12 ỨNG DỤNG AI TRONG LOGISTICS GIÚP DOANH NGHIỆP GIẢM THIỂU RỦI RO

Trong kỷ nguyên số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang làm thay đổi sâu sắc mọi lĩnh vực, bao gồm cả logistics. Ứng dụng AI trong logistics không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình, giảm thiểu chi phí mà còn mang đến những cơ hội kinh doanh mới. Hãy cùng AI FIRST khám phá những ứng dụng cụ thể của AI trong ngành logistics và tác động của chúng đến doanh nghiệp.

1. Ứng dụng AI trong Logistics là gì?

Ứng dụng AI trong logistics là việc sử dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo để tự động hóa, phân tích dữ liệu và tối ưu hóa các quy trình trong chuỗi cung ứng và vận hành logistics. AI giúp các doanh nghiệp dự đoán chính xác nhu cầu hàng hóa thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và các yếu tố bên ngoài như thời tiết, kinh tế, hoặc sự kiện đặc biệt. Nhờ khả năng xử lý dữ liệu lớn (big data) theo thời gian thực, AI hỗ trợ tối ưu hóa quy trình quản lý kho hàng, giảm tồn kho không cần thiết và cải thiện khả năng đáp ứng nhu cầu của khách hàng.

Bên cạnh đó, AI còn tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển, giúp giảm thời gian giao hàng và chi phí vận tải. Với sự hỗ trợ của các công nghệ như học máy (machine learning) và thị giác máy tính (computer vision), AI cũng có thể tăng cường hiệu suất trong việc giám sát, theo dõi và quản lý chất lượng vận chuyển, từ đó đảm bảo tính chính xác và hiệu quả cao hơn trong toàn bộ chuỗi logistics.

2. Thực trạng ứng dụng AI trong Logistics ở Việt Nam hiện nay

Việt Nam có khoảng 4000 doanh nghiệp logistics, nhưng đa số là vừa và nhỏ. Mặc dù có xu hướng số hóa, việc ứng dụng công nghệ của các doanh nghiệp này còn hạn chế. Theo báo cáo Logistics Việt Nam 2023, có 50,9% doanh nghiệp đồng ý phân tích dữ liệu lớn tác động mạnh mẽ đển hoạt động logistic và 50,6% doanh nghiệp cho rằng trí tuệ nhân tạo đóng vai trò quan trọng trong việc xử lý và phân tích dữ liệu để đưa ra quyết định thông minh và tối ưu hóa quy trình logistics

Các doanh nghiệp logistics Việt Nam đang dần nhận ra tầm quan trọng của công nghệ trong việc tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí và nâng cao chất lượng dịch vụ. Tuy nhiên, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo còn hạn chế. Một số nền tảng như Route4Me, Llamasoft và Sapo Order Fulfillment đang được sử dụng để tối ưu hóa tuyến đường, kế hoạch chuỗi cung ứng và quản lý bán hàng. Mặc dù có những tiến bộ, việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong logistics ở Việt Nam vẫn còn nhiều tiềm năng. Các doanh nghiệp cần đầu tư hơn vào công nghệ và đào tạo nhân lực để tận dụng tối đa lợi ích của AI. Việc phát triển các giải pháp AI phù hợp với đặc thù của thị trường Việt Nam cũng là một yêu cầu cấp thiết.

3. Lợi ích ứng dụng AI trong Logistics

Với khả năng phân tích dữ liệu lớn, học máy và tự động hóa, AI có thể tối ưu hóa mọi khâu trong chuỗi cung ứng, từ dự báo nhu cầu, lập kế hoạch vận chuyển, quản lý kho hàng đến giao hàng cuối cùng. Các nghiên cứu cho thấy, doanh nghiệp áp dụng AI vào logistics có thể giảm chi phí lên đến 30% và tăng hiệu quả vận hành lên đến 40%. Cụ thể, việc ứng dụng AI trong Logistics mang lại nhiều lợi ích to lớn cho doanh nghiệp như sau:

• Tối ưu hóa chuỗi cung ứng: AI giúp doanh nghiệp dự báo nhu cầu chính xác, lập kế hoạch vận chuyển tối ưu, quản lý kho thông minh và giảm thiểu rủi ro, từ đó nâng cao hiệu quả và giảm chi phí vận hành. Hệ thống kiểm soát chất lượng dựa trên AI giúp giảm thiểu lỗi sai lên đến 50%
• Tăng hiệu suất vận hành: AI tự động hóa doanh nghiệp trong nhiều quy trình, theo dõi và giám sát vận hành thời gian thực, giúp tăng năng suất, giảm lỗi và giảm chi phí bảo trì. Các nhà kho tự động hóa sử dụng robot đã tăng năng suất lên đến 30% so với các nhà kho truyền thống
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: AI giúp giảm thời gian giao hàng, tăng độ chính xác, cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn và cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm. Nhiều nghiên cứu chỉ ra rằng, các công ty sử dụng chatbot AI để hỗ trợ khách hàng đã tăng tỷ lệ khách hàng hài lòng lên 15%
• Giảm chi phí: AI giúp giảm chi phí vận hành, nhân công, bảo trì bằng cách tối ưu hóa quy trình, tự động hóa và dự báo. Theo McKinsey & Company, áp dụng AI vào quản lý chuỗi cung ứng có thể giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành từ 15% đến 25%. Trong khí đó, việc tự động hóa các quy trình nhờ AI giúp giảm chi phí nhân công lên đến 20%
• Tăng khả năng cạnh tranh: AI giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định nhanh chóng, thích ứng với thị trường, cải thiện hình ảnh thương hiệu và tăng lợi thế cạnh tranh. Các doanh nghiệp sử dụng AI để cá nhân hóa trải nghiệm khách hàng thường tăng thị phần lên 5% so với đối thủ cạnh tranh

4. Các ứng dụng đột phá của AI trong Logistics

Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ đơn thuần là một công cụ hỗ trợ, mà còn là một cuộc cách mạng thực sự đang định hình lại ngành logistics. Với khả năng xử lý lượng lớn dữ liệu, học hỏi và tự động hóa, AI đã và đang tạo ra những đột phá đáng kinh ngạc, tối ưu hóa mọi khâu trong chuỗi cung ứng.

4.1. Lập kế hoạch Logistics toàn diện

Nhờ AI, các doanh nghiệp có thể dự đoán nhu cầu khách hàng chính xác hơn, từ đó lên kế hoạch sản xuất và quản lý kho hiệu quả. AI cũng giúp tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển, giảm thiểu chi phí và thời gian giao hàng. Thêm vào đó, các hệ thống quản lý kho hàng tự động hóa dựa trên AI giúp tăng cường hiệu quả hoạt động và giảm thiểu lỗi sai. Cuối cùng, AI còn cho phép theo dõi và quản lý tài sản một cách chính xác, đảm bảo hàng hóa được giao đến tay khách hàng an toàn và đúng hẹn.

Walmart, một trong những nhà bán lẻ lớn nhất thế giới, đã và đang sử dụng AI để phân tích hàng tỷ điểm dữ liệu, bao gồm lịch sử bán hàng, xu hướng mùa vụ, thời tiết, và thậm chí cả các sự kiện xã hội để dự đoán nhu cầu của khách hàng. Nhờ đó, họ có thể điều chỉnh lượng hàng tồn kho một cách linh hoạt, giảm thiểu tình trạng hàng hóa tồn kho quá nhiều hoặc thiếu hàng.

4.2. Tự động hóa quy trình

Xe tự lái và robot đang dần thay thế lao động chân tay trong các hoạt động vận chuyển và xếp dỡ hàng hóa. Điều này không chỉ giúp tăng năng suất mà còn giảm thiểu chi phí nhân công. AI đã giúp tự động hóa nhiều khâu trong quản lý kho như xếp dỡ, kiểm kê và đóng gói hàng hóa. Ngoài ra, hoạt động bán hàng còn được hỗ trợ bởi Chatbot và trợ lý ảo sử dụng AI, giúp khách hàng giải đáp thắc mắc và theo dõi đơn hàng một cách nhanh chóng và thuận tiện, bất kể thời gian nào.

DHL, một trong những công ty dịch vụ logistics hàng đầu thế giới, đã đầu tư mạnh vào việc ứng dụng robot và AI để tự động hóa các quy trình trong kho. Các xe tự hành AGV (Automated Guided Vehicle) được sử dụng để vận chuyển hàng hóa giữa các khu vực trong kho. Hệ thống AI giúp điều khiển các xe AGV này di chuyển một cách an toàn và hiệu quả, tránh va chạm và tối ưu hóa tuyến đường. 

4.3. Phân tích dữ liệu

AI phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như lịch sử vận chuyển, tình hình thị trường, dữ liệu khách hàng để tìm ra các xu hướng, mối quan hệ và đưa ra những dự đoán chính xác. Điều này giúp doanh nghiệp đưa ra quyết định kinh doanh sáng suốt, tối ưu hóa hoạt động và tăng cường khả năng cạnh tranh.

United Parcel Service (UPS) là một trong những công ty vận chuyển hàng đầu thế giới. Họ đã đầu tư mạnh vào việc ứng dụng AI để phân tích lượng lớn dữ liệu và phản hồi của khách hàng trên các kênh truyền thông xã hội và các cuộc khảo sát. Hệ thống AI giúp UPS theo dõi vị trí và tình trạng của các gói hàng trong suốt quá trình vận chuyển và phát hiện sớm các hoạt động gian lận như gian lận thanh toán, đánh giá giả mạo, giúp bảo vệ doanh nghiệp và khách hàng.

4.4. Quản lý nguồn cung cấp

Nhờ các thuật toán học máy, AI có thể thực hiện kiểm kê tự động, dự báo nhu cầu chính xác, tối ưu hóa bố trí kho và quản lý hàng tồn kho hiệu quả. Ví dụ, hệ thống camera và cảm biến kết hợp với AI có thể theo dõi từng sản phẩm trong kho, từ đó giúp doanh nghiệp nắm rõ số lượng hàng hóa, hạn sử dụng và vị trí lưu trữ. Đồng thời, AI còn giúp dự đoán nhu cầu của khách hàng, giúp doanh nghiệp điều chỉnh lượng hàng nhập kho, tránh tình trạng quá thừa hoặc thiếu hàng. 

Ví dụ như Tesla sử dụng AI để quản lý nguồn cung cấp pin cho các mẫu xe điện của mình. Hệ thống AI của Tesla giúp tối ưu hóa việc đặt hàng pin, theo dõi tình trạng pin và giảm thiểu rủi ro gián đoạn nguồn cung.

4.5. Tối ưu vận chuyển và giao hàng

AI có thể tính toán và lựa chọn tuyến đường vận chuyển ngắn nhất, hiệu quả nhất dựa trên nhiều yếu tố như: khoảng cách, tình trạng giao thông, trọng tải, và thời gian giao hàng. Điều này giúp giảm thiểu chi phí nhiên liệu, giảm thời gian giao hàng và tăng tính cạnh tranh. Ví dụ, các ứng dụng giao đồ ăn như GrabFood, Gojek sử dụng AI để tính toán tuyến đường giao hàng nhanh nhất cho mỗi đơn hàng.

4.6. Dự báo nhu cầu

AI sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường, từ đó dự báo nhu cầu của khách hàng một cách chính xác. Điều này giúp doanh nghiệp lên kế hoạch sản xuất và tồn kho hiệu quả, tránh tình trạng quá thừa hoặc thiếu hàng. Ví dụ, các nhà sản xuất điện thoại di động sử dụng AI để dự báo nhu cầu của các dòng sản phẩm mới, từ đó điều chỉnh sản lượng sản xuất cho phù hợp.

4.7. Phát hiện lỗi và đảm bảo chất lượng sản phẩm

Hệ thống kiểm soát chất lượng dựa trên AI có thể phát hiện các lỗi sản xuất, hư hỏng hàng hóa một cách nhanh chóng và chính xác. Ví dụ, trong ngành sản xuất ô tô, AI được sử dụng để kiểm tra các chi tiết nhỏ như vết xước, lỗi sơn trên thân xe.

