Ứng dụng AI trong logistics đang mở ra nhiều cơ hội tối ưu hóa quy trình vận chuyển, quản lý kho và dự báo nhu cầu chính xác hơn. Cùng Wi Team khám phá cách ứng dụng công nghệ AI trong lĩnh vực logistics để đẩy mạnh sự phát triển bền vững trong bài viết này nhé.

1. Lợi ích của AI trong Logistics

Dưới đây là những lợi ích nổi bật của AI trong logistics, giúp cải thiện chất lượng dữ liệu, tăng an toàn, tiết kiệm chi phí và tối ưu thời gian giao hàng.

1.1. Làm giàu chất lượng dữ liệu

Nhờ khả năng xử lý dữ liệu vượt trội, NLP và transfer learning, học máy, AI giúp doanh nghiệp thu thập, sắp xếp và hiểu rõ lượng thông tin khổng lồ từ nhiều nguồn. NLP giải mã được cả thuật ngữ chuyên ngành, trong khi ML kết nối và học hỏi từ các ý tưởng, tạo nên bức tranh ngữ cảnh sâu sắc.

1.2. Giúp tăng cường tính an toàn

AI hẹp giúp lập kế hoạch và quản lý kho hiệu quả nhờ tự động hóa kiểm tra dữ liệu, cảnh báo nguy cơ và ghi nhận tồn kho. Điều này cho phép nhà sản xuất phản ứng nhanh, bảo trì phòng ngừa, đảm bảo an toàn cho người lao động và hàng hóa, đồng thời đảm bảo tuân thủ vận hành kho.

1.3. Giao không giới hạn thời gian

AI giúp giảm phụ thuộc vào lao động thủ công, tăng tốc độ và độ an toàn trong quy trình vận chuyển hàng hóa. Nhờ công nghệ hỗ trợ tự động, các bước xử lý truyền thống được rút ngắn, hỗ trợ doanh nghiệp dễ dàng đáp ứng cam kết giao hàng nhanh chóng và hiệu quả cho người tiêu dùng.

1.4. Giảm thiểu chi phí vận hành

AI giúp chuỗi cung ứng giảm chi phí vận hành nhờ quy trình tự động thông minh, hoạt động ổn định và hạn chế lỗi. Từ dịch vụ khách hàng đến kho hàng, sự cố được giảm thiểu rõ rệt. Đồng thời, robot kho hoạt động nhanh và chính xác hơn, nâng cao năng suất và hiệu quả tổng thể.

1.5. Dự đoán giao thông tốt hơn

Dự báo vận tải dùng AI và học máy để phân tích dữ liệu thị trường, giúp doanh nghiệp dự đoán biến động giá và năng lực vận chuyển trong tương lai. Nhờ đó, các CEO có thể chủ động đặt chỗ với giá hợp lý, tối ưu kế hoạch và tuyến đường vận tải trong vài ngày sau khi đặt hàng.

1.6. Tiết kiệm nhiên liệu đáng kể

Nếu không cắt giảm khí thải, hàng không và vận tải biển có thể chiếm gần 40% lượng CO₂ toàn cầu vào năm 2050. Thậm chí, năm 2021 có đến 15% quãng đường xe tải chạy mà không chở hàng. AI sẽ tối ưu lộ trình vận chuyển làm giảm tác động môi trường bằng cách tối ưu tải trọng và lộ trình giao hàng.

1.7. Tối ưu thời gian giao hàng

Các nhà quản lý logistics dùng AI để tối ưu lộ trình giao hàng, đảm bảo nguyên liệu đến đúng lúc và hàng hóa được phân phối nhanh chóng. AI còn cho phép thiết lập ưu tiên theo số lượng đơn, tình trạng hàng và xử lý đặc biệt với đơn hàng quan trọng, giúp cải thiện hiệu quả toàn chuỗi cung ứng.

2. 10 trường hợp phổ biến ứng dụng AI trong Logistics

AI được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực của logistics, giúp nâng cao hiệu quả và tối ưu quy trình vận hành.

2.1. Quản trị quan hệ khách hàng

Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Logistics giúp doanh nghiệp quản lý hiệu quả hàng tồn kho, hạn chế tình trạng hết hàng và nâng cao trải nghiệm mua sắm liền mạch cho khách hàng. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu vận hành và góp phần tăng mức độ hài lòng và giữ chân khách hàng tốt hơn.

Ngoài ra, AI còn hỗ trợ cá nhân hóa trải nghiệm mua sắm nhờ phân tích hành vi và sở thích từng khách hàng. Khi tích hợp phần mềm chatbot, doanh nghiệp có thể tự động gợi ý sản phẩm phù hợp, tăng tỷ lệ chuyển đổi và tạo ra sự tương tác gần gũi, chính xác hơn trong quá trình chăm sóc khách hàng.

