Làm thế nào AI đang âm thầm thay đổi hậu cần: Cắt giảm lãng phí và tăng lợi nhuận

Trong khi tài chính và chăm sóc sức khỏe là những lĩnh vực được chú ý nhiều nhất về việc áp dụng AI, thì một số trường hợp sử dụng AI có lợi nhuận cao nhất lại nằm trên đường đi. Hậu cần là xương sống của thương mại toàn cầu, và các nhà điều hành đang bắt đầu nhận ra điều này – vào năm 2024, 90% của các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng cho biết khả năng công nghệ là yếu tố hàng đầu khi chọn đối tác vận tải. Lý do? AI đang biến một ngành công nghiệp vốn nổi tiếng với sự kém hiệu quả thành lợi thế cạnh tranh cho các doanh nghiệp.

Lịch sử dựa vào các quy trình dựa trên giấy, hậu cần đã là một điểm mù cho các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng. Thiếu sự minh bạch này tạo ra hiệu ứng đuôi bò: những thay đổi nhỏ trong nhu cầu bán lẻ sẽ bị thổi phồng khi chúng đi lên chuỗi cung ứng, đến các nhà cung cấp nguyên liệu. Kết hợp với thời gian dẫn đầu dài, điều này buộc mỗi giai đoạn – bán lẻ, bán buôn, phân phối và sản xuất – phải đặt hàng quá mức, làm trầm trọng thêm vấn đề.

Nhưng hãy tưởng tượng một giây rằng thay vì lấp đầy xe tải và kho hàng với các chip bán dẫn chỉ để nhu cầu máy tính giảm, hậu cần có thể theo dõi và minh bạch chuỗi cung ứng theo thời gian thực. Điều gì nếu họ có thể dự đoán sự thay đổi nhu cầu với độ chính xác 99,9%? Và cung cấp các giải pháp hậu cần linh hoạt như vận tải theo yêu cầu để đáp ứng?

Với AI và học máy, lý tưởng này có thể không xa vời như các nhà lãnh đạo doanh nghiệp nghĩ.

Minh bạch chuỗi cung ứng giải thích những điều không thể giải thích

Khi được hỏi “Công nghệ nào của các công ty chuyển vận bạn coi là có giá trị nhất?”, 67% của các người trả lời đã bỏ phiếu cho theo dõi hàng hóa theo thời gian thực.

Các thiết bị Internet of Things (IoT) đã cách mạng hóa việc theo dõi hàng hóa, cung cấp khả năng hiển thị chi tiết và cảnh báo thời gian thực về tình trạng của hàng hóa – điều quan trọng đối với các lô hàng nhạy cảm với thời gian hoặc nhiệt độ như thực phẩm và dược phẩm có quy định kiểm tra nghiêm ngặt. Không chỉ các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng có thể biết họ có bao nhiêu hàng tồn kho và ở đâu tại bất kỳ thời điểm nào, mà họ cũng có thể tìm hiểu về tình trạng của hàng hóa. Người gửi hàng có thể theo dõi và chia sẻ thông tin về việc hàng hóa có nóng, lạnh, ướt hay khô, và họ có thể xem nếu các cửa, hộp hoặc các容器 khác đang được mở. Những thông tin này giải thích các bất thường với các mặt hàng thực phẩm đến tay người tiêu dùng trong tình trạng hỏng, giảm thiểu lãng phí trong tương lai.

Chuyển sang ngành công nghiệp điện tử, các công ty có thể đảm bảo với khách hàng rằng các sản phẩm như bo mạch chủ laptop là chính hãng khi các mặt hàng được theo dõi và xác minh. Các nhà quản lý kho hàng và hàng tồn kho có thể quét mã vạch và mã QR để theo dõi mức hàng tồn kho, hoặc sử dụng thẻ nhận dạng tần số vô tuyến (RFID) gắn vào các đối tượng để theo dõi các tài sản có giá trị cao mà không cần phải quét chúng. Các thẻ RFID tiên tiến hơn cung cấp cảnh báo thời gian thực khi các điều kiện (như nhiệt độ) vượt quá ngưỡng đặt trước.

Khả năng hiển thị ở cấp độ mặt hàng đã trở thành điều cần thiết cho người gửi hàng và các đối tác chuỗi cung ứng của họ. Các nhà cung cấp hậu cần phải thích nghi nhanh với các gián đoạn và thay đổi nhu cầu, và khả năng hiển thị này tăng cường sự linh hoạt. Những thông tin này cho phép các doanh nghiệp có cái nhìn tổng thể về hàng tồn kho và đưa ra quyết định thông minh trong thời gian thực, giảm lãng phí và cải thiện việc sử dụng tài nguyên.

Dự báo nhu cầu và thời gian dẫn đầu đáng tin cậy

Tính hữu ích của các cảm biến IoT không chỉ dừng lại ở việc theo dõi các mặt hàng và cập nhật cho khách hàng theo thời gian thực. Chúng cung cấp dữ liệu cho các thuật toán dự báo nhu cầu.

Lấy Coca-Cola làm ví dụ. Công ty đồ uống khổng lồ này sử dụng IoT để theo dõi và thu thập dữ liệu từ các máy bán hàng tự động và tủ lạnh của họ, theo dõi các chỉ số thời gian thực về mức hàng tồn kho và phân tích sở thích của người tiêu dùng. Điều này cho phép Coca-Cola đưa ra dự đoán thông minh về nhu cầu cho các loại sản phẩm và hương vị cụ thể.

Các công ty chuyển vận ngày càng sử dụng phương pháp tương tự để dự đoán khối lượng hàng hóa trên các tuyến đường cụ thể, cho phép họ tối ưu hóa việc triển khai đội xe và đáp ứng các thỏa thuận mức dịch vụ (SLA). Tin tốt cho các doanh nghiệp khi họ được hưởng lợi từ thời gian dẫn đầu đáng tin cậy hơn, có nghĩa là chi phí hàng tồn kho thấp hơn và ít tình trạng hết hàng hơn.

Có hai cách chính mà các công ty hậu cần sử dụng dự báo:

1. Phạm vi dài (chiến lược): Để lập ngân sách và kế hoạch tài sản (kế hoạch 6 tháng đến 3 năm).
2. Phạm vi ngắn (hoạt động): Quan trọng nhất cho hậu cần, dự đoán vận tải đường bộ lên đến 14 ngày trước và 1-12 tuần cho vận tải biển.

Ví dụ, công ty chuyển phát nhanh Speedy của DPDgroup dự đoán nhu cầu bằng cách kết hợp dữ liệu lịch sử về việc gửi hàng (kích thước gói, thời gian giao hàng, hành vi của khách hàng, v.v.) với các yếu tố bên ngoài như ngày lễ, đỉnh bán lẻ (Black Friday), v.v. Dưới hệ thống mới, dự báo nhu cầu được hỗ trợ bởi AI cho phép Speedy nhanh chóng xác định và hủy các chuyến đi và tuyến đường không cần thiết. Điều này đã dẫn đến giảm 25% chi phí từ trung tâm đến trung tâm và tăng 14% sử dụng đội xe. McKinsey cũng tìm thấy kết quả tương tự trong quản lý chuỗi cung ứng, với các công cụ dự báo giảm lỗi từ 20 đến 50%.

Khớp tải với khả năng: Dừng việc chở không khí

Uber Freight đã báo cáo vào năm 2023 rằng giữa 20% và 35% của 175 tỷ dặm xe tải đi mỗi năm ở Mỹ có thể là không tải – làm cạn kiệt nhiên liệu và ngân sách lao động. Giờ đây, với AI, học máy và công nghệ kỹ thuật số, một xe tải vừa giao hàng ở Dallas không nên quay lại Chicago mà không có hàng. Các nền tảng khớp tải được hỗ trợ bởi AI phân tích nhu cầu hàng hóa, khả năng sẵn có của xe tải và mẫu đường để đảm bảo mỗi xe tải đều hoạt động với hiệu suất tối đa.

Các công ty hậu cần lấy thông tin hàng hóa thu thập được từ các công cụ dự báo nhu cầu (kích thước hàng, trọng lượng, kích thước, loại – liệu nó có phải là hàng hóa dễ hỏng, nguy hiểm, v.v.) và phân tích chéo với khả năng của họ. Phân tích được hỗ trợ bởi AI có thể xem xét kích thước xe tải, tính năng, vị trí và khả năng sẵn có, cùng với các quy định về giờ làm việc của lái xe, để kết nối người gửi hàng và người vận chuyển theo thời gian thực. Công nghệ kỹ thuật số có thể đưa điều này lên một tầm cao mới, mô phỏng các kịch bản ảo để đảm bảo sự khớp tối ưu.

Hãy nói rằng một người gửi hàng nhập thông tin về lô hàng sắp tới vào một nền tảng kỹ thuật số. Hệ thống phân tích khả năng sẵn có của xe tải và khớp lô hàng với lựa chọn phù hợp nhất, xem xét các yếu tố tối ưu hóa được đề cập trước đó. Giao dịch được xử lý và lô hàng được theo dõi trong suốt hành trình của nó.

Bằng cách theo dõi tài sản, dự đoán nhu cầu và khớp tải, các công ty hậu cần đang tiết kiệm một khoản tiền lớn. Họ đang giảm thiểu dặm không tải, tối đa hóa sử dụng xe tải, và loại bỏ dấu chân carbon – cuối cùng cải thiện mối quan hệ với khách hàng thông qua việc giao hàng đáng tin cậy hơn.

Lợi ích không chỉ dừng lại ở hậu cần. Mức độ minh bạch chuỗi cung ứng này cho phép các nhà bán lẻ và nhà sản xuất tối ưu hóa lịch trình sản xuất và giảm chi phí hàng tồn kho. Họ có thể lên kế hoạch cho các chuyến hàng một cách hiệu quả hơn, minimizing delays and storage fees, and reducing transportation expenses by ensuring optimal truck utilization and minimal wasted capacity. Bất kỳ ngành công nghiệp nào liên quan đến phân bổ tài nguyên – hàng không, sản xuất, thậm chí là điện toán đám mây – đều có thể học hỏi từ cách AI đang tối ưu hóa hoạt động hậu cần.