Amazon từ lâu đã là mối đe dọa lớn cho các công ty Logistics truyền thống bằng công nghệ phân tích dự báo tiên tiến của mình. Và bây giờ, các công ty Logistics truyền thống đang phải chiến đấu để bắt kịp với xu thế. Ví dụ như công ty UPS - một công ty lớn về Logistics tại Mỹ đang trong quá trình triển khai một công cụ phân tích dự báo mới, có khả năng phân tích hơn 1 tỷ dữ liệu hàng ngày để ước tính công suất, khối lượng đóng gói và nhu cầu của khách hàng.

Ngay cả Maersk - CEO của Soren Skou, một công ty lớn trên thế giới, chuyên vận tải container cũng đang có ý định tham khảo các kế hoạch ứng dụng thương mại điện tử để xử lý những giao dịch của mình. Trong một bài phỏng vấn với tạp chí Bloomberg, ông nói:

“Nếu chúng ta không làm tốt phần việc của mình, thì sớm muộn chúng ta cũng bị các công ty lớn mạnh như Amazon thâu tóm”.

Là một công ty về Logistics, bạn cũng hiểu rằng chúng ta rất khó để dự đoán được tương lai. Nhưng trong bối cảnh này, có một điều chắc chắn là nếu bạn không bắt đầu sử dụng giải pháp phân tích dự báo trong Logistics ngày hôm nay, thì tương lai sẽ không có chỗ cho bạn. Các công nghệ phân tích dự báo, theo đó sẽ không thể thiếu ở trong các lĩnh vực: quản lý mạng, quản lý rủi ro, lập kế hoạch cung cầu, dự đoán kế hoạch bảo trì, tối ưu hóa tuyến đường,...

 

phân tích dự báo trong logistics NetLoading

 

Vậy, nắm được tầm quan trọng của việc triển khai giải pháp phân tích dự báo trong Logistics, chúng ta nên làm gì để chuẩn bị cho sự thay đổi này?

Theo nhà khoa học A.T Kearney, mảng phân tích dự báo Logistics, được ông nhấn mạnh trong nghiên cứu năm 2017 của mình, sẽ trở thành một trong những xu hướng có tác động mạnh nhất đến ngành này trong vòng 10 năm tới. Theo ông, những dữ liệu này có thể sử dụng để hiển thị hiệu suất, cũng như phân tích dự đoán nâng cao (bao gồm cả AI) để tối ưu hóa tuyến lường, lịch trình, hiệu suất tổng thể, quản lý và sử dụng tài nguyên.

 

Số hóa các quy trình và thay đổi tâm lý

Đối với những doanh nghiệp mới bắt đầu với ngành vận tải nói riêng và ngành Logistics nói chung, càng cần phải đẩy mạnh hoạt động này.

Theo khảo sát CSCO của Garter, năm 2017, hơn ¾ các giám đốc chuỗi cung ứng thừa nhận rằng họ vẫn chưa thể số hóa được tất cả những giao dịch của mình. Thật chẳng có gì là đáng ngạc nhiên, khi mà họ chỉ sử dụng công lỗi thời như Excel và thậm chí là hồ sơ trên giấy, mà không có công cụ nào thật sự hữu ích để phân tích những dữ liệu phức tạp.

Như vậy, trước khi đầu tư vào một giải pháp phân tích dự báo,thì bước đầu tiên bạn cần đưa ra một kế hoạch chính thức cho việc số hoạt động logistics ở công ty bạn. Trong một số trường hợp, điều này có nghĩa là bổ nhiệm hoặc tuyển dụng thêm một Giám đốc kỹ thuật số để điều hành việc chuyển đổi dữ liệu và xây dựng chuỗi cung ứng theo hướng thông tin. Người này cũng có thể chịu trách nhiệm đưa ra kế hoạch triển khai các công nghệ như cảm biến, GPS vào các thiết bị IoT khác trên toàn hệ thống, nhằm thu về một lượng lớn những dữ liệu thô phục vụ cho phân tích và định hướng kinh doanh.

