ỨNG DỤNG CỦA AI TRONG LOGISTICS: NHỮNG CƠ HỘI VÀ THÁCH THỨC

Ứng dụng của AI trong Logistics không chỉ giúp các doanh nghiệp tăng cường hiệu suất và độ chính xác mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng và mở ra những cơ hội phát triển bền vững. Trong bài viết dưới đây, hãy cùng Trường Doanh Nhân HBR tìm hiểu ứng dụng của AI trong Logistics, những cơ hội và thách thức tiềm ẩn. 

1. Tổng quan về ứng dụng của AI trong Logistics hiện nay

Trí tuệ nhân tạo (AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc phát triển các hệ thống có khả năng thực hiện những nhiệm vụ mà thường cần đến trí tuệ con người. AI không chỉ giúp máy móc học hỏi và thích nghi từ kinh nghiệm mà còn có khả năng đưa ra quyết định phức tạp, dự đoán xu hướng và tự động hóa quy trình.

Logistics là quá trình quản lý việc lưu trữ và vận chuyển hàng hóa từ điểm xuất phát đến điểm tiêu thụ. Nó bao gồm nhiều hoạt động như quản lý chuỗi cung ứng, quản lý kho, vận tải, phân phối.

Hiện nay, AI đang được ứng dụng rộng rãi trong lĩnh vực logistics để tối ưu hóa quy trình, tăng cường hiệu quả hoạt động và cải thiện trải nghiệm khách hàng. AI không chỉ giúp các doanh nghiệp dự đoán nhu cầu hàng hoá mà còn tối ưu hóa các hoạt động vận tải, quản lý kho hàng và tự động hóa các tác vụ back-office.

2. Lợi ích của việc ứng dụng AI trong Logistics

• Tăng cường hiệu quả: AI giúp giảm chi phí vận hành bằng cách tối ưu hóa quy trình, tăng tốc độ giao hàng và giảm thiểu lỗi. Theo một báo cáo của McKinsey, ứng dụng AI có thể giảm đến 15% chi phí logistics, từ đó tăng cường hiệu quả và gia tăng lợi nhuận 
• Nâng cao độ chính xác: AI có khả năng xử lý và phân tích lượng lớn dữ liệu, từ đó đưa ra các quyết định chính xác hơn trong việc quản lý chuỗi cung ứng, dự báo nhu cầu và tối ưu hóa vận hành
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: AI giúp các doanh nghiệp đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách nhanh chóng và chính xác, chẳng hạn như dự đoán thời gian giao hàng, theo dõi đơn hàng và hỗ trợ khách hàng qua chatbot
• Đảm bảo tính bền vững: AI có thể giúp giảm thiểu tác động của Logistics đến môi trường thông qua việc tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển, giảm tiêu thụ nhiên liệu và giảm lượng khí thải CO2

AI Marketing 2024: Chìa Khóa Vàng Cho Sự Phát Triển Bền Vững Của Doanh Nghiệp

Trường Doanh nhân HBR, một trong những đơn vị đào tạo hàng đầu Việt Nam, tự hào giới thiệu AI Marketing 2024 - đại sự kiện về ứng dụng AI trong Marketing hứa hẹn mang đến cho quản lý/chủ doanh nghiệp những kiến thức và kỹ năng cần thiết để ứng dụng công nghệ AI trong tiếp thị và bán hàng.

Đây là cơ hội duy nhất trong năm để doanh nghiệp cập nhật những xu hướng mới nhất và khai thác tiềm năng vô hạn của AI trong lĩnh vực Marketing.

Tham gia ngay!

