%20V%C3%A0%20Tri%CC%81%20Tu%E1%BB%87%20Nh%C3%A2n%20Ta%CC%A3o%20(AI)?unique=665a3b9)
Để thúc đẩy phát triển, một công ty cần dành nhiều sự chú ý đến cả cung và cầu. Mỗi công ty cần phải duy trì lượng tồn kho đủ để đáp ứng các yêu cầu của khách hàng. Tất cả đều hướng tới mục tiêu thiết lập một chuỗi cung ứng hiệu quả và đáng tin cậy. Thông thường, để hoàn thành các yêu cầu nêu trên cần đòi hỏi rất nhiều thời gian và công sức, nhưng với sự trợ giúp của Học máy và Trí tuệ Nhân tạo, bạn sẽ giải quyết được những vấn đề này hiệu quả hơn.
Cả Machine Learning và Trí tuệ nhân tạo (AI) đều sử dụng các thuật toán được thiết kế để đưa ra dự đoán và dự báo xu hướng. Nếu sử dụng hợp lý, điều này có nghĩa là bạn sẽ biết khi nào mình sẽ có nhiều yêu cầu hơn và cuối cùng, bạn có thể điều chỉnh tất cả những điều đó để nâng cao năng lực của công ty mình.
Học Máy (Machine Learning)
Học máy là một lĩnh vực khoa học máy tính tập trung vào việc cho phép máy tính có khả năng học mà không cần lập trình. Học máy có liên quan đến tính toán thống kê, vì nó sử dụng dữ liệu hiện tại để chia sẻ số liệu thống kê về các sự kiện và tình huống trong tương lai.
Nó cũng kết nối với lĩnh vực tối ưu hóa trong toán học, cung cấp một loạt các ứng dụng trong lĩnh vực này. Nói một cách đơn giản, Học máy được sử dụng để tạo ra các mô hình và các thuật toán phức tạp, sau đó được chia sẻ để dự đoán. Điều này rất quan trọng đối với các chuỗi cung ứng vì Học máy có thể dễ dàng phỏng theo các số liệu thống kê và dữ liệu lớn, sau đó sẽ tìm ra những cách hiểu đúng và tối ưu hóa toàn bộ quá trình với kết quả rất đáng mong đợi.
Bạn có thể sử dụng Học máy cho mục đích gì? Dù tin hay không, nhưng nó thực sự có thể hỗ trợ cho đa dạng các lĩnh vực khác nhau. Nó cũng phục vụ rất tốt trong ngành vận tải, như bạn sẽ tìm hiểu được qua bài viết này. Ngoài ra, các ngành khác có thể được hưởng lợi từ Học máy có thể kể đến như an ninh cá nhân, thương mại tài chính, bảo mật dữ liệu, chăm sóc sức khoẻ và marketing cá nhân hóa. Về cơ bản, Học máy sẽ ứng dụng tốt ở bất kỳ nơi nào cho phép sự tự học và phỏng theo tình huống.
Trí tuệ nhân tạo (TTNT - Artificial Intelligence)
Cách giải thích dễ hiểu nhất về TTNT chính là trí thông minh thể hiện bởi máy móc, khác với trí thông minh tự nhiên được thể hiện bởi động vật và con người. Bạn có thể xem TTNT như một lĩnh vực nghiên cứu về các tác nhân thông minh tự học từ môi trường xung quanh và thích ứng theo đó cũng như tìm giải pháp tương tác với môi trường đó.
Ý tưởng về TTNT đã nhen nhóm từ năm 1956, nhưng phải mất nhiều năm mới tạo ra được các giải pháp TTNT mang tính khả thi. Hơn nữa, lĩnh vực TTNT còn bao gồm rất nhiều lĩnh vực nhỏ hơn, hầu hết trong số đó có xu hướng nghiên cứu độc lập và không thực sự gắn kết với nhau.
Có rất nhiều lĩnh vực nghiên cứu về TTNT đã được ứng dụng thành công. Ví dụ, quá trình xử lý, lập kế hoạch, học tập, luận giải và nhận thức ngôn ngữ tự nhiên có thể tự nghiên cứu và phỏng theo thông qua TTNT. Dù vậy, bạn cũng sẽ vẫn thấy một vài lĩnh vực ứng dụng thực tế như phát hiện gian lận, đề xuất trang web, tìm kiếm trực tuyến, xử lý ngôn ngữ tự nhiên hay xe ô tô thông minh khai thác sức mạnh của TTNT và thu được những kết quả khó tin.
Làm thế nào Học máy và TTNT có thể giảm chi phí giao hàng?
Cách mà Machine Learning và AI có thể giúp ngành vận tải và các công ty lớn cũng như các doanh nghiệp nhỏ là sử dụng các mô hình thống kê bao gồm cả những điều không chắc chắn. Sau đó, bạn sẽ có một tập hợp các sai lệch dựa trên mô hình thống kê đó. Đây là những vấn đề mà Machine Learning có thể khắc phục được. Những gì nó làm là mô hình hóa các trường hợp biến đổi nhu cầu khác nhau. Các thuật toán học hỏi từ kết quả và chúng sẽ xây dựng dựa trên kết quả bạn đưa ra để cung cấp giải pháp tốt hơn.
