NCS. Trương Thị Hồng
PGS.TS. Trần Nguyễn Ngọc Anh Thư
Trường Đại học Tài chính – Marketing
(Quanlynhanuoc.vn) – Việc ứng dụng các công nghệ tiên tiến nhằm bảo đảm tính liên tục và nâng cao hiệu quả hoạt động của chuỗi cung ứng được xem là cơ hội cũng như thách thức đối với các doanh nghiệp, đặc biệt là các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Nghiên cứu đánh giá sự sẵn sàng cho việc ứng dụng công nghiệp 4.0 của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại TP. Hồ Chí Minh trong hoạt động quản lý chuỗi cung ứng. Từ đó, đề xuất giải pháp thúc đẩy việc triển khai ứng dụng các sản phẩm công nghệ của công nghiệp 4.0 vào hoạt động quản lý chuỗi cung ứng của doanh nghiệp.
Từ khóa: Chuỗi cung ứng; công nghệ công nghiệp 4.0; doanh nghiệp vừa và nhỏ; sẵn sàng ứng dụng; tác động; TP. Hồ Chí Minh.
1. Đặt vấn đề
Những năm qua, chủ đề quản lý chuỗi cung ứng và các công nghệ thúc đẩy công nghiệp 4.0 đang ngày càng nhận được sự chú ý, quan tâm của các chuyên gia trong ngành và các nhà nghiên cứu (Majiwala & Kant, 2023). Đối mặt với những thách thức của toàn cầu hóa, sự thay đổi nhanh chóng của khoa học – kỹ thuật, công nghệ trong bối cảnh cách mạng công nghiệp 4.0 đòi hỏi các doanh nghiệp phải tìm kiếm những giải pháp mới để duy trì tính bền vững của chuỗi cung ứng. Việc ứng dụng các sản phẩm công nghệ mới của công nghiệp 4.0 tạo điều kiện cho việc quản lý chuỗi cung ứng bền vững nhờ vào việc ra quyết định chính xác về các hoạt động của chuỗi cung ứng và hiện thực hóa phát triển nền kinh tế tuần hoàn (Liu, Song, & Liu, 2023). Có thể thấy, các sản phẩm công nghệ của công nghiệp 4.0 được coi là lực lượng chính thúc đẩy quá trình chuyển đổi số trong sản xuất và chuỗi cung ứng (Yu, Khan, & Umar, 2022). Bên cạnh đó, nâng cao quản lý chuỗi cung ứng nhằm đạt được sự hợp tác đa dạng, phân bổ tài nguyên hiệu quả (Li, Zhang, Tao, & Wang, 2024).
Trong nghiên cứu của Kamble, Gunasekaran và Dhone (2020), chuỗi cung ứng được hỗ trợ bởi công nghệ chuỗi khối (blockchain) giúp tăng sự tin tưởng của khách hàng bằng cách cung cấp cho họ những lợi ích của việc theo dõi sản phẩm theo thời gian thực, giảm chi phí vận chuyển sản phẩm, giao dịch được bảo mật cao và bảo vệ sản phẩm khỏi hàng giả. Ngoài ra, công nghệ blockchain cung cấp khả năng tích hợp cao trong chuỗi cung ứng, cung cấp dữ liệu, thông tin theo thời gian thực để kịp thời đưa ra các quyết định quản trị phù hợp. Do đó, việc ứng dụng các sản phẩm công nghệ của công nghiệp 4.0 trong hoạt động quản lý chuỗi cung ứng là điều cần thiết đối với các doanh nghiệp nhằm cải thiện năng suất hoạt động của chuỗi cung ứng.
Hiện nay, các doanh nghiệp vừa và nhỏ còn gặp nhiều khó khăn, thách thức trong việc triển khai các sản phẩm công nghiệp 4.0 trong hoạt động quản lý chuỗi cung ứng, vì vậy, nghiên cứu nhằm đánh giá tác động của sự sẵn sàng đến quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0. Từ đó, đề xuất các giải pháp để thúc đẩy doanh nghiệp vừa và nhỏ đầu tư ứng dụng công nghiệp 4.0 vào hoạt động chuỗi cung ứng.
