Trí tuệ nhân tạo, Học máy và Robotics: Những biên giới công nghệ mới trong quản lý kho hàng

Quản lý kho hàng là một hoạt động phức tạp đòi hỏi sự cân bằng giữa nhiều thách thức và rủi ro. Khách hàng ngày càng mong đợi giao hàng nhanh chóng và chính xác, dẫn đến nhiều công ty chuyển hướng sang “trung tâm hoàn thiện micro” nằm gần các trung tâm đô thị lớn. Để hoàn thành đơn hàng nhanh chóng đồng thời tận dụng tối đa không gian kho hàng有限, các tổ chức đang ngày càng chuyển sang trí tuệ nhân tạo (AI), học máy (ML) và robotics để tối ưu hóa hoạt động kho hàng. Bằng cách sử dụng AI và ML, các nhà quản lý kho hàng có thể tự động hóa và cải thiện các thành phần của hoạt động của họ, chẳng hạn như dự báo nhu cầu và mức tồn kho, tối ưu hóa sử dụng không gian và bố cục, cải thiện hiệu quả chọn và đóng gói, và giảm lỗi và lãng phí. Trong khi đó, robotics có thể thực hiện các nhiệm vụ lặp đi lặp lại với độ chính xác và tốc độ cao hơn so với công nhân humans và hoạt động trong không gian quá chật cho con người. Các tổ chức có thể tận dụng những công nghệ này để tăng lợi nhuận, nâng cao an toàn và bảo mật, và tăng sự hài lòng và trung thành của khách hàng.

Thách thức mà ngành quản lý kho hàng phải đối mặt

Thương mại điện tử đang phát triển nhanh chóng và thay đổi, trở thành một doanh nghiệp 4.117,00 tỷ đô la vào năm 2024. Khách hàng đang chuyển sang trực tuyến cho nhiều nhu cầu, bao gồm thực phẩm. Truyền thống, các nhà bán lẻ trực tuyến đã lưu trữ hàng tồn kho của họ trong các kho hàng lớn ngoài các trung tâm dân cư lớn. Sự đô thị hóa nhanh chóng đã dẫn đến nhiều khách hàng sống trong các trung tâm dân cư đắt đỏ, và khách hàng ngày càng mong đợi giao hàng nhanh chóng – thường là giao hàng trong ngày.

Nhiều nhà bán lẻ đã giải quyết vấn đề này bằng cách triển khai “trung tâm hoàn thiện micro” gần các trung tâm dân cư lớn. Bởi vì bất động sản trong những vị trí này rất đắt đỏ, vì vậy hơn bao giờ hết, mỗi foot vuông không gian kho hàng phải được sử dụng một cách hiệu quả. Trong khi đó, ngành quản lý kho hàng đang phải đối mặt với tình trạng thiếu hụt lao động, khiến việc hoàn thành đơn hàng một cách kịp thời trở nên khó khăn hơn.

Ứng dụng của AI/ML và robotics

Tự động hóa, AI và ML có thể giúp các nhà bán lẻ giải quyết những thách thức này. Sự phát triển của tầm nhìn máy tính đã mở rộng khả năng cho robotics trong không gian kho hàng. Ví dụ, hệ thống robot di động tự động (AMR) đang ngày càng được sử dụng cho việc chọn (lựa chọn các mặt hàng mà khách hàng cụ thể đã đặt hàng), đóng gói (chuẩn bị các mặt hàng đó để vận chuyển) và pallet hóa (đặt hàng hóa lên pallet để vận chuyển và lưu trữ). Tự động hóa những nhiệm vụ này tăng tốc độ, hiệu quả, độ chính xác và khả năng thích ứng. Robotics cũng có thể sử dụng không gian dọc và chật hẹp mà con người khó tiếp cận. Không gian kho hàng có thể được tối ưu hóa thêm bằng cách giới thiệu các giải pháp lưu trữ mật độ cao sáng tạo như khối, ống và hệ thống lưu trữ và thu hồi tự động.

Các thuật toán tối ưu hóa được hỗ trợ bởi AI và ML phân tích lượng lớn dữ liệu thực tế để tạo ra dự đoán và giải pháp, cập nhật khi có thêm thông tin. Tối ưu hóa tuyến đường giúp các công ty đảm bảo rằng hàng hóa được vận chuyển theo tuyến đường ngắn nhất và hiệu quả nhất. Dự báo nhu cầu và mô hình dự đoán sử dụng dữ liệu đặt hàng trong quá khứ để xác định mẫu và giúp các nhà bán lẻ ước tính哪些 sản phẩm có thể được khách hàng đặt hàng, đảm bảo rằng không gian kho hàng được sử dụng một cách hiệu quả và giảm thiểu thời gian sản phẩm spends trên kệ. Những mô hình này cũng cho phép lưu trữ kho hàng hiệu quả hơn, vì các mặt hàng được đặt hàng thường xuyên có thể được lưu trữ gần các trạm chọn.

