Ứng dụng AI vào Logistics: Xu hướng của ngành công nghiệp 4.0

Ngành Logistics đang ngày càng phát triển mạnh mẽ. Lĩnh vực này đáp ứng nhu cầu vận chuyển hàng hóa ngày càng cao của xã hội. Trong bối cảnh đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang được ứng dụng ngày càng rộng rãi trong Logistics. Nó mang lại nhiều lợi ích cho các doanh nghiệp. Cùng tìm hiểu về những ứng dụng của AI vào lĩnh vực Logistics qua bài viết này.

AI trong Logistics là việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo vào các hoạt động Logistics. Bao gồm vận tải, kho bãi, quản lý đơn hàng, dự báo nhu cầu,… AI có thể giúp các doanh nghiệp Logistics nâng cao hiệu quả hoạt động, giảm chi phí và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Generative AI không chỉ tạo ra nội dung mà còn giúp phân tích dữ liệu và xu hướng thị trường. Nó dùng để hỗ trợ doanh nghiệp đưa quyết định kinh doanh thông minh hơn. Mặc dù có nhiều tiềm năng, nhưng chỉ một số ít tổ chức Logistics ứng dụng AI vào hoạt động của họ. Điều này cho thấy rằng, tuy có sự tin tưởng về tiềm năng của AI trong chuỗi cung ứng. Tuy nhiên vẫn còn nhiều thách thức cần vượt qua để thực sự triển khai rộng rãi.

Tự động hóa dịch vụ khách hàng là một trong những ứng dụng AI an toàn nhất. Với nhiều công ty, việc xử lý hàng loạt câu hỏi hàng ngày từ khách hàng có thể tạo ra khó khăn cho nhóm hỗ trợ. Sử dụng công cụ AI tổng hợp như chatbot hoặc trợ lý ảo có thể giải quyết những yêu cầu này mà không cần phải dựa vào nhân viên hỗ trợ khách hàng.

Việc triển khai AI trong dịch vụ khách hàng giúp giảm thời gian phản hồi và chi phí hỗ trợ. Tăng sự hài lòng của khách hàng và cho phép nhân viên hỗ trợ tập trung vào các yêu cầu phức tạp hơn. Đồng thời cải thiện hiệu quả cho các bên liên quan trong chuỗi cung ứng.

Dự báo nhu cầu chính xác là yếu tố quan trọng trong quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả. Nếu không có dự báo chính xác, các nhà cung cấp dịch vụ Logistics bên ngoài có thể đối mặt với các vấn đề lớn như thiếu hàng hoặc hàng tồn kho dư thừa. Sử dụng AI giúp việc dự báo nhu cầu trở nên dễ dàng hơn bởi việc xác định các mô hình nhu cầu. Từ đó tạo ra dự đoán từ phân tích dữ liệu lịch sử. Một quá trình mà nếu thực hiện thủ công sẽ tốn nhiều thời gian và tiền bạc.

Thực tế đã chứng minh rằng theo nghiên cứu từ McKinsey, các công ty sử dụng tính năng dự báo dựa trên AI có thể giảm 20-50% sai số. Dẫn đến việc giảm 65% doanh thu bị mất và sản phẩm không có sẵn.

Tuy nhiên, các chuyên gia chuỗi cung ứng không nên hoàn toàn phụ thuộc vào AI. Dự báo vẫn cần sự hiểu biết sâu sắc của con người để đưa ra quyết định chính xác nhất. Mặc dù thuật toán trí tuệ nhân tạo có thể là một công cụ mạnh mẽ trong chuỗi cung ứng. Tuy nhiên để đảm bảo chúng tạo ra dự đoán chính xác, dựa trên dữ liệu. Các nhà quản lý chuỗi cung ứng sẽ cần học cách cấu hình công cụ một cách chính xác. Hay chọn thuật toán phù hợp và liên tục phân tích kết quả.

Quản lý hàng tồn kho hiệu quả không phải là một công việc dễ dàng. Để tối ưu hóa hiệu suất và giảm thiểu chi phí, các doanh nghiệp cần duy trì sự cân bằng giữa hàng tồn kho dư thừa và thiếu hụt. Các doanh nghiệp có thể sử dụng AI để xác định mức tồn kho tối ưu. Từ đó cải thiện khả năng đáp ứng chuỗi cung ứng. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và các yếu tố bên ngoài.

Ngoài ra, các mô hình AI cũng có thể hỗ trợ trong việc thiết kế chiến lược lưu trữ. Ví dụ như xác định vị trí lưu trữ hiệu quả nhất cho tuyến lấy hàng tối ưu. AI cũng có thể được sử dụng để xác định các mặt hàng có tần suất chạm cao, di chuyển nhanh. Các mặt hàng có thể cần được chuyển đến vị trí lưu trữ tối ưu hơn.

Nhờ khả năng dự đoán, AI có thể giúp doanh nghiệp phát hiện những rủi ro tiềm ẩn trong chuỗi cung ứng. Ví dụ, nếu mô hình trí tuệ nhân tạo dự đoán thời tiết không ổn định sắp tới hoặc tình hình chính trị không ổn định. Chúng có thể đề xuất các chiến lược giảm thiểu rủi ro để doanh nghiệp phân tích và hành động.

