Khám phá sức mạnh của AI trong quản lý chuỗi cung ứng: Từ lý thuyết đến thực tiễn

Trong kỷ nguyên Trí tuệ nhân tạo (AI), việc áp dụng AI trong quản lý chuỗi cung ứng đã trở thành một bước đi quan trọng để đảm bảo hiệu quả và sự cạnh tranh của các doanh nghiệp toàn cầu. AI đang thay đổi cách chúng ta quản lý, dự đoán, và tối ưu hóa chuỗi cung ứng, từ việc dự báo nhu cầu đến việc quản lý kho và cải thiện trải nghiệm của khách hàng. Bài viết này sẽ để cập cách AI tác động vào lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng và những lợi ích mang lại.

AI tác động thế nào đến lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng toàn cầu?

Sau khi đại dịch COVID-19 xuất hiện, các doanh nghiệp chuỗi cung ứng đối mặt với nhiều thách thức chưa từng có, sự gián đoạn nền kinh tế, ngưng sản xuất trên toàn thế giới dẫn đến hành vi tiêu dùng thất thường, các mô hình quản lý chuỗi cung ứng truyền thống đã không còn đủ khả năng đáp ứng mức độ phức tạp và quy mô của sự gián đoạn ở thời điểm đó.

Tình trạng khó khăn buộc nhiều công ty nâng cao hiệu quả sản xuất, khám phá và áp dụng các ứng dụng, giải pháp dựa trên AI, IoT để nâng cao hiệu quả quy trình làm việc, giảm chi phí liên quan đến việc quản lý, tối ưu việc vận chuyển hàng hóa từ công ty đến khách hàng và người tiêu dùng cuối cùng.

Tăng cường dự báo nhu cầu với các giải pháp phân tích dự đoán AI

Công nghệ AI được sử dụng trong việc dự báo nhu cầu từ dữ liệu lớn (Big Data) của doanh nghiệp, từ đó tạo điều kiện hợp tác tốt hơn giữa các đối tác trong chuỗi cung ứng bằng cách cho phép chia sẻ dữ liệu dự báo nhu cầu với các nhà cung cấp. Ngoài ra, AI giúp doanh nghiệp dự báo và chuẩn bị cho các sự kiện không chắc chắn như dịch bệnh, thay đổi chính sách, hoặc thậm chí thay đổi trong nhu cầu của thị trường. Điều này giúp doanh nghiệp tối ưu hóa lịch trình sản xuất và kế hoạch giao hàng để tạo nên một hệ thống chuỗi cung ứng linh hoạt, có thể phản ứng nhanh chóng với những biến động về nhu cầu.

Dự đoán đúng cũng cho phép doanh nghiệp giảm thiểu tình trạng tồn kho, tối ưu hóa mức tồn kho và giảm lượng hàng tồn kho dư thừa, dẫn đến quản lý hàng tồn kho tốt hơn, tiết kiệm chi phí hơn và mang đến sự hài lòng của khách hàng tốt hơn.

Ứng dụng của AI trong tối ưu hóa quy trình và giảm thiểu lãng phí

AI không chỉ giúp tối ưu hóa các quy trình mà còn góp phần giảm thiểu lãng phí, qua việc cải thiện độ chính xác trong dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho, từ đó giúp giảm chi phí và tác động môi trường.

Robot ngày càng được sử dụng nhiều trong chuỗi cung ứng và kho hậu cần để tự động hóa các nhiệm vụ, bao gồm: lấy hàng, soạn hàng, đóng gói và sắp xếp hàng. Bằng cách kết hợp AI và các công nghệ tiên tiến, chẳng hạn như học máy (Machine Learning), thị giác máy tính (Computer Vision) và tích hợp các cảm biến, những robot này có thể thực hiện các nhiệm vụ phức tạp một cách hiệu quả.

AI trong việc kiểm soát chất lượng, tăng cường an toàn và tuân thủ quy định

Sự xuất hiện của các cảm biến Internet-of-Things (IoT) và công cụ phân tích hỗ trợ bởi AI đã cách mạng hóa việc kiểm soát chất lượng trong chuỗi cung ứng và các công ty hậu cần, vì công nghệ AI có thể giám sát chất lượng sản phẩm và phát hiện lỗi trong thời gian thực, ngay trong từng khâu của các công đoạn sản xuất, đảm bảo sản phẩm đáp ứng các tiêu chuẩn cao nhất trước khi đến tay khách hàng.

