Quản lý kho hàng, quản lý nguồn cung cấp, vận chuyển và giao hàng, các tác vụ backoffice, quản lý việc lập kế hoạch logictics

Quản lý chuỗi cung ứng SCM trong Công nghiệp 4.0 và Logistics 4.0 làmột trong những ngành quan trọng và ảnh hưởng sâu rộng nhất đối với nền kinh tế.Đặc biệt là trong bối cảnh hiện nay, n

TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ

TRUYỀN THÔNG VIỆT - HÀN

TABLE OF CONTENTS

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1

1.1 AI trong hoạt động Logistics 1

1.2.Ứng dụng AI trong hoạt động Logistics 2

1.2.1 Quản lý kho hàng 2

1.2.2 Quản lý nguồn cung cấp 3

1.2.3 Vận chuyển và giao hàng 6

1.2.4 Các tác vụ backoffice 9

1.2.5 Quản lý việc lập kế hoạch 10

1.2.6 Dự đoán nhu cầu 10

1.2.7 Phát hiện lỗi 11

1.2.8 Quản trị quan hệ khách hàng 11

CHƯƠNG II Ứng dụng AI trong hoạt động Logistics tại Amazon và Ngố Shoes 11

2.1 Ứng dụng Ai trong hoạt động Logistics của Amazon 11

2.1.2 Robot Cardinal trong phân loại hàng hóa 12

2.1.2 Quản lý kho lưu trữ 12

2.2 Ứng dụng Ai trong hoạt động Logistics của Ngố shoes 13

2.2.1 Trong quản lý kho hàng 13

2.2.2 Trong quản lý quá trình vận chuyển và giao hàng 15

Trang 3

CHƯƠNG I CƠ SỞ LÝ THUYẾT 1.1 AI trong hoạt động Logistics

Sự phát triển của trí tuệ nhân tạo – AI đã thúc đẩy sự tăng trưởng của hầu hếtcác ngành công nghiệp dịch vụ, và Logistics cũng không ngoại lệ Ứng dụng AItrong Logistics đã mở ra “kỷ nguyên chuyển đổi số” và đẩy mạnh tốc độ phát triểncủa ngành công nghiệp này với khả năng tích hợp, kết nối mạnh mẽ, tự động hoá vàđơn giản hoá nhiều quy trình giúp doanh nghiệp tiết kiệm lượng lớn thời gian và chiphí

Quản lý chuỗi cung ứng (SCM) trong Công nghiệp 4.0 và Logistics 4.0 làmột trong những ngành quan trọng và ảnh hưởng sâu rộng nhất đối với nền kinh tế.Đặc biệt là trong bối cảnh hiện nay, nhiều doanh nghiệp đẩy mạnh phát triển theohướng thương mại điện tử cùng với sự bùng nổ của việc mua bán, giao dịch thôngqua hình thức trực tuyến trên các sàn thương mại điện tử như Amazon, Shopee,Tiki, Lazada,… đã ngày càng khẳng định vai trò quan trọng của Logistics Hệ thốngLogistics giúp liên kết và tối ưu toàn bộ quá trình sản xuất và lưu thông trên phạm

vi rất rộng, từ phạm vi quốc gia, khu vực và toàn cầu

Cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 đã thúc đẩy quá trình chuyển đổi số củaLogistics Nếu như trước đây, bài toán kho bãi kết hợp với những yêu cầu cao vềlao động, kiểm soát, đóng gói và vận chuyển hàng hoá làm tiêu tốn không ít chi phícủa doanh nghiệp thì giờ đây, mục tiêu của Logistics 4.0 là đơn giản hoá các quytrình, tăng hiệu quả, tiết kiệm lao động và tiêu chuẩn hoá lực lượng lao động trongquản trị chuỗi cung ứng và ổn định chuỗi cung ứng toàn cầu

1.2.Ứng dụng AI trong hoạt động Logistics

AI đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa, quản lý và đảm bảo hiệusuất của quá trình logistics Các ứng dụng AI giúp nâng cao sự chính xác, tăngcường hiệu suất và giảm thiểu rủi ro trong hoạt động vận chuyển và quản lý hànghóa

