Khi chúng ta bước vào nửa cuối năm 2023, ngành logistics phải đối mặt với một cuộc cách mạng công nghệ. Với việc Amazon gần đây đã được cấp bằng sáng chế cho hệ thống 'vận chuyển trước' nhằm dự báo nhu cầu và vận chuyển hàng hóa trước đơn đặt hàng của khách hàng, việc các công ty hậu cần làm theo chỉ còn là vấn đề thời gian.

Theo McKinsey 2021 báo cáo, các chuyên gia trong ngành đã tích hợp AI vào quy trình quản lý chuỗi cung ứng đã nhận thấy mức tồn kho được cải thiện thêm 35% và mức dịch vụ tăng 65%. Và một lĩnh vực phụ trong danh mục AI rộng hơn đang tạo ra tác động đáng chú ý: phân tích dự đoán. Bằng cách phân tích dữ liệu lịch sử và dữ liệu bên ngoài, AI thể hiện cái nhìn toàn diện về hoạt động kinh doanh. Nó xác định nguyên nhân gốc rễ và giúp các công ty logistics khám phá các mô hình, xu hướng và tính thời vụ trong lịch sử có thể áp dụng để dự đoán tương lai.

Khi tỷ suất lợi nhuận eo hẹp và cạnh tranh khốc liệt, việc tận dụng công nghệ tiên tiến có thể giúp các công ty hậu cần duy trì khả năng cạnh tranh, giảm chi phí và cung cấp dịch vụ khách hàng tốt hơn.

Hãy cùng khám phá cách thiết lập khả năng hiển thị dữ liệu và phân tích dự đoán để định hình bối cảnh hậu cần trong thời gian còn lại của năm 2023.

Ngành Logistics chuyển đổi từ thủ công sang kỹ thuật số

Một nghiên cứu năm 2022 của Zencargo cho thấy 38% chuyên gia chuỗi cung ứng nhận được dữ liệu lỗi thời và 49% gặp khó khăn với độ chính xác của dữ liệu. Nó không giúp được gì hơn 20% nhà cung cấp dịch vụ hậu cần dựa vào các quy trình theo dõi và theo dõi thủ công để xác định vị trí vận chuyển hàng hóa đường biển của họ, như được trích dẫn trong báo cáo năm 2023 của FourKites. Với tình trạng dữ liệu bị lão hóa nhanh chóng và việc sử dụng nhiều phương pháp nhập thủ công, việc đạt được khả năng hiển thị dữ liệu trên các chuỗi cung ứng là vô cùng khó khăn. 

Các công ty đang chuyển sang thu thập dữ liệu tự động để đảm bảo luồng dữ liệu liên tục và ra quyết định theo thời gian thực. Các nhà cung cấp dịch vụ hậu cần có thể tự động theo dõi hàng hóa và quy trình bằng cách sử dụng các công cụ thu thập dữ liệu như máy theo dõi tài sản, camera điều phối bằng thị giác máy tính và cảm biến kho hàng. 

Trên hết, trao đổi dữ liệu điện tử (EDI) và giao diện lập trình ứng dụng (API) giúp các công ty vận chuyển kết nối hệ thống của họ và truyền đạt thông tin điện tử như đơn đặt hàng, thông báo giao hàng trước và hóa đơn, theo truyền thống được truyền đạt trên giấy. Với các luồng dữ liệu liên tục, các chuyên gia hậu cần có thể đảm bảo hệ thống được cập nhật thông tin chính xác và xác định các vấn đề trước khi chúng tiếp tục leo thang trong chuỗi cung ứng.

Phân tích thành công với dữ liệu được hài hòa dưới một mái nhà

Bối cảnh công nghệ dành cho các công ty hậu cần rất rộng lớn—tạo ra rất nhiều dữ liệu. Vì vậy, mặc dù việc thu thập dữ liệu chất lượng một cách nhất quán là một phần của cuộc chiến, nhưng việc xem xét tất cả dữ liệu đồng thời cũng ngày càng khó khăn. 

Nhiều công ty hoạt động trong bối cảnh công nghệ phức tạp với Hệ thống quản lý vận tải (TMS), hệ thống tài chính và viễn thông, chưa kể đến nguồn dữ liệu của bên thứ ba và nhiều thông tin được lưu trữ và duy trì trong Excel. Việc hợp nhất và ánh xạ dữ liệu này, cùng với việc duy trì chất lượng dữ liệu cơ bản, là một trở ngại lớn đối với khả năng hiển thị, năng suất và hiệu quả.

Một giải pháp là tổ chức các luồng dữ liệu khác nhau vào một hệ thống trung tâm bằng cách xây dựng các hồ dữ liệu—các kho lưu trữ tập trung có thể lưu trữ dữ liệu có cấu trúc và không cấu trúc ở mọi quy mô. Điều này cho phép các tổ chức kết nối dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau và tạo ra một phiên bản duy nhất của sự thật.

Tuy nhiên, sự không nhất quán dữ liệu giữa các định dạng khác nhau có thể gây ra lỗi dễ đọc. Các kỹ sư và nhà khoa học dữ liệu phải ưu tiên loại bỏ sự mâu thuẫn trong dữ liệu, kết nối nhiều nguồn và chuyển đổi định dạng dữ liệu để thành công. Quản lý dữ liệu tốt, chẳng hạn như thường xuyên đảm bảo dữ liệu có liên quan và chất lượng cao cũng như áp dụng các tiêu chuẩn dữ liệu toàn công ty, có thể hỗ trợ quá trình chia sẻ dữ liệu suôn sẻ.

