Trong kỷ nguyên công nghệ số, trí tuệ nhân tạo (AI) đang ngày càng khẳng định vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa và nâng cao hiệu quả các ngành công nghiệp, trong đó có vận tải và logistics. Việc ứng dụng trí tuệ nhân tạo AI trong vận tải logistics là một giải pháp cải tiến giúp cải thiện quá trình quản lý chuỗi cung ứng, giảm chi phí, và nâng cao sự linh hoạt trong vận hành.
Bài viết này của CIT sẽ giúp bạn khám phá những điểm nổi bật của AI trong vận tải logistics, từ việc quản lý kho bãi, dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa lộ trình giao hàng và cải thiện trải nghiệm khách hàng, qua đó giúp các doanh nghiệp tăng năng suất và tạo ra lợi thế cạnh tranh lâu dài.
Tổng quan về những thách thức ngành logistics tại Việt Nam
Ngành logistics tại Việt Nam đang phát triển mạnh mẽ, nhưng cũng đối mặt với nhiều thách thức cần được giải quyết để tối ưu hóa tiềm năng và nâng cao năng lực cạnh tranh.
Cơ sở hạ tầng chưa được hoàn chỉnh và đồng bộ
Mặc dù ngành logistics tại Việt Nam đã có sự phát triển, cơ sở hạ tầng vẫn còn thiếu đồng bộ và chưa đáp ứng được yêu cầu của một chuỗi cung ứng hiện đại. Các tuyến đường, cảng biển, kho bãi và khu công nghiệp vẫn gặp nhiều vấn đề liên quan đến kết nối và chất lượng. Mặc dù các cảng biển lớn như Cảng Cái Mép – Thị Vải và Cảng Hải Phòng đã nhận được sự đầu tư đáng kể, nhưng ùn tắc, thiếu diện tích kho bãi và vấn đề về giao thông vẫn cản trở sự phát triển nhanh chóng.
Chi phí logistics cao
Chi phí vận chuyển hiện chiếm 20% GDP tại Việt Nam, cao hơn nhiều so với các quốc gia lân cận như Thái Lan và Trung Quốc. Một phần của nguyên nhân là sự thiếu phát triển đồng bộ của hạ tầng, dẫn đến vận chuyển tốn kém, thời gian giao hàng dài và chi phí cao. Chi phí logistics của Việt Nam cao hơn so với các quốc gia khác do các yếu tố như các thủ tục hành chính phức tạp, thiếu đồng bộ trong các phương tiện vận tải và thiếu tích hợp giữa các phương thức vận tải (đường bộ, đường biển, hàng không và đường sắt).
Ứng dụng công nghệ còn hạn chế
Đối với ngành logistics, việc sử dụng công nghệ thông tin và các giải pháp tự động hóa vẫn còn hạn chế, đặc biệt là đối với các doanh nghiệp nhỏ và vừa. Các hệ thống phần mềm quản lý chuỗi cung ứng, phân tích dữ liệu lớn hoặc ứng dụng trí tuệ nhân tạo và blockchain để tối ưu hóa quy trình vận hành chưa phổ biến. Điều này làm giảm khả năng tối ưu hóa hoạt động của các doanh nghiệp logistics và đồng thời làm tăng chi phí vận hành.
Chất lượng nguồn nhân lực thấp
Ngành logistics Việt Nam gặp khó khăn trong việc tuyển dụng và đào tạo nhân lực có kỹ năng cao. Nguồn nhân lực thiếu kinh nghiệm và kỹ năng chuyên môn về công nghệ thông tin, vận hành logistics hiện đại và quản lý chuỗi cung ứng. Điều này ảnh hưởng đến chất lượng dịch vụ và hiệu suất làm việc của các công ty logistics, đặc biệt khi yêu cầu tối ưu và hiệu quả trong quá trình vận chuyển ngày càng tăng.
AI trong vận tải logistics là gì?
Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là một lĩnh vực của khoa học máy tính tập trung vào việc tạo ra các hệ thống hoặc máy móc có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đòi hỏi trí thông minh của con người. AI bao gồm các công nghệ và kỹ thuật giúp máy tính có thể học hỏi, suy luận, nhận thức, ra quyết định và giải quyết vấn đề một cách tự động.
AI trong vận tải logistics là việc ứng dụng các công nghệ Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) để tối ưu hóa và tự động hóa các quy trình trong ngành vận tải và quản lý chuỗi cung ứng. Để tăng hiệu quả, giảm chi phí và cải thiện chất lượng dịch vụ trong lĩnh vực vận tải, AI giúp phân tích dữ liệu, dự đoán xu hướng và đưa ra các quyết định thông minh.
Lợi ích khi ứng dụng AI trong vận tải logistics
Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển
AI có thể phân tích dữ liệu lớn và dự báo các sự kiện bất ngờ, giao thông và thời tiết. Điều này làm cho lộ trình vận chuyển được tối ưu hóa, giảm thời gian di chuyển, tiết kiệm nhiên liệu và tăng khả năng đáp ứng nhu cầu giao hàng đúng hạn. Các thuật toán học máy có thể sử dụng dữ liệu lịch sử để xác định lộ trình vận chuyển hiệu quả nhất và giảm chi phí và tắc nghẽn.
Dự báo nhu cầu và quản lý kho bãi hiệu quả
AI sử dụng các thuật toán học máy (Machine Learning) để dự đoán nhu cầu hàng hóa dựa trên dữ liệu lịch sử và xu hướng thị trường. Các công ty logistics có thể sử dụng các thuật toán dự báo để lên kế hoạch vận chuyển phù hợp, tối ưu hóa lượng hàng tồn kho và giảm thiểu tình trạng thiếu hàng hoặc dư thừa hàng hóa đồng thời tiết kiệm chi phí kho bãi.
Tự động hóa các quy trình
AI giúp tự động hóa nhiều quy trình trong vận hành logistics, từ quản lý kho bãi, xử lý đơn hàng cho đến việc lập kế hoạch vận chuyển. Các hệ thống tự động hóa này làm giảm sự can thiệp của con người trong quá trình, tăng tốc quá trình và giảm sai sót. Ví dụ, việc sử dụng robot và hệ thống tự động trong kho bãi làm cho việc lưu trữ và lấy hàng trở nên hiệu quả hơn, đồng thời giảm thiểu các lỗi liên quan đến quản lý hàng hóa.
Nâng cao trải nghiệm khách hàng
Các trợ lý ảo và chatbot có thể hỗ trợ cung cấp dịch vụ khách hàng tự động. Khách hàng có thể dễ dàng kiểm tra tình trạng đơn hàng, yêu cầu hỗ trợ hoặc nhận thông tin về thời gian giao hàng mà không cần phải nói chuyện trực tiếp với nhân viên. Điều này không chỉ làm cho khách hàng cảm thấy tốt hơn mà còn giảm nhiều công việc cho nhân viên chăm sóc khách hàng.
Giảm chi phí vận chuyển
AI có thể giảm chi phí vận chuyển đáng kể bằng cách tối ưu hóa lộ trình, phân tích dữ liệu giao thông và quản lý phương tiện vận chuyển hiệu quả. Giảm thời gian chờ đợi và tiết kiệm nhiên liệu là hai yếu tố chính góp phần giảm tổng chi phí vận hành. Điều này cải thiện hiệu quả và lợi nhuận.
Tăng cường tính minh bạch và theo dõi hàng hóa
AI có thể hợp tác với IoT và các công nghệ khác để theo dõi trạng thái và vị trí của hàng hóa trong suốt quá trình vận chuyển. Điều này cho phép khách hàng và doanh nghiệp theo dõi tình trạng đơn hàng trong thời gian thực, làm tăng tính minh bạch và độ tin cậy của dịch vụ vận chuyển. AI cũng giúp các hệ thống phân tích và báo cáo thông minh phát hiện và xử lý các vấn đề kịp thời.