Hình 1: Ứng dụng Ai trong quản lý kho hàng

Từ nguồn dữ liệu của AI, doanh nghiệp cũng có thể linh hoạt điều chỉnh đơnđặt hàng và những mặt hàng khác theo yêu cầu trước khi chuyển đến kho hàng địaphương Nếu doanh nghiệp có nhiều nhà kho trong chuỗi, AI sẽ hỗ trợ kết nối đểtìm ra lộ trình phù hợp nhất để vận chuyển hàng tồn Việc dự đoán nhu cầu và lập

kế hoạch hậu cần cụ thể từ trước sẽ giúp doanh nghiệp có thể giảm thiểu được mộtphần chi phí vận tải

AI có thể phân tích các mẫu dữ liệu về nhu cầu khách hàng, các yếu tố và xuhướng thị trường để dự đoán nhu cầu và quản lý lượng hàng tồn kho Điều này giúptránh tình trạng thiếu hàng hoặc hàng tồn đọng và đảm bảo sự cân đối giữa cung vàcầu

Trang 5

Trong quản lý kho hàng, trí tuệ nhân tạo (AI) có thể đóng vai trò quan trọngtrong việc tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu suất Dưới đây là một số phân tích

về cách AI có thể được áp dụng trong lĩnh vực này:

- Dự báo nhu cầu: AI có thể sử dụng các thuật toán học máy để dự báo nhucầu và dự đoán xu hướng trong quản lý kho hàng Nó có thể xử lý các dữ liệulịch sử, thông tin về xu hướng tiêu dùng, thông tin và các yếu tố khác để đưa

ra dự đoán về lượng hàng tồn kho, thời gian giao hàng và quy trình tái tồnkho

- Quản lý tồn kho thông minh: AI có thể sử dụng các thuật toán tối ưu hóa đểquản lý tồn kho một cách thông minh Nó có thể giúp xác định mức tồn khotối ưu, điều chỉnh các đơn đặt hàng Điều này giúp giảm thiểu các rủi ro vềtồn kho quá nhiều hoặc quá ít và tối ưu hóa sự sẵn có của hàng hóa

- Tối ưu hóa quy trình: AI có thể phân tích dữ liệu về quy trình vận hành khohàng để đưa ra các cải tiến và tối ưu hóa Nó có thể xác định các vấn đề tiềm

ẩn, đề xuất các phương pháp cải thiện và tối ưu hóa các quy trình vận hànhkho Các thuật toán học máy và học sâu có thể được áp dụng để tìm hiểu quytrình từ dữ liệu và đưa ra các khuyến nghị cụ thể

- Xử lý tự động: AI có thể được sử dụng để tự động hóa các nhiệm vụ trongquản lý kho hàng, từ việc nhận dạng và phân loại sản phẩm tự động đến việctối ưu hóa thời gian và vận chuyển

- Phân tích dữ liệu và thông tin: AI có thể giúp khai thác thông tin từ cácnguồn dữ liệu lớn trong quản lý kho hàng Nó có thể phân tích các dữ liệu vềđơn hàng, vận chuyển, lưu trữ và truyền thông để tạo ra các thông tin và hiểubiết hữu ích cho quản lý quyết định Ví dụ, AI có thể phát hiện xu hướng tiêudùng, kiểm tra chất lượng hàng hóa và giúp đưa ra các chiến lược kinhdoanh

1.2.2 Quản lý nguồn cung cấp

Quản lý nguồn cung cấp là một trong những mối quan tâm lớn của doanhnghiệp logistics nếu muốn tăng cường tính bền vững của chuỗi cung ứng Với việc

vận dụng AI, giờ đây các hành động đánh giá nhà cung cấp, kiểm toán và chấmđiểm tín dụng cung cấp đã trở nên dễ dàng hơn bao giờ hết.

Hình 2: Quản lý nguồn cung đóng vai trò quan trọng trong việc tăng cường tính

bền vững của doanh nghiệp logistics

Với sự hỗ trợ của ML và các thuật toán khác, AI sẽ kích hoạt quy trình thuthập dữ liệu thụ động Nguồn dữ liệu này sẽ được tạo ra thông qua quá trình tự độnghóa, sau đó cung cấp nhiều lựa chọn dựa trên tham số mà doanh nghiệp mongmuốn Từ nguồn này, doanh nghiệp có thể tiến hành đánh giá, cân nhắc để tìm ranhững nhà cung cấp hứa hẹn mang đến thành công ngay từ lần hợp tác đầu tiên

AI có thể sử dụng để phân tích dữ liệu từ các hệ thống quản lý chuỗi cungứng và đưa ra dự báo về nhu cầu sản phẩm Điều này giúp tối ưu hóa quá trình đặthàng, quản lý lượng hàng tồn kho và đáp ứng kịp thời với nhu cầu của khách hàng

