ỨNG DỤNG AI TRONG LOGISTICS: CÁCH MẠNG HOÁ HOẠT ĐỘNG DOANH NGHIỆP

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 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 giúp phân tích lượng lớn 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.

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. 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:

6.1. 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.

6.2. 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.

6.3.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.