AI trong ngành Logistics: Những lợi ích chính và ứng dụng

Toàn cầu hóa đang phá vỡ mọi rào cản và ranh giới, cho phép các doanh nghiệp phát triển mạnh mẽ. Ngành công nghiệp được hưởng lợi và cũng chịu tác động nhiều nhất đó là dịch vụ kho vận (logistics) và quản lý chuỗi cung ứng (supply chain management). Để hoạt động liền mạch trên khắp các quốc gia, ngành này buộc phải bắt kịp tốc độ của các tiến bộ công nghệ. Đóng góp rất lớn vào nền kinh tế và tăng cường thương mại đa phương, ngành kho vận phải đủ hiệu quả để vận chuyển sản phẩm, giúp chúng được chuyển đi một cách suôn sẻ và nhanh chóng.

Vai trò của AI đã trở nên nổi bật đến mức nó gần như không thể thiếu đối với một số ngành công nghiệp đặc thù. Theo Gartner, các công ty chuỗi cung ứng dự kiến sẽ chứng kiến sự gia tăng gấp đôi về tự động hóa máy móc trong các hoạt động chuỗi cung ứng của họ trong năm năm tới. Xây dựng trên cùng các nguyên tắc của AI và phân tích, IoT trong chuỗi cung ứng cũng đang bùng nổ như một ngành công nghiệp.

Ngành công nghiệp kho vận đòi hỏi toàn bộ quá trình quản lý chuỗi cung ứng, ngay từ khâu mua nguyên liệu thô cho đến vận chuyển và phân phối chúng. Với việc đưa AI vào kho vận, chi phí hoạt động có thể giảm đáng kể với năng suất tăng lên và hoạt động liền mạch. Sẽ không ngoa khi nói rằng trải nghiệm của người dùng không chỉ giới hạn ở internet mà còn quan trọng không kém trong việc quản lý kho vận và chuỗi cung ứng. Điều này chỉ có thể đạt được thông qua chuyển đổi số. Tự động hóa các quy trình giúp giảm khả năng xảy ra lỗi và sự chậm trễ, đồng thời hỗ trợ phân tích dự đoán để cải thiện các quy trình.

Giải pháp hạ tầng Deep Learning, Trí tuệ Nhân tạo - AI

AI đang tác động đến ngành Logistics như thế nào?

Bạn vẫn chưa chắc chắn về vai trò của trí tuệ nhân tạo trong kho vận? Vâng, với nhu cầu thay đổi của người tiêu dùng, việc số hóa các quy trình đã trở nên cần thiết để các hoạt động kho vận diễn ra suôn sẻ. Trí tuệ máy móc hoặc quản lý chuỗi cung ứng do AI điều khiển có thể lấp đầy khoảng trống và đẩy nhanh quá trình quản lý chuỗi cung ứng nhưng không phát sinh lỗi, từ khâu tìm nguồn nguyên liệu thô đến giao sản phẩm cuối cùng.

Phân tích dự đoán

Dự đoán nhu cầu dựa trên dữ liệu lịch sử có thể giúp duy trì hàng tồn kho và tối ưu hóa các hoạt động có thể thay đổi ngành công nghiệp kho vận. AI có thể thực hiện phân tích dữ liệu này ở nhiều cấp độ và khoảng thời gian. Ngoài ra, xử lý một lượng lớn dữ liệu thông qua học máy và các kỹ thuật khác đảm bảo rằng lỗi ít hơn 1% và có thể sử dụng nguồn lao động tốt hơn. Tối ưu hóa chuỗi cung ứng bằng AI và phân tích cũng có thể giúp ngăn ngừa rủi ro và đưa ra dự báo để có lợi nhuận tốt hơn.

Với phân tích dự đoán, có thể lập kế hoạch chiến lược cho các chuyến hàng thông qua các tuyến đường được tối ưu hóa, giúp toàn bộ quá trình dễ dàng và đơn giản hơn. Các phương thức vận chuyển khác nhau cũng có thể được xem xét và tối ưu hóa để có kết quả cuối cùng tốt hơn bằng cách đưa ra quyết định sáng suốt.

