Trước khi chúng ta khám phá khía cạnh tính bền vững, hãy tóm tắt ngắn gọn về cách trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa logistics toàn cầu:

Tối ưu hóa tuyến đường

Các thuật toán AI đang biến đổi việc lập kế hoạch tuyến đường, đi xa hơn cả việc điều hướng GPS đơn giản. Ví dụ, hệ thống ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) của UPS sử dụng các thuật toán tiên tiến để tối ưu hóa tuyến đường giao hàng. Nó xem xét các yếu tố như mẫu lưu lượng giao thông, ưu tiên gói hàng và thời gian giao hàng được hứa hẹn để tạo ra các tuyến đường hiệu quả nhất. Kết quả? UPS tiết kiệm khoảng 10 triệu gallon nhiên liệu mỗi năm, giảm cả chi phí và khí thải.

Là một nhà quản lý sản phẩm tại Amazon, tôi đã làm việc trên các hệ thống tương tự không chỉ tối ưu hóa việc giao hàng cuối cùng mà còn phối hợp với hoạt động nhà kho để đảm bảo các gói hàng đúng được tải lên theo thứ tự tối ưu. Mức độ tích hợp này giữa các phần khác nhau của chuỗi cung ứng chỉ có thể đạt được với khả năng của AI trong việc xử lý lượng lớn dữ liệu theo thời gian thực.

Hiển thị chuỗi cung ứng

Các hệ thống theo dõi được hỗ trợ bởi AI đang cung cấp cái nhìn sâu sắc chưa từng có vào chuỗi cung ứng. Trong thời gian tôi làm việc tại Maersk, chúng tôi phát triển một hệ thống sử dụng cảm biến IoT và AI để theo dõi thời gian thực các container. Điều này không chỉ về vị trí – hệ thống theo dõi nhiệt độ, độ ẩm và thậm chí phát hiện các nỗ lực truy cập không được ủy quyền.

Ví dụ, khi vận chuyển dược phẩm nhạy cảm, bất kỳ sự thay đổi nhiệt độ nào đều có thể được phát hiện ngay lập tức và sửa chữa. AI không chỉ báo cáo vấn đề; nó dự đoán các vấn đề tiềm ẩn dựa trên dự báo thời tiết và dữ liệu lịch sử, cho phép can thiệp chủ động. Mức độ hiển thị và khả năng dự đoán này đã giảm đáng kể tổn thất và cải thiện sự hài lòng của khách hàng.

Bảo trì dự đoán

AI đang cách mạng hóa cách chúng ta tiếp cận bảo trì thiết bị trong logistics. Tại Amazon, chúng tôi đã triển khai các mô hình học máy phân tích dữ liệu từ cảm biến trên băng chuyền, máy phân loại và xe giao hàng. Những mô hình này có thể dự đoán khi nào một thiết bị có thể bị hỏng, cho phép bảo trì được lên lịch trong giờ thấp điểm.

Ví dụ, hệ thống của chúng tôi một lần dự đoán một sự cố tiềm ẩn trong một máy phân loại quan trọng 48 giờ trước khi nó xảy ra. Cảnh báo sớm này cho phép chúng tôi thực hiện bảo trì mà không gián đoạn hoạt động, có thể tiết kiệm hàng triệu đô la về năng suất và giao hàng trễ.

Dự báo nhu cầu

AI đang cách mạng hóa cách chúng ta dự đoán nhu cầu trong ngành logistics. Trong thời gian tôi làm việc tại Amazon, chúng tôi đã phát triển các mô hình học máy phân tích không chỉ dữ liệu bán hàng lịch sử, mà còn các yếu tố như xu hướng trên mạng xã hội, dự báo thời tiết và thậm chí các sự kiện sắp tới ở các khu vực khác nhau.

Ví dụ, hệ thống của chúng tôi một lần dự đoán một sự gia tăng nhu cầu đối với một số thiết bị điện tử ở một khu vực cụ thể, liên quan đến một hội nghị công nghệ địa phương mà chúng tôi không biết. Điều này cho phép chúng tôi điều chỉnh hàng tồn kho và mức nhân viên phù hợp, tránh hết hàng và đảm bảo hoạt động trơn tru trong sự kiện.

Tối ưu hóa giao hàng cuối cùng

Chặng cuối cùng của giao hàng, được gọi là giao hàng cuối cùng, thường là phần khó khăn và tốn kém nhất của quá trình logistics. AI cũng đang tạo ra những bước tiến đáng kể ở đây. Tại Amazon, chúng tôi đã làm việc trên các hệ thống AI tối ưu hóa không chỉ tuyến đường mà còn phương pháp giao hàng.

Ví dụ, ở các khu vực đô thị, hệ thống sẽ phân tích mẫu lưu lượng giao thông, khả năng đỗ xe và thậm chí phương pháp tiếp cận tòa nhà để xác định liệu giao hàng bằng xe tải truyền thống, xe đạp hoặc thậm chí drone sẽ hiệu quả nhất cho từng gói hàng. Mức độ tối ưu hóa chi tiết này dẫn đến việc giao hàng nhanh hơn, chi phí thấp hơn và giảm ùn tắc đô thị.

Nghịch cảnh của nhà quản lý sản phẩm

Là nhà quản lý sản phẩm trong ngành logistics, chúng tôi được giao nhiệm vụ thúc đẩy đổi mới và hiệu quả. AI mang lại những cơ hội chưa từng có để làm điều đó. Tuy nhiên, chúng tôi hiện đang phải đối mặt với một nghịch cảnh quan trọng:

Lợi ích hiệu quả

Mặt khác, chuỗi cung ứng được hỗ trợ bởi AI hơn bao giờ hết. Chúng giảm lãng phí, giảm tiêu thụ nhiên liệu và có khả năng giảm tổng lượng khí thải carbon của hoạt động logistics. Các thuật toán tối ưu hóa tuyến đường mà chúng tôi triển khai có thể giảm đáng kể dặm đường không cần thiết và khí thải.

Chi phí môi trường

Mặt khác, chúng ta không thể bỏ qua chi phí môi trường của chính AI. Việc đào tạo và vận hành các mô hình AI lớn tiêu thụ lượng năng lượng khổng lồ, góp phần vào nhu cầu năng lượng tăng cao và, theo đó, khí thải carbon.

Điều này đặt ra một câu hỏi quan trọng cho chúng ta với tư cách là nhà quản lý sản phẩm: Làm thế nào chúng ta cân bằng lợi ích bền vững từ chuỗi cung ứng được tối ưu hóa bởi AI với tác động môi trường của chính các hệ thống AI?

Trách nhiệm mới cho nhà quản lý sản phẩm

Trong thời đại AI, vai trò của chúng ta với tư cách là nhà quản lý sản phẩm đã mở rộng. Chúng ta hiện có trách nhiệm thêm là xem xét tính bền vững trong các quy trình ra quyết định của mình. Điều này liên quan đến:

1. Phân tích chu kỳ sống: Chúng ta phải xem xét toàn bộ chu kỳ sống của các sản phẩm được hỗ trợ bởi AI, từ phát triển đến triển khai và bảo trì, đánh giá tác động môi trường tại mỗi giai đoạn.
2. Chỉ số hiệu quả: Bên cạnh các KPI truyền thống, chúng ta cần tích hợp các chỉ số bền vững vào đánh giá sản phẩm của mình. Điều này có thể bao gồm tiêu thụ năng lượng trên mỗi tối ưu hóa, giảm khí thải carbon hoặc ROI bền vững.
3. Chọn nhà cung cấp: Khi chọn giải pháp AI hoặc nhà cung cấp dịch vụ đám mây, hiệu quả năng lượng và sử dụng nguồn năng lượng tái tạo nên là tiêu chí lựa chọn chính.
4. Tập trung đổi mới: Chúng ta nên ưu tiên và phân bổ nguồn lực cho các dự án không chỉ cải thiện hiệu quả hoạt động mà còn tăng cường tính bền vững.
5. Giáo dục các bên liên quan: Chúng ta cần giáo dục các đội của mình, ban điều hành và khách hàng về tầm quan trọng của các thực tiễn AI bền vững trong logistics.

Các nhà lãnh đạo ngành đang mở đường

Là nhà quản lý sản phẩm, chúng ta có thể học hỏi rất nhiều từ cách các công ty hàng đầu đang giải quyết thách thức cân bằng hiệu quả của AI với tính bền vững. Hãy để tôi chia sẻ một số thông tin từ kinh nghiệm của tôi tại Amazon và Maersk.

