AI TRONG QUẢN LÝ CHUỖI CUNG ỨNG: GIẢI PHÁP TỐI ƯU CHO DOANH NGHIỆP LOGISTICS

Mục lục [Ẩn]

AI đang cách mạng hóa ngành quản lý chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quy trình vận hành, nâng cao hiệu suất và giảm chi phí. Từ dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho đến tối ưu hóa vận tải và logistics, AI đang trở thành công cụ quan trọng giúp doanh nghiệp tăng tốc độ giao hàng, giảm sai sót và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Vậy AI trong quản lý chuỗi cung ứng hoạt động như thế nào? Những ứng dụng, xu hướng và phần mềm AI hàng đầu đang thay đổi ngành logistics ra sao? Hãy cùng AI FIRST khám phá chi tiết trong bài viết dưới đây!

1. AI trong quản lý chuỗi cung ứng là gì?

AI trong quản lý chuỗi cung ứng là việc ứng dụng các công nghệ như học máy (Machine Learning - ML), xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing - NLP), thị giác máy tính (Computer Vision), phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics), và robot tự động hóa (Robotics Automation) để tối ưu hóa toàn bộ quá trình vận hành chuỗi cung ứng, từ dự báo nhu cầu, quản lý hàng tồn kho, tối ưu vận tải & logistics, kiểm soát chất lượng sản phẩm, đến trải nghiệm khách hàng.
Nói cách khác, AI giúp cải thiện khả năng ra quyết định, giảm thiểu sai sót của con người, và tăng cường tính hiệu quả trong việc vận chuyển, lưu kho, sản xuất và phân phối hàng hóa.

2. Thực trạng ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong hoạt động Logistic

Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành logistics tại Việt Nam đang ở giai đoạn đầu, với mức độ triển khai còn hạn chế. Theo khảo sát, khoảng 50-60% doanh nghiệp logistics tại Việt Nam đã bắt đầu ứng dụng các công nghệ khác nhau. Một trong những thách thức lớn nhất đối với ngành logistics Việt Nam là quy mô doanh nghiệp còn nhỏ. Hiện có khoảng 4.000 doanh nghiệp cung cấp dịch vụ logistics, nhưng chỉ 1% trong số đó là doanh nghiệp lớn. Ứng dụng công nghệ vào logistics tại Việt Nam vẫn còn ở mức độ thấp, phần lớn các doanh nghiệp chưa khai thác tối đa tiềm năng của AI, IoT, dữ liệu lớn (Big Data) và tự động hóa.

Bên cạnh đó, nhiều doanh nghiệp logistics trong nước gặp khó khăn về tài chính, khiến việc đầu tư vào công nghệ 4.0 và mô hình logistics xanh còn rời rạc, thiếu đồng bộ và hiệu quả chưa cao. Hơn nữa, nhận thức của lãnh đạo doanh nghiệp về tầm quan trọng của công nghệ 4.0 vẫn chưa thực sự rõ nét, khiến họ do dự trong việc ra quyết định đầu tư.
Theo Báo cáo Logistics Việt Nam 2023, 88,6% doanh nghiệp logistics nhận định rằng thương mại điện tử là động lực chính thúc đẩy chuyển đổi số và ứng dụng công nghệ AI. Các công nghệ quan trọng khác bao gồm:

Phân tích dữ liệu lớn (Big Data) chiếm 50,9%: Hỗ trợ phân tích dữ liệu, giúp doanh nghiệp dự báo xu hướng và tối ưu chuỗi cung ứng.
Trí tuệ nhân tạo (AI) chiếm 50,6%: Giúp tối ưu hóa lập kế hoạch, vận tải, quản lý kho bãi và giao hàng.
Internet vạn vật (IoT) chiếm 48,1%: Được ứng dụng để theo dõi hàng hóa, quản lý kho bãi và kiểm soát điều kiện bảo quản.
Điện toán đám mây chiếm 44,6%: Giúp doanh nghiệp lưu trữ, chia sẻ dữ liệu và tối ưu chi phí vận hành.
Chuỗi khối (Blockchain) chiếm 38,4%: Được sử dụng để cải thiện tính minh bạch, bảo mật và truy xuất nguồn gốc hàng hóa.

Mặc dù AI trong logistics tại Việt Nam vẫn còn ở giai đoạn đầu, nhưng trước làn sóng chuyển đổi số mạnh mẽ, một số doanh nghiệp đã bắt đầu ứng dụng nền tảng AI để cải thiện hiệu suất vận hành. Dù vẫn còn nhiều rào cản về chi phí, nguồn lực và nhận thức, nhưng AI đang dần trở thành một yếu tố quan trọng giúp các doanh nghiệp logistics Việt Nam nâng cao năng lực cạnh tranh trên thị trường.

3. 6 Ứng dụng phổ biến của AI trong ngành Logistics

AI đang giúp ngành logistics trở nên thông minh hơn, hiệu quả hơn và linh hoạt hơn. Hiện nay AI đã được ứng dụng vào nhiều khía cạnh trong quản lý chuỗi cung ứng. Hãy cùng AI FIRST khám phá 6 ứng dụng phổ biến nhất của AI trong logistics.