 Kiểm soát và hoạch định hàng tồn kho

Hàng tồn kho là những nguồn lực rảnh rỗi nhằm duy trì tốt dịch vụ kháchhàng nhưng làm phát sinh chi phí đáng kể Do đó, khả năng kiểm soát và hoạchđịnh hàng tồn kho ở mức chi phí tối thiểu mà vẫn đảm bảo lượng sản phẩm sẵn sàngcung ứng cho khách hàng là yếu tố quan trọng đối với sự thành công của doanhnghiệp.Khả năng đó có thể được nâng cao nhờ sự hỗ trợ từ những thông tin chínhxác và kịp thời về ước tính nhu cầu khách hàng, quy mô và chủng loại hàng tồn khosẵn có và lượng thời gian để hoàn thành đặt hàng của khách hàng Tuy vậy, những

Trang 7

thông tin này thường khó ước tính hoặc dự đoán Trong trường hợp này, một hệchuyên gia như Trợ lý quản trị hàng tồn kho (IMA) được thiết kế bởi Allen (1986)

có thể giúp cải thiện hiệu quả quản trị hàng tồn kho từ 8-18% bằng cách giảm lỗi

 Quản lý thu mua và cung ứng

Một quyết định làm hay mua liên quan đến việc cân nhắc giữa các lựa chọn

là sản xuất hàng hóa, dịch vụ hay mua từ các nguồn cung cấp bên ngoài để sử dụngtốt hơn Do sự phức tạp của các trường hợp này, quyết định làm hay mua cần đếnnhững công cụ hỗ trợ ra quyết định hệ thống Ví dụ, Humphreys và cộng sự đã pháttriển một hệ chuyên gia có thể hỗ trợ các nhà quản lý thu mua trong việc đánh giáhiệu quả của các nhà cung cấp tiềm năng, mở rộng trao đổi thông tin giữa các nhânviên thu mua và giảm thời gian ra quyết định

Gần đây nhất, Nissen và Sengupta đã đề xuất một phần mềm thông minh cóthể tự động hóa quy trình tìm kiếm nhà cung cấp tiềm năng thông qua danh mục sảnphẩm trực tuyến, đánh giá các nhà cung cấp đối với nhiều thuộc tính, sàng lọcnhững nhà cung cấp đủ tiêu chuẩn và hoàn thành những đơn hàng

 Hoạch định và dự báo nhu cầu

Thông tin về nhu cầu trong tương lai là cơ sở để hoạch định năng lực sảnxuất, nguồn nhân lực, kiểm soát hàng tồn kho, phát triển sản phẩm mới và các chiếndịch xúc tiến Tuy nhiên, sự hữu dụng của nó thường phụ thuộc vào tính chính xác,dựa vào khả năng của doanh nghiệp để dự đoán sự biến động của những nhu cầutrong tương lai Trong khi những kỹ thuật dự báo truyền thống chủ yếu dựa vào sựchính xác và hợp lệ của dữ liệu trong quá khứ thì kỹ thuật AI hiện nay đã được giớithiệu như một công cụ thay thế nhằm dự báo và hoạch định nhu cầu Ví dụ, Yu vàcác cộng sự (năm 2002) đã đề xuất phương pháp khớp mẫu trong khuôn khổ hệthống dựa trên agent (agent là các kỹ thuật giải quyết vấn đề trong đó chia nhỏ mộtquyết định thành các vấn đề nhỏ hơn và giải quyết các vấn đề đó) kết hợp vớichuyên môn của con người và kỹ thuật khai thác dữ liệu để dự đoán nhu cầu chosản phẩm mới

 Thu gom đơn hàng

Thu gom đơn hàng cần nhiều lao động, thường chiếm tỉ lệ lớn trong chi phívận hành kho bãi, do vậy, nó ảnh hưởng đáng kể đến năng suất kho bãi Như mộtphần của quy trình tự động hóa, Kim và các cộng sự (năm 2002) đã phát triển một

hệ thống dựa trên agent thông minh có thể phân công công nhân đến những vùng cụthể của những đơn hàng Nó cũng được thiết kế để điều chỉnh tốc độ băng chuyền

