Sự phát triển của công nghệ thông tin đã và đang tạo ra những bước đột phá vô cùng to lớn trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Trong ngành logistics, big data được xem là một trong những xu hướng mới nhất và có tiềm năng thay đổi toàn bộ cách thức hoạt động của ngành này. Với khả năng thu thập, xử lý và phân tích các dữ liệu khổng lồ (big data analysis) từ nhiều nguồn khác nhau, big data sẽ giúp cho doanh nghiệp logistics có thể đưa ra những quyết định hiệu quả hơn, từ đó tối ưu hóa chi phí và nâng cao chất lượng dịch vụ. Bài viết này sẽ trình bày chi tiết về vai trò của big data trong logistics và lý do tại sao nó lại quan trọng đối với sự phát triển của ngành này.

Big data trong logistics được ứng dụng rộng rãi

1. Xu hướng big data trong logistics

Theo báo cáo của MarketsandMarkets, thị trường big data trong ngành logistics dự kiến sẽ đạt tới 14,26 tỷ USD vào năm 2023, với mức tăng trưởng hàng năm khoảng 7%. Nhu cầu sử dụng big data trong logistics được kích thích bởi những yếu tố sau:

1.1. Sự gia tăng của lưu lượng hàng hóa

Với sự phát triển của nền kinh tế và thương mại điện tử, lưu lượng hàng hóa vận chuyển qua các hệ thống logistics đã tăng đáng kể. Điều này tạo ra một lượng lớn dữ liệu có thể được thu thập và xử lý để đưa ra các dự đoán và quyết định kinh doanh hiệu quả.

1.2. Xu hướng vận tải thông minh

Các công nghệ mới như Internet of Things (IoT) và trí tuệ nhân tạo (AI) đã cho phép việc thu thập dữ liệu liên tục từ các cảm biến trên phương tiện vận chuyển. Dữ liệu này cung cấp thông tin quan trọng về vị trí, tình trạng và hiệu suất của phương tiện, từ đó, big data trong logistics có thể giúp theo dõi và quản lý hoạt động vận tải của doanh nghiệp một cách chính xác hơn.

1.3. Nhu cầu tối ưu hóa chi phí và thời gian

Với sự cạnh tranh khốc liệt trong ngành logistics, các doanh nghiệp đang tìm cách để giảm thiểu chi phí và tối ưu hóa thời gian vận chuyển. Big data có thể giúp đưa ra những dự đoán chính xác về lưu lượng hàng hóa, tình trạng giao thông và thời tiết, từ đó giúp doanh nghiệp có thể lên kế hoạch vận chuyển sao cho hiệu quả nhất.

Sự gia tăng lưu lượng hàng hóa, xu hướng vận tải thông minh để tối ưu chi phí là những yếu tố tạo nên xu thế big data trong ngành logistics

2. Ứng dụng của big data trong logistics

Với sự phát triển không ngừng của thương mại điện tử và nhu cầu vận chuyển hàng hóa tăng cao, việc áp dụng big data đã trở thành một xu hướng không thể bỏ qua. Big data và ứng dụng của nó trong logistics cụ thể bao gồm:

2.1. Nâng cao trải nghiệm khách hàng

Một trong những ứng dụng hiệu quả nhất của big data trong logistics là nâng cao trải nghiệm khách hàng. Việc sử dụng big data giúp doanh nghiệp có thể nắm bắt được thông tin về hành vi và nhu cầu của khách hàng, từ đó tăng tính chính xác trong việc dự đoán xu hướng và cung cấp các dịch vụ phù hợp.

Ví dụ: Để đảm bảo hàng hóa được gửi đi đúng địa chỉ và đến tay khách hàng đúng thời hạn, quy trình đóng gói và vận chuyển là rất quan trọng. Thông qua việc thu thập dữ liệu từ các đơn hàng đã được thực hiện trong lịch sử giao dịch, Shopee có thể xác định thời gian giao hàng tối ưu nhất cho từng khu vực và loại sản phẩm, từ đó giảm thiểu thời gian giao hàng và đảm bảo độ chính xác địa chỉ. Ngoài ra, thông qua việc phân tích dữ liệu (big data analysis) về loại sản phẩm và cơ sở địa lý khách hàng, Shopee cũng đưa ra các đề xuất để tối ưu hóa việc đóng gói hàng hóa, giúp giảm thiểu chi phí vận chuyển và đảm bảo hàng hóa được gửi đi an toàn.

2.2. Dự đoán xu hướng chính xác hơn nhờ big data trong logistics

Việc dự đoán xu hướng là một yếu tố quan trọng trong hoạt động của doanh nghiệp, đặc biệt là trong lĩnh vực logistics. Từ việc nắm bắt thông tin về xu hướng tiêu dùng, nhu cầu sản phẩm, đến việc dự đoán nguồn cung và gia tăng vận tải, tất cả đều có tác động lớn đến lợi nhuận của doanh nghiệp.

