MỘT SỐ GHI CHÚ TỪ NHỮNG TÌNH HUỐNG ĐÓN ĐẦU ỨNG DỤNG AI VÀ VỀ GIÁ TRỊ CỦA CÔNG NGHỆ NÀY (PHẦN 02)

MỘT SỐ GHI CHÚ TỪ NHỮNG TÌNH HUỐNG ĐÓN ĐẦU ỨNG DỤNG AI VÀ VỀ GIÁ TRỊ CỦA CÔNG NGHỆ NÀY (PHẦN 02)

03. Đo lường giá trị tiềm năng của AI

Chúng tôi ước đoán công nghệ AI trong các tình huống nghiên cứu mang lại giá trị tiềm năng từ $3.5 đến $5.8 nghìn tỷ mỗi năm trong 09 bộ phận ở 19 lĩnh vực khác nhau. Và nó chiếm khoảng 40% tổng $9.5 đến $15.4 nghìn tỷ giá trị tiềm năng mỗi năm mà tất cả các công cụ phân tích mang lại.

Chúng tôi ước tính giá trị tiềm năng AI mang lại từ 1% đến 9% doanh thu 2016 tùy ngành. Giá trị này được đo lường bằng tỉ lệ doanh thu và nó biến thiên giữa các ngành, phụ thuộc vào tình huống ứng dụng, sự sẵn có của dữ liệu phù hợp, các quy chế và luật pháp liên quan.

Những con số này không phải là dự báo cho một giai đoạn cụ thể nào, chúng chỉ là các biến trỏ tiềm năng về mặt kinh tế đáng cân nhắc trong bối cảnh các công cụ phân tích phát triển mạnh mẽ.

Từ những tình huống nghiên cứu, chúng tôi nhận ra giá trị tiềm năng ứng dụng AI trong cả những bộ phận quan tâm đến dòng đầu báo cáo tài chính (doanh thu) như bán hàng hay marketing đến những bộ phận quan tâm đến dòng cuối (lợi nhuận) như quản trị chuỗi cung ứng hay sản xuất.

Các ngành hàng tiêu dùng như bán lẻ hay công nghệ cao thường đánh giá rất cao tiềm năng của AI trong marketing hay bán hàng vì tần suất tương tác giữa doanh nghiệp và khách hàng tạo được một lượng lớn dữ liệu sẵn sàng cho AI. Các nền tảng thương mại điện tử đã chuẩn bị sẵn để nhận các lợi ích AI mang lại. Bởi lẻ các nền tảng này có thể dễ dàng thu thập dữ liệu như dữ liệu bấm chuột của khách hàng, thời gian khách hàng trên web, từ đó, họ có thể tùy biến các quảng cáo, mức giá, và sản phẩm cho mỗi khách hàng tương ứng.

Dưới đây là 03 ví dụ ngắn gọn mà ở đó AI đã mang lại các tác động nhất định (hình 05):

  • Ở ngành bán lẻ, marketing và bán hàng là các lĩnh vực mà AI có nhiều tiềm năng khai thác rõ ràng nhất; và trong 02 bộ phận này, định giá, quảng cáo, và quản lý dịch vụ khách hàng là các khu vực cốt lõi, mang lại giá trị cho doanh nghiệp. Các tình huống nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra ràng việc sử dụng dữ liệu khách hàng để tùy biến quảng cáo, như các quảng cáo phù hợp với mỗi cá nhân mỗi ngày có thể làm tăng 2-3% doanh thu chỉ riêng ở các cửa hàng (ngoại tuyến).
  • Trong ngành hàng tiêu dùng, quản trị chuỗi cung ứng là lĩnh vực chính có thể khai thác được AI. Trong nhiều tình huống, chúng tôi thấy được công cụ phân tích AI với phương thức dự báo dựa trên các biến thúc đẩy nhu cầu. Từ đó, độ chính xác của dự báo tăng thêm 10% đến 20%, và điều này cũng có nghĩa là 5% lượng tồn kho sẽ được giảm và 2-3% doanh thu sẽ được tăng.
  • Trong ngành ngân hàng, đặc biệt là dịch vụ bán lẻ tài chính, AI có tiềm năng đóng góp rất lớn trong marketing và bán hàng, tiềm năng này cũng lớn như ở ngành bán lẻ. Và vì tầm quan trọng của việc đánh giá và quản lý rủi ro (trong các khoản vay lớn hay phát hiện hồ sơ giả), AI đã có cơ hội khẳng định vai trò của mình.

04. LỘ TRÌNH TÁC ĐỘNG VÀ GIA TĂNG GIÁ TRỊ

Gần đây, AI đã đạt được nhiều đột phá đáng tự hào – tuy vậy, các thách thức lớn vẫn chờ đợi phía trước. Chuyên gia Michael Chui liệt kê 05 hạn chế lớn mà AI phải vượt qua.

Trí thông minh nhân tạo hiện đang thu hút nhiều doanh nghiệp đầu tư, và khi công nghệ phát triển đủ mạnh, ta có thể giải phóng được giá trị tiềm ẩn của nó. Tuy nhiên, chỉ khoảng 20% doanh nghiệp nhận thức về AI hiện đang áp dụng công nghệ này vào thực tế vận hành ở quy mô lớn hay ở các bộ phận cốt lõi.

Với các hứa hẹn mà AI mang lại, trí thông minh nhân tạo cũng có nhiều hạn chế cần phải vượt qua. Ngoài một lượng lớn dữ liệu đã kể ở trên, chúng tôi còn nhận ra 05 hạn chế khác:

  • Đầu tiên là thách thức đặt tên cho dữ liệu đào tạo, hiện việc này vô cùng cần thiết cho mô hình học có giám sát và vẫn đang được thực hiện một cách rất thủ công. Nhiều kĩ thuật mới hứa hẹn sẽ được phát triển để giải quyết việc này, như kĩ thuật học tăng chường hay học không giám sát.
  • Thứ hai là khó khăn để có được dữ liệu đủ lớn và đủ toàn diện để đào tạo hệ thống. Trong nhiều tình huống nghiên cứu, tạo hay có được dữ liệu lớn đôi khi rất khó khăn, như dữ liệu khám lâm sàn để chẩn đoán điều trị bệnh đủ chính xác.
  • Thứ ba là khả năng giải thích ngôn từ trong nhiều bối cảnh phức tạp và rộng lớn: tại sao ta có thể đạt được một quyết định phù hợp? Các chứng nhận sản phẩm trong ngành chăm sóc sức khỏe, sản xuất xe hơi và máy bay có thể là một rào cản. Luật pháp cũng thường muốn kiểm soát, các quy tắc và tiêu chí lựa chọn nên được giải thích rõ ràng.
  • Thứ tư là năng lực khái quát hóa: các mô hình AI vẫn còn gặp nhiều khó khăn khi áp dụng các kinh nghiệm học được từ một tình huống này sang một tình huống khác. Điều này nghĩa là doanh nghiệp buộc phải cam kết các nguồn dữ liệu đầu vào để đào tạo mô hình mới phù hợp với các mô hình cũ. Chuyển giao đào tạo – cho phép mô hình AI được đào tạo để thực hiện một nhiệm vụ xác định và sau đó nhanh chóng áp dụng cho các nhiệm vụ khác tương tự – là một kĩ thuật hứa hẹn sẽ trả lời được cho thách thức này.
  • Hạn chế thứ 5 liên quan đến rủi ro sai lệch trong dữ liệu và thuật toán. Thật ra, các vấn đề liên quan đến hạn chế này ngày càng được xã hội quan tâm và cần nhiều bước tiến xa hơn nữa để giải quyết, như hiểu về quá trình thu thập dữ liệu có thể tác động đến mô hình được sử dụng để đào tạo. Như các thiên lệch không mong muốn có thể được xem là kết quả khi dữ liệu đào tạo không đại diện được cho tổng thể. Do đó, mô hình nhận diện gương mặt được đào tạo trên dữ liệu tổng thể phù hợp với đặc điểm nhân chủng học, và ắt hẳn các nhà phát triển phải dành nhiều tâm sức để đảm bảo sự phù hợp với những khu vực có đặc điểm nhận dạng đa dạng. Một nghiên cứu gần đây về việc lợi dụng AI để làm những điều xấu chỉ ra một loạt các nguy cơ về an ninh dữ liệu, từ việc hack các hệ thống tự động hóa phức tạp đến các chiến dịch chính trị sử dụng AI để phát tán các thông tin tùy biến với từng người bỏ phiếu.

Các thách thức về mặt tổ chức xoay quanh công nghệ, quy trình, và con người có thể làm chậm hay cản trở việc áp dụng AI

Nhiều tổ chức hiện đang dự định khai thác AI cần cân nhắc nhiều phương pháp áp dụng. Thật ra, ta có rất nhiều lựa chọn, ta có thể tự trang bị năng lực khai thác AI cho chính mình, ta cũng có thuê ngoài hay chọn giải pháp công nghệ AI như một phần mềm dịch vụ (Saas).

Dựa vào bối cảnh áp dụng, ta nên có kế hoạch xây dựng phù hợp. Doanh nghiệp cần thiết xây dựng một kế hoạch dữ liệu để mô hình có thể đưa ra các dự báo hay kết quả phù hợp, dữ liệu sẽ được sử dụng ở các giao diện được thiết kế để con người tương tác trên đó và ở hệ thống chuyển giao (transaction systems). Các thách thức chính về mặt kĩ thuật dữ liệu bao gồm việc tạo dữ liệu, truyền dữ liệu, tích hợp dữ liệu, và xây dựng các liên kết dữ liệu tương ứng. Trong bối cảnh có quá nhiều yêu cầu về mặt kĩ thuật điện toán, một vài doanh nghiệp duy trì trung tâm dữ liệu của họ vì các quy định của chính phủ và rủi ro an ninh dữ liệu. Tuy nhiên, chi phí đầu tư nên được cân nhắc, đặc biệt là khi ta phải sử dụng phần cứng chuyên dụng. Dịch vụ đám mây cũng là một giải pháp.

