0976.389.199
Trí tuệ nhân tạo (AI) có tác động như thế nào trong ngành logistics?

Trí tuệ nhân tạo (AI) có tác động như thế nào trong ngành logistics?

Kỹ thuật số ngày càng phát triển kỹ thuật số do kết quả của toàn cầu hóa; người tiêu dùng bắt đầu mua trực tuyến nhiều hơn và mong muốn sản phẩm hoặc dịch vụ của họ được phân phối nhanh hơn và tốn ít tiền hơn. Trong thế giới nhịp độ nhanh ngày nay, các chuỗi cung ứng và hậu cần phải thích ứng với nhu cầu thay đổi nhanh chóng của người tiêu dùng. Theo báo cáo cho thấy, các chuỗi cung ứng lãng phí hàng giờ mỗi ngày cho các thủ tục giấy tờ, dẫn đến khoản lỗ hàng năm với con số khủng. Sử dụng AI cho một số công việc là một trong những cách tiếp cận để cải thiện vấn đề. Chuyển một số hoạt động thủ công nhất định sang máy móc có thể giúp giảm bớt vấn đề về thủ tục giấy tờ đồng thời tăng năng suất. Trong bài viết này, chúng ta sẽ tìm hiểu AI có tác động như thế nào trong ngành công nghiệp logistics.

Trí tuệ nhân tạo đã thay đổi hoàn toàn ngành công nghiệp hậu cần và chuỗi cung ứng. Dưới đây là năm cách mà công nghệ dựa trên AI có thể giúp các doanh nghiệp nâng cao và đổi mới hoạt động hậu cần và chuỗi cung ứng của họ.

1) Khả năng dự đoán, phân tích  

Bất kỳ dịch vụ hậu cần nào cũng phải có khả năng hoạt động hiệu quả, giao hàng đúng hạn và tiết kiệm chi phí vận chuyển. Để thực hiện điều này, cần phải có một nghiên cứu chuyên sâu dựa trên dữ liệu lịch sử để phát hiện các xu hướng rủi ro, thực hiện các bước khắc phục và đưa ra các dự báo. Bạn chỉ có thể tăng cường đáng kể hoạt động hậu cần, sửa đổi các mẫu giao hàng, cung cấp khi giao hàng và dự báo hành vi của người tiêu dùng bằng cách sử dụng phân tích dự đoán. Khảo sát ngành hàng năm của MHI cho năm 2020 cho biết tỷ lệ các công ty hậu cần sử dụng phân tích dự đoán đã bay từ 17% trong năm 2017 lên 30% vào năm 2019. Nó không chỉ có thể cải thiện khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, tối ưu hóa các tuyến đường và giúp theo dõi và lập kế hoạch vận chuyển dễ dàng hơn, nhưng nó cũng có thể xác định các trường hợp và nguy cơ bất ngờ. Nếu được thực hiện đúng cách, nó sẽ giảm đáng kể chi phí hoạt động và hỗ trợ các doanh nghiệp đưa ra các quyết định sáng suốt hơn.


2) Robot

Robotics đề cập đến việc sử dụng các máy móc thông minh trong quy trình quản lý chuỗi cung ứng. Theo nghiên cứu của Statista, doanh thu của robot dịch vụ hậu cần sẽ đạt hơn 6 tỷ USD vào năm 2021. Nói chung, robot có thể thực hiện các hoạt động thông thường như giao hàng, vận chuyển, lưu trữ, lấy hàng, đóng gói và định tuyến. Sự khác biệt cơ bản giữa rô bốt công nghiệp thông thường và rô bốt được hỗ trợ bởi AI là rô bốt sau này có thể thực hiện các công việc phức tạp hơn mà không cần sự can thiệp của con người. Robot thông minh cũng có thể phát triển bằng cách học các nhiệm vụ mới và thực hiện các hành vi ngày càng phức tạp. Có nghĩa là thiết bị này có thể thay thế một phần, và trong một số trường hợp hoàn toàn, thay thế con người trong quá trình phân phối, làm cho nó dễ dự đoán hơn, điều chỉnh đơn giản và thành công hơn. Ví dụ: Drone, có thể vận chuyển một lượng tải nhất định và có thể bay hoặc di chuyển trên cạn hoặc dưới nước. Các giải pháp RFID (nhận dạng tần số vô tuyến) có thể phân loại, xác định và phân phối các mặt hàng trong kho một cách tự động. Do đó, robot trong lĩnh vực hậu cần có thể thúc đẩy sản xuất đồng thời giúp con người quản lý các giai đoạn giao hàng khác nhau dễ dàng hơn.