3.1. Ứng dụng AI trong việc lập kế hoạch Logistics

Lập kế hoạch logistics yêu cầu độ chính xác cao để đảm bảo hàng hóa được vận chuyển đúng thời gian, đúng địa điểm và với chi phí tối ưu. AI giúp cải thiện toàn bộ quy trình lập kế hoạch, điều phối phương tiện, phân bổ nguồn lực và tối ưu hóa vận hành.

Lập kế hoạch tuyến đường thông minh: AI sử dụng dữ liệu giao thông theo thời gian thực, phân tích các tuyến đường để xác định lộ trình nhanh nhất, giảm thời gian di chuyển và tiết kiệm nhiên liệu.
Điều phối phương tiện tự động: AI có thể tính toán số lượng phương tiện cần thiết, phân bổ tải trọng hợp lý và lên lịch trình vận chuyển tối ưu.
Tích hợp cảm biến IoT trong vận chuyển: AI kết hợp với cảm biến IoT giúp giám sát phương tiện vận tải, cảnh báo sự cố và tự động điều chỉnh lộ trình khi cần thiết.

3.2. Ứng dụng AI trong các tác vụ hành chính và vận hành

Hành chính và vận hành nội bộ là những công việc chiếm nhiều thời gian nhưng ít giá trị gia tăng, đặc biệt trong ngành logistics, nơi có khối lượng hóa đơn, chứng từ, quy trình vận hành và yêu cầu hỗ trợ khách hàng khổng lồ. AI giúp tự động hóa các quy trình này, giảm tải công việc cho nhân viên, tối ưu hóa tài nguyên và tăng độ chính xác, giúp doanh nghiệp logistics hoạt động hiệu quả hơn.

Chatbot AI hỗ trợ khách hàng và nhân viên nội bộ: Bộ phận chăm sóc khách hàng và hỗ trợ nhân viên nội bộ trong logistics thường phải xử lý hàng ngàn yêu cầu mỗi ngày. Tuy nhiên, với hệ thống AI có thể giúp phân tích nội dung email, cuộc trò chuyện và tài liệu nội bộ, từ đó đưa ra phản hồi nhanh chóng, chính xác và cá nhân hóa theo từng đối tượng.
Xử lý tài liệu tự động bằng AI: AI có thể tự động phát hiện lỗi trong tài liệu, xác minh thông tin và xử lý các đơn hàng bị thiếu dữ liệu, giúp giảm thiểu sự chậm trễ trong vận chuyển. Các hệ thống AI có thể lưu trữ và phân loại tài liệu thông minh, giúp tìm kiếm nhanh hơn, tránh tình trạng mất hồ sơ quan trọng.
Tối ưu hóa lịch trình làm việc: AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng vận chuyển, khối lượng đơn hàng theo thời gian thực để dự đoán thời điểm nào cần tăng nhân lực hoặc cắt giảm ca làm việc .Các thuật toán AI giúp tối ưu hóa chi phí nhân sự, giảm chi phí tăng ca.

3.3. Ứng dụng AI trong quản lý kho

Quản lý kho hàng đóng vai trò cốt lõi trong chuỗi cung ứng và logistics, ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ xử lý đơn hàng, mức độ chính xác trong quản lý hàng tồn kho và chi phí vận hành. Tuy nhiên, các phương pháp quản lý kho truyền thống dựa nhiều vào lao động thủ công, dễ mắc sai sót và thiếu hiệu quả.Chính vì vậy, AI đang cách mạng hóa quản lý kho bằng cách tự động hóa quy trình, tối ưu hóa không gian lưu trữ và nâng cao độ chính xác trong kiểm soát hàng hóa.

Quản lý hàng tồn kho theo thời gian: AI kết hợp các công nghệ thông minh để giám sát, theo dõi và tối ưu hóa hoạt động như IoT, RFID, Computer Vision giúp theo dõi hàng hóa theo thời gian thực, tự động cập nhật dữ liệu tồn kho và cảnh báo sớm khi có bất thường.
Tối ưu hóa không gian lưu trữ bằng AI: AI tối ưu không gian kho bằng cách phân tích kích thước hàng hóa, tần suất lấy hàng và loại sản phẩm để bố trí vị trí lưu trữ hợp lý. Nhờ đó, doanh nghiệp tiết kiệm diện tích kho và tăng tốc độ lấy hàng.
Robot AI hỗ trợ vận hành kho bãi: Robot AI và xe tự hành (AGV) tự động di chuyển hàng hóa, giảm chi phí nhân sự và tăng tốc độ xử lý đơn hàng. AI giúp robot tìm đường đi tối ưu, tránh va chạm, đồng thời kiểm tra đơn hàng trước khi đóng gói.
AI phát hiện lỗi và đảm bảo chất lượng: AI sử dụng Computer Vision để phân tích hình ảnh, phát hiện lỗi bao bì, màu sắc, kích thước và cảnh báo hàng tồn quá lâu hoặc sắp hết hạn. Điều này giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm trước khi xuất kho

3.4. Ứng dụng AI trong giao hàng

AI đang cách mạng hóa quy trình giao hàng, giúp tự động hóa phân loại kiện hàng, tối ưu điều phối xe, tính toán tuyến đường tối ưu và phát triển công nghệ giao hàng không người lái. Nhờ đó, doanh nghiệp giảm chi phí, nâng cao tốc độ giao hàng và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