Trừ khi doanh nghiệp đã mạnh ở mảng kĩ thuật số, quy trình khai thác cũng có thể dễ dàng trở thành rào cản khai thác AI thành công. Về mặt công nghệ, doanh nghiệp cần phải phát triển quy trình quản lý và bảo trì dữ liệu, và áp dụng các nguyên tắc chặt chẽ như Agile và DevOps. Thậm chí, về mặt quy mô, vấn đề “chặng cuối” còn thách thức hơn khi phải đảm bảo kết quả đề nghị của AI được xuất phát với các dữ liệu đầu vào phù hợp (phẩm chất nhà khoa học dữ liệu hay quy trình xây dựng/thu thập dữ liệu).

Về mặt con người, nhiều bộ phận cấu thành hay tối ưu của mạng lưới nơ rôn sâu vẫn còn ẩn chứa nhiều thách thức chờ đợi các chuyên gia giỏi mang lại các bước tiến dài trong hiệu quả vận hành. Nhu cầu cho những kĩ năng cần thiết này hiện tại đã vượt xa nguồn cung, theo một vài ước tính mà chúng tôi có được, hiện ít hơn 10,000 chuyên gia có đầy đủ kĩ năng cần thiết để giải quyết các vấn đề nan giải ở AI. Và đây cũng là cuộc chiến của các ông lớn trong ngành công nghệ.

AI đôi khi cũng khó để cân nhắc áp dụng trong kinh doanh

Khi công nghệ AI và dữ liệu đã sẵn có, giá trị cũng đã được chứng minh rõ ràng, nhiều doanh nghiệp đã có thể nắm bắt được các cơ hội. Trong một số ngành lợi ích của AI đã được chứng minh, công nghệ này đã đủ mạnh và dữ liệu đã sẵn sàng, nhưng chi phí và sự phức tạp khi khai thác AI hiện vẫn chưa đủ đáng để họ thử. Như một hãng hàng không có thể sử dụng công cụ nhận diện gương mặt và những công nghệ nhận diện các chỉ số sinh học để vận hành quy trình điều phối khách hàng lên máy bay, tuy vậy lợi ích của việc này không đủ khi so với chi phí và các vấn đề xung quanh dữ liệu nhân thân cũng như quyền riêng tư của hành khách.

Tương tự, chúng ta cũng thấy được tiềm năng ứng dụng khi dữ liệu và công cụ đủ mạnh, nhưng giá trị vẫn chưa được chứng minh rõ ràng. Trong viễn cảnh dữ liệu (về cả mặt số lượng và chủng loại) hay công cụ quá mới và vẫn chưa được kiểm chứng các giá trị mà chúng có thể khai phóng được. Như trong ngành chăm sóc sức khỏe, nếu AI có thể xây dựng được một công cụ chẩn đoán chính xác với các phân tích tia X, các phương pháp đáng tin cậy hơn hay thậm chí các quy trình y tế tự động, giá trị mà AI mang lại sẽ là rất lớn. Tuy vậy, sự phức tạo và chi phí để đạt được là các rào cản lớn. Trong số các vấn đề phát sinh, quy trình vận hành hoàn hảo và giải quyết các hoạt động xấu/phi pháp trong bảo hiểm và luật pháp.

Các quan ngại của xã hội và quy định luật pháp cũng cản trở việc áp dụng AI. Các quy định luật pháp đặc biệt liên quan đến các tình huống có sử dụng dữ liệu nhận dạng cá nhân. Trong bối cảnh công chúng tranh luận ngày càng gay gắt về việc sử dụng và thương mai hóa dữ liệu cá nhân ở một vài nền tảng trực tuyến, việc sử dụng và lưu trữ thông tin cá nhận đặc biệt nhạy cảm trong một số ngành như ngân hàng, chăm sóc sức khỏe, dược phẩm và các ngành dịch vụ công. Để giải quyết các vấn đề này, doanh nghiệp và nhiều người dùng AI cần thiết phải phát triển mô hình hoạt động kinh doanh sử dụng dữ liệu phù hợp. Hơn nữa, các quy định và chế tài của luật pháp lại khác nhau ở từng quốc gia, từng ngành.

Quan hệ giữa các bên liên quan

Như những gì chúng ta đã thấy, chính năng lực vận hành của doanh nghiệp “chống lại” việc AI tạo ra giá trị chứ không phải do các rào cản kĩ thuật tự thân của AI. Trong phần cuối cùng này, chúng tôi sẽ phát thảo mối quan hệ giữa các bên trong các tình huống nghiên cứu AI: nhà cung cấp công nghệ AI, doanh nghiệp áp dụng, nhà làm luật – người xác lập phạm vi cho cả hai.

  • Với doanh nghiệp cung cấp dịch vụ AI: nhiều doanh nghiệp phát triển và cung cấp dịch vụ AI thường là các doanh nghiệp mạnh trong công nghệ và lực lượng các nhà khoa học dữ liệu đủ để khai thác được tiềm lực AI. Tuy vậy, họ thường thiếu các hiểu biết quan trọng về thị trường đích. Hiểu được giá trị tiềm năng của AI giữa các ngành và bộ phận có thể xác định được danh mục các doanh nghiệp AI. Họ được khuyến cáo không nên chỉ quá chú trọng vào bộ phận/lĩnh vực giàu tiềm năng nhất. Thay vào đó, họ nên kết hợp dữ liệu với các phân tích sâu về năng lực đối thủ, về những điểm mạnh, kiến thức về bộ phận/ngành nghề, và cả quan hệ với khách hàng để xây dựng danh mục đầu tư. Về mặt kĩ thuật, việc vạch ra tất cả các loại vấn đề và kĩ thuật ở các bộ phận/lĩnh vực tiềm năng có thể giúp doanh nghiệp định hướng những lĩnh vực chuyên môn xác đáng nên tập trung đầu tư trước.
  • Nhiều doanh nghiệp tìm kiếm cơ hội áp dụng AI vào trong thực tế vận hành đã bắt đầu áp dụng mô hình học máy hay thí điểm AI ở một số bộ phận. Trước khi bắt đầu với các nghiên cứu khả thi thay giải pháp thí điểm, doanh nghiệp được khuyến khích dành thời gian và chọn cách tiếp cận toàn diện vấn đề, rồi đến việc xây dựng tập danh mục ưu tiên các giải pháp trong doanh nghiệp (cả Ai và các công cụ phân tích khác). Đối với người dẫn đầu doanh nghiệp, để có một danh mục phù hợp, họ được khuyên là dành thời gian để hiểu về khả năng ứng dụng của AI và phạm vi ứng dụng nào có tiềm năng đem lại nhiều giá trị nhất cho doanh nghiệp cũng như công cụ phân tích hay loại AI nào phù hợp để khai thác được giá trị đó. Danh mục này cần thiết được thông báo, không chỉ trả lời giá trị tiềm năng của AI ở đâu mà còn công cụ đó khai thác tiềm năng như thế nào trên quy mô tổng thể doanh nghiệp. Câu hỏi công cụ phân tích khai thác tiềm năng đó như thế nào thật ra phụ thuộc rất ít vào năng lực công nghệ của giải pháp mà phần nhiều là ở kĩ năng, năng lực, và dữ liệu của doanh nghiệp. Doanh nghiệp cần phải cân nhắc các nỗ lực từ những bước đi đầu tiên, đó chính là cách để có được và tổ chức được dữ liệu, tương tự cho bước cuối cùng về phương pháp để phối hợp kết quả mô hình AI đề xuất vào cách làm việc hiện nay từ clinical trial managers and sales force manager đến các nhân viên mua hàng. Các nghiên cứu trước đây của MGI chỉ ra rằng nhiều nhà tiên phong trong AI rất chú trọng vào bước đi đầu tiên và bước đi cuối cùng.
  • Các nhà làm luật cũng cần thiết cân bằng giữa ửng hộ việc phát triển công nghệ AI song song với việc quản lý rủi ro từ những “kẻ lợi dụng”. Họ quan tâm ủng hộ việc áp dụng rộng rải công nghệ AI vì AI có thể nâng cao năng suất lao động, phát triển kinh tế, và sự thịnh vượng cho cả xã hội. Họ làm điều đó bằng cách đầu tư vào nghiên cứu, phát triển và ủng hộ nhiều chương trình đào tạo, nuôi dưỡng nhân tài AI. Về vấn đề dữ liệu, chính phủ có thể thúc đẩy sự phát triển của các dữ liệu đào tạo trực tiếp thông qua các giải pháp dữ liệu mở. Mở một trung tâm dữ liệu công có thể thúc đẩy các công nghệ tiến bộ vượt bậc tư hay xây dựng các tiêu chuẩn dữ liệu chung cũng sẽ hưu ích. AI đã đặt cho các nhà làm luật nhiều câu hỏi mới để níu kéo các công cụ hay mô hình phân tích cũ không phù hợp. Do vậy, sự tiến bộ trong luật pháp là cần thiết để giải quyết với vấn đề đi liền cùng sự phát triển nhanh chóng của công nghệ. Trong bối cảnh và quy mô lợi ích kinh tế và xã hội bị tác động, các mục tiêu nên được xác lập với tinh thần tránh gây thêm các phiền nhiễu trong việc áp dụng AI và khuyến khích khai thác tiềm lực AI một cách an toàn.

Nguồn: McKinsey, 2018

MỘT SỐ GHI CHÚ TỪ NHỮNG TÌNH HUỐNG ĐÓN ĐẦU ỨNG DỤNG AI VÀ VỀ GIÁ TRỊ CỦA CÔNG NGHỆ NÀY (phần 01)

MỘT SỐ GHI CHÚ TỪ NHỮNG TÌNH HUỐNG ĐÓN ĐẦU ỨNG DỤNG AI VÀ VỀ GIÁ TRỊ CỦA CÔNG NGHỆ NÀY (phần 01)

Đây là một nghiên cứu với hơn 400 tình huống ứng dụng AI ở hơn 19 ngành và 09 bộ phận khác nhau – một nghiên cứu thể hiện tiềm lực ứng dụng lớn và rộng của công nghệ AI hiện đại.

