.png){kind=small}
Ngành logistics rất khắc nghiệt đối với nhiều doanh nghiệp. Vì vậy, không ngạc nhiên khi kể cả những doanh nghiệp lớn cũng mất nhiều năm để vượt qua vô số trở ngại với hoạt động logistics của mình. Tuy nhiên ngày nay, một doanh nghiệp 3PL ở Đông Nam Á đã tìm đến một giải pháp hiệu quả để hoàn toàn số hoá quy trình logistics.
1. Giới thiệu
Trở thành một doanh nghiệp 3PL hàng đầu ở Đông Nam Á không phải chuyện ngày một ngày hai, ngược lại việc này yêu cầu một thời gian dài với chiến lược được chuẩn bị kỹ càng. Bài viết này sẽ đưa ra Case Study về một doanh nghiệp 3PL hàng đầu Đông Nam Á, cho thấy cách họ đã số hoá hoạt động logistics để trở nên khác biệt.
Đây là công ty cung cấp dịch vụ logistics bao gồm dịch vụ vận tải, kho bãi và giải pháp logistics toàn diện cho khách hàng tới từ các ngành nông nghiệp, dược phẩm và FMCG ở Đông Nam Á. Bằng cách ứng dụng công nghệ tiên tiến nhất, công ty đã cải thiện khả năng quản lý logistics cho những sản phẩm cần điều kiện nhiệt độ. Nhìn chung, có hai phương thức vận tải chủ yếu mà công ty này đang thực hiện:
Mô hình Trung tâm Phân phối: Trong mô hình này, hàng hoá được chuyển trực tiếp từ kho của công ty đến các cửa hàng bán lẻ. Điều này đặt ra vấn đề về tối ưu tuyến đường giao hàng (Vehicle Routing Problem) mà công ty cần tìm cách giải quyết.
Mô hình Nhặt và Thả hàng: Ở mô hình này, mỗi đơn hàng sẽ có các điểm bắt đầu (nhặt hàng) và kết thúc (thả hàng). Đây cũng là vấn đề về tối ưu tuyến đường Nhặt và Thả hàng (Pickup and Delivery Problem) mà công ty cần tìm cách giải quyết.
2. Cách công ty số hoá hoạt động logistics của mình
Không dễ để có thể trở thành một công ty 3PL thành công. Ngoài rất nhiều yếu tố từ nhân sự, cơ sở vật chất đến hạ tầng, công ty còn cần giải pháp AI tiên tiến để tối ưu quy trình Logistics của mình:
a. Mô hình Trung tâm Phân phối
- Nâng cao hiệu suất cho lái xe: Thông thường, tuyến đường của lái xe được chia dựa theo kinh nghiệm của những nhà điều phối vận tải. Việc làm không hiệu quả này có thể gây ra lượng công việc không đều và tăng chi phí vận hành. Với giải pháp tối ưu logistics bằng AI, tuyến đường vận chuyển sẽ được tối ưu cả về chi phí và thời gian. Thời gian làm việc của tài xế được tối ưu hoá và hiệu suất làm việc của họ sẽ được tự động ghi lại cho mục đích trả lương chính xác nhất.
- Tận dụng tối đa trọng tải của phương tiện: Nếu trước kia, mỗi chiếc xe chỉ chở đc từ 50-60% trọng tải của nó thì ngày nay, nhờ nền tảng AI, con số này có thể được tăng lên tới 85-95%. Với cùng một số lượng hàng hoá, số lượng xe tải có thể được giảm, nhờ đó giảm chi phí vận chuyển cho công ty. Cùng một chiếc xe tải ngày nay có thể được hệ thống tự động giao cho một tài xế khác, trong trường hợp có lái xe không may đau ốm hoặc không thể thực hiện công việc một cách bất ngờ.
- Tổng hợp báo cáo từ hệ thống với vài cú nhấp chuột đơn giản: Trước đây, việc tổng hợp báo cáo mất rất nhiều thời gian vì phải biên soạn dữ liệu từ nhiều nguồn và dữ liệu có thể không chính xác do đó có thể ảnh hưởng tới kết quả cuối cùng của báo cáo. Nhờ có giải pháp AI, quá trình này đỡ tốn thời gian hơn và độ chính xác được cải thiện đáng kể.