AI phân loại kiện hàng tự động: AI tự động nhận diện kiện hàng thông qua hình ảnh và cảm biến, giúp phân loại chính xác mà không cần con người can thiệp. Hệ thống AI sẽ đề xuất phương án vận chuyển tối ưu, giúp sắp xếp kiện hàng theo ưu tiên giao hàng, tuyến đường hoặc phương thức vận chuyển phù hợp nhất.
AI tối ưu hóa điều phối xe vận chuyển: AI tự động lập lịch trình vận chuyển, đảm bảo xe tải hoặc tài xế được phân bổ hợp lý theo số lượng đơn hàng và vị trí giao hàng. Đồng thời, phát hiện và điều chỉnh kịp thời khi có gián đoạn như kẹt xe, hỏng hóc phương tiện hoặc thay đổi lịch trình.
AI hỗ trợ giao hàng không người lái: AI đang được tích hợp vào drone và xe tự hành để hỗ trợ giao hàng tự động, giúp giảm thời gian giao hàng và chi phí nhân sự. Xe tự vận hành bằng AI có thể vận chuyển hàng hóa trong phạm vi ngắn, đảm bảo giao hàng an toàn và hiệu quả.

3.5. Ứng dụng AI trong theo dõi và giám sát hàng hóa

AI kết hợp với cảm biến IoT giúp tăng cường giám sát hàng hóa theo thời gian thực, đảm bảo vị trí, điều kiện bảo quản và trạng thái vận chuyển luôn được cập nhật chính xác. Nhờ vào công nghệ này, doanh nghiệp có thể phát hiện rủi ro sớm, tự động điều chỉnh kế hoạch vận chuyển và nâng cao trải nghiệm khách hàng.

Giám sát vị trí, nhiệt độ, độ ẩm hàng hóa: AI kết hợp IoT, GPS, RFID giúp theo dõi vị trí và điều kiện bảo quản hàng hóa, đặc biệt quan trọng với thực phẩm, dược phẩm và hàng dễ hỏng. Khi phát hiện nhiệt độ, độ ẩm vượt mức, AI tự động kích hoạt cảnh báo.
Phát hiện sớm rủi ro trong vận chuyển: AI phân tích dữ liệu từ cảm biến để phát hiện rung lắc, va đập mạnh hoặc thay đổi nhiệt độ đột ngột, giúp doanh nghiệp giảm tổn thất hàng hóa. Khi có rủi ro, hệ thống cảnh báo ngay lập tức để xử lý kịp thời.
Tự động cập nhật trạng thái đơn hàng: AI giúp cập nhật trạng thái đơn hàng theo thời gian thực, thông báo ngay khi có thay đổi qua email, SMS hoặc ứng dụng. Từ đó giúp khách hàng theo dõi đơn hàng chính xác mà không cần chờ cập nhật thủ công.

3.6. Ứng dụng AI trong dự báo nhu cầu thị trường

Theo nghiên cứu của McKinsey, việc ứng dụng AI trong dự báo nhu cầu có thể giảm 20-50% sai số, giúp doanh nghiệp cải thiện khả năng đáp ứng hàng hóa, từ đó hạn chế 65% doanh thu bị mất do thiếu hàng. Điều này cho thấy AI mang lại lợi thế lớn trong việc tối ưu hóa vận hành và nâng cao hiệu quả kinh doanh cho doanh nghiệp.

AI phân tích dữ liệu đa nguồn: Dự báo truyền thống dựa vào dữ liệu quá khứ, dễ bỏ sót biến động thị trường, gây thiếu hàng hoặc dư thừa tồn kho. AI kết hợp xu hướng tìm kiếm, mạng xã hội, thời tiết, kinh tế để dự báo toàn diện hơn. Nhờ Big Data và Machine Learning, AI phát hiện mô hình tiêu dùng, giúp dự đoán nhu cầu chính xác hơn.
AI giúp điều chỉnh sản xuất và tối ưu cung ứng: AI dự đoán chính xác số lượng hàng cần sản xuất, tối ưu nguyên liệu, nhân lực, vận hành để tránh tồn đọng. Hệ thống AI tự động điều chỉnh nhập hàng, phân phối, giúp cân bằng cung cầu và tăng hiệu suất.
AI dự báo xu hướng thị trường theo mùa vụ: AI phân tích dữ liệu lịch sử, tìm kiếm trực tuyến, phản hồi khách hàng, dự đoán xu hướng tiêu dùng theo mùa. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể chuẩn bị hàng hóa hợp lý trước các dịp Black Friday, Giáng Sinh, Tết, tránh thất thoát doanh thu.

4. Các phần mềm AI ứng dụng trong quản lý chuỗi cung ứng

Với sự phát triển mạnh mẽ của trí tuệ nhân tạo (AI), nhiều phần mềm chuyên dụng đã ra đời, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chuỗi cung ứng, nâng cao hiệu quả vận hành và giảm chi phí. Dưới đây là những phần mềm AI hàng đầu đang được ứng dụng rộng rãi trong quản lý chuỗi cung ứng.