 

phân tích dự báo trong logistics NetLoading

 

Vì lĩnh vực Logistics có tính cạnh tranh cao và hoạt động với biên lợi nhuận cực kỳ thấp, nên việc ghi chép lại những dữ liệu này sẽ mang lại cái nhìn toàn cảnh về chuỗi cung ứng, giống như cách mà Amazon đang thực hiện để nâng cao khả năng cạnh tranh.

Tuy nhiên, những nhân viên của bạn cũng cần phải sử dụng được công nghệ này. Do đó, bạn cần xây dự những buổi hội thảo, tập huấn để giúp họ làm quen với công nghệ mới, học cách sử dụng chúng. Đây cũng là một yếu tố quan trọng cần phải xem xét.

 

Làm sạch dữ liệu để tăng hiệu quả phân tích

Bên cạnh việc ghi lại dữ liệu thô, chúng ta cũng cần biết cách làm sạch dữ liệu trước khi đưa vào để phân tích. Hay nói một cách khác, việc có dữ liệu không có nghĩa là bạn sẽ đưa ra được một quyết định kinh doanh chính xác. Nghiên cứu của Deloitte vào năm 2017, chất lượng dữ liệu là rào cản chính của việc ứng dụng công nghệ vào các công ty logistics, dựa trên khảo sát từ hơn một nửa số nhân viên mua hàng. Việc thiếu tích hợp dữ liệu chỉ là thách thức lớn thứ hai.

Một lần nữa, nhận định này cũng không có gì đáng ngạc nhiên. Các công ty Logistic thường ghi lại dữ liệu trong các hệ thống khác nhau với các đơn vị đo lường khác nhau, điều này khiến cho việc phân tích dữ liệu hiệu quả gần như là không thể. Theo đó, điều quan trọng là hãy cố gắng quy trình ghi nhận dữ liệu trong tổ chức của bạn. Ví dụ, bạn sẽ ghi lại mọi thứ theo khối lượng, kích thước hay trọng lượng? Gợi ý của chúng tôi là để phân tích dữ liệu thì tốt nhất hãy ghi lại các kích thước riêng lẻ: chiều cao, chiều rộng, chiều dài, tuy nhiên, phép đo này có thể là khởi đầu khá khó khăn cho doanh nghiệp.

Ngoài ra, trong nhiều trường hợp thì những dữ liệu được lưu trữ lại không chính xác. Ví dụ như báo cáo của Tập đoàn Maersk năm 2013 có gần 12% trên tổng số dữ liệu được ghi nhận và không chính xác, ở các công ty khác, tỷ lệ dữ liệu lỗi trung bình lên tới 30%. Và những lỗi dữ liệu này có thể khiến các công ty Logistic tốn hàng triệu Đô mỗi năm.

May mắn là, công nghệ trí tuệ nhân tạo - AI ngày nay có thể giúp bạn làm sạch dữ liệu trước khi nó được sử dụng để phân tích dự báo cho Logistics. Chúng có thể giúp bạn chuẩn hóa dữ liệu, đồng thời xác định và lọc ra các lỗi làm sai lệch kết quả. Và không chỉ có vậy, công nghệ AI còn có thể dự đoán các giá trị còn thiếu trong dữ liệu. Chúng tôi còn phát hiện ra rằng, nó chỉ cần 5% - 10% dữ liệu chính xác, đầy đủ về một lô hàng hoặc kho hàng của công ty, để xây dựng một bộ dữ liệu đầy đủ, sẵn sàng cho mục đích dự báo của hệ thống.

