Trong kỷ nguyên công nghệ 4.0, máy học (Machine Learning) đang dần trở thành công cụ không thể thiếu trong ngành vận tải và logistics. Nhờ vào khả năng phân tích dữ liệu khổng lồ và đưa ra dự đoán chính xác, máy học đã giúp các doanh nghiệp cải thiện hiệu quả hoạt động, tối ưu hóa quy trình và giảm chi phí. Cùng 247Express khám phá chi tiết các ứng dụng của máy học trong vận tải và logistics trong bài viết dưới đây.

MÁY HỌC TRONG VẬN TẢI VÀ LOGISTICS LÀ GÌ?

Máy học là một nhánh của trí tuệ nhân tạo (AI) và đã chứng minh được vai trò quan trọng trong ngành công nghiệp từ thời trang, y tế, bán lẻ, cho đến logistics và vận tải.

Với khả năng phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ và phát hiện các mẫu dữ liệu, máy học đã hoàn toàn thay đổi phương thức hoạt động và tối ưu hóa quy trình của các công ty logistics. Cụ thể, máy học hỗ trợ ra quyết định về lộ trình, dự báo nhu cầu vật liệu và hàng tồn kho, tự động hóa quy trình xử lý đơn hàng, giảm thiểu chi phí vận chuyển, dự đoán các gián đoạn trong chuỗi cung ứng và nhận diện các xu hướng nhu cầu của khách hàng. Sự thay đổi này giúp các doanh nghiệp không chỉ nâng cao hiệu quả vận hành mà còn giảm thiểu chi phí và cải thiện trải nghiệm của khách hàng.

Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, các ứng dụng của máy học trong vận tải và logistics chắc chắn sẽ tiếp tục mở ra những đổi mới và cải tiến để giúp ngành này ngày càng trở nên thông minh và hiệu quả hơn.

Khám phá định nghĩa máy học là gì?

MỘT SỐ LỢI ÍCH KHI SỬ DỤNG MÁY HỌC TRONG VẬN TẢI VÀ LOGISTICS

Máy học ngày càng trở thành công cụ không thể thiếu trong ngành vận tải và logistics nhờ khả năng tối ưu hóa quy trình và nâng cao hiệu quả công việc. Dưới đây là một số lợi ích nổi bật khi áp dụng máy học trong lĩnh vực này:

Cải thiện tối ưu hóa tuyến đường

Khi áp dụng máy học trong ngành vận tải và logistics, bạn có thể phân tích lượng dữ liệu khổng lồ như các tuyến đường lịch sử, tình hình giao thông theo thời gian thực, các yếu tố thời tiết và những yếu tố liên quan khác. Với dữ liệu này, bạn sẽ có khả năng tối ưu hóa kế hoạch lộ trình cho tài xế và điều chỉnh kịp thời theo tình hình thực tế.

Dự báo nhu cầu nâng cao

Để quản lý kho hàng hiệu quả và phân bổ tài nguyên hợp lý thì việc có được dự báo nhu cầu chính xác là vô cùng quan trọng. Máy học trong vận tải và logistics phân tích các mô hình nhu cầu trong quá khứ, xem xét các yếu tố bên ngoài như mùa vụ và xu hướng thị trường để đưa ra dự báo chính xác. Điều này giúp bạn tối ưu hóa mức tồn kho, giảm thiểu tình trạng hết hàng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Bảo trì dự đoán và an toàn

Máy học trong vận tải và logistics còn có thể phân tích dữ liệu từ các phương tiện và máy móc thông qua các cảm biến thời gian thực. Với việc dự đoán trước các yêu cầu bảo dưỡng, bạn có thể lên lịch sửa chữa và thay thế chủ động, giảm thời gian chết và nguy cơ hỏng hóc hoặc tai nạn.

