Tin KHCN trong nước
AI giải bài toán logistics cho doanh nghiệp nhỏ và vừa (03/12/2018)
-   +   A-   A+   In  
Chi phí Logistics của Việt Nam đang chiếm tới 20,9% GDP, nhiều chuyên gia cho rằng việc áp dụng trí tuệ nhân tạo (AI) cho logistics không chỉ mang lại lợi ích cho doanh nghiệp mà còn giải quyết được tình trạng tắc nghẽn giao thông đô thị.

Tuy nhiên, đối với các doanh nghiệp, việc áp dụng AI vẫn còn rất mới mẻ. AI có thể thực sự giải quyết được những vấn đề gì? khả năng tiếp nhận của các doanh nghiệp Việt Nam ra sao?
 
 
Bài phân tích dưới đây của anh Phạm Nam Long - đồng sáng lập, CEO của Abivin, đơn vị đưa ra giải pháp phần mềm Abivin vRoute - ứng dụng AI trong logistics cho một loạt các nhãn hàng bán lẻ của Việt Nam để tối ưu hóa vận hành chuỗi cung ứng sẽ cho thấy một bức tranh về khả năng áp dụng AI cho logistics truyền thống ở Việt Nam.
 
 
Những vấn đề của logistics Việt Nam
 
 
Không chỉ ở nước ta mà trên cả thế giới, logistic là lĩnh vực rất phát triển, thu hút nguồn ngân sách lớn của mỗi quốc gia và hiện còn rất nhiều vấn đề cần được ứng dụng kiến thức hiện đại trong lĩnh vực công nghệ thông tin như Dữ liệu lớn, Trí tuệ Nhân tạo, Học Máy... để giảm nhẹ khối lượng lao động, tiết kiệm chi phí, tăng độ an toàn...
 
 
Tuy nhiên, chỉ số hiệu quả dịch vụ logistics chưa cao. Theo đánh giá hoạt động logistics của Việt Nam Ngân hàng Thế giới (WB) vào năm 2016 thì Việt Nam đứng thứ 64/160 nước; tốc độ phát triển bình quân hằng năm của ngành logistics Việt Nam khoảng 14-16%.
 
 
Nhưng vấn đề nổi cộm nhất là chi phí logistics của Việt Nam ở mức cao, tương đương 20,9% GDP (cao hơn Thái Lan 6%, Malaysia 12%, còn so với Singapore thì cao hơn tới 3 lần), trong đó, chi phí vận tải chiếm khoảng 50-60%, quá cao so với thế giới. Đối với các doanh nghiệp, chi phí logistics thay đổi từ 4% đến trên 30% doanh thu.
 
 
Nguyên nhân tăng cao của chi phí logistics ở Việt Nam có nhiều, đã được nhiều hội nghị và các công trình nghiên cứu khoa học chỉ ra, trong đó có việc hạn chế ứng dụng công nghệ thông tin trong quy trình hoạt động logistics.
 
 
Kết quả điều tra của Đại học Kinh tế Quốc dân cho thấy, việc sử dụng phần mềm quản lý kho bãi và quản lý cơ sở bán hàng ở hầu hết các tỉnh, thành phố đều rất thấp (23,3% ở tỉnh Hải Dương; 30,3% tại Đà Nẵng; Hà Nội 32,7% và cao nhất là thành phố Hồ Chí Minh cũng chỉ đạt 39,3%).
 
 
 
Ứng dụng AI sẽ tối ưu hóa lộ trình tiết kiệm chi phí kho bãi, vận chuyển. Ảnh: www.cleo.com
 
Nghiên cứu khảo sát của tổ chức tư vấn SMC cũng chỉ ra kết quả tương tự với 45% công nghệ thông tin của nhà cung cấp không đạt yêu cầu. Hạn chế công nghệ doanh nghiệp đang là điểm yếu trong nước trước sức cạnh tranh và xu thế mở rộng của các doanh nghiệp nước ngoài, bởi việc ứng dụng CNTT mang lại rất nhiều lợi ích.
 
 
Hiện nay, chúng tôi nhận thấy có một số vấn đề cụ thể nhức nhối trong khâu vận chuyển hàng hóa của ngành logistics truyền thống:
 
 
- Lãng phí thời gian sắp xếp lộ trình giao hàng hằng ngày bằng phương pháp thủ công truyền thống với hàng ngàn đơn hàng, hàng trăm xe giao hàng, cùng vô cùng nhiều các điều kiện giao hàng ràng buộc khác. Quản lý vận hành từng chức năng riêng lẻ trong chuỗi cung ứng (quản lý kho, vận tải, đơn hàng...) rất rời rạc, thiếu đồng bộ;
 
 
- Không có hệ thống thông tin báo cáo tổng hợp dữ liệu thực tế trực quan, kịp thời và hỗ việc ra quyết định cho nhà quản lý đánh giá;
 
 
- Không thể giám sát được tình trạng hàng hóa, đội xe, và các quy trình vận hành kinh doanh theo thời gian thực, không lấy ngay tức thời được phản hồi của khách hàng;
 
 
Đó chính là một số nguyên nhân dẫn đến chi phí logistics cao, mất nhiều thời gian cho những công việc lặp đi lặp lại, hoặc những công việc tính toán mà con người không thể thực hiện được nhanh và tối ưu như phần mềm.
 
