Công nghệ Trí tuệ nhân tạo (AI) đã thay đổi rất nhiều ngành công nghiệp, từ du lịch, y tế, tới giáo dục. Và lĩnh vực logistics cũng không phải là ngoại lệ. Theo nghiên cứu của Meticulous Research, AI trong lĩnh vực logistics và thị trường chuỗi cung ứng toàn cầu sẽ đạt mức tăng trường CAGR là 45,5% tính tới năm 2027. Bài viết này sẽ tập trung vào các xu thế ứng dụng AI trong logistics của năm 2020.

Trên thị trường ngày càng có nhiều ứng dụng AI xuất hiện trong logistics, giúp tối ưu hóa hiệu suất hoạt động của các công ty vận tải cũng như việc kinh doanh của họ. Mỗi ứng dụng lại hỗ trợ các doanh nghiệp theo một số cách khác nhau. Vì vậy,  dưới đây là 8 ứng dụng AI trong logistics giúp cải thiện hiệu quả hoạt động doanh nghiệp.

Kho tự động

Các nhà kho tự động tích hợp AI đang giúp cắt giảm chi phí cho doanh nghiệp. Cụ thể, công nghệ này có thể thực hiện rất nhiều các tác vụ thường nhật, đồng thời làm thay đổi các quy trình như thu thập dữ liệu, tồn kho,… AI cũng có khả năng phân tích các dữ liệu thu thập được, dự đoán nhu cầu, thay đổi lộ trình hàng hóa đang đi đường, chỉnh sửa đơn đặt hàng, và giao tiếp với các AI khác nhằm tối ưu hóa vận chuyển giữa các nhà kho với nhau. Sự linh hoạt mà AI mang lại sẽ giúp việc quy hoạch logistics trở nên rẻ hơn, nhanh chóng hơn, đem lại dịch vụ tốt hơn.

Big data sử dụng AI

Không thể phủ nhận rằng big data có tiềm năng rất lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau, bao gồm vận tải và chuỗi cung ứng. Với logistics, lượng dữ liệu được thu thập hàng ngày cũng là rất lớn, và vì vậy, việc xử lý và sử dụng các dữ liệu một cách chính xác và nhanh chóng để hỗ trợ lên kế hoạch cũng là vô cùng khó khăn. Song, AI lại có thể thực hiện những việc này, thậm chí cân nhắc được thêm cả những yếu tố như: quan điểm chính trị, thời tiết… Thông qua các giải pháp AI được tích hợp này, các công ty logistics đã có thể:

  • Trau chuốt các dữ liệu thu thập được tại từng touchpoint (điểm chạm);
  • Phân tích chính xác tất cả dữ liệu;
  • Rút ra xu thế nhằm hỗ trợ quyết định chiến thuật;
  • Tăng cường tự động hóa cho các tác vụ lặp lại;
  • Đưa ra các dự đoán rõ ràng và chính xác.

Phương tiện tự động

Xe tự lái và nhiều phương tiện tự động khác dường như chỉ tồn tại trong khoa học viễn tưởng. Ấy vậy nhưng chúng lại xuất hiện trong thực tế hiện tại: Các công ty như Tesla và Google đã phát triển thanh công xe tự lái ứng dụng công nghệ AI.

Các phương tiện tự động này dự kiến sẽ giúp giảm chi phí, tiết kiệm thời gian, và hạn chế nguy cơ gây tai nạn giao thông. Ở hiện tại, công nghệ này vẫn cần tới sự kiểm soát của con người, tuy nhiên nó vẫn được kỳ vọng là sẽ trở nên tự động hoàn toàn trong tương lai.

Thị giác máy tính

Công nghệ thị giác máy tính ứng dụng AI có thể giúp các công ty logistics trong rất nhiều tác vụ khác nhau, đồng thời tối ưu hóa hiệu quả hoạt động. Trong các nhà kho tự động, công nghệ này có thể giúp chỉ ra các vấn đề cần giải quyết, đồng thời hỗ trợ tổ chức hàng tồn kho. Hiện nay, “gã khổng lồ” về logistics – DHL, cũng đang sử dụng AI để thực hiện kiểm tra trực quan, cụ thể là trong các tác vụ:

  • Scan và phát hiện hư hại;
  • Phân loại hư hại;
  • Xác định phương thức khắc phục phù hợp.

Tốc độ là yếu tố chủ chốt của công nghệ thị giác máy tính, bởi lẽ, với AI, công nghệ này có thể thực hiện các tác vụ nêu trên với tốc độ nhanh hơn so với những phương pháp truyền thống trước đó.