AI MARKETING: AFFILIATE, SOCIAL, ECOM & AUTOMATION

Thành phốHà NộiTP Hồ Chí MinhBắc NinhHưng YênVĩnh PhúcĐà NẵngHải DươngAn GiangBà Rịa - Vũng TàuBạc LiêuBắc KạnBắc GiangBến TreBình DươngBình ĐịnhBình PhướcBình ThuậnCà MauCao BằngCần ThơĐắk LắkĐắk NôngĐồng NaiĐồng ThápĐiện BiênGia LaiHà GiangHà NamHà TĩnhHải PhòngHòa BìnhHậu GiangKhánh HòaKiên GiangKom TumLai ChâuLào CaiLạng SơnLâm ĐồngLong AnNam ĐịnhNghệ AnNinh BìnhNinh ThuậnPhú ThọPhú YênQuảng BìnhQuảng NamQuảng NgãiQuảng NinhQuảng TrịSóc TrăngSơn LaTây NinhThái BìnhThái NguyênThanh HóaThừa Thiên - HuếTiền GiangTrà VinhTuyên QuangVĩnh LongYên BáiTỉnh khácMỹAnhCampuchiaHàn QuốcLàoMalaysiaNgaNhật BảnPhilippinesSingaporeTrung QuốcĐài LoanĐứcRumaniÚcCanadaẤn ĐộSécMyanmarNước khácThái LanNam PhiBruneiDubai

Anh/Chị đang kinh doanh trong lĩnh vực gì?

Giáo dục, đào tạo

Thẩm mỹ, Spa

Dược/ Mỹ phẩm

F&B

Salon tóc

Khác

Nhân sự Văn hóa doanh nghiệp Tài chính Ứng dụng công nghệ Quản trị vận hành Sale - Marketing Sản xuất Quản trị bản thân Chiến lược Lãnh đạo Năng lực lãnh đạo khác

Bạn vui lòng điền đầy đủ thông tin!

Loading...

ĐĂNG KÝ NGAY

3. Một số ứng dụng của AI trong Logistics

AI đã và đang được ứng dụng rộng rãi trong Logistics, tạo ra sự thay đổi lớn trong cách thức vận hành của các doanh nghiệp. Dưới đây là 7 ứng dụng nổi bật của AI trong Logistics. 

3.1. Ứng dụng của AI trong tối ưu hóa tuyến đường

Tối ưu hóa tuyến đường là một trong những ứng dụng nổi bật nhất của AI trong lĩnh vực Logistics. Nó không chỉ giúp giảm thời gian vận chuyển, tiết kiệm chi phí mà còn tiết kiệm nhiên liệu. 

Cụ thể, AI sẽ sử dụng các thuật toán tiên tiến để phân tích hàng triệu dữ liệu liên quan đến các yếu tố như tình trạng giao thông, giá cước, thời tiết và khoảng cách để tìm ra tuyến đường tốt nhất. Đồng thời, cập nhật thông tin về thời gian vận chuyển thực để điều chỉnh tuyến đường phù hợp nếu có sự cố phát sinh nhằm đảm bảo hàng hóa đến nơi đúng thời gian dự kiến. 

Một ví dụ điển hình về ứng dụng của AI trong tối ưu hóa tuyến đường là hệ thống ORION do UPS phát triển. Hệ thống ORION sử dụng các thuật toán của AI để phân tích và đề xuất những tuyến đường hiệu quả nhất cho hơn 55.000 xe tải giao hàng của UPS. Nhờ đó, UPS có thể giảm thời gian vận chuyển, đảm bảo các đơn hàng được giao đúng hạn. Ngoài ra, ORION còn giúp UPS tiết kiệm hơn 10 triệu gallon nhiên liệu mỗi năm. Điều này không chỉ giúp UPS cắt giảm chi phí vận hành mà còn giảm thiểu tác động đến môi trường.

3.2. Ứng dụng của AI trong dự báo nhu cầu

AI có thể giúp doanh nghiệp dự đoán chính xác nhu cầu sản xuất hàng hoá dựa trên việc phân tích dữ liệu của khách hàng. AI sẽ phân tích lịch sử mua hàng, xu hướng thị trường, sự thay đổi trong hành vi mua hàng và các yếu tố khác như mùa vụ hay sự kiện để dự đoán nhu cầu hàng hóa trong tương lai. Nhờ đó, AI không chỉ dự báo lượng hàng hóa cần thiết mà còn dự đoán thời điểm cụ thể cần bổ sung hàng hóa.