 

phân tích dự báo trong logistics NetLoading

 

Đầu tư vào đúng người, đúng công nghệ

Khi bạn đã có hệ thống lưu trữ và làm sạch dữ liệu, sẽ đến lúc bạn cần xem xét lại về các khoản đầu tư của mình. Hiện tại, hầu hết các công ty Logistics đều phụ thuộc rất nhiều vào những người có nhiều kinh nghiệm để đưa ra dự đoán về nhu cầu và năng lực. Bởi vì những người như vậy chắc chắn mang lại giá trị, nên bạn cần những công nghệ phù hợp để sung và phát triển nguồn tài lực này. Trên thực tế, Diễn đàn Kinh tế Thế giới ước tính các công nghệ như dịch vụ thu thập và xử lý dữ liệu có thể tạo ra tiềm năng tăng trưởng trị giá 810 tỷ đô cho nền kinh tế.

Việc đầu tư vào một giải pháp phân tích dự báo đã không phải là một sự lựa chọn, nó là một công cụ cần thiết để duy trì khả năng cạnh tranh trong ngành Logistics, với những gã khổng lồ cũng đang muốn thúc đẩy và ứng dụng các công nghệ mới nổi. Vì vậy, giờ là lúc để đầu tư vào con người và công nghệ, để đưa doanh nghiệp của bạn vào trong bản đồ các công ty Logistics trong thế kỷ 21.

Nhưng, việc xây dựng các công cụ như vậy từ đầu thường không phải là mục tiêu cốt lõi của các công ty, và thường chỉ có thể xây dựng với ngân sách của các công ty khổng lồ như FedEx hay UPS. Đây là lý do tại sao mà một số công ty khởi nghiệp sáng tạo hiện đang tập trung sử dụng trí tuệ nhân tạo - AI và học máy - machine learning để giúp các công ty logistics dự báo nhu cầu, quản lý dự báo tài sản, tối ưu hóa tuyến đường, giảm chi phí bảo trì và cải thiện việc sử dụng tài nguyên thông qua việc phân tích dữ liệu. Đối với các công ty không có sẵn nguồn lực để phát triển công nghệ này trong nội bộ, thì việc khai thác các công cụ có sẵn chính là sự lựa chọn khả thi và hiệu quả nhất.

Chúng ta có thể thấy rõ giá trị mà những công nghệ này đem lại cho công ty của mình. Nhưng, sự hiệu quả chỉ có thể đạt được khi mà con người và công nghệ có sự hợp nhất.

Tùy vào ngân sách, bạn có thể thuê các chuyên gia về dữ liệu hoặc nâng cao trình độ nhân viên hiện có, để thực hiện một số nhiệm vụ như là làm sạch dữ liệu thủ công và phân tích dữ liệu cho công ty. Tuy nhiên, đối với hây hết các công ty hiện nay, họ thường lựa chọn hợp tác với một số nhà cung cấp dịch vụ đáng tin cậy trên thế giới như Transmetrics để làm điều tương tự với chi phí tương đối thấp hơn.

Cùng giải bài toán dữ liệu Logistics chung của thế giới, tại Việt Nam trong những năm gần đây cũng bắt đầu xuất hiện những dự án công nghệ vận tải có giá trị như NetLoading.

 

phân tích dự báo trong logistics NetLoading

 

Công ty NetLoading là Ứng dụng kết nối những xe tải chiều về trống hàng với các chủ hàng. Nhằm giải quyết vấn đề xe tải chiều về trống hàng trong vận chuyển liên tỉnh cùng với tỷ lệ quá cao của chi phí Logistics trong GDP. Qua đó, giúp Chủ xe giảm tỷ lệ xe trống, tăng doanh thu ĐẾN 30%. Hiện nay, NetLoading có hệ thống hơn 4100 đối tác vận chuyển trên 63 tỉnh thành.

Tìm hiểu thêm về dịch vụ của NetLoading:

App Chủ Hàng NetLoading

Website: netloading.com

Fanpage: NetLoading

Hotline: 0966671880

 

 

 

Gọi Thuê Xe Tải Chở Hàng
5 (100%) 8 votes