Với công nghệ ngày càng phát triển, việc ứng dụng AI trong nhiều lĩnh vực đang trở thành một xu hướng tất yếu. Việc ứng dụng AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa không chỉ giúp tối ưu hóa quy trình kiểm kê hiệu quả mà còn giảm thiểu nhưng chi phí và tăng cường độ chính xác. Bài viết này của CIT sẽ giúp bạn khám phá cách mà AI tự động hóa kiểm kê hàng hóa, đồng thời phân tích những lợi ích mà công nghệ này mang lại.
AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa là gì?
AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa là việc ứng dụng các công nghệ trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động hóa quy trình kiểm kê, quản lý và theo dõi hàng hóa trong kho hoặc cửa hàng. Công nghệ này đếm hàng, phân loại, dự đoán nhu cầu và quản lý tồn kho hiệu quả bằng cách sử dụng thuật toán máy học, xử lý hình ảnh, nhận dạng giọng nói và các hệ thống cảm biến.
Các công nghệ AI được ứng dụng trong tự động hóa kiểm kê bao gồm:
- Nhận diện hình ảnh (Computer Vision): Không cần phải quét mã vạch hay kiểm tra thủ công, các thuật toán AI và camera có thể nhận diện và xác định hàng hóa trong kho. Điều này giúp kiểm tra số lượng và tình trạng của hàng hóa.
- Học máy (Machine Learning): Thuật toán học máy có thể sử dụng dữ liệu lịch sử để dự đoán xu hướng tiêu thụ hàng hóa, xác định các mặt hàng cần bổ sung hoặc phát hiện các bất thường trong quá trình kiểm kê.
- Robot và Drones: Các robot hoặc máy bay không người lái có thể di chuyển trong kho và tự động quét, thu thập dữ liệu về hàng hóa mà không cần sự can thiệp của con người.
- Quản lý dữ liệu và phân tích (Data Analytics): I có khả năng tạo ra các báo cáo, dự báo và đề xuất giúp tối ưu hóa quy trình quản lý kho bằng cách xử lý và phân tích lượng dữ liệu lớn.
Lợi ích khi sử dụng AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa
Tăng độ chính xác và giảm sai sót
Một trong những lợi ích nổi bật nhất của AI trong kiểm kê hàng hóa là khả năng giảm thiểu sai sót do con người. Khi kiểm kê thủ công, sẽ thường dẫn đến những sai sót như đếm sai số lượng hàng hóa, nhập liệu không chính xác hoặc mất tập trung. AI có thể giảm thiểu lỗi nhập liệu và sai sót kiểm kê bằng cách quét và kiểm tra hàng hóa một cách chính xác hơn, đặc biệt là trong các hệ thống nhận diện hình ảnh (CV).
Tiết kiệm thời gian và chi phí
Ứng dụng AI trong tự động hóa kiểm kê giúp giảm thời gian kiểm kê. Đặc biệt đối với các kho hàng lớn, các hệ thống AI có thể hoạt động liên tục và thực hiện kiểm kê nhanh chóng. Điều này giúp giảm thời gian dừng hoạt động của kho và chi phí liên quan đến lao động thủ công.
Cải thiện hiệu quả quản lý kho
AI dự báo tình trạng tồn kho chính xác từ dữ liệu thời gian thực. Ứng dụng AI trong tự động hóa kiểm kê không chỉ giúp các nhà quản lý kho đưa ra các quyết định kịp thời và chính xác, chẳng hạn như xác định khi nào cần bổ sung hàng hóa hoặc loại bỏ hàng hóa không còn bán chạy. Họ làm điều này bằng cách phân tích các chỉ số tồn kho, tiêu thụ và nhập hàng.
Dự báo chính xác nhu cầu hàng hóa
AI có thể sử dụng các thuật toán học máy để phân tích dữ liệu lịch sử và nhận diện các xu hướng tiêu thụ của khách hàng, từ đó giúp dự báo chính xác hơn nhu cầu hàng hóa trong tương lai. Điều này giúp các công ty lên kế hoạch nhập hàng hiệu quả và tránh thiếu hụt sản phẩm vào thời điểm cao điểm.