4.1. Route4Me

Route4Me là một nền tảng AI chuyên tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển và quản lý giao hàng, giúp doanh nghiệp giảm chi phí nhiên liệu, rút ngắn thời gian di chuyển và nâng cao hiệu suất giao nhận hàng hóa. Ứng dụng này được sử dụng rộng rãi trong ngành logistics, vận tải, giao hàng thương mại điện tử và chuỗi cung ứng thực phẩm.

Một số tính năng nổi bật của Route4Me:

Lập kế hoạch tuyến đường thông minh: AI phân tích dữ liệu giao thông theo thời gian thực, thời tiết, số lượng điểm giao hàng để tìm ra lộ trình nhanh nhất.
Tích hợp GPS và theo dõi phương tiện: Giúp doanh nghiệp giám sát lộ trình của tài xế, tối ưu lịch trình giao hàng.
Điều phối tài xế tự động: Route4Me giúp phân công tài xế hợp lý, phân bổ tải trọng và lên lịch trình vận chuyển tối ưu.
Phân tích hiệu suất tài xế: AI đánh giá thời gian giao hàng, mức tiêu hao nhiên liệu, số điểm dừng và hiệu suất công việc.
Cảnh báo và điều chỉnh tuyến đường: Khi phát hiện kẹt xe, tai nạn, thời tiết xấu, hệ thống AI tự động đề xuất tuyến đường thay thế.

4.2. Llamasoft

Llamasoft (thuộc Coupa Software) là phần mềm AI tiên tiến, chuyên cung cấp giải pháp tối ưu hóa và lập kế hoạch chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng và chính xác về quản lý tồn kho, lựa chọn nhà cung cấp và phân bổ nguồn lực.

Một số tính năng nổi bật của Llamasoft:

Mô phỏng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng: AI phân tích dữ liệu và mô phỏng các kịch bản để tìm ra phương án vận hành tối ưu nhất.
Lập kế hoạch tồn kho và phân phối hàng hóa: Giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu, cân bằng cung cầu, giảm tồn kho dư thừa.
Tối ưu hóa lựa chọn nhà cung cấp: AI đánh giá nhiều tiêu chí như giá cả, thời gian giao hàng, độ tin cậy để chọn nhà cung cấp phù hợp.
Hỗ trợ ra quyết định chiến lược: Giúp doanh nghiệp xác định nên mở rộng hay thu hẹp kho bãi, tăng hay giảm sản xuất, điều chỉnh mạng lưới phân phối.

4.3. SAP IBP

SAP IBP là một nền tảng phần mềm AI tiên tiến được phát triển bởi SAP, nhằm giúp doanh nghiệp quản lý và tối ưu hóa chuỗi cung ứng theo thời gian thực. Phần mềm này tích hợp AI, Machine Learning, Big Data và IoT, cho phép doanh nghiệp dự báo nhu cầu, tối ưu hóa quy trình cung ứng và nâng cao hiệu suất vận hành.

SAP IBP được sử dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực như bán lẻ, sản xuất, FMCG (hàng tiêu dùng nhanh), dược phẩm và logistics, giúp các doanh nghiệp nâng cao khả năng cạnh tranh và thích ứng nhanh với biến động thị trường.

Một số tính năng nổi bật của SAP IBP:

Hỗ trợ lập kế hoạch cung ứng: Cho phép doanh nghiệp theo dõi, phân tích và điều chỉnh chuỗi cung ứng ngay khi có biến động thị trường. Giúp nhà quản lý tối ưu hóa chiến lược sản xuất, phân phối và tồn kho theo thời gian thực.
Dự báo nhu cầu chính xác bằng AI: Sử dụng Machine Learning để phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và hành vi khách hàng, giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu chính xác hơn.
Tối ưu hóa quản lý kho hàng và kiểm soát chi phí: AI hỗ trợ quản lý hàng tồn kho hiệu quả, giúp giảm chi phí lưu kho và tối ưu hóa không gian kho bãi.Cho phép doanh nghiệp đồng bộ dữ liệu kho bãi trên toàn hệ thống, giúp kiểm soát hàng hóa chính xác hơn.
Nâng cao hiệu suất vận hành: SAP IBP tích hợp cảm biến IoT để theo dõi tình trạng hàng hóa, điều kiện bảo quản và vận chuyển theo thời gian thực. Khai thác dữ liệu lớn (Big Data) để đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên phân tích dữ liệu chuyên sâu.

4.4. Sapo Order Fulfillmen

Sapo Order Fulfillment là một nền tảng AI được phát triển nhằm hỗ trợ doanh nghiệp quản lý vận đơn, điều phối giao hàng và tối ưu hóa chuỗi cung ứng trong thương mại điện tử. Phần mềm này tích hợp với các đơn vị vận chuyển như Giao Hàng Nhanh, Viettel Post, Ninja Van, giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình từ lên đơn đến giao hàng.