- Tối ưu tuyến đường tự động: Ở Đông Nam Á, giao thông như một cơn ác mộng với nhiều tuyến đường luôn ở trạng thái tắc nghẽn, hàng dài xếp hàng của ô tô và xe máy. Số hoá logistics bằng cách ứng dụng công nghệ tối ưu tuyến đường để đưa ra lộ trình giao hàng phù hợp nhất với chi phí hoạt động thấp nhất là giải pháp hàng đầu trong trường hợp này. Ngoài việc giúp tài xế tránh những tuyến đường bị cấm, hệ thống AI cũng tính đến các yếu tố khác ảnh hưởng đến chuyến xe như loại phương tiện, loại hàng hoá, giới hạn nhiệt độ,...
b. Mô hình Nhặt và Thả hàng (PDP)
- Vận chuyển nhiều ngày: Trong mô hình PDP, những yếu tố như quãng đường xa, địa điểm, thời gian nghỉ của tài xế có thể khiến việc đưa ra lộ trình cuối cùng trở nên rối rắm. Với công cụ tối ưu tuyến đường, những yếu tố quan trọng ảnh hưởng đến việc lấy hàng và giao hàng được tính toán một cách hiệu quả.
- Tối ưu các đơn hàng Full Truckload và Less than Truckload: Không giống như trước đây khi mà những đơn hàng được phân chia thủ công, nền tảng AI tự động giao đơn hàng cho những xe có thể thoả mãn mọi điều kiện giao hàng, kể cả với đơn hàng Full Truckload hay Less than Truckload.
- Chỉ định giờ nghỉ cho tài xế đường dài: Nhờ có công nghệ, công ty ngày nay có thể quản lý đội xe sát sao hơn bằng cách giám sát giờ nghỉ của lái xe đường dài. Nền tảng AI có thể tự động chỉ định giờ nghỉ cho lái xe dựa trên quy chế của công ty. Ví dụ: Công ty có thể cài đặt quy chế cho giờ nghỉ của tài xế, có thể là sau 8, 16 hoặc 24 tiếng lái xe.
- Quản lý phí và điểm dừng của phương tiện: Những chi phí như xăng dầu, lệ phí cầu đường có thể được ghi nhận lại bằng tài xế để đội ngũ quản lý kiểm tra. Nền tảng AI cũng có thể tích hợp với hệ thống telematics gắn trên xe để nhận thông báo bất cứ khi nào xe dừng bất ngờ.
3. Quy trình logistics mới dưới sự hỗ trợ của AI
Công ty 3PL này mở rộng quy mô của họ nhanh chóng nhờ ứng dụng Abivin vRoute - một giải pháp AI hiệu quả được tin dùng bởi nhiều tập đoàn đa quốc gia ở Đông Nam Á. Quy trình làm việc sau khi áp dụng Abivin vRoute gồm 3 bước như sau:
Bước 1: Khách hàng gửi đơn đặt hàng vận chuyển đến công ty
Bước 2: Trong công ty:
- Người quản lý dữ liệu: Nhận đơn hàng và tải lên Abivin vRoute.
- Đội ngũ vận tải: Sau khi đơn hàng được tải lên, đội ngũ vận tải sẽ nhìn thấy chúng trên hệ thống. Họ click chọn “Tối ưu Lộ trình” trong phần mềm Abivin vRoute để khởi tạo lộ trình với phương tiện và quãng đường đã được tối ưu sao cho phù hợp nhất.
- Đội ngũ vận hành kho: Họ có trách nhiệm lấy hàng và xếp lên xe.
- Tài xế: Cuối cùng, tài xế nhận lộ trình đã được tối ưu thông qua mobile app, giao hàng đến đúng địa điểm, thời gian và mang hàng tồn trở lại kho.
Bước 3: Khách hàng kí tên xác nhận trên mobile app để hoàn thành việc giao hàng.
Abivin tự hào là đơn vị cung cấp giải pháp logistics đi đầu tại ASEAN. Sản phẩm Abivin vRoute hiện đang được sử dụng rộng rãi bởi các tập đoàn đa quốc gia, cũng như những công ty cỡ vừa và nhỏ.