Quản lý vận chuyển hàng hóa và logistics hiệu quả

Máy học còn có thể tối ưu hóa nhiều khía cạnh trong quản lý vận tải và logistics của bạn, chẳng hạn như lựa chọn nhà vận chuyển, kế hoạch tải hàng và tổ chức vận chuyển. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử về đặc điểm lô hàng, hiệu suất của nhà vận chuyển và điều kiện thị trường, các thuật toán máy học có thể đề xuất những chiến lược tiết kiệm chi phí nhất.

Quản lý vận chuyển hàng hóa và logistics hiệu quả

Phân tích dữ liệu thời gian thực

Việc áp dụng máy học trong doanh nghiệp vận tải và logistics sẽ giúp bạn phân tích dữ liệu thời gian thực từ nhiều nguồn khác nhau như cảm biến, thiết bị giám sát và hệ thống GPS. Bạn cũng sẽ có khả năng nhận diện và phản ứng kịp thời với các thay đổi tình hình, phát hiện tắc nghẽn và xử lý chúng dựa trên dữ liệu trong thời gian thực.

Phát hiện gian lận và bảo mật

Máy học trong logistics và vận tải còn giúp nhận diện các xu hướng và bất thường trong dữ liệu, giúp bạn dễ dàng phát hiện các hoạt động gian lận trong quy trình vận hành. Với các mô hình máy học, bạn có thể nhận diện hành vi nghi ngờ thông qua việc phân tích dữ liệu giao dịch, lưu lượng mạng và các dữ liệu liên quan, từ đó ngăn chặn gian lận, nâng cao bảo mật và bảo vệ tài sản của bạn.

TỔNG HỢP 10 ỨNG DỤNG CỦA MÁY HỌC TRONG VẬN TẢI VÀ LOGISTICS

Dưới đây là tổng hợp 10 ứng dụng của máy học trong vận tải và logistics:

Tối ưu hóa giao hàng chặng cuối

Máy học trong logistics giúp tối ưu hóa các hoạt động giao hàng cuối cùng bằng việc phân tích các yếu tố như tình trạng giao thông, thời gian giao hàng và sở thích của khách hàng. Kết quả là các tuyến đường giao hàng hiệu quả hơn, giảm chi phí giao hàng và nâng cao sự hài lòng của khách hàng.

Máy học giúp phân tích yếu tố tình trạng giao thông một cách chi tiết

Quản lý kho

Bạn có thể tối ưu hóa việc quản lý kho hàng bằng việc nắm bắt thông tin về mức độ tồn kho, khả năng cung ứng, tỷ lệ hoàn thành đơn hàng, thời gian giao hàng và các chỉ số quan trọng khác. Hệ thống tự động hóa dựa trên máy học đã cải thiện hiệu quả kho và giúp các nhà quản lý loại bỏ sai sót thủ công (nếu có), giảm thiểu tình trạng giao hàng trễ hoặc thất lạc.

Kế hoạch lực lượng lao động

Máy học trong logistics cũng giúp tối ưu hóa kế hoạch nhân sự và điều chỉnh mức độ nhân viên phù hợp. Ví dụ, máy học có thể dự đoán thời gian giao hàng tốt nhất thông qua việc phân tích dữ liệu lịch sử về lưu lượng giao thông, đơn hàng của khách hàng và nhu cầu vận chuyển. Bạn cũng có thể đảm bảo có đủ nhân viên trong các giai đoạn cao điểm và tránh tình trạng dư thừa nhân viên trong các giai đoạn thấp điểm.

Kiểm soát chất lượng

Máy học sẽ hỗ trợ bạn kiểm tra các lỗi hoặc sai sót trong quá trình vận hành để giúp bạn chỉ gửi những sản phẩm chất lượng đến tay khách hàng. Với trí tuệ nhân tạo trong logistics, bạn có thể kiểm tra hình ảnh sản phẩm để giúp các nhân viên kho loại bỏ các sản phẩm bị hỏng (nếu có). Từ đó sẽ giảm thiểu rủi ro khiếu nại và trả hàng từ khách hàng.