Ngoài ra, khi doanh nghiệp sử dụng AI để bảo trì thiết bị, công cụ này có thể thực hiện các chiến lược bảo trì dự đoán và xác định thời điểm cần xem xét máy móc. Điều này cho phép bộ phận vận hành lập kế hoạch cho thời gian ngừng hoạt động. Đồng thời tăng độ tin cậy bằng cách chủ động bảo trì.

Một ứng dụng an toàn khác của AI vào Logistics là cho các doanh nghiệp sử dụng công nghệ này để tối ưu hóa tuyến lấy hàng trong kho. Mục tiêu là tối ưu hóa không gian và tăng cường hiệu quả. Nhiều doanh nghiệp đã bắt đầu áp dụng AI trong các trung tâm xử lý đơn hàng của họ. Ví dụ như việc sử dụng robot tự động và con người cùng nhau để lựa chọn sản phẩm với tốc độ nhanh hơn. Thậm chí, một công ty Logistics hàng đầu đã có thể tăng năng suất lao động lên 30%. Đồng thời giảm chi phí vận hành bằng cách sử dụng AI trong quy trình lấy hàng.

Có lẽ phần quan trọng nhất của quá trình thực hiện đơn hàng, “dặm cuối”, ám chỉ đến giai đoạn cuối cùng của quá trình đặt hàng. Khi sản phẩm được nhận từ trung tâm xử lý và giao trực tiếp đến người tiêu dùng. Đây cũng là phần phức tạp nhất của quá trình đặt hàng. Đôi khi, các nhà vận chuyển cần phải xác định một tuyến đường với nhiều điểm giao hàng, nơi các địa điểm đến có thể gần hoặc xa.

Đây là lúc AI có thể phát huy vai trò của mình. Nó có thể tính toán nhanh chóng tuyến đường hiệu quả nhất trong thời gian thực. Sử dụng thông tin về giao thông và thời tiết hiện tại. Ngoài ra, nó cũng có thể xem xét mức độ ưu tiên của mỗi lần giao hàng. Kết quả là giảm thiểu sự cản trở trong quá trình “dặm cuối”.

Hiện tại, không có đủ thông tin về số lượng công cụ AI tổng hợp được đào tạo. Công ty phát triển ChatGPT-4 đã bị chỉ trích vì không chia sẻ thông tin về dữ liệu đào tạo của họ. Nó khiến người tiêu dùng lo lắng không biết liệu dữ liệu được sử dụng có hợp pháp hay không.

Trong lĩnh vực Logistics, vấn đề này tạo ra khó khăn lớn khi các quy trình phải được ghi chép chi tiết để đáp ứng các tiêu chuẩn như ISO. Nếu một doanh nghiệp không hiểu cách các công cụ AI tổng hợp của họ đưa ra quyết định. Họ sẽ không thể giải thích hoặc ghi chép quy trình. AI có thể gây ra các vấn đề tiềm ẩn về tuân thủ pháp lý cho các công ty khi họ quá phụ thuộc vào công nghệ này.

Đầu tư vào AI có chi phí khá cao. Trong lĩnh vực Logistics, triển khai AI đòi hỏi một quy trình phức tạp. Vì nó cần tích hợp vào các hệ thống quản lý kho, quản lý hàng tồn kho hoặc quản lý đơn hàng hiện có. Ngoài chi phí khổng lồ ban đầu, việc tích hợp các mô hình AI vào hoạt động của chuỗi cung ứng có thể làm tăng thêm chi phí trong quá trình phát triển.

Hơn nữa, công nghệ này cũng đòi hỏi cập nhật và bảo trì để duy trì hiệu quả hoạt động. Tất cả đều đi kèm với chi phí liên quan. Trong một vài trường hợp có thể cần thêm nhân lực để quản lý nền tảng.

Mặc dù nhiều chuyên gia đã nghiên cứu về công nghệ AI, nhưng hầu hết các công ty vẫn còn thiếu kiến ​​thức. Trong ngành Logistics, nhiều doanh nghiệp thiếu chuyên môn để tối ưu hóa các quy trình chuỗi cung ứng bằng AI. Điều này có nghĩa là các công ty cần thuê các chuyên gia AI bên ngoài. Những người có thể quản lý và giám sát chính xác các công cụ AI đã triển khai, làm tăng chi phí áp dụng.

Với sự phổ biến ngày càng tăng của trí tuệ nhân tạo (AI) trong cuộc sống hàng ngày. AI đóng vai trò quan trọng trong hoạt động của chuỗi cung ứng trong thời gian tới.

Từ việc xử lý các nhiệm vụ hành chính đơn giản đến dự báo nhu cầu trên quy mô lớn. Các mô hình AI tổng quát có tiềm năng giúp các chuyên gia xây dựng hoạt động bền vững hơn. Tiết kiệm chi phí hơn, hiệu quả hơn và nâng cao năng suất.

Mặc dù AI có những hạn chế về khả năng thực hiện, nhưng chúng ta cần học hỏi nhiều hơn để tận dụng công nghệ này. Điều này để xây dựng chuỗi cung ứng linh hoạt hơn, thích ứng với sự biến đổi. Từ đó nâng cao sự hài lòng của khách hàng một cách nhanh chóng trong một ngành công nghiệp đang phát triển.

Với Đội Ngũ Chuyên Gia lâu năm tại Adsplus sẽ giúp tăng hiệu quả quảng cáo, thúc đẩy ra đơn hàng, sử dụng hệ thống báo cáo minh bạch 24/7. Adsplus™ đã liên tiếp đạt các giải thưởng về tối ưu quảng cáo và mobile 2017, 2018.