Trí tuệ nhân tạo (AI) biến đổi hoạt động quản lý, vận hành kho trong thế kỷ 21
Clean and Renewable Energy

Trí tuệ nhân tạo (AI) biến đổi hoạt động quản lý, vận hành kho trong thế kỷ 21

Sự tích hợp AI vào các quy trình vận hành kho, trung tâm phân phối giúp các nhà khai thác, quản lý chuẩn bị tốt hơn cho các thay đổi và tối đa hóa hiệu suất cũng như khả năng cạnh tranh. Theo ước tính, AI sẽ tạo ra giá trị kinh tế từ 1,3 đến 2 nghìn tỷ USD mỗi năm trong 20 năm tới, với những người áp dụng sớm đã thu được tỷ suất lợi nhuận trên 5%.
Điều này cho thấy AI không chỉ là sự bổ sung mà còn là yếu tố chính trong việc tối ưu hóa hoạt động kho bãi. Công nghệ tự động hóa thông minh và phân tích dự đoán đang cách mạng hóa cách chúng ta quản lý hàng tồn kho, xử lý đơn đặt hàng và duy trì hiệu quả kho hàng

Generative AI, một nhánh của AI, đặc biệt có tiềm năng lớn trong ngành logistics. Thị trường Generative AI toàn cầu trong ngành logistics ước tính đạt 707,99 triệu USD vào năm 2023 và dự kiến sẽ đạt khoảng 23.465,58 triệu USD vào năm 2033, với tốc độ tăng trưởng CAGR41,69% từ 2024 đến 2032. Sự phát triển này tạo ra những động lực thúc đẩy và đột phá mạnh mẽ cho ngành logistics nói chung và lĩnh vực kinh doanh, vận hành kho bãi nói riêng.(1)

Thị trường ứng dụng Generative AI toàn cầu trong ngành Logistics
Hình 01: Thị trường ứng dụng Generative AI toàn cầu trong ngành Logistics(1)

1. Bức tranh tương lai của ngành Logistic và lĩnh vực kinh doanh, vận hành kho

1.1. Trước khi ứng dụng AI quản lý kho, vận hành kho

Ngành logistics truyền thống chủ yếu dựa vào lao động thủ công, với khoảng 2/3 các hoạt động kho như lấy hàng, đóng gói và vận chuyển được thực hiện bằng tay. Điều này dẫn đến nhiều thách thức nghiêm trọng, ví dụ như:

Các sự cố bất ngờ và điều kiện thời tiết có thể gây ra sự chậm trễ lớn trong chuỗi hậu cần. Năm 2021, 53% người bán hàng báo cáo tình trạng giao hàng bị chậm trễ(2). Khi không sử dụng AI, các công ty logistics phải dựa vào lập kế hoạch tuyến đường thủ công, tĩnh và không thể thích ứng với thay đổi thời gian thực về giao thông hoặc thời tiết, dẫn đến thời gian vận chuyển kéo dài và chi phí nhiên liệu tăng cao. Viện Nghiên cứu Vận tải Mỹ ước tính tắc nghẽn giao thông gây thiệt hại 74,5 tỷ USD mỗi năm.(3)

Thiếu khả năng dự đoán của AI khiến các giám đốc điều hành chuỗi cung ứng gặp khó khăn trong việc quản lý sự gián đoạn, với 44% trong số họ thiếu tầm nhìn toàn diện cần thiết để chủ động ứng phó. Việc không có hệ thống tự động hóa khiến việc thực hiện các nhiệm vụ phức tạp tốn thời gian và dễ xảy ra lỗi. Các kho hàng mất khoảng 3.000 giờ mỗi năm do quy trình thủ công và quá hạn, chỉ ra sự kém hiệu quả của hệ thống logistics truyền thống.