Trí thông minh nhân tạo – Artificial intelligence (AI) có thể được hiểu là một công nghệ thúc đẩy bước chuyển của thời đại, bước chuyển của thời kì kĩ thuật sốhiện nay; trong bối cảnh các tiềm lực ứng dụng của AI không ngừng được khai phá và lớn mạnh. Để biết thêm về điều này, bạn có thể đọc thêm Một số ghi chú khi đón đầu AI: những điều rút ra từ bên trong hàng trăm tình huống ứng dụng, ở bài viết ấy, chúng tôi chỉ rõ các công cụ phân tích truyền thống và công cụ “học sâu” (deep learning) với các vấn đề chúng có thể giải quyết trong hơn 400 tình huống ở nhiều doanh nghiệp/tổ chức. Dựa vào các nghiên cứu của McKinsey Global Institute và nhiều kinh nghiệm khai thác AI tại McKinsey Analytics, chúng tôi nhận định AI có tiềm năng lớn trong nhiều ngành nghề và nhiều lĩnh vực khác nhau. Bên cạnh việc chỉ ra tiềm lực ứng dụng trong nhiều tình huống cụ thể, ở bài viết này, chúng tôi còn muốn giúp bạn nhận diện được các hạn chế và rào cản khai thác AI nhằm mục tiêu hoàn thiện hơn công nghệ này. Hơn hết, giá trị của AI không chỉ ở mô hình của chúng, mà còn ở năng lực khai thác công nghệ của doanh nghiệp.

Ta cũng cần lưu ý rằng, thậm chí khi tiềm năng của AI là đã quá rõ ràng, các vấn đề về an ninh dữ liệu, quyền riêng tư/cá nhân, và sự sai lệch trong quá trình truyền dữ liệu nên được cân nhắc.

Ở chủ đề này, chúng ta sẽ đi qua bốn điểm, hai điểm đầu được trình bày trong phần này 01, hai điểm còn lại sẽ được trình bày trong phần 02.

  1. Bức tranh năng lực của AI: loại AI nào phù hợp với việc giải quyết vấn đề nào
  2. Đi sâu vào một số tình huống thực tiễn ứng dụng công nghệ AI
  3. Đo lường giá trị tiềm năng của AI
  4. Lộ trình tác động và nâng cao giá trị

01. Bức tranh năng lực của AI: loại AI nào phù hợp với việc giải quyết vấn đề nào

Trí thông minh nhân tạo ngày càng được hoàn thiện, do vậy hiểu biết về trí thông minh nhân tạo cũng ngày càng rõ ràng hơn. Để tiện cho độc giả, chúng tôi sẽ sử dụng thuật ngữ AI để trỏ công nghệ học sâu nhờ vào mạng lưới nơ rôn nhân tạo. Chúng tôi cũng dành thời gian để “mổ xẻ” các công cụ Máy học và phân tích truyền thống.

 

 

Mạng nơ rôn là tên gọi một nhóm công nghệ machine learning, mà chúng tôi tạm dịch là máy học. Cốt yếu, chúng đều là công nghệ AI được xây dựng dựa trên việc mô phòng sự liên kết giữa các tế bào nơ rôn và sự tương tác giữa các tế bào nơ rôn trong não bộ con người. Mô hình máy tính đã lấy ý tưởng từ sự kết nối giữa các nơ rôn bắt đầu từ các nghiên cứu ở những năm 1940s, và được đề cao áp dụng trong công nghệ xử lý của máy tính sau đó. Cùng với các bộ dữ liệu lớn, công nghệ xử lý sớm đã phân tích thành công nhiều nguồn dữ liệu đầu vào như hình ảnh, video, và giọng nói. Nhiều doanh nghiệp thích gọi công nghệ này là “học sâu”, vì họ cho rằng, mạng lưới nơ rôn có nhiều lớp (“sâu”) do các siêu liên kết giữa các nơ rôn.

Chúng tôi sẽ phân tích tính ứng dụng và giá trị của 03 loại kĩ thuật mạng lưới nơ rôn bên dưới:

  • Mạng nơ rôn nhân tạo truyền thống (Feed forward neural networks): đây là mô hình mạng lưới nơ rôn nhân tạo đơn giản nhất. Trong cấu trúc này, thông tin di chuyển theo một hướng duy nhất, từ lớp đầu vào, thông qua một số lớp “ẩn”, và đến lớp đầu ra. Không một vòng lặp nào tồn tại trong mạng nơ rôn nhân tạo truyền thống. Mạng lưới này được đề xướng đầu tiên năm 1958 bởi Frank Rosenblatt – một nhà tiên phong trong công nghệ AI. Cấu trúc này phù hợp nhất khi xử lý những vấn đề lặp lại, không có bất kì một điều gì mới. Dựa vào công nghệ điện toán, thuật toán huấn luyện, và dữ liệu sẵn có, mô hình có thể nâng cao chất lượng kết quả đầu ra.
  • Mạng nơ rôn hồi quy (Recurrent neural networks – RNNs): là một dạng mạng lưới nơ rôn nhân tạo có nhiều vòng lặp trong liên kết giữa các nơ rôn, mô hình này rất phù hợp để xử lý một chuỗi nhiều đầu vào. Tháng 11.2016, các nhà nghiên cứu đại học Oxford công bố hệ thống trên nền tảng mạng lưới nơ rôn hồi quy đã đạt được 95% độ chính xác khi mô phỏng tiếng nói dựa trên khẩu hình miệng, và kết quả này cao hơn hẳn các chuyên gia đọc khẩu hình miệng (chỉ chính xác khoảng 52%)
  • Mạng nơ rôn tích chập (Convolutional neural networks – CNNs): là một mạng nơ rôn nhân tạo mà ở đó các lớp nơ rôn được xây dựng trên ý tưởng phương thức tổ chức/xử lý của vỏ não thị giác động vật, một phần não bộ chuyên xử lý hình ảnh, cũng rất phù hợp để giải quyết các bài toán trừu tượng.

Trong nghiên cứu về tính ứng AI này, chúng tôi cũng cân nhấn đến 02 kĩ thuật khác: (01) mạng lưới sinh mẫu – generative adversarial networks (GANs) và (02) học tăng cường – reinforcement learning, nhưng vẫn chưa đánh giá tiềm năng của 02 công nghệ này:

Mạng lưới sinh mẫu (Generative adversarial networks – GANs): gồm 02 mạng lưới nơ rôn thi nhau giải quyết vấn đề dựa trên mô hình trò chơi Tổng Bằng Không (Zero-sum game framework), GANs có thể học cách bắt chước nguồn dữ liệu đa dạng đầu vào (như chuỗi kí tự, kí âm, hay hình ảnh) và từ đó, GANs tạo ra các bộ dữ liệu khả dĩ hiện vẫn chưa tồn tại trong thực tế.

Học tăng cường (Reinforcement learning) là một bộ phận nhỏ của máy học, mà ở đó, hệ thống được đào tạo/huấn luyện bằng các phần thưởng hay hình phạt ảo, cốt lõi của mô hình này là học bằng phương pháp thử sai. Google DeepMind đã áp dụng công nghệ học tăng cường để phát triển hệ thống có thể chơi trò chơi, cả trò chơi điện tử và cờ (như cờ vây), và thậm chí còn giỏi hơn cả quán quân cờ vây của chúng ta.

02. Đi sâu vào một số tình huống thực tiễn ứng dụng công nghệ AI

Chúng tôi đã thu thập và phân tích hơn 400 tình huống ứng của AI trong 19 lĩnh vực và 09 bộ phận kinh doanh. Các tình huống này cho thấy tiềm năng AI trong những quy phạm xác định, điều đáng trân trọng ở đây chính là việc chúng tôi cũng dành thời gian để so sánh AI với các công cụ phân tích truyền thống (hình 2), ở mức quy định về mặt dữ liệu – độ lớn, độ đa dạng, và độ linh hoạt – phù hợp để nhận định tiềm năng. Các tình huống khai thác AI của chúng tôi tuy đa dạng nhưng vẫn chưa phải là toàn diện, và do đó đôi khi, chúng tôi có thể đánh giá quá cao hay quá thấp tiềm năng của AI trong một số ngành. Chúng tôi không ngừng thu thập, chọn lựa và thêm vào “thư viện nghiên cứu ứng dụng AI” của mình để nâng cao tính khách quan khi đánh giá.

Một vài ví dụ ứng dụng AI để nâng cao hiện quả vận hành:

  • Bảo trì tiên phòng: một công cụ hữu hiệu để phát hiện các bất thường. Học sâu có thể phân tích một lượng lớn dữ liệu đa chiều và có thể thay thế hệ thống bảo trì phòng ngừa hiện nay, nâng nó lên một tầm mới. Phân lớp dữ liệu, như dữ liệu âm thanh hay dữ liệu hình ảnh từ các cảm biến – có thể chỉ là các cảm biến rẻ tiền như microphones hay camera. Nhờ vậy mạng lưới nơ rôn có thể nâng cao được hệ thống bảo trì phòng ngừa cũ hay thậm chí là thay thế nó. AI có khả năng dự báo sai hỏng và tính toán hoạch định công tác bảo trì phù hợp để tối ưu hóa thời gian dừng máy, chi phí vận hành và cải thiện hiệu suất sản xuất. Như AI có thể nâng cao tuổi thọ của một máy bay chở hàng, điều mà các công cụ phân tích truyền thống vẫn không làm tốt. AI kết hợp nhiều dữ liệu về mô hình máy bay, lịch sử bảo trì, cảm biến IoT để phát hiện các bất thường từ dữ liệu độ rung của động cớ, hình ảnh và video động cơ vận hành.
  • Công nghệ tối ưu hóa logistics trên nền tảng AI giúp giảm chi phí nhờ vào các dự báo thời gian thực và huấn luyện hành vi. AI có thể được sử dụng để ước tính liên tục chi phí logistics ở các bên liên quan; nó cũng có thể tối ưu hóa định tuyến phù hợp với tình trạng giao thông, từ đó cải thiện hiệu quả sử dụng nhiên liệu và thời gian giao hàng. Một doanh nghiệp vận tải ở Châu Âu đã giảm được 15% chi phí nhiên liệu bằng việc sử dụng các cảm biến theo dõi hiệu suất hoạt động của phương tiện vận tải và hành vi tài xế, tài xế nhận được các hướng dẫn thời gian thực về khi nào cần phải tăng tốc, khi nào cần phải giảm tốc. Nhờ vậy, họ tối ưu hóa được lượng nhiên liệu sử dụng và giảm được chi phí bảo trì thiết bị.
  • AI là một công cụ hữu ích để quản lý việc chăm sóc khách hàng và sẵn sàng cho thách thức “tùy biến sản phẩm”. Nhờ vào việc cải thiện năng lực nhận diện giọng nói và điều tiết cuộc gọi, AI đã mang lại cho khách hàng một dịch vụ hoàn hảo – và hiệu quả hơn bao giờ hết. Khó có từ ngữ nào có thể đặc tả được năng lực của AI trong các trung tâm chăm sóc khách hàng qua điện thoại. Công nghệ học sâu giúp phân tích âm thanh giọng nói của khách hàng để nhận biết cảm xúc hiện tại của họ, nếu khách hàng phản hồi một cách thiếu thiện cảm với hệ thống, thì ngay lập tức, hệ thống điều tiết sẽ chuyển cuộc gọi này đến với nhân viên chăm sóc khách hàng. Trong marketing và bán hàng, công nghệ AI cũng có những tác động lớn. Việc kết hợp đặc tính nhân chủng học của khách hàng, các giao dịch cũ, và dữ liệu mạng xã hội giúp thiết kế sản phẩm phù hợp hơn với nhu cầu khách hàng, từng khách hàng một. Công nghê dự báo “sản phẩm khách hàng sẽ mua kế tiếp” giúp xác định phân khúc khách hàng – các công ty như Amazon hay Netflix đã áp dụng thành công – có thể giúp doanh thu của doanh nghiệp tăng lên đến 2 lần.

2/3 số tình huống nghiên cứu áp dụng AI là vì họ muốn cải thiện hiệu quả công cụ phân tích hiện tại

69% các tình huống mà chúng tôi nghiên cứu, mạng lưới nơ rôn sâu được sử dụng nhằm nâng cao hiệu quả của các công cụ phân tích cũ. Những tình huống đầu tư mới cho AI hiện chỉ chiếm 16% tổng số tình huống. Và ở 15% số tình huống còn lại, AI vẫn chưa chứng minh được sự ưu việt của nó so với các công cụ phân tích hiện nay, sự hạn chế của dữ liệu là một trong số những nguyên nhân giải thích cho điều này.

 

Quản trị dịch vụ khách hàng là một ngành thu hút được nhiều đầu tư mới cho AI, như một số ngành khác, ngành này có nhiều dữ liệu giá trị và sát với phản ứng theo thời gian thực của con người. Ngoài ra, ngành y tế (chăm sóc sức khỏe) cũng nhận được nhiều đầu tư mới cho AI. Các công nghệ chẩn đoán bệnh hay cải thiện sức khỏe nhờ vào sự phong phú của thông tin hữu ích từ hình ảnh, âm thanh, MRIs đã hỗ trợ sự phát triển của AI trong ngành.

Các tình huống của chúng tôi chỉ ra AI có tiềm năng lớn để mang lại nhiều giá trị cho doanh nghiệp hơn so với các công phụ phân tích truyền thông từ 30 đến 128%, tùy ngành.

Tuy nhiên, trong một vài tình huống nghiên cứu, cả AI và công cụ phân tích truyền thống đều đang đóng góp giá trị cho doanh nghiệp, như bảo hiểm, dược phẩm, truyền thông. Thật sự, AI vẫn chưa khẳng định được tiềm năng của mình một cách rõ ràng trong những ngành này. Nguyên nhân có thể giải thích cho điều này là phương pháp sử dụng dữ liệu trong ngành và rào cản quy định của nhà nước.

Các yêu cầu về mặt dữ liệu giúp học sâu có thể phát triển bền vững để chiếm được ưu thế hơn so với các công cụ phân tích truyền thống.

Để các hệ thống mạng lưới nơ rôn phát triển hiệu quả đòi hỏi ta phải đưa vào một lượng lớn dữ liệu song song với việc truy cập kết để xây dựng cơ sở hạ tầng điện toán phù hợp. Hơn nữa, các công cụ học sâu cần phải đủ mạnh để hiểu được các mô hình, các vấn đề từ nhiều loại dữ liệu phức tạp, đa chiều như hình ảnh, video, hay âm thanh.

AI cần một lượng rất lớn dữ liệu phù hợp. Andrew Ng, sáng lập viên Coursera, nhận định khi giải thích phương thức các công ty AI lấy, tổ chức, và sử dụng dữ liệu lớn để tạo nên giá trị.

Học sâu cần hàng nghìn quan sát để xây dựng mô hình, và từ đó phân loại các nhiệm vụ tương đối tốt. Trong một số tình huống, học sâu cần đến hàng triệu mẫu để có thể vận hành như con người. Với một ước tính trước đây của chúng tôi, một thuật toán học sâu nhìn chung sẽ vận hành đạt mức chấp nhận được khi được “học” khoảng 5000 mẫu dữ liệu phù hợp, nếu muốn mô hình vận hành hiệu quả như con người hay thậm chí vượt mặt con người, thì số mẫu dữ liệu phù hợp tối thiểu là 10 triệu. Ở một số tình huống các doanh nghiệp hiện đang áp dụng các công cụ phân tích bậc cao, dữ liệu đã sẵn có – vài triệu hay thậm chí vài tỷ – cho AI sử dụng, đây là phương thức “đào tạo”AI thích hợp nhất. Tuy nhiên, nếu ta không đáp ứng được lượng mẫu tối thiểu, AI sẽ không mang lại giá trị gì hơn so với các công cụ phân tích truyền thống.

Thu thập hay xây dựng một lượng dữ liệu lớn có thể được xem là một khó khăn cho các doanh nghiệp trong nhiều tình huống nghiên cứu, và phân loại vẫn còn là một thách thức lớn. Hầu hết các mô hình AI hiện tại được đào tạo dưới dạng “học có giám sát”, đòi hỏi con người phải đặt tên và phân loại dữ liệu nguồn. Tuy vậy, các kĩ thuật mới hứa hẹn sẽ giải quyết được điểm thắt cổ chai này, như học tăng cường, mạng lưới sinh mẫu, học chuyển giao (transfer learning), và học một lần (one-shot learning). Các kĩ thuật mới này cho phép AI học từng chủ đề với số lượng dữ liệu mẫu nhỏ hơn, hay thậm chí, chỉ có một.

Nhiều tổ chức phải chọn và áp dụng chiến lực cho phép họ thu thập và tổng hợp dữ liệu ở quy mô lớn. Thậm chí với một lượng lớn dữ liệu, họ còn phải đảm bảo dữ liệu tránh bị “quá sát” (overfitting) – khi mô hình đi quá sát với các điểm nhiễu hay các yếu tố ngẫu nhiên của bộ dữ liệu, làm cho kết quả thiếu tin cậy, hay tránh việc “không theo sát” – khi mô hình không nhận biết được tất cả các đặc điểm liên quan. Kết nối dữ liệu từ nhiều nhóm khách hàng khác nhau, thay vì lưu trữ dữ liệu độc lập, vô cùng quan trọng để tạo nên giá trị.

Để nhận diện được toàn bộ tiềm năng của AI đòi hỏi nguồn dữ liệu đầu vào phải đa dạng, gồm hình ảnh, video, và âm thanh

Các kĩ thuật mạng lưới nơ rôn của AI rất giỏi phân tích dữ liệu hình ảnh, video, và âm thanh – những nguồn dữ liệu được nhận định là rất phức tạp và đa chiều. Mạng lưới nơ rôn rất giỏi giải quyết các vấn đề đa chiều, khi nhiều lớp trong mạng lưới có thể học để đại diện cho nhiều đặc tính của dữ liệu. Như, với công nghệ nhận diện gương mặt, lớp đầu tiên của mạng lưới sẽ tập trung vào những điểm ảnh lớn, lớp kế tiếp sẽ tập trung vào các đường thẳng và đường cong, lớp kế nữa tập trung vào các điểm nhận dạng riêng biệt, và lớp cuối cùng có thể xác định được gương mặt. Khác với các công nghệ AI tiền nhiệm – đòi hỏi chuyên gia phải phân tích đặc điểm nhận dạng nhân chủng học, kĩ thuật mạng lưới nơ rôn này có thể tự học được những điểm nhận diện trên nhờ vào các mô phỏng trên mạng lưới trong suốt quá trình đào tạo.

Cùng với các vất đề về lượng và độ đa dạng của dữ liệu, tốc độ cũng cần thiết: công nghệ AI đòi hỏi mô hình cần thiết được đào tạo để phù hợp với các điều kiện không ngừng thay đổi, do vậy, các dữ liệu học hỏi nhất thường phải được củng cố thường xuyên. Trong 1/3 số tình huống, các mô hình cần phải được củng cố lại ít nhất là hằng tháng. Và gần như 1/4 số tình huống dữ liệu cần thiết phải được củng cố mỗi ngày, đó là các tình huống trong ngành marketing, bán hàng, sản xuất, và quản lý chuỗi cung ứng.

[Còn phần 02]

Nguồn: Mckinsey, 2018

05 chìa khóa để vận hành thành công mô hình đặt hàng trực tuyến và đến lấy ở cửa hàng

05 chìa khóa để vận hành thành công mô hình đặt hàng trực tuyến và đến lấy ở cửa hàng

Nhằm đáp ứng nhu cầu khách hàng – các lựa chọn giao hàng phong phú và tiện lợi hơn, nhiều nhà bán lẻ đã áp dụng mô hình đặt hàng trực tuyến và khách hàng sẽ đến cửa hàng để lấy những thứ họ mua (mô hình BOPIS – buy online and pick-up-in-store).

Dựa vào mức chất lượng dịch vụ cam kết mà khách hàng kì vọng họ có thể nhận những thứ họ muốn thường thì trong vòng 1-3 giờ.

Tuy vậy, nhiều nhà bán lẻ đã trót hứa với khách hàng mặc dù họ vẫn chưa có một quy trình tiêu chuẩn để vận hành phù hợp ở của hàng. Do đó, nhiều khách hàng tiềm năng dễ thất vọng với những lời hứa và đôi khi, lần đầu cũng là lần cuối họ sử dụng dịch vụ này.

Một sai lầm phổ biến khác mà các nhà bán lẻ thường mắc phải khi thực hiện mô hình nhấp chuột và lấy hàng (Click-and-collect) là xác định thời gian có hàng phù hợp. Nhà bán lẻ thường đề nghị mức thời gian giao hàng dài, khiến khách hàng từ bỏ giỏ hàng và tệ hơn là làm cho khách hàng mua từ đối thủ cạnh tranh.

Do vậy, nếu bạn nghĩ đến việc cung cấp dịch vụ nhấp chuột và lấy hàng cho khách hàng, bạn hãy sẵn sàng chuẩn bị cho các thách thức phía trước. Sau đây là năm điều quan trọng đảm bảo trải nghiệm cho khác hàng, hay năm giải pháp ở cửa hàng có thể hỗ trợ bạn.

1. Hoạch định tuyến đường lấy hàng (pick route) hoàn hảo

Lấy hàng trong các cửa hàng bán lẻ có thể giống như việc bạn tìm cách vượt qua mê cung: điều quan trọng là phải chọn được đường đi hiệu quả nhất cho mọi đơn hàng ở mọi thời điểm. Những gì bạn cần là một hệ thống xử lý các đơn hàng để tạo ra các tuyến đường tối ưu với một cường độ ổn định. Giải pháp cửa hàng bạn chọn cần hoạch định tuyến đường để tối ưu hóa đường đi cũng như chỉ dẫn nhân viên cửa hàng đường đi hiệu quả nhất; như định tuyến để tránh việc phải đi lại nhiều lần kiểm tra các đơn hàng bị bỏ sót.

2. Xác định thời gian đáp ứng đơn hàng

Nếu ta không biết được thời gian để đáp ứng một đơn hàng, ta khó có thể đáp ứng kỳ vọng khách hàng hay hứa thời gian khách hàng có thể nhận hàng tốt một cách ổn định. Từ lúc nhân viên bắt đầu quy trình lấy hành, giải pháp hiệu quả sẻ bắt đầu đo thời gian đáp ứng đơn hàng một cách chính xác. Điều này làm tăng khả năng dự đoán và tính ổn định trong việc đáp ứng kì vọng của khách hàng. Hệ thống sẽ ước tính được thời gian để hoàn thành mỗi đơn hàng.

3. Tăng năng suất và độ chính xác

Khi nhân viên được chỉ dẫn tuyến đường để lấy hàng, ta không những chỉ biết được thời gian để đáp ứng một đơn hàng mà còn giảm thiểu được các sai lầm do con người gây ra trong quá trình lấy sản phẩm. Bằng một kế hoạch lấy hàng tối ưu hóa với các tiêu chí về thời gian lấy hàng và loại hàng, giải pháp cửa hàng sẽ hỗ trợ nâng cao năng suất nhân viên và độ chính xác của các đơn hàng.

4. Phân bổ các nguồn lực cửa hàng

Và nếu bạn đã xây dựng được các quy trình phù hợp cho mô hình BOPIS với mức chất lượng kì vọng, liệu rằng mỗi khách hàng của bạn đều hài lòng với chất lượng dịch vụ của bạn? Một giải pháp cửa hàng tốt còn hỗ trợ các công cụ để quản lý nguồn lực hiệu quả. Các công cụ này sẽ hoạch định và phân bổ nguồn lực phù hợp và hiệu quả để đáp ứng nhu cầu khách hàng. Hoạch định nguồn lực tối ưu giúp ta trả lời bài toán cân đối hoạt động cửa hàng và kì vọng khách hàng khi đáp ứng nhu cầu của họ.

5. Thu thập dữ liệu giao dịch

Khi mô hình BOPIS được vận hành phù hợp, đó chính là cơ hội để ta tiến đến bước kế tiếp – nâng cao hiệu quả. Giải pháp cửa hàng tốt sẽ cho phép bạn liên tục tinh chỉnh quy trình lấy hàng và nâng cao hiệu quả nhân viên bằng cách thu thập dữ liệu, như thời gian vận chuyển và khoảng cách, thời gian lấy hàng dự kiến và thời gian lấy hàng thực tế, độ lệch của đường đi, vị trí sản phẩm và thời gian dừng tại các vị trí sản phẩm không chính xác.

Nhờ vào việc tuân thủ những bước này, giải pháp cửa hàng có thể giúp bạn dự báo và đáp ứng được thời gian kì vọng khách hàng, hoặc thậm chí giảm được thời gian này còn được xem là một lợi thế cạnh tranh hỗ trợ.

Nguồn: supplychain247, 01/2018

Ba sáng kiến vận tải mang lại hiệu quả đầu tư ngắn hạn

Ba sáng kiến vận tải mang lại hiệu quả đầu tư ngắn hạn

Quản lý vận tải ngày càng thách thức vì yêu cầu khách hàng vốn không ngừng nâng cao, cộng thêm việc thiếu hụt tài xế đã giới hạn năng lực vận tải. Nhiều tiến bộ trong công nghệ, như phương tiện tự lái – một giải pháp đầy tiềm năng, hiện vẫn chủ đủ “độ chín” để khai thác ở mức thương mại.

Tuy vậy, điều này không có nghĩa là ta phải chấp nhận nhiều quy trình vận hành kém hiệu quả và sự rời rạc của dữ liệu trong khi phải chờ đợi các công nghệ mới. Hiện đã có nhiều sáng kiến hay đang được đưa vào áp dụng để mang lại hiệu quả đầu tư trong ngắn hạn cũng như gia tăng gia trị cho khách hàng. Dưới đây là 03 giải pháp nên được cân nhắc:

1. Xây dựng một nền tảng thống nhất để trực quan hóa toàn bộ quá trình

Trực quan hóa trong quá trình vận chuyển đã trở thành một điều cần thiết trong một thị trường đầy cạnh tranh và không ngừng thay đổi như hiện nay. Tuy nhiên, khả năng trực quan hóa từ các phần mềm quản lý vận tải (TMS) hiện nay vẫn chỉ ở mức độ tiếp cận được bởi nhà cung cấp dịch vụ vận tải. Điều này vô tình tạo ra nhiều điểm mù trong chuỗi cung ứng và tăng độ thách thức trong  phân tích và tổng hợp dữ liệu để tối ưu quá hiệu quả hoạt động cũng như chi phí.

Các TMS thế hệ mới hiện đang giải quyết bài toán này bằng cách phối hợp dữ liệu của đội xe với hệ thống quản lý đơn hàng, quản lý kho bãi, và cả với các hệ thống TMS hay ERP khác nữa. Bằng việc tích hợp dữ liệu trên toàn chuỗi cung ứng, nền tảng này sẽ cho ta cái nhìn toàn vẹn về những hoạt động vận tải liên quan, từ đó nâng cao tính trực quantầm nhìn cho tất cả mọi hoạt động.

Với dữ liệu cận thời gian thực từ nhiều hệ thống và nhiều đội xe, nhà quản trị có thế giải quyết các vấn đề vận tải một cách nhanh chóng, thậm chí còn trước khi khách hàng nhận ra được các vấn đề này. Tất cả các dữ liệu cần cho việc phân tích hiệu quả vận hành cũng có thể dễ dàng lấy được từ một nền tảng duy nhất, cho phép ta sử dụng hiệu quả các công cụ phân tích dữ liệu lớn – big data để nhân diện và hành động kịp thời trước các cơ hội, cũng như đánh giá năng lực/hiệu quả của nhà cung ứng, khai thác được các dự báo phù hợp.

Hiệu quả đầu tư đến từ:

  • Tiết kiệm thời gian gọi hay email giải quyết các vấn đề phát sinh
  • Tăng cường năng lực phân tích bằng cách tổng hợp nhiều dữ liệu hữu quan trong một nền tảng duy nhất
  • Giảm chi phí mà không ảnh hưởng đến hiệu quả vận hành
  • Thắt chặt hơn mối quan hệ với khách hàng

2. Dữ liệu lớn (Big Data) và Máy học (Machine Learning) để giảm rủi ro

Sự bất ổn về chính trị, khí hậu, đình công, và nhiều yếu tố khác là nguồn gốc của các bất định trong vận tải, và các bất định này nhiều nguy cơ gây ra việc giao hàng trễ (vô cùng tốn kém), mất hàng hay hàng hóa bị hư hại. Nhờ vào các nền tảng quản lý rủi ro có thể kết hợp dữ liệu lớn và máy học, nhà quản trị chuỗi cung ứng có thể sớm nhận biết được những “gián đoạn” trước khi chúng xảy ra, đồng thời đơn giản hóa các thủ tục, quy định trong toàn chuỗi cung ứng.

Một nền tảng quản lý rủi ro tốt có thể cho ta một tầm nhìn sâu nhiều bậc trong mạng lưới cung ứng, vị trí, sản phẩm, phụ tùng, “giá trị rủi ro”, và các biến khác song song với việc nắm bắt được luân lý tương tác giữa các biến phụ thuộc trong một mạng lưới cung ứng xác định. Năng lực trực quan hóa thể hiện trình độ chuỗi cung ứng trước các rủi ro trên một bản đồ thế giới động. Ví dụ trong một chuỗi cung ứng có vận chuyển hàng bằng đường biển, trực quan hóa là năng lực cho ta thấy đươc sự chuyển động của các con tàu và dự báo được thời điểm tàu cập cảng.