Walmart, một trong những nhà bán lẻ lớn nhất thế giới, đã ứng dụng hiệu quả AI trong việc dự đoán nhu cầu. Trong mùa Lễ Tạ ơn, hệ thống AI của Walmart có thể dự đoán nhu cầu tăng đột biến của các mặt hàng như gà tây, nước ngọt. Dựa trên các dự đoán này, Walmart đã tăng cường lượng hàng tồn kho và phân phối sản phẩm đến các cửa hàng có nhu cầu mua sắm cao. Từ đó, đảm bảo khách hàng có thể tìm thấy mọi thứ họ cần cho ngày lễ. Điều này giúp Walmart tránh tình trạng hết hàng trong mùa cao điểm và đáp ứng tốt nhu cầu của khách hàng, đồng thời gia tăng doanh thu bán hàng. 

3.3. Ứng dụng của AI trong quản lý kho hàng

AI đã thay đổi cách quản lý kho hàng bằng việc tự động hóa các hoạt động như xuất nhập kho, kiểm tra hàng tồn kho, vận chuyển hàng trong kho, tối ưu hóa không gian lưu trữ. AI có thể tự động xác định vị trí tốt nhất để lưu trữ một sản phẩm dựa trên kích thước, khối lượng và tần suất di chuyển. Từ đó giúp tránh lãng phí không gian lưu trữ và tối ưu hiệu quả quản lý kho. 

Amazon là một ví dụ điển hình của việc ứng dụng AI trong quản lý kho hàng. Hệ thống robot Kiva được điều khiển bởi AI của Amazon có thể di chuyển các kệ hàng đến vị trí nhân viên một cách tự động. Điều này giúp giảm thời gian tìm kiếm sản phẩm và tăng tốc độ xử lý đơn hàng. Nhờ vậy, Amazon có thể xử lý nhanh chóng hàng triệu đơn hàng mỗi ngày.

3.4. Ứng dụng của AI trong các tác vụ back-office

Back - office là bộ phận hậu cần không tiếp xúc trực tiếp với khách hàng nhưng lại đóng vai trò vô cùng quan trọng trong việc đảm bảo sự vận hành và phát triển của doanh nghiệp. Nhiệm vụ của back-office bao gồm sắp xếp và xử lý các thông tin quan trọng như kế hoạch chi tiêu, lương thưởng, dữ liệu khách hàng,...

Một số ứng dụng của AI trong back-office có thể kể đến như sau:

• Quản lý đơn hàng: AI có thể tự động hóa quy trình nhập đơn hàng, theo dõi đơn hàng, tạo hóa đơn và gửi thông báo cho khách hàng. Điều này giúp giảm thiểu tiết kiệm thời gian cho nhân viên và giảm thiểu sai sót

• Quản lý tài chính: AI giúp tự động hoá các công việc như thanh toán hóa đơn, đối chiếu số liệu kế toán, phân tích chi phí. Những hệ thống AI này có thể phát hiện ra các giao dịch bất thường, giúp ngăn ngừa gian lận và đảm bảo tính minh bạch trong hoạt động tài chính
• Quản lý nhân sự: AI hỗ trợ các hoạt động tuyển dụng bằng cách phân tích hồ sơ ứng viên, dự đoán hiệu suất công việc và lên kế hoạch đào tạo nhân viên. Điều này giúp các doanh nghiệp tiết kiệm thời gian trong việc tìm kiếm và phát triển nhân tài

3.5. Ứng dụng của AI trong bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán là một ứng dụng quan trọng của AI trong Logistics, đặc biệt đối với các công ty vận tải và nhà máy sản xuất. AI giúp doanh nghiệp dự đoán thời điểm máy móc, thiết bị cần được bảo trì dựa trên dữ liệu cảm biến và các thuật toán học máy. Điều này không chỉ giảm thiểu tình trạng hư hỏng mà còn kéo dài tuổi thọ của máy móc, thiết bị và tiết kiệm chi phí bảo trì.

DHL - một trong những công ty Logistics và vận chuyển quốc tế hàng đầu thế giới, đã áp dụng công nghệ AI trong bảo trì dự đoán một cách hiệu quả. Hệ thống AI của DHL có thể theo dõi tình trạng của xe để dự báo các sự cố tiềm ẩn và lên kế hoạch bảo trì trước khi xảy ra hỏng hóc. Điều này giúp DHL giảm đáng kể thời gian chờ sửa chữa xe và tối ưu hóa hoạt động vận chuyển.

