BT Mau ket thuc Bai 1 - Bài tập mẫu - Tài liệu tham khảo | Đại học Hoa Sen
BT Mau ket thuc Bai 1 - Bài tập mẫu - Tài liệu tham khảo | Đại học Hoa Sen và thông tin bổ ích giúp sinh viên tham khảo, ôn luyện và phục vụ nhu cầu học tập của mình cụ thể là có định hướng, ôn tập, nắm vững kiến thức môn học và làm bài tốt trong những bài kiểm tra, bài tiểu luận, bài tập kết thúc học phần, từ đó học tập tốt và có kết qủa
Môn: Kinh tế quản trị, Quản trị kinh doanh (TV181)
Trường: Đại học Hoa Sen
Thông tin:
Tác giả:
Thông tin :
Môn:
Kinh tế quản trị, Quản trị kinh doanh (TV181)
Trường:
Tác giả:
Tài liệu liên quan:
Preview text:
TÌM HIỂU HỆ THỐNG THÔNG TIN CỦA SHOPEE
Giáo viên hướng dẫn: ThS. Phạm Thị Thanh Tâm
Lớp: Nhập môn hệ thống thông tin quản lí - 2273 Học kì: 2273
Sinh viên thực hiện STT MSSV Họ và Tên 1
22200366 Châu Thị Thùy Dương
A. Tổng quan về Shopee:
Shopee là sàn thương mại điện tử hàng đầu tại khu vực Đông Nam Á và Đài
Loan. Shopee cung cấp các mặt hàng, sản phẩm đa dạng từ mọi lĩnh vực:
Điện tử, nhà cửa & đời sống; sức khỏe & Sắc đẹp; Mẹ và Bé; Thời trang; thể thao và Du lịch,…
- Shopee ra đời nhằm tạo ra một sàn thương mại điện tử để cung cấp cho
khách hàng trải nghiệm việc mua sắm trực tuyến một cách dễ dàng, an toàn
và tiện lợi bởi quá trình thanh toán và vận chuyển nhanh chóng.
Quy trình hoạt động:
Dự báo và đặt hàng trước khi có các hàng hoá đến khu vực trung tâm:
Công cụ dự báo của Amazone được cung cấp bởi AWS (Amazon Web Services) – công ty
con của tập đoàn hoạt động cho hơn 400 triệu sản phẩm mỗi ngày.
Nhận hàng
Tập trung vào hoạt động logistics với sự kết hợp giữa sức người, AWS, phần mềm và các
công nghệ cao khác. Các nhân viên sẽ dỡ các rơ – moóc chứa các mặt hàng của nhà cung
cấp và sắp xếp tất cả tại trạm tiếp nhận. Quá trình này, Amazon sử dụng robot Cardinal để
tự động hóa việc chuyển khối hàng nặng giữa các kho nhằm giảm nguy cơ thương tích
cho nhân viên. Robot này sử dụng AI cùng hệ thống camera để nhanh chóng phát hiện
một trong nhiều gói hàng trước mắt, nhanh chóng chọn chúng và đặt lên GoCart để
chuyển đi. Song, công ty áp dụng robot AR ID với công nghệ máy học và thị giác máy
tính, cho phép quét gói hàng trong nhà xưởng dễ dàng hơn thông qua camera duy nhất
chạy ở tốc độ 120 khung hình/giây. Các hàng hóa được nhân viên quét mã vạch trên kiện
hàng và được lưu trữ trong hệ thống kiểm kê để có thể biết được số lượng và vị trí của
mặt hàng ở bất kì thời điểm nào. So với trước đây, quá trình quét để nhận dạng gói hàng
được thực hiện thủ công thì nay đều áp dụng AR ID, nhân viên chỉ cần bốc xếp vào các
ngăn và việc quét sẽ do robot đảm nhiệm.
Quản lý kho lưu trữ:
Để quản lý lịch sử hàng tồn kho, trung tâm đã sử dụng hệ thống Amazone Neptune. Các
mặt hàng tương tự sẽ được xếp chung với nhau, sau đó robot sẽ chụp ảnh tủ lưu trữ và sử
dụng hình ảnh nhận dạng để kiểm tra số lượng vật phẩm có trong thùng để đảm bảo khớp
với dữ liệu được theo dõi trên hệ thống. Khi có mô hình máy học có độ tin cậy thấp sẽ
được gửi hình ảnh cho mọi người phân loại và đào tạo thêm dữ liệu nền tảng thật –
Amazon Sgaemaker và Amazon Sagemaker Ground Trurth từ AWS để giúp đối chiếu
hàng tồn kho liên tục và những hàng hoá sẽ được giao cho nhân viên đang làm việc tại
trạm và phân phối hàng hoá cho khách hàng.