Một cái nhìn toàn diện lưu ý ta những điểm cần lưu ý và những rủi ro phát sinh vốn dĩ quan trọng hơn hiều một danh mục kiểm soát 20 rủi ro. Sử dụng dữ liệu từ nhiều nguồn rời rạc khác nhau – được xác nhận bởi con người, và máy học, nền tảng giảm rủi ro sẽ hỗ trợ ta phân tích chi phi/lợi ích với những rủi ro, xác định các điểm nóng, và đề xuất các giải pháp phù hợp để giảm thiểu rủi ro.

Hiệu quả đầu tư đến từ:

  • Tránh được các bất định/biến động tiềm ẩn
  • Tập trung vào sự phù hợp, đánh giá, và quản lý rủi ro ở các nhà cung ứng hữu quan
  • Ngăn chặn các tổn thất danh tiếng nhờ vào việc nhanh chóng giải quyết các vấn đề phát sinh
  • Xác định các nhà cung cấp không phù hợp với các quy định về tài chính, an toàn, lao động và môi trường

3. Tìm kiếm năng lực vận tải một cách nhanh chóng nhờ vào thị trường thương mại điện tử

Kinh tế chia sẻ dần tham gia vào nhiều ngành, từ khách sạn đến vận tải. Với một nền tảng kết nối hiệu quả người cần dịch vụ và người có đủ nguồn lực và năng lực cung cấp dịch vụ, thị thường thương mại điện tử có thể kết nối được họ với mức phí thấp cho người dùng và tăng được hiệu quả khai thác tài sản đối với người cung cấp.

Mô hình này rất lý tưởng cho việc môi giới vận tải hàng hóa, sắp xếp hợp lý quá trình tìm kiếm và bảo vệ nhà cung ứng dịch vụ vận tải. Đối với các chủ hàng không thường xuyên hoặc có khối lượng nhỏ, nền tảng này sẽ là một công cụ thuận tiện để chủ hàng có thể đặt trước được năng lực vận tải họ cần mà không nhất thiết phải đầu tư vào một hệ thống TMS phức tạp.

Giá trị chính của thị trường điện tử nằm ở việc sử dụng phần mềm để mang lại trải nghiệm trực quan và đơn giản cho cả chủ hàng và nhà cung ứng dịch vụ vận tải. Với lượng người dùng điện thoại thông minh trên quy mô toàn cầu, nền tảng môi giới vận tải còn hỗ trợ dòng thông tin thời gian thực và thông báo kịp thời đến chủ hàng cũng như công ty vận tải, nhờ vậy mà nó có thể kết nối nhu cầu và năng lực vận chuyển một cách phù hợp.

Hiệu quả đầu tư đến từ:

  • Kết nối nhanh chóng nhu cầu và năng lực vận tải trong một thị trường nhiều ràng buộc
  • Giảm việc gọi điện và kiểm tra tín dụng khi nhận cước phí môi giới
  • Cho phép hiểu sâu hơn về tất cả những lựa chọn sẵn có để đảm năng lực cạnh tranh về chi phí

Sáng kiến mang lại hiệu quả đầu tư

Từ xe tải không người lái đến các phương tiện chạy bằng năng lượng mặt trời, nhiều đổi mới sẽ sớm định hình lại ngành công nghiệp vận tải trong 10 năm tới, tạo nên nhiều cơ hội mới để cải thiện hiệu suất và giảm chi phí. Cơ hội trước mắt cho các doanh nghiệp là dành thêm nhiều nỗ lực để thu thập và khai thác vẻ đẹp của dữ liệu bên trong và bên ngoài chuỗi cung ứng. Hệ thống TMS tiên tiến, nền tảng quản lý rủi ro mạnh mẽ, cùng nền tảng môi giới vận tải kỹ thuật số, đều đã đang tạo ra giá trị đáng kể cho hiện tại cũng như kiến tạo các công nghệ đổi mới cho tương lai./.

Nguồn: Inbound Logistics, 01/2018

 

Thảo luận cùng chuyên gia: Xu hướng và giải pháp công nghệ logistics nhằm nâng cao hiệu quả thương mại điện tử (Phần 02)

Thảo luận cùng chuyên gia: Xu hướng và giải pháp công nghệ logistics nhằm nâng cao hiệu quả thương mại điện tử (Phần 02)

Định tuyến động

Đối với nhiều doanh nghiệp có đội xe riêng phục vụ giao hàng chặng cuối, giải pháp định tuyến có thể cân nhắc vị trí hiện tại của phương tiện với dữ liệu thời gian thực rất quan trọng. Thay vì ta lập kế hoạch vận tải cố định, ta có thể nâng giải pháp định tuyến lên một bậc nữa. Với dữ liệu thời gian thực và thuật toán tối ưu tuyến xe cho phép doanh nghiệp linh hoạt hơn.

“Hiện tại, đơn hàng được cập nhật liên tục với yêu cầu giao hàng trong ngày hay chỉ trong ngày mai, chúng ta cần thiết phải có năng lực thậm chí là nhiều hơn cả định tuyến động” – De Muynck giải thích

 “Để làm được điều này, bạn cần vài thứ. Đầu tiên là năng lực truy vết để biết phương tiện của bạn hiện đang ở đâu, và thứ hai bạn cần một giải pháp tối ưu thông minh và có khả năng đáp ứng cao.”

Ta có thể sử dụng tính hiệu của hộp đen để định vị vị trí cho định tuyến động. Các thiết bị di động có khả năng truy vết cũng có thể được sử dụng. Tuy nhiên, định tuyến động còn đòi hỏi một thuật toán tối ưu có thể đáp ứng một cách nhanh chóng để điều tuyến phù hợp song song với đánh giá các tác động/ xu hướng thực đang diễn ra như tình hình giao thông hay thời tiết. Trong một số trường hợp, phần mềm có thể được sử dụng đến đưa ra chi phí giao hàng tương ứng một cách chính xác.

“Với dữ liệu thời gian thực, đinh tuyến động có thể cho bạn các phương án giao hàng với các mức chi phí tương ứng một cách chính xác. Do đó, nếu khách hàng muốn bạn giao ngay trong hôm nay, họ sẽ thấy được một mức phí (có thể cao), nhưng nếu họ muốn nó vào ngày mai, chi phí này ví dụ có thể ít hơn $5 hay thậm chí là miễn phí. Những mức phì này được cung cấp dựa trên kế hoạch và chi phí thực tế, điều này cho phép khách hàng linh hoạt lựa chọn cũng như tránh việc doanh nghiệp lãng phí trong giao hàng chặng cuối.” – De Muynck nói.

Xe tải không người lái

Tình trạng thiếu hụt tài xế xe tải tiếp túc diễn ra và tăng cao trong năm 2017, và được dự báo sẽ ngày càng trở nên nguy cấp hơn trong vài năm tới. Trong một nghiên cứu gần đây của Tổ chứ xe tải Hoa Kỳ (American Trucking Associations – ATA), đến cuối năm 2018, Hoa Kỳ bị thiếu hụt 50.000 tài xế xe và nếu xu hướng này tiếp tục, đến năm 2026, con số thiếu hụt là 174,000 tài xế. Chỉ cần riêng vấn đề thiếu hụt tài xế này thôi, và đặc biệt là khi xu hướng này diễn ra ngày càng trầm trọng thì cũng đủ để ngành logistics chú ý đến công nghệ không người lái.

Công nghệ tự hành (automated vehicle – AV) phát triển nhanh chõng đã hỗ trợ phát triển xe tải không người lái, nếu có quan tâm thì ắt hẳn bạn đã thấy một số thử nghiệm khả thi công nghệ này trên đường thật.

Tuy nhiên, để sử dụng xe tải tự hành trên quy mô lơn hơn – quy mô công nghiệp, ta cần luật pháp cho phép và các vấn đề về trách nhiệm cần thiết làm rõ, chuyên gia Gonzalez khẳng định.

“Công nghệ này phát triển cũng đã kéo theo sự phát triển của xe tải không người lái, tuy nhiên nhìn chung, công nghệ này phát triển với tốc độ nhanh hơn so với các giải pháp khác liên quan.”

Các ước tính về mức độ chấp nhận của xe tải tự hành là khác nhau. Theo một báo cáo của Diễn đàn Vận tải Quốc tế (International Transport Forum – ITF), trong 10 năm kế, xe tải tự hành sẽ xuất hiện trên nhiều đường phố, và sự xuất hiện đó là điều rất đổi bình thường; thông qua một nghiên cứu của Goldman Sachs, tài xế xe tải có thể bị mất việc do sự phổ biến của xe tải tự hành đạt đỉnh điểm vào 25 năm nữa.

Ngoài ra, các thiết bị từ hành có thể được sử dụng sớm trong một vài trường hợp đặc biệt, như các tuyến đường dài – những tuyến đường đôi khi đòi hỏi tài xế phải chạy trong các khu vực thành phố rồi sau đó chuyển sang chế độ thử nghiệm lái tự động ở những tuyền đường vắng hơn.

Một trường hợp khác là “tiểu đoàn xe tải” – một nhóm các xe tải sẽ chạy theo đội hình sắp xếp được dẫn đầu bởi một xe tải lái bởi con người. Việc giữa khoảng cách tối thiểu nên được cân nhắc để đảm bảo hiệu suất xăng dầu đáp ứng kì vọng. Ý tưởng này đã được kiểm tra đánh giá tính khả thi ở Michigan, và nhiều khi đây có thể là một trong những chuyển đổi trong giai đoạn đầu giữa phương tiện có người lái và phương tiện tự hành. Gonzalez khẳng định: “Ta vẫn có người lái chiếc xe tải dẫn đầu đoàn xe, và điều này có xu hướng làm cho cộng đồng cảm thấy thoải mái hơn với công nghệ này.”

De Muynck đồng ý với điều này, khi công nghệ tự hành ngày một phát triển, ta sẽ gặp nhiều vấn đề về luật pháp cần phải giải quyết. “Vì tính cần thiết của luật pháp, chúng tôi nghĩ rằng cần khoảng 03 năm nữa cho sự chuyển đổi này, thời gian này là ước tính để hoàn chỉnh luật pháp phù hợp và sau đó, bạn sẽ có thế thấy sự ra đời của nhiều phương tiện tự hành hơn.