2. Giả thuyết nghiên cứu
(1) Sự sẵn sàng cho công nghiệp 4.0, ý định ứng dụng và quyết định ứng dụng công nghệ công nghiệp 4.0. Công nghệ số và chuyển đổi số trong các ngành nghề và lĩnh vực khác nhau được xem là yếu tố trọng tâm của ứng dụng công nghiệp 4.0. Việc ứng dụng các nền tảng công nghệ, như: dữ liệu lớn (Big Data); điện toán đám mây (Cloud); công nghệ chuỗi (Blockchain); internet vạn vật (IoT); trí tuệ nhân tạo (AI); Robot… trong hoạt động quản trị chuỗi cung ứng là điều cần thiết. Mặt khác, nhà lãnh đạo có thể xác định các khoảng trống trong tổ chức trước khi triển khai việc thay đổi hay phân tích một cách có hệ thống khả năng của tổ chức để ứng phó và triển khai công nghiệp 4.0 (Wong & Kee, 2022). Vìvậy, cần đánh giá sự sẵn của doanh nghiệp để xác định khả năng triển khai công nghiệp 4.0 trong quản lý chuỗi cung ứng (Asrol, 2024).
Sự sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 mô tả mức độ mà các doanh nghiệp có thể khai thác và thu được lợi ích từ các sản phẩm công nghệ mới (Jensen, Stentoft, Philipsen, & Haug, 2019). Theo Ismail, Mohamed, Omar, Mat và Saputra (2023), sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 có mối quan hệ chặt chẽ với các yếu tố công nghệ, đây là khía cạnh để thúc đẩy hành vi sử dụng, có nghĩa là khi tổ chức đã sẵn sàng về mặt kỹ thuật, hạ tầng công nghệ thông tin thì khả năng ứng dụng công nghệ mới sẽ cao hơn. Tuy nhiên, sự phức tạp của công nghệ sẽ đòi hỏi khả năng và kiến thức của người dùng phải am hiểu về công nghệ mới. Ngoài ra, sự hỗ trợ đúng mức từ phía lãnh đạo doanh nghiệp sẽ là yếu tố thúc đẩy việc triển khai công nghiệp 4.0. Như vậy, đánh giá mức độ sẵn sàng sẽ ảnh hưởng đến quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0 trong doanh nghiệp, từ đó dẫn đến việc thực hành công nghiệp 4.0 ở mức độ cao hơn (Jensen và cộng sự, 2019). Mức độ sẵn sàng càng cao thì doanh nghiệp có thể sử dụng nhiều sản phẩm công nghệ mới hơn khi sản phẩm đó được đánh giá là phù hợp với hoạt động của họ (Maroufkhani, Iranmanesh, & Ghobakhloo, 2022).
H1: Sự sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 có ảnh hưởng tích cực đến ý định ứng dụng công nghiệp 4.0 của doanh nghiệp.
H2: Sự sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 có ảnh hưởng tích cực đến quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0 của doanh nghiệp.
(2) Thái độ đối với việc ứng dụng, ý định ứng dụng và quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0. Thái độ hành vi là cảm xúc tích cực hoặc tiêu cực của cá nhân về việc thực hiện hành vi mục tiêu (Fishbein & Ajzen, 1975). Thái độ đối với việc sử dụng công nghệ được định nghĩa là phản ứng cảm xúc tổng thể của cá nhân đối với việc sử dụng một hệ thống (Venkatesh, Morris, Davis, & Davis, 2003). Trong nghiên cứu của Bakar, Talukder, Quazi và Khan (2020), thái độ của tổ chức ảnh hưởng đến quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0 của doanh nghiệp vừa và nhỏ, nếu doanh nghiệp không có thái độ tích cực đối với công nghiệp 4.0 thì sẽ không thực sự hữu ích với họ và cuối cùng cũng sẽ bỏ cuộc, điều này dẫn đến lãng phí thời gian và tài nguyên của doanh nghiệp. Trong lý thuyết hành vi dự định (TPB), thái độ được sử dụng để dự đoán trực tiếp ý định hành vi.
