Thế hệ Logistics 4.0 đang chứng kiến sự lan toả mạnh mẽ của Trí tuệ Nhân tạo (AI) trong việc vận hành chuỗi cung ứng, mở ra những cơ hội và đổi mới không ngừng cho ngành logistics. Cụ thể, có một số cách mà AI thúc đẩy quá trình vận hành chuỗi cung ứng:
Nội dung bài viết
1. Dự đoán nhu cầu hàng hoá
- Dự đoán nhu cầu: AI sử dụng dữ liệu lớn từ nhiều nguồn khác nhau như lịch sử bán hàng, thông tin về thị trường, dữ liệu về thời tiết và sự kiện quan trọng nhằm phân tích, dự đoán nhu cầu về sản phẩm tương lai. Hỗ trợ việc lập kế hoạch, quản lý chuỗi cung ứng một cách hiệu quả và cung cấp dịch vụ tốt hơn.
- Tối ưu hoá lộ trình vận chuyển: Trí tuệ nhân tạo có thể phân tích dữ liệu về các yếu tố như khoảng cách, thời gian, chi phí vận chuyển và hạn chế địa lý để đề xuất các lộ trình vận chuyển tối ưu hoá. Ngoài ra, nó có thể xem xét các thông tun về lịch trình, loại phương tiện và điều kiện đường đi để giảm chi phí và thời gian vận chuyển.
2. Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo trong quản lý và theo dõi hàng hoá
-
Quản lý kho thông minh: AI có khả năng phân tích dữ liệu về quá trình nhập khẩu, xuất khẩu và lưu trữ hàng hoá trong kho. Nó có thể đưa ra các đề xuất về cách sắp xếp hàng hoá trong kho để tối ưu hoá không gian lưu trữ. Ngoài ra hệ thống AI Camera còn có khả năng quét phát hiện hàng hỏng, lỗi trong quá trình sắp xếp hàng hoá, móp méo thùng, kiện hàng. Công nghệ camera tốc độ cao còn hỗ trợ tính năng phân loại hàng theo kích thước, địa điểm giao hàng, định vị từng thùng hàng chuẩn từng tầng, từng pallet.
-
Theo dõi hàng hoá và quản lý rủi ro: Hệ thống siêu việt của AI có thể sử dụng cảm biến IoT (Internet of Things) hoặc các công nghệ theo dõi khác để giám sát hàng hoá trong thời gian thực. Nó có khả năng theo dõi vị trí, điều kiện môi trường (nhu độ ẩm, nhiệt độ và tình trạng của hàng hoá trong quá trình vận chuyển. Nếu phát hiện sự cố, AI có thể thông báo ngay lập tức và hỗ trợ quản lý rủi ro để giảm thiểu mất mát và hiệu quả tiềm ẩn.
-
Sử dụng Robot sắp xếp hàng hoá: là một trong những ứng dụng tiềm năng của công nghệ hiện đại trong lĩnh vực logistics và quản lý chuỗi cung ứng.
- Robot di động tự hành (AGV – Autonomous Mobile Robots) có khả năng tự di chuyển trong không gian kho, thực hiện việc chuyển động hàng hoá từ một vị trí này đến vị trí khác. Chúng có thể được lập trình để di chuyển đến các vị trí cụ thể, lấy hoặc đặt hàng hoá, thậm chí có thể tương tác với các hệ thống khác trong kho để sắp xếp hàng hoá theo cách hiệu quả nhất.
- Robot có cánh tay cơ khí (Robotic Arm): Loại robot này được trang bị với cánh tay cơ khí hoặc cánh tay robot có thể điều khiển để thực hiện các tác vụ cụ thể như sắp xếp hàng hoá trong kho. Chúng có khả năng di chuyển, nâng và đặt hàng hoá vào vị trí đã được chỉ định.
- Robot hệ thống thông minh (Smart System Robots): Đây là loại robot kết hợp các công nghệ thông minh như máy học (machine learning) hoặc trí tuệ nhân tạo (AI) để tự động hóa việc sắp xếp hàng hoá. Chúng có khả năng học và tối ưu hóa quá trình sắp xếp dựa trên dữ liệu thực tế và điều kiện môi trường.