4.8. Quản trị quan hệ khách hàng

Chatbot AI có thể tương tác với khách hàng 24/7, giải đáp các thắc mắc, hỗ trợ đặt hàng và theo dõi đơn hàng. Điều này giúp cải thiện trải nghiệm khách hàng và tăng sự hài lòng. Ví dụ, nhiều ngân hàng đã sử dụng chatbot AI để hỗ trợ khách hàng thực hiện các giao dịch đơn giản như chuyển tiền, kiểm tra số dư.

4.9. Quản trị rủi ro

AI giúp doanh nghiệp xác định và giảm thiểu các rủi ro trong chuỗi cung ứng, chẳng hạn như thiên tai, khủng hoảng kinh tế, hoặc sự cố vận chuyển. Ví dụ, một công ty sản xuất đồ gia dụng có thể sử dụng AI để theo dõi tình hình thời tiết và dự báo các rủi ro về giao hàng.

4.10. Quản lý kho hàng

Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử về sản xuất, doanh số bán hàng và các yếu tố ảnh hưởng khác, AI có thể dự báo nhu cầu nguyên vật liệu một cách chính xác. Điều này giúp doanh nghiệp lên kế hoạch đặt hàng hợp lý, tránh tình trạng thiếu hàng hoặc tồn kho quá nhiều. Ngoài ra, AI còn giúp doanh nghiệp lựa chọn nhà cung cấp phù hợp dựa trên các tiêu chí như giá cả, chất lượng, thời gian giao hàng và độ tin cậy. Siêu thị trực tuyến Ocado sử dụng hệ thống robot tự động để sắp xếp và vận chuyển hàng hóa trong các trung tâm phân phối. Hệ thống này giúp giảm thiểu lỗi sai, tăng tốc độ xử lý đơn hàng và tối ưu hóa không gian lưu trữ.

4.11. Quản lý tài sản và theo dõi hàng hóa

Nhờ các thuật toán học máy, AI có thể theo dõi vị trí, tình trạng của hàng hóa trong suốt quá trình vận chuyển, từ khi xuất kho đến khi đến tay người nhận. Ngoài ra, AI còn giúp tối ưu hóa việc sử dụng tài sản, chẳng hạn như container, bằng cách dự đoán thời gian rảnh và sắp xếp lịch trình vận chuyển hiệu quả. Một ví dụ điển hình là công ty vận chuyển Maersk, họ đã sử dụng AI để theo dõi hàng triệu container trên toàn cầu, giúp giảm thiểu thời gian giao hàng và tăng cường độ tin cậy cho khách hàng.

4.12. Bảo trì dự đoán

AI giúp doanh nghiệp dự đoán khi nào máy móc thiết bị cần bảo trì, giúp giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và tăng tuổi thọ của thiết bị. Bằng cách phân tích dữ liệu từ các cảm biến, AI có thể phát hiện các dấu hiệu bất thường và dự đoán khả năng xảy ra sự cố.

Ví dụ, ngành hàng không sử dụng AI để dự đoán khi nào động cơ máy bay cần bảo trì, giúp đảm bảo an toàn cho chuyến bay và giảm thiểu chi phí bảo trì. Nhờ đó, các hãng hàng không có thể lên kế hoạch bảo trì một cách hiệu quả, tránh tình trạng máy bay bị hỏng hóc đột ngột.

5. Cơ hội và thách ứng dụng AI trong doanh nghiệp Logistics

Trí tuệ nhân tạo (AI) không chỉ là một công cụ hỗ trợ, mà còn là một cuộc cách mạng đang định hình lại ngành logistics. Việc ứng dụng AI mang đến cả những cơ hội lớn và những thách thức cần vượt qua trong bối cảnh Logistics 4.0.