Một vài doanh nghiệp tham gia vào giao hàng chặng cuối đang khảm phá sự kết hợp giữa các xe tải nhỏ tự hành với drones được sử dụng để thay thế xe tải truyền thống và giao hàng tại nhà khách hàng – De Muynck thêm vào.

“Từ góc nhìn công nghệ, nếu chúng ta vẫn sẵn sàng thì chúng ta có thể kết hợp nhiều thứ khả dĩ với nhau, khi đó, chúng ta sẽ đến gần hơn với giải pháp kì vọng. Rào cản lớn hơn chính là luật pháp” – De Muynck khẳng định

Giám sát vận tải trở nên thông minh

Ý tưởng giám sát vận tải trong chuỗi cung ứng đã phát triển ít nhất gần một thập niên, ban đầu, nó được sử dụng như là một bảng trực tuyến để các nhà quản trị vận hành theo dõi các chỉ số đo lường, nhận diện các nguy cơ hay nhận biết các điểm nên tiếp tục đào sâu xem xét chi tiết.

Giám sát vận tải trong tương lai vẫn sẽ giữ lại năng lực tầm nhìn này, và nhờ vào sự phát triển của phân tích dự báo, giám sát vận tải còn sẽ có khả năng nhận biết những việc cần phải làm để trách các vấn đề không muốn sau này, Vernon đến từ CapGemini’s giải thích.

“Giám sát vận tải vẫn sẽ cho bạn tầm tình với tính trực quan cao, nhưng để đủ khả năng giải quyết vấn đề trên những con số này, bạn ắt hẵn cũng cần năng lực dự báo. Trong quá khứ, nếu xe lửa đến trễ, nhờ vào giám sát vận tải, bạn sẽ thấy đèn được chuyển sang màu đỏ trên bảng theo dõi. Điều này chỉ dừng ở mức báo cáo mô tả. Trong tương lai, dựa vào phân tích dự báo, giám sát vận tải sẽ còn có thể cho bạn biết những chuyến nào có nguy cơ bị trễ trong 05h kế tiếp, và khi bạn tái định tuyến nó, những viễn cảnh nào sẽ diễn ra.”

Bước kế tiếp của giám sát vận tải chính là phân tích dự báo – nghĩa là dựa vào các phân tích dự báo, mô hình sẽ đề nghị ta giải pháp tốt nhất. Một khi phân tích dự báo đi cùng giám sát vận tải, nó có thể giúp ta khai thác được nhiều dữ liệu hơn chỉ một mình giám sát vận tải làm điều này. Như nó có thể khai thác dữ liệu mạng xã hội để đánh giá nhu cầu sản phẩm ở những khu vực nhất định. “Thật ra, mạng xã hội cũng nên được cân nhắc như một nguồn thông tin khi phân tích chuỗi cung ứng” – Vernon chia sẻ.

Số hóa vận tải

Nhà cung ứng dịch vụ vận tải – là các doanh nghiệp thúc đẩy thương mại toàn cầu – đã dần số hóa dịch vụ vận tải cung cấp nhiều hơn trước đây, Cathy Morrow Roberson, nhà sáng lập và trưởng bộ phận phân tích ở Logistics Trends & Insights, khẳng định.

Trong một khảo sát thị trường vận tải năm 2017, Logistics Trends & Insights nhận ra rằng 92% phản hồi đề cao giá trị của việc số hóa dịch vụ vận tải. Số hóa dịch vụ vận tải là tự động hóa hệ thống và dịch vụ để khách hàng có thế nắm bắt vấn đề đang diễn ra một cách nhanh chống, chính xác và trực quan.

 “Nói đến số hóa là người ta nói đến tự động cập nhập thông tin và cải thiện hiệu suất của việc này, điều này giúp cũng cố sự minh bạch, bởi lẽ ta có thể thấy được toàn bộ quá trình từ lúc báo giá đến lúc kiện hàng đến điểm giao hàng cuối cùng”

Thị trường vận tải không ngừng thúc đẩy việc số hóa ở các doanh nghiệp, vì việc này sẽ hỗ trợ rất nhiều cho các bên liên quan, từ lúc báo giá đến lúc giao hàng. Để tránh mất thị phần, các doanh nghiệp truyền thống đã dần tiến đến việc áp dụng công nghệ đám mây để trực quan hóa quá trình đánh đánh giá, báo giá, và cả việc giao hàng.

“Các công ty vận tải truyền thống đang phải chuyển mình để theo kịp thị trường, họ đang tự động hóa và cung cấp các dịch vụ mang tính công nghệ cao.” – Morrow Roberson chia sẻ.

Hệ thống quản lý phân phối đơn hàng

Dòng logistics bắt đầu từ đơn hàng, do đó, để đáp ứng được đơn hàng cho hệ thống bán lẻ, hệ thống quản lý phân phối đơn hàng là thiết yếu, “Thị trường hệ thống phân phối đơn hàng tiếp tục phát triển” – Chris Cunnane, chuyên viên phân tích cao cấp ở ARC Advisory Group.

 “Hệ thống phân phối đơn hàng cho phép doanh nghiệp tổng hợp được tất cả các thông tin xử lý đơn hàng thông qua tất cả các kênh hữu quan. Hệ thống này bao gồm việc nhập các đơn hàng, xác định nguồn cung, thanh toán và đáp ứng nhu cầu.”

Song song đó, hệ thống phân phối đơn hàng vẫn đang được nâng cấp để xử lý các đơn hàng phức tạp. Cunnane nói “Ta sẽ cung cấp cho người dùng nhiều lựa chọn hơn, về mặt hàng hóa hay yêu cầu giao hàng. Điều này đòi hỏi sự linh hoạt hơn nữa khi tối ưu hóa toàn bộ mạng lưới cung ứng. Khi thương mại điện tử phát triển, tồn kho kéo từ những nguồn cung phù hợp vô cùng quan trọng.”

Blockchain gặp gỡ chuỗi cung ứng

Blockchain – công nghệ tiền ảo, sẽ sớm cùng chuỗi cung ứng hợp tác để đem lại nhiều lợi ích cho các bên hữu quan, ví dụ như truy vết thực phẩm tươi sống. Blockchain sử dụng công nghệ phân quyền – công nghệ hỗ trợ lưu trữ giao dịch giữa các bên một cách an toàn và bất biến, giúp ta dễ dàng nhận diện được đối tác của mình. Công nghệ này được đánh giá có tiềm năng lớn trong việc truy vết đường đi của sản phẩm.

Theo một khảo sát vào mùa thu năm 2017 được thực hiện bởi Penske Logistics, Infosys Consulting và Korn Ferry với mẫu là 2/3 số lượng doanh nghiệp 3PLs, 30% số doanh nghiệp này và 16% nhà cung ứng dịch vụ vận tải tin vào tiềm năng ứng dụng truy vết hàng hóa của blockchain. Shanton Wilcox, đối tác của Infosys Consulting, nhận định khả năng truy vết thực phẩm, hàng hóa giá trị cao hay sản phẩm với nguy cơ làm giả cao là rất lớn. Cũng vào năm 2017, IBM, Walmart, và JD.com (nhà bán lẻ gốc Trung Quốc) đã ra mắt liên minh thực phẩm an toàn blockchain để hợp tác nâng cao khả năng truy vết và độ ăn toàn thực phẩm ở Trung Hoa. Ngoài ra, IBM và Maersk còn liên doanh ứng dụng blockchain vào thương mại toàn cầu. Hiệp hội vận tải blockchain, Blockchain in Trucking Alliance (BiTA), cũng đã ra đời và hiện đang xây dựng các tiêu chuẩn cho ngành vận tải trên nền tảng blockchain.

Wilcox ước tính trong vào 24 đến 36 tháng tới chuỗi cung ứng sẽ có những chuyển biến đáng cân nhắc bởi blockchain. Đầu tiên, các thử nghiệm nghiên cứu tính khả thi sẽ sớm được diễn ra, và các bên sẽ tiến tới việc đồng thuận dữ liệu nào nên được chia sẻ hay ai sẽ là người chi trả chi phí lưu trữ dữ liệu.

 “Khi có một doanh nghiệp nào hay một chuỗi cung ứng nào quyết định vận hành trên blockchain, có thể chỉ là cùng một ngành nghề sản phẩm, ta nên cân nhắc doanh nghiệp đó là một tấm gương để noi theo và việc này cũng sớm được lan tỏa đến nhiều nơi.”

 Chuỗi cung ứng cần đánh giá liệu rằng blockchain có phải là một lựa chọn tốt hơn để kiểm soát chuỗi cung ứng so với các hệ thống công nghệ hiện có như mã hai chiều hày sự tương tác giữa các hệ thống. Tuy vậy ắt hẵn mở rộng ta toàn mạng lưới cung ứng với blockchain cũng sẽ mang lại nhiều lợi ích – bởi lẻ hiện tại vẫn chưa có sự tích hợp nào giữa các hệ thống quản lý.

Sự khoáy động của giao hàng chặng cuối

Tốc độ phát triển nhanh chóng của thương mại điện tử đẩy nhanh nhu cầu nâng cao hiệu quả dịch vụ giao hàng chặng cuối, Kuebix’s Clark khẳng định. Đối với các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ giao hàng chặng cuối, Clark khẳng định họ sớm sẽ muốn theo dõi tài xế hay phương tiện vận tải của họ và gắn kết tài xế/phương tiện với các cơ hội giao hàng đến từ cộng đồng logistics trực tuyến.

 “Thông qua sự phù hợp giữa phương tiện vận chuyển và yêu cầu giao hàng, các đội xe có thể xác định các điểm dừng phù hợp và vận hành hiệu quả hơn về mặt chi phí.”

Trong dài hạn hạn, các thách thức của giao hàng chặng cuối ở nội thành sẽ được giải quyết nhờ vào các loại hình kho bãi mới và hệ thống phân phối chặng cuối mới. Để làm được điều này, các trung tâm bán lẻ có thể sẽ phải chuyển đổi chức năng thành nhà kho hay các AVs sẽ là những nhà kho di động.

