Logistics, một ngành thiết yếu của thương mại toàn cầu, đang trải qua quá trình biến đổi mạnh mẽ nhờ sự ứng dụng của các công nghệ hiện đại, đặc biệt là Tự động hóa Thông minh (Intelligent Automation – IA) và Tự động hóa quy trình bằng robot (Robotic Process Automation – RPA).
Table of Contents
Tổng quan và xu hướng công nghệ trong ngành logistic
Việc ứng dụng công nghệ trong ngành logistics đang dần trở thành xu thế. Một báo cáo gần đây của McKinsey cho biết 70% lãnh đạo ngành logistics đang tích cực đầu tư vào các công nghệ số sau khi nhận thấy tiềm năng phát triển của chúng.
Tự động hóa thông minh (IA)
Tự động hóa thông minh (IA) kết hợp Trí tuệ nhân tạo (AI) với tự động hóa để xử lý các quy trình logistics phức tạp. Các công nghệ này cùng sự kết hợp của Machine Learning và điện toán nhận thức, được sử dụng để phân tích khối lượng dữ liệu lớn, cải thiện việc ra quyết định và nâng cao hiệu quả hoạt động. Theo báo cáo của McKinsey, gần 50% các công ty, bao gồm logistics đã ứng dụng AI vào một quy trình nghiệp vụ kinh doanh.
- Phân tích dữ liệu và ra quyết định: IA cho phép phân tích dữ liệu logistics theo thời gian thực, cung cấp thông tin chi tiết giúp tối ưu hóa hoạt động của chuỗi cung ứng. Ví dụ, phân tích dự báo có thể dự báo nhu cầu và điều chỉnh mức tồn kho cho phù hợp.
- Tối ưu hóa tuyến đường: Các thuật toán do IA điều khiển xác định tuyến giao hàng hiệu quả nhất, giảm thiểu mức tiêu thụ nhiên liệu và thời gian vận chuyển.
- Quản lý hàng tồn kho: IA giúp quản lý hàng tồn kho bằng cách dự báo mức độ hàng tồn kho và tự động hóa quy trình đặt hàng, đảm bảo mức độ hàng tồn kho tối ưu và giảm thiểu tình trạng tồn kho quá mức hoặc hết hàng.
Tự động hóa quy trình bằng robot (RPA)
Những lợi ích của RPA trong logistics là rất lớn. Nghiên cứu của Deloitte cho biết RPA có thể giúp các công ty logistics giảm chi phí từ 30% đến 50%. Điều này đạt được thông qua việc tự động hóa các nhiệm vụ lặp đi lặp lại, nâng cao độ chính xác và giải phóng nhân viên khỏi các công việc phức tạp và mang tính chiến lược hơn.
- Xử lý đơn hàng: RPA tự động hóa việc nhập đơn hàng, theo dõi và lập hóa đơn, giảm thiểu lỗi và thời gian xử lý.
- Dịch vụ khách hàng: Chatbot và trợ lý ảo do RPA điều khiển cung cấp hỗ trợ khách hàng 24/7, xử lý các câu hỏi thường gặp và theo dõi các lô hàng.
- Quản lý kho: RPA tự động hóa các tác vụ như kiểm kê hàng tồn kho và nhập dữ liệu, giải phóng nhân viên cho các hoạt động chiến lược hơn.
Phân tích dữ liệu và khả năng quan sát theo thời gian thực
Việc tích hợp các thiết bị và cảm biến Internet of Things (IoT) vào hoạt động logistics cung cấp khả năng quan sát theo thời gian thực vào chuỗi cung ứng. Các thiết bị này thu thập dữ liệu về vị trí, nhiệt độ và tình trạng của lô hàng, cho phép theo dõi và giám sát theo thời gian thực.
- Khả năng quan sát nâng cao: Dữ liệu theo thời gian thực giúp quản lý logistics theo dõi trạng thái của các lô hàng, đảm bảo giao hàng đúng hạn và giải quyết nhanh chóng các vấn đề.
- Cải thiện việc ra quyết định: Việc truy cập vào dữ liệu theo thời gian thực cho phép ra quyết định chủ động, giảm thiểu chậm trễ và cải thiện hiệu quả tổng thể của chuỗi cung ứng.
Phân tích dự báo
Phân tích dự báo, được hỗ trợ bởi AI và Machine Learning, đang trở thành xu hướng ngày càng quan trọng trong ngành logistics bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử, phân tích dự báo nhu cầu, tối ưu hóa mức tồn kho và dự đoán các sự cố tiềm ẩn. McKinsey cho biết các công ty sử dụng phân tích dự báo đã giảm được 10-15% chi phí hàng tồn kho và cải thiện 20-30% thời gian giao hàng.