Trong khuôn khổ của mô hình chấp nhận công nghệ (TAM) của Davis (1989), cấu trúc của thái độ liên quan chặt chẽ đến ý định hành vi. Mô hình TAM cho rằng, việc hiểu sự chấp nhận công nghệ của cá nhân không chỉ đơn thuần là đo lường việc sử dụng thực tế của họ mà còn là đánh giá các yếu tố thái độ tiềm ẩn thúc đẩy sự chấp nhận này (Huynh & Nguyen, 2024), vì vậy, thái độ của lãnh đạo doanh nghiệp đối với công nghệ mới sẽ là yếu tố quyết định trong việc ứng dụng thành công sản phẩm công nghiệp 4.0. Ngoài ra, ý định hành vi cũng là yếu tố quan trọng để kết nối từ thái độ đối với việc sử dụng đến hành động thực tế, đặc biệt khi nói đến việc chấp nhận và sử dụng công nghệ mới.
H3: Thái độ với việc ứng dụng có tác động cùng chiều đến ý định ứng dụng công nghiệp 4.0 của doanh nghiệp.
H4: Thái độ với việc ứng dụng có tác động cùng chiều đến quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0 của doanh nghiệp.
(3) Mối quan hệ giữa ý định ứng dụng và quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0. Ý định ứng dụng công nghiệp 4.0 đề cập đến mức độ nỗ lực mà lãnh đạo doanh nghiệp muốn ứng dụng công nghiệp 4.0 vào trong chuỗi cung ứng của doanh nghiệp. Ý định ứng dụng cũng có thể xem xét là yếu tố thời gian, nó không chỉ là việc doanh nghiệp sử dụng ngay công nghệ mới mà có thể đó là một kế hoạch, dự định trong tương lai sẽ sử dụng công nghệ mới (Huynh & Nguyen, 2024).
H5: Ý định ứng dụng công nghiệp 4.0 có ảnh hưởng cùng chiều đến quyết định ứng dụng của doanh nghiệp.

3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu được tiếp cận bằng phương pháp hỗn hợp, kết hợp giữa nghiên cứu định tính và nghiên cứu định lượng. Nghiên cứu định tính sử dụng kỹ thuật phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm để làm sáng tỏ nội dung các khái niệm, thang đo trong nghiên cứu, khám phá và tìm ra các nhân tố tác động đến quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0 trong hoạt động quản lý chuỗi cung ứng của các doanh nghiệp vừa và nhỏ tại TP. Hồ Chí Minh. Trong giai đoạn nghiên cứu định lượng, phương pháp ước lượng bình phương nhỏ nhất từng phần (PLS – SEM) được sử dụng để đánh giá mô hình đo lường và kiểm định mô hình cấu trúc. Nghiên cứu tiếp cận mẫu theo phương pháp thuận tiện, đây là một trong các hình thức chọn mẫu phi xác suất.
Đối tượng tham gia trả lời khảo sát là những người làm ở vị trí quản lý cấp trung trở lên, có đóng góp và ảnh hưởng đến quyết định của doanh nghiệp trong việc triển khai các sản phẩm của công nghiệp 4.0. Dữ liệu được thu thập từ tháng 3/2024 – 5/2024 thông qua các cuộc phỏng vấn và gửi bảng câu hỏi trực tuyến. Kết quả dữ liệu thu về 296 phản hồi hợp lệ từ các doanh nghiệp vừa và nhỏ trên địa bàn TP. Hồ Chí Minh. Nghiên cứu sử dụng thang đo Likert 5 điểm để đánh giá các biến quan sát, với mức điểm thấp nhất là 1 – rất không đồng ý và mức điểm cao nhất là 5 – rất đồng ý. Dữ liệu trong nghiên cứu được thực hiện phân tích và xử lý bằng phần mềm Smart PLS bản 4.1.0.0.
Đánh giá mô hình đo lường: đánh giá độ tin cậy của thang đo, nếu hệ số Cronbach’s Alpha có giá trị lơn hơn 0.7 và độ tin cậy nhất quán nội bộ của thang đo CR cũng lớn hơn 0.7 (J. F. Hair, Black, Babin, & Anderson, 2013) thì thang đo bảo đảm độ tin cậy. Tính phân biệt của các thang đo sẽ được bảo đảm khi căn bậc hai chỉ số AVE của một nhân tố lớn hơn tất cả hệ số tương quan của nhân tố đó với các nhân tố khác trong mô hình (Fornell & Larcker, 1981). Thang đo bảo đảm giá trị hội tụ khi phương sai trích AVE ≥ 0.5 (J. F. Hair, Sarstedt, & Ringle, 2016) và hệ số tải Outerloading > 0.7.
