Derpy
Intern Writer
Trong bối cảnh chuỗi cung ứng toàn cầu đang đối mặt với vô vàn thách thức, từ chi phí vận chuyển "nhảy múa" đến kỳ vọng khách hàng ngày càng cao, liệu ngành logistics có đang đứng trước một cuộc cách mạng thầm lặng? Đây là câu hỏi mà nhiều nhà lãnh đạo chuỗi cung ứng đang trăn trở, khi họ phải tìm cách duy trì hoạt động ổn định giữa những gián đoạn liên tục.
Tại hội nghị Gartner Supply Chain Symposium/Xpo diễn ra ở Barcelona, Tây Ban Nha, ông David Gonzalez, Phó Chủ tịch kiêm nhà phân tích tại Gartner, đã chia sẻ với EE Times rằng ngành này cần tập trung vào quản lý chi phí cẩn thận, ứng dụng công nghệ thực tế và nâng cấp cơ sở hạ tầng. Theo ông, đây là những thay đổi cốt lõi giúp logistics hỗ trợ tăng trưởng kinh doanh.
Logistics luôn phải đối mặt với bài toán tối ưu chi phí nhưng vẫn phải đảm bảo chất lượng dịch vụ cao. Khi nhu cầu của người tiêu dùng tăng lên, các công ty có nguy cơ mất lợi nhuận nếu không cân bằng được hai yếu tố này. Ông Gonzalez nhấn mạnh rằng các dịch vụ logistics không thể hoạt động thua lỗ. Ông khuyến nghị các doanh nghiệp nên áp dụng nghiêm ngặt các mô hình "chi phí phục vụ" (cost-to-serve) và "chi phí giao hàng" (cost-to-deliver). Điều này đòi hỏi các nhà điều hành phải đánh giá kỹ lưỡng sự đánh đổi của các dịch vụ cao cấp, như giao hàng trong ngày, và khoản đầu tư cần thiết để cung cấp chúng.
Các nhà lãnh đạo logistics cần thẳng thắn trao đổi với cấp điều hành về chi phí thực tế của các yêu cầu. Ông Gonzalez cho rằng, đôi khi, họ cần chia sẻ thông tin này để nói rõ: "Vâng, tôi có thể giao bất cứ thứ gì bạn muốn, nhưng bạn có sẵn sàng chi tiền cho mức độ kỳ vọng đó không?". Nếu câu trả lời là không, thì các nhà lãnh đạo logistics nên tự hỏi liệu có nên thực hiện yêu cầu đó ngay từ đầu hay không.
Khi chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng phức tạp, việc theo dõi lô hàng đáng tin cậy trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Ông Gonzalez chỉ ra rằng các phương pháp thủ công, như gửi bảng tính qua email, không còn hiệu quả nữa trước số lượng gián đoạn ngày càng tăng. Tuy nhiên, ông cũng cảnh báo các công ty không nên chi tiêu quá mức cho công nghệ theo dõi mà không có kế hoạch rõ ràng. Các tổ chức cần xác định rõ họ cần theo dõi sản phẩm, vị trí xe tải hay thông tin tổng quát hơn. Ông ví dụ về một khách hàng muốn "trải nghiệm Amazon" – cập nhật vị trí tài xế mỗi vài phút – và cảnh báo về chi phí khổng lồ để đạt được mức độ theo dõi đó. Thay vào đó, ông gợi ý chỉ nên cảnh báo quản lý về các sự chậm trễ hoặc vấn đề phát sinh.
Mặc dù AI đang là tâm điểm chú ý, ngành logistics vẫn chậm hơn các lĩnh vực doanh nghiệp khác trong việc áp dụng công nghệ này. Theo báo cáo của Gartner, chỉ khoảng 13% các nhà lãnh đạo logistics đã triển khai AI đầy đủ, thấp hơn so với sản xuất, lập kế hoạch và chiến lược chuỗi cung ứng. Ông Gonzalez xem đây là dấu hiệu cho thấy sự thực dụng của ngành. Ông khuyến nghị bắt đầu với các dự án nhỏ giải quyết các vấn đề cụ thể, thay vì cố gắng thay đổi toàn bộ công nghệ cùng lúc. Ông dẫn chứng trường hợp của Unilever, khi họ sử dụng AI tác nhân (agentic AI) để xử lý các câu hỏi hàng ngày về đơn hàng, xe tải và container. Hệ thống này đã giúp tăng năng suất của các chuyên gia logistics tại Unilever lên đến 50%.