Phương pháp quản lý kho và chuỗi cung ứng thủ công không chỉ tạo ra nhiều hạn chế về hiệu quả và chi phí mà còn khiến doanh nghiệp khó ứng phó với các thay đổi và gián đoạn trong thời gian thực. Điều này đã chỉ ra sự kém hiệu quả của hệ thống quản lý vận hành kho khi chưa áp dụng triệt để các xu hướng về công nghệ thông tin

1.2. Sau khi ứng dụng AI quản lý kho, vận hành kho

Sự xuất hiện của trí tuệ nhân tạo (AI) đã mang lại một sự chuyển đổi đáng kể cho ngành logistics nói chung và lĩnh vực kinh doanh, vận hành kho bãi nói riêng. Các chuyên gia dự đoán rằng đến năm 2035, AI sẽ tăng năng suất ngành logistics lên hơn 40%. Ứng dụng AI vào hoạt động vận hành kho có thể mang lại nhiều lợi ích, ví dụ:

  • Giảm Chi phí và Tăng An toàn: AI có thể giảm chi phí vận hành của nhà kho đến 50% tăng độ an toàn lên 90%.
  • Xử lý Trễ Hạn và Tối ưu hóa Tuyến đường: AI sử dụng phân tích dự đoán để xử lý các độ trễ tiềm ẩn và tối ưu hóa các tuyến giao hàng, tiết kiệm thời gian và nhiên liệu.
  • Dự đoán Gián đoạn: Khả năng dự đoán của AI giúp chuẩn bị cho các gián đoạn không lường trước, đảm bảo lập kế hoạch tốt hơn.
  • Tự động hóa và Nâng cao Hiệu quả: AI tự động hóa các tác vụ phức tạp, nâng cao hiệu quả và độ chính xác trong vận hành.
Trước và sau khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành logistic và lĩnh vực kinh doanh, vận hành kho bãi
Hình 02: Trước và sau khi ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) trong ngành logistic và lĩnh vực kinh doanh, vận hành kho bãi(4)

2. 04 xu hướng lớn AI trong kinh doanh vận hành kho bãi

2.1. AI giúp tối ưu hóa không gian kho

Các công cụ AI phân tích việc sử dụng không gian kho hiện tại và xác định các cơ hội cải tiến, bao gồm điều chỉnh bố cục kho, sắp xếp kệ và tối ưu hóa lối đi. Dựa trên dữ liệu được thu thập, AI sửa đổi bố cục kho để đảm bảo việc di chuyển và tính sẵn có của hàng hóa hiệu quả hơn. Thuật toán nâng cao được sử dụng để tự động lập kế hoạch và điều chỉnh bố cục kho đáp ứng nhu cầu và kế hoạch hiện tại.

Lợi ích tiềm năng: Sử dụng không gian tối đa là một trong những lợi ích rõ ràng nhất, giúp tăng khả năng lưu trữ và hợp lý hóa việc sử dụng tổng thể không gian kho có sẵn. Tối ưu hóa lối đi và điều chỉnh bố cục kho cũng dẫn đến việc chọn đơn hàng nhanh hơn, giảm thời gian cần thiết để xử lý nguyên liệu.

Ngoài ra, các công cụ AI cho phép điều chỉnh nhanh chóng cách bố trí kho hàng để phù hợp với những thay đổi về chủng loại hoặc biến động theo mùa, nâng cao tính linh hoạt trong vận hành kho hàng. Tối ưu hóa không gian kho giúp nhân viên làm việc hiệu quả hơntăng năng suất tổng thể.

Bài học kinh nghiệm:

Walmart đã triển khai hệ thống AI và tự động hóa tiên tiến tại các trung tâm phân phối của mình nhằm tối ưu hóa không gian và quản lý quy trình lưu trữ hàng hóa. Hệ thống AI phân tích dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực để dự đoán nhu cầu sản phẩm, từ đó sắp xếp hàng hóa một cách thông minh và tối ưu hóa bố cục kho. Dựa trên các dự đoán này, AI điều chỉnh bố cục kho hàng để đảm bảo rằng các sản phẩm được sắp xếp một cách hiệu quả, dễ dàng tiếp cận và di chuyển.