 
Công nghệ 4.0 có thể giải quyết những bất cập gì?
 
 
Để ứng dụng công nghệ 4.0 (thuật toán tối ưu, trí tuệ nhân tạo, học máy, phân tích dữ liệu lớn…) nhằm tối ưu hóa vận hành chuỗi cung ứng, cần giải quyết những bất cập nêu trên, cụ thể như:
 
 
- Tạo ra lộ trình giao hàng tối ưu bằng cách áp dụng thuật toán thông minh, tích hợp công nghệ học máy, trí tuệ nhân tạo (AI), dữ liệu lớn... Thuật toán có thể tạo ra lộ trình nhanh nhất và tiết kiệm chi phí nhất cho hàng trăm xe giao hàng và hàng nghìn đơn hàng, chỉ trong vài giây.
 
 
- Số hóa toàn bộ quy trình giao hàng: kiểm soát đơn hàng, kiểm soát tồn kho, sản phẩm, tối ưu quãng đường, quản lý đội xe theo thời gian thực (tracking), tạo ra báo cáo chi tiết;
 
 
- Hệ thống phân tích dữ liệu lớn có khả năng trả lời các câu hỏi chuyên biệt nhằm hỗ trợ việc ra quyết định của nhà quản lý. Ví dụ: Hệ thống sẽ giúp nhà quản lý logistics trả lời được các câu hỏi như chi phí giao hàng của các chi nhánh đã tối ưu chưa? Tất cả đội xe của họ đã hoạt động hết công suất chưa? Dự báo khu vực nào có lượng đơn hàng cao nhất?...
 
 
- Kết nối trực tiếp được với khách hàng, đảm bảo chăm sóc và giải quyết kịp thời các yêu cầu phát sinh trong thực tế…
 
 
Những yếu tố nêu trên đã giúp tiết kiệm đến 40% chi phí của một số công đoạn trong hoạt động logistics, nâng cao 30% hiệu quả giao hàng, tiết kiệm thời gian lập kế hoạch lên tới 99%.
 
 
 
Nhân viên của một hãng vận chuyển đi giao hàng. Nguồn ảnh: Vietnambiz
 
 
Khả năng tiếp nhận của doanh nghiệp vừa và nhỏ Việt Nam
 
 
Theo Hiệp hội doanh nghiệp, cả nước hiện có khoảng 1.200 doanh nghiệp cung cấp dịch vụ logistics, chủ yếu về dịch vụ giao nhận vận tải, kho bãi, bốc dỡ, đại lý vận tải,… tập trung chủ yếu ở khu vực TP.HCM và Hà Nội, với số lượng lao động lên đến khoảng 1,5 triệu, trong đó TP.HCM chiếm khoảng 40%.
 
 
Đây là con số rất lớn nhưng trên thực tế ngoại trừ các doanh nghiệp nhà nước đang được cổ phần hóa, hầu hết các doanh nghiệp này có quy mô vừa và nhỏ (SMEs), vốn điều lệ bình quân từ 4-6 tỷ đồng. Nhìn chung, tiềm năng vốn chưa đủ mạnh khiến cho họ cảm thấy khá khó khăn trong việc ra quyết định có nên đầu tư vào phần mềm khi chưa có sự đảm bảo trong việc thu hồi vốn. Một rào cản tiếp theo là việc thiếu kỹ năng vận hành kỹ thuật và thiếu nhân viên được huấn luyện một cách bài bản.
 
 
Tiếp đến là có quá nhiều giải pháp phần mềm để lựa chọn, do đó nếu ra quyết định đầu tư có thể dẫn đến không hiệu quả khi tiếp nhận những ứng dụng không phù hợp với đặc thù của công ty.
 
 
Bên cạnh đó, các công ty cũng lo lắng việc áp dụng công nghệ mới sẽ khiến họ mất việc hoặc minh bạch hóa các hoạt động không đúng quy định. Trong quá trình triển khai ứng dụng Abivin vRoute, nhiều khách hàng cũng cho thấy sự lo lắng này, mặc dù chúng tôi khẳng định phần mềm Abivin vRoute chỉ mang tính chất hỗ trợ, giúp công việc của các nhân viên giao hàng hiệu quả hơn.
 
 
Ở thời điểm hiện tại, việc kết hợp trí tuệ nhân tạo và máy móc nhằm hướng đến việc cung cấp các giải pháp logistics hoàn toàn mới cho những hãng bán lẻ lớn trên toàn cầu. Công nghệ sẽ phải tạo ra các robot biết tự học hỏi cũng như có thể tìm và vận chuyển hàng hoá trong nhà kho một cách hiệu quả.
 