Điều này sẽ hỗ trợ rất hiệu quả cho chuỗi cung ứng của bạn bởi vì bạn sẽ có được một chuỗi cung ứng hiệu quả và chính xác hơn rất nhiều. Công nghệ Học máy và TTNT sẽ tập trung vào việc hiểu được tất cả các vấn đề và chúng sẽ tự động tinh chỉnh quá trình để làm cho nó tốt hơn và rõ nét hơn về lâu dài.
Rất khó lựa chọn thống kê và dự báo thông thường vì chúng rất nhanh chóng bị lỗi thời. Sử dụng Học máy và TTNT để quản lý chuỗi cung ứng của bạn sẽ mang lại nhiều hiệu quả hơn vì mọi thứ diễn ra tự động và quá trình Học máy nghiên cứu rất nhiều phương án trước khi chọn ra một phương án cụ thể và tốt.
Các quốc gia đã phát triển ngày nay có thể tích hợp các công nghệ TTNT tối tân như thiết bị bay giao hàng không người lái hoặc các phương tiện tự lái, sẽ thúc đẩy việc cải thiện toàn bộ quá trình giao hàng. Với khả năng xử lý chuỗi cung ứng của Học máy và xử lý giao hàng của TTNT, các công ty ở Châu Âu, Hoa Kỳ và các nước phát triển khác có thể tự động hóa quy trình này nhằm nâng cao hiệu suất công việc và nâng cấp toàn bộ hệ thống.
Làm thế nào Học máy và TTNT có thể tạo ra sự khác biệt ở các nước đang phát triển?
Ngay cả khi các nước đang phát triển không được tiếp cận với những công nghệ mới nhất, Machine Learning và AI đang dần bước vào thế giới kinh doanh thực sự. Các công ty bắt đầu sử dụng chúng chủ yếu cho các hoạt động kinh doanh thông thường và chủ yếu để tối ưu hóa các hoạt động này.
Chắc chắn, các nước đang phát triển không có các nguồn lực cần thiết để Học máy và TTNT xử lý toàn bộ quy trình kinh doanh và vận chuyển, tuy nhiên vận dụng những công nghệ này vào việc cải thiện kết quả kinh doanh hiện tại cũng đã có thể tạo ra những kết quả rất ấn tượng.
Đối với những lợi ích mà Học máy và TTNT có thể mang lại cho các doanh nghiệp, nên lưu ý rằng có một số công nghệ cụ thể mà bạn cần phải xem xét. Đó là dự báo nhu cầu và vấn đề hoạch định tuyến đường , chúng có thể trở thành vấn đề nếu không được xử lý đúng cách. Do đó, các phần mềm sử dụng Học máy và TTNT đang được phát triển và ứng dụng rộng rãi để xử lý và tối ưu hóa các hoạt động kinh doanh khác nhau. Thuật toán của Abivin vRoute chính là khả năng ứng dụng Học máy và TTNT sẽ giúp các doanh nghiệp tiết kiệm được tới 40% chi phí logistics và hoạt động hiệu quả hơn. Sử dụng sức mạnh của TTNT giúp thuật toán của Abivin vRoutengày càng trở nên thông minh hơn và các kết quả tính toán của nó luôn được cải thiện liên tục.
Điều bạn cần làm là xác định lỗ hổng dịch vụ của công ty mình hiện tại và khi đã biết mình thiếu và cần gì, kết quả hoạt động của công ty chắc chắn sẽ tốt hơn nếu bạn bắt đầu áp dụng những công nghệ này càng sớm càng tốt.
Kết luận
Cả Học máy và TTNT đều có sức mạnh cần thiết để cải thiện chuỗi cung ứng của bạn và tối ưu hóa nó trong dài hạn. Không giống như thống kê và tối ưu hóa thông thường chỉ có thể được thực hiện một lần trong một khoảng thời gian, Học máy và TTNT đang liên tục tự học và cải tiến từ khi bắt đầu được áp dụng. Hiệu quả công việc nhờ đó sẽ được cải thiện hơn nhiều, và năng suất của bạn cũng sẽ tăng tương tự. Điều tuyệt vời hơn cả là doanh nghiệp của bạn thực sự có thể có lợi từ việc tích hợp các công nghệ này ngay từ bây giờ. Bạn sẽ có được một chuỗi cung ứng cấp tiến và được tối ưu hóa, bên cạnh những bài học rút ra từ sự cạnh tranh và hiểu biết cặn kẽ về sự phát triển nhanh chóng của lĩnh vực mình đang hoạt động.
Tài liệu tham khảo:
1.http://fleetowner.com/fleet-management/dhl-artificial-intelligence-will-remold-logistics-world 2.http://blog.triskelogi.com/using-artificial-intelligence-to-predict-and-forecast-distribution-and-transportation-demands 3.https://www.linkedin.com/pulse/how-machine-learning-can-improve-supply-chain-wang-ph-d-cre-mbb-2
#machinelearning #artificialintelligence #routeoptimizationsoftware #AbivinVietnam #AbivinvRoute30 #Supplychainvisibility #supplychain #TransportationManagementSystem #managefleetsinrealtime #bigdata #vietnamese
Tiết Kiệm Chi Phí Giao Hàng Với Ứng Dụng Học Máy (Machine Learning) Và Trí Tuệ Nhân Tạo (AI)