Ví dụ, một số cảm biến và camera tích hợp AI có thể phát hiện các vết trầy xước, vết nứt và vết lõm trên sản phẩm, trong khi một số cảm biến khác được lập trình để kiểm tra các dấu hiệu không chính xác hoặc các thành phần bị thiếu. Một số mô hình AI bảo trì dự đoán cũng được sử dụng để đánh giá việc sử dụng sản phẩm và đưa ra lịch bảo trì được đề xuất dựa trên các xu hướng sử dụng.

Trong vận chuyển, các cảm biến có thể được sử dụng để theo dõi tình trạng của sản phẩm. Ví dụ: Cảm biến kết hợp với AI có thể được sử dụng để phát hiện những thay đổi về nhiệt độ và độ ẩm nhằm đảm bảo hàng hóa dễ hỏng được giữ ở nhiệt độ chính xác.

Ứng dụng AI để mang lại trải nghiệm tốt hơn cho khách hàng

Công nghệ AI và tự động hóa có thể giúp doanh nghiệp, khách hàng theo dõi đơn hàng theo thời gian thực. Khả năng này có thể giúp khách hàng được thông tin về tình trạng và vị trí lô hàng, mang lại sự minh bạch hơn.

Ngoài ra, các giải pháp AI dựa trên xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) có thể được sử dụng để tự động hóa các tác vụ dịch vụ khách hàng đơn giản, giúp con người có thể tập trung vào các nhiệm vụ phức tạp hơn, đòi hỏi kiến thức chuyên môn hơn.

AI trong quản lý vận tải và tối ưu hóa tuyến đường giao hàng

Trong lĩnh vực chuỗi cung ứng và hậu cần, AI có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu và xác định các tuyến đường vận chuyển thuận tiện.

Các giải pháp AI có thể sử dụng dữ liệu thời gian thực, chẳng hạn như điều kiện giao thông và thời tiết hiện tại, để xác định các tuyến đường giao hàng hiệu quả nhất, giảm thiểu những bất tiện do các yếu tố như tắc nghẽn giao thông gây ra, đặc biệt là trong thời gian giao thông cao điểm, từ đó giảm thời gian giao hàng, nâng cao chất lượng dịch vụ khách hàng.

AI không chỉ giúp tối ưu hóa tuyến đường giao hàng mà còn giúp doanh nghiệp quản lý đội xe, dự báo và phản ứng trước các sự cố vận tải, từ đó giảm thiểu chi phí và tối ưu hóa thời gian giao hàng.

Các giải pháp AI trong lĩnh vực quản lý chuỗi cung ứng

Công nghệ Trí tuệ Nhân tạo (AI) đang chuyển đổi cách chúng ta quản lý chuỗi cung ứng và logistics. AI mang lại sự hiệu quả và sự linh hoạt chưa từng có, giúp doanh nghiệp nắm bắt cơ hội và giảm bớt rủi ro.

Trong khuôn khổ của sự kiện “Growing Together 2023 – AI Is Eating The World” tổ chức từ ngày 4 đến 6 tháng 10 năm 2023 và được VietTimes bảo trợ truyền thông, nhiều doanh nghiệp Việt Nam đã trình bày giải pháp về AI của mình. Tuy nhiên, bộ giải pháp của SCS Solutions (https://www.scssolutions.io/) khá ấn tượng vì khả năng vươn tầm thế giới của ứng dụng Việt.

Ông Vũ Ngọc Sỹ, Giám đốc kỹ thuật của SCS Solutions đã chia sẻ những ứng dụng của công ty đã được khách hàng của Mỹ chấp nhận và sẽ triển khai trong thời gian tới.

Ông Vũ Ngọc Sỹ trình bày giải pháp Ai tại sự kiện “Growing Together 2023 – AI Is Eating The World”

Các giải pháp bao gồm:

- Camera AI gắn ở Nhà kho/Cửa cảng: Các camera AI thông minh được đặt tại các cửa kho và cảng, phục vụ nhiều chức năng quan trọng. Chúng xác minh lịch sử ra vào của các container, đếm số lượng phương tiện vào và ra một cách chính xác, đồng thời xác định các phương tiện và container. Hệ thống tạo ra các báo cáo chi tiết, theo dõi lịch sử di chuyển và tự động hóa việc đăng ký vào và ra.

