi ro ảnh hưởng trực tiếp đến lợi nhuận. Việc ra quyết định sớm không loại bỏ được biến động nhưng giúp doanh nghiệp giảm đáng kể tác động của các cú sốc bên ngoài.
Cuối cùng, đối với nguồn nhân lực, dữ liệu và AI có thể hỗ trợ dự báo xu hướng biến động lao động, giúp doanh nghiệp nhận diện sớm nguy cơ thiếu hụt nhân sự trong từng giai đoạn. Trên cơ sở đó, doanh nghiệp chủ động tuyển dụng, đào tạo hoặc điều chuyển nhân sự, bảo đảm lực lượng lao động ổn định, duy trì hoạt động sản xuất kinh doanh liên tục và hạn chế gián đoạn chuỗi cung ứng.
Trong bối cảnh Polycrisis, khả năng chống chịu của chuỗi cung ứng không được quyết định bởi việc doanh nghiệp sở hữu bao nhiêu công nghệ hay dữ liệu, mà bởi chất lượng của các quyết định quản trị được đưa ra từ những công cụ đó. Doanh nghiệp có khả năng ra quyết định sớm, đúng và linh hoạt sẽ có nhiều cơ hội duy trì thị trường, ổn định nguồn cung, bảo đảm hiệu quả tài chính và phát triển nguồn nhân lực, qua đó nâng cao sức cạnh tranh và vị thế trong chuỗi giá trị dệt may toàn cầu.
[1] Tier 1: Nhà cung cấp trực tiếp cho nhãn hàng, chủ yếu là các nhà máy may thành phẩm; Tier 2: Nhà cung cấp vải và vật liệu hoàn thiện; Tier 3: Nhà cung cấp sợi; Tier 4: Nhà cung cấp nguyên liệu đầu vào gồm bông, xơ, hóa chất cơ bản và phụ liệu.
Bài viết được đăng trên Đặc san Dệt May và Thời trang số tháng 9/2026. Chi tiết tại đây!