3.Quản lý đội xe
Trong logistics, quản lý đội xe là một phần quan trọng để đảm bảo việc vận chuyển hàng hóa diễn ra một cách hiệu quả và an toàn. Có một số cách để AI có thể được áp dụng trong quản lý đội xe:
-
Theo dõi và quản lý vị trí xe:
- Hệ thống GPS và định vị: AI có thể sử dụng dữ liệu từ hệ thống định vị để theo dõi vị trí của các xe vận chuyển hàng hóa.
- Tối ưu hóa Tuyến đường: AI có thể tính toán và đề xuất tuyến đường tối ưu dựa trên lưu lượng giao thông, khoảng cách và thời gian để giúp lái xe chọn lựa tuyến đường tốt nhất.
-
Bảo dưỡng và Quản lý Tài xế:
- Dự đoán Bảo dưỡng: AI có thể dự đoán và lên lịch bảo dưỡng cho các xe dựa trên dữ liệu về km đã đi, tuổi thọ của các bộ phận cần bảo dưỡng.
- Quản lý Tài xế: Cung cấp thông tin về hiệu suất lái xe, thời gian lái và nghỉ, đề xuất lịch trình làm việc để tối ưu hóa hiệu suất.
-
Tối ưu hành trình và dự đoán lịch trình:
- Tối ưu hóa Hành trình: AI có thể tối ưu hóa hành trình, xếp lịch vận chuyển hàng hóa sao cho tối ưu về thời gian và chi phí.
- Dự đoán Nhu cầu và Lịch trình: Sử dụng AI để dự đoán nhu cầu vận chuyển tương lai và xây dựng lịch trình để đáp ứng nhu cầu đó.
-
Quản lý dữ liệu và Tương tác thông tin:
- Hệ thống Theo dõi và Báo cáo: AI có thể xử lý dữ liệu từ các cảm biến, hệ thống GPS để tạo ra báo cáo tổng hợp về hoạt động của đội xe.
- Giao diện Tương tác: Phát triển giao diện AI để tương tác với nhân viên quản lý, tài xế hoặc khách hàng để cung cấp thông tin về vận chuyển, thời gian dự kiến và vấn đề khẩn cấp.
4. Tối ưu hoá quá trình sản xuất
-
Điều chỉnh sản xuất: Trí tuệ nhân tạo có khả năng phân tích dữ liệu từ chuỗi cung ứng và quy trình sản xuất để đưa ra đề xuất điều chỉnh quy trình sản xuất. Dựa trên thông tin về tình trạng nguồn nguyên liệu, nhu cầu thị trường và các yếu tố khác, AI có thể tối ưu hó quá trình sản xuất để cải thiện hiệu suất, giảm thiểu lãng phí và tối ưu hoá nguồn lực.
-
Giám sát liên tục: AI có thể theo dõi một loạt các dữ liệu từ các bước trong chuỗi cung ứng như thông tin đơn hàng, dữ liệu vận chuyển, tình trạng kho hàng, v.v. Việc giám sát này diễn ra liên tục để cung cấp thông tin trong thời gian thực về toàn bộ quá trình.
(Robot kiểm tra, giám sát kho bãi) -
Phát hiện vấn đề tức thì: Dựa trên thuật toán và mô hình học máy, AI có khả năng nhận biết các điểm yếu, sự cố tiềm ẩn hoặc thậm chí là dự đoán các vấn đề có thể xảy ra trong chuỗi cung ứng. Điều này giúp cho việc phát hiện và giải quyết các vấn đề kịp thời trước khi chúng trở nên nghiêm trọng hơn.
-
Tối ưu hóa quy trình: AI cũng có khả năng cung cấp gợi ý hoặc đề xuất để cải thiện quy trình vận hành tổng thể của chuỗi cung ứng. Điều này có thể bao gồm tối ưu hóa định tuyến vận chuyển, cải thiện quy trình xử lý đơn hàng, hoặc thậm chí là tối ưu hóa cách quản lý kho để tăng cường hiệu suất.