 
Trong tương lai, các kho chứa hàng hóa sẽ khác hoàn toàn so với những gì chúng ta thấy ngày nay. Thay vì được thiết kế dành cho con người, các kho chứa hàng sẽ được xây dựng dành riêng cho những cỗ máy làm việc 24/7 mà không cần giám sát. Tương tự như vậy sẽ xuất hiện các xe tự lái, các thiết bị bay (drone) giao hàng… Theo dự đoán, ứng dụng của AI trong ngành logistics sẽ ngày càng đóng vai trò nổi bật, góp phần tiết kiệm chi phí và đẩy nhanh tốc độ giao hàng.
 
 
Về tổng thể, để có thể sẵn sàng tiếp nhận các ứng dụng AI trong logistics, điều đầu tiên chính là phải tăng cường nhận thức từ cấp cao cho tới các doanh nghiệp, nhà trường, đơn vị nghiên cứu, từ đó xây dựng nên những chương trình hành động cụ thể như: có kế hoạch cung cấp nguồn lực hàm lượng chất xám cao cho ngành trên cơ sở phát triển giáo dục đào tạo một cách có hệ thống, phối hợp giữa doanh nghiệp và viện, trường; xây dựng khung cơ chế cũng như những chính sách hỗ trợ các doanh nghiệp công nghệ cao, khởi nghiệp, xây dựng các trung tâm cơ sở dữ liệu... nhằm thúc đẩy sự phát triển nói chung của thị trường công nghệ Việt Nam.
 
 
Đối với các doanh nghiệp Việt Nam, theo chúng tôi, cần đẩy mạnh ứng dụng CNTT tạo nền tảng tiếp nhận công nghệ AI trong tương lai. Trước mắt cần tập trung:
 
 
- Nghiên cứu các hoạt động của mình để xác định lĩnh vực có thể ứng dụng công nghệ AI, từ đó xây dựng cho mình kế hoạch tổng thể từng bước đưa công nghệ này vào thực tế khi có điều kiện;
 
 
- Chủ động cải thiện và xây dựng mới hạ tầng CNTT, đặc biệt là hệ thống trao đổi dữ liệu điện tử EDI, nhằm từng bước chuyển giao dữ liệu và số hóa dữ liệu. Một phần ngân sách cho hoạt động kinh doanh cần được sử dụng để đầu tư vào CNTT nhằm ứng dụng hiệu quả những phần mềm mới cần thiết cho hoạt động logistics như RFID, Barcode, cloud logistics,… Đặc biệt, các doanh nghiệp có thể hướng đến sự hợp tác với các công ty phần mềm để đặt hàng những ứng dụng chuyên biệt với công ty, từ đó sẵn sàng tiếp thu công nghệ AI phù hợp với hoạt động của mình;
 
 
- Các công ty cần coi trọng công tác tuyển dụng, đào tạo và huấn luyện nhân sự chuyên môn CNTT trong các lĩnh vực AI, học máy , dữ liệu lớn.... Kết hợp với các trung tâm đào tạo nguồn nhân lực hoặc các trường đại học để đào tạo đội ngũ cán bộ CNTT có kiến thức về logistics. Có thể sử dụng các khóa đào tạo tại chỗ theo yêu cầu của doanh nghiệp để đảm bảo nhân viên CNTT được huấn luyện theo đúng đặc thù của công việc;
 
 
- Đề xuất đối với cơ quan quản lý về việc đầu tư hạ tầng CNTT và có chính sách khuyến khích cũng như hỗ trợ tài chính để các SMEs có thể đầu tư ứng dụng CNTT một cách mạnh mẽ.
 
 
Ba bước cụ thể cho việc số hóa doanh nghiệp:

Thứ nhất là tuyển dụng những con người trung thực, đảm bảo được tính tin cậy của số liệu.

Thứ hai là mọi hoạt động của công ty từ xây dựng sản phẩm, đưa sản phẩm ra thị trường, bán hàng, trả lương, tuyển dụng…đều cần phải quy trình hóa một cách rõ ràng và chi tiết (đến mức “Anh ở công đoạn trước đưa gì cho anh ở công đoạn sau, vào lúc nào”).

Thứ ba, khi doanh nghiệp mở rộng quy mô tới 50 – 100 người thì cần phải xây dựng hệ thống phần mềm ghi lại mọi thông tin của quy trình đó, đảm bảo rằng khi những nhân viên có kinh nghiệm rời bỏ công việc thì dữ liệu vẫn ở lại, các nhân viên mới đến có thể tiếp tục guồng máy đấy mà không gặp khó khăn nhiều, chỉ khi đó, tích hợp AI vào hệ thống mới thực sự phát huy được tính ưu việt của nó.

 

Nguồn: khoahocphattrien

Số lượt đọc: 2811

Về trang trước Về đầu trang