Hệ thống cũng điều khiển các robot tự động, gọi là Automated Guided Vehicles (AGVs), để di chuyển và sắp xếp hàng hóa trong kho. Các AGVs này có thể di chuyển tự do trong kho, tìm kiếm và vận chuyển các kệ hàng đến các vị trí cần thiết, từ đó giảm thiểu thời giancông sức của nhân viên.(5)

Walmart
Hình 03: Walmart

 

2.2. Robot tự hành tích hợp AI và hệ thống kho siêu tự động

Các công nghệ robot hiện đại này, được trang bị thuật toán trí tuệ nhân tạo (AI), cho phép chúng linh hoạt thích ứng với nhiều nhiệm vụ khác nhau như đóng gói, dán nhãn và phân loại sản phẩm dựa trên yêu cầu riêng của từng đơn hàng. Hệ thống thị giác nâng cao giúp robot nhận biết và thao tác với nhiều loại và kích cỡ vật phẩm khác nhau. Thông qua tích hợp với AI và machine learning, robot liên tục học hỏi và cải thiện hiệu suất dựa trên kinh nghiệm trong quá khứ, từ đó tăng độ chính xác và năng suất.

Lợi ích tiềm năng: Robot được tích hợp AI có khả năng thực hiện các nhiệm vụ đóng gói và phân loại nhanh hơn và chính xác hơn, giúp hợp lý hóa toàn bộ quy trình lấy hàng và vận chuyển đơn hàng, từ đó giảm chi phí và tăng tính hiệu quả trong vận hành. Đồng thời, các robot tích hợp AI giúp gia tăng tính linh hoạt và cải thiện khả năng thích ứng với những thay đổi về nhu cầu, quy mô, chủng loại hàng hóa,hỗ trợ giảm sai sót trong quá trình xử lý đơn hàng.

Bài học kinh nghiệm

Tập đoàn Alibaba, gã khổng lồ thương mại điện tử Trung Quốc, triển khai một robot hỗ trợ AI có tên Xunxi trong các cơ sở của mình để tự động hóa việc chọn và đóng gói đơn hàng. Robot có thể làm việc mọi lúc, tức là suốt ngày đêm và đã giúp tập đoàn cắt giảm 70% chi phí lao động.

FedEx sử dụng AI để tự động hóa và cải thiện việc phân loại bưu kiện trong các trung tâm của mình. Các robot hỗ trợ AI có thể sắp xếp tới 1.200 bưu kiện mỗi giờ, giảm đáng kể thời gian phân loại. Ngoài ra, FedEx sử dụng AI để phân tích dự đoán nhằm dự báo khả năng chậm trễ giao hàng do gián đoạn thời tiết hoặc tắc nghẽn giao thông, từ đó nâng cao trải nghiệm tổng thể cho khách hàng của họ.

FedEx
Hình 04: FedEx

2.3. AI phân tích dữ liệu và tự động bổ sung hàng tồn kho

Hệ thống phân tích dự đoán sử dụng dữ liệu lịch sử và thuật toán học máy để dự báo xu hướng nhu cầu, từ đó tối ưu hóa mức tồn kho. Dựa trên các dự báo này, hệ thống tự động kích hoạt đơn đặt hàng bổ sung hàng tồn kho, đảm bảo luôn có sẵn các mặt hàng được tìm kiếm nhiều nhất. Hệ thống cũng có thể thích ứng với nhu cầu cụ thể của từng kho, bao gồm mức tồn kho tối thiểu và tối đa, thời gian giao hàng và biến động theo mùa

Lợi ích tiềm năng: Hệ thống quản lý kho tích hợp AI giúp duy trì mức tồn kho chính xác, giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động và duy trì hoạt động trơn tru. Việc bổ sung hàng tồn kho tự động giúp giảm chi phí liên quan đến lưu trữ, lãng phí và xử lý dư thừa. Ngoài ra, sự sẵn có ổn định của hàng hóa làm tăng sự hài lòng của khách hàng và cải thiện dịch vụ.