Một số tính năng nổi bật của Sapo Order Fulfillment:

Tích hợp AI vào quy trình lên đơn và xử lý vận đơn: Giúp doanh nghiệp tự động xác nhận đơn hàng, xử lý nhanh chóng và giảm thiểu sai sót.
Tối ưu hóa tuyến đường giao hàng: AI phân tích dữ liệu vận chuyển, khoảng cách, thời gian giao hàng để chọn đơn vị vận chuyển phù hợp nhất.
Theo dõi trạng thái đơn hàng theo thời gian thực: Khách hàng có thể kiểm tra vị trí đơn hàng, dự báo thời gian giao nhận chính xác.
Tích hợp phân tích dữ liệu bán hàng: AI giúp doanh nghiệp dự đoán xu hướng mua sắm, đề xuất số lượng hàng nhập kho hợp lý.

4.5. Blue Yonder

Blue Yonder (trước đây là JDA Software) là một trong những nền tảng AI hàng đầu thế giới trong lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp tự động hóa quy trình vận hành, tối ưu hóa chuỗi cung ứng và nâng cao hiệu suất logistics.
Phần mềm này ứng dụng Trí tuệ nhân tạo (AI), Machine Learning (ML) và Dữ liệu lớn (Big Data) để giúp doanh nghiệp tối ưu hóa quản lý hàng tồn kho, lập kế hoạch sản xuất và điều phối vận tải một cách thông minh. Được sử dụng rộng rãi trong các ngành bán lẻ, sản xuất, thực phẩm - đồ uống, logistics và thương mại điện tử.

Một số tính năng nổi bật của Blue Yonder:

Tự động hóa quản lý hàng tồn kho: Hệ thống có khả năng tự động điều chỉnh mức nhập hàng dựa trên xu hướng tiêu dùng và dữ liệu bán hàng, đảm bảo nguồn cung phù hợp với nhu cầu thực tế.
Lập kế hoạch sản xuất thông minh: AI phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường, giúp doanh nghiệp điều chỉnh kế hoạch sản xuất kịp thời khi có sự thay đổi về nhu cầu tiêu dùng hoặc gián đoạn chuỗi cung ứng.
Tối ưu hóa điều phối vận tải và logistics: Hệ thống có khả năng tự động phân bổ tài nguyên vận tải, giúp doanh nghiệp sử dụng hiệu quả phương tiện và nhân lực trong quá trình vận chuyển. Cảm biến IoT tích hợp giúp giám sát trạng thái hàng hóa, vị trí phương tiện và điều kiện vận chuyển theo thời gian thực.
Dự đoán nhu cầu khách hàng chính xác bằng AI: Blue Yonder sử dụng AI để phân tích dữ liệu bán hàng, hành vi khách hàng và xu hướng thị trường, giúp doanh nghiệp dự báo chính xác nhu cầu sản phẩm theo từng khu vực và thời điểm.

4.6. Oracle SCM Cloud

Oracle SCM Cloud là một nền tảng phần mềm quản lý chuỗi cung ứng dựa trên đám mây, được phát triển bởi Oracle, một trong những công ty công nghệ hàng đầu thế giới. Giải pháp này tích hợp AI, Machine Learning (ML), IoT, Blockchain và phân tích dữ liệu lớn (Big Data Analytics) để giúp doanh nghiệp tự động hóa, tối ưu hóa và cải thiện hiệu suất chuỗi cung ứng.
Với khả năng hỗ trợ lập kế hoạch cung ứng theo thời gian thực, tối ưu hóa kho hàng, quản lý đơn hàng, vận tải và sản xuất, Oracle SCM Cloud giúp doanh nghiệp tăng tính linh hoạt, giảm chi phí và nâng cao khả năng phản ứng với sự biến động của thị trường.

Một số tính năng nổi bật của Oracle SCM Cloud:

Quản lý hàng tồn kho thông minh: Hệ thống giám sát hàng tồn kho theo thời gian thực, tự động điều chỉnh mức nhập hàng theo nhu cầu thị trường, giúp giảm chi phí lưu kho và tránh thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa.
Tối ưu hóa quy trình quản lý đơn hàng: Phần mềm hỗ trợ tích hợp đa kênh bán hàng (omnichannel), tự động xử lý đơn hàng và theo dõi giao nhận, giúp định tuyến đơn hàng tối ưu và giảm chi phí vận chuyển.
Tích hợp IoT để giám sát và quản lý vận tải: Cảm biến IoT giám sát phương tiện, trạng thái hàng hóa và điều kiện bảo quản, giúp phát hiện sự cố, cảnh báo rủi ro và tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển.
Tăng cường bảo mật và minh bạch bằng Blockchain: Hệ thống ứng dụng Blockchain để truy xuất nguồn gốc hàng hóa, giảm gian lận và đảm bảo minh bạch, giúp doanh nghiệp kiểm soát chất lượng và xây dựng lòng tin với đối tác.
Phân tích dữ liệu bằng AI: Sử dụng Big Data Analytics và AI để dự báo xu hướng, cung cấp báo cáo chi tiết, giúp doanh nghiệp ra quyết định chính xác và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

5. Xu hướng của AI quản lý chuỗi cung ứng trong tương lai

Trong những năm tới, AI sẽ ngày càng phát triển mạnh mẽ và trở thành yếu tố không thể thiếu trong quản lý chuỗi cung ứng. Việc cập nhập những xu hướng mới sẽ giúp doanh nghiệp có lợi thế lớn trong việc tối ưu hóa vận hành, giảm thiểu rủi ro và mang đến trải nghiệm tốt nhất cho khách hàng. Dưới đây là 5 xu hướng AI mới sẽ thúc đẩy sự phát triển của chuỗi cung ứng hiện đại trong tương lai.

