AI TRONG LOGISTICS: LỢI ÍCH VÀ ỨNG DỤNG THỰC TẾ

AI trong Logistics đang mở ra một chương mới cho ngành chuỗi cung ứng hiện đại. Không chỉ giúp các doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành kho bãi, lập kế hoạch vận tải hay dự báo nhu cầu chính xác hơn, AI còn cho phép ra quyết định nhanh chóng và linh hoạt hơn trong bối cảnh đầy biến động. Từ hệ thống quản lý kho (WMS), vận tải (TMS) cho đến các công cụ phân tích dữ liệu, trí tuệ nhân tạo đang len lỏi vào từng mắt xích vận hành – giúp doanh nghiệp giảm chi phí, tăng hiệu quả và thích ứng tốt hơn với thị trường.

AI trong Logistics là gì?

Logistics là một phân ngành của quản lý chuỗi cung ứng, bao trùm mọi công đoạn từ sản xuất đến giao hàng tận tay khách hàng cuối cùng. Quản lý logistics bao gồm vận chuyển nguyên liệu thô, di chuyển và lưu kho sản phẩm. Các nhà quản lý logistics luôn tìm kiếm phương pháp hiệu quả hơn để kiểm soát quy trình này. 

Cho đến nay, họ đã tận dụng phần mềm quản lý vận tải, quản lý kho hàng và các thiết bị Internet of Things  (IoT) giúp theo dõi xe tải, xe đầu kéo, tàu hỏa và nhiều phương tiện vận tải khác. Với việc tích hợp AI vào các ứng dụng và thiết bị này. Các nhà quản lý logistics hiện có trong tay những công cụ chính xác hơn bao giờ hết.

Ứng dụng thực tế của AI trong Logistics

AI được ứng dụng trong logistics với nhiều mục đích khác nhau như dự báo nhu cầu, lập kế hoạch vận chuyển. Từ đó tối ưu hóa kho bãi và theo dõi chi tiết các tuyến đường, tình trạng hàng hóa. Cũng như các nguy cơ gián đoạn khác. 

Thuật toán AI giúp các chuyên gia logistics dự đoán thời gian vận chuyển. Lựa chọn nhà vận chuyển tốt nhất với chi phí hợp lý. Đồng thời tìm kiếm các tuyến đường hoặc nhà vận chuyển thay thế khi gặp sự cố. AI cũng được sử dụng để tự động hóa một số khâu chăm sóc khách hàng. Như chatbot AI hỗ trợ trả lời thắc mắc cơ bản và công cụ AI phân tích phản hồi để cải thiện dịch vụ.

Vai trò của AI trong Logistics hiện đại

Vai trò của AI trong logistics ngày càng mở rộng. Một khảo sát năm 2024 do Zogby Strategies và Xometry thực hiện cho thấy 97% CEO ngành sản xuất dự định ứng dụng AI trong hoạt động trong vòng hai năm tới.

Các nhà quản lý logistics đang tận dụng khả năng AI mới để nâng cao hiệu quả vận tải. Ví dụ phân tích tình trạng giao thông, thời tiết để xác định tuyến đường tiết kiệm nhiên liệu nhất. Tránh trì hoãn không cần thiết. Việc điều phối giao nhận hàng ngàn linh kiện từ nhiều nguồn khác nhau để lắp ráp sản phẩm đòi hỏi phải có sự tổ chức chính xác. Đảm bảo linh kiện đến đúng lúc mà không tồn kho quá nhiều gây tốn kém.

Lợi ích tiềm năng của AI trong Logistics

• Quản lý tồn kho: Công cụ quản lý kho sử dụng AI giúp phát hiện các đơn hàng có khả năng giao chậm, hỗ trợ ưu tiên xử lý. Và điều chỉnh vị trí lưu trữ hợp lý. Để nhóm hàng thường xuyên được đặt cùng nhau.
  
• Độ chính xác dự báo nhu cầu: Ứng dụng AI tích hợp giúp dự báo các rủi ro tiềm ẩn có thể gây trì hoãn giao hàng. Dữ liệu này cũng giúp ưu tiên giao hàng sản phẩm. Mang lại lợi nhuận cao và sự hài lòng của khách hàng.
  
• Tối ưu hóa tồn kho thừa: Phân tích dự báo AI giúp cân bằng lượng hàng tồn kho dựa trên dữ liệu lịch sử và nhu cầu thực tế. Giảm tồn kho dư thừa và tránh thiếu hàng.
  
• Nâng cao hiệu quả hoàn thiện đơn hàng: AI trong Logistics giúp thiết kế bố cục kho tối ưu, cải thiện quy trình chọn hàng. Và sắp xếp tuyến đường làm việc cho nhân viên, đảm bảo vận hành nhanh hơn.
  
• Độ chính xác đơn hàng: Thuật toán AI phân tích dữ liệu hình ảnh và cảm biến giúp phát hiện lỗi con người. Ví dụ như lấy sai sản phẩm hoặc gửi nhầm địa điểm. Từ đó cải tiến quy trình và đào tạo nhân viên hiệu quả hơn.
  