>>>> Thiết kế ứng dụng công nghệ AI theo yêu cầu chuyên nghiệp
Các ứng dụng cụ thể của AI trong vận tải logistics
Tối ưu hóa lộ trình vận chuyển với AI
UPS: Công ty này tối ưu hóa lộ trình giao hàng bằng cách sử dụng phần mềm ORION, một công cụ AI được gọi là On-Road Integrated Optimization and Navigation. Orion có thể phân tích hàng triệu dữ liệu về giao thông, thời tiết và các yếu tố khác để giúp các lái xe chọn lộ trình ngắn nhất và tiết kiệm nhiên liệu nhất. AI đã giúp UPS tiết kiệm hàng triệu đô la và giảm lượng khí thải CO2.
Google Maps và Waze: Các ứng dụng này sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu giao thông trong thời gian thực và cung cấp cho người lái xe lộ trình tối ưu. Đối với các doanh nghiệp vận tải, AI trong các công cụ này giúp điều chỉnh lộ trình để tối ưu hóa thời gian giao hàng và tránh tắc nghẽn.
Dự báo và quản lý nhu cầu với AI
Công ty logistics lớn DHL sử dụng AI để phân tích dữ liệu lịch sử và các yếu tố thị trường để dự đoán nhu cầu vận chuyển hàng hóa trong mùa cao điểm. Điều này giúp họ tối ưu hóa khả năng lưu kho và nguồn lực giao hàng, đảm bảo luôn sẵn sàng cung cấp dịch vụ nhanh chóng mà không gặp phải tình trạng thiếu hụt hàng hóa.
Amazon sử dụng trí tuệ nhân tạo để dự đoán nhu cầu sản phẩm trong các lĩnh vực cụ thể. Kết hợp dữ liệu lịch sử mua sắm của khách hàng với thông tin thời tiết và các yếu tố bên ngoài, Amazon có thể chuẩn bị kho bãi và vận chuyển hàng hóa một cách hiệu quả hơn, giảm tình trạng hết hàng và nâng cao trải nghiệm của khách hàng.
Quản lý và bảo trì phương tiện thông minh
Maersk sử dụng AI để giám sát tình trạng của các tàu container trong suốt hành trình. Hệ thống AI phân tích dữ liệu từ các cảm biến để dự báo thời gian cần bảo trì các tàu, giúp giảm thiểu sự cố ngoài ý muốn và tránh các chi phí phát sinh bất ngờ.
Công ty Michelin sử dụng AI cùng với các cảm biến gắn trên lốp xe để theo dõi độ mài mòn và tình trạng lốp trong quá trình vận hành. Dữ liệu từ lốp xe sẽ giúp các nhà vận tải giảm chi phí bảo trì bằng cách xác định khi nào cần thay thế lốp trước khi xảy ra sự cố.
Tự động hóa kho bãi
Amazon Robotics: Robot Kiva được Amazon sử dụng trong các trung tâm phân phối của mình để di chuyển các sản phẩm trong kho. Các robot này sử dụng thuật toán AI để tìm kiếm, di chuyển và giao các sản phẩm đến đúng vị trí trong kho. Điều này làm tăng năng suất và giảm thời gian xử lý đơn hàng.
Alibaba (Cainiao): Hệ thống kho bãi thông minh của Cainiao sử dụng trí tuệ nhân tạo và robot tự động để tối ưu hóa quá trình phân phối hàng hóa. Không cần sự can thiệp của con người, các robot này có thể tự động lấy hàng và vận chuyển chúng đến địa điểm xuất hàng.
Giao hàng tự động và lái xe
Công ty Nuro đang thử nghiệm các phương tiện giao hàng đô thị bằng xe tự lái. Những chiếc xe tự lái này hoàn toàn được điều khiển bởi trí tuệ nhân tạo và không cần tài xế. Chúng giúp giảm chi phí và tăng hiệu quả trong quá trình giao hàng bằng cách giao hàng từ cửa hàng đến nhà của khách hàng.
