Giải pháp tối ưu hóa vận hành và chuỗi cung ứng

Trong bối cảnh ngành logistics Việt Nam đang bước qua giai đoạn tăng trưởng thuần túy về quy mô để tiến tới môi trường cạnh tranh khắt khe hơn, yêu cầu về tối ưu vận hành, nâng cao độ chính xác và phát triển bền vững ngày càng trở nên cấp thiết.

Sự bùng nổ của thương mại điện tử cùng áp lực kiểm soát chi phí giao hàng đang thúc đẩy các doanh nghiệp trong ngành từng bước thay đổi mạnh mẽ, chuyển từ mô hình vận hành truyền thống sang ứng dụng công nghệ và dữ liệu; trong đó, trí tuệ nhân tạo (AI) đang dần thể hiện vai trò là một công cụ hỗ trợ chiến lược, góp phần nâng cao năng lực quản trị toàn diện của tổ chức.

Logistics hiện không chỉ dừng lại ở vai trò hậu cần đơn thuần, mà đang từng bước trở thành một ngành dịch vụ nền tảng, có tác động trực tiếp và giữ vai trò huyết mạch đối với nền kinh tế số, kinh tế xanh và thương mại toàn cầu. Sự dịch chuyển này đòi hỏi các doanh nghiệp phải không ngừng nâng cấp hệ thống quản lý; trong đó AI được đánh giá là một giải pháp mang tính đột phá.

PGS.TS. Nguyễn Thanh Chương, Chủ tịch Hiệp hội Phát triển nhân lực Logistics Việt Nam (VALOMA) cho biết, công nghệ AI không còn là khái niệm của tương lai mà đang hiện diện từng ngày trong các hoạt động nghiệp vụ. Công nghệ này hỗ trợ tích cực từ việc tối ưu hóa lộ trình vận tải, quản lý kho bãi thông minh, tự động hóa cảng biển cho đến phân tích dữ liệu chuỗi cung ứng theo thời gian thực.

Nhấn mạnh về yếu tố con người trong quá trình chuyển đổi số, PGS.TS. Nguyễn Thanh Chương khẳng định: “AI sẽ không thay thế con người trong ngành logistics, nhưng những doanh nghiệp biết ứng dụng AI hiệu quả sẽ thay thế những doanh nghiệp chậm đổi mới”. Do đó, việc ứng dụng công nghệ một cách hợp lý và bài bản sẽ mở ra cơ hội lớn để doanh nghiệp cải thiện năng suất lao động, đồng thời nâng cao khả năng chống chịu trước các biến động phức tạp của chuỗi cung ứng toàn cầu.

Mặc dù ngành logistics Việt Nam đang duy trì tốc độ tăng trưởng tích cực từ 14–16% mỗi năm, thực trạng ứng dụng công nghệ chuyên sâu vẫn chưa thực sự đồng đều. Theo khảo sát của hiệp hội, phần lớn các doanh nghiệp logistics trong nước hiện nay mới chỉ dừng ở mức độ số hóa các quy trình cơ bản. Tỷ lệ doanh nghiệp triển khai AI một cách bài bản vào công tác phân tích dữ liệu, dự báo hay hỗ trợ ra quyết định vẫn còn khá khiêm tốn.

Dưới góc độ cơ quan quản lý, ông Trần Thanh Hải, Phó Cục trưởng Cục Xuất nhập khẩu (Bộ Công Thương) ghi nhận sự nỗ lực của một số đơn vị tiên phong khi đã bắt đầu đưa AI vào tối ưu lộ trình giao hàng, quản lý kho bãi bằng thị giác máy tính và tự động hóa quy trình. Dù vậy, ông Hải cũng lưu ý rằng, khoảng cách giữa kỳ vọng công nghệ và khả năng triển khai thực tế vẫn là một thách thức lớn đối với đa số doanh nghiệp.