3.6. Ứng dụng của AI trong quản lý quan hệ khách hàng

Ứng dụng AI trong Logistics đã và đang thay đổi cách doanh nghiệp tương tác với khách hàng. Chatbot và các hệ thống tương tác tự động dựa trên thuật toán của AI có thể cung cấp dịch vụ chăm sóc khách hàng 24/7, giải quyết các vấn đề từ đơn giản đến phức tạp mà không cần sự can thiệp của con người. 

Chẳng hạn, các công ty như FedEx và UPS đã sử dụng AI để xử lý hàng triệu yêu cầu từ khách hàng mỗi ngày. Hệ thống chăm sóc khách hàng tự động có thể xử lý một cách nhanh chóng và chính xác các yêu cầu như theo dõi đơn hàng, giải đáp thắc mắc về dịch vụ và xử lý yêu cầu đổi trả hàng. Nhờ vậy, không chỉ giúp giảm bớt áp lực cho nhân viên mà còn nâng cao trải nghiệm khách hàng. 

3.7. Ứng dụng của AI trong phát hiện lỗi 

AI cũng được ứng dụng rộng rãi trong việc phát hiện các lỗi, từ kiểm tra chất lượng sản phẩm đến theo dõi hàng hóa trong quá trình vận chuyển. Cụ thể như sau: 

• Kiểm tra chất lượng sản phẩm: AI được sử dụng để kiểm tra chất lượng sản phẩm bằng cách so sánh hình ảnh sản phẩm thực tế với hình ảnh tiêu chuẩn. Điều này giúp phát hiện các khuyết tật nhỏ trên bề mặt sản phẩm mà mắt thường có thể bỏ qua
• Theo dõi quá trình vận chuyển hàng hoá: Cảm biến kết hợp với AI có thể phát hiện các dấu hiệu hư hỏng của hàng hóa trong quá trình vận chuyển, ví dụ như nhiệt độ, độ ẩm quá cao hoặc va đập mạnh. Hệ thống AI sẽ tự động gửi cảnh báo để doanh nghiệp thực hiện các biện pháp khắc phục kịp thời

• Kiểm soát lỗi dữ liệu: AI giúp phát hiện các lỗi nhập liệu trong Logistics, ví dụ như lỗi chính tả, lỗi nhập liệu sai, số liệu không khớp. Từ đó giúp đảm bảo tính chính xác và nhất quán của dữ liệu trong toàn bộ hệ thống

4. Những thách thức và cơ hội khi ứng dụng AI trong Logistics

Ứng dụng AI trong Logistics mở ra những cơ hội phát triển tiềm năng cho doanh nghiệp: 

• Tăng cường khả năng cạnh tranh: Ứng dụng AI trong Logistics có thể giúp tối ưu hóa quy trình vận hành, giảm thiểu sai sót, nâng cao hiệu suất và cải thiện trải nghiệm khách hàng. Từ đó góp phần tạo ra lợi thế cạnh tranh bền vững cho doanh nghiệp 

• Mở ra nhiều cơ hội kinh doanh mới: AI không chỉ cải thiện các quy trình hiện có mà còn tạo ra những cơ hội kinh doanh mới. Chẳng hạn như phát triển dịch vụ giao hàng bằng drone, xe tự lái

Bên cạnh những cơ hội trên, ứng dụng AI trong Logistics cũng khiến doanh nghiệp phải đối mặt với một số thách thức sau: 

• Chi phí đầu tư ban đầu cao: Ứng dụng AI trong Logistics đòi hỏi doanh nghiệp phải đầu tư mạnh mẽ vào hạ tầng công nghệ, bao gồm phần cứng, phần mềm, các hệ thống dữ liệu. Ngoài ra, chi phí để phát triển và tích hợp các hệ thống AI vào quy trình hiện có cũng khá cao
• Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng: AI là một lĩnh vực yêu cầu chuyên môn cao và việc tuyển dụng các nhân viên có kiến thức, kỹ năng về AI khá khó khăn. Hơn nữa, ứng dụng AI trong Logistics cũng đòi hỏi doanh nghiệp phải đào tạo lại đội ngũ nhân viên hiện tại
• Bảo mật dữ liệu: AI đảm nhận công việc xử lý một lượng dữ liệu lớn liên quan đến khách hàng, sản phẩm, và vận chuyển hàng hoá. Vì vậy, việc bảo mật các dữ liệu này là một thách thức lớn, đặc biệt trong bối cảnh các vụ tấn công mạng ngày càng gia tăng như hiện nay
• Sự chấp nhận của người dùng: Việc áp dụng AI trong logistics đôi khi gặp khó khăn do người dùng vẫn giữ thói quen cũ hoặc miễn cưỡng thay đổi để tiếp nhận công nghệ AI mới 