5.1. Tự động hóa toàn diện

Tự động hóa toàn diện sẽ trở thành xu hướng tất yếu trong quản lý chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành, tăng tốc độ xử lý và giảm thiểu sai sót do con người. AI kết hợp với robot và các thiết bị tự động sẽ thay thế nhiều công việc thủ công, tối ưu hóa quy trình từ quản lý kho, vận chuyển đến xử lý đơn hàng và giấy tờ, kiểm kê và đóng gói. Từ đó giúp giảm thiểu sai sót do con người, tối ưu thời gian xử lý và tiết kiệm chi phí vận hành.

Robot AI trong kho bãi sẽ thay thế con người trong các tác vụ bốc xếp hàng hóa, sắp xếp sản phẩm vào đúng vị trí, kiểm kê tồn kho và xử lý đơn hàng. AI sẽ tích hợp với hệ thống quản lý kho (WMS) để giúp phát hiện các vấn đề về hàng tồn kho và tự động đề xuất giải pháp điều chỉnh.
Hệ thống AI tự động phân loại và đóng gói hàng hóa, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa không gian lưu trữ trong container và giảm tỷ lệ sai sót khi vận chuyển.
AI điều phối xe nâng và phương tiện vận chuyển trong kho, đảm bảo không có điểm tắc nghẽn, giảm thời gian xử lý đơn hàng và nâng cao hiệu suất vận hành.
AI sẽ thay thế con người trong việc xử lý hóa đơn, hợp đồng, đơn đặt hàng và các thủ tục hải quan, giúp giảm thời gian và sai sót trong quy trình hành chính.

5.2. Tích hợp IoT và blockchain

Sự phát triển của AI kết hợp với IoT (Internet of Things) và Blockchain đang mở ra một kỷ nguyên mới, mọi quy trình trong chuỗi cung ứng được theo dõi, kiểm soát và xác minh một cách chính xác.

IoT kết hợp AI giúp theo dõi hàng hóa theo thời gian thực, đảm bảo quản lý vị trí, nhiệt độ, độ ẩm và tình trạng vận chuyển. Các cảm biến IoT sẽ truyền dữ liệu về trung tâm AI, giúp doanh nghiệp phát hiện bất thường như rung lắc, hỏng hóc hoặc thay đổi nhiệt độ vượt mức cho phép. Điều này đặc biệt quan trọng với các ngành thực phẩm, dược phẩm, hàng điện tử.
Blockchain kết hợp AI sẽ giúp tăng tính minh bạch trong chuỗi cung ứng, đảm bảo mọi giao dịch, hợp đồng và quá trình vận chuyển đều được ghi lại và không thể thay đổi. Điều này giúp ngăn chặn gian lận, truy xuất nguồn gốc sản phẩm nhanh chóng và đảm bảo hàng hóa không bị làm giả.

5.3. Quản lý chuỗi cung bền vững và xanh

Biến đổi khí hậu và áp lực từ các quy định về môi trường ngày càng gia tăng, chính vì thế AI đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa chuỗi cung ứng theo hướng bền vững, giúp doanh nghiệp giảm lượng khí thải CO₂, tối ưu hóa sử dụng tài nguyên và nâng cao trách nhiệm xã hội. Một trong những cách AI giúp doanh nghiệp xây dựng chuỗi cung ứng xanh là tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển, từ đó giảm tiêu hao nhiên liệu và cắt giảm lượng khí thải carbon.
Ngoài ra, AI còn giúp doanh nghiệp đánh giá và lựa chọn nhà cung cấp bền vững, đảm bảo rằng các đối tác trong chuỗi cung ứng tuân thủ các tiêu chuẩn ESG (Môi trường - Xã hội - Quản trị).

Ví dụ, DHL đã áp dụng các giải pháp "xanh" trong vận chuyển và giao hàng chặng cuối, như điện khí hóa 60% phương tiện giao hàng chặng cuối và thiết kế 100% các tòa nhà mới trung hòa carbon, nhằm giảm thiểu tác động môi trường và nâng cao hiệu quả vận hành.

5.4. Cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa

Một chuỗi cung ứng hiệu quả không chỉ giúp tối ưu chi phí vận hành, mà còn đảm bảo khách hàng nhận được sản phẩm nhanh chóng, chính xác và thuận tiện nhất. Khách hàng hiện nay không chỉ quan tâm đến giá cả và chất lượng sản phẩm, mà còn yêu cầu giao hàng nhanh hơn, chính xác hơn và trải nghiệm mua sắm mượt mà hơn.
Trong tương lai, AI sẽ giúp doanh nghiệp cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng, từ dự báo nhu cầu mua sắm, tối ưu hóa đơn hàng đến cung cấp dịch vụ hậu mãi tốt hơn.

