(Tiểu luận) môn quản trị logistics căn bản đề tài thực trạng và xu hướng phát triển logistics trên thế giới (2030)

Theo đánh giá của báo cáo năm 2018 về áp dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành logistics của IBM và DHL, AI có thể được ứng dụng trong hầu hết các khía cạnh của một chuỗi cung ứng – từ xử lý

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO

TRƯỜNG ĐẠI HỌC KINH TẾ QUỐC DÂN

o0o BÀI TẬP CÁ NHÂN MÔN: QUẢN TRỊ LOGISTICS CĂN BẢN

ĐỀ TÀI: Thực trạng và xu hướng phát triển logistics trên thế giới (2030)

Họ tên:

Mã sinh viên:

Lớp tín chỉ:

GVHD:

Hà Nội

MỤC LỤC

A LỜI MỞ ĐẦU 3

B NỘI DUNG 4

I Trí tuệ nhân tạo là gì? Lợi ích của trí tuệ nhân tạo 4

1 Khái niệm 4

2 Lợi ích của trí tuệ nhân tạo 4

II Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo 5

III Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong logistics 7

1 Dự đoán nhu cầu 7

2 Hỗ trợ giao hàng chặng cuối (Last – mile delivery) 7

3 Tạo kế hoạch dự phòng 8

4 Kho hàng thông minh 8

5 Sử dụng Chatbots để nâng cao trải nghiệm khách hàng 8

6 Tự động hóa các phương tiện hậu cần 9

7 AI trong hoạt động của văn phòng 10

8 Đường thông minh 10

9 Thị giác máy tính 10

C KẾT LUẬN 11

D TÀI LIỆU THAM KHẢO 12

TRÍ TUỆ NHÂN TẠO (AI) TRONG XU HƯỚNG PHÁT TRIỂN LOGISTICS

A LỜI MỞ ĐẦU

Có nhiều lí do để tin rằng bây giờ là thời điểm rất thích hợp để áp dụng trí tuệ nhân tạo – Artificial Intelligence (AI) cho lĩnh vực logistics

Người ta lần đầu tiên nhắc tới AI vào năm 1956 bởi một nhóm các nhà khoa học tại Đại học Dartmouth, Mỹ Kể từ đó, trí tuệ nhân tạo luôn thường trực trong trí tưởng tượng và là chủ đề bàn luận sôi nổi của nhiều phòng thí nghiệm AI đã đi những bước chập chững đầu tiên, từ chatbot đầu tiên được MIT phát minh vào năm 1964, đến Siri của Apple vào năm 2011 và gần đây robot AlphaGo của Google đã đánh bại kiện tướng cờ Go thế giới Lee Sedol năm 2016

AI có mặt rộng rãi trong cuộc sống hàng ngày tới mức nhiều người thậm chí còn không nhận ra mình đang song hành với trí tuệ nhân tạo Từ thuở AI sơ khai như các phần mềm chơi game với máy tính, đến các dạng AI cấp tiến hơn như nhận diện khuôn mặt trên mạng xã hội, con người đang tiến dần đến một tương lai tiện lợi và phong phú hơn với sự hỗ trợ của trí tuệ nhân tạo Dần dần, từ việc đáp ứng các nhu cầu tiêu khiển đơn giản, AI đi vào các công xưởng và đang tiến tới việc phục vụ sản xuất của con người

Giống như nhiều ngành dịch vụ khác, có rất nhiều lí do để tin rằng bây giờ là thời điểm tốt nhất để ngành vận tải giao hàng nắm lấy AI Chưa bao giờ công nghệ này lại dễ tiếp cận với giá cả phải chăng như vậy Điều này khiến AI không còn là điều

gì xa vời của thế giới

Lĩnh vực giao hàng với đặc thù vận hành dựa trên một mạng lưới thông tin khổng

lồ, là một lĩnh vực lý tưởng cho việc phát triển và nhân rộng AI Sự sống còn của công ty logistics phụ thuộc vào mạng lưới thông tin này, dưới vô số áp lực về lợi nhuận, sử dụng vốn hợp lý và thời gian xử lý hạn hẹp Trí tuệ nhân tạo có thể tổng hoà và điều phối mạng lưới này một cách nhịp nhàng đến một mức độ hiệu quả không thể đạt được chỉ bằng suy nghĩ con người Với AI, ngành công nghiệp logistics có khả năng định vị lại hành vi tiêu dùng, tăng năng suất dây chuyền, dự báo xu hướng thị trường, và trên hết, đưa dịch vụ chuẩn hoá lên một nấc thang mới – được tùy chỉnh hợp lý cho mỗi khách hàng