Đánh giá mô hình cấu trúc thông qua phương pháp boostraps, các chỉ tiêu trong việc đánh giá mô hình cấu trúc, gồm: đánh giá vấn đề đa cộng tuyến trong mô hình, đánh giá sự phù hợp của các mối quan hệ qua hệ số β và kiểm định ý nghĩa thống kê, đánh giá hệ số xác định sự biến thiên của mô hình R2, mức độ tác động f2, xem xét mức độ phù hợp của dữ liệu đối với mô hình lý thuyết hay mức độ dự báo (Q2).
Dựa trên kết quả đánh giá tổng quan các công trình nghiên cứu có liên quan. Nghiên cứu tổng hợp xây dựng thang đo cho các nhân tố trong mô hình nghiên cứu, cụ thể: sự sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 gồm 4 biến quan sát được kế thừa và phát triển từ Chen, Preston và Swink (2015); thái độ đối với việc ứng dụng công nghiệp 4.0 gồm 4 biến quan sát được trích dẫn từ Virmani, Sharma, Kumar và Luthra (2023); ý định ứng dụng gồm 4 biến quan sát; quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0 gồm 4 biến quan sát được phát triển từ nghiên cứu của Lutfi và cộng sự (2022), Virmani và cộng sự (2023). Nội dung thang đo được hiệu chỉnh qua quá trình phỏng vấn chuyên gia và thảo luận nhóm để phù hợp với bối cảnh và đối tượng nghiên cứu.
Bảng 1. Kết quả thống kê mô tả mẫu nghiên cứu
Đặc điểm doanh nghiệp khảo sát | Tần suất | Tỷ lệ (%) | |
Số năm tuổi của doanh nghiệp | Dưới 2 năm | 34 | 11,49% |
Từ 2 đến dưới 5 năm | 77 | 26,01% | |
Từ 5 năm đến dưới 10 năm | 119 | 40,20% | |
Từ 10 năm trở lên | 66 | 22,30% | |
Số lao động của doanh nghiệp | Dưới 10 lao động | 46 | 15,54% |
Từ 10 lao động đến dưới 200 lao động | 131 | 44,26% | |
Từ 200 lao động đến dưới 300 lao động | 119 | 40,20% | |
Lĩnh vực kinh doanh | Nông nghiệp | 11 | 3,72% |
Dịch vụ | 161 | 54,39% | |
Công nghiệp | 52 | 17,57% | |
Từ 2 hoặc 3 lĩnh vực | 72 | 24,32% | |
Thị trường hoạt động kinh doanh | Hoạt động tại thị trường trong nước | 147 | 49,66% |
Hoạt động tại thị trường nước ngoài | 12 | 4,06% | |
Hoạt động ở thị trường trong nước và ngoài nước | 137 | 46,28% |
4. Kết quả nghiên cứu và thảo luận
Theo kết quả bảng 2, hệ số tải ngoài (outerloading) của các thang đo dao động từ 0.779 – 0.865 (lớn hơn 0.7), vì vậy, các thang đo đạt yêu cầu đánh giá mô hình đo lường. Hệ số Cronbach’s Alpha và độ tin cậy tổng hợp (CR) của các thang đo có giá trị từ 0.837 trở lên, đều lớn hơn 0.7, thang đo bảo đảm độ tin cậy. Chỉ số phương sai trung bình được trích AVE của các nhân tố đều đạt giá trị lớn hơn 0.5, các thang đo bảo đảm tính hội tụ trong cùng một nhân tố.
Bảng 2. Kết quả đánh giá độ tin cậy của thang đo
Biến | Thang đo | RL | AT | AI | AD |
Sự sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 | Nguồn lực tài chính của doanh nghiệp đủ để triển khai công nghệ mới (RL1) | 0.846 | |||
Cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin của doanh nghiệp sẵn sàng cho việc triển khai công nghệ mới (RL2) | 0.794 | ||||
Doanh nghiệp có đủ khả năng phân tích để ứng dụng công nghệ mới (RL3) | 0.857 | ||||
Nguồn nhân lực của doanh nghiệp có đủ kiến thức chuyên môn để ứng dụng công nghệ mới (RL4) | 0.865 | ||||
Thái độ với việc ứngdụng công nghiệp 4.0 | Cam kết của lãnh đạo có vai trò quan trọng trong triển khai ứng dụng công nghệ mới (AT1) | 0.798 | |||
Sắp xếp các chương trình đào tạo cho nhân viên trong việc triển khai công nghiệp 4.0 là điều cần thiết (AT2) | 0.818 | ||||
Doanh nghiệp tự tin có thể ứng dụng thành công công nghiệp 4.0 trong quản lý chuỗi cung ứng (AT3) | 0.836 | ||||
Doanh nghiệp có thái độ tích cực đối với việc triển khai công nghiệp 4.0 (AT4) | 0.827 | ||||
Ý định ứngdụng công nghiệp 4.0 | Trong tương lai, doanh nghiệp có dự định ứng dụng công nghiệp 4.0 trong quản lý chuỗi cung ứng (AI1) | 0.810 | |||
Doanh nghiệp có khả năng sử dụng các sản phẩm công nghệ của công nghiệp 4.0 trong quản lý chuỗi cung ứng (AI2) | 0.832 | ||||
Doanh nghiệp ủng hộ ứng dụng các thành tựu khoa học – công nghệ của công nghiệp 4.0 trong quản lý chuỗi cung ứng (AI3) | 0.828 | ||||
Doanh nghiệp sẵn sàng đưa công nghiệp 4.0 vào hệ thống của mình (AI4) | 0.822 | ||||
Quyết định ứngdụng công nghiệp 4.0 | Doanh nghiệp hiểu được tầm quan trọng của việc triển khai công nghiệp 4.0 trong hoạt động quản trị chuỗi cung ứng (AD1) | 0.860 | |||
Ứng dụng công nghiệp 4.0 mang lại hình ảnh và vị thế thương hiệu cho doanh nghiệp (AD2) | 0.842 | ||||
Doanh nghiệp sẽ tiếp tục ứng dụng các thành tựu khoa học – công nghệ của công nghiệp 4.0 trong quản lý chuỗi cung ứng (AD3) | 0.834 | ||||
Doanh nghiệp rất muốn giới thiệu công nghiệp 4.0 cho các đối tác sử dụng trong hệ thống chuỗi cung ứng (AD4) | 0.779 | ||||
Cronbach’s Alpha | 0.862 | 0.837 | 0.841 | 0.848 | |
Độ tin cậy tổng hợp (CR) | 0.906 | 0.891 | 0.894 | 0.898 | |
AVE | 0.707 | 0.672 | 0.678 | 0.688 |
Trong nghiên cứu, giá trị phân biệt của thang đo được đánh giá theo tiêu chí, điều kiện hệ số Fornell – Larcker, tức là căn bậc hai AVE của các nhân tố lớn hơn mối tương quan giữa các cặp biến, thì thang đo trong mô hình thỏa mãn điều kiện đạt giá trị phân biệt (bảng 3).
Bảng 3. Kết quả đánh giá hệ số Fornell – Larcker Criterion
AD | AI | AT | RL | |
AD | 0.829 | |||
AI | 0.759 | 0.823 | ||
AT | 0.680 | 0.690 | 0.820 | |
RL | 0.729 | 0.727 | 0.754 | 0.841 |
Kết quả kiểm tra vấn đề đa cộng tuyến của các biến tiềm ẩn trong mô hình được thể hiện quan bảng 4. Các nhân tố trong mô hình nghiên cứu bảo đảm tiêu chí không xảy ra hiện tượng đa cộng tuyến vì thỏa mãn điều kiện chỉ số VIF của các nhân tố đều nhỏ hơn 5.
Bảng 4. Kết quả đánh giá hiện tượng đa cộng tuyến
AD | AI | |
AI | 2.353 | |
AT | 2.570 | 2.315 |
RL | 2.856 | 2.315 |
Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc được thể hiện trong bảng 5 cho thấy, các giả thuyết H1, H2, H3, H4, H5 đều được chấp nhận với mức ý nghĩa 0.05, cụ thể: H1 (β = 0.479; p-value = 0.000 <0.05), H2 (β = 0.292; p-value = 0.000 < 0.05), H3 (β = 0.329; p-value = 0.000 < 0.05), H4 (β = 0.158; p-value = 0.016 < 0.05), H5 (β = 0.438; p-value = 0.000 < 0.05).