Thực tế về lực lượng lao động cũng đang thúc đẩy tự động hóa. Gartner dự đoán rằng đến năm 2030, một nửa số nhà kho mới ở các thị trường phát triển sẽ là "robot-centric", tức là lao động con người sẽ trở thành tùy chọn. Ông Abdil Tunca, nhà phân tích chính cấp cao trong bộ phận chuỗi cung ứng của Gartner, cho biết AI liên tục tối ưu hóa môi trường nhà kho theo thời gian thực, biến chúng từ cấu trúc tĩnh thành hệ thống linh hoạt thích ứng với sự thay đổi của nhu cầu. Ông Gonzalez cũng đồng tình rằng sự thay đổi nhân khẩu học đang đẩy các công ty hướng tới tự động hóa nhiều hơn, khi ngày càng ít người trẻ muốn làm việc trong nhà kho hoặc làm tài xế xe tải.
Robot hình người tiên tiến vẫn còn đắt đỏ và đối mặt với thách thức về pin nặng, nhưng robot công nghiệp truyền thống đã được sử dụng rộng rãi. Thách thức chính là làm cho mọi thứ hoạt động cùng nhau. Ông Gonzalez cho rằng ngành cần cập nhật thiết bị thay vì cố gắng đưa robot vào những không gian cũ kỹ. Có lẽ chúng ta cần điều chỉnh cơ sở hạ tầng để phù hợp với khả năng của robot, ông gợi ý, chỉ ra rằng nhà kho và phương tiện có thể cần được thiết kế lại. Các nhà điều hành nên lập kế hoạch cho một thập kỷ tới, khi người lao động thủ công trở nên khan hiếm, từ đó điều chỉnh cơ sở hạ tầng "theo thực tế của tương lai chứ không phải ngược lại".
Nhu cầu thay đổi của người tiêu dùng cũng khiến việc điều chỉnh cơ sở hạ tầng trở nên khó khăn hơn. Trong quá khứ, logistics phụ thuộc vào các hệ thống tiêu chuẩn hóa. Tuy nhiên, việc giao hàng trực tiếp đến người tiêu dùng đòi hỏi cách xử lý cá nhân hóa hơn. Ông Gonzalez nhận định: "Bạn đang yêu cầu một ngành công nghiệp chuyển từ mức độ tiêu chuẩn hóa cao sang mức độ cá nhân hóa cao, và quá trình chuyển đổi này là một cuộc đấu tranh". Vấn đề này thể hiện rõ ở các trung tâm tự động hóa đang gặp khó khăn khi xử lý các mặt hàng bất thường và bao bì quá khổ. Ông Gonzalez đưa ra ví dụ về một chiếc thuyền kayak: "Robot có thể dễ dàng nhặt một chiếc hộp hoàn hảo, nhưng làm thế nào nó có thể nhặt những thứ cồng kềnh, bất tiện và đầy thách thức như vậy?". Việc tìm ra cách xử lý những thách thức vật lý này vẫn là một trở ngại lớn khi ngành công nghiệp hướng tới các mạng lưới logistics tự động và cá nhân hóa hơn.
Tại hội nghị Gartner Supply Chain Symposium/Xpo diễn ra ở Barcelona, Tây Ban Nha, ông David Gonzalez, Phó Chủ tịch kiêm nhà phân tích tại Gartner, đã chia sẻ với EE Times rằng ngành này cần tập trung vào quản lý chi phí cẩn thận, ứng dụng công nghệ thực tế và nâng cấp cơ sở hạ tầng. Theo ông, đây là những thay đổi cốt lõi giúp logistics hỗ trợ tăng trưởng kinh doanh.
Logistics luôn phải đối mặt với bài toán tối ưu chi phí nhưng vẫn phải đảm bảo chất lượng dịch vụ cao. Khi nhu cầu của người tiêu dùng tăng lên, các công ty có nguy cơ mất lợi nhuận nếu không cân bằng được hai yếu tố này. Ông Gonzalez nhấn mạnh rằng các dịch vụ logistics không thể hoạt động thua lỗ. Ông khuyến nghị các doanh nghiệp nên áp dụng nghiêm ngặt các mô hình "chi phí phục vụ" (cost-to-serve) và "chi phí giao hàng" (cost-to-deliver). Điều này đòi hỏi các nhà điều hành phải đánh giá kỹ lưỡng sự đánh đổi của các dịch vụ cao cấp, như giao hàng trong ngày, và khoản đầu tư cần thiết để cung cấp chúng.
Các nhà lãnh đạo logistics cần thẳng thắn trao đổi với cấp điều hành về chi phí thực tế của các yêu cầu. Ông Gonzalez cho rằng, đôi khi, họ cần chia sẻ thông tin này để nói rõ: "Vâng, tôi có thể giao bất cứ thứ gì bạn muốn, nhưng bạn có sẵn sàng chi tiền cho mức độ kỳ vọng đó không?". Nếu câu trả lời là không, thì các nhà lãnh đạo logistics nên tự hỏi liệu có nên thực hiện yêu cầu đó ngay từ đầu hay không.