Amazon Web Services (AWS): Tiên phong trong tính toán đám mây bền vững

Trong thời gian tôi làm việc tại Amazon, tôi đã chứng kiến tận mắt cam kết của công ty trong việc giảm tiêu thụ năng lượng của cơ sở hạ tầng AWS, nơi lưu trữ nhiều tải trọng AI và học máy cho logistics và các ngành khác. AWS đã triển khai một số chiến lược để cải thiện hiệu quả năng lượng:

1. Năng lượng tái tạo: AWS đã cam kết cung cấp năng lượng cho hoạt động của mình bằng 100% năng lượng tái tạo vào năm 2025. Đến năm 2023, họ đã đạt 85% sử dụng năng lượng tái tạo.
2. Phần cứng tùy chỉnh: Amazon thiết kế các chip tùy chỉnh như bộ xử lý AWS Graviton, có thể tiết kiệm năng lượng lên đến 60% so với các phiên bản dựa trên x86 tương đương về hiệu suất.
3. Tiết kiệm nước: AWS đã triển khai các công nghệ làm mát sáng tạo và sử dụng nước tái chế để làm mát ở nhiều khu vực, giảm đáng kể tiêu thụ nước.
4. Học máy cho hiệu quả: Điều iron là AWS sử dụng AI để tối ưu hóa hiệu quả năng lượng của các trung tâm dữ liệu của mình, dự đoán và điều chỉnh cho tải tính toán để giảm thiểu lãng phí năng lượng.

Là nhà quản lý sản phẩm trong logistics, chúng ta có thể tận dụng những tiến bộ này bằng cách chọn dịch vụ đám mây tiết kiệm năng lượng và vận động cho việc sử dụng tài nguyên tính toán bền vững trong các triển khai AI của mình.

Maersk: Đặt tiêu chuẩn mới cho khí thải vận chuyển

Tại Maersk, tôi là một phần của nhóm làm việc hướng tới các mục tiêu môi trường đầy tham vọng đang định hình lại ngành vận tải. Maersk đã đặt ra các mục tiêu phát thải hàng đầu:

1. Khí thải ròng bằng 0 vào năm 2040: Maersk nhằm đạt được khí thải ròng bằng 0 trên toàn bộ hoạt động kinh doanh của mình vào năm 2040, sớm hơn 10 năm so với mục tiêu Thỏa thuận Paris.
2. Mục tiêu ngắn hạn: Đến năm 2030, Maersk nhằm giảm 50% khí thải CO2 trên mỗi container được vận chuyển so với mức năm 2020.
3. Sáng kiến hành lang xanh: Maersk đang thiết lập các tuyến đường cụ thể như “hành lang xanh”, nơi các giải pháp không phát thải được hỗ trợ và chứng minh.
4. Đầu tư vào công nghệ mới: Công ty đang đầu tư vào tàu chạy bằng methanol và khám phá các nhiên liệu thay thế khác để giảm phát thải.

Là nhà quản lý sản phẩm trong logistics, chúng ta đã đóng một vai trò quan trọng trong việc sắp xếp các sáng kiến AI và công nghệ của mình với các mục tiêu bền vững này. Ví dụ:

• Tối ưu hóa tuyến đường: Chúng ta đã phát triển các thuật toán AI không chỉ tối ưu hóa cho tốc độ và chi phí mà còn cho hiệu quả nhiên liệu và giảm phát thải trên các tuyến đường vận chuyển thường xuyên.
• Bảo trì dự đoán: Các mô hình AI của chúng ta về bảo trì dự đoán đã giúp đảm bảo tàu thuyền hoạt động ở hiệu suất cao nhất, giảm tiêu thụ nhiên liệu và phát thải hơn nữa.
• Hiển thị chuỗi cung ứng: Chúng ta đã tạo ra các công cụ cung cấp cho khách hàng dữ liệu phát thải chi tiết cho các chuyến hàng của họ, khuyến khích việc lựa chọn bền vững hơn.