Bảng 5. Kết quả kiểm định giả thuyết nghiên cứu
Giả thuyết | Mối quan hệ | Hệ số gốc | Hệ số Boostraps | Độ chệch | P- values | Kết luận |
H1 | RL -> AI | 0.479 | 0.477 | 0.066 | 0.000 | Chấp nhận |
H2 | RL -> AD | 0.292 | 0.288 | 0.073 | 0.000 | Chấp nhận |
H3 | AT -> AI | 0.329 | 0.327 | 0.078 | 0.000 | Chấp nhận |
H4 | AT -> AD | 0.158 | 0.156 | 0.066 | 0.016 | Chấp nhận |
H5 | AI -> AD | 0.438 | 0.443 | 0.074 | 0.000 | Chấp nhận |
Mức độ phù hợp của mô hình R2 là 0.653 cho thấy, các nhân tố sự sẵn sàng, thái độ và ý định ứng dụng giải thích được 65,30% sự biến thiên của quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0. Bên cạnh đó, sự sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 và thái độ đối với việc ứng dụng giải thích được 57,50% sự biến thiên của ý định (kết quả Hình 2).

Theo Cohen (2013) f square (f2), hệ số đánh giá hiệu quả tác động của từng biến độc lập lên biến phụ thuộc được đánh giá sau: giá trị f square < 0.02, mức độ tác động của biến độc lập lên biến phụ thuộc là cực kỳ nhỏ hoặc không có tác động; giá trị f square nằm trong khoảng từ 0.02 đến dưới 0.15,mức độ tác động là nhỏ; từ 0.15 đến dưới 0.35, mức độ tác động là trung bình và từ 0.35 trở lên mức độ tác động mạnh. Theo bảng 6, giá trị f2 cho thấy, sự sẵn sàng là yếu tố có tác động trung bình đến ý định ứng dụng công nghiệp 4.0. Ý định có tác động ở mức độ trung bình đến quyết định ứng dụng. Tương tự vậy, các mối quan hệ còn lại thì có mức tác động nhỏ.
Bảng 6. Đánh giá hệ số tác động f2
Mối quan hệ | f2 | Mức độ tác động | Mối quan hệ | f2 | Mức độtác động |
AI -> AD | 0.235 | Trung bình | RL -> AD | 0.086 | Nhỏ |
AT -> AD | 0.028 | Nhỏ | RL -> AI | 0.233 | Trung bình |
AT -> AI | 0.110 | Nhỏ |
Q2 được coi là chỉ số đánh giá chất lượng tổng thể của mô hình thành phần (Tenenhaus, Vinzi, Chatelin, & Lauro, 2005). Theo bảng 7, các mô hình thành phần đều có Q2 > 0, vì vậy, mô hình cấu trúc tổng thể của nghiên cứu đạt chất lượng tổng thể. Theo J. Hair và Alamer (2022) giá trị Q2 nằm trong khoảng [0.25; 0.5] nên khả năng mức độ chính xác dự báo đạt trung bình.
Bảng 7. Đánh giá năng lực dự báo ngoài mẫu (Q2)
Nhân tố | SSO | SSE | Q² (=1-SSE/SSO) | Sự thích hợp về dự báo |
Quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0 (AD) | 1184.000 | 665.081 | 0.438 | Có ý nghĩa |
Ý định ứng dụng công nghiệp 4.0 (AI) | 1184.000 | 733.173 | 0.381 | Có ý nghĩa |
Thái độ đối với việc ứng dụng (AT) | 1184.000 | 1184.000 | ||
Sự sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 (RL) | 1184.000 | 1184.000 |
Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc cho thấy, sự sẵn sàng có tác động tích cực đến ý định và quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0. Việc đánh giá mức độ sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 của các doanh nghiệp vừa và nhỏ có ý nghĩa quan trọng đến quyết định ứng dụng các thành tựu khoa học – công nghệ của công nghiệp 4.0 trong hoạt động quản trị chuỗi cung ứng của doanh nghiệp. Khi doanh nghiệp đã có sự chuẩn bị sẵn sàng về các nguồn lực thì doanh nghiệp sẽ tự tin hơn trong việc triển khai ứng dụng các sản phẩm công nghiệp 4.0. Trong nghiên cứu của Jensen và cộng sự (2019); Alsheibani, Cheung và Messom (2018); Yang, Sun, Zhang, và Wang (2015) cũng đã khẳng định vai trò tác động của sự sẵn sàng có ý nghĩa đối với việc triển khai công nghiệp 4.0 trong doanh nghiệp.