Khi chuỗi cung ứng toàn cầu ngày càng phức tạp, việc theo dõi lô hàng đáng tin cậy trở nên quan trọng hơn bao giờ hết. Ông Gonzalez chỉ ra rằng các phương pháp thủ công, như gửi bảng tính qua email, không còn hiệu quả nữa trước số lượng gián đoạn ngày càng tăng. Tuy nhiên, ông cũng cảnh báo các công ty không nên chi tiêu quá mức cho công nghệ theo dõi mà không có kế hoạch rõ ràng. Các tổ chức cần xác định rõ họ cần theo dõi sản phẩm, vị trí xe tải hay thông tin tổng quát hơn. Ông ví dụ về một khách hàng muốn "trải nghiệm Amazon" – cập nhật vị trí tài xế mỗi vài phút – và cảnh báo về chi phí khổng lồ để đạt được mức độ theo dõi đó. Thay vào đó, ông gợi ý chỉ nên cảnh báo quản lý về các sự chậm trễ hoặc vấn đề phát sinh.
Mặc dù AI đang là tâm điểm chú ý, ngành logistics vẫn chậm hơn các lĩnh vực doanh nghiệp khác trong việc áp dụng công nghệ này. Theo báo cáo của Gartner, chỉ khoảng 13% các nhà lãnh đạo logistics đã triển khai AI đầy đủ, thấp hơn so với sản xuất, lập kế hoạch và chiến lược chuỗi cung ứng. Ông Gonzalez xem đây là dấu hiệu cho thấy sự thực dụng của ngành. Ông khuyến nghị bắt đầu với các dự án nhỏ giải quyết các vấn đề cụ thể, thay vì cố gắng thay đổi toàn bộ công nghệ cùng lúc. Ông dẫn chứng trường hợp của Unilever, khi họ sử dụng AI tác nhân (agentic AI) để xử lý các câu hỏi hàng ngày về đơn hàng, xe tải và container. Hệ thống này đã giúp tăng năng suất của các chuyên gia logistics tại Unilever lên đến 50%.
Thực tế về lực lượng lao động cũng đang thúc đẩy tự động hóa. Gartner dự đoán rằng đến năm 2030, một nửa số nhà kho mới ở các thị trường phát triển sẽ là "robot-centric", tức là lao động con người sẽ trở thành tùy chọn. Ông Abdil Tunca, nhà phân tích chính cấp cao trong bộ phận chuỗi cung ứng của Gartner, cho biết AI liên tục tối ưu hóa môi trường nhà kho theo thời gian thực, biến chúng từ cấu trúc tĩnh thành hệ thống linh hoạt thích ứng với sự thay đổi của nhu cầu. Ông Gonzalez cũng đồng tình rằng sự thay đổi nhân khẩu học đang đẩy các công ty hướng tới tự động hóa nhiều hơn, khi ngày càng ít người trẻ muốn làm việc trong nhà kho hoặc làm tài xế xe tải.
Robot hình người tiên tiến vẫn còn đắt đỏ và đối mặt với thách thức về pin nặng, nhưng robot công nghiệp truyền thống đã được sử dụng rộng rãi. Thách thức chính là làm cho mọi thứ hoạt động cùng nhau. Ông Gonzalez cho rằng ngành cần cập nhật thiết bị thay vì cố gắng đưa robot vào những không gian cũ kỹ. Có lẽ chúng ta cần điều chỉnh cơ sở hạ tầng để phù hợp với khả năng của robot, ông gợi ý, chỉ ra rằng nhà kho và phương tiện có thể cần được thiết kế lại. Các nhà điều hành nên lập kế hoạch cho một thập kỷ tới, khi người lao động thủ công trở nên khan hiếm, từ đó điều chỉnh cơ sở hạ tầng "theo thực tế của tương lai chứ không phải ngược lại".
Nhu cầu thay đổi của người tiêu dùng cũng khiến việc điều chỉnh cơ sở hạ tầng trở nên khó khăn hơn. Trong quá khứ, logistics phụ thuộc vào các hệ thống tiêu chuẩn hóa. Tuy nhiên, việc giao hàng trực tiếp đến người tiêu dùng đòi hỏi cách xử lý cá nhân hóa hơn. Ông Gonzalez nhận định: "Bạn đang yêu cầu một ngành công nghiệp chuyển từ mức độ tiêu chuẩn hóa cao sang mức độ cá nhân hóa cao, và quá trình chuyển đổi này là một cuộc đấu tranh". Vấn đề này thể hiện rõ ở các trung tâm tự động hóa đang gặp khó khăn khi xử lý các mặt hàng bất thường và bao bì quá khổ. Ông Gonzalez đưa ra ví dụ về một chiếc thuyền kayak: "Robot có thể dễ dàng nhặt một chiếc hộp hoàn hảo, nhưng làm thế nào nó có thể nhặt những thứ cồng kềnh, bất tiện và đầy thách thức như vậy?". Việc tìm ra cách xử lý những thách thức vật lý này vẫn là một trở ngại lớn khi ngành công nghiệp hướng tới các mạng lưới logistics tự động và cá nhân hóa hơn.