để tối thiểu hóa thời gian xếp hàng và tối đa hóa lượng thu gom đơn hàng

 Quản trị quan hệ khách hàng

Quản trị quan hệ khách hàng là yếu tố quan trọng trong việc cải thiện giaohàng, xây dựng liên kết xã hội với khách hàng và đảm bảo sự trung thành của kháchhàng bằng cách duy trì mối quan hệ cùng có lợi dài hạn với những khách hàng giátrị được lựa chọn từ nhiều khách hàng Baxter và cộng sự (năm 2003) đã đề xuấtmột mô hình dựa trên agent mô phỏng tương tác giữa môi trường kinh doanh vànhững khách hàng Mô hình của họ xem xét tương tác của những khách hàng quamạng xã hội và sau đó kết hợp với marketing truyền miệng về sản phẩm và dịch

1.2.3 Vận chuyển và giao hàng

Trong quản lý chuỗi cung ứng thì việc vận chuyển và giao hàng là công việchàng đầu được ưu tiên tự động hoá, ứng dụng AI Hiện nay, các ứng dụng AI trongcông việc này phổ biến hơn cả bao gồm: xe tự lái, máy bay không người lái, robotkho hàng và con đường thông minh

❖ Xe tự hành AGV

Xe tự hành AGV, Robot AGV, tiếng anh là Automation Guided Vehicle, làloại xe sử dụng các công nghệ dẫn đường để vận chuyển hàng hóa, nguyên vật liệuđến những địa điểm đã được đánh dấu sẵn mà không cần đến sự can thiệp của conngười Có thể dễ dàng nhận thấy sự gia tăng trong sử dụng xe tự hành AGV vàrobot di chuyển tự động Với khả năng di chuyển dễ dàng trong nhà kho mà khôngcần sự hướng dẫn của con người, xe tự hành AGV có thể cải thiện hoạt động giaohàng một cách hiệu quả, tiết kiệm thời gian, di chuyển hàng an toàn và mang lạinhững lợi ích thiết thực

Trang 9

Hình 3: Robot vận chuyển hàng hóa

❖ Drone - Máy bay không người lái

Loại công nghệ này đang ngày càng trở nên phổ biến trên toàn thế giới nóichung và là giải pháp tối ưu trong tình trạng giao thông “khắc nghiệt” ở Việt Namnói riêng, các drone được lập trình để giao kiện hàng đến một địa điểm hoặc chuỗicác địa điểm được quy định một cách rất nhanh chóng, tiết kiệm được thời gian, chiphí vận chuyển, tránh sai sót so với vận chuyển truyền thống Rõ ràng, đây làphương tiện hoàn hảo giúp doanh nghiệp có thể giao sản phẩm đến những nơi khóvận chuyển Máy bay không người lái là phương thức vận chuyển an toàn, đáng tincậy, đặc biệt đối với những sản phẩm có thời hạn sử dụng ngắn như ngành chăm sócsức khỏe Với phương thức vận chuyển này, doanh nghiệp có thể giảm chi phí lãngphí và hạn chế chi phí phát sinh đầu tư cho kho lưu trữ

Tuy nhiên, vẫn có những hạn chế khi sử dụng hình thức vận chuyển này.Drone vẫn bị giới hạn trong các gói hàng nhỏ và khoảng cách giao hàng ngắn,không những thế, Drone vẫn còn khá mỏng manh và đòi hỏi kỹ thuật viên và ngườivận hành có tay nghề cao, điều này làm tăng thêm chi phí sản xuất và hoạt động.Ngoài ra, Drone vẫn chỉ là cỗ máy được điều khiển bằng máy tính, chúng sẽ dễ bịtin tặc tìm cách lấy cắp hoặc phá hủy đơn hàng Các công ty logistics hằng năm phải

chi hàng triệu USD để mua bảo hiểm và luôn muốn các nhà cung ứng đủ khả năngtrang trải chi phí khi tai nạn xảy ra.

Hình 4: Máy bay không người lái giao hàng

❖ Robot kho hàng

Robot kho hàng là một công nghệ ứng dụng AI trong Logistics được chútrọng hiện nay Quy mô thị trường robot kho toàn cầu dự kiến đạt 6,82 tỷ USD vàonăm 2026 với tốc độ CAGR (tỷ lệ tăng trưởng kép hàng năm) là 13,1% từ 2022-

2026 Amazon là một trong những tên tuổi lớn vận dụng robot kho hàng hiện nayvới 200.000 robot làm việc tại các kho hàng để hỗ trợ việc chọn, phân loại, vậnchuyển và sắp xếp hàng hóa

Thị trường robot kho hàng bao gồm việc sử dụng hệ thống tự động, robot vàphần mềm chuyên dụng để thực hiện các nhiệm vụ khác nhau và hợp lý hóa quytrình tự động hóa trong kho Trong những năm gần đây, vai trò của robot càng trởnên quan trọng trong chuỗi cung ứng khi góp phần giảm chi phí, thúc đẩy quá trình

tự động hóa kho hàng và nâng cao năng suất lao động Robot nhà kho giúp tiết kiệmthời gian và công sức trong việc cập nhật hàng tồn kho, đóng gói hàng hóa, sắp xếphàng hóa lên kệ Sự gia tăng kết nối của robot với các hoạt động thương mại điện tử

Trang 11

và nhu cầu nhận hàng ngày càng nhanh từ người tiêu dùng thúc đẩy sự phát triểncủa thị trường robot kho hàng toàn cầu.