Theo đánh giá của báo cáo năm 2018 về áp dụng trí tuệ nhân tạo trong ngành logistics của IBM và DHL, AI có thể được ứng dụng trong hầu hết các khía cạnh của một chuỗi cung ứng – từ xử lý và khai thác dữ liệu, phân tích hệ thống đến tự động hoá dây chuyền Báo cáo này cũng cho hay, trong tương lai các công ty quyết định không áp dụng AI sẽ có nguy cơ lỗi thời, khi các đối thủ cạnh tranh đã kịp nắm bắt và sử dụng hiệu quả AI trong kinh doanh của họ

B NỘI DUNG

I Trí tuệ nhân tạo là gì? Lợi ích của trí tuệ nhân tạo

1 Khái niệm

Trí tuệ nhân tạo (Artificial Intelligence – AI) là việc tạo ra và phát triển những cỗ máy biết suy nghĩ, có khả năng bắt chước, học hỏi như bộ óc con người Đây là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính, được hình thành do con người lập trình ra với mục tiêu giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người

2 Lợi ích của trí tuệ nhân tạo

Các thuật toán AI của ngày nay có khả năng thực hiện các nhiệm vụ của nó tốt hơn rất nhiều so với con người Chúng đã phát triển đến mức hiệu quả hơn nhiều và chính xác như con người Họ cũng đưa ra một cách tiếp cận dễ tiếp cận hơn để các công ty mở rộng quy mô và cung cấp nhân lực cho các nhiệm vụ lao động lặp đi lặp lại với chi phí thấp Chúng cũng có những lợi ích khác, chẳng hạn như:

Giảm tỷ lệ lỗi

Với sự gia tăng của các mô hình AI có thể đạt mức ngang bằng con người, các thuật toán hiện đã được sử dụng rộng rãi trong các lĩnh vực khác nhau Lý do là họ

có thể tiến hành các nhiệm vụ cấp thấp, chẳng hạn như nhập dữ liệu hoặc dịch vụ khách hàng, với hiệu quả cao với chi phí thấp hơn Ngoài việc mang lại hiệu quả tốt hơn, các thuật toán AI được đào tạo bài bản cũng không mắc lỗi Sai sót của con người gần như được loại bỏ hoàn toàn khỏi phương trình đồng thời mang lại hiệu quả tốt hơn nhiều với chi phí thấp hơn

Hiệu quả chi phí

Việc triển khai AI cho vai trò con người trước đây cũng mang lại nhiều lợi ích khác nhau cho các công ty làm như vậy Mặc dù hiện tại AI chỉ có khả năng thay thế các tác vụ cấp thấp, nhưng xét về chi phí thì nó vẫn vượt trội hơn rất nhiều Trong ví dụ

về dịch vụ khách hàng, một mô hình AI có thể sử dụng NLP để hiểu khách hàng muốn gì và có thể làm như vậy cùng lúc cho nhiều khách hàng

Chỉ cần một mô hình cho AI và sức mạnh tính toán cần thiết để chạy nó sẽ chỉ bằng một phần nhỏ so với chi phí thuê ở quy mô đó Lợi ích này là một phần lý do tại sao công nghệ này rất phổ biến

Trải nghiệm được cá nhân hóa

Như đã đề cập trước đây, các công nghệ như công cụ đề xuất cho phép thay đổi các

đề xuất dựa trên sở thích của người dùng Điều này có thể được sử dụng để tạo ra một môi trường cá nhân hóa cho người dùng cuối; một cách tiếp cận mà nhiều công ty đang thực hiện

Cá nhân hóa trải nghiệm người dùng là một cách chắc chắn để khiến họ cảm thấy đặc biệt Đối với các nền tảng muốn tập trung vào sự tương tác của người dùng, thuật toán có thể được điều chỉnh để tăng mức độ tương tác bằng cách đề xuất nội dung được nhắm mục tiêu

Tăng cường con người

Sử dụng các công nghệ như tự động hóa thông minh, có thể tăng cường hiệu quả của trí tuệ con người với trí tuệ nhân tạo Một ví dụ nổi bật về điều này là Google; tính khả dụng và độ tin cậy dễ dàng của AI cho phép con người luôn có được câu trả lời phù hợp cho một câu hỏi