Thái độ đối với việc ứng dụng có tác động tích cực đến ý định và việc sử dụng thực tế. Kết quả nghiên cứu có sự tương đồng với các nghiên cứu trước đây, như: Virmani và cộng sự (2023); Bakar và cộng sự (2020). Kết quả này có nghĩa, khi doanh nghiệp có thái độ tích cực ủng hộ việc triển khai công nghiệp 4.0 vì những lợi ích mà công nghiệp 4.0 mang lại, tổ chức sẽ tìm cách để thúc đẩy nhân viên thực hiện và sử dụng các sản phẩm công nghiệp 4.0 trong công việc hằng ngày nhằm cải thiện hiệu quả làm việc.
5. Kết luận và hàm ý quản trị
Kết quả kiểm định mô hình cấu trúc cho thấy, 5 giả thuyết của mô hình đề xuất được chấp nhận và có mức ý nghĩa thống kê 5% (p value < 0.05). Sự sẵn sàng cho công nghiệp 4.0 có tác động đáng kể đến ý định ứng dụng và quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0 trong quản lý chuỗi cung ứng của doanh nghiệp. Khi doanh nghiệp đã sẵn sàng các nguồn lực về tài chính, công nghệ, hạ tầng, trình độ kiến thức nguồn nhân lực cho việc triển khai các công nghệ mới, kết hợp với thái độ tích cực của lãnh đạo doanh nghiệp đối với công nghệ làm tăng khả năng ứng dụng công nghệ mới trong doanh nghiệp. Ý định ứng dụng thường chuyển đổi thành việc sử dụng thực tế, tính đặc thù này trong các quan điểm lý thuyết vẫn được duy trì. Điều này cho thấy, những sáng kiến nhằm cải thiện mức độ sẵn sàng của doanh nghiệp và thái độ của lãnh đạo doanh nghiệp thông qua các giải pháp hỗ trợ ứng dụng, triển khai thử nghiệm các công nghệ mới vào việc vận hành, quản lý chuỗi cung ứng có thể làm tăng tỷ lệ các doanh nghiệp sử dụng các sản phẩm của công nghiệp 4.0. Ngoài ra, việc phân tích, đánh giá những động lực và rào cản trong việc triển khai công nghiệp 4.0 sẽ giúp doanh nghiệp đưa ra các phương án phù hợp để cải thiện mức độ sẵn sàng triển khai.
Thái độ đối với việc ứng dụng có ảnh hưởng tích cực đến ý định và quyết định ứng dụng công nghiệp 4.0 trong hoạt động quản lý chuỗi cung ứng của doanh nghiệp, vì vậy, thái độ tích cực từ lãnh đạo doanh nghiệp sẽ góp phần quan trọng cho việc triển khai công nghiệp 4.0. Lãnh đạo doanh nghiệp cần thể hiện rõ sự cam kết trong việc triển khai công nghiệp 4.0, từ việc dành nguồn lực đến việc lãnh đạo các dự án ứng dụng công nghiệp 4.0, hỗ trợ, khuyến khích tạo điều kiện cho nhân viên ứng dụng các sản phẩm công nghệ của công nghiệp 4.0 vào trong công việc hằng ngày. Xây dựng văn hóa đổi mới sáng tạo, khuyến khích nhân sự thử nghiệm và áp dụng các công nghệ mới. Tổ chức các chương trình đào tạo về công nghệ mới cho đội ngũ quản lý và nhân viên.
Tài liệu tham khảo:
1. Abdirad, M., & Krishnan, K. (2021). Industry 4.0 in logistics and supply chain management: a systematic literature review. Engineering Management Journal, 33(3), 187-201. doi: 10.1080/10429247.2020.1783935.
2. Asrol, M. (2024). Industry 4.0 Adoption in Supply Chain Operations: A Systematic Literature Review. International Journal of Technology, 15(3). doi: 10.14716/ijtech.v15i3.5958.
3. Bakar, M. F. A., Talukder, M., Quazi, A., & Khan, I. (2020). Adoption of sustainable technology in the Malaysian SMEs sector: does the role of government matter? Information, 11(4), 215. doi: doi.org/10.3390/info11040215.
4. Chen, D. Q., Preston, D. S., & Swink, M. (2015). How the use of big data analytics affects value creation in supply chain management. Journal of management information systems, 32(4), 4 – 39. doi: 10.1080/07421222.2015.1138364.