Các ứng dụng của Trí Tuệ Nhân tạo trong Logistics 4.0 không chỉ tối ưu hóa hiệu suất mà còn tạo ra sự linh hoạt và tính chính xác cao, giúp doanh nghiệp vận hành chuỗi cung ứng một cách hiệu quả và tiết kiệm chi phí. Phó giáo sư Seng Kiat Kok: “Điều này nhấn mạnh đến sự cần thiết phải lập kế hoạch qoàn diện, quan hệ đối tác chiến lược và đầu tư vào phát triển kỹ năng để tận dụng hiệu quả lợi ích của các công nghệ Công nghiệp 4.0 trong vận hành chuỗi cung ứng”.
Việt Nam cần làm gì để tận dụng hiệu quả lợi ích của công nghệ Công nghiệp 4.0 trong vận hành chuỗi cung ứng?
Việt Nam có thể thực hiện một số cách sau:
-
Đầu tư vào hạ tầng công nghệ: Việc phát triển hạ tầng công nghệ, bao gồm cơ sở hạ tầng mạng, viễn thông và các nền tảng kĩ thuật số là cực kì quan trọng. Điều này sẽ tạo môi trường thuận lợi để triển khai các giải pháp công nghệ 4.0 trong chuỗi cung ứng.
- Mạng lưới IoT và Cảm biến thông minh: Đầu tư vào hệ thống cảm biến để theo dõi và quản lý hàng hoá trong quá trình vận chuyển.
- Kết nối và Ứng dụng Dữ liệu: Xây dựng hệ thống để tổng hợp và phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau trong chuỗi cung ứng.
-
Đào tạo và phát triển nhân lực: Việc đào tạo và phát triển kỹ năng cho nhân viên để họ sử dụng công nghệ mới là rất cần thiết. Chương trình đào tạo huấn luyện chuyên sâu về trí tuệ nhân tạo, Big Data, IoT và tự động hoá sẽ giúp nguồn nhân lực Việt Nam thích ứng nhanh chóng với công nghệ 4.0.
(Việt Nam tổ chức các cuộc thi sáng tạo Robot) -
Tạo ra môi trường thân thiện với khởi nghiệp và đổi mới: Khuyến khích sự phát triển của các Starup và doanh nghiệp đổi mới công nghệ trong lĩnh vực Logistics và chuỗi cung ứng. Chính phủ có thể cung cấp hỗ trợ về tài chính, hạ tầng và chính sách đẻ thúc đẩy sự phát triển của các dự án công nghệ tiên tiến.
-
Khuyến khích hợp tác công – tư và đối tác chiến lược: Chính phủ có thể tao ra các chính sách khuyến khích đầu tư và hợp tác giữa các doanh nghiệp và các công ty công nghệ. Điều bày có thể thúc đẩy việc chia sẻ kiến thức, công nghệ và tạo ra cơ hội hợp tác để tận dụng tối đa lợi ích của trí tuệ nhân tạo trong Công nghiệp 4.0
-
Đổi mới trong Quản lý và Tương tác:
- Kết nối Trực tuyến: Tạo điều kiện để các đối tác trong chuỗi cung ứng có thể tương tác và chia sẻ thông tin dễ dàng qua các nền tảng trực tuyến.
- Quản lý Thông tin Thông minh: Xây dựng hệ thống quản lý thông tin linh hoạt, giúp theo dõi hàng hóa và thực hiện các thay đổi nhanh chóng.
-
Pháp lý và An ninh Thông tin:
- Quy định Bảo mật Thông tin: Đảm bảo sự an toàn và bảo mật thông tin trong quá trình quản lý chuỗi cung ứng.
- Chính sách Hỗ trợ Công nghệ: Tạo ra chính sách và khung pháp lý để hỗ trợ việc áp dụng và phát triển công nghệ trong lĩnh vực này.
Việc kết hợp các công nghệ Công nghiệp 4.0 với chiến lược phát triển kinh tế sẽ giúp Việt Nam nâng cao hiệu suất, giảm thiểu rủi ro và tối ưu hóa quản lý chuỗi cung ứng, từ đó tạo ra sự cạnh tranh và phát triển bền vững cho nền kinh tế.
CÁC BÀI VIẾT LIÊN QUAN
https://vietnamnet.vn/tri-tue-nhan-tao-se-tao-thay-doi-cho-chuoi-cung-ung-tai-viet-nam-2210449.html
Sinh viên thực hiện: Bùi Thị Ngọc Linh
Mã sinh viên: 21050903
Lớp: QH2021E KTQT CLC 3
Mã học phần: INE3104 1