2.2. Lập kế hoạch

Logistics đòi hỏi kế hoạch chi tiết và phối hợp linh hoạt giữa các bên liên quan. Ứng dụng AI và máy học (ML) giúp dự đoán tồn kho, nhu cầu và nguồn cung, từ đó phân tích và đưa ra các kịch bản tối ưu. Điều này hỗ trợ phân phối hàng hóa hiệu quả và duy trì cân bằng giữa cung và cầu.

2.3. Quản lý kho

Hiện chỉ có 47% doanh nghiệp ứng dụng AI trong quản lý kho, nhưng con số này dự báo sẽ tăng lên 85% trong 5 năm tới, cho thấy xu hướng áp dụng AI ngày càng rõ rệt. Tích hợp AI giúp quản lý và tìm kiếm thông tin hiệu quả hơn, từ đó nâng cao hiệu suất và tăng trưởng doanh thu bền vững.

Dựa trên dữ liệu AI, doanh nghiệp có thể linh hoạt điều chỉnh đơn đặt hàng trước khi chuyển về kho. Với các chuỗi nhiều kho bãi, AI hỗ trợ phân tích hàng tồn và đề xuất lộ trình xử lý tối ưu. Đồng thời, khả năng dự báo nhu cầu và lên lịch vận chuyển sớm giúp tiết kiệm đáng kể chi phí logistics.

2.4. Quản lý nguồn cung cấp

Quản lý nguồn cung là yếu tố then chốt trong logistics, đặc biệt khi doanh nghiệp muốn xây dựng một chuỗi cung ứng bền vững. Áp dụng AI giúp đơn giản hóa quy trình đánh giá, kiểm tra và xác minh tín dụng nhà cung cấp, từ đó giảm thiểu rủi ro và tăng độ tin cậy trong quá trình hợp tác.

Nhờ vào máy học và các thuật toán thông minh, AI tự động thu thập và xử lý dữ liệu nhà cung cấp theo các tiêu chí mong muốn. Dựa trên đó, doanh nghiệp có thể đánh giá và lựa chọn đối tác tiềm năng ngay từ đầu, tạo nền tảng vững chắc cho sự thành công dài hạn trong chuỗi cung ứng.

2.5. Vận chuyển và giao hàng

Trong chuỗi cung ứng, khâu vận chuyển và giao hàng giữ vai trò then chốt và thường là một trong những lĩnh vực được ưu tiên ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và tự động hóa. Tích hợp AI vào các hoạt động này ngày càng phổ biến, tiêu biểu có thể kể đến:

• Xe tự lái: Giúp tiết kiệm thời gian, chi phí và giảm tai nạn, nhưng hiện vẫn bị giới hạn bởi công nghệ và quy định pháp lý chưa hoàn thiện.

• Máy bay không người lái: Là phương tiện phù hợp để giao hàng nhanh đến khu vực khó tiếp cận, đặc biệt với sản phẩm có hạn sử dụng ngắn.

• Robot kho hàng: Hỗ trợ tự động hóa quy trình nhận, phân loại và vận chuyển hàng, giúp tăng năng suất và giảm sai sót hiệu quả.

• Con đường thông minh: Tích hợp công nghệ hiện đại để tăng an toàn giao thông và rút ngắn thời gian giao hàng trong chuỗi cung ứng.

2.6. Các tác vụ back-office

Khi tích hợp trí tuệ nhân tạo (AI) cùng Tự động hóa Quy trình Robot (RPA) vào các công việc hay tác vụ back-office, doanh nghiệp có thể nâng cao hiệu suất, cải thiện tốc độ xử lý và giảm thiểu sai sót. AI trong Logistics đang được ứng dụng để tự động hóa nhiều nhiệm vụ văn phòng, chẳng hạn như:

• Lập kế hoạch và theo dõi: AI lên kế hoạch vận chuyển và theo dõi hàng hóa trong kho để cập nhật thông tin chính xác.

• Tạo báo cáo: RPA hỗ trợ tự động tạo báo cáo định kỳ và phân phối đến quản lý cùng các bên liên quan để nắm rõ hiệu suất.

• Xử lý hóa đơn, vận đơn, bảng tỷ giá: Giải pháp tự động hóa tăng tốc độ xử lý tài liệu và đối chiếu dữ liệu, giảm thiểu sai sót.

• Xử lý email: Bot RPA phân tích nội dung email và tự động chuyển tiếp đến đúng người dựa trên nội dung được xác định.

2.7. Dự đoán nhu cầu

Để phát triển bền vững, doanh nghiệp logistics cần dự đoán chính xác nhu cầu hàng hóa và nguồn cung trong tương lai. Việc áp dụng AI giúp tạo ra các dự báo chính xác hơn cả chuyên gia, từ đó giảm tồn kho, tối ưu quy trình kho vận và hỗ trợ doanh nghiệp phản ứng nhanh hơn với biến động thị trường.