Điện toán Thị giác (Computer Vision)

Điện toán Thị giác dựa trên AI là một thuật toán học máy cho phép AI phân loại và tách biệt các gói hàng để tìm hư hỏng, lỗi, phân loại, v.v. Tích hợp camera với máy tính và xử lý khi con người và não phối hợp để xử lý là cơ sở của kỹ thuật này. Nó cũng có thể phân loại và dán nhãn hàng tồn kho dựa trên kích thước, trọng lượng và các thông số khác của chúng. Nó cũng hỗ trợ nhanh chóng trong việc nâng và bốc dỡ các gói hàng với sự trợ giúp của robot trong kho. Chưa kể, khi được thực hiện với sự trợ giúp của tự động hóa bằng AI, tất cả các nhiệm vụ này đều tiết kiệm thời gian và chi phí lao động của con người.

Xe tự hành

Với hệ thống AI trong ngành vận tải đường bộ, việc giao hàng có thể được thực hiện trong thời gian tối thiểu vì hệ thống có thể giúp xác định tuyến đường tốt nhất và nhanh nhất đến đích. Khả năng hư hỏng gói hàng cũng được giảm thiểu vì hệ thống có thể phân tích dữ liệu nhanh chóng và xử lý hành động một cách thông minh, do đó nâng cao trải nghiệm và lợi nhuận. Các tính năng an toàn vẫn đang được thiết kế và thử nghiệm.

Dữ liệu lớn

Dữ liệu là vàng trong mọi ngành công nghiệp. Điều này cũng đúng với ngành kho vận. Tuy nhiên, khối lượng dữ liệu lớn chỉ có thể được xử lý hiệu quả và có ý nghĩa bằng AI trong lĩnh vực kho vận. Phân tích kỹ lưỡng có thể giúp bạn đi trước một bước bằng cách sẵn sàng với các rủi ro được dự đoán, chẳng hạn như dự báo thời tiết xấu. Tất cả những điều này chỉ có thể đạt được và xử lý bằng phân tích dữ liệu lớn.

Trí tuệ nhân tạo trong kho vận

Trí tuệ nhân tạo trong kho vận đang cách mạng hóa ngành công nghiệp bằng cách tối ưu hóa các quy trình phức tạp, từ quản lý chuỗi cung ứng đến lập kế hoạch tuyến đường. Bằng cách tận dụng các thuật toán tiên tiến, Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ để dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa mức tồn kho và tạo ra các tuyến giao hàng hiệu quả. Điều này dẫn đến giảm chi phí vận hành, cải thiện thời gian giao hàng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng. Ngoài ra, Trí tuệ nhân tạo trong sản xuất có thể mô phỏng nhiều tình huống kho vận khác nhau, cho phép các công ty xác định các gián đoạn tiềm ẩn và lập kế hoạch phù hợp. Nó giúp tăng khả năng phục hồi và sự nhanh nhẹn trong một thị trường không ngừng phát triển.

AI có thể được sử dụng như thế nào để điều chỉnh việc quản lý chuỗi cung ứng trong ngành kho vận?

AI có tiềm năng điều chỉnh hoàn toàn và cách mạng hóa chuỗi cung ứng của một sản phẩm. Làm như vậy sẽ giúp đẩy nhanh công việc trong một công ty và đảm bảo sản phẩm theo yêu cầu được sản xuất và phân phối hiệu quả.

Dự đoán nhu cầu sản phẩm và lập kế hoạch kho vận có thể cải thiện dịch vụ, giảm chi phí vận chuyển và tiết kiệm tiền. AI dự đoán thị trường, điều chỉnh đơn hàng và định tuyến lại sản phẩm trong kho. Những ước tính này giúp doanh nghiệp của bạn thay đổi đơn hàng và giao hàng hóa theo nhu cầu đến các kho hàng địa phương. AI có thể kết nối các kho hàng để khám phá giải pháp chuyển hàng tồn kho tối ưu. Sau đây là một số ứng dụng AI khác trong ngành kho vận phản ánh các lĩnh vực quan trọng khác mà AI có thể nâng cao tính hiệu quả cho ngành.