Tuy nhiên, chi phí đầu vào cao hơn cũng như những khó khăn trong quá triểnkhai đồng bộ robot được cho rằng sẽ trở thành rào cản sự phát triển của thị trườngnày Ngoài ra, các gián đoạn trong chuỗi cung ứng, tình trạng thiếu nguyên liệu haylạm phát cũng tác động tiêu cực đến sự phát triển của thị trường robot kho hàng

Hình 5: Robot kho hàng

❖ Con đường thông minh

Công nghệ đường thông minh (Smart road technology) là sự kết hợp giữa cơ

sở hạ tầng vật lý công nghệ như lối đi, cảm biến, pin mặt trời và cơ sở hạ tầng phầnmềm Trí tuệ nhân tạo (AI - Artificial intelligence), Dữ liệu lớn (Big Data), Internetvạn vật (IoT - Internet of things),

Thông qua cơ sở hạ tầng thông minh, dữ liệu được thu thập, phân tích trongthời gian thực, sử dụng để giải quyết các vấn đề giao thông đô thị Dữ liệu cũng cóthể được lưu trữ lên đám mây (Cloud) để phân tích dài hạn, cung cấp thông tin quantrọng cho việc cải thiện đường xá và bảo vệ môi trường

Công nghệ đường thông minh giúp các nhà hoạch định chính sách và chínhphủ giải quyết được những thách thức trong quá trình đô thị hóa và xây dựng thànhphố thông minh Những con đường thông minh mang lại rất nhiều lợi ích như: Giảm

ùn tắc, tăng cường đảm bảo an toàn khi tham gia giao thông, xác định các vấn đề vềđường xá nhanh chóng, giảm ô nhiễm môi trường.

Đây là một trong những ứng dụng AI trong Logistics khác được nhiều doanhnghiệp lựa chọn Đường thông minh được trang bị các tấm pin mặt trời và đèn LED,giúp sản xuất điện và ngăn đường trơn trượt, trong khi đèn LED cảnh báo người lái

xe về điều kiện đường thay đổi Những con đường có cảm biến cáp quang kết nốiinternet sẽ cảm nhận được lưu lượng giao thông, cảnh báo người lái xe Giải phápnày giúp cải thiện độ an toàn, giảm sự chậm trễ trong chuỗi cung ứng, từ đó thúcđẩy việc giao hàng diễn ra nhanh chóng hơn

1.2.4 Các tác vụ backoffice

Những tác vụ văn phòng đóng vai trò quan trọng trong ngành Logistics Vớiviệc kết hợp AI và Tự động hóa Quy trình Robot (RPA) trong các tác vụ back-office, người lao động có cơ hội nâng cao chất lượng công việc, cải thiện tốc độ và

độ chính xác hơn

Với việc ứng dụng AI trong Logistics, doanh nghiệp có thể tự động hóa cáctác vụ văn phòng, bao gồm việc lập kế hoạch và theo dõi, tạo báo cáo, xử lý các hóađơn, vận đơn, bảng tỷ giá và những email khác

● Lập kế hoạch và theo dõi: AI có khả năng lên kế hoạch vận chuyển,điều phối hướng vận chuyển hàng hóa cũng như phân công, quản lýcác nhân viên khác nhau đến từng điểm giao cụ thể Ngoài ra, AI còn

có khả năng theo dõi tình trạng hàng hóa trong kho để kịp thời cậpnhật

● Tạo báo cáo: Thông thường, các công ty Logistics thường sử dụngRPA để tạo tự động các báo cáo có tính thường xuyên để thông báocho nhà quản lý, đảm bảo mọi người đều nắm rõ được tình hình.Những giải pháp RPA có thể dễ dàng tự tạo báo cáo, phân tích nộidung và gửi qua email cho các bên liên quan dựa trên nội dung báocáo

Trang 13