Tối ưu hóa không gian kho bãi
Ứng dụng AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa có thể giúp tối ưu hóa cách sắp xếp hàng hóa trong kho. Hệ thống AI có khả năng phân tích kích thước, tần suất tiêu thụ và vị trí của các hàng hóa trong kho để tạo ra một sắp xếp hợp lý, giảm thiểu việc di chuyển những thứ không cần thiết và cải thiện hiệu suất làm việc.
Giảm thiểu sự phụ thuộc vào lao động thủ công
AI giúp tiết kiệm thời gian và phụ thuộc vào nhân viên trong các công việc thủ công và tốn thời gian. Kiểm kê, kiểm tra hàng hóa và quét mã vạch có thể được tự động hóa bởi AI, giúp nhân viên làm việc ít hơn và hiệu quả hơn.
Cải thiện trải nghiệm khách hàng
Việc kiểm kê hàng hóa nhanh chóng và chính xác không chỉ tăng hiệu quả nội bộ mà còn làm cho dịch vụ khách hàng trở nên tốt hơn. Doanh nghiệp có thể đảm bảo rằng sản phẩm luôn có sẵn khi khách hàng cần bằng cách duy trì lượng hàng hóa đầy đủ và chính xác. Điều này nâng cao sự hài lòng của khách hàng.
>>>> Xu hướng ứng dụng AI trong quản trị rủi ro chuỗi cung ứng hiệu quả
Các ví dụ cụ thể của việc ứng dụng AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa
Sử dụng máy quét và nhận diện hình ảnh (Computer Vision)
Trong các kho hàng của mình, Locus Robotics sử dụng robot và drone để tự động kiểm tra hàng hóa. Để giảm thời gian kiểm kê và tăng độ chính xác, drone có thể bay quanh các kệ hàng và quét mã vạch và truyền thông tin về tình trạng kho trực tiếp.
AI trong dự báo nhu cầu hàng hóa và quản lý tồn kho
Dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng tiêu thụ, AI có thể giúp các công ty dự báo nhu cầu hàng hóa trong tương lai. Hệ thống trí tuệ nhân tạo xem xét các yếu tố kinh tế vĩ mô, sự thay đổi trong hành vi người tiêu dùng và mùa vụ để dự đoán nhu cầu hàng hóa và tự động điều chỉnh lượng hàng tồn kho cho phù hợp.
Amazon sử dụng AI để phân tích các dữ liệu giao dịch của khách hàng, dự báo nhu cầu và điều chỉnh kho bãi tự động. Các hệ thống AI này có thể dự đoán số lượng hàng hóa sẽ được bán trong một khoảng thời gian nhất định, giúp Amazon duy trì sự cân bằng trong việc cung cấp và phân phối sản phẩm và tránh tồn đọng hoặc thiếu hụt.
Hệ thống robot hỗ trợ kiểm kê hàng hóa
Một số doanh nghiệp đã sử dụng các robot tự động để hỗ trợ việc sắp xếp và kiểm kê hàng hóa trong kho. Những robot này có thể di chuyển xung quanh kho, quét và nhận dạng các sản phẩm trên các kệ, sau đó cập nhật thông tin tồn kho vào hệ thống quản lý kho.
Ocado – một công ty bán lẻ trực tuyến của Anh, đã kiểm tra và quản lý hàng hóa bằng robot và trí tuệ nhân tạo. Các robot của Ocado sử dụng AI để theo dõi mức tồn kho và cập nhật thông tin trong thời gian thực, tự động thu thập hàng hóa từ các kệ và vận chuyển chúng đến khu vực đóng gói.
Hệ thống phân tích và dự báo từ dữ liệu lớn (Big Data Analytics)
AI có khả năng phân tích lượng dữ liệu lớn để đưa ra quyết định về kiểm kê hàng hóa, bao gồm quản lý mức tồn kho và tối ưu hóa quá trình nhập hàng. Để dự báo nhu cầu hàng hóa trong tương lai, hệ thống AI sẽ thu thập, phân tích và tổng hợp dữ liệu từ các kênh bán hàng, hành vi của khách hàng và các yếu tố bên ngoài như thời tiết và tình trạng thị trường.