AI phân tích hành vi mua sắm của từng khách hàng, dự đoán nhu cầu và đề xuất sản phẩm phù hợp dựa trên lịch sử tìm kiếm và mua hàng. Điều này giúp doanh nghiệp gia tăng tỷ lệ chuyển đổi và giữ chân khách hàng lâu hơn.
Hệ thống AI tự động theo dõi đơn hàng, gửi thông báo cập nhật theo thời gian thực và tự động xử lý khiếu nại, đổi trả. Điều này giúp giảm tải áp lực cho đội ngũ chăm sóc khách hàng và tăng sự hài lòng của người mua.
AI chatbot hỗ trợ khách hàng 24/7, giúp giải đáp thắc mắc, hướng dẫn mua hàng và xử lý đơn hàng nhanh chóng, nâng cao trải nghiệm mua sắm toàn diện.
Chatbot AI giúp cung cấp thông tin đơn hàng theo thời gian thực, xử lý yêu cầu đổi trả, phản hồi thắc mắc nhanh chóng, giảm áp lực cho bộ phận chăm sóc khách hàng.

5.5. Tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển

Vận tải và logistics ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ giao hàng, chi phí vận chuyển và trải nghiệm khách hàng.Trong khi đó, khách hàng ngày càng có xu hướng yêu cầu thời gian giao hàng nhanh hơn, chính xác hơn, buộc các doanh nghiệp phải tăng cường hiệu suất logistics để duy trì lợi thế cạnh tranh.
AI giúp doanh nghiệp tối ưu tuyến đường, dự báo rủi ro vận tải và theo dõi đơn hàng theo thời gian thực, từ đó giảm chi phí, nâng cao hiệu suất vận chuyển và đảm bảo dịch vụ khách hàng tốt hơn.

AI có thể tính toán tuyến đường giao hàng ngắn nhất, giúp tài xế tránh các tuyến đường ùn tắc, tối ưu hóa lộ trình di chuyển để tiết kiệm nhiên liệu, giảm chi phí vận chuyển và rút ngắn thời gian giao hàng.
Hệ thống AI dự báo các rủi ro tiềm ẩn trong vận tải như kẹt xe, sự cố giao thông, thời tiết xấu, từ đó tự động đề xuất tuyến đường thay thế hoặc điều chỉnh thời gian xuất phát để đảm bảo đơn hàng không bị trì hoãn.
Doanh nghiệp có thể theo dõi trạng thái đơn hàng theo thời gian thực, nhờ đó cập nhật chính xác vị trí của hàng hóa, dự đoán thời gian giao hàng và thông báo kịp thời cho khách hàng, giúp nâng cao trải nghiệm và mức độ hài lòng của người mua.
Hệ thống AI có thể tự động phân bổ đơn hàng cho phương tiện giao hàng hợp lý nhất, giúp doanh nghiệp giảm chi phí nhiên liệu và tối ưu hóa hiệu suất vận chuyển.
AI kết hợp với drone và xe tự lái để giao hàng, giúp giảm sự phụ thuộc vào lao động con người và đẩy nhanh quá trình giao hàng, đặc biệt trong các khu vực thành phố đông đúc.

6. Một số doanh nghiệp ứng dụng AI quản lý chuỗi cung ứng hiệu quả

Việc ứng dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong quản lý chuỗi cung ứng đã mang lại những kết quả tích cực cho nhiều doanh nghiệp hàng đầu thế giới. Nhờ đó các doanh nghiệp đã giảm chi phí, tối ưu hóa vận hành, tăng tốc độ giao hàng, mà còn giúp nâng cao khả năng dự báo, quản lý rủi ro và hướng đến phát triển bền vững. Dưới đây là một số ví dụ cụ thể:

6.1. Amazon

Amazon là một trong những công ty tiên phong ứng dụng AI vào chuỗi cung ứng để tăng tốc độ giao hàng, giảm chi phí vận hành và nâng cao trải nghiệm khách hàng. Amazon ứng dụng AI trong chuỗi cung ứng để dự báo nhu cầu, phân tích dữ liệu mua sắm và xu hướng thị trường, giúp tối ưu hóa hàng tồn kho.
Hệ thống robot Kiva AI tự động lấy và sắp xếp sản phẩm trong kho, giảm lỗi sai và tăng tốc độ xử lý đơn hàng. AI cũng hỗ trợ tối ưu hóa vận chuyển, tính toán tuyến đường nhanh nhất, giúp Amazon Prime giao hàng chỉ trong 1 ngày hoặc vài giờ.
Với mạng lưới logistics rộng lớn và hàng tỷ đơn hàng mỗi năm, Amazon đã triển khai AI trong nhiều giai đoạn khác nhau của chuỗi cung ứng, từ dự báo nhu cầu, tự động hóa kho hàng đến tối ưu hóa vận chuyển.

Kết quả khi Amazon sử dụng AI trong chuỗi cung ứng:

Giảm đáng kể chi phí vận hành kho nhờ hệ thống robot tự động.
Tăng tốc độ giao hàng, giúp Amazon Prime giao hàng trong vòng 1-2 ngày hoặc nhanh hơn.
Cải thiện khả năng quản lý hàng tồn kho, giảm thiểu tình trạng thiếu hoặc dư thừa hàng hóa.
Tối ưu hóa vận chuyển, giúp Amazon giảm hàng tỷ USD chi phí logistics mỗi năm.
Cải thiện trải nghiệm khách hàng, giúp Amazon duy trì vị trí dẫn đầu trong lĩnh vực thương mại điện tử toàn cầu.