Amazon hiện áp dụng robot phân loại các thùng hàng trong kho lưu trữ sau một ngày
chưa vận chuyển hết. Hệ thống giúp xác định khu vực nào, nhóm nào có khay chứa sản
phẩm cần thiết, vị trí đặt thùng chứa, lấy và kéo khay chứa hàng cho nhân viên, xếp các
khay sau khi nhân viên đã lấy sản phẩm.
Đóng gói để giao hàng
2 quy trình chọn hàng nhân viên tập trung:
- Đơn đặt hàng một mặt hàng
- Đơn đặt nhiều mặt hàng
Tất cả đều được nhận và vận chuyển bởi robot, sau đó được tập hợp lại cho từng chuyến
hàng. Vơi khâu đóng gói, để nâng cao hiệu quả và giảm tác động đến môi trường vì bao
bì thì kích thước của hộp hoặc phong bì và cả độ dài chính xác của băng dính được chọn
tự động bằng thuật toán máy học và tự động phân phối. Mã vạch sẽ được in trên bao bì –
Mã SLAM. Mã vạch này rất quan trọng để xác định địa điểm vận chuyển chính xác bao
gồm tên và địa chỉ được in thẳng trên bao bì. Cuối cùng, sau khi hoàn thành các khâu
kiểm duyệt, các gói hàng được chuyển theo hệ thống băng chuyền tự động tới từng máng
thích hợp, nơi các gói hàng sẽ dược đóng gói trên sơ mi rơ – moóc để chuyển đến các
trung tâm khác hoặc trung tâm phân loại để sau đó giao cho khách. Với số lượng hơn
17,5m băng chuyền trong trung tâm được giám sát mỗi ngày thông qua các dịch vụ AWS
IoT, giúp quá trình vận chuyển nhanh chóng và hiệu quả, tiết kiệm sức lực của đội ngũ
lao động cho những công việc khác cần thiết hơn.
B. Trả lời câu hỏi:
1. Tên hệ thống là gì:
Hệ thống phân phối hàng hóa - Amazon Robotics
2. Dữ liệu đầu vào của hệ thống:
Kiện hàng bao gồm khối lượng hàng hóa, thông tin về địa chỉ giao hàng cũng như nhà cung cấp, mã vạch, ...
3. Hệ thống xử lý công việc gì?
Phân loại hàng hóa, kiểm duyệt và đóng gói các hàng hóa khách đặt mua trên web; ghi
nhận và lưu trữ các thông tin cũng như quản lý kho.
4. … bằng công nghệ gì?
Máy học (Machine Learning) cùng các roobot tự động hóa kết hợp với đội ngũ nhân viên.
5. Hệ thống lưu trữ dữ liệu gì?
Thông tin các kiện hàng, thông tin đặt hàng, vị trí địa lý các đơn hàng cần đến.
6. Thông tin đầu ra là gì?
Các kiện hàng đã được phân loại đúng theo từng nơi giao nhận dựa trên dòng SLAM.
7. Kết quả đạt được:
Các kiện hàng đã được đóng gói và xác định nhà cung cấp dịch vụ giao hàng tối ứu để
khách hàng nhận được gói hàng đúng hạn và chi phí ở mức thấp nhất có thể.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Bảo Lâm. (2022, June 25). Amazon dùng robot cho kho hàng thế nào. vnexpress.net.
Retrieved September 16, 2022, from https://vnexpress.net/amazon - dung - robot - cho - kho hang - the - nao - 4479874.html
2. Business Insider. (2017, January 6). Amazon hiện có 45.000 robot làm việc ở các kho
chứa hàng khổng lồ. Tinhte.vn. Retrieved September 16, 2022, from
https://tinhte.vn/thread/amazon - hien - co - 45 - 000 - robot - lam - viec -o- cac - kho - chua - hang khong - lo.2 669898/
3. [Smartlog]. (2021, October 27). Trung tâm phân phối hàng hóa của Amazon [Video]. YouTube. Retrieved September 17, 2022, from https://www
.youtube.com/watch?v=lRnHv - WLlmY --- HẾT ---