Ngành vận tải và Logistics động đã trải qua một cuộc biến đổi toàn diện nhờ sự ứng dụng đa dạng của trí tuệ nhân tạo (AI). Không chỉ đơn thuần là cải tiến, AI thậm chí đã thay đổi cách chúng ta nghĩ về khả năng của hệ thống vận chuyển và quản lý chuỗi cung ứng. Từ việc tối ưu hóa lộ trình vận tải đến việc dự đoán nhu cầu thị trường. Hãy cùng nhau khám phá cách mà trí tuệ nhân tạo trong logistics đang được vận hành như thế nào nhé.
Cách Trí tuệ nhân tạo trong Logistics đã và đang được áp dụng
Xe tải tự hành
Trong thời gian gần đây, việc phát triển xe tải tự lái đã trở thành một ứng dụng tiên phong của ngành công nghiệp trí tuệ nhân tạo trong Logistics. Những hành trình đường dài xuyên quốc gia thường mệt mỏi và dễ dự đoán hơn. Điều này tạo điều kiện thuận lợi cho sự ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong logistics nói chung và vận tải nói riêng.
Một công ty khởi nghiệp tại California đã phát triển thành công chiếc xe tải tự lái có khả năng vận chuyển hàng hóa trên khoảng cách 41 giờ chạy xuyên qua đất nước để giao bơ. Đây là chuyến hành trình xuyên quốc gia đầu tiên trên thế giới bằng xe tải thương mại tự lái. Sự áp dụng của trí tuệ nhân tạo không chỉ có thể tiết kiệm chi phí tài xế mà còn đáp ứng nhu cầu giao hàng của họ.
Hàng không
Việc sử dụng trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực logistics và vận tải không phải là điều mới . Tuy nhiên, việc tích hợp công nghệ này vào hoạt động giao thông hàng không có khả năng tạo ra sự thay đổi đáng kể. Điều này mở ra cơ hội mới trong việc thiết kế máy bay và quản lý không lưu.
Có nhiều dự án nghiên cứu đang áp dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành hàng không nhằm cải thiện khả năng dự báo tình hình giao thông ở các giai đoạn khác nhau trong chuyến bay. Ví dụ, dự án BigData4ATM sử dụng phân tích dữ liệu về hành vi hành khách để cải thiện hoạt động sân bay trong tương lai. Sự ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong vận tải cũng có thể được sử dụng để đảm bảo tích hợp tốt hơn trên không. Giúp giảm bớt một số nhiệm vụ và tập trung cho những nhiệm vụ quan trọng hơn trong quá trình bay.
Vận chuyển, Điều hướng và Cảng
Trong vài năm gần đây, sự phát triển của ngành hậu cần vận tải biển đã trở nên cực kỳ cần thiết. Khi nhiều doanh nghiệp vẫn sử dụng tàu thủy để chuyên chở hàng hóa. Vận tải biển đòi hỏi việc phân tích nhiều dữ liệu để tối ưu hóa lộ trình vận chuyển cho các tàu có kích thước và loại hàng hóa khác nhau. Sự kết hợp của trí tuệ nhân tạo trong logistics và phần mềm vận tải cung cấp khả năng thu thập dữ liệu cụ thể. Giúp đưa ra các quyết định thông minh, tăng cường an toàn trong quá trình vận chuyển và tối ưu hóa hiệu suất năng lượng của các tàu thủy.
Hậu cần và điều hướng hàng hải dựa vào nhiều yếu tố biến đổi, và thường rất khó để đưa ra quyết định tối ưu về tuyến đường mà không có sự hỗ trợ từ các dữ liệu. Việc kiểm soát tàu từ đất liền cũng có thể mang lại hiệu quả. Chẳng hạn, dự án MUNIN đã thử nghiệm hệ thống tàu tự hành được điều khiển từ xa từ bờ, tăng tiềm năng của tự động hóa trong lĩnh vực vận tải biển. Giúp điều hướng tàu thủy một cách hiệu quả để đảm bảo vận chuyển hàng hải đạt chất lượng tốt nhất.