1. Kho hàng tự động

2. Tối ưu hóa quy trình vận chuyển

3. Quản lý hàng tồn kho

4. Quản lý lực lượng lao động

Lợi ích của việc sử dụng AI trong ngành kho vận

AI đã chứng kiến sự tăng trưởng nhanh chóng và đã trở thành một phần không thể thiếu của các công ty. Chúng giúp tăng cường khả năng quản lý và tổ chức công việc trong doanh nghiệp hoặc công ty khởi nghiệp. Sau đây là một số lợi thế của nó chứng minh cách AI đang cải thiện kho vận:

Làm giàu chất lượng dữ liệu

Chất lượng dữ liệu mà AI giúp xác định sẽ luôn là lợi thế chính của việc sử dụng AI trong lĩnh vực kho vận. Các khả năng của AI như Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) và Học máy (ML) trong logistics hỗ trợ thu thập và sắp xếp chính xác lượng thông tin khổng lồ mà các tổ chức tiếp nhận hàng ngày. NLP có thể hiểu các từ, cụm từ và thậm chí là thuật ngữ chuyên ngành thường dùng, và ML có thể kết nối các ý tưởng thiết yếu này để xây dựng ngữ cảnh và học hỏi khi những từ này thay đổi.

AI hiện chính xác hơn bao giờ hết, nhờ vào kết nối toàn cầu nhanh hơn và tốt hơn. Khi được sử dụng trong logistics, nó sẽ cho phép sử dụng dữ liệu tốt nhất có thể trong vận chuyển. AI tối đa hóa tài nguyên và giảm chi phí bằng cách ngăn ngừa nguy hiểm và phát triển các giải pháp hiệu quả hơn.

Tăng cường tính an toàn

Việc lập kế hoạch thông minh và quản lý kho hiệu quả có thể thực hiện được nhờ các công nghệ tự động dựa trên AI, có thể cải thiện sự an toàn của người lao động và hàng hóa. AI cũng có thể kiểm tra dữ liệu về vấn đề an toàn tại nơi làm việc và cảnh báo các nhà sản xuất về các mối nguy hiểm tiềm ẩn. Nó có thể cập nhật hoạt động, ghi lại các thông số tồn kho và thực hiện các vòng phản hồi cần thiết và bảo trì phòng ngừa. Điều này cho phép các nhà sản xuất phản ứng nhanh chóng và mạnh mẽ để duy trì sự an toàn và tuân thủ của kho.

Giao hàng không giới hạn thời gian

Hệ thống AI có thể hỗ trợ giảm sự phụ thuộc vào các nỗ lực thủ công, mang lại quy trình tổng thể nhanh hơn, an toàn hơn và thông minh hơn. Điều này giúp dễ dàng thực hiện lời hứa giao hàng nhanh chóng cho người tiêu dùng. Các quy trình kho truyền thống được đẩy nhanh bởi các công nghệ tự động với ít nỗ lực nhất để đáp ứng thời hạn giao hàng.

Giảm chi phí vận hành

Chuỗi cung ứng có thể hưởng lợi đáng kể từ các hệ thống AI để giảm chi phí hoạt động. Các quy trình thông minh tự động có thể hoạt động mà không có lỗi trong thời gian dài, giảm số lượng lỗi và sự cố tại nơi làm việc từ dịch vụ khách hàng đến kho hàng. Với tốc độ và độ chính xác tăng lên, robot kho hàng có năng suất cao hơn.

Dự đoán giao thông tốt hơn

Dự báo vận tải là một trong những công nghệ mà các CEO cho rằng thú vị nhất hiện nay. Công nghệ này bao gồm việc sử dụng AI và các thuật toán học máy để dự báo các biến động giá trên thị trường kho vận hiện tại và năng lực có sẵn trong tương lai cho các hãng vận tải, phương thức và tuyến đường. Vì vậy, về cơ bản, công nghệ này giúp giải quyết nhu cầu năng lực vận chuyển trong tương lai của chính bạn. Nói một cách đơn giản, bạn có thể chủ động đặt chỗ ở với mức giá hợp lý bằng cách thu thập các kho dữ liệu thị trường khổng lồ từ mọi điểm tiếp xúc có sẵn trên chuỗi giá trị (một nhiệm vụ ngày càng dễ thực hiện hơn khi bạn tập trung vào tích hợp chuỗi cung ứng). Khung thời gian để tìm ra lựa chọn vận tải tốt nhất trong quy trình lập kế hoạch vận tải thông thường chỉ là vài ngày sau khi đặt hàng.

Trí tuệ nhân tạo được sử dụng như thế nào trong ngành Logistics?

Ngành công nghiệp AI và logistics đã trở nên gắn kết chặt chẽ. Có nhiều cách và các bước liên quan đến việc lập kế hoạch và triển khai AI trong logistics. Chúng ta hãy cùng xem AI có thể được sử dụng như thế nào cho doanh nghiệp logistics của bạn.