“Theo tôi, các giải pháp mới trong khu vực nội thành là tất yếu vì ta luôn cần đủ “không gian” lân cận khu vực nhiều người sinh sống để đảm bảo hàng tồn kho cho các đơn hàng buộc phải giao trong ngày.” – Clark chia sẻ.

Nguồn: Supplychain247, 03/2018

Thảo luận cùng chuyên gia: Xu hướng và giải pháp công nghệ logistics nhằm nâng cao hiệu quả thương mại điện tử (Phần 01)

Thảo luận cùng chuyên gia: Xu hướng và giải pháp công nghệ logistics nhằm nâng cao hiệu quả thương mại điện tử (Phần 01)

Tốc độ tăng trưởng thần tốc của thương mại điện tử đã mang lại cho logistics nhiều thay đổi lớn, các thay đổi từ năng lực vận chuyển đến tầm quan trọng của giao hàng chặng cuối.

Để đáp ứng với các thay đổi đó, nhà quản lý logistics ngày nay cần nghĩ về những hệ thống có thế nâng tầm hiệu quả quy trình cũng như chú ý đến các phát kiến dài hạn định hình tương lai logistics.

Muốn có được bức tranh rõ nét hơn về tương lai công nghệ logistics trong thương mại điện tử, chúng ta nên dõi theo sát các chuyên gia. Và trong bài này, chúng tôi mời các chuyên gia để chọn ra các xu hướng và giải pháp nên được ưu tiên cân nhắc trong ngành logistics.

Trong số những giải pháp được kể bên dưới, nhiều giải pháp hiện đã được áp dụng như phân tích dự báo, giám sát vận tải, và số hóa vận tải. Tuy nhiên, cũng có rất nhiều giải pháp vẫn đang trong giai đoạn phát triển, hứa hẹn sẽ mang lại nhiều cơ hội cho logistics tương lai, như giải pháp truy vết trên nền tảng blockchain, xe tải không người lái, hay ý tưởng về phương tiện tốc độ cao hyperloops.

Phân tích dự báo

Đã từ lâu, doanh nghiệp tổ chức và theo dõi các chỉ số KPIs của họ bằng những bảng theo dõi dài. Tuy nhiên, gần đây, người ta nhận ra rằng lối tiếp cận này thuộc về phạm trù mô tả, nghĩa là ta chỉ có thể nhìn thấy quá khứ hay các xu hướng hiện tại.

Joe Vernon, giám đốc cấp cao bộ phận phân tích chuỗi cung ứng Bắc Mỹ của công ty tư vấn Capgemini, khẳng định phân tích dự báo là một lối tiếp cận mới sử dụng trí thông minh nhân tạo và các công nghệ liên quan.

Máy học (Machine learning) có thể giúp doanh nghiệp hiểu được và khai thác được những câu chuyện đằng sau dữ liệu. Từ đó, ta có được những khuyến nghị về cách thức đối phó với các sự cố hay cơ hội sắp tới.” – Vernon

 “Mục tiêu là xử lý tất cả dữ liệu và học từ chúng – đây chính là việc của machine learning. Machine learning có thể tự phân nhóm hay tự nhận thấy những điểm chung của nhiều sự kiện, từ đó nó có thể giải thích thích các câu chuyện bên dưới dữ liệu cho dù vấn đề đến từ cung hay cầu”

Vernon khẳng định, ngày nay, nhiều doanh nghiệp áp dụng phân tích dự báo để trả lời cho các câu hỏi thiên về nhu cầu nhiều hơn. Machine learning có thể nhìn vào các xu hướng trên mạng xã hội, các hoạt động trên website mua hàng trực tuyến, hay các nguồn khác như dữ liệu thời tiết, điểm bán hàng (PoS) để báo giá và điều chỉnh các quảng cáo phù hợp.

“Nhiều doanh nghiệp bắt đầu với việc phân tích dự báo trong nhu cầu, tuy nhiên, doanh nghiệp cũng có thể đạt được nhiều lợi ích hơn từ một hệ thống nhạy bén hơn – có thể phân tích để đưa ra các dự báo, giúp bạn tiên liệu được nhiều vấn đề như các vấn đề ràng buộc bởi giao thông hay định tuyến. Nhờ vậy, bạn có thể tránh được chúng và đáp ứng được yêu cầu khách hàng” – Vernon

Định tuyến tối ưu và phân tích năng lực giao hàng giúp chúng ta nhận định được những điểm tốt của việc phân tích dự báo. Doanh nghiệp thường sử dụng các kĩ thuật phân tích dự báo bậc cao để xác định kế hoạch hay kiểm soát các quy trình trong hệ thống quản lý vận tải (TMS), thay vì hoàn toàn thay thế hệ thống TMS. “Đó không phải là việc kết thúc TMS hay thay thế TMS, phân tích dự báo giúp cũng cố và nâng cao giá trị cho TMS” –Vernon bổ sung.

Dỡ bỏ rào cản năng lực vận tải

Sự bùng nổ của thương mại điện tự và sự ổn định của nền kinh tế, năng lực vận tải ngày càng chặt và được dự báo là vẫn sẽ khá chặt trong tương lai. Để giải quyết thách thức này, doanh nghiệp cần tìm tất cả cơ hội vận tải khả dĩ, như nổ lực khai thác ở những điểm vẫn chưa được khai thác – Dan Clark, sáng lập viên nhà cung cấp dịch vụ TMS Kuebix nhấn mạnh.

“Đây là trò chơi mang tên năng lực vận tải! Bạn cần các hệ thống cho phép bạn tiếp cận được càng nhiều cơ hội gia tăng năng lực vận tải càng tốt” – Clark khẳng định

Theo ông, một hệ thống TMS cần thiết phải kết nối hiệu quả nhiều nguồn cung với nhiều mức năng lực vận tải khác nhau với thị trường và cộng đồng logistics trực tuyến, từ đó, nhà cung cấp dịch vụ vận tải có thể phân chia đơn hàng với các mức năng lực vận tải khác nhau của các đội xe khác nhau.

 “Ta cần phải nhanh chóng kết nối với tất cả các cơ hội khả dĩ và kết nối được yêu cầu vận tải của chủ hàng với năng lực cung ứng của đội xe.”

Tất nhiên, TMS vẫn cần thuật toán phân tích và lập kế hoạch tốt, đặc biệt khi Clark nhấn mạnh việc xem xét thấu đáo các xe tải dạng LTL để cân nhắc liệu rằng tắc đơn hàng để vận chuyển dưới dạng LTL có thật sự phù hợp về mặt chi phí hay chất lượng dịch vụ không.

Nghĩ về phương tiện vận tải mới

Hyperloops – một loại phương tiện vận tải tốc độ cao – một ý tưởng siêu tương lai. Tuy vậy với sự ủng hộ của nhiều nhà tiên phong trong công nghệ như Elon Musk (sáng lập Tesla Motors), Richard Branson (sáng lập Virgin Group), hyperloops vẫn có khả năng trở thành hiện thực.

Một ngày nào đó, hyperloops vận chuyển các khoang hàng thông một hệ thống ống với tốc độ 700 dặm/h, sử dụng hệ thống từ trường để làm giảm ma sát. Nếu hyperloops trở thành hiện thực, chuỗi cung ứng sẽ có thêm một phương tiện vận chuyển mới, có khả năng thay đổi quy hoạch định tuyến, mạng lưới vận tải, cũng như ảnh hưởng đến các loại phương tải khác, được Adrian Gonzalez lưu ý, trưởng bộ phận tư vấn chuỗi cung ứng của Adelante SCM.

“Vẫn còn nhiều rào cản phía trước để biến giấc mơ hyperloops thành sự thật, tuy vậy với sự ủng hộ của những yếu nhân trong ngành,  hyperloops nhận được nhiều đầu tư lớn để đi xa hơn nữa” – Gonzalez nói.

 “Một khi hyperloops bắt đầu chứng minh bản thân mình trong thị trường nghĩa là hyperloops đã đem lại một phương tiện vận tải mới. Hyperloops nên được chú ý theo dõi như là một tiềm năng trong dài hạn.”

Ứng dụng quản lý kiện hàng được vận chuyển bởi nhiều bên

TMS đóng vai trò quan trọng trong việc điều phối nguyên vật liệu trong toàn chuỗi cung ứng. Tuy nhiên, khi ta gặp bất kì vấn đề nào đó trong việc đáp ứng nhu cầu khách hàng thì phần mềm giao hàng còn quan trọng hơn nữa. Theo Bart De Muynck, trưởng nghiên cứu công nghệ vận tải tại Gartner, điều này đã đưa đến nhu cầu một loại giải pháp mà doanh nghiệp có thể quản lý được các kiện hàng được vận chuyển bởi nhiều bên.

“Hiện tại, trên thị trường có một vài doanh nghiệp chuyên cung cấp dịch vụ theo dõi đơn hàng” De Muynck nói thêm.

“Các hệ thống này thực hiện nhiệm vụ tổng hợp và tối ưu vận chuyển kiện hàng ở mức mà hệ thống TMS vẫn chưa thực hiện được.”

Việc vận chuyển hàng bởi nhiều bên nên được cân nhắc không chỉ ở bởi một vài nhà cung cấp vận chuyển chính mà các công ty dịch vụ nhỏ. “Các nhà cung cấp dịch vụ này vô cùng háo hức trong ngành vận tải bưu kiện. Hệ thống của họ có thể hoạt động với hơn 100 nhà cung ứng dịch vụ và lưu trữ toàn bộ tất cả các đánh giá của khách hàng” – De Muynck khẳng định.

Hầu hết các hệ thông quản lý các kiện hàng được vận chuyển đa bên đều có thể được sử dụng độc lập, trong một số trường hợp, nhiều doanh nghiệp liên kết với các nhà cung ứng TMS và WMS (hệ thống quản lý kho) mặc dù không chuyên nhưng vẫn muốn cung cấp tính năng này, De Muynck bổ sung./.

[Còn tiếp]

Nguồn: supplychain247, 03/2018