2.8. Phát hiện lỗi

Sản phẩm hư hỏng hoặc kém chất lượng có thể làm mất lòng tin của khách hàng và dẫn đến sự chuyển hướng sang đối thủ. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong Logistics giúp phát hiện sớm thiệt hại qua công nghệ thị giác máy tính, từ đó giúp doanh nghiệp giảm thiểu thiệt hại và duy trì chất lượng dịch vụ.

2.9. Tối ưu hóa tuyến đường

Tối ưu hóa tuyến đường bằng AI giúp giảm thời gian vận chuyển, chi phí và tiết kiệm nhiên liệu. AI sử dụng thuật toán phân tích dữ liệu giao thông, cước phí, thời tiết để chọn tuyến đường tối ưu và cập nhật thông tin thời gian thực để điều chỉnh kịp thời nếu có sự cố, đảm bảo hàng hóa đến đúng giờ.

2.10. Bảo trì dự đoán

Bảo trì dự đoán sử dụng AI giúp các công ty vận tải và sản xuất dự báo thời điểm bảo trì máy móc dựa trên dữ liệu cảm biến và thuật toán học máy. Điều này giúp giảm hư hỏng và kéo dài tuổi thọ thiết bị, đồng thời tiết kiệm chi phí bảo trì, nâng cao hiệu quả hoạt động của doanh nghiệp.

3. Thách thức và giải pháp khi ứng dụng AI trong Logistics

Công nghệ AI trong ngành logistics mang lại nhiều lợi ích, nhưng cũng đối mặt với không ít thách thức cần được giải quyết để đạt hiệu quả tối ưu.

3.1. Chất lượng dữ liệu và tích hợp

Dữ liệu trong logistics đến từ nhiều nguồn khác nhau với định dạng, chất lượng không đồng nhất và thường thiếu tính nhất quán. Điều này khiến các phần mềm AI gặp khó khăn trong phân tích, dẫn đến dự báo không chính xác, ảnh hưởng tiêu cực đến quyết định vận hành và quản lý toàn bộ chuỗi cung ứng.

Giải pháp cần tập trung vào xây dựng quy trình chuẩn hóa, làm sạch dữ liệu một cách bài bản, kết hợp sử dụng nền tảng tích hợp dữ liệu hiện đại, giúp AI tiếp nhận nguồn thông tin chính xác và đồng bộ. Nhờ đó, AI có thể vận hành hiệu quả, tối ưu hóa quy trình logistics và chất lượng dịch vụ.

3.2. Chi phí triển khai tương đối cao

Triển khai AI trong logistics yêu cầu đầu tư lớn cho phần cứng, phần mềm, đội ngũ chuyên gia và đào tạo nhân sự, khiến chi phí ban đầu trở thành rào cản lớn. Điều này đặc biệt gây áp lực tài chính lên các doanh nghiệp vừa và nhỏ, làm chậm tiến độ áp dụng công nghệ tiên tiến.

Để giảm thiểu chi phí, doanh nghiệp có thể tận dụng các giải pháp AI dựa trên đám mây hoặc thuê ngoài dịch vụ chuyên nghiệp, đồng thời chia nhỏ quá trình triển khai thành nhiều giai đoạn phù hợp với ngân sách. Cách làm này giúp doanh nghiệp tối ưu chi phí, đồng thời khai thác hiệu quả các lợi ích từ AI.

3.3. Sự kháng cự với những thay đổi

Nhiều nhân viên và quản lý lo lắng AI sẽ thay đổi thói quen làm việc so với cách làm thủ công truyền thống, thậm chí gây mất việc, dẫn đến sự kháng cự mạnh mẽ. Sự chống đối này làm trì hoãn quá trình chuyển đổi số và gây khó khăn trong việc triển khai các giải pháp AI hiệu quả.

Giải pháp là tăng cường truyền thông rõ ràng về lợi ích của AI, tổ chức các chương trình đào tạo nâng cao kỹ năng và khuyến khích sự hợp tác giữa con người và công nghệ. Điều này giúp nâng cao nhận thức, tạo sự đồng thuận và thúc đẩy chuyển đổi số diễn ra thuận lợi, hiệu quả hơn.

4. Xu hướng tương lai của ứng dụng AI trong Logistics

AI được kỳ vọng sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ trong tương lai và có khả năng tạo ra một cuộc cách mạng trong ngành Logistics.