Phân tích dự đoán Giúp các chuyên gia hậu cần đưa ra quyết định hiệu quả

Các công ty hậu cần chuyển sang phân tích dự đoán để đưa ra các quyết định chiến lược dựa trên dữ liệu, đặc biệt là quản lý hàng tồn kho, lập kế hoạch tài nguyên và năng lực hiệu quả.

Giả sử một công ty vận tải đường biển muốn cắt giảm chi phí. Tuy nhiên, nó luôn giữ nguồn dự trữ lớn để đáp ứng nhu cầu không tồn tại, điều này không hiệu quả. Với sự trợ giúp của phân tích dự đoán và dự báo nhu cầu, người quản lý container có thể bắt đầu xác định mức tồn kho và loại tài sản tối ưu tại bất kỳ thời điểm và địa điểm cụ thể nào, chỉ cung cấp lại số lượng container phù hợp vào thời điểm cần thiết. Điều này giúp có thể tránh được các chi phí lưu trữ không cần thiết—đặc biệt ở những địa điểm đắt đỏ. Các phương pháp hay nhất bao gồm việc chỉ giữ đủ lượng dự trữ để đáp ứng nhu cầu dự kiến ​​thay vì trữ lượng lớn không bao giờ cần thiết. 

Việc xác định mức tồn kho tối ưu phải linh hoạt vì nó rất dễ bị ảnh hưởng bởi các điều kiện thị trường. Vì lý do này, dự báo nhu cầu được hỗ trợ bởi AI có thể hỗ trợ biến sự biến động của thị trường từ mối đe dọa thành cơ hội.

Đưa dữ liệu sự kiện và đặt chỗ container lịch sử trong vài năm gần đây vào các mô hình dự báo nhu cầu do AI cung cấp, các chuyên gia hậu cần có thể rút ra những hiểu biết sâu sắc để xác định xu hướng và đưa ra dự đoán chính xác. Và dữ liệu càng chi tiết và chất lượng cao thì họ càng có thể điều chỉnh cung và cầu tốt hơn. 

Với ước tính đáng tin cậy, các nhà cung cấp dịch vụ hậu cần có thể xác định và hủy các chuyến đi không cần thiết hoặc bổ sung các chuyến đi một cách hiệu quả bằng cách đảm bảo năng lực trước. Đó là bởi vì trong khi các dự đoán ngắn hạn đến trung hạn từ 12 ngày đến XNUMX tuần có ảnh hưởng lớn đến việc lập kế hoạch hoạt động, thì các dự báo dài hạn lại phù hợp cho việc lập kế hoạch mua tài sản mới hoặc mở rộng hoạt động kinh doanh sang các khu vực địa lý mới. Các chuyên gia hậu cần có thể sử dụng thông tin chi tiết dựa trên dữ liệu để tối ưu hóa quy trình của họ và việc tiết kiệm chi phí có thể hỗ trợ đầu tư vào các nguồn lực bổ sung để mở rộng quy mô. 

Việc thu thập dữ liệu theo cách tập trung không chỉ giúp các chuyên gia hậu cần đưa ra quyết định kinh doanh phù hợp nhằm đáp ứng kỳ vọng ngày càng tăng của khách hàng mà còn là điều kiện tiên quyết cho phân tích dự đoán. Các nhà cung cấp dịch vụ hậu cần ngày nay phải liên tục thu thập thông tin, dự đoán nhu cầu trong tương lai và phân tích các dự đoán dựa trên khối lượng thực tế để xây dựng chuỗi cung ứng và hậu cần linh hoạt—và AI đang giúp quản lý tải trọng.

Tác giả Bio

Dimitar Pavlov, là Giám đốc tăng trưởng tại Transmetrics, nhà cung cấp công nghệ hậu cần chuyên về tự động hóa và tối ưu hóa quản lý container. Với kinh nghiệm sâu rộng trong ngành công nghệ và hậu cần, Pavlov chịu trách nhiệm giám sát các chiến lược tạo doanh thu và phát triển quan hệ đối tác với các khách hàng và đối tác quan trọng. Khả năng lãnh đạo của ông đóng vai trò quan trọng đối với thành công của Transmetrics trong việc cung cấp các giải pháp đổi mới giúp các công ty hậu cần tự động hóa và tối ưu hóa quy trình quản lý container của họ để tăng hiệu quả và lợi nhuận.

• Phân phối nội dung và PR được hỗ trợ bởi SEO. Được khuếch đại ngay hôm nay.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. Trao quyền cho chính mình. Truy cập Tại đây.
• PlatoAiStream. Thông minh Web3. Kiến thức khuếch đại. Truy cập Tại đây.
• Trung tâmESG. Ô tô / Xe điện, Than đá, công nghệ sạch, Năng lượng, Môi trường Hệ mặt trời, Quản lý chất thải. Truy cập Tại đây.
• PlatoSức khỏe. Tình báo thử nghiệm lâm sàng và công nghệ sinh học. Truy cập Tại đây.
• ChartPrime. Nâng cao trò chơi giao dịch của bạn với ChartPrime. Truy cập Tại đây.
• BlockOffsets. Hiện đại hóa quyền sở hữu bù đắp môi trường. Truy cập Tại đây.
• nguồn: https://logisticsmatter.com/data-visibility-and-predictive-analytics-whats-in-store-for-logistics-companies-in-2023/