Để dự đoán nhu cầu hàng hóa của các cửa hàng khác nhau, Zara đã sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu bán hàng từ tất cả các cửa hàng của mình. Để giảm thiểu tình trạng tồn kho và đảm bảo rằng hàng hóa luôn có sẵn khi khách hàng cần, hệ thống AI giúp công ty điều chỉnh lượng hàng hóa vận chuyển đến các chi nhánh khác nhau.
Tự động kiểm kê bằng thuật toán học máy (Machine Learning)
Thuật toán học máy được sử dụng bởi hệ thống AI để phân tích dữ liệu lịch sử và tối ưu hóa quá trình kiểm kê. Các nhà quản lý kho điều chỉnh chiến lược kiểm kê có thể sử dụng các thuật toán này để xác định các mẫu hành vi tiêu thụ hàng hóa và dự đoán nhu cầu hàng hóa trong tương lai.
Chuỗi bán lẻ mỹ phẩm Sephora đã sử dụng học máy và trí tuệ nhân tạo để tối ưu hóa quản lý kho hàng. Việc ứng dụng AI trong tự động hóa kiểm kê giúp dự đoán sản phẩm nào sẽ bán chạy và giúp các doanh nghiệp điều chỉnh lượng hàng hóa cần thiết cho từng cửa hàng để giảm thiếu hụt hoặc dư thừa.
Cập nhật và theo dõi tồn kho trong thời gian thực
AI có thể giúp các công ty theo dõi lượng hàng hóa trong kho theo thời gian thực và gửi cảnh báo khi có bất kỳ sự khác biệt nào. Ví dụ, AI sẽ tự động gửi cảnh báo cho người quản lý kho để điều chỉnh ngay lập tức trong trường hợp một sản phẩm thiếu hụt hoặc có sai lệch giữa số lượng trên hệ thống và số lượng thực tế.
Cảm biến trong kho và hệ thống trí tuệ nhân tạo đã được Home Depot sử dụng để theo dõi số lượng hàng hóa trong thời gian thực. Hệ thống sẽ tự động thông báo cho nhân viên kho và giúp họ đưa ra quyết định kịp thời về việc bổ sung hàng hóa nếu có bất kỳ sự thiếu hụt nào.
>>>> Dịch vụ thiết kế, viết phần mềm theo yêu cầu chuyên nghiệp, hiệu quả
Xu hướng phát triển AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa trong tương lai
Trong tương lai, AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa sẽ tiếp tục phát triển mạnh mẽ và mang lại những cải tiến vượt bậc, nhờ vào sự tiến bộ không ngừng của các công nghệ như học máy, nhận diện hình ảnh, và robot tự động. Dưới đây là những xu hướng phát triển chính của AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa:
Sự phát triển của robot tự động và drone thông minh
Các robot tự động (AGVs – Automated Guided Vehicles) và drone (máy bay không người lái) sẽ trở nên linh hoạt và thông minh hơn vì chúng có thể tự động di chuyển trong kho bãi, kiểm tra và cập nhật tình trạng hàng hóa mà không cần sự can thiệp của con người. Robot sẽ không chỉ hỗ trợ kiểm kê mà còn làm các việc khác như sắp xếp hàng hóa, vận chuyển và quản lý tồn kho.
Robot tương lai sẽ được trang bị các cảm biến AI mới hơn để nhận diện và xử lý các tình huống phức tạp hơn. Ví dụ, họ sẽ có thể tránh va chạm với con người hoặc tránh các vật cản trong môi trường kho bãi.
Hệ thống AI hỗ trợ phân tích dữ liệu và dự báo nhu cầu chính xác hơn
AI sẽ dự báo chính xác nhu cầu hàng hóa bằng cách phân tích lượng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn. Doanh nghiệp có thể tối ưu hóa tồn kho, phân bổ sản phẩm và nhập hàng bằng cách sử dụng dữ liệu thời gian thực từ các kênh bán hàng trực tuyến, hành vi người tiêu dùng và sự kiện thị trường.