4.1. Công nghệ AI mới trong Logistics

Dưới đây là hai phương pháp học máy nổi bật có thể thay đổi ngành Logistics trong tương lai:

• Học tăng cường (Reinforcement Learning): Là phương pháp mà AI học cách đưa ra quyết định thông qua thử - sai trong môi trường cụ thể - logistics - có thể ứng dụng để tối ưu quản lý kho, điều phối vận tải, và sắp xếp tuyến đường.

• Học máy không giám sát (Unsupervised Learning): Là kỹ thuật AI học từ dữ liệu không gán nhãn; hữu ích trong phân tích dữ liệu logistics nhằm phát hiện mẫu ẩn, phân khúc khách hàng, và cá nhân hóa chiến lược tiếp cận.

4.2. Ứng dụng tương lai của AI trong Logistics

Sau đây là một số ứng dụng của AI trong Logistics, dự kiến sẽ có sự phát triển mạnh mẽ trong tương lai:

• Xe tự lái: Xe tự lái có khả năng thay đổi cách thức vận chuyển, đặc biệt trong vận tải đường dài và giao hàng chặng cuối, với lợi thế vận hành liên tục 24/7 và giảm thiểu tai nạn do con người gây ra.

• Drone giao hàng (máy bay không người lái): Drone sẽ trở thành phương tiện giao hàng hiệu quả, đặc biệt ở khu vực hẻo lánh hoặc đô thị đông đúc, vượt qua rào cản giao thông và địa hình phức tạp.

• Kho hàng tự động hoàn toàn: Kho hàng tự động hoàn toàn thay thế con người trong quy trình quản lý kho, từ nhận hàng, lưu trữ, đến xử lý và giao hàng, nhờ vào các hệ thống AI tiên tiến.

5. Kiến nghị của Bộ Công Thương về ứng dụng AI trong Logistics

Theo tạp chí Công Thương tháng 4/2024, AI đóng vai trò then chốt trong việc cải thiện hiệu quả hoạt động và năng suất của các doanh nghiệp logistics tại Việt Nam. Để thúc đẩy ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành này, các doanh nghiệp cần thực hiện những bước sau:

Xây dựng chiến lược chuyển đổi số: Doanh nghiệp Logistics cần xác định chiến lược chuyển đổi số rõ ràng, bao gồm mục tiêu và lộ trình cụ thể, với việc ứng dụng công nghệ AI để tối ưu hóa hiệu quả hoạt động.

Xác định các yếu tố chủ quan: Các yếu tố như ý chí lãnh đạo, năng lực nhân sự, quy trình, nguồn vốn và nền tảng công nghệ cần được đánh giá kỹ lưỡng để lựa chọn hướng đi phù hợp và tránh đầu tư thất bại.

Nghiên cứu mô hình ứng dụng công nghệ: Doanh nghiệp cần nghiên cứu các mô hình ứng dụng AI và hợp tác với các đơn vị chuyển đổi số để lựa chọn giải pháp hiệu quả, phù hợp với nhu cầu và đặc thù của mình.

Xem thêm: Ứng dụng AI trong kiến trúc: Cách viết Prompt & Câu lệnh AI

6. Các câu hỏi thường gặp về AI trong logistics

Dưới đây là các câu trả lời ngắn cho thắc mắc phổ biến về ứng dụng AI trong lĩnh vực Logistics.

6.1. Nên ứng dụng AI trong Logistics như thế nào?

AI được sử dụng trong logistics chủ yếu để dự báo nhu cầu, lập kế hoạch vận chuyển, giám sát điều kiện hàng hóa, và tối ưu hóa không gian kho cũng như lộ trình vận tải.

6.2. AI có đang thay đổi lĩnh vực vận chuyển không?

Các công ty vận tải đang sử dụng AI để phân tích các yếu tố như giao thông, dòng hải lưu và điều kiện thời tiết nhằm điều chỉnh lộ trình hoặc xây dựng tuyến đường thay thế, giúp giảm tiêu thụ nhiên liệu và tránh nguy cơ chậm trễ. AI cũng được ứng dụng để bảo trì thiết bị theo hướng dự đoán trước.

6.3. AI trong Logistics có giúp bền vững hơn không?

AI giúp chuỗi cung ứng trở nên bền vững hơn chủ yếu bằng cách tối ưu hóa lộ trình vận chuyển, từ đó giảm tiêu thụ nhiên liệu hóa thạch của phương tiện và cắt giảm lượng khí thải carbon.

Ứng dụng AI trong logistics giúp tối ưu quy trình và tạo ra bước đột phá trong quản lý và vận hành. Để khai thác hiệu quả công nghệ này, doanh nghiệp cần vượt qua các thách thức và lựa chọn giải pháp phù hợp. Cùng theo dõi và cập nhật thêm nhiều thông tin hữu ích tại website WiOn để không bỏ lỡ xu hướng công nghệ mới nhất!