5. Cohen, J. (2013). Statistical power analysis for the behavioral sciences: routledge.
6. Elkhayat, Y., Adel, K., & Marzouk, M. (2024). Technology adoption in the construction industry (1999–2023): Science mapping and visualization. Automation in Construction, 165, 105491. doi: 10.1016/j.autcon.2024.105491.
7. Hair, J., & Alamer, A. (2022). Partial Least Squares Structural Equation Modeling (PLS-SEM) in second language and education research: Guidelines using an applied example. Research Methods in Applied Linguistics, 1(3), 100027.
8. Huang, K., Wang, K., Lee, P. K., & Yeung, A. C. (2023). The impact of industry 4.0 on supply chain capability and supply chain resilience: A dynamic resource-based view. International journal of production economics, 262, 108913. doi: 10.1016/j.ijpe.2023.108913.
9. Huynh, C. M., & Nguyen, M. Q. B. (2024). Factors Influencing Blockchain Adoption in Logistics: A Customer-Centric Study in Vietnam.
10. Ismail, S. N. A., Mohamed, W. N., Omar, K., Mat, N. H. N., & Saputra, J. (2023). A Conceptual Analysis of the Technology, Organisation, Environment, Readiness and Industry 4.0 Adoption in Malaysia Small and Medium Enterprises. Theoretical and Practical Research in Economic Fields, 14(1), 175-185. doi: 10.14505/tpref.v14.1(27).14.
11. Jensen, K. W., Stentoft, J., Philipsen, K., & Haug, A. (2019). Drivers and barriers for Industry 4.0 readiness and practice: a SME perspective with empirical evidence. Paper presented at the Proceedings of the 52nd Hawaii International Conference on System Sciences.
12. Kamble, S., Gunasekaran, A., & Dhone, N. C. (2020). Industry 4.0 and lean manufacturing practices for sustainable organisational performance in Indian manufacturing companies. International Journal of Production Research, 58(5), 1319-1337. doi: 10.1080/00207543.2019.1630772.
13. Lemstra, M. A. M. S., & de Mesquita, M. A. (2023). Industry 4.0: A tertiary literature review.Technological Forecasting and Social Change, 186, 122204. doi: 10.1016/j.techfore.2022.122204.
14. Liu, L., Song, W., & Liu, Y. (2023). Leveraging digital capabilities toward a circular economy: Reinforcing sustainable supply chain management with Industry 4.0 technologies. Computers & Industrial Engineering, 178, 109113. doi: 10.1016/j.cie.2023.109113.
15. Lorente-Martínez, J., Navío-Marco, J., & Rodrigo-Moya, B. (2020). Analysis of the adoption of customer facing InStore technologies in retail SMEs. Journal of Retailing and Consumer Services, 57, 102225. doi: 10.1016/j.jretconser.2020.102225.
16. Lutfi, A., Alsyouf, A., Almaiah, M. A., Alrawad, M., Abdo, A. A. K., Al-Khasawneh, A. L., . . . Saad, M. (2022). Factors influencing the adoption of big data analytics in the digital transformation era: Case study of Jordanian SMEs. Sustainability, 14(3), 1802. doi: 10.3390/su14031802.
17. Majiwala, H., & Kant, R. (2023). A bibliometric review of a decade’research on industry 4.0 & supply chain management. Materials Today: Proceedings, 72, 824-833. doi: 10.1016/j.matpr.2022.09.058.
18. Maroufkhani, P., Iranmanesh, M., & Ghobakhloo, M. (2022). Determinants of big data analytics adoption in small and medium-sized enterprises (SMEs). Industrial Management & Data Systems, 123(1), 278 – 301. doi: 10.1108/IMDS-11-2021-0695.
19. Matarneh, S., Piprani, A. Z., Ellahi, R. M., Nguyen, D. N., Le, T. M., & Nazir, S. (2024). Industry 4.0 technologies and circular economy synergies: Enhancing corporate sustainability through sustainable supply chain integration and flexibility. Environmental Technology & Innovation, 35, 103723. doi: 10.1016/j.eti.2024.103723.
20. Virmani, N., Sharma, S., Kumar, A., & Luthra, S. (2023). Adoption of industry 4.0 evidence in emerging economy: Behavioral reasoning theory perspective. Technological Forecasting and Social Change, 188, 122317. doi: 10.1016/j.techfore.2023.122317.