Bài học kinh nghiệm

Amazon đã áp dụng AI trong quản lý hàng tồn kho để tự động bổ sung hàng hóa, đảm bảo hàng hóa luôn sẵn sàng và đáp ứng nhu cầu khách hàng một cách nhanh chóng. Hệ thống AI phân tích dữ liệu lịch sử mua sắm và xu hướng thị trường để dự đoán nhu cầu và tự động đặt hàng. Kết quả là Amazon đã giảm lượng hàng tồn kho dư thừa và cải thiện độ chính xác dự báo nhu cầu.

Nhờ vào hệ thống này, Amazon không chỉ tối ưu hóa mức tồn kho mà còn nâng cao hiệu suất vận hànhgiảm chi phí lưu kho, giúp duy trì sự cạnh tranh trong ngành bán lẻ trực tuyến.

Amazon dự đoán mô hình nhu cầu cho các sản phẩm của mình bằng thuật toán AI và điều chỉnh mức tồn kho cho phù hợp. Giải pháp quản lý hàng tồn kho được hỗ trợ bởi AI được công ty sử dụng đã giúp công ty giảm 25% chi phí vận chuyển hàng tồn khotăng tỷ lệ thực hiện đơn hàng lên 30%

Amazon
Hình 05: Amazon

2.4. Bảo trì tiên đoán trong vận hành kho bãi

Các giải pháp AI và học máy phân tích dữ liệu lịch sử để xác định các mẫu và dấu hiệu lỗi tiềm ẩn trong thiết bị vận chuyển và xử lý tự động, như xe nâng, băng tải và robot chọn hàng. Quá trình này không chỉ giúp ngăn ngừa sự cố bất ngờ mà còn nhận diện các dấu hiệu hao mòn dẫn đến giảm năng suất. Các công cụ AI thu thập và phân tích dữ liệu về hiệu suất thiết bị, xác định các chỉ số như rung động bất thường, thay đổi nhiệt độ và độ hao mòn tăng lên.

Lợi ích tiềm năng: Dựa trên phân tích này, hệ thống đưa ra cảnh báo sớm và đề xuất can thiệp bảo trì, giúp ngăn chặn hiệu quả các sự cố nghiêm trọng.

Bài học kinh nghiệm

DHL đã triển khai hệ thống AI bảo trì dự đoán trong các trung tâm phân phối của mình. Hệ thống AI phân tích dữ liệu từ cảm biến trên các thiết bị như băng tải và xe nâng để dự đoán các lỗi tiềm ẩn. Nhờ đó, DHL đã giảm thiểu thời gian ngừng hoạt động ngoài kế hoạch, tăng hiệu suất thiết bị kéo dài tuổi thọ máy móc, đồng thời giảm chi phí bảo trì và sửa chữa.(6)

DHL
Hình 06: DHL

 

Reference:

  1. Precedence research. 2024. Generative AI in Logistics Market Size and Growth 2024 to 2033.
  2. Gartner. 2021. Supply Chain Technology User Survey.
  3. American Transportation Research Institute (ATRI). 2021. Cost of Congestion to the Trucking Industry.
  4. Eliftech. 2024. AI in Logistics: How Does It Truly Transform The Field?
  5. Warehouse Automation. n/a. Walmart embraces the future with warehouse robots and automated claws. 
  6. DHL. n/a. Using AI in Maintenance to Identify Defects
Nghiên cứu nổi bật
01. Cách thức lựa chọn đúng công cụ sản xuất tinh gọn (lean manufacturing) cho doanh nghiệp sản xuất 02. Phát triển năng lượng tái tạo trong ngành nông nghiệp 03. Kiểm định chất lượng thủy sản bằng công nghệ ánh sáng quang phổ 04. Chuyển đổi Xanh hướng tới ngành chăn nuôi bền vững
Đăng kí theo dõi ngay!
Cập nhật những xu hướng và phân tích mới nhất về chuyển đổi số với các bản tin điện tử của FPT Digital.


    Tìm hiểu về chuyển đổi số cho doanh nghiệp
    Xác nhận