6.2. Walmart

Walmart đã áp dụng AI để nâng cao hiệu quả trong quản lý chuỗi cung ứng. Cụ thể, AI được sử dụng để phân tích dữ liệu bán hàng, thời tiết và xu hướng tiêu dùng, giúp dự báo nhu cầu sản phẩm chính xác hơn. Điều này cho phép Walmart tối ưu hóa hàng tồn kho, giảm thiểu tình trạng thiếu hụt hoặc dư thừa hàng hóa.
Ngoài ra, AI còn hỗ trợ cải thiện quy trình đặt hàng thông qua việc phối hợp chặt chẽ với các nhà cung cấp, đảm bảo sản phẩm được giao đến cửa hàng đúng hạn và trong tình trạng tốt nhất. Nhờ đó, Walmart đã nâng cao hiệu quả hoạt động của chuỗi cung ứng, giảm thiểu chi phí và tăng lợi nhuận

Kết quả khi Walmart sử dụng AI trong chuỗi cung ứng:

Tăng năng suất lao động lên 15%, nhờ vào việc tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu sai sót.
Cải thiện độ chính xác trong dự báo nhu cầu, giúp Walmart chuẩn bị hàng hóa kịp thời.
Việc áp dụng AI trong các trung tâm phân phối giúp tăng gấp đôi hiệu suất xử lý hàng hóa với một nửa số nhân viên.
Nâng cao hiệu suất bán hàng bằng cách cung cấp gợi ý sản phẩm phù hợp và đảm bảo hàng hóa luôn sẵn có, tối ưu lợi nhuận và giảm thất thoát hàng hóa.

6.3. Unilever

Unilever đã sử dụng AI để phân tích hiệu suất nhà cung cấp, đảm bảo chất lượng nguyên liệu và tuân thủ các tiêu chuẩn bền vững. AI cũng hỗ trợ dự báo xu hướng tiêu dùng, giúp Unilever điều chỉnh kế hoạch sản xuất phù hợp với biến động thị trường và nhu cầu theo mùa, tối ưu hóa hàng tồn kho và giảm lãng phí.
Ngoài ra, Unilever áp dụng AI trong việc tối ưu hóa logistics xanh, giảm thiểu khí thải CO₂ thông qua việc tối ưu hóa vận chuyển và áp dụng các giải pháp vận tải bền vững.

Kết quả khi Unilever sử dụng AI trong chuỗi cung ứng:

Giảm 25% chi phí logistics, tiết kiệm hàng triệu USD mỗi năm. Nâng cao hiệu quả vận hành, giảm lượng hàng tồn kho không cần thiết và đáp ứng nhu cầu thị trường một cách linh hoạt.
Tăng tốc độ hoạt động trong toàn chuỗi lên gấp 10 lần, xử lý một khối lượng dữ liệu và công việc lớn hơn một cách chính xác, hiệu quả.
Các giải pháp tự động hóa tối ưu hóa quá trình sản xuất, giúp các nhà máy của Unilever tăng hiệu suất lao động và tốc độ cung cấp sản phẩm.
Giảm thiểu tác động môi trường, cắt giảm khí carbon, tiết kiệm nước và năng lượng trong sản xuấT.

6.4. PepsiCo

PepsiCo đã tích cực áp dụng Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong chuỗi cung ứng để nâng cao hiệu quả và đáp ứng nhanh chóng nhu cầu thị trường. Công ty sử dụng AI để dự báo nhu cầu tiêu dùng trong các khoảng thời gian từ 1 đến 24 tháng, từ đó lập kế hoạch chuỗi cung ứng chính xác và hiệu quả hơn. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh biến động của chuỗi cung ứng và sự thiếu hụt nhân lực ở một số thị trường.

Kết quả khi PepsiCo sử dụng AI trong chuỗi cung ứng:

AI đã giúp PepsiCo duy trì sự ổn định trong chuỗi cung ứng, đặc biệt trong giai đoạn khủng hoảng như đại dịch COVID-19.
Điều chỉnh sản xuất và phân phối một cách hiệu quả, giảm thiểu lãng phí và tối ưu hóa nguồn lực.
Dự đoán và đáp ứng nhanh chóng những thay đổi trong sở thích và nhu cầu của người tiêu dùng, duy trì sự tương tác tốt với thị trường.
Tăng tốc độ giao hàng, đảm bảo sản phẩm luôn có sẵn tại các điểm bán.

Bài viết trên đã giới thiệu một số ứng dụng cũng như xu hướng của AI trong quản lý chuỗi cung ứng. Đồng thời, chỉ ra những xu hướng của AI quản lý chuỗi cung ứng trong tương lai. AI FIRST hy vọng rằng, với sự tiến bộ không ngừng, các doanh nghiệp sẽ có thể tận dụng AI một cách hiệu quả để nâng cao hiệu suất, tối ưu hóa vận hành và thúc đẩy sự phát triển bền vững cho toàn ngành.