Một ví dụ khác là gã khổng lồ ngành bán lẻ Amazon, với hệ thống dỡ hàng chỉ tiêu tốn 30 phút so với hàng tiếng đồng hồ để cất dỡ như thông thường.

Đường thông minh

AI trên đường phố cũng có thể cải thiện giao thông, giúp việc đi lại trở nên hiệu quả hơn, đúng giờ và an toàn hơn. Một ví dụ về ứng dụng công nghệ này là hệ thống pin mặt trời và đèn led trên cao tốc. Cụ thể, pin sẽ cung cấp điện cho đèn led, qua đó đèn có thể cảnh báo về tình trạng đường. Ngoài ra, các tấm pin mặt trời cũng giúp giảm bớt độ trơn trượt của mặt đường vào mùa đông.

Các tài xế khi sử dụng đường được gắn cảm ứng cáp quang AI cũng sẽ nhận được thông tin về mật độ giao thông cũng như các cảnh báo về tình trạng đường, tai nạn… Và trong trường hợp phương tiện có xảy ra tai nạn, thì công nghệ AI này cũng có thể báo cáo ngay lập tức với các dịch vụ cấp cứu phù hợp.

Ứng dụng AI trong các tác vụ back office

Các giải pháp AI cũng có thể được tích hợp nhằm tự động hóa các tác vụ back office. Cụ thể, khi kết hợp AI với công nghệ RPA (Robotic Process Automation), các tổ chức logistics sẽ có thể cải thiện độ chính xác, tốc độ, và cả hiệu suất hoạt động của nhân viên, đồng thời giảm chi phí. Công nghệ này có thể hỗ trợ mọi tác vụ dữ liệu thường ngày, và có thể được thực hiện với sự hỗ trợ của công nghệ robot. Do đó, nhân viên sẽ có thời gian để tập trung vào các khía cạnh quan trọng hơn, đạt được chất lượng làm việc tốt hơn.

Năng lực dự đoán

Nếu đưa ra được các dự đoán chính xác, doanh nghiệp sẽ tiết kiệm được chi phí, trong khi vẫn thu hút được khách hàng. Công nghệ AI khi được tích hợp cũng sẽ mang lại rất nhiều thuật toán khác nhau, hỗ trợ việc dự báo xu thế, hàng hóa, và vật tư cần thiết trong tương lai. Deloitte cũng cho biết, dự đoán của các thuật toán này mang tính cụ thể, chính xác, và hiệu quả cao hơn so với các chuyên gia thông thường. Ngoài, công nghệ này cũng liên tục theo dõi đầu vào và các biến giúp hỗ trợ hoạch định các kế hoạch dự phòng. Điều này giúp giảm chi phí cho doanh nghiệp, đồng thời giúp doanh nghiệp luôn đối phó được với mọi trường hợp khẩn cấp.

Trải nghiệm khách hàng

Cho dù doanh nghiệp của bạn là B2B hay B2C, thì việc đảm bảo tương tác khách hàng cũng là vô cùng cần thiết. Và phương thức đơn giản nhất để thực hiện điều này chính là nâng cao trải nghiệm của họ. Trong khi đó, AI lại có thể tăng độ trung thành của khách hàng, cũng như tỷ lệ tái mua hàng. Công nghệ AI giúp cá nhân hóa dịch vụ, gợi ý sản phẩm dựa trên các giao dịch trong quá khứ, lịch sử tìm kiếm sản phẩm, và cho phép tùy chỉnh tùy theo sở thích, thói quen tiêu dùng. Chính vì vậy, tích hợp AI có thể biến “người dùng” thành “người tiêu dùng” qua đó tăng doanh thu, hỗ trợ xây dựng thương hiệu.

Lời kết

Công nghệ AI đã thay đổi hoàn toàn lĩnh vực logistics. Việc tích hợp các giải pháp AI đã giúp cải thiện các tác vụ hàng tồn kho, vận chuyển, quản lý, đồng thời tăng độ chính xác và hiệu quả hoạt động của nhân viên. Ứng dụng chính của công nghệ này là việc tự động hóa các quy trình và tác vụ lặp lại, giúp tăng tốc độ và hiệu quả back office, phân tích big data, cùng rất nhiều công việc khác.

Ngoài ra, AI cũng có thể loại bỏ các nguy cơ và tai nạn phát sinh trong quá trình vận chuyển hàng hóa. Bài viết trên đây đã nếu 8 phương thức giúp AI thay đổi được nền công nghiệp này, đồng thời nêu ví dụ một số use case mà qua đó doanh nghiệp có thể hưởng lợi từ việc tích hợp các giải pháp AI.

Theo Becoming Human

Tin liên quan: