Theo báo cáo của McKinsey & Company, các doanh nghiệp tiên phong ứng dụng phần mềm quản lý chuỗi cung ứng tích hợp AI có thể giảm chi phí logistics tới 15% và cải thiện hiệu quả tồn kho đến 35% so với đối thủ. Những con số này cho thấy AI không chỉ là một giải pháp công nghệ mà đã trở thành lợi thế cạnh tranh rõ rệt trong ngành logistics.
Vậy, AI trong logistics là gì? Công nghệ này đang được ứng dụng theo những cách nào? Và doanh nghiệp có thể kỳ vọng những lợi ích gì từ việc triển khai này? Hãy cùng Base.vn khám phá chi tiết trong nội dung dưới đây.
1. AI trong Logistics là gì?
AI trong logistics là việc ứng dụng công nghệ trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence) nhằm tối ưu hóa toàn bộ hoạt động trong logistics, bao gồm quản lý kho bãi, giám sát vận tải, theo dõi hàng hóa, dự báo nhu cầu thị trường, chăm sóc khách hàng, v.v… Không chỉ đơn thuần ghi nhận dữ liệu, AI còn có khả năng phát hiện ra các quy luật, xu hướng mới và từ đó đưa ra gợi ý hoặc tự động hóa quyết định, giúp doanh nghiệp vận hành nhanh hơn, chính xác hơn và ít phụ thuộc vào sức người.
Thực tế, AI trong logistics thường được triển khai kết hợp với các công nghệ liên quan như Machine Learning (học máy) để dự đoán xu hướng; Computer Vision (thị giác máy tính) để nhận diện và kiểm tra hàng hóa; Robot tự động trong khâu bốc dỡ, di chuyển; và Big Data để xử lý khối lượng dữ liệu khổng lồ từ nhiều nguồn khác nhau. Chính sự kết hợp này tạo nên hệ thống quản lý logistics thông minh và dễ thích ứng.
So với các hệ thống quản lý truyền thống như WMS (Warehouse Management System) hay TMS (Transportation Management System), AI mang đến một bước tiến lớn hơn. Trong khi WMS và TMS chủ yếu cập nhật và theo dõi dữ liệu, thì với công nghệ AI có khả năng phân tích chuyên sâu, dự báo, hay thậm chí là tự động phân bổ nguồn lực mà không cần sự chỉ đạo trực tiếp từ con người.
Đọc thêm: Chuyển đổi số logistics: Cơ hội, Thách thức và Giải pháp thiết thực
2. Ứng dụng AI trong Logistics
Dưới đây là một số ứng dụng tiêu biểu của AI trong công tác quản lý hậu cần mà doanh nghiệp có thể tham khảo:
2.1 Quản lý kho bãi thông minh (Smart Warehousing)
Trong kho hàng, AI giúp thay đổi cách doanh nghiệp lưu trữ và vận hành nhờ robot tự động, dự báo nhu cầu và tối ưu hóa tồn kho:
– Robot tự động bốc xếp và quản lý hàng tồn: Robot tích hợp AI có thể bốc dỡ và lấy hàng nhanh hơn, chuẩn xác hơn so với nhân viên vận hành, giúp giảm thiểu lỗi và chấn thương lao động.
– Dự báo nhu cầu và cải thiện hiệu suất tồn kho: Nhờ phân tích dữ liệu lịch sử và nhu cầu theo thời gian thực, AI có thể đưa ra dự báo chuẩn xác, giúp doanh nghiệp duy trì mức tồn kho hợp lý, tránh tình trạng thiếu hàng hoặc tồn dư quá nhiều.
2.2 Tối ưu vận tải và lộ trình (Smart Transportation)
Trong vận chuyển, AI giúp doanh nghiệp rút ngắn thời gian giao hàng và giảm chi phí bằng cách tối ưu hóa lộ trình:
– AI phân tích dữ liệu để chọn tuyến đường hợp lý nhất: Bằng cách xử lý dữ liệu về giao thông, thời tiết và tình trạng phương tiện, AI có thể gợi ý tuyến đường ngắn nhất, ít rủi ro nhất để đảm bảo giao hàng nhanh và an toàn.
– Giảm chi phí nhiên liệu, rút ngắn thời gian giao hàng: Tuyến đường thuận lợi hơn đồng nghĩa với việc tiết kiệm chi phí nhiên liệu, giảm khí thải carbon và cho phép đội xe thực hiện nhiều chuyến giao hàng hơn trong cùng một khoảng thời gian.
2.3 Dự báo nhu cầu & Quản lý chuỗi cung ứng (Supply Chain Forecasting)
AI không chỉ giúp quản lý hiện tại mà còn giúp doanh nghiệp nhìn trước tương lai trong chuỗi cung ứng:
– Machine Learning dự đoán xu hướng thị trường: AI phân tích dữ liệu lớn từ hoạt động bán hàng, hành vi khách hàng, phản ứng trên mạng xã hội và các yếu tố kinh tế khác để tìm ra các quy luật và dự đoán nhu cầu gần như chính xác.
– Chủ động sản xuất & phân phối: Nhờ dự báo thông minh của AI, doanh nghiệp có thể lên kế hoạch sản xuất phù hợp, phân phối hàng hóa đến đúng khu vực có nhu cầu cao, từ đó giảm lãng phí và tăng doanh thu.
2.4 Theo dõi & giám sát vận hành (Real-time Tracking)
Khi kết hợp cùng với hệ thống IoT (Internet vạn vật), AI có thể giúp doanh nghiệp nắm bắt tình hình vận hành theo thời gian thực và xử lý rủi ro kịp thời:
– Giám sát trạng thái đơn hàng, container: Các thiết bị cảm biến và GPS thu thập dữ liệu về vị trí, nhiệt độ, độ ẩm,… của kiện hàng. Sau đó, AI sẽ phân tích sâu những dữ liệu này để cung cấp thông tin chi tiết về hành trình, hỗ trợ giám sát đóng, dỡ hàng an toàn.
– Phát hiện bất thường, rủi ro và cảnh báo sớm: Hệ thống AI có thể nhận diện các tình huống nguy hiểm như tài xế mất tập trung, va chạm sắp xảy ra, điều kiện đường sá thay đổi đột ngột, sau đó gửi cảnh báo về cho doanh nghiệp để có biện pháp ứng phó tức thời.
3. Lợi ích của AI trong Logistics
Việc ứng dụng công nghệ AI trong vận hành logistics có thể đem lại cho doanh nghiệp những lợi ích cụ thể như sau:
– Nâng cao hiệu suất & giảm chi phí vận hành: AI tự động hóa các tác vụ lặp lại, tăng tốc quy trình kho bãi và phân bổ nguồn lực hợp lý hơn. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể rút ngắn thời gian xử lý đơn hàng, đồng thời tiết kiệm chi phí vận chuyển thông qua tối ưu tuyến đường, giảm nhiên liệu và hạn chế tình trạng xe chạy rỗng.
– Quản lý tồn kho chính xác & dự báo nhu cầu hiệu quả: Thay vì dựa vào ước đoán thủ công, AI sử dụng dữ liệu lịch sử, chỉ số kinh tế và thậm chí cả xu hướng tiêu dùng để dự báo nhu cầu. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể duy trì tồn kho ở mức phù hợp, vừa tránh thiếu hụt, vừa giảm ứ đọng gây lãng phí vốn.
– Cải thiện tốc độ giao hàng & trải nghiệm khách hàng: Với khả năng phân tích và dự báo, AI giúp doanh nghiệp theo dõi ETA (thời gian hàng đến dự kiến) chuẩn xác, nhận diện sớm các rủi ro có thể làm chậm tiến độ. Từ đó, doanh nghiệp có thể ưu tiên giao hàng cho những đơn quan trọng, nâng cao mức độ hài lòng và giữ chân khách hàng tốt hơn.
– Tạo lợi thế cạnh tranh bền vững: Dựa trên những dữ liệu phân tích và dự báo mà AI cung cấp, doanh nghiệp có thể đáp ứng chính xác nhu cầu của thị trường, tăng tốc độ xử lý đơn hàng, rút ngắn thời gian giao hàng. Đây là những yếu tố cốt lõi để doanh nghiệp nâng cao năng lực cạnh tranh trước đối thủ và tăng trưởng lợi nhuận.
4. Thách thức & rào cản khi ứng dụng AI
Mặc dù AI mở ra nhiều cơ hội để tái thiết vận hành logistics, nhưng thực tế triển khai lại không hề đơn giản. Dưới đây là một số thách thức chính mà doanh nghiệp cần cân nhắc kỹ trước khi ứng dụng AI trong quản lý hậu cần:
– Chi phí đầu tư ban đầu cao: Việc thiết lập hạ tầng, mua sắm phần mềm và đào tạo nhân sự đòi hỏi nguồn vốn lớn. Không chỉ vậy, công nghệ AI liên tục phát triển, khiến chi phí duy trì và nâng cấp trở thành áp lực lâu dài. Tuy nhiên, doanh nghiệp có thể giảm gánh nặng tài chính bằng cách ưu tiên giải pháp đám mây (cloud), ứng dụng các nền tảng mã nguồn mở, và triển khai AI theo từng giai đoạn, bắt đầu từ những khâu có tác động lớn nhất.
– Thiếu dữ liệu chất lượng để huấn luyện AI: Khả năng học tập và ra quyết định của AI chủ yếu phụ thuộc vào nguồn dữ liệu “sạch” và nhất quán. Dữ liệu phân tán, thiếu cập nhật hoặc sai lệch có thể dẫn đến dự báo sai, kéo theo quyết định thiếu hiệu quả. Do đó, chuẩn hóa dữ liệu và xây dựng nền tảng quản lý dữ liệu tập trung là điều kiện tiên quyết để AI phát huy sức mạnh.
– Nhu cầu nhân lực có kỹ năng công nghệ: Không chỉ cần chuyên gia AI, doanh nghiệp logistics còn phải đào tạo lực lượng nhân sự có khả năng kết hợp giữa chuyên môn và công nghệ. Ví dụ: quản lý kho phải biết cách phản ứng trước cảnh báo AI đưa ra, hay tài xế phải quen với các hệ thống dẫn đường và lái xe hỗ trợ bởi AI. Hợp tác với nhà cung cấp công nghệ để xây dựng chương trình đào tạo phù hợp cho từng vị trí sẽ là giải pháp khả thi.
– Bảo mật và an toàn thông tin trong chuỗi cung ứng: AI trong logistics thường gắn liền với các dữ liệu nhạy cảm về khách hàng, đơn hàng, tuyến vận chuyển. Điều này khiến an ninh mạng trở thành ưu tiên hàng đầu. Thay vì phụ thuộc vào các bản vá thủ công như hệ thống truyền thống, các giải pháp AI trên nền tảng đám mây cho phép cập nhật và vá lỗi tự động, giúp doanh nghiệp tăng cường khả năng bảo mật và bảo vệ dữ liệu.
Đọc thêm: AI Marketing là gì? Cách ứng dụng AI trong chiến lược marketing
5. Tương lai AI trong ngành Logistics
Dưới đây là những xu hướng AI được dự đoán sẽ định hình lại ngành logistics trong những năm tới:
5.1 Xu hướng “Logistics 4.0” với AI, IoT, Blockchain
Sự tích hợp của Internet vạn vật (IoT), trí tuệ nhân tạo (AI) và công nghệ blockchain có thể kiến tạo nên một mô hình “Logistics 4.0” với đặc trưng là minh bạch hơn, tiết kiệm hơn, an toàn hơn. Vai trò của từng công nghệ như sau:
– Cảm biến IoT được gắn trên xe tải, container, kệ kho hay thậm chí từng kiện hàng, giúp thu thập dữ liệu thời gian thực về vị trí, nhiệt độ, độ ẩm và tình trạng vận chuyển. Đây là cơ sở để doanh nghiệp theo dõi chi tiết hành trình hàng hóa và tối ưu tuyến đường.
– Dữ liệu từ IoT chỉ thực sự phát huy giá trị khi được AI xử lý. Các thuật toán AI phân tích dữ liệu khổng lồ để nhận diện xu hướng, dự báo nhu cầu và đưa ra khuyến nghị tối ưu tồn kho cũng như vận hành chuỗi cung ứng.
– Song song với IoT và AI, blockchain đóng vai trò đảm bảo tính toàn vẹn và rõ ràng của mọi giao dịch trong chuỗi cung ứng. Công nghệ này cho phép ghi nhận, xác thực và chia sẻ dữ liệu giữa các bên liên quan một cách bảo mật, từ đó giảm thiểu gian lận và nâng cao khả năng truy xuất nguồn gốc hàng hóa trong chuỗi cung ứng.
5.2 Logistics tự động hóa hoàn toàn (kho tự động, xe tự lái, drone giao hàng)
Tự động hóa được xem là con đường ngắn nhất để giúp doanh nghiệp tăng tốc quy trình và giảm nhẹ chi phí trong vận hành logistics.
– Các robot tích hợp AI trong kho hàng có thể đảm nhiệm nhiều tác vụ phức tạp như phân loại, chọn hàng, đóng gói và di chuyển hàng hóa. Điểm mạnh của chúng là khả năng hoạt động liên tục, chính xác và di chuyển khéo léo kể cả trong môi trường kho có nhiều chướng ngại vật.
– Xe tải tự lái được trang bị AI và cảm biến tiên tiến. Những xe tải này có thể tự động tìm đường, nhận diện tình huống khó khăn và tối ưu hóa lộ trình trong thời gian thực. Nhờ hoạt động 24/7, xe tự lái giúp rút ngắn thời gian vận chuyển, giảm phụ thuộc vào nhân lực, đồng thời nâng cao độ an toàn và hiệu quả khi khai thác phương tiện.
– Máy bay không người lái (drone) đang trở thành giải pháp tiềm năng cho khâu giao hàng chặng cuối (last-mile delivery), đặc biệt ở những khu vực khó tiếp cận, xa xôi hoặc hạ tầng giao thông hạn chế. Với khả năng linh hoạt, tốc độ cao và chi phí thấp hơn các phương thức truyền thống, drone đang mở ra hướng đi mới cho việc giảm tải chi phí giao hàng.
5.3 AI trở thành tiêu chuẩn trong chuỗi cung ứng toàn cầu
Giờ đây, việc ứng dụng AI trong hệ thống logistics không chỉ là một lựa chọn nâng cấp công nghệ của riêng một công ty hay tổ chức, mà đó đã trở thành chuẩn mực toàn cầu trong quản lý chuỗi cung ứng. Những doanh nghiệp nào sớm nắm bắt và tận dụng tốt xu hướng này sẽ có thể tạo ra lợi thế cạnh tranh cách biệt.
Trên thế giới, một số tập đoàn lớn đi đầu trong việc triển khai AI trong chuỗi cung ứng có thể kể đến như:
– Amazon: Ứng dụng AI để dự báo nhu cầu, tối ưu vị trí hàng tồn kho, rút ngắn thời gian giao hàng. Ngoài ra, Amazon còn sử dụng Công cụ Quyết định Bao bì (PDE) tích hợp AI nhằm quản lý bao bì thông minh và giảm thiểu lãng phí.
