Ứng dụng về AI trong vận hành và chuỗi cung ứng môn Trí tuệ nhân tạo | Trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội

Ứng dụng về AI trong vận hành và chuỗi cung ứng

1. AI trong quản lý kho

• Quản lý hàng tồn kho theo thời gian: AI kết hợp các công nghệ thông minh để giám sát, theo dõi và tối ưu hóa hoạt động như IoT, RFID, Computer Vision giúp theo dõi hàng hóa theo thời gian thực, tự động cập nhật dữ liệu tồn kho và cảnh báo sớm khi có bất thường.
• Tối ưu hóa không gian lưu trữ bằng AI: AI tối ưu không gian kho bằng cách phân tích kích thước hàng hóa, tần suất lấy hàng và loại sản phẩm để bố trí vị trí lưu trữ hợp lý. Nhờ đó, doanh nghiệp tiết kiệm diện tích kho và tăng tốc độ lấy hàng.
• AI phát hiện lỗi và đảm bảo chất lượng: AI sử dụng Computer Vision để phân tích hình ảnh, phát hiện lỗi bao bì, màu sắc, kích thước và cảnh báo hàng tồn quá lâu hoặc sắp hết hạn. Điều này giúp đảm bảo chất lượng sản phẩm trước khi xuất kho

Hình 1. AI sử dụng Computer Vision

2. Ứng dụng AI trong dự báo nhu cầu thị trường

• AI phân tích dữ liệu đa nguồn: Dự báo truyền thống dựa vào dữ liệu quá khứ, dễ bỏ sót biến động thị trường, gây thiếu hàng hoặc dư thừa tồn kho. AI kết hợp xu hướng tìm kiếm, mạng xã hội, thời tiết, kinh tế để dự báo toàn diện hơn. Nhờ Big Data và Machine Learning, AI phát hiện mô hình tiêu dùng, giúp dự đoán nhu cầu chính xác hơn.
• AI giúp điều chỉnh sản xuất và tối ưu cung ứng: AI dự đoán chính xác số lượng hàng cần sản xuất, tối ưu nguyên liệu, nhân lực, vận hành để tránh tồn đọng. Hệ thống AI tự động điều chỉnh nhập hàng, phân phối, giúp cân bằng cung cầu và tăng hiệu suất.
• AI dự báo xu hướng thị trường theo mùa vụ: AI phân tích dữ liệu lịch sử, tìm kiếm trực tuyến, phản hồi khách hàng, dự đoán xu hướng tiêu dùng theo mùa. Nhờ đó, doanh nghiệp có thể chuẩn bị hàng hóa hợp lý trước các dịp Black Friday, Giáng Sinh, Tết, tránh thất thoát doanh thu.

Hình 2: AI phát hiện mô hình tiêu dùng qua BigData

3. Ứng dụng AI trong các tác vụ hành chính và vận hành

• AI ChatBox hỗ trợ khách hàng và nhân viên nội bộ: Bộ phận chăm sóc khách hàng và hỗ trợ nhân viên nội bộ trong logistics thường phải xử lý hàng ngàn yêu cầu mỗi ngày. Tuy nhiên, với hệ thống AI có thể giúp phân tích nội dung email, cuộc trò chuyện và tài liệu nội bộ, từ đó đưa ra phản hồi nhanh chóng, chính xác và cá nhân hóa theo từng đối tượng.
• Xử lý tài liệu tự động bằng AI: AI có thể tự động phát hiện lỗi trong tài liệu, xác minh thông tin và xử lý các đơn hàng bị thiếu dữ liệu, giúp giảm thiểu sự chậm trễ trong vận chuyển. Các hệ thống AI có thể lưu trữ và phân loại tài liệu thông minh, giúp tìm kiếm nhanh hơn, tránh tình trạng mất hồ sơ quan trọng.
• Tối ưu hóa lịch trình làm việc: AI có thể phân tích dữ liệu lịch sử, xu hướng vận chuyển, khối lượng đơn hàng theo thời gian thực để dự đoán thời điểm nào cần tăng nhân lực hoặc cắt giảm ca làm việc. Các thuật toán AI giúp tối ưu hóa chi phí nhân sự, giảm chi phí tăng ca.

Hình 3. AI hỗ trợ bộ phận chăm sóc khách hàng