Các ứng dụng phổ biến khác của AI để nâng cao con người bao gồm các cải tiến AI trong các sản phẩm phần mềm bộ ứng dụng văn phòng, chẳng hạn như Microsoft Excel Ngoài ra còn có các công cụ AI mới để trợ giúp các công việc của con người, với đầu vào từ người sáng tạo được AI phát triển thành sản phẩm cuối hoàn chỉnh

II Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo

Do sự tập trung ngày càng cao vào AI gần đây, rất nhiều lĩnh vực phụ và ứng dụng của công nghệ AI đã xuất hiện Chúng thường có hình thức cố gắng mô phỏng quá trình xử lý của con người trong các hệ thống đó, vì trí thông minh của con người hiện là tiêu chuẩn vàng cho AI Một số ứng dụng này bao gồm:

1 Machine Learning

Machine Learning là một thuật ngữ bao trùm trong AI có chứa các lĩnh vực thể hiện trí thông minh thông qua học tập ML nói chung có một mục tiêu được xác định rõ ràng, với các phương tiện để đạt được mục tiêu thông qua đào tạo và học tập Các mô hình ML thường học hỏi từ lượng lớn dữ liệu, làm cho chúng trở nên phù hợp với thế giới giàu dữ liệu ngày nay ML thường chứa các danh mục con khác nhau tùy thuộc vào loại tác vụ mà thuật toán đang cố gắng thực hiện Một số trong số đó bao gồm:

Computer Vision: Như tên cho thấy, Computer Vision là lĩnh vực AI cho phép máy

móc nhìn thấy như con người Điều này bao gồm xử lý hình ảnh và video, phát hiện đối tượng và các ứng dụng, chẳng hạn như nhận dạng ký tự quang học Ngày

nay, Computer Vision được sử dụng trên hầu hết mọi điện thoại với tính năng phát hiện cảnh dựa trên AI trong máy ảnh và chức năng Google Lens

Xử lý ngôn ngữ tự nhiên: Xử lý ngôn ngữ tự nhiên, thường được gọi là NLP, liên

quan đến thuật toán tập trung vào việc hiểu con người Điều này đã tiến triển từ việc hiểu giọng nói và dịch ngôn ngữ thành lệnh sang mô phỏng cuộc trò chuyện tự

do hơn với chatbot

Công cụ đề xuất: Công cụ đề xuất là một trong những ứng dụng được sử dụng

rộng rãi nhất của machine learning Chúng có mặt ở khắp mọi nơi, từ Google, Facebook đến Netflix Các thuật toán này lấy dữ liệu về những gì người dùng trước đây thích và không thích và sử dụng dữ liệu đó để giới thiệu phương tiện trong tương lai mà người dùng có nhiều khả năng sẽ thích hơn

Nhiệm vụ nhận thức: Danh mục con của ML này liên quan đến các mô hình được

tạo cho các nhiệm vụ nhận thức cụ thể, chẳng hạn như mô hình được xây dựng để đánh bại Garry Kasparov ở môn cờ vua hoặc AlphaGo của Google được xây dựng

để trở thành kỳ thủ cờ vây giỏi nhất thế giới Nói chung, các nhiệm vụ nhận thức có tính cụ thể cao và yêu cầu mã hóa sâu để đạt được mục tiêu của chúng

2 Big Data Analytics

Một ứng dụng phổ biến khác của AI trong cài đặt doanh nghiệp là Big Data Analytics (Phân tích dữ liệu lớn) Ở đây, AI được sử dụng để xử lý lượng dữ liệu cực lớn nhằm tìm ra thông tin hữu ích Thông tin này, được gọi là những hiểu biết sâu sắc, vô cùng quý giá đối với các tập đoàn lớn Nó có lợi cho việc phân tích doanh thu tiềm năng của lợi nhuận hoặc tìm ra các cách để tối ưu hóa các quy trình hiện có

Thông tin chi tiết được các doanh nghiệp sử dụng để xác định bước đi kinh doanh tiếp theo của họ cũng như tìm ra những điểm khó khăn Big Data Analytics không chỉ có thể tìm thấy thông tin chi tiết mà còn có thể dự đoán các yếu tố, chẳng hạn như lợi nhuận, tổn thất, yêu cầu về kho bãi, kết nối chặng cuối và hơn thế nữa Lĩnh vực AI này hiện đang được sử dụng trong toàn bộ khu vực doanh nghiệp do những lợi ích mà nó mang lại cho nhiều loại công ty Ngoài ra còn có một hệ sinh thái mạnh mẽ của các công ty cung cấp giải pháp một cửa cho Big Data Analytics