Các hệ thống AI trong kiểm kêcó thể dự đoán và điều chỉnh quy trình kiểm kê và cung ứng hàng hóa để phản ứng ngay lập tức với sự thay đổi trong nhu cầu hoặc tình trạng kho.
Ứng dụng AI trong tự động nhận diện hàng hóa và kiểm kê bằng hình ảnh
Khả năng nhận diện hình ảnh của AI sẽ tiếp tục phát triển, cho phép tự động hóa kiểm kê hàng hóa mà không cần mã vạch hoặc QR code. Hệ thống nhận diện hàng hóa sẽ có thể xác định hàng hóa trong nhiều điều kiện ánh sáng và góc độ nhờ sự phát triển của công nghệ nhận diện hình ảnh.
Các công nghệ như camera 3D và AI nhận diện hình ảnh đa chiều sẽ giúp kiểm kê trong các môi trường kho bãi phức tạp hơn, giảm sai sót trong quá trình kiểm tra sản phẩm.
AI tích hợp với Internet of Things (IoT)
Kết hợp AI với các thiết bị Internet of Things (IoT) sẽ tạo ra những hệ thống kiểm kê tự động cực kỳ hiệu quả. AI có thể liên tục theo dõi và cập nhật dữ liệu tồn kho khi các cảm biến IoT được gắn vào sản phẩm, giá kệ hoặc trong kho cung cấp thông tin về tình trạng hàng hóa trong thời gian thực.
Các cảm biến thông minh sẽ tự động thay đổi báo cáo kiểm kê trong thời gian thực, giúp các nhà quản lý kho bãi phản ứng nhanh chóng với các thay đổi trong mức độ tồn kho.
Tự động hóa toàn bộ chuỗi cung ứng
Tự động hóa kiểm kê sẽ dần dần tích hợp AI vào toàn bộ chuỗi cung ứng thay vì chỉ quản lý kho. Các hệ thống quản lý vận chuyển và phân phối sẽ tương tác chặt chẽ với quản lý tồn kho, giúp tối ưu hóa việc nhập khẩu, dự trữ, vận chuyển và phân phối hàng hóa.
Các công ty sẽ sử dụng trí tuệ nhân tạo để tự động điều chỉnh kế hoạch sản xuất và phân phối khi dự đoán các yếu tố tác động đến chuỗi cung ứng, chẳng hạn như thiên tai, thay đổi nhu cầu tiêu dùng hoặc gián đoạn trong quá trình vận chuyển.
Tích hợp AI với blockchain để đảm bảo tính minh bạch
Blockchain có thể được tích hợp vào hệ thống AI để đảm bảo tính minh bạch và không thể thay đổi trong quá trình kiểm kê. Để đảm bảo rằng dữ liệu kiểm kê không bị giả mạo hoặc thay đổi mà không được ghi nhận, việc sử dụng blockchain sẽ giúp theo dõi mọi thay đổi liên quan đến hàng hóa.
Blockchain sẽ giúp các công ty bảo vệ dữ liệu kiểm kê khỏi sự thao túng và sai sót, đồng thời tạo ra một hệ thống theo dõi và kiểm soát hàng hóa hoàn toàn minh bạch và đáng tin cậy.
Tự động hóa trong việc phát hiện và xử lý sự cố
AI có thể cảnh báo cho người quản lý kho và tự động thực hiện các biện pháp khắc phục, chẳng hạn như điều chỉnh mức tồn kho hoặc thông báo cho bộ phận vận hành để điều chỉnh lại dữ liệu nếu phát sinh sai sót hoặc bất thường. Không cần sự can thiệp của con người, AI có thể tự động xác định các sản phẩm bị lỗi, hư hỏng hoặc không phù hợp với các yêu cầu tiêu chuẩn.
Xu hướng phát triển của AI trong tự động hóa kiểm kê hàng hóa sẽ mang lại nhiều tiến bộ, giúp các công ty tối ưu hóa quy trình, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả kinh doanh. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, AI sẽ tiếp tục là yếu tố then chốt trong việc định hình tương lai của ngành quản lý kho và chuỗi cung ứng.
