Trí tuệ nhân tạo (AI) đang đóng vai trò ngày càng quan trọng trong việc tối ưu hóa và nâng cao hiệu quả của chuỗi cung ứng lạnh. Bằng cách tận dụng khả năng phân tích dữ liệu lớn, học máy và tự động hóa, AI giúp các doanh nghiệp trong ngành thực phẩm, dược phẩm và các ngành hàng nhạy cảm với nhiệt độ khác quản lý hiệu quả hơn các hoạt động trong suốt chuỗi cung ứng, từ sản xuất đến giao hàng.
AI biến đổi chuỗi cung ứng lạnh như thế nào?
Dự báo nhu cầu
AI kết hợp một loạt các biến số như kiểu thời tiết, sự kiện khu vực, v.v. bằng cách sử dụng phân tích dự đoán. Điều này dẫn đến dự đoán nhu cầu trong tương lai có độ chính xác cao, cải thiện chi phí, sự hài lòng của khách hàng và quản lý chuỗi cung ứng. Ngoài ra, khi AI học hỏi từ dữ liệu mới, độ chính xác dự báo của nó liên tục được cải thiện, đưa dự báo nhu cầu từ phỏng đoán sang khoa học dựa trên dữ liệu trong chuỗi cung ứng lạnh.
Cải thiện báo cáo nhiệt độ
Công nghệ AI tích hợp với các cảm biến chuyên dụng và thiết bị Internet vạn vật (IoT) loại bỏ những vấn đề đó bằng cách liên tục theo dõi nhiệt độ của xe kéo lạnh – bao gồm cả trong các ngăn riêng biệt trong một xe kéo duy nhất, cung cấp khả năng hiển thị theo thời gian thực cho các hãng vận tải và các bên liên quan khác.
Ngoài việc cung cấp dữ liệu nhiệt độ tốt hơn và nhất quán hơn, AI còn giúp các hãng vận tải tiết kiệm chi phí đáng kể bằng cách cắt giảm nhu cầu tài xế phải dừng lại định kỳ để kiểm tra sản phẩm.
Hơn nữa, các thuật toán dành riêng cho sản phẩm có thể phát hiện ra các bất thường và độ lệch nhiệt độ. Bằng cách so sánh dữ liệu nhiệt độ thời gian thực với các ngưỡng được xác định trước hoặc các mẫu nhiệt độ dự kiến, AI có thể dự đoán thời điểm sự cố có thể xảy ra và thông báo cho nhân viên kịp thời để thực hiện hành động khắc phục thông qua các cảnh báo tự động.
Kéo dài tuổi thọ sản phẩm
Theo dõi nhiệt độ theo thời gian thực và các thuật toán dành riêng cho sản phẩm kết hợp với các cảnh báo dự đoán, cũng cho phép duy trì nhiệt độ lạnh ở mức độ chính xác cao. Đổi lại, điều này có thể giúp kéo dài tuổi thọ của các sản phẩm dễ hỏng, mang lại lợi ích to lớn cho khách hàng. Ví dụ, rau diếp được bảo quản ở nhiệt độ 1°C có thể tươi lâu gấp đôi so với rau diếp được bảo quản ở nhiệt độ 4°C.
Quản lý xung đột hoạt động
AI cũng giúp các hãng vận tải quản lý các xung đột không lường trước phát sinh từ các quyết định vận hành. Ví dụ, việc cải thiện tuyến đường sẽ mang lại hiệu quả cao hơn. Nhưng đối với các hãng vận tải lạnh, hiệu quả đó có thể dẫn đến tình trạng lạm dụng nhiệt tăng lên vì cửa xe kéo được mở thường xuyên hơn. Tuy nhiên, dữ liệu dự đoán từ AI, cùng với các công cụ như điều khiển xe lạnh hai chiều, cho phép các nhà quản lý đội xe thực hiện các điều chỉnh cần thiết trước khi có vấn đề.