Công cụ Samsara (xem thêm về các big data tools) là một ví dụ điển hình cho big data và ứng dụng của nó được tối ưu để gia tăng tính chính xác trong việc dự đoán xu hướng. Được sử dụng bởi nhiều doanh nghiệp vận tải và logistics lớn như J.B. Hunt, Schneider và SK Logistics, Samsara giúp thu thập dữ liệu IoT từ các thiết bị gắn trên xe tải, container và kho hàng. Từ đó, họ có thể phân tích và đưa ra dự đoán về tình trạng xe, tốc độ di chuyển, nguy cơ tai nạn và thời gian giao hàng. Thông qua việc tổng hợp và phân tích các dữ liệu này (big data analysis), Samsara đưa ra các khuyến nghị để tối ưu hoá quy trình vận chuyển và giảm chi phí.

Kết quả, nhờ ứng dụng big data trong logistics, J.B. Hunt cũng đã giảm thiểu thời gian vận chuyển trung bình từ 8 ngày xuống còn 2 ngày. Ngoài ra, nhờ việc nắm bắt được thông tin về tình trạng và hiệu suất của xe, J.B. Hunt đã tiết kiệm được 500 triệu đô la mỗi năm cho chi phí bảo dưỡng phương tiện vận chuyển.

Ứng dụng các big data tools trong logistics để đưa ra những dự đoán chính xác nhất về xu hướng thị trường

2.3. Tối ưu hóa hoạt động quản lý kho và chuỗi cung ứng

Việc quản lý kho và chuỗi cung ứng là một trong những yếu tố quan trọng để đảm bảo hoạt động của doanh nghiệp logistics diễn ra thuận lợi và hiệu quả. Tuy nhiên, việc theo dõi và quản lý hàng hóa khi chúng đi qua các giai đoạn khác nhau trong quá trình giao nhận có thể gặp nhiều khó khăn, tốn nhiều thời gian và chi phí. Big data và ứng dụng của nó giúp quy trình này trở nên dễ dàng và tiết kiệm hơn.

Công ty chuyển phát nhanh UPS là một ví dụ điển hình cho việc áp dụng big data trong logistics để tối ưu hoá quy trình quản lý kho vận và chuỗi cung ứng. UPS đã sử dụng công nghệ big data để giám sát và phân tích thông tin về các chuyến hàng đi qua hệ thống của họ. Từ đó, họ có thể dự đoán được thời gian giao hàng và tối ưu hóa tuyến đường đi cho mỗi chuyến hàng.

Big data trong logistics giúp tối ưu hóa hoạt động quản lý kho và chuỗi cung ứng

Một ví dụ khác là công ty DHL – một trong những công ty logistics lớn nhất trên thế giới. Họ đã sử dụng các công cụ big data (big data tools) để theo dõi và quản lý hàng hóa khi chúng đi qua các bưu cục và kho hàng trên toàn thế giới. Thông qua việc thu thập và phân tích các dữ liệu (big data analysis) về tình trạng, vị trí và thời gian giao hàng, DHL có thể cung cấp cho khách hàng thông tin chính xác và liên tục về quá trình giao nhận hàng hóa. Điều này giúp cải thiện tính chính xác và độ tin cậy của dịch vụ DHL, từ đó gia tăng sự hài lòng của khách hàng.

Bằng cách sử dụng các công cụ big data trong logistics (big data tools), UPS đã tiết kiệm được hơn 1,3 tỷ đô la mỗi năm. DHL cũng đã giảm thiểu số lượng khoảng cách vận chuyển trung bình từ 250 km xuống còn 100 km mỗi chuyến hàng.

2.4. Tự động hóa quy trình vận chuyển

Việc vận chuyển hàng hóa trong logistics là một quy trình phức tạp và tốn nhiều tài nguyên doanh nghiệp. Tuy nhiên, với sự phát triển của big data, các doanh nghiệp logistics có thể ứng dụng các công nghệ tự động hóa để tiết kiệm thời gian và chi phí, đồng thời tăng tính chính xác trong quy trình vận chuyển.

Một trong những phần mềm quản lý vận tải hiệu quả nhất hiện nay là Mona Logistics – được phát triển bởi công ty Mona Group. Phần mềm này sử dụng công nghệ big data (big data tools) để thu thập và phân tích các dữ liệu (big data analysis) liên quan đến quy trình vận chuyển và quản lý kho vận. Từ đó, nó cung cấp các tính năng tự động hóa như lập kế hoạch vận tải, theo dõi và giám sát tình trạng của hàng hóa, quản lý kho và thống kê dữ liệu. Việc áp dụng Mona Logistics đã giúp nhiều doanh nghiệp tiết kiệm được tối đa 30% chi phí vận chuyển hàng hóa.

3. Kết luận

Nhờ việc sử dụng big data trong logistics, các doanh nghiệp có thể nâng cao trải nghiệm khách hàng, gia tăng tính chính xác trong việc dự đoán xu hướng, tối ưu hoá hoạt động quản lý kho và chuỗi cung ứng, và tự động hóa quy trình vận chuyển. Với sự phát triển không ngừng của công nghệ, chúng ta có thể tin rằng big data sẽ tiếp tục đóng vai trò quan trọng trong lĩnh vực logistics và mang lại nhiều cơ hội mới cho sự phát triển của ngành này trong tương lai.

Xem thêm ứng dụng khác của big data ở Việt Nam tại đây!