– UPS: Vận hành hệ thống On-road Integrated Optimization and Navigation (ORION), là một công cụ tối ưu tuyến đường dựa trên AI. ORION phân tích dữ liệu giao thông để gợi ý tuyến đường ngắn nhất, từ đó giảm sử dụng nhiên liệu và rút ngắn thời gian giao hàng.
– BMW: Ứng dụng AI trong kiểm soát chất lượng và logistics nhằm quản lý quy trình lắp ráp xe phức tạp, đồng thời duy trì mức độ chính xác cao.
6. Base.vn – Giải pháp quản lý Vận tải & Logistics chuyên sâu, toàn diện
Base.vn là nền tảng quản trị doanh nghiệp toàn diện, hỗ trợ doanh nghiệp kiểm soát liền mạch mọi quy trình, từ quản lý kho bãi, xử lý đơn hàng, sử dụng phương tiện cho đến bố trí giao nhận cuối, trong cùng một hệ thống duy nhất.
Đối với lĩnh vực Vận tải & Logistics, Base.vn mang đến bộ giải pháp quản lý chuyên sâu:
- Tự động hóa toàn bộ điều phối: Theo dõi xuyên suốt tiến độ lô hàng, quản lý thanh toán – tạm ứng, xử lý chứng từ (khai quan, booking, bill, biên bản giao nhận,…) chính xác, giúp doanh nghiệp đảm bảo tuân thủ tiến độ.
- Quản lý dự án & nhân sự minh bạch: Ghi nhận kết quả công việc, nhận diện & xử lý đúng các vi phạm, đảm bảo công việc hoàn thành đúng kế hoạch và mang lại chất lượng dịch vụ cao cho client.
- Báo cáo quản trị đa chiều: Kết nối dữ liệu từ nhiều bộ phận, hỗ trợ lãnh đạo kiểm soát chi phí, quản lý dòng tiền và ra quyết định dựa trên số liệu thực tế.
- Hệ sinh thái 60+ ứng dụng: Giúp doanh nghiệp giải quyết chuyên sâu từng bài toán liên quan đến Quản lý công việc, Nhân sự, Tài chính,… từ đó tạo thành một hệ thống quản trị nhất quán và đồng bộ.
Đến thời điểm hiện tại, Base.vn đã đồng hành và mang lại kết quả thực tế cho nhiều doanh nghiệp logistics, tiêu biểu như:
- 247 Express: Số hóa đồng bộ hơn 200 bưu cục, kết nối chặt chẽ với hệ thống BMS, tối ưu quy trình xử lý đơn hàng và phối hợp vận hành giữa các bộ phận.
- THT Cargo Logistics: Số hóa 100% quy trình quản lý lô hàng, đảm bảo tuân thủ toàn diện và kiểm soát vận hành từ đầu đến cuối.
Hơn 10.000 doanh nghiệp đã lựa chọn Base.vn làm đối tác cung cấp giải pháp số hóa và đổi mới mô hình quản trị. Liên hệ Base.vn ngay hôm nay để được tư vấn giải pháp quản lý Logistics phù hợp với quy mô, nhu cầu và đặc thù vận hành của doanh nghiệp bạn!
7. Kết bài
Trong tương lai, việc tích hợp AI trong logistics và chuỗi cung ứng sẽ tiếp tục được mở rộng. Khi công nghệ trở nên tinh vi hơn, AI có thể phân tích những dữ liệu phức tạp hơn và mang lại sức mạnh dự báo chính xác hơn bao giờ hết. Tuy vậy, AI không thể thay thế hoàn toàn nhân sự con người, nhất là khi phải ứng phó với các tình huống bất ngờ hay đưa ra những quyết định gắn liền với yếu tố đạo đức. Vì lẽ đó, doanh nghiệp cần có sự kết hợp hài hòa giữa con người và công nghệ để kiến tạo nên một hệ thống logistics vừa thông minh, vừa phù hợp với bối cảnh kinh doanh thực tiễn.