ML, khi được kết hợp với các cảm biến trên thiết bị, cũng có thể cho phép bảo trì dự đoán. Giám sát liên tục các bộ phận thiết bị cho phép các kho hàng phát hiện khi các bộ phận cơ khí như con lăn hoặc băng chuyền hiển thị dấu hiệu hao mòn hoặc hỏng hóc, cho phép chúng được thay thế trước khi xảy ra sự cố và giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động. Bằng cách triển khai robotics và các giải pháp dựa trên AI/ML, các nhà bán lẻ có thể tăng độ chính xác và hiệu quả trong khi đảm bảo rằng không gian hạn chế của họ được sử dụng tối đa.

Khi AI và robotics được tích hợp vào quản lý kho hàng, điều quan trọng là phải xem xét quyền riêng tư, đạo đức và an toàn lao động. Điều quan trọng là phải xem xét tính bảo mật của dữ liệu và đảm bảo rằng các mô hình AI không泄露 dữ liệu khách hàng nhạy cảm. Đồng thời quan trọng là giám sát các mô hình AI để tránh thiên vị. Cuối cùng, điều quan trọng là phải đảm bảo rằng các giải pháp robotics và tự động hóa tuân thủ các quy định của Cơ quan An toàn và Sức khỏe Lao động (OSHA) để bảo vệ môi trường làm việc.

Chỉ số hiệu suất chính cho các quy trình quản lý kho hàng

Giám sát các chỉ số hiệu suất chính (KPI) cho phép các doanh nghiệp đo lường hiệu quả của các giải pháp quản lý kho hàng của họ, cho phép cải thiện liên tục. Một số KPI chính cho quản lý kho hàng bao gồm:

• Throughput – Đây là số lượng sản phẩm được chuyển qua một trạm đóng gói trong một khoảng thời gian nhất định, ví dụ như số lượng đơn hàng được hoàn thành mỗi giờ.
• Lead time – Đây là thời gian cần thiết để giao hàng.
• Cube utilization – Đây là thước đo hiệu quả sử dụng không gian lưu trữ của kho hàng, thường được tính bằng cách chia thể tích vật liệu lưu trữ cho tổng công suất kho hàng.
• On-time in-full (OTIF) shipments – Đây là tỷ lệ đơn hàng được hoàn thành đầy đủ vào ngày mong muốn.
• Inventory count accuracy by location – Đây là mức độ mà hàng hóa được lưu trữ trong kho hàng tương ứng với dữ liệu. Độ chính xác hàng tồn kho cao là cần thiết để phân tích kho hàng có hiệu quả.

Thu được lợi ích của AI/ML trong quản lý kho hàng

AI, ML và robotics là các thành phần quan trọng của quản lý kho hàng hiện đại và sẽ tiếp tục thay đổi ngành công nghiệp. Theo một báo cáo của McKinsey, các công ty dự kiến sẽ tăng đáng kể chi tiêu cho các giải pháp tự động hóa kho hàng trong vòng 5 năm tới. Các nhà bán lẻ lớn như Target và Walmart đang đầu tư hàng triệu đô la vào việc chuyển đổi chuỗi cung ứng và hoạt động lưu trữ của họ với các giải pháp hậu cần được hỗ trợ bởi AI và ML. Walmart đã phát triển một công cụ tối ưu hóa tuyến đường được hỗ trợ bởi AI, hiện đã được cung cấp cho các nhà bán lẻ khác dưới dạng mô hình phần mềm như một dịch vụ (SaaS). Nhà bán lẻ này cũng sử dụng AI để dự báo nhu cầu và đảm bảo hàng tồn kho đầy đủ vào các ngày mua sắm cao điểm như Black Friday. Những giải pháp này giúp nâng cao sự hài lòng của khách hàng trong khi tăng lợi nhuận và giảm chi phí hoạt động kinh doanh. Chúng cũng có thể giúp các doanh nghiệp giải quyết các thách thức, bao gồm gián đoạn chuỗi cung ứng và thiếu hụt lao động.

AI, ML và robotics hữu ích nhất trong các kho hàng nhỏ và trung tâm hoàn thiện micro, nơi chúng có thể tối ưu hóa không gian lưu trữ hạn chế. Ngoài các công nghệ như thực tế ảo và giải pháp đám mây, chúng giúp giao hàng nhanh chóng và chính xác trở thành tiêu chuẩn. Bằng cách giám sát các chỉ số hiệu suất chính và ưu tiên tuân thủ và bảo mật dữ liệu, các tổ chức có thể đảm bảo rằng họ thu được lợi ích đầy đủ của AI, ML và robotics.