3 Robotic

Trong khi Robotic (người máy) là một trường phái kỹ thuật, AI cũng đóng một vai trò lớn trong lĩnh vực chế tạo người máy thông minh Cho đến nay, robot chủ yếu được sử dụng để thực hiện các nhiệm vụ "ngu ngốc", chẳng hạn như sản xuất dây chuyền lắp ráp.Tuy nhiên, sự trỗi dậy của AI đã tạo điều kiện cho sự trỗi dậy của các robot ‘thông minh’

Sau sự xuất hiện của các công nghệ, chẳng hạn như NLP và computer vision, các trợ lý thông minh thực tế đang bắt đầu xuất hiện Cùng với những tiến bộ trong công nghệ robot, AI đang cho phép tạo ra các robot giống người Họ có thể thực hiện nhiều tác vụ khác nhau, tất cả đều có sự hỗ trợ của AI

Discover more

from:

Document continues below

Logistics

Management

Đại học Kinh tế Quố…

239 documents

Go to course

Trường Đại học Kinh tế Quốc dân Việt Nam

Logistics

Management 100% (4)

24

Kiến thức cơ bản về Logistics và quản lý…

Logistics

Management 100% (3)

111

HOẠT ĐỘNG Logistics CỦA Shopee

Logistics

Management 100% (3)

8

BAI 3 - 456

Logistics

Management 100% (2)

14

Viettel post

Logistics

Management 100% (1)

74

III Ứng dụng của trí tuệ nhân tạo trong logistics

1 Dự đoán nhu cầu

Dự đoán nhu cầu trong tương lai về số lượng hàng hóa và nguồn cung cấp là rất quan trọng Khi các công ty không đưa ra được những dự đoán chính xác dẫn đến lượng hàng hóa không đáp ứng được nhu cầu, khách hàng của họ sẽ không ngần ngại chuyển sang hợp tác với đối thủ cạnh tranh của họ Đó là điều mà không một công ty nào mong muốn

Trí tuệ nhân tạo đưa ra các thuật toán

có thể dự đoán những xu hướng này

Nó giúp các nhà cung cấp đưa ra các quyết định thông minh và tối ưu hóa toàn bộ quy trình quản lý chuỗi cung ứng bằng cách dự đoán các kết quả, hành vi và cách thức có thể xảy ra Có thể sự đoán số lượng bán hàng dự kiến

từ một khu vực cụ thể hoặc số lượng xe tải giao hàng cần thiết sẽ giúp ích cho nhóm lập kế hoạch chuỗi cung ứng và vận tải Sử dụng IoT (Internet of Things – Internet vạn vật) cũng có thể xác định khi nào một chiếc xe cần được bảo dưỡng hoặc một dịch vụ cụ thể để không xảy ra sự cố trong quá trình giao hàng

Theo khảo sát ngành logistics của MHI năm 2020, tỷ lệ những công ty logistics sử dụng phân tích dự đoán đã ngày càng tăng lên từ 17% trong năm 2017 lên 30% vào năm 2019 Chức năng này không chỉ cho thấy khả năng hiển thị chuỗi cung ứng, tối ưu hóa tuyến đường vận chuyển mà còn quản lý vận chuyển dễ dàng hơn, xác định những tình trạng và nguy cơ bất ngờ có thể xảy đến

2 Hỗ trợ giao hàng chặng cuối (Last – mile delivery)

Mục tiêu của giao hàng chặng cuối là đảm bảo hàng hóa đến tay khách hàng nhanh nhất có thể Khi một đơn đặt hàng được đặt, cần có một hệ thống để đảm bảo rằng sản phẩm được gửi qua đúng nơi, đóng gói đúng cách, và khoảng thời gian giao hàng được thông báo cho khách hàng thật chính xác,…

Tai lieutieu luan hay ve incoterm…

Logistics Management 100% (1)

52

Trí tuệ nhân tạo làm cho viẹc này trở nên cực kì suôn sẻ bằng cách quản lý các điểm dữ liệu khác nhau và phân công người điều hành cũng như dự đoán thời gian

để đơn hàng cuối cùng đến tay khách hàng Trên thực tế, máy bay không người lái

AI cũng đã được sử dụng ở một số nơi trên thế giới như một phần của giao hàng chặng cuối