Phân tích sâu hơn về nguyên nhân của khoảng cách này, các chuyên gia công nghệ nhận định rào cản cốt lõi nằm ở chất lượng và mức độ đồng bộ của hạ tầng dữ liệu. Ông Nguyễn Tiến Đồng, Giám đốc Kỹ thuật AI tại Tập đoàn CMC, phân tích rằng, ứng dụng AI đang góp phần thay đổi mô hình vận hành chuỗi cung ứng, giúp doanh nghiệp chuyển từ phương thức quản lý dựa trên báo cáo và kinh nghiệm sang mô hình ra quyết định liên tục dựa trên dữ liệu thời gian thực.

Tuy nhiên, trong một mô hình sản xuất điển hình, dữ liệu thường nằm rải rác trên nhiều định dạng như Email, phần mềm E-Office, SAP, hay các tài liệu Excel, PDF. Khi nền tảng dữ liệu phân mảnh và chưa được chuẩn hóa, các mô hình trí tuệ nhân tạo sẽ không có đủ cơ sở để phát huy khả năng phân tích logic.

Để giải quyết vấn đề này, các tổ chức cần thiết kế hệ thống theo cấu trúc đa tầng; trong đó công tác thu thập, nhận diện (OCR) và đồng nhất dữ liệu phải được thực hiện trước khi đưa vào lớp suy luận của AI. Đồng thời, mọi quyết định hoặc đề xuất do hệ thống AI đưa ra (như cảnh báo tồn kho, so sánh báo giá nhà cung cấp) đều cần có cơ chế lưu vết kiểm toán rõ ràng và có điểm kiểm tra (phê duyệt) từ phía nhân sự chuyên môn.

Nhằm hạn chế rủi ro và tránh lãng phí nguồn lực đầu tư công nghệ, các doanh nghiệp logistics được khuyến nghị tiếp cận AI một cách thận trọng, bắt đầu từ những khâu vận hành có tính chất lặp lại cao.

Tại Công ty J&T Express Việt Nam, quá trình chuyển đổi số được hoạch định theo từng giai đoạn, từ vận hành thủ công tiến tới tự động hóa và cuối cùng là ứng dụng AI để phân tích, hỗ trợ quyết định. Đơn vị này đã áp dụng hiệu quả công nghệ thị giác máy tính (Computer Vision) để nhận diện tự động tình trạng hàng hóa, từ đó giảm sai sót và tối ưu hóa tải trọng phương tiện.

Chia sẻ về quá trình này, ông Nguyễn Anh Dũng, Quản lý dự án công nghệ của J&T Express Việt Nam, nhấn mạnh rằng bên cạnh dòng chảy vật lý của hàng hóa, chuỗi cung ứng còn được duy trì bởi sự thông suốt của dòng chảy dữ liệu. Theo ông Dũng, nhiều năm qua, các công ty logistics thường vẫn vận hành dựa trên kinh nghiệm và những quy trình thủ công.

Nhưng khi quy mô thị trường bùng nổ, ‘kinh nghiệm’ đơn thuần đã chạm đến giới hạn". Chính từ áp lực thực tế đó, AI đã không còn là một lựa chọn mang tính hình thức, mà trở thành một giải pháp bắt buộc để các đơn vị bưu chính chuyển phát nhanh tối ưu hóa năng suất và duy trì sức cạnh tranh.

Nhìn chung, việc đưa trí tuệ nhân tạo vào quy trình logistics đòi hỏi sự đầu tư bài bản và tầm nhìn dài hạn từ phía các doanh nghiệp. Với bước đi thận trọng trong việc chuẩn hóa hệ thống dữ liệu, đào tạo nhân lực chuyên môn và quản trị nguồn vốn hiệu quả, công nghệ số sẽ từng bước trở thành nền tảng vững chắc, hỗ trợ ngành logistics Việt Nam tối ưu hóa chi phí, phát triển bền vững và hội nhập sâu rộng vào chuỗi cung ứng toàn cầu.