Trí tuệ nhân tạo giúp loại bỏ các sản phẩm bị hỏng

Theo dõi thời gian thực

Với trí tuệ nhân tạo trong logistics, bạn có thể theo dõi vị trí và tình trạng của các gói hàng trong thời gian thực. Bằng cách sử dụng các công nghệ như RFID (nhận dạng tần số vô tuyến), GPS và cảm biến, bạn cũng có thể theo dõi sự di chuyển của sản phẩm dọc theo chuỗi cung ứng. Hệ thống máy học trong doanh nghiệp còn giúp bạn thu thập thông tin về mức tồn kho, lịch trình giao hàng và thời gian giao hàng giúp giảm chi phí vận chuyển và rút ngắn thời gian giao hàng.

Xe tự lái

Với các cảm biến dựa trên máy học mới nhất, xe tự lái có thể di chuyển qua các khu vực đô thị và nông thôn phức tạp mà không cần can thiệp của con người. Việc triển khai xe tự lái trong giao hàng giúp giảm chi phí lao động, tối ưu hóa hiệu quả sử dụng nhiên liệu, hỗ trợ tài xế đối phó với điều kiện đường xá không lường trước được, nâng cao độ an toàn cho tài xế, lập kế hoạch lộ trình tối ưu cho giao hàng và tránh được các sự cố giao thông bằng cách dự đoán lưu lượng giao thông.

Xe tự lái có thể di chuyển qua các khu vực đô thị và nông thôn phức tạp 

Quản lý quan hệ nhà cung cấp

Bạn có thể cải thiện hoạt động quản lý quan hệ nhà cung cấp (SRM) trong ngành logistics nhờ các giải pháp máy học tùy chỉnh. Các thuật toán máy học kết hợp với phân tích dự đoán giúp nhận diện các hành vi và sở thích quý giá của khách hàng trong SRM. Dữ liệu này có thể được sử dụng để tạo ra các nhận định về mô hình nhu cầu, sự trung thành của khách hàng và hiệu suất của nhà cung cấp theo thời gian. Thêm vào đó, các giải pháp tự động hóa dựa trên máy học có thể tối ưu hóa quản lý đơn hàng và lập kế hoạch giao hàng.

Giá động

Máy học trong logistics có thể giúp điều chỉnh và tối ưu hóa chính sách định giá dựa trên các yếu tố như nhu cầu thị trường, chi phí vận chuyển và thời gian giao hàng. Các mô hình máy học có thể dự đoán xu hướng giá cả và giúp các công ty áp dụng chiến lược giá linh hoạt để tối đa hóa lợi nhuận và cạnh tranh hiệu quả hơn trên thị trường.

Quản lý và tối ưu hóa đội xe

Máy học sử dụng dữ liệu từ telematics, GPS và hành vi lái xe để tối ưu hóa việc quản lý đội xe một cách hiệu quả. Bạn có thể lên kế hoạch lộ trình, tối ưu hóa tiêu thụ nhiên liệu, theo dõi hiệu suất lái xe và quản lý sự tuân thủ quy định khi áp dụng máy học vào vận hành logistics và vận tải.

Phân tích dữ liệu từ GPS để quản lý đội xe

Quản lý rủi ro và tăng cường an toàn

Đây là một ứng dụng quan trọng của máy học đã giúp nhiều doanh nghiệp đạt được lợi nhuận đáng kể. Máy học trong vận tải phân tích dữ liệu từ các nguồn khác nhau như cảm biến, camera và cơ sở dữ liệu bên ngoài để nhận diện các rủi ro tiềm ẩn và cải thiện các biện pháp an toàn. Công nghệ này cũng kiểm tra các khu vực nguy hiểm, giám sát hành vi lái xe và nâng cao các biện pháp ngăn ngừa tai nạn trước khi xảy ra.

Như vậy, ứng dụng của máy học trong vận tải và logistics không chỉ nâng cao hiệu quả hoạt động mà còn giúp các doanh nghiệp phát triển bền vững và tối ưu hóa chi phí.

Bạn đừng quên theo dõi website 247Express để không bỏ lỡ những thông tin hấp dẫn về xu hướng công nghệ và giải pháp logistics mới nhất nhé!