Thị giác máy tính
Cấu trúc của mọi hệ thống thị giác máy tính dựa chủ yếu vào hai yếu tố chính: Bộ cảm biến hình ảnh và bộ xử lý thông minh tương tự “não bộ” máy tính. Thông qua việc áp dụng các thuật toán phức tạp, khả năng thị giác máy tính được thể hiện qua khả năng nhận diện các đối tượng, nhận biết hàng hóa, theo dõi các hoạt động cụ thể, phân tích màu sắc và thậm chí thực hiện các hành động cụ thể.
Ứng dụng thị giác máy tính đã và đang được áp dụng rộng rãi để giám sát tình trạng sản xuất. Từ việc phát hiện lỗi sản phẩm đến việc tối ưu hóa năng suất. Đáng chú ý, các hệ thống hỗ trợ thị giác máy tính còn có khả năng tự động phát hiện các vấn đề, xác định nguyên nhân gây ra sự cố, đánh giá mức độ nghiêm trọng. Thậm chí thực hiện các biện pháp ngăn ngừa để tránh rủi ro trong tương lai đối với hàng hóa.
Một lĩnh vực ứng dụng khác của thị giác máy tính là quá trình đóng gói và vận chuyển sản phẩm. Không chỉ giới hạn trong việc nhận dạng và xác định vị trí của các sản phẩm trong kho, công nghệ này còn có khả năng hoạt động tự động. Với hệ thống thị giác máy tính thông minh, sẽ giảm thiểu tình trạng gián đoạn cho khách hàng, nâng cao chất lượng chuỗi cung ứng và tăng bảo mật trong quá trình giao hàng.
Phân tích dự đoán
Mọi doanh nghiệp logistics đều phải thể hiện khả năng vận hành hiệu quả. Đảm bảo giao hàng đúng thời hạn và tối ưu hóa chi phí vận chuyển. Để đạt được mục tiêu này, việc tiến hành phân tích sâu dựa trên dữ liệu lịch sử để phát hiện các xu hướng rủi ro, áp đảo khó khăn và thực hiện dự báo là cực kỳ quan trọng.
Theo báo cáo năm 2020 về ngành logistics của MHI, tỷ lệ các doanh nghiệp logistics sử dụng phân tích và dự đoán đã tăng từ 17% vào năm 2017 lên 30% vào năm 2019. Khả năng này không chỉ giúp cải thiện quá trình theo dõi chuỗi cung ứng, tối ưu hóa lộ trình vận chuyển và tăng khả năng quản lý. Mà còn giúp xác định và ứng phó với các tình huống không mong đợi và nguy cơ tiềm ẩn.
Dữ liệu lớn – Big Data
Giống như trong mọi ngành kinh doanh khác, Logistics luôn tồn tại một lượng lớn dữ liệu. Nếu không có hệ thống quản lý dữ liệu hiệu quả, doanh nghiệp sẽ gặp khó khăn trong việc xử lý toàn bộ tài liệu này. Các tổ chức có thể thực hiện việc tiết kiệm chi phí và tránh giao hàng chậm trễ bằng cách thu thập dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.
Theo một nghiên cứu, hơn 91% trong tổng số 1000 công ty Fortune đang đầu tư vào lĩnh vực dữ liệu khổng lồ. Thêm vào đó, việc áp dụng phân tích dựa trên trí tuệ nhân tạo cho phép các doanh nghiệp tính toán các yếu tố biến đổi như lịch bảo trì xe, dữ liệu từ cảm biến trên xe, thời tiết và chi phí nhiên liệu.
Với việc áp dụng các phương pháp xử lý dữ liệu và cải tiến mới trên toàn bộ chuỗi cung ứng, AI đang thúc đẩy sự thay đổi trong các quy trình logistics. Những tiến bộ như phân tích dự đoán, robot, thị giác máy tính, dữ liệu khổng lồ và phương tiện tự hành là những ví dụ cho thấy công nghệ có khả năng cải thiện đáng kể hoạt động logistics và quản lý chuỗi cung ứng. Chúng thay đổi cách quản lý hàng tồn kho, cũng như tối ưu hóa hệ thống vận chuyển và logistics trong các giai đoạn khác nhau. Các doanh nghiệp logistics và chuỗi cung ứng có thể coi công nghệ này như một công cụ tăng cường hiệu suất và tiết kiệm chi phí.