3) Dữ liệu lớn, sạch

Logistics, giống như mọi hoạt động kinh doanh khác, tạo ra một khối lượng dữ liệu đáng kể. Sẽ khó khăn hơn để xử lý tất cả các tài liệu này nếu không có một hệ thống quản lý dữ liệu được duy trì tốt. Các công ty có thể tiết kiệm tiền và tránh giao hàng và vận chuyển trễ bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn như ứng dụng, thiết bị và hệ thống của người lái xe, đồng thời đánh giá các yếu tố khác nhau tác động như thế nào đến quá trình giao hàng. Bạn có thể có được thông tin chi tiết về thống kê giao hàng trong lịch sử, xếp hạng tài xế và thực hiện các thay đổi bằng cách sử dụng phân tích dữ liệu lớn. Theo nghiên cứu, hơn 91% trong số 1000 công ty của Fortune đang đầu tư vào dữ liệu lớn. Hơn nữa, phân tích dữ liệu dựa trên AI cho phép các doanh nghiệp tính toán các biến số như lịch bảo trì đội xe, cảm biến xe, thời tiết khắc nghiệt và chi phí nhiên liệu.


4) Thị giác máy tính

Mọi hệ thống thị giác đều được tạo thành từ hai thành phần chính: máy ảnh và máy tính “não bộ” điều khiển mọi thứ. Dựa trên một thuật toán phức tạp, nó có thể phát hiện các đối tượng, hàng hóa, các hoạt động cụ thể, màu sắc và thực hiện các hành động. Công nghệ này có thể được sử dụng để xác định hư hỏng và tăng năng suất trong quá trình sản xuất. Ví dụ, Amazon sử dụng hệ thống AI dựa trên thị giác máy tính để tải một đoạn giới thiệu hàng hóa trong 30 phút thay vì hàng giờ nếu không có nó.

Hơn nữa, các hệ thống hỗ trợ thị giác máy tính có thể tự động phát hiện hư hỏng, xác định nguyên nhân gây ra thiệt hại, mức độ nghiêm trọng của nó và thực hiện các bước để ngăn ngừa rủi ro hàng hóa trong tương lai. Việc xếp dỡ sản phẩm là một ứng dụng khác của thị giác máy tính. Công nghệ này không chỉ nhận dạng và định vị các mặt hàng và gói hàng trong cửa hàng mà nó còn hoạt động một cách độc lập. Với suy nghĩ này, các hệ thống học máy được sử dụng rộng rãi để giảm bớt sự gián đoạn của khách hàng, cải thiện chất lượng chuỗi cung ứng và cải thiện tính bảo mật của quy trình giao hàng.


5) Xe tự hành

Xe tự hành có tiềm năng cải thiện đáng kể hiệu quả giao hàng. Công nghệ này có tiềm năng cải thiện độ tin cậy, hiệu quả chi phí và khả năng dự đoán. Mặc dù chúng ta vẫn chưa có được các phương tiện giao hàng tự động hoàn toàn, nhưng đó chỉ là vấn đề thời gian. Khi công nghệ ngày càng phát triển, có thể tưởng tượng được rằng trong một tương lai không xa, người tiêu dùng sẽ có được những lô hàng của mình mà không cần đến sự can thiệp của con người. Theo nghiên cứu của Mckinsey, các phương tiện tự hành, đặc biệt là máy bay không người lái, sẽ cung cấp hơn 80% tất cả các gói hàng. Bằng cách khắc phục những trở ngại và bất tiện trong giao thông, công nghệ này sẽ nâng cao hiệu quả của quá trình phân phối.

Bằng cách mang đến các phương pháp xử lý dữ liệu và cải tiến mới trên toàn bộ chuỗi cung ứng, AI đang thay đổi các quy trình hậu cần. Phân tích dự đoán, rô bốt, thị giác máy tính, học sâu và phương tiện tự hành là những ví dụ về công nghệ có thể cải thiện đáng kể hoạt động hậu cần và chuỗi cung ứng. Họ có khả năng thay đổi cách quản lý các mặt hàng trong kho, cũng như tối ưu hóa mạng lưới giao nhận và hậu cần chặng cuối. Với suy nghĩ này, các công ty hậu cần và chuỗi cung ứng có thể coi những công nghệ này như một phương tiện nâng cao hiệu quả và giảm chi phí.

Bài viết liên quan