3 Tạo kế hoạch dự phòng

Giống như hầu hết các khía cạnh của cuộc sống, thật khó để chuẩn bị kỹ càng trước những tình huống khẩn cấp nằm ngoài tầm kiểm soát của bạn AI được đào tạo theo cách để nó không chỉ có thể chuẩn bị cho các tình huống khẩn cấp mà còn có thể

dự đoán phương pháp tốt nhất để giải quyết các tình huống như vậy Nó cũng có thể nghiên cứu các biện pháp khắc phục để có thể tránh được những tình huống như vậy trong tương lai

4 Kho hàng thông minh

AI cũng có khả năng phân tích các dữ liệu thu thập được, dự đoán nhu cầu, thay đổi lộ trình hàng hóa đang đi đường, chỉnh sửa đơn đặt hàng, và giao tiếp với các

AI khác nhằm tối ưu hóa vận chuyển giữa các nhà kho với nhau Sự linh hoạt mà

AI mang lại sẽ giúp việc quy hoạch logistics trở nên rẻ hơn, nhanh chóng hơn, đem lại dịch vụ tốt hơn

Kho hàng trực tuyến

Andover của Ocado

(Anh) hoàn toàn do

robot điều hành Nó

đáp ứng hơn 65.000

đơn đặt hàng (khoảng

3,5 triệu mặt hàng tạp

hóa) mỗi tuần Các

robot, sử dụng AI, di

chuyển, nâng và tách

các mặt hàng sau đó

được nhân viên đóng gói Robot Kiva của Amazon có khả năng lấy hàng và phân phối đến các kho hàng khác nhau trong vòng 5 phút và chỉ cần 5 phút mỗi ngày để

tự sạc

5 Sử dụng Chatbots để nâng cao trải nghiệm khách hàng

Việc nâng cao trải nghiệm của khách hàng có lẽ là một trong những lợi thế lớn nhất của trí tuệ nhân tạo Thông qua việc sử dụng chatbots, có thể trở nên khá dễ dàng

để đạt được mong đợi của khách hàng và đáp ứng các thắc mắc, khiếu nại, mối quan tâm của họ gần như ngay lập tức

Điều này cũng có tác dụng giảm thời gian quay vòng vốn tự động khiến khách hàng cảm thấy có giá trị và đặc biệt Rất nhiều công ty nổi tiếng và những gã khổng lồ toàn cầu đã áp dụng khía cạnh này của AI, bao gồm cả Facebook Thông qua Tăng cường và Tự động hóa, chatbot có thể truy cập các tập dữ liệu thông minh và mạnh mẽ để thực hiện một số chức năng

Từ việc nói chuyện với nhà cung cấp để đặt yêu cầu mua hàng, họ có thể thực hiện một số nhiệm vụ tương đối dễ dàng và không cần sự can thiệp của con người Hơn nữa, khi bạn có những khách hàng hài lòng, tỷ lệ giữ chân khách hàng sẽ tự động tăng lên, dẫn đến tăng lợi nhuận và doanh thu cho công ty của bạn

6 Tự động hóa các phương tiện hậu cần

Sẽ không quá lời khi nói rằng trí tuệ nhân tạo trong logistics đã trở nên khá phổ biến, nhờ vô số lợi thế mà nó mang lại cho các chủ doanh nghiệp trên toàn thế giới Việc vận chuyển chính xác và nhanh hơn sẽ tự động giảm chi phí không đáng có và cũng làm cho toàn bộ hoạt động thân thiện với môi trường hơn nhiều Nó cũng đi một chặng đường dài để nới rộng khoảng cách giữa các đối thủ cạnh tranh Tác động của việc tối ưu hóa logistics rất lớn và ấn tượng nếu các phương tiện tự điều khiển có thể được phát triển hết khả năng của chúng Ví dụ, xe tải không người lái đương nhiên sẽ mất ít thời gian hơn để giao hàng so với người lái xe vì thời gian nghỉ sẽ giảm và sẽ không có giới hạn lái xe như áp dụng cho con người Các công ty như Tesla và Google đã phát triển thanh công xe tự lái ứng dụng công nghệ AI

Loại công nghệ này có thể mang lại rất nhiều lợi ích cho hoạt động logistics Xe tự động mang lại những thay đổi lớn cho chuỗi cung ứng, giúp tiết kiệm thời gian và giảm chi phí Và quan trọng hơn, công nghệ không người lái có thể giúp giảm số