Xác định các vấn đề chính

Điều đầu tiên bạn cần làm trước khi tích hợp AI vào hoạt động kho vận của mình là xác định các lỗ hổng trong chuỗi cung ứng. Chúng có thể liên quan đến quản lý chuỗi cung ứng, hiệu quả kho bãi hoặc bảo trì thiết bị. Khi bạn biết được bộ phận nào cần hỗ trợ, bạn có thể sử dụng AI để trang bị cho bộ phận đó hiệu quả hơn và hoạt động không gặp rắc rối. Bạn có thể tập trung nỗ lực và nguồn lực của mình bằng cách nhận ra những tác động quan trọng nhất của AI.

So sánh và lựa chọn

Trước khi đưa ra lựa chọn nhà cung cấp, cần so sánh tất cả các tùy chọn có sẵn để tìm ra tùy chọn phù hợp với yêu cầu của bạn. Tốt nhất là nên chọn giải pháp AI cho nhu cầu sản xuất để đáp ứng nhu cầu và tham vọng của bạn. Ví dụ, bạn nên cân nhắc các tính năng như khả năng kỹ thuật, tích hợp với các hệ thống hiện có và hỗ trợ và đào tạo của nhà cung cấp.

Kế hoạch triển khai AI

Với tham vọng rõ ràng và đối tác phù hợp, bạn nên lập kế hoạch triển khai trong chuỗi cung ứng của mình. Kế hoạch này phải bao gồm lịch trình triển khai công nghệ, ngân sách đầu tư và chiến lược đào tạo và hướng dẫn. Hãy cân nhắc cách bạn sẽ định lượng thành công triển khai AI và số liệu nào bạn sẽ sử dụng để theo dõi tiến độ. Một tầm nhìn rõ ràng sẽ giúp lộ trình triển khai của bạn trở nên đơn giản và hiệu quả hơn.

Bắt đầu nhỏ, phát triển dần lên

Mặc dù nghe rất hứa hẹn khi áp dụng AI trong toàn bộ hoạt động kho vận của bạn, nhưng có một số khả năng nó có thể không hoạt động theo kế hoạch. Nhìn chung, sẽ có lợi hơn nếu thực hiện chậm rãi với một dự án thí điểm hoặc triển khai quy mô nhỏ. Trước khi triển khai công nghệ trên toàn công ty, hãy thử nghiệm chúng. Khi kết quả thử nghiệm là tích cực, bạn có thể triển khai nó ở quy mô lớn dần.

Đào tạo và hỗ trợ nhân viên

AI có thể tự động hóa nhiều hoạt động kho vận sau khi triển khai, nhưng nhân viên của bạn phải sẵn sàng làm việc với AI. Sẽ có nhiều thách thức ban đầu, nhưng những vấn đề như vậy có thể được bỏ qua với sự hướng dẫn phù hợp cho nhóm. Điều cần thiết đối với các doanh nghiệp và công ty khởi nghiệp là cung cấp các hệ thống AI và đào tạo AI chung cho tất cả nhân viên của họ để thu hẹp khoảng cách như vậy.

AI được sử dụng như thế nào trong kho vận: Thách thức và giải pháp

Mặc dù có rất nhiều ví dụ về AI trong logistics phản ánh vai trò chuyển đổi của nó trong ngành, nhưng các ứng dụng và lợi thế của nó không phải là không tạo ra thách thức. Hãy cùng xem một số thách thức phổ biến nhất và giải pháp của chúng khi sử dụng AI cho kho vận:

Chất lượng dữ liệu và tích hợp

Thách thức: Hệ thống AI cần một lượng lớn dữ liệu chất lượng cao từ nhiều nguồn khác nhau. Điều này bao gồm việc thu thập, làm sạch và đảm bảo dữ liệu chính xác và cập nhật để hệ thống AI có thể hoạt động hiệu quả.

Giải pháp: Đầu tư vào các quy trình làm sạch và chuẩn hóa dữ liệu để đảm bảo hệ thống AI có thể truy cập vào thông tin chính xác, nhất quán và cập nhật.

Chi phí triển khai cao

Thách thức: Chi phí ban đầu để áp dụng AI, bao gồm thiết bị, phần mềm cần thiết và thuê nhân công lành nghề, có thể rất tốn kém, đặc biệt là đối với các công ty kho vận có quy mô nhỏ.