5.1. Cơ hội

Với khả năng phân tích dữ liệu khổng lồ, học máy và tự động hóa, AI mang đến những cơ hội vô cùng hấp dẫn cho các doanh nghiệp:

• Tăng hiệu suất, giảm chi phí: AI giúp tự động hóa nhiều quy trình, từ dự báo nhu cầu đến quản lý kho hàng, giảm thiểu lỗi sai và tăng năng suất lên đến 30%
• Cải thiện trải nghiệm khách hàng: Với khả năng phân tích dữ liệu khách hàng, AI giúp doanh nghiệp cung cấp dịch vụ cá nhân hóa, dự đoán nhu cầu và giải quyết vấn đề một cách nhanh chóng
• Mở rộng thị trường: AI giúp doanh nghiệp phân tích thị trường, tìm kiếm cơ hội kinh doanh mới và đưa ra quyết định nhanh chóng. Ví dụ, một công ty logistics nhỏ đã sử dụng AI để phát hiện một thị trường ngách mới và mở rộng hoạt động kinh doanh của mình
• Đổi mới mô hình kinh doanh: AI tạo điều kiện cho các doanh nghiệp xây dựng các mô hình kinh doanh mới, như giao hàng bằng drone, kho hàng tự động hoàn toàn. Ví dụ, các công ty khởi nghiệp đang phát triển các giải pháp giao hàng cuối cùng bằng drone, giúp giảm thời gian giao hàng và tăng tính linh hoạt

5.2. Thách thức

Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong Logistics cũng đi kèm với những thách thức không nhỏ. Các doanh nghiệp cần phải đối mặt với nhiều khó khăn để tận dụng tối đa tiềm năng của công nghệ này:

• Đầu tư ban đầu lớn: Việc triển khai hệ thống AI đòi hỏi đầu tư ban đầu lớn vào phần cứng, phần mềm và đào tạo nhân viên
• Thiếu hụt nhân lực có kỹ năng: Để phát triển và vận hành các hệ thống AI, doanh nghiệp cần nhân lực có kỹ năng cao, nhưng nguồn nhân lực này còn khá hạn chế
• Bảo mật dữ liệu: Việc thu thập và xử lý lượng lớn dữ liệu cá nhân đặt ra những thách thức về bảo mật. Các doanh nghiệp cần có các biện pháp bảo mật chặt chẽ để bảo vệ thông tin khách hàng
• Sự cạnh tranh gay gắt: Việc ứng dụng AI đang trở thành xu hướng chung, do đó các doanh nghiệp phải đối mặt với sự cạnh tranh gay gắt để giành thị phần

6. Các bước triển khai AI Logistics hiệu quả

Việc ứng dụng AI vào lĩnh vực logistics không đơn thuần là đưa công nghệ vào quy trình hiện tại. Doanh nghiệp cần có chiến lược triển khai rõ ràng, từng bước bài bản để đảm bảo hiệu quả thực thi, giảm rủi ro và tối ưu đầu tư. Dưới đây là 7 bước quan trọng để triển khai AI Logistics hiệu quả:

6.1. Xác định mục tiêu kinh doanh rõ ràng

Trước khi bắt đầu bất kỳ dự án AI nào, doanh nghiệp cần xác định rõ ràng mục tiêu kinh doanh mà AI sẽ hỗ trợ giải quyết:

• Tối ưu chi phí vận hành logistics?
• Rút ngắn thời gian giao hàng?
• Dự báo nhu cầu chính xác hơn để tối ưu tồn kho?
• Cải thiện chất lượng dịch vụ khách hàng?

Việc đặt ra mục tiêu cụ thể giúp định hướng đúng loại công nghệ AI cần ứng dụng, đồng thời tạo ra KPIs rõ ràng để đánh giá hiệu quả sau triển khai.

6.2. Đánh giá năng lực hiện tại trong chuỗi cung ứng

Nhiều doanh nghiệp lao vào triển khai AI khi chưa thực sự hiểu rõ chuỗi cung ứng của mình đang ở đâu. Đây là sai lầm phổ biến dẫn đến việc “xây lâu đài trên cát”. Trước tiên, cần đánh giá hệ thống hiện tại xem đã đủ năng lực để tiếp nhận AI chưa. Cụ thể, hãy rà soát:

• Hạ tầng công nghệ: các hệ thống ERP, WMS, TMS, CRM hiện tại có kết nối được với nhau không, hay vẫn đang chạy riêng lẻ từng phần? Có khả năng tích hợp API không?
• Dữ liệu đang được lưu trữ như thế nào: tập trung hay phân tán? Có dashboard theo dõi theo thời gian thực chưa? Nếu vẫn đang lưu dữ liệu trên Excel rời rạc thì chưa thể triển khai AI.
• Đội ngũ kỹ thuật và vận hành: nhân sự có hiểu về quy trình dữ liệu không? Có người đảm nhận vai trò triển khai và theo dõi AI không? Lãnh đạo có thật sự cam kết đầu tư dài hạn không?
• Quy trình nội bộ: các bước xử lý đơn hàng, nhập – xuất kho, giao hàng có chuẩn hóa chưa? Nếu quy trình thay đổi liên tục, AI sẽ khó thích ứng và tạo sai số.

6.3. Chuẩn hóa và thu thập dữ liệu chất lượng cao

AI là công cụ ra quyết định dựa trên dữ liệu, nên nếu “đầu vào” không chính xác thì “đầu ra” chắc chắn sai lệch. Do đó, chuẩn hóa dữ liệu là điều kiện bắt buộc trước khi triển khai bất kỳ giải pháp AI nào.

3 tiêu chí dữ liệu cần đạt:

1 - Đầy đủ và toàn diện

• Từ lúc khách hàng đặt hàng đến khi nhận hàng: đơn hàng, thời gian xử lý, tuyến đường giao nhận, phương tiện, tài xế, khiếu nại, hoàn trả...
• Dữ liệu kho: vị trí lưu kho, thời gian tồn, tần suất xuất nhập.
• Dữ liệu môi trường: nhiệt độ, độ ẩm trong kho với hàng thực phẩm/thuốc.

2 - Chuẩn hóa và đồng nhất

• Các trường dữ liệu cần thống nhất (ví dụ: "TPHCM", "Hồ Chí Minh", "HCM" phải đồng nhất).
• Định dạng thời gian, đơn vị đo lường (km, phút, đơn vị tiền tệ) cần quy về một chuẩn duy nhất.
• Tránh dữ liệu trùng lặp, thiếu trường, hoặc điền tay linh tinh (ví dụ: “Giao nhanh nha aaaa” trong ô ghi chú).

3 - Tập trung và dễ truy xuất

• Tích hợp dữ liệu từ các hệ thống rời rạc vào một data warehouse hoặc data lake tập trung.
• Có dashboard phân tích theo thời gian thực (realtime) để AI có thể học và ra quyết định.

Doanh nghiệp cần bắt đầu bằng việc chuẩn hóa từ điển dữ liệu, xây dựng kho dữ liệu trung tâm (data warehouse), và đảm bảo các hệ thống có thể đồng bộ với nhau qua API. Càng thu thập dữ liệu chuẩn hóa sớm, càng giảm chi phí huấn luyện mô hình và càng nhanh ra kết quả chính xác.

6.4. Chọn bài toán AI phù hợp với doanh nghiệp

Không phải doanh nghiệp nào cũng có thể bắt đầu với AI toàn diện. Một doanh nghiệp mới số hóa ở mức cơ bản thì không nên triển khai mô hình AI phức tạp ngay, vì sẽ tốn kém mà khó thành công. Thay vào đó, nên chọn bài toán đơn giản, dễ đo lường, ROI rõ ràng, và tạo ra giá trị nhanh chóng để chứng minh hiệu quả. Ví dụ:

• Với doanh nghiệp có dữ liệu bán hàng cơ bản, có thể bắt đầu với AI dự báo tồn kho (Inventory Forecasting) để giảm chi phí lưu kho, ngăn thiếu hàng hoặc tồn đọng.
• Nếu vận hành đã có dữ liệu định tuyến, có thể thử tối ưu hóa tuyến giao hàng (Route Optimization) để tiết kiệm xăng dầu, nhân lực và thời gian giao.
• Nếu đội ngũ CSKH đang bị quá tải, AI dùng NLP có thể phân loại đơn hàng ưu tiên, lọc các đơn cần xử lý gấp, nâng cao trải nghiệm khách hàng.
• Trong kho có quá nhiều hàng hóa cần kiểm kê, AI với Computer Vision có thể hỗ trợ kiểm đếm nhanh bằng camera và hình ảnh, tiết kiệm hàng chục giờ nhân công mỗi tháng.

Việc chọn đúng bài toán không chỉ đảm bảo triển khai thành công ngay từ đầu mà còn tạo tiền đề về tâm lý nội bộ, khiến đội ngũ tin tưởng vào hiệu quả của AI, từ đó mở rộng sang các bài toán lớn hơn như tối ưu chuỗi cung ứng toàn diện hoặc tự động hóa quản lý vận hành.

6.5. Lựa chọn công nghệ, nền tảng và đối tác triển khai AI đáng tin cậy

Doanh nghiệp không nên tự mình xây dựng tất cả công nghệ AI từ đầu. Việc chọn đúng công cụ và đối tác không chỉ giúp tiết kiệm thời gian mà còn rút ngắn đáng kể vòng đời triển khai, tránh “đốt tiền” vào thử sai. Một số điểm quan trọng:

• Lựa chọn nền tảng nên dựa vào khả năng tích hợp sẵn, độ ổn định và chi phí dài hạn. Nếu doanh nghiệp đang dùng hệ sinh thái Microsoft thì chọn Azure sẽ thuận tiện hơn; nếu đã có team dùng Google Cloud, thì Google AI là lựa chọn tốt. Ngoài ra, có thể cân nhắc các nền tảng AI logistics chuyên sâu như Locus, FourKites, ClearMetal, vốn đã tối ưu cho vận hành chuỗi cung ứng.
• Chọn đối tác triển khai phải dựa trên kinh nghiệm thực tế, ưu tiên các đơn vị đã từng triển khai AI cho doanh nghiệp cùng ngành hoặc có case study cụ thể. Đối tác không chỉ là đơn vị triển khai, mà phải đồng hành và hiểu bài toán vận hành, để “nói cùng ngôn ngữ” với doanh nghiệp.
• Yêu cầu về bảo mật và tích hợp là điều bắt buộc: hệ thống AI phải có khả năng kết nối với phần mềm hiện tại qua API, đồng thời tuân thủ bảo mật theo các tiêu chuẩn ISO/IEC 27001, tránh lộ lọt dữ liệu khách hàng hoặc dữ liệu vận hành nhạy cảm.

6.6. Triển khai theo từng giai đoạn nhỏ (Pilot Test)

Thay vì triển khai toàn bộ hệ thống AI một lúc sẽ có khả năng dẫn đến thất bại vì quá phức tạp và rủi ro cao. Chính vì vậy, doanh nghiệp nên bắt đầu bằng một bài toán nhỏ, ở một khu vực hẹp, trong thời gian giới hạn. Chẳng hạn:

• Chỉ áp dụng AI tối ưu định tuyến giao hàng tại một tỉnh hoặc khu vực có nhiều đơn mỗi ngày, trong vòng 30-60 ngày.
• Thiết lập chỉ số đánh giá trước triển khai: giảm bao nhiêu % chi phí giao hàng, rút ngắn bao nhiêu phút/thời gian vận chuyển, tiết kiệm bao nhiêu nhân sự vận hành.
• Trong quá trình thử nghiệm, cần thu thập liên tục phản hồi từ người vận hành, từ tài xế đến điều phối viên – vì họ là người tương tác trực tiếp với AI, và sẽ phát hiện ra những lỗi mà hệ thống không thể tự thấy.

Cách tiếp cận theo kiểu “pilot test” này có ưu điểm là dễ kiểm soát, dễ sửa lỗi, giảm thiểu rủi ro, và tạo ra cơ hội học hỏi nhanh chóng trước khi mở rộng trên toàn hệ thống. Nếu triển khai tốt, nó trở thành bằng chứng thực tế để thuyết phục toàn bộ tổ chức chấp nhận AI.

6.7. Theo dõi,đo lường và tối ưu liên tục

Mọi mô hình AI  dù đơn giản hay phức tạp đều cần liên tục được theo dõi và cập nhật theo dữ liệu mới, điều kiện thị trường và hành vi người dùng thay đổi. Vì vậy, sau khi triển khai, doanh nghiệp cần:

• Xây dựng hệ thống KPIs cụ thể, như: chi phí logistics/đơn hàng, thời gian xử lý đơn hàng trung bình, tỷ lệ giao hàng đúng hẹn, mức độ hài lòng của khách hàng (NPS), độ chính xác của mô hình dự báo so với thực tế.
• Thiết lập cơ chế phản hồi từ thực tiễn, tức là nhân sự vận hành, nhân viên kho, tài xế, nhân viên CSKH cần có kênh để phản ánh dữ liệu sai, lỗi hệ thống, hoặc đề xuất cải tiến, để từ đó hệ thống AI tiếp tục học và điều chỉnh mô hình.
• Cải tiến mô hình theo chu kỳ, đặc biệt trong các dịp cao điểm như Tết, Black Friday hoặc các chiến dịch lớn hành vi người tiêu dùng và tốc độ đơn hàng thay đổi mạnh, nếu không tinh chỉnh mô hình thì AI sẽ dự báo sai hoặc gợi ý kém hiệu quả.

7. Xu hướng phát triển của AI trong Logistics trong tương lai

Ngành logistics đang trải qua một cuộc cách mạng nhờ sự phát triển vượt bậc của trí tuệ nhân tạo (AI). Trong tương lai, AI sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các hoạt động logistics, mang lại hiệu quả cao và trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng. Dưới đây là một số xu hướng đáng chú ý:

7.1. AI và IoT - Tạo ra các hệ thống logistics thông minh

Việc kết hợp AI và IoT sẽ tạo ra các hệ thống logistics thông minh, có khả năng thu thập và phân tích dữ liệu từ hàng triệu cảm biến được gắn trên các thiết bị, phương tiện và hàng hóa. Điều này giúp doanh nghiệp theo dõi và quản lý chuỗi cung ứng một cách chi tiết và chính xác hơn. Ví dụ, bằng cách kết hợp AI và IoT, các doanh nghiệp có thể dự đoán được thời điểm cần bảo trì thiết bị, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và chi phí bảo trì.

7.2. AI và Blockchain - Đảm bảo tính minh bạch và an toàn trong chuỗi cung ứng

Blockchain, với tính năng bảo mật và minh bạch cao, sẽ kết hợp với AI để tạo ra một hệ thống quản lý chuỗi cung ứng đáng tin cậy. AI sẽ giúp phân tích dữ liệu trên blockchain để phát hiện các bất thường, gian lận và đảm bảo tính toàn vẹn của hàng hóa. Ví dụ, trong ngành dược phẩm, blockchain kết hợp với AI có thể giúp theo dõi nguồn gốc và chất lượng của thuốc từ nhà sản xuất đến tay người tiêu dùng.

7.3. AI và thực tế ảo/tăng cường - Đào tạo và quản lý hiệu quả hơn

Thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) kết hợp với AI sẽ tạo ra các môi trường mô phỏng chân thực để đào tạo nhân viên, từ đó giảm thiểu chi phí và thời gian đào tạo. Ví dụ, nhân viên kho có thể sử dụng kính VR để thực hành các thao tác xếp dỡ hàng hóa trong một môi trường ảo trước khi làm việc thực tế. Ngoài ra, AR có thể giúp nhân viên kho dễ dàng tìm kiếm vị trí của hàng hóa trong kho

Ứng dụng AI trong logistics đang mở ra một kỷ nguyên mới, nơi mà các quy trình được tự động hóa, hiệu quả được nâng cao và trải nghiệm khách hàng được cải thiện. Nhờ khả năng phân tích dữ liệu lớn, học máy và tự động hóa, AI giúp doanh nghiệp tối ưu hóa chuỗi cung ứng, giảm chi phí, tăng năng suất và cạnh tranh hiệu quả hơn. Việc đầu tư vào AI là một quyết định thông minh cho các doanh nghiệp logistics muốn duy trì sự tăng trưởng và thích ứng với sự thay đổi không ngừng của thị trường. Hy vọng bài viết trên mà AI FIRST chia sẻ sẽ đem lại thông tin hữu ích cho bạn đọc.