5. Xu hướng ứng dụng AI trong Logistics trong tương lai

Ứng dụng của AI được dự đoán sẽ tiếp tục bùng nổ trong tương lai và có thể tạo ra cuộc cách mạng trong lĩnh vực Logistics. 

5.1. Một số công nghệ AI mới trong Logistics

1 - Học tăng cường (Reinforcement Learning)

Học tăng cường là một nhánh của học máy (machine learning), nơi mà mô hình AI học cách đưa ra quyết định thông qua thử nghiệm và sai sót trong một môi trường cụ thể. Trong Logistics, học tăng cường có thể tối ưu hóa các quy trình phức tạp như quản lý kho hàng, điều phối phương tiện vận tải và tối ưu hóa tuyến đường.

Ví dụ, học tăng cường có thể được áp dụng để tối ưu hóa việc sắp xếp sản phẩm trong kho, giúp giảm thiểu thời gian tìm kiếm và lấy hàng. Bằng cách học từ các tương tác trong môi trường kho hàng, AI có thể tự động đề xuất cách sắp xếp hàng hóa hiệu quả nhất, đặc biệt là trong các kho hàng có quy mô lớn và đa dạng sản phẩm.

2 - Học máy không giám sát (Unsupervised Learning)

Học máy không giám sát là một phương pháp trong đó AI học từ dữ liệu mà không cần sự can thiệp của con người. Điều này đặc biệt hữu ích trong việc phát hiện các mẫu và xu hướng ẩn trong dữ liệu logistics, giúp các doanh nghiệp đưa ra các quyết định chiến lược một cách nhanh chóng và chính xác.

Ví dụ, học máy không giám sát có thể giúp phân tích dữ liệu khách hàng để phát hiện ra các phân khúc khách hàng tiềm năng mà chưa được khai thác. Điều này giúp các công ty logistics tạo ra các chiến lược tiếp cận khách hàng hiệu quả hơn và cá nhân hóa dịch vụ.

5.2. Một số ứng dụng tương lai của AI trong Logistics

Dưới đây là một số ứng dụng của AI trong Logistics được dự đoán sẽ phát triển mạnh mẽ trong tương lai: 

• Xe tự lái: Xe tự lái có tiềm năng thay đổi hoàn toàn cách thức vận chuyển hàng hóa, đặc biệt là trong vận tải đường dài và giao hàng chặng cuối. Chẳng hạn như khả năng vận hành 24/7 mà không cần nghỉ ngơi và giảm thiểu tai nạn do con người gây ra
• Drone giao hàng (máy bay không người lái): Drone đang dần trở thành một phương tiện giao hàng tiềm năng, đặc biệt trong các khu vực hẻo lánh hoặc đô thị đông đúc. Drone có khả năng giao hàng nhanh chóng, vượt qua được các rào cản về giao thông đường bộ và địa hình phức tạp.
• Kho hàng tự động hoàn toàn: Kho hàng tự động hoàn toàn là một xu hướng đang được đẩy mạnh trong ngành logistics. Các hệ thống AI có thể thay thế hoàn toàn con người trong quy trình quản lý kho hàng, từ nhận hàng, lưu trữ, xử lý, cho đến giao hàng

Như vậy, bài viết đã giới thiệu một số ứng dụng của AI trong Logistics. Đồng thời, chỉ ra những cơ hội và thách thức tiềm ẩn khi cách mạng hoá Logistics bằng AI. Trường Doanh Nhân HBR hy vọng rằng, trong tương lai, các doanh nghiệp có thể ứng dụng AI một cách hiệu quả để phát triển bền vững và tạo ra những thay đổi đáng kể cho toàn ngành.