Từ dự báo nhu cầu, quản lý tồn kho đến tối ưu vận chuyển và xử lý chứng từ, trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence - AI) đang từng bước được ứng dụng vào nhiều hoạt động trong logistics.
Mỗi ngày, doanh nghiệp phải xử lý lượng lớn dữ liệu từ đơn hàng, tồn kho, phương tiện, tuyến vận chuyển, thời gian giao nhận đến chứng từ xuất nhập khẩu. Khi lượng dữ liệu ngày càng lớn, bài toán không chỉ nằm ở việc doanh nghiệp thu thập được bao nhiêu dữ liệu, mà quan trọng hơn là có thể phân tích và sử dụng dữ liệu đó nhanh đến đâu để phục vụ vận hành và ra quyết định.
Đây là một trong những lý do AI ngày càng được quan tâm trong lĩnh vực logistics.
Vì sao AI ngày càng được ứng dụng trong Logistics?
Logistics là một chuỗi gồm nhiều hoạt động liên kết chặt chẽ với nhau. Một thay đổi tại một mắt xích có thể ảnh hưởng đến nhiều công đoạn phía sau.
Dự báo nhu cầu thiếu chính xác có thể dẫn đến tồn kho quá cao hoặc thiếu hàng. Một thay đổi về lịch trình vận chuyển có thể ảnh hưởng đến kế hoạch giao nhận. Sai sót trên chứng từ có thể làm kéo dài thời gian xử lý.
Trong khi đó, nhiều quyết định cần được đưa ra dựa trên lượng dữ liệu lớn và trong khoảng thời gian ngắn.
AI có khả năng hỗ trợ xử lý dữ liệu, nhận diện các mẫu thông tin, tự động hóa một số tác vụ và cung cấp thêm cơ sở cho quá trình ra quyết định. Khi được triển khai đúng bài toán, công nghệ này có thể giúp doanh nghiệp chuyển từ cách vận hành mang tính phản ứng sang chủ động hơn dựa trên dữ liệu.
5 ứng dụng nổi bật của AI trong Logistics
1. Dự báo nhu cầu và quản lý tồn kho
Một trong những bài toán quan trọng của chuỗi cung ứng là xác định doanh nghiệp cần bao nhiêu hàng hóa và cần vào thời điểm nào.
Tồn kho quá thấp có thể khiến doanh nghiệp không đáp ứng kịp nhu cầu. Ngược lại, duy trì lượng tồn kho quá cao làm tăng chi phí lưu kho, chiếm dụng vốn và kéo theo nguy cơ hàng hóa lỗi thời.
AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu bán hàng trong quá khứ, biến động theo mùa, xu hướng nhu cầu và mức tồn kho để doanh nghiệp có thêm cơ sở xây dựng kế hoạch phù hợp.
Nhờ đó, doanh nghiệp có thể chủ động hơn trong việc nhập hàng, phân bổ tồn kho và hạn chế tình trạng dư thừa hoặc thiếu hụt hàng hóa.
AI không loại bỏ hoàn toàn sai số trong dự báo, nhưng giúp doanh nghiệp khai thác lượng dữ liệu lớn nhanh hơn và có thêm cơ sở cho quá trình ra quyết định.
2. Tối ưu tuyến vận chuyển
Trong logistics, tuyến đường ngắn nhất chưa chắc luôn là phương án vận chuyển hiệu quả nhất.
Một kế hoạch vận chuyển còn chịu ảnh hưởng bởi tình trạng giao thông, thời tiết, thời gian giao nhận, năng lực phương tiện, số lượng điểm giao hàng và nhiều điều kiện vận hành khác.
AI có thể phân tích đồng thời nhiều nhóm dữ liệu để hỗ trợ doanh nghiệp lựa chọn phương án vận chuyển phù hợp hơn.
Khi điều kiện thực tế thay đổi, dữ liệu mới cũng có thể được cập nhật để hỗ trợ điều chỉnh kế hoạch. Giá trị của AI vì vậy không chỉ nằm ở việc tìm một tuyến đường phù hợp, mà còn ở khả năng hỗ trợ doanh nghiệp thích ứng nhanh hơn trước những thay đổi trong quá trình vận hành.
3. Tự động hóa xử lý chứng từ
Hoạt động logistics và xuất nhập khẩu liên quan đến lượng lớn chứng từ như hóa đơn (Invoice), phiếu đóng gói (Packing List), vận đơn (Bill of Lading), xác nhận đặt chỗ (Booking Confirmation) hay tờ khai hải quan (Customs Declaration).
Nếu dữ liệu trên các chứng từ này được nhập và kiểm tra hoàn toàn thủ công, doanh nghiệp phải dành nhiều thời gian cho những tác vụ lặp lại, đồng thời vẫn tồn tại nguy cơ sai sót.
AI kết hợp với công nghệ nhận dạng ký tự quang học (Optical Character Recognition - OCR) có thể hỗ trợ đọc, trích xuất và đối chiếu thông tin từ chứng từ.
Thay vì dành phần lớn thời gian cho nhập liệu, nhân sự có thể tập trung nhiều hơn vào việc kiểm tra các trường hợp bất thường, xử lý phát sinh và những công việc cần chuyên môn.
4. Theo dõi chuỗi cung ứng theo thời gian thực
Trong quá trình vận chuyển, một lô hàng có thể chịu ảnh hưởng bởi ùn tắc, thời tiết, thay đổi lịch trình hoặc những sự cố ngoài kế hoạch.
Nếu doanh nghiệp chỉ phát hiện vấn đề khi lô hàng đã chậm, khả năng xử lý thường bị hạn chế.
Khi AI được kết hợp với dữ liệu từ hệ thống quản lý vận tải và Internet vạn vật (Internet of Things - IoT), doanh nghiệp có thể phân tích dữ liệu liên tục để hỗ trợ nhận diện những dấu hiệu bất thường sớm hơn.
Thay vì chỉ biết:
“Lô hàng đã bị chậm.”
Doanh nghiệp có thể tiến gần hơn đến việc xác định:
“Lô hàng nào đang có nguy cơ chậm và cần được ưu tiên xử lý?”
Đây là một thay đổi quan trọng trong quản trị chuỗi cung ứng, từ xử lý sự cố sau khi xảy ra sang nhận diện rủi ro và chủ động phương án ứng phó.
5. Phân tích dữ liệu và hỗ trợ ra quyết định
Doanh nghiệp logistics vốn đã sở hữu lượng dữ liệu rất lớn. Thách thức nằm ở việc biến những dữ liệu đó thành thông tin có giá trị.
AI có thể hỗ trợ phân tích dữ liệu để nhận diện điểm nghẽn trong vận hành, tìm hiểu nguyên nhân chậm giao hàng, theo dõi hiệu suất phương tiện và kho bãi, phát hiện những trường hợp bất thường hoặc hỗ trợ dự báo rủi ro.
Cách sử dụng dữ liệu, vì vậy có thể tiến từ câu hỏi:
“Điều gì đã xảy ra?”
đến:
“Vì sao điều đó xảy ra?”
và xa hơn là:
“Điều gì có khả năng xảy ra tiếp theo và doanh nghiệp nên chuẩn bị như thế nào?”
Đây cũng là một trong những giá trị quan trọng của AI đối với hoạt động quản trị logistics.
AI có thay thế con người trong Logistics?
AI có lợi thế rõ ràng trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn và tự động hóa những công việc có tính lặp lại. Tuy nhiên, logistics không chỉ là bài toán dữ liệu.
Đàm phán với khách hàng và đối tác, xử lý những tình huống phát sinh, đánh giá các trường hợp ngoại lệ hay đưa ra quyết định chiến lược vẫn cần đến kinh nghiệm và khả năng phán đoán của con người.
Vì vậy, thay vì đặt AI và con người ở hai phía đối lập, doanh nghiệp có thể xem AI như một công cụ giúp đội ngũ xử lý thông tin nhanh hơn, có thêm dữ liệu để đánh giá và dành nhiều thời gian hơn cho những công việc tạo ra giá trị cao hơn.
Câu hỏi quan trọng vì thế không chỉ là:
“AI có thay thế con người hay không?”
mà nên là:
“AI có thể hỗ trợ đội ngũ hiện tại làm việc hiệu quả hơn ở đâu?”
Doanh nghiệp nên bắt đầu ứng dụng AI từ đâu?
Ứng dụng AI không nhất thiết phải bắt đầu bằng một dự án quy mô lớn.
Trước tiên, doanh nghiệp nên xác định một vấn đề cụ thể đang tiêu tốn nhiều thời gian, chi phí hoặc nguồn lực trong quá trình vận hành.
Nếu khối lượng chứng từ phải xử lý thủ công quá lớn, doanh nghiệp có thể xem xét tự động hóa việc đọc và trích xuất dữ liệu. Nếu khó dự báo nhu cầu, AI có thể được ứng dụng để hỗ trợ phân tích dữ liệu lịch sử và xu hướng. Nếu thường xuyên gặp khó khăn trong việc phát hiện lô hàng có nguy cơ chậm, doanh nghiệp có thể xem xét các hệ thống phân tích và cảnh báo sớm.
Sau khi xác định đúng vấn đề, doanh nghiệp cần tiếp tục đánh giá chất lượng dữ liệu, khả năng tích hợp với hệ thống hiện có và năng lực của đội ngũ sử dụng công nghệ.
Thay vì bắt đầu bằng câu hỏi “Chúng ta có thể dùng AI ở đâu?”, một cách tiếp cận thực tế hơn là:
“Vấn đề nào trong vận hành cần được giải quyết trước?”
AI trong Logistics sẽ phát triển theo hướng nào?
Trong thời gian tới, AI có thể tiếp tục được tích hợp sâu hơn với các công nghệ và hệ thống vận hành khác.
Một số hướng đáng chú ý gồm kho thông minh (Smart Warehouse), AI kết hợp Internet vạn vật (IoT), robot hỗ trợ vận hành, mô hình bản sao số (Digital Twin), phân tích dự báo (Predictive Analytics) và các hệ thống hỗ trợ ra quyết định theo thời gian thực.
Điểm quan trọng không chỉ nằm ở từng công nghệ riêng lẻ, mà ở khả năng kết nối dữ liệu giữa các mắt xích trong chuỗi cung ứng để doanh nghiệp có góc nhìn đầy đủ hơn về hoạt động vận hành.
Góc nhìn từ GPG
AI đang mở ra nhiều cách mới để doanh nghiệp khai thác dữ liệu và nâng cao hiệu quả logistics. Tuy nhiên, giá trị của công nghệ không nằm ở việc doanh nghiệp sử dụng bao nhiêu công cụ AI, mà ở việc AI có giải quyết đúng vấn đề đang tồn tại trong vận hành hay không.
Một hệ thống công nghệ hiệu quả vẫn cần dữ liệu phù hợp, quy trình rõ ràng và đội ngũ có đủ chuyên môn để đánh giá kết quả.
Sự kết hợp giữa con người, dữ liệu, công nghệ và kinh nghiệm thực tiễn sẽ là nền tảng giúp doanh nghiệp từng bước xây dựng hoạt động logistics chủ động, hiệu quả và thích ứng tốt hơn trước những thay đổi của thị trường.
✨ Your Success Is Our Success.