• Tối ưu hóa việc chọn hàng: AI phân tích mẫu đơn hàng để gợi ý nhóm sản phẩm thường được đặt cùng nhau. Hoặc lưu trữ hàng hóa cần giao sớm ở vị trí thuận tiện nhằm tăng tốc độ xử lý.
  
• Tự động hóa nhãn vận chuyển: Công cụ GenAI hỗ trợ tạo nhãn vận chuyển đa ngôn ngữ và đáp ứng yêu cầu giao nhận quốc tế. Thay thế thủ công truyền thống dễ sai sót.
  
• Quản lý vận tải: Hệ thống TMS tích hợp AI dự báo thời gian giao hàng (ETA) tại nhiều thời điểm khác nhau. Giúp điều chỉnh tuyến đường, nhà vận chuyển khi cần. AI cũng so sánh thời gian dự báo và thực tế để tránh các tuyến vận chuyển rủi ro.
  
• Tiết kiệm nhiên liệu: AI tối ưu hóa tải trọng xe và tuyến đường vận chuyển. Góp phần giảm phát thải khí carbon và chi phí nhiên liệu.
  
• Tối ưu hóa thời gian giao hàng: AI giúp ưu tiên nguyên liệu và sản phẩm cần thiết để giảm thời gian lưu kho và giao hàng nhanh hơ. Tập trung vào đơn hàng quan trọng.
  
• An toàn vận tải: Hệ thống giám sát AI phát hiện lái xe mất tập trung hoặc mệt mỏi. Cũng như các nguy cơ trên đường, giúp giảm tai nạn và nâng cao an toàn.
  
• Bảo trì kho và vận tải: AI phân tích dữ liệu cảm biến thiết bị để dự báo hỏng hóc. Lên kế hoạch bảo trì dự phòng, tránh gián đoạn vận hành và kéo dài tuổi thọ thiết bị.
  
• Quản lý hoàn trả hàng hóa: AI phân tích xu hướng trả hàng, phát hiện lỗi sản phẩm hoặc sai lệch thị trường. Hỗ trợ quy trình thu hồi hiệu quả và nhanh chóng.

Ví dụ về ứng dụng Logistics AI

Western Digital đã phát triển trợ lý kỹ thuật số Logibot. Để hỗ trợ thông tin logistics cho các đối tác trong chuỗi cung ứng. Logibot đáp ứng tự động 24/7, thu thập phản hồi khách hàng và xử lý đa phần các câu hỏi cơ bản. Giúp nhân viên tập trung giải quyết những vấn đề phức tạp hơn. Hỗ trợ kế hoạch mở rộng Logibot sang các bộ phận lập kế hoạch, mua hàng và sản xuất. Nhằm nâng cao hiệu quả vận hành toàn diện.

Thách thức trong việc ứng dụng AI trong Logistics

Mặc dù tiềm năng rất lớn, việc triển khai AI vẫn gặp một số khó khăn:

• Chi phí và đào tạo nhân sự: Nhân viên có thể ngại tiếp nhận công nghệ mới, cần thời gian và chương trình đào tạo phù hợp để làm quen và sử dụng hiệu quả AI.
  
• Tích hợp hệ thống: Việc tích hợp AI vào các phần mềm logistics cũ có thể phức tạp. Đôi khi gây gián đoạn hoạt động. Giải pháp đám mây thường thuận tiện hơn.
  
• Bảo mật và riêng tư: Các ứng dụng AI trên nền tảng đám mây cần cập nhật thường xuyên để tăng cường bảo mật. Trong khi các hệ thống cũ cần liên tục vá lỗi.

Ứng dụng AI vào Giải pháp quản lý vận tải tại Smartlog

Tại Smartlog, trí tuệ nhân tạo (AI) được tích hợp vào hệ thống hoạch định vận tải thông minh. Nhằm giải quyết các bài toán thực tiễn trong ngành Logistics. Giải pháp SARP (Smart AI First Route Planning) được phát triển trên Hệ thống quản lý vận tải STM. Giúp tự động xây dựng lộ trình giao hàng tối ưu, xử lý hiệu quả các ràng buộc thực tế tại Việt Nam. 

Nhờ khả năng tính toán đồng thời nhiều yếu tố như tải trọng, thời gian giao nhận, và 3D loading. SARP hỗ trợ doanh nghiệp nâng cao hiệu suất vận hành và tiết kiệm chi phí. Với những thành quả rõ rệt, SARP đã vinh dự nhận Giải thưởng Sao Khuê 2025. Khẳng định vị thế riêng trong ứng dụng công nghệ AI cho quản lý vận hành vận tải.

Tham khảo cách Smartlog ứng dụng AI trong Logistics, sử dụng SARP giúp doanh nghiệp lập kế hoạch điều phối vận tải thông minh!

---