Giải pháp: Để quản lý chi phí, các doanh nghiệp nên áp dụng phương pháp tiếp cận theo từng giai đoạn để triển khai AI, bắt đầu với các dự án thí điểm nhỏ hơn để chứng minh ROI trước khi mở rộng quy mô.

Sự kháng cự với những thay đổi

Thách thức: Nhân viên và ban quản lý có thể phản đối việc áp dụng AI trong ngành kho vận vì sợ mất việc, thiếu hiểu biết hoặc không muốn thay đổi các quy trình truyền thống.

Giải pháp: Để hạn chế sự phản đối, hãy truyền đạt rõ ràng lợi ích của AI đối với ngành logistics và cung cấp việc đào tạo để giúp mọi người hiểu cách sử dụng công nghệ mới.

Tương lai của AI trong lĩnh vực kho vận như thế nào?

Tương lai của AI trong kho vận được định hình để chuyển đổi, với những tiến bộ dự kiến sẽ định nghĩa lại tính hiệu quả, độ chính xác và khả năng thích ứng trên toàn bộ chuỗi cung ứng. Ví dụ, AI logistics sẽ ngày càng thúc đẩy tự động hóa, với phương tiện tự hành, máy bay không người lái và hệ thống rô bốt xử lý nhiều nhiệm vụ khác nhau, từ quản lý kho đến giao hàng chặng cuối.

Còn gì nữa? AI và Generative AI trong chuỗi cung ứng sẽ giảm đáng kể lỗi của con người, tăng cường sự an toàn và tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên, cuối cùng là giảm chi phí vận hành. Hơn nữa, việc tích hợp AI với các thiết bị Internet vạn vật (IoT) sẽ nâng cao hơn nữa khả năng giám sát trên toàn bộ chuỗi cung ứng, cho phép theo dõi hàng hóa theo thời gian thực, bảo trì thiết bị theo dự đoán và dự báo chính xác hơn.

Khi AI tiếp tục phát triển, vai trò của trí tuệ nhân tạo trong kho vận sẽ trở nên nổi bật hơn, trao quyền cho các công ty kho vận dự đoán biến động nhu cầu, xác định các gián đoạn tiềm ẩn và điều chỉnh hoạt động theo thời gian thực. Điều này sẽ dẫn đến chuỗi cung ứng phản ứng nhanh và phục hồi hơn, có khả năng thích ứng nhanh với những thay đổi của thị trường và những thách thức không lường trước trong những năm tới.

Câu hỏi thường gặp

Q. AI có thể được tận dụng như thế nào để tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng trong logistics?

A. Bằng cách đưa ra các khuyến nghị về phương án hành động tốt nhất dựa trên các dự đoán nhận thức, phần mềm tối ưu hóa chuỗi cung ứng do AI điều khiển sẽ nhấn mạnh các quyết định quan trọng. Điều này có thể cải thiện hiệu quả của toàn bộ chuỗi cung ứng. Ngoài ra, nó hỗ trợ các nhà sản xuất về các tác động tiềm ẩn về thời gian, chi phí và doanh thu trong nhiều tình huống khác nhau.

Q. Những ứng dụng AI triển vọng nhất trong logistics là gì?

A. Vai trò của AI trong logistics mở rộng từ việc giám sát hợp đồng vận chuyển, đàm phán giá vận chuyển và mua sắm, và xác định chính xác hơn những quy trình nào trong chuỗi cung ứng có thể được cải thiện để tăng lợi nhuận. Chuỗi cung ứng toàn cầu sẽ hoạt động tốt hơn khi nhiều công ty áp dụng phương pháp tiếp cận dựa trên AI/học máy vào kho vận và quản lý chuỗi cung ứng.

H. Trí tuệ nhân tạo có tác động như thế nào đến hoạt động kho vận?

A. Dự báo nhu cầu đã trở nên đơn giản hơn, tất cả là nhờ khả năng dự đoán của AI. Các doanh nghiệp mất tiền khi hàng tồn kho không đồng bộ với nhu cầu. AI đã tăng hiệu quả lập kế hoạch mạng lưới và nhu cầu, cho phép các nhà kinh doanh chủ động hơn.

Nguồn: Tổng hợp

▪ Giải pháp nhận diện khuôn mặt tích hợp vào NAS – QVR Face

____
Bài viết liên quan