6 ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong chuỗi cung ứng không thể bỏ qua

Khi mọi lĩnh vực sản xuất và dịch vụ đang thay đổi theo xu hướng chuyển đổi số, ngành logistics cũng không ngoại lệ. Theo nghiên cứu của Meticulous Research, trí tuệ nhân tạo trong lĩnh vực logistics và thị trường chuỗi cung ứng toàn cầu sẽ tăng trưởng CAGR đạt mức 45,5% tính tới năm 2027. Dưới đây là 6 ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp tối ưu hiệu suất chuỗi cung ứng của doanh nghiệp.

Đọc thêm:

Nhà máy thông minh trong công nghiệp 4.0

Tầm quan trọng của AI trong thương mại điện tử

 

Big data sử dụng trí tuệ nhân tạo

big data

Trong lĩnh vực logistics, để xử lý lượng dữ liệu khổng lồ thu thập được một cách chính xác và nhanh chóng, trí tuệ nhân tạo đóng vai trò vô cùng quan trọng. Với các giải pháp AI, các công ty logistics có thể lọc và tối ưu dữ liệu tại từng điểm chạm, phân tích dữ liệu nhằm hỗ trợ đưa ra quyết định và lập kế hoạch nhờ machine learning, tăng cường tự động hoá cho các tác vụ lặp lại với một ví dụ điển hình là chatbot…

Kho tự động ứng dụng trí tuệ nhân tạo

kho tu dong

Một chuỗi cung ứng hoạt động trơn tru phụ thuộc rất nhiều vào việc quản lý kho. Bất kỳ một lỗi sai trong dự báo nhu cầu đều gây ra những tổn thất đáng kể cho công ty. Các nhà kho tự động tích hợp trí tuệ nhân tạo là giải pháp giảm thiểu rủi ro, đồng thời giúp cắt giảm chi phí cho doanh nghiệp. Công nghệ này có thể thực hiện phần lớn các tác vụ thường nhật, dự đoán nhu cầu, thay đổi lộ trình hàng hoá đang đi đường, chỉnh sửa đơn hàng, giao tiếp với các AI khác nhằm tối ưu hoá vận chuyển giữa các kho… Tính linh hoạt của trí tuệ nhân tạo có khả năng định hình lại mô hình quản lý kho truyền thống.

Phương tiện tự động

xe tu lai su dung tri tue nhan tao

Trí tuệ nhân tạo được ứng dụng trong những chiếc xe tự lái giúp giảm thời gian giao hàng và chi phí vận chuyển, tiết kiệm chi phí nhân công và gia tăng lợi thế cạnh tranh của công ty với các đối thủ. Hiện nay, công nghệ này vẫn cần đến sự giám sát của con người, tuy nhiên nó vẫn được kỳ vọng sẽ trở nên hoàn toàn tự động trong tương lai.

Thị giác máy tính

thi giac may tinh tri tue nhan tao

Công nghệ thị giác máy tính ứng dụng trí tuệ nhân tạo giúp những “gã khổng lồ” trong lĩnh vực logistics và bán lẻ như DHL và Amazon tối ưu hoá hiệu quả hoạt động. DHL sử dụng AI để thực hiện kiểm tra trực quan, như scan và phát hiện hư hại, phân loại hư hại và xác định phương thức khắc phục phù hợp. Trong khi đó, Amazon sở hữu hệ thống dỡ hàng giúp các tác vụ được thực hiện trong vòng 30 phút, giảm 150% thời gian cất dỡ thông thường.

Machine learning trong lựa chọn nhà cung cấp và quản lý mối quan hệ nhà cung cấp

machine learning tri tue nhan tao

Lựa chọn nhà cung cấp và tìm nguồn cung ứng từ các nhà cung cấp phù hợp là yếu tố tiên quyết giúp tăng cường tính bền vững của chuỗi cung ứng. Với sự trợ giúp của machine learning, việc đánh giá, kiểm toán và chấm điểm tín dụng các nhà cung cấp trở nên nhanh chóng và tự động, đưa ra những “kịch bản” hợp tác thành công nhất.

Trải nghiệm khách hàng

trai nghiem khach hang voi tri tue nhan tao

Công nghệ AI giúp cá nhân hoá dịch vụ, gợi ý sản phẩm dựa trên các giao dịch quá khứ và lịch sử tìm kiếm sản phẩm, giúp khách hàng tuỳ chỉnh sản phẩm dựa trên sở thích và thói quan tiêu dùng…; từ đó, nâng cao trải nghiệm người dùng cũng như tỉ lệ tái mua hàng. Việc đảm bảo tương tác khách hàng nhờ tích hợp AI mang đến lợi ích doanh thu, đồng thời hỗ trợ xây dựng thương hiệu hiệu quả.

 

Trong tương lai, các hệ thống dựa trên AI sẽ là chìa khoá mở ra sức mạnh tiềm ẩn của dữ liệu doanh nghiệp. Điều này cho phép cải thiện các tác vụ quản lý kho, vận chuyển nhanh chóng, giảm sự cố giao thông, đồng thời tăng độ chính xác và hiệu quả back office, mang đến trải nghiệm khách hàng tốt hơn và lợi nhuận kinh doanh tổng thể tốt hơn.

AI mang đến một kịch bản win-win cho tất cả các bên liên quan trong chuỗi cung ứng nhưng đòi hỏi sự nỗ lực và đầu tư đáng kể để xây dựng và duy trì. Để giải quyết các vấn đề logistics thực tế của doanh nghiệp, cần đánh giá tỉ mỉ trước khi sử dụng các hệ thống tích hợp AI để giải quyết, đối chiếu với mục tiêu kinh doanh và sử dụng các chỉ số phù hợp để đo lường hiệu quả.