- Giám sát xe cộ và sân bãi: Với các camera AI được gắn trên xe tuần tra và được đặt trên toàn bộ nhà kho, có thể theo dõi vị trí thời gian thực của các loại xe và container. Giám sát thời gian thực này đảm bảo sự an toàn của xe cộ, container và hiệu quả vận hành sân bãi.

Giám sát Container ở Mỹ (Nguồn SCS Solutions)

- Tối ưu hóa Lộ trình giao hàng: Thuật toán AI của SCS Solutions giúp tối ưu hóa lộ trình giao hàng cho các phương tiện. Bằng cách tích hợp một cách mượt mà với công nghệ SAMSARA IoT, giải pháp của SCS Solutions có thể tối ưu khoảng cách di chuyển và lịch trình, thậm chí hỗ trợ lên kế hoạch bảo dưỡng phương tiện.

- Tối ưu hóa lộ trình lấy hàng bằng xe nâng: Đối với các hoạt động nhà kho liên quan đến xe nâng, giải pháp AI của SCS Solutions tối ưu hóa lộ trình hiệu quả nhất cho việc giao nhận hàng, giúp tối ưu hóa quy trình và tiết kiệm thời gian.

- Tối ưu hóa quy trình đóng hàng vào container: Việc đóng hàng vào container có thể là một nhiệm vụ phức tạp. Giải pháp AI của SCS Solutions giúp tối ưu hóa quy trình này, đảm bảo rằng container được đóng gói một cách hiệu quả, thuận tiện, từ đó giảm thiểu việc lãng phí không gian và thời gian.

- Nhận Dạng Khuôn mặt: Công nghệ nhận dạng khuôn mặt cung cấp một lớp bảo mật tối ưu. Nó có thể được áp dụng cho kiểm soát truy cập, xác minh danh tính và tăng cường tổng thể an ninh của quý khách hàng. Ngoài ra giải pháp của SCS Solutions còn kết hợp giữa khuôn mặt của nhân viên với biển số xe của họ, giúp xác định 2 chiều thời gian vào ra.

- Nhận dạng chuyển động của con người: Hệ thống AI của SCS Solutions nhận dạng chuyển động và hành vi khi di chuyển trong tầm quan sát của camera, cảnh báo các hành vi không an toàn, hoặc kém năng suất, bổ sung thêm dữ liệu cho việc an ninh và giám sát của doanh nghiệp.

Các thách thức khi ứng dụng AI vào quản lý chuỗi cung ứng

Mặc dù sức hấp dẫn của AI trong quản lý chuỗi cung ứng không thể phủ nhận, việc tích hợp AI không phải là một hành trình đơn giản. Khi doanh nghiệp đua nhau tận dụng sức mạnh của AI, họ thường gặp phải một loạt vấn đề và thách thức có thể ảnh hưởng đến tiềm năng của nó. Hãy cùng đi sâu vào những thách thức này để có cái nhìn toàn diện khi áp dụng AI vào quản lý chuỗi cung ứng

Chất lượng và độ tin cậy của dữ liệu

Dữ liệu là trái tim của bất kỳ hệ thống AI nào. Độ chính xác và hiệu quả của các giải pháp AI có tỷ lệ thuận với chất lượng dữ liệu mà nó được cung cấp. Dữ liệu không đồng đều, cũ kỹ hoặc sai lệch có thể dẫn đến những quan điểm và quyết định sai lầm. Đảm bảo tính toàn vẹn của dữ liệu, đặc biệt là trong các chuỗi cung ứng lớn và phức tạp, điều này ngày càng trở nên quan trọng. Thách thức này sẽ gia tăng bởi quá trình tích hợp dữ liệu trong quản lý chuỗi cung ứng, trong đó dữ liệu từ các nguồn khác nhau phải liên kết một cách liền mạch.

Tích hợp với hệ thống cũ

Nhiều doanh nghiệp hoạt động trên các hệ thống chuỗi cung ứng cũ. Việc tích hợp các giải pháp AI với các cơ sở hạ tầng này có thể gặp phải vô vàn khó khăn, mất nhiều thời gian và tốn kém. Thách thức không chỉ nằm ở việc tích hợp hạ tầng kỹ thuật mà còn ở việc đảm bảo hệ thống AI hiểu và tôn trọng sự tinh tế, tối ưu của quy trình hiện tại.