Quản lý hàng tồn kho
AI trao quyền cho các nhà quản lý chuỗi cung ứng xác định chính xác mức tồn kho lý tưởng, xác định các sản phẩm bán chậm và thậm chí dự báo tình trạng thiếu hụt hàng tồn kho tiềm ẩn hoặc tình huống tồn kho dư thừa. Những thông tin chi tiết có giá trị này trao quyền cho các doanh nghiệp hợp lý hóa việc quản lý hàng tồn kho nâng cao quy trình thực hiện đơn hàng và cắt giảm chi phí lưu kho, cuối cùng là tối ưu hóa hiệu quả của chuỗi cung ứng.
Quản lý kho
Việc sắp xếp hàng hóa hiệu quả có thể giúp luân chuyển hàng tồn kho nhanh hơn, vì hàng hóa di chuyển qua kho nhanh hơn. Điều này giúp duy trì hàng tồn kho tươi hơn và giảm thiểu rủi ro về sản phẩm lỗi thời. AI liên tục phân tích dữ liệu đơn hàng lịch sử và nhu cầu theo thời gian thực để điều chỉnh vị trí hàng hóa một cách linh hoạt. Khi các mô hình nhu cầu thay đổi, hệ thống có thể thích ứng, đảm bảo rằng các mặt hàng được chọn thường xuyên nhất vẫn được đặt ở vị trí thuận tiện.
Đặt các mặt hàng thường xuyên được lấy gần khu vực đóng gói hoặc vận chuyển giúp giảm đáng kể thời gian di chuyển của công nhân. Điều này giúp giảm thiểu khoảng cách họ cần di chuyển, tăng hiệu quả và giảm rủi ro.
Tối ưu hóa hậu cần và vận chuyển
Trong lĩnh vực vận tải, AI có thể cải thiện hiệu quả thông qua xe tự hành và hậu cần thông minh. Xe tải và máy bay không người lái tự lái được trang bị thuật toán AI có thể tối ưu hóa tuyến đường giao hàng, giảm mức tiêu thụ nhiên liệu và nâng cao hiệu quả vận tải tổng thể.
AI cũng có thể được sử dụng để kiểm soát nhiệt độ trong quá trình vận chuyển và lưu trữ thực phẩm đông lạnh và lạnh, cũng như trong việc giao hàng dược phẩm và y tế . Điều này không chỉ giúp giảm chi phí vận hành mà còn giảm lượng khí thải carbon, góp phần tạo nên một hệ thống vận chuyển bền vững và thân thiện hơn với môi trường.
Tương lai của AI trong chuỗi cung ứng lạnh sẽ ra sao?
AI hiện đang giúp ngành công nghiệp chuỗi lạnh hiểu được một lượng lớn dữ liệu, giúp họ đưa ra quyết định vận hành tốt hơn. Trong tương lai, có khả năng AI sẽ đưa dữ liệu đó vào sử dụng thực tế trong quá trình ra quyết định, cho các nhiệm vụ như làm mát trước xe kéo, điều chỉnh nhiệt độ phản ứng trong suốt hành trình và dự đoán các yêu cầu bảo trì.
AI cũng có thể giúp giải quyết những thách thức lớn mà ngành công nghiệp phải đối mặt, chẳng hạn như vấn đề về nguồn cung, thiếu hụt lao động và chi phí nhiên liệu tăng cao.
Việc tích hợp AI vào ngành thực phẩm và vận tải hứa hẹn sẽ nâng cao hiệu quả, tính bền vững và sự đổi mới. Từ nông nghiệp chính xác đến hậu cần thông minh và phân tích dự đoán, AI có khả năng chuyển đổi chuỗi lạnh.
Khi công nghệ AI tiếp tục phát triển, ngành công nghiệp có thể hướng tới chuỗi cung ứng thực phẩm có khả năng phục hồi, phản ứng nhanh, bền vững hơn và được trang bị tốt hơn để đáp ứng nhu cầu của dân số ngày càng tăng.