Con đường phía trước

Mặc dù có những thách thức, tôi tin rằng việc triển khai AI trong logistics vẫn là một việc làm xứng đáng. Là nhà quản lý sản phẩm, chúng ta có một cơ hội duy nhất để thúc đẩy sự thay đổi tích cực. Dưới đây là lý do và cách chúng ta có thể tiến về phía trước:

Cải thiện liên tục

Là nhà quản lý sản phẩm, chúng ta đang ở vị trí duy nhất để thúc đẩy sự phát triển của các giải pháp AI tiết kiệm năng lượng hơn. Những nguyên tắc tối ưu hóa mà chúng ta áp dụng cho chuỗi cung ứng có thể được chỉ đạo để cải thiện hiệu quả của các hệ thống AI của mình. Điều này có nghĩa là liên tục đánh giá và tinh chỉnh các mô hình AI của chúng ta, không chỉ về hiệu suất mà còn về hiệu quả năng lượng. Chúng ta nên làm việc chặt chẽ với các nhà khoa học dữ liệu và kỹ sư để phát triển các mô hình đạt được độ chính xác cao với ít năng lượng tính toán hơn. Điều này có thể liên quan đến các kỹ thuật như thu gọn mô hình, lượng tử hóa hoặc sử dụng các kiến trúc mạng nơ-ron hiệu quả hơn. Bằng cách làm cho hiệu quả năng lượng trở thành một chỉ số hiệu suất chính cho các sản phẩm AI của chúng ta, chúng ta có thể thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực quan trọng này.

Tác động ròng tích cực

Mặc dù các hệ thống AI tiêu thụ năng lượng đáng kể, nhưng mức độ tối ưu hóa mà chúng mang lại cho logistics toàn cầu có khả năng dẫn đến tác động môi trường ròng tích cực. Vai trò của chúng ta là đảm bảo và tối đa hóa sự cân bằng tích cực này. Điều này đòi hỏi một cái nhìn toàn diện về hoạt động của chúng ta. Chúng ta cần triển khai các hệ thống theo dõi toàn diện theo dõi không chỉ tiêu thụ năng lượng của các hệ thống AI mà còn tiết kiệm năng lượng mà chúng tạo ra trên chuỗi cung ứng. Bằng cách định lượng tác động ròng này, chúng ta có thể đưa ra quyết định dựa trên dữ liệu về các sáng kiến AI nào để ưu tiên. Hơn nữa, chúng ta có thể sử dụng dữ liệu này để tạo ra các câu chuyện thuyết phục về lợi ích bền vững của các sản phẩm của mình, điều này có thể trở thành một công cụ mạnh mẽ trong giao tiếp với các bên liên quan và nỗ lực tiếp thị.

Động lực cho đổi mới

Thách thức bền vững đang thúc đẩy đổi mới trong lĩnh vực tính toán xanh và năng lượng tái tạo. Là nhà quản lý sản phẩm, chúng ta có thể thúc đẩy và hướng dẫn đổi mới này trong tổ chức của mình. Điều này có thể liên quan đến việc hợp tác với các công ty khởi nghiệp về công nghệ xanh, phân bổ ngân sách cho nghiên cứu và phát triển tập trung vào tính bền vững hoặc tạo ra các “đội xanh” liên chức năng để giải quyết các thách thức về tính bền vững. Chúng ta cũng nên cập nhật các công nghệ mới nổi như tính toán lượng tử hoặc chip hình sinapse hứa hẹn mang lại hiệu quả năng lượng đáng kể. Bằng cách đặt mình ở tiền phong của những đổi mới này, chúng ta có thể đảm bảo rằng các sản phẩm của mình không chỉ theo kịp xu hướng bền vững mà còn thiết lập các tiêu chuẩn mới cho ngành.

Tầm nhìn dài hạn

Chúng ta cần có tầm nhìn dài hạn, xem xét cách quyết định sản phẩm của chúng ta hôm nay sẽ ảnh hưởng đến tính bền vững trong tương lai. Điều này bao gồm việc dự đoán chuyển đổi sang nguồn năng lượng sạch hơn, điều này sẽ giảm chi phí môi trường của việc cung cấp năng lượng cho các hệ thống AI theo thời gian. Là nhà quản lý sản phẩm, chúng ta nên vận động và lên kế hoạch cho sự chuyển đổi này trong hoạt động của mình. Điều này có thể liên quan đến việc thiết lập các mục tiêu tham vọng để chuyển sang năng lượng tái tạo hoặc thiết kế hệ thống của mình để thích ứng với công nghệ năng lượng trong tương lai. Chúng ta cũng nên suy nghĩ về toàn bộ vòng đời của sản phẩm của mình, bao gồm cả cách chúng có thể được loại bỏ hoặc nâng cấp một cách bền vững khi hết tuổi thọ. Bằng cách nhúng tư duy dài hạn này vào chiến lược sản phẩm của mình, chúng ta có thể tạo ra các giải pháp thực sự bền vững có thể đứng vững trước thử thách của thời gian.

Ưu thế cạnh tranh

Các thực tiễn AI bền vững có thể trở thành một yếu tố phân biệt quan trọng trên thị trường. Các nhà quản lý sản phẩm thành công trong việc cân bằng hiệu quả và tính bền vững sẽ dẫn đầu ngành. Điều này không chỉ là làm điều tốt cho hành tinh – mà còn về việc định vị sản phẩm của mình cho thành công trong tương lai. Khách hàng, đặc biệt là trong không gian B2B, đang ngày càng ưu tiên tính bền vững trong quyết định mua hàng của họ. Bằng cách làm cho tính bền vững trở thành một tính năng cốt lõi của sản phẩm của mình, chúng ta có thể tận dụng nhu cầu thị trường đang tăng này. Chúng ta nên làm việc với các đội tiếp thị của mình để truyền đạt hiệu quả nỗ lực bền vững của mình, có thể theo đuổi chứng nhận hoặc hợp tác để xác thực các chứng chỉ xanh của mình. Hơn nữa, khi các quy định xung quanh AI và tính bền vững phát triển, các sản phẩm có hiệu suất môi trường mạnh sẽ được định vị tốt hơn để tuân thủ các yêu cầu trong tương lai.

Trách nhiệm đạo đức

Là người lãnh đạo trong lĩnh vực AI và logistics, chúng ta có trách nhiệm đạo đức phải xem xét các tác động rộng lớn hơn của công việc của mình. Điều này vượt ra ngoài các vấn đề môi trường để bao gồm cả tác động xã hội và kinh tế. Chúng ta nên suy nghĩ về cách các hệ thống AI của mình ảnh hưởng đến việc làm, quyền riêng tư và công bằng trong chuỗi cung ứng. Bằng cách tiếp cận chủ động với những xem xét đạo đức này, chúng ta có thể xây dựng niềm tin với các bên liên quan của mình và tạo ra các sản phẩm đóng góp tích cực cho xã hội nói chung. Điều này có thể liên quan đến việc triển khai các khuôn khổ AI đạo đức, thực hiện các đánh giá tác động thường xuyên hoặc tham gia với một loạt các bên liên quan đa dạng để hiểu các quan điểm khác nhau về công việc của chúng ta.

Hợp tác và chia sẻ kiến thức

Thách thức của AI bền vững trong logistics quá lớn để bất kỳ công ty nào có thể giải quyết một mình. Là nhà quản lý sản phẩm, chúng ta nên thúc đẩy hợp tác và chia sẻ kiến thức trong ngành. Điều này có thể liên quan đến việc tham gia các tập đoàn ngành, đóng góp cho các dự án mã nguồn mở hoặc chia sẻ các phương pháp hay nhất tại các hội nghị và trong các ấn phẩm. Bằng cách làm việc cùng nhau, chúng ta có thể tăng tốc sự phát triển của các giải pháp AI bền vững và tạo ra các tiêu chuẩn nâng cao toàn bộ ngành. Hơn nữa, bằng cách định vị mình là người lãnh đạo trong lĩnh vực này, chúng ta có thể nâng cao danh tiếng chuyên môn của mình và danh tiếng của công ty.

Kết luận

Là nhà quản lý sản phẩm trong ngành logistics, chúng ta có một cơ hội duy nhất – và trách nhiệm – để định hình tương lai của logistics AI bền vững. Thách thức của việc cân bằng lợi ích của AI với tiêu thụ năng lượng của nó đang thúc đẩy đổi mới trong tính toán xanh và năng lượng tái tạo, với lợi ích tiềm năng vượt ra ngoài lĩnh vực của chúng ta.

Bằng cách suy nghĩ cẩn thận về cả lợi ích hiệu quả và chi phí môi trường của AI trong quyết định sản phẩm của chúng ta, chúng ta có thể thúc đẩy đổi mới không chỉ tối ưu hóa hoạt động mà còn đóng góp vào một tương lai bền vững hơn cho logistics toàn cầu. Đây là một thách thức phức tạp, nhưng nó mang lại tiềm năng khổng lồ cho những ai sẵn sàng dẫn đầu.

Tương lai của logistics không chỉ là nhanh hơn và hiệu quả hơn – mà còn thông minh hơn và bền vững hơn. Là nhà quản lý sản phẩm, việc của chúng ta là biến tương lai đó thành hiện thực.