Công ty con của Google là Waymo đang thử nghiệm giao hàng tự động trong một số thành phố. AI cho phép những chiếc xe này tự động điều khiển, xác định lộ trình và giao hàng an toàn mà không cần lái xe.
Ứng dụng AI trong vận tải logistics giúp cải thiện dịch vụ khách hàng
Các chatbot tự động được FedEx – công ty giao nhận kho vận tại Hoa Kỳ sử dụng AI để hỗ trợ khách hàng. Khách hàng có thể gọi điện cho bộ phận hỗ trợ khách hàng mà không cần gọi điện cho họ để xem xét trạng thái đơn hàng của họ, thay đổi thông tin liên quan đến giao hàng hoặc giải quyết các thắc mắc liên quan đến dịch vụ.
UPS: Chatbot AI của UPS cũng được sử dụng để cung cấp dịch vụ khách hàng nhanh chóng, chẳng hạn như tra cứu thông tin vận đơn và giải quyết các vấn đề liên quan đến giao hàng. Điều này giúp UPS giảm tải cho nhân viên hỗ trợ và giúp khách hàng hài lòng hơn.
Ứng dụng AI trong vận tải logistics giám sát và kiểm soát an toàn vận tải
Các hệ thống hỗ trợ lái xe thông minh bao gồm hỗ trợ giữ làn đường và cảnh báo va chạm. Những hệ thống này cho phép lái xe nhận diện các mối đe dọa và gửi cảnh báo ngay lập tức. Volvo cũng sử dụng AI để hỗ trợ tài xế tuân thủ các quy tắc an toàn và phân tích dữ liệu hành trình.
Lytx cung cấp hệ thống giám sát hành trình phương tiện sử dụng AI để phân tích các video từ camera lắp trên xe. Các hành vi lái xe nguy hiểm, chẳng hạn như lái xe không chú ý, sử dụng điện thoại hoặc không đeo dây an toàn, có thể được hệ thống nhận diện và gửi cảnh báo cho lái xe và quản lý.
Theo dõi và kiểm soát trạng thái hàng hóa
Maersk theo dõi tình trạng hàng hóa trong suốt quá trình vận chuyển, đặc biệt là đối với các mặt hàng cần bảo quản trong điều kiện đặc biệt, chẳng hạn như thực phẩm tươi sống hoặc dược phẩm, bằng cách sử dụng công nghệ IoT kết hợp với AI. Để đảm bảo chất lượng hàng hóa, dữ liệu về nhiệt độ, độ ẩm và tình trạng hàng hóa được thu thập và phân tích ngay lập tức.
Bằng công nghệ blockchain kết hợp với AI, IBM đang hợp tác với các công ty logistics lớn như Walmart và Nestlé để theo dõi nguồn gốc của các sản phẩm thực phẩm. Các hệ thống này giúp duy trì sự minh bạch trong chuỗi cung ứng và dễ dàng xác định các vấn đề hoặc hư hỏng trong hàng hóa.
Ứng dụng AI trong vận tải logistics trong phân tích và tối ưu hóa chi phí vận chuyển
XPO Logistics sử dụng trí tuệ nhân tạo để phân tích dữ liệu vận chuyển và xác định cách tối ưu hóa chi phí. Các thuật toán học máy giảm chi phí vận chuyển bằng cách phân tích giá nhiên liệu, số lượng hàng hóa và các yếu tố khác.
Công ty này sử dụng AI trong vận tải logistics để phân tích và tối ưu hóa các yếu tố của chuỗi cung ứng, chẳng hạn như các phương thức vận tải, lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ và chi phí vận chuyển. AI giúp doanh nghiệp chọn loại phương tiện vận chuyển phù hợp nhất cho mỗi lô hàng.
