Tác giả: Edouard Podolak, Chuyên gia Tư vấn Ngành cấp cao, bộ phận Asset Lifecycle Intelligence của Hexagon.
Ngành logistics (hậu cần) hiếm khi được nhìn nhận là lĩnh vực tiên phong trong việc số hóa hoạt động, nhưng thực tế lại chứng minh điều ngược lại. Theo một cuộc khảo sát gần đây của McKinsey, các đơn vị vận chuyển và nhà cung cấp dịch vụ logistics đang có tỷ lệ áp dụng kỹ thuật số rất cao, đầu tư liên tục và ngày càng quan tâm đến Trí tuệ nhân tạo tạo sinh (Generative AI).
Các tập đoàn lớn hiện không chỉ dừng lại ở các hệ thống công nghệ đã trưởng thành, mà còn đang bổ sung hàng loạt ứng dụng kỹ thuật số mới, bao gồm cả các sáng kiến về AI.
Điều này hoàn toàn trùng khớp với thực tế ngành. Hầu hết các “ông lớn” logistics hiện nay đều vận hành theo những lộ trình chuyển đổi số đầy tham vọng. Các ưu tiên hàng đầu bao gồm:
- Phân tích dữ liệu bằng Trí tuệ nhân tạo (AI-driven analytics): Giúp phản hồi nhanh hơn.
- Theo dõi thời gian thực qua Internet Vạn Vật (IoT-based real-time tracking): Giám sát hàng hóa mọi lúc, mọi nơi.
- Tự động hóa (Automation): Loại bỏ hoàn toàn việc nhập liệu thủ công.
- Nền tảng đám mây (Cloud platforms): Tăng khả năng mở rộng và truy cập qua thiết bị di động.
- Chuỗi cung ứng xanh (Greener supply chain operations): Vận hành thân thiện với môi trường.
Tuy nhiên, có một lộ trình tốt không đồng nghĩa với việc sẽ cầm chắc thành công.
Giải Quyết “Căn Bệnh” Phân Mảnh Hệ Thống
Trong số các rào cản, sự phân mảnh (Fragmentation) là thách thức phổ biến nhất, khiến nhiều dự án thử nghiệm AI (AI proofs-of-concept) bị thu hẹp phạm vi ứng dụng.
Quá trình số hóa logistics thường diễn ra theo từng làn sóng: bắt đầu bằng hệ thống Quản lý Nguồn lực (ERP) và Nhân sự (HR), sau đó mở rộng sang hệ thống Quản lý Kho hàng (WMS), Quản lý Vận tải (TMS) và Quản lý Bảo trì bằng Máy tính (CMMS).
Vấn đề là, các hệ thống mới này thường tồn tại song song mà không thay thế hoàn toàn được giấy tờ thủ công. Kết quả là sự phát triển không đồng đều và thiếu khả năng tương tác.
💡 Ví dụ dễ hiểu: Hãy tưởng tượng doanh nghiệp của bạn giống như một ngôi nhà. Bạn trang bị một chiếc tivi thông minh điều khiển bằng giọng nói ở phòng khách (hệ thống phần mềm hiện đại), nhưng để vào nhà, bạn vẫn phải dùng ổ khóa rỉ sét và ghi chép danh sách khách đến chơi vào một cuốn sổ tay (quy trình giấy tờ cũ). Hai hệ thống này không “nói chuyện” được với nhau, dẫn đến quy trình bị đứt gãy.
Vài năm trước, FM Logistic – một công ty logistics toàn cầu – đã phải đối mặt với chính thách thức này. Mặc dù là một doanh nghiệp lớn và đi đầu về logistics bền vững, khâu quản lý bảo trì của họ lại rất cần được cải thiện. Tòa nhà, thiết bị, xe cộ và máy đóng gói được quản lý qua nhiều công cụ nhỏ lẻ, không hỗ trợ thiết bị di động và vẫn ngập tràn giấy tờ.
Ông Frédéric Marcelle, Giám đốc Dự án Bảo trì, nhớ lại: “Khi một kỹ thuật viên được gọi đi sửa chữa, thông tin thường được truyền miệng hoặc ghi trên giấy. Xong việc, họ chỉ về báo cáo lại qua loa.” Điều này dẫn đến việc không thể truy xuất lịch sử công việc (traceability).
Khám Phá Những Yêu Cầu “Ẩn Mật” Nhờ Tư Duy Trang Giấy Trắng
Sự thành công trong nỗ lực hiện đại hóa của FM Logistic đến từ hai yếu tố cốt lõi:
- Không đặt công nghệ lên hàng đầu: Thay vì “chốt” một phần mềm rồi ép nhân viên dùng, họ thu thập yêu cầu từ nhiều phòng ban khác nhau để tìm ra vấn đề thực sự.
- Mở rộng góc nhìn: Bảo trì không chỉ là chuyện sửa máy. Nó ảnh hưởng đến tài chính, nhân sự, tuân thủ pháp luật và tính bền vững.
Việc áp dụng tư duy “trang giấy trắng” (Blank-page thinking) – tức là tạm gác lại những khuôn mẫu cũ để nhìn nhận lại toàn bộ quy trình từ con số không – đã giúp họ nhận ra: Một nền tảng Quản lý Tài sản Doanh nghiệp (EAM – Enterprise Asset Management) sẽ phù hợp hơn rất nhiều so với hệ thống quản lý bảo trì truyền thống (CMMS), bởi nó giải quyết được cả bài toán vận hành, tài chính và tuân thủ quy định.
Tận Dụng Các Khoản Đầu Tư Cũ Mà Không Bị Cản Bước
Bắt đầu từ “trang giấy trắng” không có nghĩa là đập bỏ mọi thứ đã đầu tư. Khả năng kết nối và tương tác (interoperability) với các hệ thống hiện có chính là chìa khóa để tạo ra giá trị.
- Tích hợp sâu với hệ thống quản lý lõi (ERP) là bắt buộc. Logistics là một hệ sinh thái liên kết chặt chẽ. Các giải pháp công nghệ cứng nhắc, phụ thuộc vào một nhà cung cấp duy nhất sẽ sớm trở thành gánh nặng.
- Tính di động (Mobility): Nếu ứng dụng di động chậm chạp hoặc không dùng được khi mất mạng (offline), nhân viên trong các kho hàng khổng lồ sẽ chán nản và nhập sai dữ liệu.
- Tối ưu hóa quy trình chuẩn (Standard workflows): Những thao tác duyệt đơn hay tạo lệnh làm việc rườm rà sẽ ngốn thời gian của người quản lý, đặc biệt là trong mùa cao điểm.
Tham Vọng AI Cần Một “Móng Nhà” Dữ Liệu Vững Chắc
Tư duy xây dựng nền tảng từ gốc rễ này cũng vô cùng quan trọng đối với Trí tuệ nhân tạo. Rất nhiều dự án AI tạo sinh thất bại vì dữ liệu đầu vào thiếu tin cậy và hệ thống không được tích hợp tốt.
💡 Ví dụ dễ hiểu: Trí tuệ nhân tạo (AI) giống như một động cơ siêu xe, còn dữ liệu (Data) chính là xăng. Dù động cơ có xịn đến đâu, nếu bạn đổ xăng bẩn hoặc lẫn tạp chất vào, chiếc xe chắc chắn sẽ chết máy.
Để triển khai AI hiệu quả, doanh nghiệp cần một nền tảng dữ liệu sạch, đáng tin cậy, có thể tổng hợp từ nhiều nguồn khác nhau. Khi “móng nhà” đã vững, bạn mới có thể xây dựng các tính năng AI chính xác ở tầng trên.
Đối với các công ty logistics – nơi đòi hỏi hiệu quả đo lường được bằng tháng thay vì bằng năm – lộ trình này cực kỳ thực tế. Việc đầu tư vào hệ thống dữ liệu và quản lý tài sản bài bản sẽ sinh lời nhanh chóng và liên tục hỗ trợ đổi mới. Một nền tảng tốt sẽ trường tồn và phát triển cùng nhịp độ với ngành công nghiệp mà “sự thay đổi” là hằng số duy nhất.
Bình luận