3 case study điển hình tối ưu hóa tài nguyên ngành logistics
DHL Supply Chain
DHL là doanh nghiệp tiên phong trong việc ứng dụng công nghệ để tối ưu hóa logistics. Bằng cách tích hợp IoT và AI, DHL đã cải thiện đáng kể khả năng quan sát chuỗi cung ứng và phân tích dự báo. Nền tảng Resilience360 của họ cung cấp quản lý rủi ro theo thời gian thực, giúp các công ty dự đoán và giảm thiểu sự gián đoạn. Công nghệ này đã giúp DHL nâng cao hiệu quả hoạt động và sự hài lòng của khách hàng.
UPS
UPS đã triển khai tối ưu hóa tuyến đường tiên tiến thông qua hệ thống ORION (Tối ưu hóa và Định vị tích hợp trên đường). ORION sử dụng dữ liệu lớn và Machine Learning để xác định các tuyến giao hàng hiệu quả nhất, giúp UPS tiết kiệm hàng triệu dặm và gallon nhiên liệu mỗi năm. Bên cạnh đó, điều này còn giúp doanh nghiệp giảm chi phí hoạt động và cải thiện thời gian giao hàng, nhấn mạnh tầm quan trọng của công nghệ trong ngành logistics.
FedEx
FedEx đã áp dụng tự động hóa và robot để tối ưu hóa hoạt động logistics. Công ty sử dụng xe tự hành và máy bay không người lái để giao hàng chặng cuối, đặc biệt là ở các khu vực xa xôi. Ngoài ra, FedEx sử dụng phân tích do AI điều khiển để dự báo nhu cầu và quản lý hàng tồn kho, đảm bảo sử dụng tài nguyên tối ưu. Những tiến bộ công nghệ này đã cải thiện hiệu quả hoạt động và chất lượng dịch vụ của FedEx.
Những chiến lược và lời khuyên của chuyên gia để tối ưu hóa tài nguyên logistics
Tích hợp công nghệ
Các chuyên gia nhấn mạnh tầm quan trọng của việc tích hợp nhiều công nghệ để đạt được kết quả tối ưu. Việc kết hợp IoT, AI và tự động hóa có thể cung cấp các giải pháp toàn diện, giải quyết các khía cạnh khác nhau của logistics, từ theo dõi và giám sát đến tối ưu hóa tuyến đường và nâng cao sự minh bạch.
Tập trung vào ra quyết định dựa trên dữ liệu
Dữ liệu là tài sản quan trọng trong ngành logistics. Các công ty nên đầu tư vào phân tích dữ liệu lớn để trích xuất thông tin chi tiết có giá trị từ hoạt động, thúc đẩy những quyết định chủ động và phân bổ tài nguyên hiệu quả.
Đầu tư vào đào tạo nhân lực
Mặc dù công nghệ là điều cần thiết, nhưng một lực lượng lao động có tay nghề cao cũng cần được chú trọng. Các công ty nên đầu tư vào các chương trình đào tạo để đảm bảo nhân viên thành thạo trong việc sử dụng các công nghệ tiên tiến, tạo điều kiện thuận lợi cho quá trình triển khai và ứng dụng các giải pháp công nghệ.
Hợp tác và đổi mới
Hợp tác với các nhà cung cấp công nghệ và tham gia vào các dự án thí điểm và diễn đàn ngành có thể giúp các công ty dẫn đầu trong hành trình ứng dụng tiến bộ công nghệ, tăng cường khả năng hợp tác và thúc đẩy đổi mới toàn diện.
Bài học để tối ưu nguồn lực hiệu quả
- Khả năng mở rộng là chìa khóa: Việc triển khai công nghệ thành công trong logistics đòi hỏi các giải pháp có thể mở rộng. Các công ty nên đảm bảo rằng các công nghệ được chọn phù hợp và phát triển song hành với nhu cầu kinh doanh.
- Lấy khách hàng làm trung tâm: Nâng cao sự hài lòng của khách hàng nên là trọng tâm của việc tối ưu hóa nguồn lực logistics. Các công nghệ ứng dụng mang lại lợi ích về cải thiện thời gian giao hàng, độ chính xác và giao tiếp nên được chú trọng để thúc đẩy lòng trung thành của khách hàng.
- Cải tiến liên tục: Các công ty nên áp dụng tư duy cải tiến liên tục, thường xuyên cập nhật công nghệ và quy trình để duy trì khả năng cạnh tranh.
- Quản lý rủi ro: Việc kết hợp các chiến lược quản lý rủi ro là rất quan trọng. Các công nghệ như AI và IoT có thể giúp dự đoán và giảm thiểu rủi ro, đảm bảo hoạt động liền mạch và hạn chế đứt gãy.
Kết luận
Khi ngành logistics tiếp tục phát triển, việc tích hợp các công nghệ tiên tiến như IoT, AI, tự động hóa và phân tích dữ liệu lớn sẽ đóng vai trò then chốt trong việc thúc đẩy hiệu quả và tính bền vững. Bằng cách áp dụng những công nghệ đổi mới này, các công ty có thể tối ưu hóa tài nguyên logistic, nâng cao sự hài lòng của khách hàng và duy trì lợi thế cạnh tranh trên thị trường toàn cầu.
