Sự sẵn có của các dịch vụ AI chi phí thấp thông qua các doanh nghiệp phần mềm điện toán đám mây đã và đang là động lực đáng để ngành logistics thử nghiệm và áp dụng. Tuy nhiên, việc đề xuất các giá trị thực sự của dịch vụ này vẫn còn cần nhiều bằng chứng rõ ràng và áp dụng thực tiễn mới có thể được phê duyệt và sử dụng trên diện rộng.
SỰ THIẾT YẾU CỦA AI TRONG NGÀNH LOGISTICS TOÀN CẦU
Các chủ đề về việc AI sẽ thống trị con người như phim ảnh càng khiến công nghệ này bị hiểu lầm nhiều hơn, trong khi các ứng dụng này hiện tại sẽ hỗ trợ bằng các hình thức trợ lý ảo thông minh, giúp sắp xếp và giải quyết nhiều vấn đề một cách chính xác mà con người có thể mắc lỗi, hoàn toàn không có hại đến giá trị kinh doanh.
Điều gì xảy ra nếu công nghệ AI được sử dụng đúng cách để giải quyết được những vấn đề phức tạp như thống kê hàng hóa, dự đoán rủi ro và vận hành chủ động trong việc xử lý các rủi ro này trước khi chúng xảy ra?
Sự phức tạp của chuỗi cung ứng ở các nhà sản xuất lớn tại Mỹ gần như không kể hết được. Chỉ riêng trong việc chuyển hàng tới nhiều khách hàng ở nhiều quốc gia trên toàn thế giới, chúng ta phải giải quyết khả năng xảy ra rủi ro từ hàng trăm đến hàng ngàn tuyến vận chuyển chồng chéo lên nhau cùng số lượng đối tác, dịch vụ bên thứ ba, môi giới hải quan và các chi nhánh khác ở nước ngoài cần được quản lý hài hòa.
Tin tốt cho ngành logistics là trên toàn bộ chuỗi cung ứng đều có các hệ thống ghi nhận đầy đủ với cơ sở dữ liệu sẵn có. Mỗi sự kiện trong hành trình của đơn hàng đều có thể được khai thác và xử lý dưới dạng dữ liệu số. Dù AI không thể tự thực hiện và quyết định giải quyết những vấn đề này trực tiếp, tuy nhiên chúng có thể hỗ trợ con người trong việc lấy thông tin, tổng hợp theo kho dữ liệu và đưa ra các dự đoán chính xác về những rủi ro có thể xảy ra để tránh.
Bên cạnh các lĩnh vực khác nhau của AI, công nghệ học máy (Machine Learning) là một trong những lựa chọn triển vọng nhất cho ngành logistics toàn cầu.
Công nghệ học máy cho phép các nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng có thể xây dựng các mô hình dự đoán, có thể tự học và tự tối ưu hóa từ dữ liệu hoặc các mẫu có sẵn trên dữ liệu thô bằng cách mô phỏng lý luận, logic. Đầu ra của mô hình học máy có thể cho chúng ta thời gian hoàn thành đơn hàng, hiệu suất đúng giờ, chất lượng dịch vụ, chi phí – hoặc thậm chí tất cả yếu tố này. Trong khi đó, đầu tư vào mô hình sẽ cần một số thông tin cần thiết để phản ánh độ phức tạp nhất định của chuỗi cung ứng như cách vận chuyển, nhà cung cấp, chi phí, lịch sử hiệu suất, cảm biến IoT, nguồn cấp dữ liệu theo thời gian thực. Tùy theo độ phức tạp của chuỗi cung ứng mà hệ thống học máy cần quy mô lớn hơn.
CÁCH BẮT ĐẦU ÁP DỤNG AI
Công nghệ AI cần rất nhiều dữ liệu để bắt đầu hoạt động. Do đó, hãy bắt tay vào hoạt động số hóa mọi thứ để thiết lập một môi trường kỹ thuật số có thể tạo ra dữ liệu tự động và được ghi nhận lại trên hệ thống để bắt đầu thu thập dữ liệu này. Công nghệ Internet of Things là một cách đổi mới cho các doanh nghiệp, tuy nhiên các dữ liệu cũ từ sổ sách hay các trao đổi thông tin qua email cũng có thể được nhập dữ liệu và tạo ra nền tảng cơ bản cho công cụ tổng hợp mới.
Bên cạnh hệ thống dự đoán rủi ro từ AI, các doanh nghiệp cũng cần những kế hoạch “phản ứng nhanh” nếu rủi ro thật sự xảy ra. Hãy xây dựng một đội ngũ đa chức năng, phù hợp với các chuyên môn sâu, đồng thời liên kết với các đối tác có thể hỗ trợ nhanh với các dự án thời gian ngắn. Công nghệ AI không phải là lựa chọn duy nhất và tốt nhất, bạn cần có những biện pháp riêng để nhận biết và xử lý rủi ro song song cùng công nghệ.
Thông qua việc cho những dự đoán và quản lý các rủi ro tốt hơn, AI đang đơn giản hóa các phức tạp không thể giải quyết trên chuỗi cung ứng toàn cầu và đang tạo ra sự chuyển đổi kĩ thuật mang lại tính chủ động, hiệu quả cao và kết quả khả quan cho chuỗi cung ứng trong tương lai.
