Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam

Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam Ứng dụng big data vào các doanh nghiệp logistics ở việt nam

MỤC LỤC Lời nói đầu Chương 1: Tổng quan Big data .3 1.1 Khái niệm, nguồn hình thành đặc trưng Big data 1.1.1 Khái niệm liệu lớn .3 1.1.2 Nguồn hình thành phương pháp khai thác, quản lý liệu lớn 1.1.3 Đặc trưng 5V liệu lớn 1.1.4 Sự khác biệt liệu lớn liệu truyền thống 1.2 Bức tranh tổng thể ứng dụng liệu lớn Chương 2: Ứng dụng Big data Logistics 2.1 Logistics việc kinh doanh theo định hướng liệu .8 2.1.1 Lợi ích hội áp dụng Big data Logistics 2.1.2 Thách thức áp dụng Big data vào Logistics 12 Chương 3: Hạ tầng Công nghệ thông tin Big data phục vụ Logistics thực trạng Việt Nam .14 3.1 Hạ tầng Công nghệ thông tin Big data Việt Nam 14 3.1.1 Khai hải quan điện tử 16 3.1.2 Định vị toàn cầu vệ sinh (GPS) 16 3.1.3 Truy xuất trực tuyến tình trạng hàng hóa (E-Tracking/Tracing) .17 3.1.4 Hệ thống quản lý kho hàng (WMS) 17 3.1.5 Hệ thống quản lý vận tải (TMS) .18 3.1.6 Hệ thống quản lý cảng/bến thủy (TOS) .19 3.1.7 Hệ thống quản lý nguồn lực doanh nghiệp (ERP) .19 3.1.8 Sàn giao dịch Logisdics .19 3.2 Dự đoán tương lai Logistics tận dụng Big data hiệu 20 3.2.1 Robot kho hàng 20 3.2.2 Trung tâm soạn hàng tự động 21 3.2.3 Giao hàng theo yêu cầu .22 Kết luận 23 Tài liệu tham khảo .24 LỜI MỞ ĐẦU Hệ thống sở hạ tầng Logistics bao gồm sở hạ tầng vật lý (physical infrastructure) hệ thống giao thông, cầu cảng… sở hạ tầng mềm (soft infrastructure) nguồn nhân lực, hệ thống sách, luật lệ, thủ tục… Để phát triển, quản lý tốt hiệu tất hệ thống hạ tầng đó, khơng thể khơng quan tâm vấn đề ứng dụng CNTT Cơ sở hạ tầng mềm kỹ thuật số (digital soft infrastructure) đóng vai trò quan trọng thương mại kỷ XXI thông tin di chuyển hàng hóa quan trọng Theo đánh giá VIFFAS, trình độ cơng nghệ hoạt động Logistics VN thấp Việc liên lạc công ty Logistics với khách hàng, hải quan chủ yếu thủ công, giấy tờ Mặc dù năm 2010-2011 ghi nhận có bước đột phá thực khai hải quan điện tử, số lượng doanh nghiệp tham gia chiếm tỷ lệ thấp Mặt khác, phương tiện vận tải cịn lạc hậu, cũ kĩ, trình độ giới hóa bốc đỡ hàng hóa cịn yếu kém, lao động thủ cơng phổ biến Cơng tác lưu kho cịn lạc hậu, chưa áp dụng phổ biến tin học quản trị kho mã vạch, chương trình phần mềm quản trị kho Đặc biệt việc triển khai áp dụng sở thơng tin vào quản trị hệ thống Logistics Big Data xu hướng với triển khai rộng rãi doanh nghiệp Logistics lớn với quy mơ tồn cầu Tuy nhiên, Việt Nam phần lớn doanh nghiệp ngành chưa triển khai triển khai mức độ nhất, thiếu đồng thiếu tối ưu nguồn lực Trên sở nhóm thực nghiên cứu thực tế áp dụng đưa khuyến nghị việc ứng dụng Big Data vào doanh nghiệp Logistics Việt Nam tương lai CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BIG DATA 1.1 Khái niệm, nguồn hình thành đặc trưng Big Data 1.1.1 Khái niệm dD liệu lEn - Theo Wikipedia: Dữ liệu lớn (Big data) thuật ngữ liệu lớn phức tạp mà phương pháp truyền thống không đủ ứng dụng để xử lý liệu - Theo Gartner: Dữ liệu lớn nguồn thơng tin có đặc điểm chung khối lượng lớn, tốc độ nhanh liệu định dạng nhiều hình thức khác nhau, muốn khai thác địi hsi phải có hình thức xử lý để đưa định, khám phá tối ưu hóa quy trình 1.1.2 Nguồn hình thành phương pháp khai thác, quản lý dD liệu lEn Qua thống kê tổng hợp, liệu lớn hình thành chủ yếu tu nguồn: 1) Dữ liệu hành (phát sinh tu chương trình tổ chức, phủ hay phi phủ) Ví dụ, hồ sơ y tế điện tử bệnh viện, hồ sơ bảo hiểm, hồ sơ ngân hàng… 2) Dữ liệu tu hoạt động thương mại (phát sinh tu giao dịch hai thực thể) Ví dụ: giao dịch thv tín dụng, giao dịch mạng, bao gồm giao dịch tu thiết bị di động 3) Dữ liệu tu thiết bị cảm biến thiết bị chụp hình ảnh vệ tinh, cảm biến đường, cảm biến khí hậu 4) Dữ liệu tu thiết bị theo dõi, ví dụ theo dõi liệu tu điện thoại di động, GPS 5) Dữ liệu tu hành vi, ví dụ tìm kiếm trực tuyến (tìm kiếm sản phxm, dịch vụ hay thông tin khác), đọc trang mạng trực tuyến 6) Dữ liệu tu thông tin ý kiến, quan điểm cá nhân, tổ chức, phương tiện thông tin xã hội Phương pháp khai thác quản lý liệu lớn thiết kế phù hợp dựa theo nguồn hình thành liệu lớn Myi nguồn liệu lớn khác sz có phương pháp khai thác quản lý liệu lớn khác Tuy nhiên, phần lớn tổ chức giới dùng Hadoop ecosystem giải pháp tối ưu để khai thác quản lý liệu lớn 1.1.3 Đặc trưng 5V dD liệu lEn Dữ liệu lớn có đặc trưng sau (mơ hình 5V): 1) KhJi lưKng dD liệu (Volume) Đây đặc điểm tiêu biểu liệu lớn, khối lượng liệu lớn Kích cỡ Big Data tung ngày tăng lên, tính đến năm 2012 nằm khoảng vài chục terabyte nhiều petabyte (1 petabyte = 1024 terabyte) cho tập hợp liệu Dữ liệu truyền thống lưu trữ thiết bị đĩa mềm, đĩa cứng Nhưng với liệu lớn sz sử dụng công nghệ “đám mây” đáp ứng khả lưu trữ liệu lớn 2) TJc đN (Velocity) Tốc độ hiểu theo khía cạnh: (a) Khối lượng liệu gia tăng nhanh (myi giây có tới 72.9 triệu yêu cầu truy cập tìm kiếm web bán hàng Amazon) (b) Xử lý liệu nhanh mức thời gian thực (real-time), có nghĩa liệu xử lý tức thời sau chúng phát sinh (tính đến mili giây) Các ứng dụng phổ biến lĩnh vực Internet, Tài chính, Ngân hàng, Hàng khơng, Qn sự, Y tế – Sức khse phần lớn liệu lớn xử lý real-time Công nghệ xử lý liệu lớn ngày cho phép xử lý tức trước chúng lưu trữ vào sở liệu 3) Đa dạng (Variety) Đối với liệu truyền thống hay nói đến liệu có cấu trúc, ngày 80% liệu sinh phi cấu trúc (tài liệu, blog, hình ảnh, video, hát, liệu tu thiết bị cảm biến vật lý, thiết bị chăm sóc sức khse ) Big data cho phép liên kết phân tích nhiều dạng liệu khác Ví dụ: với bình luận nhóm người dùng Facebook với thông tin video chia sv tu Youtube Twitter 4) ĐN tin cậy/chính xác (Veracity) Một tính chất phức tạp Dữ liệu lớn độ tin cậy/chính xác liệu Với xu hướng phương tiện truyền thông xã hội (Social Media) mạng xã hội (Social Network) ngày gia tăng mạnh mz tính tương tác chia sv người dùng Mobile làm cho tranh xác định độ tin cậy & xác liệu ngày khó khăn Bài tốn phân tích loại bs liệu thiếu xác nhi…u tính chất quan trọng Big data 5) Giá trT (Value) Giá trị đặc điểm quan trọng liệu lớn, b†t đầu triển khai xây dựng liệu lớn việc cần phải làm xác định giá trị thông tin mang lại nào, có định có nên triển khai liệu lớn hay không Nếu có liệu lớn mà nhận 1% lợi ích tu nó, khơng nên đầu tư phát triển liệu lớn Kết dự báo xác thể rõ nét giá trị liệu lớn mang lại Ví dụ, tu khối liệu phát sinh trình khám, chữa bệnh sz giúp dự báo sức khse xác hơn, sz giảm chi phí điều trị chi phí liên quan đến y tế 1.1.4 Sự khác biệt giDa dD liệu lEn vEi dD liệu truyền thJng Dữ liệu lớn khác với liệu truyền thống (ví dụ, kho liệu - Data Warehouse) điểm bản: Dữ liệu đa dạng hơn, lưu trữ liệu lớn hơn, truy vấn liệu nhanh hơn, độ xác cao 1) DD liệu đa dạng Khi khai thác liệu truyền thống (dữ liệu có cấu trúc), thường phải trả lời câu hsi: Dữ liệu lấy kiểu gì? Định dạng liệu nào? Đối với liệu lớn, trả lời câu hsi Hay nói khác, khai thác, phân tích liệu lớn khơng cần quan tâm đến kiểu liệu định dạng chúng Điều quan tâm giá trị mà liệu mang lại có đáp ứng cho cơng việc tương lai hay không 2) Lưu trD dD liệu lEn Lưu trữ liệu truyền thống vô phức tạp đặt câu hsi lưu nào? Dung lượng kho lưu trữ đủ? G†n kèm với câu hsi chi phí đầu tư tương ứng Công nghệ lưu trữ liệu lớn phần giải vấn đề nhờ công nghệ lưu trữ đám mây, phân phối lưu trữ liệu phân tán kết hợp liệu phân tán lại với cách xác xử lý nhanh thời gian thực 3) Truy vWn dD liệu nhanh Dữ liệu lớn cập nhật liên tục, kho liệu truyền thống cập nhật tình trạng khơng theo dõi thường xuyên gây tình trạng lyi cấu trúc truy vấn dẫn đến khơng tìm kiếm thơng tin đáp ứng theo yêu cầu 4) ĐN xác cao Dữ liệu lớn đưa vào sử dụng thường kiểm định lại liệu với điều kiện chặt chz, số lượng thông tin kiểm tra thông thường lớn, đảm bảo nguồn lấy liệu khơng có tác động người vào thay đổi số liệu thu thập 1.2 BXc tranh tổng thY Xng dụng dD liệu lEn Dữ liệu lớn ứng dụng nhiều lĩnh vực như: hoạt động trị, giao thơng, y tế, thể thao, tài chính, thương mại, thống kê số ví dụ ứng dụng liệu lớn 1) Ứng dụng dD liệu lEn hoạt đNng trT Hình bên cho thấy Tổng thống Mỹ Obama sử dụng liệu liệu lớn để phục vụ cho tranh cử Tổng thống Ơng xây dựng đội ngũ nhân viên chuyên thu thập thơng tin phân tích liệu thu dự án triển khai liệu lớn Đội ngũ nhân viên thu thập tất thông tin người dân khu vực, sau phân tích số thông tin quan trọng người dân Mỹ như: thích đọc sách gì? thích mua loại thuốc gì? thích sử dụng phương tiện gì? Thậm chí cịn biết thơng tin mŠ cử tri bs phiếu tín nhiệm lần bầu cử trước Trên sở thông tin này, Tổng thống Obama đưa kế hoạch vận động phù hợp, giúp ông tái đ†c cử Tổng thống nước Mỹ lần thứ Ngoài số ứng dụng khác lĩnh vực trị mà liệu lớn áp dụng như: Hệ thống phủ điện tử, phân tích quy định việc tuân thủ quy định, phân tích, giám sát, theo dõi phát gian lận, mối đe dọa, an ninh mạng 2) Ứng dụng dD liệu lEn giao thông Sử dụng số liệu CDR khứ để ước lượng dịng giao thơng thành phố vào cao điểm, tu có kế hoạch phân luồng giao thông chi tiết, hợp lý giúp giảm thiểu kŠt xe Ngồi cịn đưa thơng tin cho người tham gia giao thông biết muốn tu nơi đến nơi khác nên vào để tránh kŠt xe, đường ng†n nhất, v.v Ngồi ra, liệu lớn cịn giúp phân tích định vị người dùng thiết bị di động, ghi nhận chi tiết gọi thời gian thực giảm thiểu tình trạng ùn t†c giao thơng 3) Ứng dụng dD liệu lEn y tế Trong y học bác sĩ dựa vào số liệu bệnh án để đưa dự đoán nguy m†c bệnh Đồng thời đưa xu hướng lây lan bệnh Ví dụ, ứng dụng Google Flu Trend ứng dụng hành công Google ứng dụng dựa tu khóa tìm kiếm khu vực đó, sau máy phân tích Google sz phân tích đối chiếu kết tìm kiếm đó, sau đưa dự báo xu hướng dịch cúm khu vực Qua cho biết tình hình cúm khu vực sz di…n để đưa giải pháp phòng tránh Những kết mà Google Flu Trend đưa ra, hoàn toàn phù hợp với báo cáo Tổ chức Y tế Thế giới WHO tình hình bệnh cúm khu vực 4) Ứng dụng dD liệu lEn thY thao Phân tích mơ hình hệ thống cấu trúc sơ đồ chiến thuật đội tuyển Đức (hình bên) đưa điểm bất hợp lý cấu trúc đội tuyển Đức, tu giúp cho đội tuyển Đức kh†c phục điểm yếu dành chiến th†ng World cup 2014 5) Ứng dụng dD liệu lEn thương mại Trong thương mại liệu lớn giúp cho thực số công việc sau: phân khúc thị trường khách hàng, phân tích hành vi khách hàng cửa hàng, tiếp thị tảng định vị, phân tích tiếp thị chéo kênh, tiếp thị đa kênh, quản lý chiến dịch tiếp thị khách hàng thân thiết, so sánh giá, phân tích quản lý chuyi cung ứng, phân tích hành vi, thói quen người tiêu dùng 6) Ứng dụng dD liệu lEn thJng kê Nhận thấy lợi ích to lớn thách thức Big data thống kê nhà nước, ‹y ban Thống kê Liên hợp quốc tổ chức thống kê khu vực Cơ quan thống kê quốc gia nhiều nước triển khai hàng loạt hoạt động Big data như: Hàn Quốc sử dụng ảnh vệ tinh để thống kê nông nghiệp số lĩnh vực khác; Australia sử dụng ảnh vệ tinh để thống kê diện tích đất nơng nghiệp suất; Italia sử dụng liệu điện thoại di động để thống kê di cư; Bhutan dùng thiết bị di động để tính tốn số giá tiêu dùng; Estonia dùng điện thoại di động định vị vệ tinh để thống kê du lịch; EuroStat sử dụng liệu sử dụng điện thoại di động để thống kê du lịch 7) Ứng dụng dD liệu lEn tài Tu liệu xác, kịp thời thu thập thơng qua giao dịch khách hàng, tiến hành phân tích, xếp hạng quản lý rủi ro đầu tư tài chính, tín dụng CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG CỦA BIG DATA TRONG LOGISTICS 2.1 Logistics việc kinh doanh theo đTnh hưEng dD liệu Dữ liệu lớn cách mạng hóa nhiều lĩnh vực kinh doanh, phân tích hậu cần số Tính phức tạp động hậu cần, với phụ thuộc vào nhiều phận chuyển động tạo t†c nghzn điểm chuyi cung ứng, làm cho Logistics thành trường hợp sử dụng hồn hảo cho liệu lớn Ví dụ hậu cần liệu lớn sử dụng để tối ưu hóa việc định tuyến, để hợp lý hóa chức nhà máy để cung cấp tính minh bạch cho tồn chuyi cung ứng, lợi ích hai cơng ty hậu cần tàu biển Các công ty hậu cần bên thứ ba công ty vận tải đồng ý Lấy ví dụ báo Fleetowner, "98% 3PLs cho việc định dựa liệu cải thiện là" cần thiết cho thành công tương lai hoạt động quy trình chuyi cung ứng " Thêm vào đó, 81% chủ hàng 86% 3PLs khảo sát cho biết việc sử dụng liệu lớn sz trở thành "năng lực cốt lõi tổ chức chuyi cung ứng" Tuy nhiên, liệu lớn địi hsi nhiều nguồn thơng tin có chất lượng cao để hoạt động có hiệu Tất liệu sz đến tu đâu? Báo cáo liệu lớn Logistics cho phép doanh nghiệp lựa chọn nhiều nguồn liệu có thể, bao gồm:  Dữ liệu doanh nghiệp truyền thống tu hệ thống hoạt động  Dữ liệu giao thơng thời tiết tu cảm biến, hình hệ thống dự báo  Chxn đốn xe, mơ hình lái xe thơng tin vị trí  Dự báo kinh doanh tài  Dữ liệu phản hồi quảng cáo  Dữ liệu mẫu duyệt web  Dữ liệu truyền thơng xã hội Rõ ràng, có nhiều cách để hệ thống liệu cung cấp thông tin họ cần Tất nguồn liệu trường hợp sử dụng tiềm dẫn d†t DHL nói cơng nghệ liệu tự động hóa lớn sz dẫn đến "mức độ tối ưu hóa trước sản xuất, hậu cần, kho bãi giao hàng tận nơi" 2.1.1 LKi ích hNi Xng dụng Big Data vào Logistics Những tiến khía cạnh cơng nghệ phương pháp ứng dụng Big Data mang lại lợi ích to lớn cho ngành Logistics Các nhà cung cấp dịch vụ hậu cần quản lý dòng sản phxm khổng lồ, tạo liệu rộng lớn Nguồn gốc, điểm đến, kích cỡ, trọng lượng, nội dung vị trí lơ hàng sở hàng ngày theo dõi qua mạng lưới phân phối tồn cầu Có nhiều tiềm khơng sử dụng việc nâng cao hiệu hoạt động, kinh nghiệm khách hàng tạo mơ hình kinh doanh Phân tích liệu lớn cung cấp lợi cạnh tranh thơng qua thuộc tính bật Big Data áp dụng có hiệu ngành Logistics 1) TJi ưu hóa vận chuyYn hàng hóa đến điYm đến cuJi Một hạn chế việc đạt hiệu hoạt động cao mạng lưới phân phối di…n "dặm cuối cùng" Hai mươi bốn cuối chuyi cung ứng thường thứ tốn nhất, chi phí lên đến 28% tổng chi phí giao hàng gói hàng Có nhiều trở ngại dẫn đến điều này, là: Thách thức xe tải giao hàng lớn đến công viên gần điểm đến họ khu vực thành thị Người lái xe thường phải đậu xe lâu, sau đến địa cuối Sau đó, họ phải lên nhiều chuyến cầu thang đợi thang máy tòa nhà cao tầng Một số mặt hàng phải ký kết khách hàng khơng nhà khơng thể giao hàng Nhân viên giao hàng phải cxn thận để khơng làm hsng gói hàng chân cuối này, họ phải cung cấp cho cách chuyên nghiệp đến người nhận.Thêm vào thách thức này, khó để biết xác xảy đợt giao hàng cuối Tuy nhiên, liệu lớn giải thách thức d… dàng Trong phsng vấn với Wall Street Journal, Matthias Winkenbach, giám đốc Phịng thí nghiệm Hố chất Megacity MIT, mơ tả chi tiết cách phân tích liệu cuối mang lại liệu hữu ích Do chi phí thấp tính phổ biến internet di động nhanh điện thoại thông minh hy trợ GPS, lan truyền Internet thông qua cảm biến máy quét, chủ hàng thấy trình phân phối tu đầu đến dặm cuối Ví dụ, xe tải giao hàng UPS có g†n cảm biến GPS giao hàng trung tâm thành phố Chicago Sau đy xe gần đó, điện thoại người đàn ơng sz phát tín hiệu GPS tiếp tục truyền liệu đến trung tâm UPS, cho tài khoản khách hàng biết thời gian giao hàng Điều khơng có giá trị khách hàng - cho phép cơng ty Logistics nhìn thấy mơ hình sử dụng để tối ưu hóa chiến lược phân phối họ 2) Tăng đN tin cậy Khi thiết bị cảm biến ngày trở nên phổ biến phương tiện giao thông, vận chuyển suốt chuyi cung ứng, chúng cung cấp liệu cho phép minh bạch cao hết.Tính minh bạch có giá trị chủ hàng, người vận chuyển khách hàng Nếu lô hàng sz đến muộn, hãng tàu muốn biết sớm tốt để họ ngăn chặn t†c nghzn chuyi cung ứng Và cơng ty vận chuyển sử dụng liệu tổng hợp để đàm phán với chủ hàng cách cho biết họ thường xuyên phân phối thời hạn Hãy tưởng tượng điều này: công ty Logistics g†n cảm biến tất phương tiện phân phối họ, với điện thoại thông minh hy trợ GPS bao phủ khoảng trống Một bên thứ ba hợp lệ hóa cảm biến với độ xác, sau liệu độ tin cậy thời gian tu cảm biến sử dụng công ty Logistics đấu thầu cho hợp đồng Loại nguồn mở, thơng tin minh bạch hồn tồn thay đổi cách kinh doanh tiến hành khâu hậu cần 3) Tuyến đường đưKc tJi ưu hố Trong khảo sát 3PL trích dẫn đầu viết này, 70% người hsi cho "cải thiện tối ưu hóa Logistics" việc sử dụng tốt liệu lớn Logistics Rõ ràng, tối ưu hóa suy nghĩ người Tại công ty Logistics quan tâm đến việc tối ưu hóa? Vì lý giúp họ tiết kiệm tiền tránh lô hàng bị giao muộn Khi bạn quản lý hệ thống phân phối chuyi cung ứng, bạn phải kết nối đường dây tài nguyên xe thiếu sót chúng Nếu bạn đặt nhiều xe cộ tài nguyên tuyến đường phân phối, bạn tiêu tốn nhiều tiền hơn, sử dụng tài sản tốt nơi khác Tuy nhiên, bạn ước tính thấp số lượng xe mà tuyến đường giao hàng cụ thể sz yêu cầu, bạn sz gặp rủi ro cho khách hàng gửi hàng muộn, ảnh hưởng tiêu cực đến mối quan hệ khách hàng hình ảnh thương hiệu bạn Để thêm vào thách thức việc tối ưu hoá, yếu tố liên quan đến phân bổ nguồn lực hiệu liên tục thay đổi Ví dụ:  Chi phí nhiên liệu thay đổi  Các đường cao tốc đường xá tạm thời đóng cửa đường hầm xây dựng  Số lượng xe bạn sử dụng thay đổi sửa chữa mua lại  Điều kiện thời tiết, theo mùa lập tức, thay đổi Big Data phân tích tiên đốn cho phép cơng ty Logistics có thêm sức cạnh tranh mà họ cần để vượt qua trở ngại Các cảm biến xe tải, liệu thời tiết, liệu bảo trì đường bộ, lịch trình bảo dưỡng đội tàu, báo tình trạng hạm đội thời gian thực lịch trình nhân tích hợp vào hệ thống nhìn vào xu hướng lịch sử khứ đưa lời khuyên phù hợp UPS ví dụ thực tế Big Data Logistics dẫn đầu tiết kiệm Sau kiểm tra liệu họ, UPS phát xe tải rz trái khiến họ phải trả nhiều tiền Nói 10 cách khác, UPS thấy việc chuyển hướng giao thông gây nhiều chậm tr…, lãng phí nhiên liệu, nguy an toàn Theo báo tu Cuộc hội thoại có tiêu đề "Tại trình điều khiển UPS không rz trái bạn không nên vậy", UPS "tun bố sử dụng 10 triệu gallon nhiên liệu, phát thải 20.000 CO2 cung cấp 350.000 gói myi năm" (sau thực thay đổi) 10 triệu galon khí nhiều tiền - số lợi ích đáng kể ví dụ liệu lớn chuyi cung ứng Các lái xe UPS rz trái khoảng 10%, thay vào chọn thẳng rz phải Do chiến lược rz trái cần thiết, UPS giảm số lượng xe tải sử dụng 1.110 giảm tổng quãng đường đội tàu công ty di chuyển 28,5 triệu dặm 4) Hàng dễ hỏng đưKc vận chuyYn vEi chWt lưKng cao Giữ cho sản phxm d… hư hsng thách thức không ngung công ty Logistics Tuy nhiên, Big Data Internet of Things (Mạng lưới thiết bị kết nối Internet) giúp nhà quản lý người giao hàng hiểu rõ cách họ ngăn ngua chi phí hàng hoá bị hư hsng Chẳng hạn, giả sử xe tải vận chuyển lô hàng kem đồ tráng miệng Bạn cài đặt cảm biến nhiệt độ bên xe tải để theo dõi trạng thái hàng hoá bên đưa liệu với liệu giao thông đường xá cho máy tính định tuyến trung tâm Máy tính cảnh báo người lái xe tuyến đường ban đầu chọn sz dẫn đến việc kem tan chảy thay vào tuyến thay 5) Tự đNng hóa kho chuỗi cung Xng Chẳng bao lâu, Big Data kết hợp với công nghệ tự động hố Internet of Things làm cho Logistics hoạt động hoàn toàn tự động Big Data cho phép hệ thống tự động hoạt động thông qua việc định tuyến thông minh nhiều liệu luồng liệu khác Ví dụ, Amazon có tự động hóa trung tâm thực họ, sử dụng nhiều robot KIVA màu da cam để lấy đồ vật tu kệ Ngoài ra, Amazon cịn có máy điện tốn tự động phân phối đồ vật cho bạn bạn vịng 30 phút trung tâm Amazon Hay nhìn thấy Uber công ty khác chạy thử nghiệm phương tiện tự lái, khơng khó để tưởng tượng tương lai toàn chuyi cung ứng tự động hóa, tu việc xếp dỡ, lái xe, đến việc giao hàng cuối 6) Duy trì trải nghiệm tJt khách hàng Phân tích liệu lớn cung cấp nhiều liệu khách hàng tu đưa cách thức phục vụ để thu hút, trì cải thiện trải nghiệm khách hàng với định thay đổi Big Data cho phép hệ thống hiệu lớn để n†m b†t liệu khách hàng đối tượng Big Data giúp xác định cung cầu địa phương sử dụng để hiểu hài lòng nhu cầu khách hàng Chi phí để thu hút khách hàng ln cao chi phí trì trung thành khách hàng cũ, doanh nghiệp Logistics cần trọng vào trải nghiệm khách hàng Hồ sơ điểm tiếp xúc khách hàng, liệu yếu tố hoạt động chất lượng dịch vụ, liệu bên ngồi kết hợp để cung cấp nhìn tồn diện theo dõi khách 11 hàng, để doanh nghiệp đưa định tập trung ny lực kinh doanh thích hợp Và trải nghiệm tốt khách hàng sz cung cấp cho nhà quản lý định hoạt động phát triển sản phxm đo lường để thiết kế sản phxm dịch vụ đáp ứng vượt qua mong đợi khách hàng Ví dụ UPS nhận thấy tu lịch sử cung cấp cho thấy khách hàng nhận hai lô hàng bị trì hỗn Điều có nghĩa UPS phải triển khai biện pháp giữ chân khách hàng Nhưng nói đến điểm tiếp xúc khách hàng, có vơ số thơng tin có sẵn thông qua đời di…n đàn trực tuyến Trước đây, hệ thống CRM (Customer Relationship Management) lưu trữ liệu thu thập thêm thực điều tra Nhưng với công cụ kỹ thuật Big Data bao gồm khả tự động thu hồi cảm xúc khách hàng diện sở liệu văn âm sau phân tích ngữ nghĩa khai thác văn bản, điều sz phản ánh tốt cảm xúc khách hàng so với hình thức khảo sát truyền thống Tóm lại, Big Data công chuyển đổi chất Logistics Big Data Logistics sử dụng để giảm thiếu hiệu việc phân phối dặm cuối cùng, cung cấp tính minh bạch cho chuyi cung ứng, tối ưu hóa việc phân phối, bảo vệ hàng hoá d… bị hư hsng tự động hố tồn chuyi cung ứng hay làm tăng trai nghiệm tốt cho khách hàng Các công ty Logistics nhận thức khả này, phấn đấu đưa nhiều định dựa liệu Sử dụng liệu lớn, cảm biến Internet of Things, kết hợp với phần mềm kinh doanh thơng minh, cơng ty có tư theo giảm chi phí tăng hài lịng khách hàng 2.1.2 Thách thXc Xng dụng Big Data vào Logistics Việc sử dụng hiệu kỹ thuật Big Data đem lại nhiều lợi ích cho việc chuyển đổi kinh tế gây nhiều thách thức, bao gồm khó khăn việc thu thập liệu, lưu trữ, tìm kiếm, c†t xén, phân tích vận dụng Những thách thức cần phải vượt qua để khai thác cao khả Dữ liệu lớn 1) Kiến trúc máy tính đY xử lý dD liệu Kiến trúc máy tính thách thức lớn Theo Philip Chen Zhang (2014), hiệu suất xử lý trung tâm (CPU) tăng gấp đôi myi 18 tháng Hiệu ổ đĩa tăng gấp đôi với tốc độ, tốc độ quay đĩa cải thiện chút Ngồi ra, lượng thơng tin tăng theo cấp số nhân Điều có ảnh hưởng lớn đến giới hạn việc khám phá giá trị thời gian thực tu Big Data 2) DD liệu không thJng nhWt Một thách thức quan trọng khác liên quan đến phân tích liệu lớn bao gồm khơng thống liệu khả mở rộng, tính kịp thời bảo mật liệu khơng đầy đủ Do đó, liệu phải xây dựng phù hợp số tiền xử lý kỹ thuật, chẳng hạn làm liệu, tích hợp liệu, chuyển đổi liệu giảm thời gian cần áp dụng để làm giảm tiếng ồn sửa lyi khơng xác Big Data thay đổi đáng kể việc thu thập lưu trữ liệu, bao gồm thiết bị lưu trữ liệu, kiến trúc lưu trữ liệu, chế truy cập liệu Quy trình khám phá kiến thức đặt ưu tiên cao vào khả tiếp cận Dữ liệu lớn Theo 12 nghĩa đó, liệu lớn nên truy cập hiệu cho phép phá vỡ hoàn toàn phần hạn chế kiến trúc máy tính Lưu trữ trực tiếp (DAS), lưu trữ mạng (NAS), mạng lưu trữ (SAN) thường sử dụng kiến trúc lưu trữ Tuy nhiên, chúng có hạn chế hạn chế nghiêm trọng hệ thống phân phối quy mô lớn Tối ưu hóa truy cập liệu cách phổ biến để cải thiện hiệu suất máy tính liệu chuyên sâu Điều bao gồm chép liệu, di chuyển, phân phối truy cập song song Khi khối lượng liệu lớn, dung lượng băng thông mạng nút cổ chai đám mây hệ thống phân tán 3) Bảo mật dD liệu chưa đảm bảo Một vấn đề khác liên quan đến lưu trữ đám mây bảo mật liệu Cấu trúc liệu nhằm mục đích tìm kiếm truy xuất liệu định kỳ, đảm bảo chất lượng liệu, bổ sung giá trị, tái sử dụng bảo quản Điều bao gồm xác thực, lưu trữ, quản lý, bảo quản, truy xuất đại diện Theo Kambatla (2014): Trong hệ thống hậu cần, khn khổ phân tích tồn diện địi hsi phải tích hợp quản lý chuyi cung ứng, quản lý khách hàng, hy trợ sau bán hàng quảng cáo Số lượng lớn liệu đa dạng bao gồm giao dịch khách hàng, quản lý hàng tồn kho, nguồn cấp liệu video cửa hàng, quảng cáo quan hệ khách hàng, sở thích tình cảm khách hàng, sở hạ tầng quản lý bán hàng liệu tài Việc triển khai tồn diện RFIDs (Radio Frequency Identification) để theo dõi hàng tồn kho, liên kết với sở liệu nhà cung cấp, tích hợp với sở thích khách hàng hệ thống tài tổng hợp mang lại hiệu cải thiện Cách tiếp cận Big Data giúp khai thác liệu sản xuất cho phép RFID để hy trợ định hậu cần sản xuất Zhong cộng (2015) Các ứng dụng chủ yếu có liệu cấu trúc tích hợp tương đối tốt Vì sở hạ tầng phân tích liệu thực miền an ninh, vấn đề bảo mật bảo mật d… dàng Các nút cổ chai lớn lĩnh vực phát triển phân tích có khả quy mơ lượng lớn liệu đa phương thức Với khối lượng liệu gia tăng, xác suất liệu chứa thông tin có giá trị bí mật tăng lên Do đó, thơng tin lưu trữ với mục đích phân tích liệu lớn d… bị ảnh hưởng tội phạm mạng Các vấn đề an ninh bao gồm bảo vệ sở hữu trí tuệ, bảo vệ riêng tư cá nhân, bí mật thương mại bảo vệ thơng tin tài Luật bảo vệ liệu thiết lập hầu hết quốc gia phát triển phát triển Đối với ứng dụng liên quan đến Dữ liệu Lớn, vấn đề bảo mật liệu khó số lượng liệu cực lớn khối lượng công việc khó khăn an ninh CHƯƠNG 3: HẠ TẦNG CƠNG NGHỆ THÔNG TIN CỦA BIG DATA PHỤC VỤ LOGISTICS VÀ THỰC TRẠNG Ở VIỆT NAM 3.1 Hạ tầng công nghệ thông tin Big Data phục vụ Việt Nam Hạ tầng công nghệ thông tin sở Big Data, tảng cho việc thu thập xử lý Big Data Chính vậy, việc có hạ tầng công nghệ thông tin tốt sz giúp cho việc ứng dụng Big Data vào Logistics cách có hiệu 13 Hạ tầng công nghệ thông tin Việt Nam cải thiện đáng kể năm gần Việt Nam đánh giá nước có mật độ phổ biến dịch vụ vi…n thơng cao so với nước giới Theo khảo sát nhs VLA thực năm 2017 Hạ tầng công nghệ thông tin (CNTT) doanh nghiệp Logistics, doanh nghiệp thực khảo sát cho biết: - Cơng nghệ thơng tin có bước phát triển giúp đa dạng kênh bán hàng phân phối đến người tiêu dùng thuận tiện - Phương pháp EDI để gửi nhận liệu thông tin doanh nghiệp Logistics hải quan áp dụng chưa đạt hiểu Vấn đề định vị vị trí phương tiện vận tải GPS chưa đem lại hiệu tối đa vận hành phương tiện vận tải đường - Hạ tầng CNTT quan trọng chưa quan tâm mức chưa có kết nối, thiếu nhiều ứng dụng khơng đồng - Hạ tầng CNTT có cải thiện chưa mong đợi - Hạ tầng CNTT tạm ổn quy mô nhs sz không theo kịp phát triển thương mại điện tử Khảo sát chuyên sâu VLA ứng dụng hệ thống CNTT số doanh nghiệp đầu việc ứng dụng công nghệ vào hoạt động sản xuất kinh doanh cho thấy, doanh nghiệp nhận thức tầm quan trọng ứng dụng IT ngành Logistics, nhiên, tỉ suất đầu tư lớn dẫn đến hạng mục IT doanh nghiệp (Hệ thống quản lý giao nhận (FMS), quản lý vận tải (TMS), quản lý kho hàng (WMS), quản lý nguồn lực (ERP) thực manh mún, khơng mang tính hệ thống tiến hành đầu tư theo nhu cầu tung phận nghiệp vụ riêng biệt cung cấp công ty giải pháp khác Các ứng dụng điện tốn đám mây cịn với doanh nghiệp dịch vụ Logistics, đa số hệ thống ứng dụng IT nước không đủ điều kiện kết nối các hệ thống IT bên đảm bảo an toàn an ninh mạng yêu cầu dịch vụ toàn cầu Số lượng nhà cung cấp giải pháp công nghệ thông tin Logistics chuyên nghiệp nước q ít, quy mơ nhs, thực tế khơng có thương hiệu uy tín số doanh nghiệp hoạt động tích cực hay có giải pháp ứng dụng chưa tới 10 đơn vị Làn sóng khởi nghiệp lan tsa tới ngành Logistics, cơng ty khởi nghiệp gặp nhiều khó khăn vốn nhân lực Bản thân công ty Logistics tìm kiếm giải pháp ứng dụng gặp nhiều trở ngại lực cung cấp giải pháp bảo đảm hy trợ kỹ thuật chưa ch†c ch†n Các hạn chế hạ tầng công nghệ thông tin Logistics cấp vĩ mô bao gồm vấn đề sau: 14 - Hạ tầng thơng tin trình độ cơng nghệ thông tin (CNTT) Việt Nam phát triển, cung cấp dịch vụ cho nhiều ứng dụng dân dụng xã hội, nhiên thiếu nhiều ứng dụng chuyên ngành, cho Logistics Thách thức lớn vốn đầu tư hạ tầng khả quản lý vận hành, bảo trì sửa chữa - trình độ chun mơn nhân viên - Trong lĩnh vực giao thông vận tải lĩnh vực mà thông tin chuyên ngành Logistics quan tâm nhiều nhất, thông tin liên kết nhà cung cấp dịch vụ phương thức phương thức vận tải chưa thực Các ứng dụng tận dụng nguồn lực phương tiện b†t đầu gần với vận tải hành khách vài “sàn giao dịch vận tải” chưa giải vấn đề thực tế phát sinh - Hệ thống thơng tin hàng hóa xuất nhập khxu quản lý Tổng cục Hải quan trì ổn định tiến đến ứng dụng Hải quan điện tử, Cơ chế Một cửa Quốc gia Tuy vậy, nhu cầu kết nối với nhiều bên liên quan hơn, hệ thống Cổng thông tin Một cửa Quốc gia quan hải quan, thuế, quan quản lý chuyên ngành người khai hải quan vấn đề cấp thiết - Chưa có định hướng rõ ràng việc đầu tư nghiên cứu ứng dụng hay phát triển sản phxm lĩnh vực công nghệ thông tin Logistics - Về đào tạo, ngoại tru trường Đại học Giao thông vận tải Thành phố Hồ Chí Minh trang bị hệ thống mô phsng thiết bị điều khiển hàng hải, Đại học Hàng hải (Hải Phịng) có phịng mơ phsng kho hàng, trường đại học chưa có phịng thí nghiệm, thực nghiệm giải pháp Logistics quản lý chuyi cung ứng, dịch vụ hy trợ gom hàng chặng đầu, giao hàng chặng cuối cho thương mại điện tử - vốn hệ thống thiết thực hy trợ đào tạo nguồn nhân lực cho ngành Logistics Các hệ thống hạ tầng sở liệu đường truyền liệu lớn, sóng cạnh tranh sz dựa lực làm chủ hạ tầng Đó tảng Chính phủ điện tử hay “quốc gia thông minh” Trong xu công nghệ đám mây sz tảng số sử dụng để phát triển ứng dụng CNTT cho Logistics - Các hệ thống hy trợ dịch vụ hàng hóa hàng khơng vận đơn điện tử (e-Airway Bill), Mạng lưới dịch vụ hàng hóa (Cargo Community Network), chưa đồng đầu tư theo chiều sâu - Trong lĩnh vực kho bãi, hệ thống phân phối: chưa có hệ thống kết nối dịch vụ để cộng đồng Logistics người sử dụng dịch vụ khai thác nhằm tối ưu hóa nguồn lực hạ tầng kho bãi, tồn trữ, phân phối Rất nhiều kho hàng khơng có hệ thống quản lý dịch vụ kho hàng chuyên nghiệp, dịch vụ gia tăng giá trị, hy trợ quản lý điều hành theo mơ hình 3PL Tóm lại, ứng dụng đại Logistics sz đòi hsi khả lưu trữ truyền tải thơng tin gói lớn, tốc độ cao, an ninh vững, với giá thấp Do đó, cần có có biện pháp tức thời cho việc khai thác ứng dụng có đồng thời đào tạo chuyên gia, xây dựng tảng công nghệ hạ tầng thông tin truyền thông cho tương lai gần 3.1.1 Khai hải quan điện tử Tu tháng 04/2014, Hệ thống Thông quan tự động (hay thường gọi Hải quan điện tử) Việt Nam (Viet Nam Automated Customs Clearance System - VNACCS) đưa vào hoạt động thức với hy trợ Nhật Bản Với tính tự động hóa cao, hệ thống VNACCS dần thay cho hệ thống hải quan điện tử cũ VNACCS cho phép kết nối với quan chức 15 khác để thực Cơ chế Một cửa (Single Window), qua người nhập khxu thực giấy phép xuất nhập khxu, giấy chứng nhận an toàn vệ sinh thực phxm, Để sử dụng VNACCS, doanh nghiệp cần có thêm phần mềm khai hải quan diện tử kết nối với VNACCS Hiện Cục Công nghệ Thông tin Thống kê Hải quan thuộc Tổng cục Hải quan chấp thuận cho đơn vị có sản phxm phần mềm đáp ứng yêu cầu kỹ thuật kết nối với Hệ thống thông quan tự động Hải quan, gồm có: 1) Phần mềm ECUS5-VNACCS Công ty TNHH Phát triển Công nghệ Thái Sơn 2) Phần mềm FPT.VNACCS 278 Công ty TNHH Hệ thống Thông tin FPS FPT 3) Phần mềm CDS live 4.5.0.8 Công ty TNHH Thương mại Dịch vụ Công nghệ Thông tin GOL 4) Phần mềm ECS 5.0 Công ty Cổ phần Softech 5) Phần mềm iHaiQuan 2.0 Công ty Cổ phần TS24.1 Các doanh nghiệp xuất nhập khxu, dịch vụ Logistics hay tổ chức, quan, doanh nghiệp có nhu cầu đăng ký sử dụng VNACCS cách đơn giản, thủ tục đăng ký sử dụng thực vòng ngày làm việc Việc hướng dẫn, hy trợ thực tích cực tu Tổng cục Hải quan, đơn vị cung cấp phần mềm Hải quan điện tử Hiện có 100.000 đơn vị đăng ký sử dụng hệ thống Theo Tổng cục Hải quan, 94% doanh nghiệp sử dụng hài lòng với VNACCS 3.1.2 ĐTnh vT tồn cầu vệ tinh (GPS) - Cơng nghệ định vị toàn cầu qua vệ tinh (GPS) tu phát triển cho ứng dụng dân dụng nhanh chóng đón nhận Một ứng dụng hiệu lĩnh vực Quản lý phương tiện vận tải Cùng với dịch vụ truyền thông di động gửi tin ng†n (SMS), công nghệ Internet, GPS cho phép thiết kế ứng dụng sau: - Định vị vị trí đường cách xác địi hsi phải có mạng internet ứng dụng bổ trợ ứng dụng đồ Google Map HERE MAPS để tìm đường cách xác - Quản lý điều hành xe xác đinh vị trí xe, hướng đi, quãng đường đích đến cách xác Xem lại lộ trình xe theo thời gian vận tốc di chuyển Báo cáo tổng số km đồ Cảnh báo xe vượt tốc độ, vượt khsi vùng giới hạn Theo dõi lộ trình đồn xe Xác định vị trí xe xác tung góc đường (vị trí xe thể qua tín hiệu nhấp nháy đồ), xác định vận tốc thời gian xe dung hay chạy, biết lộ trình xe thời gian thực - Bộ Giao thông vận tải ban hành Thông tư QCVN 31:2014/BGTVT - Quy chuxn kỹ thuật quốc gia việc g†n hộp đen cho xe tải, xe ô tô, xe khách, xe container quy định l†p thiết bị giám sát hành trình b†t đầu tu ngày 1/1/2016 - gọi “hộp đen” Các phương tiện sz 16 phải l†p thiết bị giám sát hành trình phù hợp, đạt chuxn Quy định Bộ Giao thông vận tải yêu cầu kỹ thuật tối thiểu loại xe ô tô thuộc đối tượng quy định Lộ trình g†n hộp đen cho xe tải myi loại xe có trọng tải khác nhau, thời hạn cuối cho loại phương tiện phải g†n hộp đen ngày 1/7/2018 Hộp đen phải bao gồm: Phần cứng vi xử lý, phận ghi, lưu trữ, truyền phát liệu, đồng hồ dùng để đo thời gian thực, phận liệu thông tin GPS, phận lấy thông tin lái xe, cổng kết nối, phận thơng báo tình trạng hoạt động thiết bị Phần mềm dùng phân tích liệu Thiết bị giám sát hành trình phải có tính liên tục ghi Nhận lưu giữ với truyền phát qua internet server (máy chủ) doanh nghiệp để lưu trữ Theo quy định thông tin trình khai thác, sử dụng, vận hành xe Hộp đen cho xe tải phải ghi lại thời gian làm việc lái xe, tần suất thời gian dung, đy xe thời gian, tốc độ, quãng đường chạy, tọa độ xe myi phút suốt hành trình chạy Hiện có 53 doanh nghiệp công nhận cung cấp thiết bị giám sát hành trình đạt yêu cầu Quy chuxn QCVN 31:2014/BGTVT 3.1.3 Truy xuWt trực tuyến tình trạng hàng hóa (E-Tracking/Tracing) Đây công nghệ phổ biến nước phát triển Nhà cung cấp dịch vụ cần phải có hệ thống thông tin đảm bảo cung cấp dịch vụ hy trợ khách hàng truy cập qua giao diện internet để biết tình trạng hàng hóa, bao gồm hai chức năng: a) Truy xuất tình trạng lô hàng vận chuyển đường qua số Vận đơn số Container - người làm dịch vụ giao nhận vận tải quốc tế b) Truy xuất tình trạng hàng tồn kho - nhà cung cấp dịch vụ kho bãi, tồn trữ, phân phối Mặc dù yêu cầu đơn giản điều kiện cần để tham gia cung cấp dịch vụ Logistics cho khách hàng, nhiên hầu hết công ty giao nhận - Logistics Việt Nam không đáp ứng điều kiện Khảo sát hội viên VLA cho thấy 38% doanh nghiệp phản hồi có ứng dụng Do doanh nghiệp tham gia khảo sát đối tượng doanh nghiệp lớn nên có khả năng, lại thị trường nhiều doanh nghiệp nhs, ước tính tỷ lệ doanh nghiệp ứng dụng công nghệ thông tin để đáp ứng yêu cầu khoảng 1,5% 3.1.4 Hệ thJng quản lý kho hàng (WMS) WMS nói tới hệ thống quản lý điều hành dịch vụ kho hàng, cho cơng ty 3PL Khơng có quy định b†t buộc áp dụng theo thơng lệ cơng ty cung cấp dịch vụ Logistics phân phối ch†c ch†n phải trang bị hệ thống Các chức WMS gồm có:  Tiếp nhận u cầu (nhận yêu cầu dịch vụ, hy trợ báo giá)  Xử lý đơn hàng (khi có đơn hàng chuyển tới tu khách hàng)  Quản lý hoạt động kho (nhận hàng, cất trữ, soạn hàng, xuất hàng)  Quản lý dự trữ (dự trữ an toàn, bổ sung hàng hóa, kiểm kê, …)  Bảo đảm chất lượng (quản lý chất lượng, kiểm tra, thử nghiệm, …)  Bảo trì sản phxm (duy trì tình trạng chất lượng theo yêu cầu)  Kế hoạch vận tải (chất xếp, vận tải, giao hàng)  Dịch vụ khách hàng (đáp ứng yêu cầu khách thuê dịch vụ)  Kế tốn - hóa đơn (kế tốn chi phí, xuất hóa đơn cho nhiều khách hàng)  Quản lý an ninh (liên kết với hệ thống bảo vệ, phòng ngua cố) 17  Quản lý hành - nhân (phân công lao động, tiền tiền lương, …)  Các chức cài đặt hệ thống (theo yêu cầu dịch vụ)  Báo cáo, phân tích (năng suất lao động, hiệu suất khai thác, hiệu quả)  Các chức mở - bổ sung cho dịch vụ cộng thêm khác Ngoài việc đảm bảo chức trên, WMS phải kết nối tốt với hệ thống khác, đặc biệt hệ thống quản lý nguồn lực (ERP) khách hàng, cho phép quản lý nhiều kho nhiều nước khác để hy trợ chiến lược phân phối khu vực hay toàn cầu Các WMS hệ phải kết nối với hệ thống điều hành kho (WCS), thường tự động hóa với hệ thống điều khiển lập trình (PLC), nhúng kèm phần trí tuệ nhân tạo thay cho quy trình quản lý tiêu chuxn truyền thống Nguồn cung cấp WMS Việt Nam hạn chế Các công ty phần mềm nước đa số chưa hiểu rõ tính u cầu, mơ hình kinh doanh công ty dịch vụ Logistics, lực lượng hy trợ kỹ thuật thiếu kinh nghiệm Các công ty Logistics đa quốc gia thường có hệ thống cài đặt nhiều nước tiếp tục nhân lên vào Việt Nam Với cơng ty nước, có công ty lớn chuyên làm kho phân phối số đơn vị thành viên Tổng Công ty Tân Cảng chuyển đổi mơ hình tu ICD thành trung tâm phân phối xuất nhập khxu, doanh nghiệp Gemadept Logistics, VINAFCO, U&I, TBS, Transimex, Sotrans phát triển ứng dụng WMS Các doanh nghiệp thường gặp phải khó khăn phát triển ứng dụng này, mua sản phxm nước lựa chọn phổ biến, nhiên trình cài đặt đưa vào vận hành gặp nhiều khó khăn, khâu kết nối nội với khách hàng cần có giải pháp tốt Hầu hết công ty nhs làm kho bãi chưa có hệ thống quản lý tốt, tỷ lệ có WMS ước tính chưa tới 10% 3.1.5 Hệ thJng quản lý vận tải (TMS) Hệ thống TMS cho dịch vụ Logistics cần có khả quản lý lúc hoạt động vận chuyển hàng hóa nhiều phương thức khác nhau, qua nhiều biên giới khác nhà điều hành thực - Nhà điều hành Vận tải Đa phương thức (MTO) TMS đảm trách vai trị sau:  Lựa chọn phương thức vận tải  Hy trợ hoạt động gom hàng  Hoạch định tuyến lịch vận chuyển  Xử lý yêu cầu trả hàng - Hy trợ truy xuất tình trạng lơ hàng  Thanh tốn cước phí Nó phải liên kết với điểm nút dọc theo chuyi cung ứng kho, cảng để cập nhật tình trạng hàng hóa, kết nối tốt với ERP WMS Nhà cung cấp TMS chuyên nghiệp Việt Nam hạn chế, đồng thời việc cài đặt hệ thống cịn gặp nhiều khó khăn khả liên kết đồng liệu với hãng tàu, hãng hàng không, hải quản, cảng biển, cảng hàng không, nội công ty Logistics phức tạp Các công ty lớn tầm cỡ Thế giới đạt khả này, thường nhà Tích hợp hệ thống DHL, FedEX, UPS Công ty 3PL DB Schenker, Expeditors, Panalpina, Kuehne + Nagel, Ceva Logistics, Logwin,… Trong nước nói chưa có cơng ty đạt trình độ ứng dụng nêu trên, nhiên họ thường ứng dụng hệ thống quản lý vận tải 18 nội địa, quản lý đội xe, sử dụng công cụ quản lý dịch vụ Giao nhận truyền thống nhà cung cấp nước phát triển Fast, Vĩ Doanh FMS, … tỷ lệ ứng dụng 10%, đa số cịn dùng Excel tự quản lý Chưa có hệ thống thích hợp cho cơng ty nhs vua Việt Nam 3.1.6 Hệ thJng quản lý cảng/bến thủy (TOS) TOS đại diện cho nhóm ứng dụng quản lý cảng Ngoại tru ứng dụng cảng biển quốc tế vốn có hệ thống quản lý điều hành lớn, đại đa số tự động hóa cảng loại 2, loại 3, bến thủy nội địa, ICD cần hệ thống TOS với chức lập kế hoạch tiếp nhận tàu, kế hoạch bến bãi, điều phối xuất nhập, quản lý phương tiện hàng hóa, quản lý chi phí - hóa đơn, dịch vụ khác hàng, … Do dịch vụ hŠp, số lượng cảng/bến không nhiều nên nhà cung cấp nước hạn chế Cơng ty có số lượng khách hàng nhiều (gần 20 khách hàng) Port Logic có q trình thành lập phát triển 10 năm, nhiên công nghệ sử dụng phát triển sản phxm công ty chưa nâng cấp, hệ thống khách hàng sử dụng có khả khơng thể tiếp tục trì năm tới, nhu cầu đổi công nghệ thiết Hiện nay, Bộ Giao thông vận tải có kế hoạch rà sốt, cấp phép cho cảng/bến thủy theo quy trình hồn thiện Trong tương lai, mà cảng, bến thủy buộc phải xem xét lại địa điểm, mơ hình kinh doanh, tổ chức quản lý, công cụ hệ thống nhu cầu sz tăng cao sz có gần 1.000 bến cảng Việt Nam 3.1.7 Hệ thJng quản lý nguồn lực doanh nghiệp (ERP) ERP công cụ quản lý hữu hiệu nhà sản xuất để quản lý toàn hoạt động có tồn chuyi cung ứng ERP cần kết nối với hệ thống quản lý Logistics cho hoạt động thuê Các chức ERP gồm có: quản lý bán hàng - quản lý kế hoạch sản xuất - quản lý mua hàng - quản lý dự trữ - quản lý vận tải - giao hàng - quản lý sản xuất - quản lý chất lượng - quản lý tài - quản lý nguồn nhân lực - quản lý KPI Các công ty lớn trang bị hệ thống thường chọn nhà cung cấp tiếng giới SAP, Oracle Quá trình cài đặt vận hành hệ thống cần năm Vì nhiều lý do, hầu hết nhà sản xuất vua nhs (SME) Việt Nam trang bị hệ thống Trong giai đoạn s†p tới, nhờ phát triển phần mềm mã nguồn mở điện toán đám mây, hội thiết lập hệ thống ERP nhs gọn cho SME hoàn tồn 3.1.8 Sàn giao dTch Logistics Là nơi trao đổi dịch vụ hàng hóa dịch vụ trực tuyến cho nhà cung cấp dịch vụ Logistics 3PL, nhà giao nhận vận tải công ty vận tải Nó cho phép cơng ty vận tải tìm kiếm sở liệu nhu cầu vận chuyển cần thực quảng cáo khả họ Các nhà cung cấp dịch quảng cáo dịch vụ cước phí vận chuyển họ khả vận chuyển với dung lượng xe, khơng gian kho bãi sẵn có Các hệ thống cung cấp tảng cho phép hãng vận chuyển cung cấp thông tin giao thông vận tải cho nhà khai thác đại lý vận chuyển, giao nhận công ty Logistics Họ cho phép nhà giao nhận vận tải hàng hóa cách riêng tư công khai cho số lượng lớn khách hàng có nhu cầu Các hệ thống trực tuyến thường hoạt động dựa thuê bao với 19 khoản phí nhs cho quảng cáo (đăng tải) tìm kiếm (kèm dịch vụ tư vấn) Hiện Việt Nam chưa có sàn Logistics, có số sàn giao dịch vận tải Tính tới tháng 9/2017, người sử dụng dịch vụ tìm thấy Internet mục hàng đầu danh sách hiển thị kết tìm kiếm: - VinaTrucking (www.trucking.vn): Sàn giao dịch vận tải Công ty Cổ phần Sàn Giao Dịch Vận tải VinaTrucking (Thành phố Hồ Chí Minh) điều hành - Sàn vận chuyển (www.sanvanchuyen.vn): Sàn giao dịch Vận tải hàng hóa Việt Nam Cơng ty Cổ phần Microzon điều hành - Sàn VTruck (www.vietnamtrucking.vn) Công ty Cổ phần Vận Chuyển Việt Nam (Bình Dương) điều hành Số liệu lịch sử cho thấy có 8.283 giao dịch thành công (khoảng 20 giao dịch/ngày vào ngày thuận lợi) - IZIFIX (www.izifix.com): Sàn giao dịch vận tải Đường - Đường sông - Đường biển, Công ty Cổ phần IZIFIX (Thành phố Hồ Chí Minh điều hành) nhiều tàu sơng pha biển, tàu biển chạy tuyến ng†n nước khu vực đăng tin sàn Người tham gia hướng dẫn áp dụng điện thoại thông minh - Sàn giao dịch vận tải HANEL (www.vantaitructuyen.vn): sàn v†ng vv với 13 kết tìm xe kết tìm hàng, hiển thị tu năm 2016 Các sàn giao dịch vận tải vào hoạt động tu cuối năm 2015, sàn giao dịch vận tải hàng hóa kỳ vọng mang lại nhiều lợi ích cho doanh nghiệp kinh tế Mục tiêu Sàn vận chuyển giúp chủ hàng tiết kiệm 30% cước phí vận chuyển giúp nhà xe tăng thêm 50% doanh thu, giảm tình trạng lãng phí tồn xã hội 60% xe chạy ryng thiếu hàng Có ý kiến nêu sz cách mạng dịch vụ vận tải, Tuy nhiên, nhìn chung sàn hoạt động cịn yếu, số thành viên tham gia giao dịch thành công Lượng hàng hóa sàn giao dịch khan Sản lượng vận chuyển qua sàn chưa đạt 1% khối lượng vận chuyển thị trường 3.2 Dự đoán tương lai Logistics tận dụng Big Data hiệu 3.2.1 Robot kho hàng Có hai loại hệ thống chủ yếu phân chia theo cách thức cất trữ lấy hàng tu vị trí cất trữ kho: Một hệ thống “tự động cất trữ lấy ra” - ASRS5, hai hệ thống “hàng tự tới người” - GTM ASRS thường sử dụng cho kho thành phxm hay nguyên liệu mà độ đồng cao, việc tự động hóa nhằm tăng suất hiệu suất khai thác không gian giảm can thiệp người mục tiêu an ninh, an toàn, hạn chế làm việc ngồi giờ, Các kho ASRS thường có độ cao 20 mét với số tầng kệ chứa hàng lên tới 20-25 tầng Vận hành robot ASRS Tại Việt Nam nhà cung cấp ARSR không nhiều, có Cơng ty Schenker Đức có văn phịng đại diện có dự án lớn với Vinamilk Bình Dương Ngồi ra, chưa có cơng ty đầu tư kho tự động ASRS Việt Nam Loại hình GTM thích hợp cho kho hàng mà số lượng mặt hàng nhiều, đơn hàng nhs lv, tốc độ luân chuyển cao - hàng TMĐT Ứng dụng loại hình khởi xướng Amazon Amazon có 45 nghìn robot lấy hàng làm đầy kệ (restocking) Họ có Bộ phận riêng Robot (Kiva systems) vốn công ty mua lại để cung cấp riêng giải pháp cho Amazon 20 Một công ty khởi nghiệp Ấn Độ chào hàng giải pháp tương tự tu năm 2015, Grey Orange với Robot “Butler” Hiện họ cung cấp cho dự án Nhật, Hàn Quốc, Hong Kong Tại Việt Nam, công ty Logistics Stars Link nhà cung cấp ủy quyền hệ thống Công nghệ giới thiệu lần Hội thảo “Phát triển hạ tầng, tăng cường dịng hàng ứng dụng cơng nghệ Logistics” Bộ Công Thương tổ chức ngày 19/10/2017 Thành phố Hồ Chí Minh Theo dự báo cơng ty tư vấn uy tín, nhu cầu thiết bị tự động hóa robot kho hàng sz thị trường tăng trưởng vượt bậc vòng năm tới với bùng nổ TMĐT Mức tăng trưởng trung bình 65% hàng năm, giá trị thị trường 2017 tỷ USD tới 2021 20,5 tỷ USD Có thơng tin cho Amazon tìm hiểu thị trường Việt Nam chọn đối tác Logistics Alibaba có hoạt động tương tự Trong nước chưa có cơng ty Việt Nam đặt vấn đề sz ứng dụng công nghệ vậy, doanh nghiệp nhìn chung cịn lo nguồn đầu tư khả khai thác 3.2.2 Trung tâm soạn hàng tự đNng Việc soạn (chia chọn, phân loại) hàng hóa q trình vận chuyển theo truyền thống thực bán tự động với ứng dụng mã vạch để xác định kiện hàng sau nhân cơng sz phân loại tay đầu mối trung chuyển, giao nhận Khi số lượng đơn hàng tốc độ xử lý tăng lên suất độ xác làm việc tay sz khơng đáp ứng u cầu cơng việc cần có chia chọn hàng tự động Thiết bị thiết kế theo dạng dây chuyền dạng thẳng hay vòng tròn với hay vài đầu vào nhiều đầu điểm đến cuối hay nhóm hàng cần phân loại Nó chia chọn loại hàng phổ biến phong bì bưu kiện, hộp, thùng, gói hàng khơng định hình Khối lượng thiết kế trung bình khơng q 20 kg/kiện Năng suất trung bình dao động tuỳ thuộc nhu cầu sử dụng, tu 1.500 tới 6.000 kiện hàng/giờ loại cơng suất lớn tới 18.000 kiện/giờ Các tuyến vận tải gồm đường bộ, hàng khơng, đa phương thức Các nhà cung cấp thường tu EU, Trung Quốc, Thái Lan, Ấn Độ Trong nước có Cơng ty Logitics Stars Link giới thiệu hệ thống Grey Orange Các doanh nghiệp chuyển phát nhanh, vận tải, giao hàng TMĐT (đều thuộc Logistics) người sử dụng hệ thống nhiên khó khăn nhà cung cấp thường khơng hồn tồn n†m vững quy trình kinh doanh người làm Logistics, ngược lại người làm Logistics khơng n†m tự động hóa IoT Do đó, tới tất cơng ty lớn, nhiều tiềm soạn hàng tay (VN Post, Viettle Post, Lazada, Tiki, Kerry Express, Nhất Tín, 24/7, 365, Vin Commerce, …) 3.2.3 Giao hàng theo yêu cầu Thành công Uber dẫn đến lượng vốn lớn đầu tư cho doanh nghiệp “Uber – for – X”, nơi sử dụng điện thoại thông minh để kết nối khách hàng với người cung cấp dịch vụ có nhu cầu 21 gần Trong có nhiều startup gia nhập thị trường “ giao hàng ngày”, “giao hàng giờ” Việc giao hàng nhanh kết hợp tiện lợi việc đặt hàng đâu sẵn có hàng hóa cửa hàng bán lv truyền thống Sự tiện lợi giao hàng ngày chi phí thấp mơ hình bán lv tương lai khách hàng đón nhận Xu hướng giao hàng nhanh gia tăng tiêu dùng theo yêu cầu dẫn tới vụ góp vốn lớn cho “startup” giao hàng Công nghệ giao hàng theo yêu cầu sz cơng ty áp dụng cần phải đổi nhanh chóng tăng tính linh hoạt chuyi cung ứng Việt Nam có số doanh nghiệp khởi động theo cách này: Tiki ví dụ điển hình Cơng ty phát triển nhanh chóng lên tới số lượng nhân viên giao hàng 3000 người 22 KẾT LUẬN Như vậy, Big data ngày trở thành chìa khóa để có chuyi cung ứng hiệu giảm chi phí Trên thực tế, Big Data trở thành tiêu chuxn để thu nhập phân tích lượng thơng tin khổng lồ để giúp tăng doanh thu Các chuyên gia dự đoán xu hướng sz tiếp tục mở rộng riêng việc tiết kiệm chi phí tái cấu trúc chuyi cung ứng, tiềm Big data không mang lại hiệu đáng kể mà sở cho việc phát triển vận hành hiệu Song tận dụng công nghệ linh hoạt hiệu doanh nghiệp Việt Nam giúp cho kinh tế nước ta phát triển mạnh mz hơn, b†t kịp xu hệ thống thông tin giới để khơng phải tuột lại phía sau chạy đua đổi công nghệ thông tin Sử dụng big data vận hành logistics giúp doanh nghiệp dự đoán thay đổi cung cầu dựa liệu có sẵn, quản lý hiệu rủi ro tiềm xn trình hoạt động chủ động chuxn bị cho thay đổi tương lai gần Ngồi ra, phân tích big data cải thiện hiệu vận chuyển phân phối, giúp doanh nghiệp logistics tiết kiệm đáng kể thời gian chi phí q trình kinh doanh Việc tích hợp liệu lớn vào hoạt động logistics giúp công ty nghiên cứu sâu hành vi khách hàng để thấu hiểu nhu cầu phân bố thời gian để đáp ứng nhu cầu họ Nhờ vậy, cơng ty tối ưu hóa dịch vụ, đồng thời tăng doanh thu uy tín khách hàng Tóm lại, Big Data thách thức đặt cho doanh nghiệp thời đại công nghệ số Các doanh nghiệp cần hiểu rõ Dữ liệu lớn- Big Data gì? tận dụng tối đa nguồn liệu lớn sz có hội thành cơng sz lớn nhiều lần Xa chút Big Data giúp quan Chính phủ dự đốn tỉ lệ thất nghiệp, xu hướng nghề nghiệp tương lai để tập trung đầu tư cho hạng mục đó, c†t giảm chi phí, kích thích tăng trưởng kinh tế, chí phương án phịng ngua trước dịch bệnh Tuy cịn trích Big data lĩnh vực nên chờ đón tiến hóa Big data tương lai 23 TÀI LIỆU THAM KHẢO 1) Báo cáo Logistics Việt Nam 2017 - Bộ Công Thương 2) BIG DATA ANALYTICS & LOGISTICS: THE CASE OF DHL 3) Wikipedia 4) Vietnam Logistics Review 5) https://www.youtube.com/watch?v=00wOf3xEQD4&t=57s 6) http://interlink.com.vn/vi/tai-sao-cac-cong-ty-dich-vu-logistics-can-tan-dung-big-data/ 24 ... thực tế áp dụng đưa khuyến nghị việc ứng dụng Big Data vào doanh nghiệp Logistics Việt Nam tương lai CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ BIG DATA 1.1 Khái niệm, nguồn hình thành đặc trưng Big Data 1.1.1 Khái... LOGISTICS VÀ THỰC TRẠNG Ở VIỆT NAM 3.1 Hạ tầng công nghệ thông tin Big Data phục vụ Việt Nam Hạ tầng công nghệ thông tin sở Big Data, tảng cho việc thu thập xử lý Big Data Chính vậy, việc có... tận nơi" 2.1.1 LKi ích hNi Xng dụng Big Data vào Logistics Những tiến khía cạnh cơng nghệ phương pháp ứng dụng Big Data mang lại lợi ích to lớn cho ngành Logistics Các nhà cung cấp dịch vụ hậu