Chi phí đầu tư ban đầu cao

Cam kết về tiết kiệm chi phí dưới sự dẫn dắt của AI trong tương lai nhìn có vẻ hấp dẫn. Tuy nhiên, khoản đầu tư ban đầu cần thiết cho các công cụ AI, cơ sở hạ tầng và đào tạo có thể rất lớn. Với nhiều doanh nghiệp nhỏ và vừa, chi phí ban đầu này có thể là một rào cản đáng kể đối với việc áp dụng AI.

Mối lo ngại của lực lượng lao động

Khả năng tự động hóa của AI thường gây ra những lo ngại về việc mất việc làm của con người. Khi AI thay thế một số nhiệm vụ, có sự lo ngại thực sự về việc mất việc làm. Ngoài ra, còn có thách thức về việc nâng cao trình độ nghề nghiệp cho lực lượng lao động hiện tại để làm việc cùng với các công cụ AI, đối phó với sự thiếu hụt tài năng về AI trong chuỗi cung ứng, đảm bảo sự hợp tác mượt mà, xuyên suốt giữa con người và AI trong quá trình làm việc.

Độ phức tạp và tính phụ thuộc vào AI

Mặc dù AI đơn giản hóa nhiều quy trình, nhưng công nghệ lõi của nó có thể rất phức tạp. Sự phụ thuộc quá mức vào AI mà không có sự hiểu biết rõ ràng có thể dẫn đến những rủi ro khi áp dụng, từ hạ tầng cho đến an ninh mạng và an toàn dữ liệu và kết quả đầu ra. Điều quan trọng là doanh nghiệp cần phải cân nhắc, đảm bảo rằng có sự giám sát của con người để điều chỉnh và theo dõi các hoạt động của AI.

Bảo mật và quyền riêng tư của dữ liệu

Cùng với việc sử dụng AI vào phân tích dữ liệu ngày càng tăng, chuỗi cung ứng đang thu thập một lượng lớn dữ liệu, một phần trong đó có thể là những dữ liệu nhạy cảm. Điều này đặt ra câu hỏi về quyền riêng tư của dữ liệu và những rủi ro về bảo mật mạng trong hệ thống chuỗi cung ứng của. Vì vậy, việc đảm bảo áp dụng các giao thức bảo mật mạnh mẽ và tuân thủ quy định về quyền riêng tư của dữ liệu trở nên cực kỳ quan trọng.

Vấn đề mở rộng

Khi doanh nghiệp phát triển, các hoạt động chuỗi cung ứng của họ sẽ mở rộng theo. Một giải pháp AI hoạt động hiệu quả cho một hoạt động nhỏ có thể gặp khó khăn khi mở rộng, dẫn đến những sự cố do AI tạo ra trong quản lý chuỗi cung ứng. Vì vậy, việc đảm bảo rằng các giải pháp AI có khả năng mở rộng là rất quan trọng đối với sự thành công của doanh nghiệp trong dài hạn.

Triển vọng AI trong quản lý chuỗi cung ứng

Trí tuệ nhân tạo không chỉ là một phần của cuộc cách mạng công nghiệp lần thứ tư mà còn là chìa khóa quan trọng giúp tái định hình cả một ngành công nghiệp quan trọng - quản lý chuỗi cung ứng. AI đã và đang mở ra những cơ hội mới trong việc tối ưu hóa, tự động hóa và nâng cao chất lượng dịch vụ, từ đó tạo nền tảng vững chắc cho sự phát triển của các doanh nghiệp.

Trong tương lai, chúng ta có thể mong đợi sự gia tăng của các giải pháp AI tích hợp cao, không chỉ trong việc dự báo nhu cầu và quản lý tồn kho, mà còn trong việc tối ưu hóa các tuyến đường vận chuyển và cung cấp trải nghiệm khách hàng cá nhân hóa. Sự phát triển của AI sẽ không ngừng mở rộng, không chỉ giới hạn trong khuôn khổ của một doanh nghiệp mà còn ảnh hưởng sâu rộng đến toàn bộ hệ thống chuỗi cung ứng, từ nhà sản xuất đến người tiêu dùng cuối cùng.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các giải pháp AI trong tương lai không chỉ tập trung vào hiệu quả kinh tế mà còn hướng đến sự bền vững và thân thiện với môi trường, đem lại giá trị lâu dài cho xã hội và thế giới. Điều này đồng nghĩa với việc các doanh nghiệp cần phải không ngừng cập nhật, đầu tư và đổi mới để bắt kịp với những thay đổi của thời đại, từ đó khẳng định vị thế và sức cạnh tranh trong kỷ nguyên số.

Đào Trung Thành