Ứng dụng trí tuệ nhân tạo trong định tuyến tại Việt Nam: Thực trạng và giải pháp
Tuyến đường có vai trò đặc biệt quan trọng đối với kinh doanh vận tải và phân phối hàng hoá, vì nó là yếu tố quyết định tới thời gian và chi phí vận tải hàng hoá. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) để tối ưu hoá tuyến đường là rất cần thiết để các nhà quản lý có thể giảm chi phí, thời gian, hiệu quả hoá hoạt động quản lý và chăm sóc khách hàng, giải quyết các vấn đề xã hội, đồng thời tạo cơ hội cho các doanh nghiệp vừa và nhỏ. Tuy nhiên, việc ứng dụng AI trong định tuyến tại Việt Nam vẫn chưa phổ biến và hiệu quả. Điều này đòi hỏi phải có những chính sách, đề xuất cho cả chính quyền lẫn doanh nghiệp để có thể giải quyết vấn đề.
AI - Ứng dụng sâu hơn trong từng khâu lựa chọn tuyến đường tối ưu
Với sự tiến bộ và đột phá của công nghệ, AI đã được tận dụng nhiều hơn, ứng dụng sâu hơn trong từng khâu lựa chọn tuyến đường tối ưu. Chẳng hạn trong chuỗi cung ứng, AI hoạt động với con người theo 4 bước: thu thập dữ liệu với quy mô lớn; đưa ra các thông tin chuyên sâu mang tính dự đoán; hỗ trợ ra quyết định; và thúc đẩy quá trình tự động hoá (IBM Waston). Hiện tại trong lựa chọn tuyến đường tối ưu (định tuyến), AI đang đưa ra đột phá: khi các hệ thống máy móc có thể tư duy, phân tích, tổng hợp để đưa ra các đề xuất mới cũng như học hỏi dựa trên dữ liệu qua việc tương tác với con người, AI cũng kết hợp với dữ liệu lớn qua việc lấy thông tin đầu vào cần thiết để dự đoán. Với tính chính xác và tốc độ nhanh nhạy của nó, AI đưa ra những dự báo mang tính tin cậy và đầy đủ thông tin, mang lại hiệu quả cho hoạt động của doanh nghiệp. Bên cạnh đó, nó còn giúp “tối ưu hoá liên tục” - liên tục đưa ra các đề xuất về tuyến đường tối ưu từ khi chuẩn bị khởi hành cho đến khi hoàn thành đơn hàng dựa trên phân tích và tính toán thời gian thực. Lập kế hoạch tuyến đường tự động có thể loại bỏ các phần dư thừa và cũng hợp lý hóa các hoạt động kinh doanh, dẫn đến tăng hiệu quả hoạt động. Tự động hóa giảm thiểu sự can thiệp của con người và sử dụng các thuật toán để lập kế hoạch và giám sát các tuyến giao, tạo nhiều tuyến đường giao hàng. Nó cũng tạo điều kiện cho việc trích xuất các báo cáo dữ liệu chuyên sâu giúp đưa ra các quyết định thông minh.
Tuy nhiên, tại Việt Nam, AI vẫn chưa được áp dụng rộng rãi để lựa chọn tuyến đường tối ưu, dẫn đến sự lãng phí tài nguyên và thiếu hiệu quả trong giao nhận. Phương pháp định tuyến chủ yếu là định tuyến tĩnh: xem xét các yếu tố trong điều kiện ít, hoặc thậm chí không thay đổi. Cách làm như vậy sẽ tiêu tốn của người điều phối ít nhất 2 giờ đồng hồ mỗi ngày đề lập kế hoạch giao nhận. Sẽ rất rủi ro trong trường hợp người điều phối vắng mặt và không có người thay thế, doanh nghiệp sẽ phải chịu những ảnh hưởng không nhỏ. Bên cạnh đó, trong điều kiện nhu cầu ngày càng lớn đi cùng với số lượng hàng hoá cần giao ngày càng tăng, việc định tuyến dựa trên kinh nghiệm đã bộc lộ những mặt thiếu hiệu quả của nó. Chẳng hạn, giao hàng bằng xe máy, kết hợp đa phương thức giữa xe máy và xe tải, tắc đường bất chợt hay những ngõ ngách phức tạp phủ dày đặc ngay cả trong đô thị. Một số điểm giao chỉ có thể giao bằng xe máy, hoặc không có dữ liệu cụ thể trên bản đồ vệ tinh.
Thực trạng ứng dụng AI trong định tuyến
Thuật ngữ lựa chọn tuyến đường tối ưu chỉ được xuất hiện trong 10 năm trở lại đây và được định hình dưới dạng những phần mềm để bắt đầu áp dụng tại các công ty, gọi chung là phần mềm tối ưu hoá tuyến đường. Việc ứng dụng AI trong lựa chọn tuyến đường tối ưu vượt ra ngoài những thuật toán mà là sự tích hợp của nhiều công nghệ. Vì đòi hỏi kỹ thuật phức tạp và vốn đầu tư cao, chỉ những doanh nghiệp đa quốc gia với vốn điều lệ và vốn đầu tư rất lớn mới có khả năng xây dựng bộ phần mềm trí tuệ của riêng mình. Thay vào đó, đa số các doanh nghiệp lựa chọn hợp tác hoặc mua lại 1 phần mềm từ bên thứ 3. Theo báo cáo của Fleet Technology Trends 2021, 53% các doanh nghiệp bắt đầu sử dụng công nghệ để tối ưu hóa tuyến đường, 32% trong số đó đạt được tỷ suất hoàn vốn dương trong vòng chưa đầy 1 năm. Nhờ vào những tính năng vượt trội của AI trong lựa chọn tuyến đường tối ưu, các doanh nghiệp đã đạt được những lợi ích đáng kể, nâng cao chỉ số hiệu suất hoạt động. Cụ thể, trên tất cả các ngành công nghiệp, các nhà quản trị cho biết, theo dõi thời gian thực đã giúp giảm trung bình 8% chi phí nhiên liệu. Người dùng cũng thấy chi phí tai nạn giảm trung bình 11% và chi phí lao động chung giảm 10%. Trong ngành vận tải, 63% nhận thấy năng suất được cải thiện là lợi ích tiềm năng của công nghệ theo dõi đội xe, 50% nhận thấy dịch vụ khách hàng tốt hơn và định tuyến được cải thiện là những lợi ích tiềm năng. Bảo dưỡng phương tiện kịp thời và giảm chi phí lao động là những lợi ích mong đợi khác với gần 40% báo cáo xu hướng tích cực trong các lĩnh vực này. Nhờ có công nghệ lựa chọn tuyến đường tối ưu, chi phí quản trị giảm tới 30%, tiết kiệm được hàng trăm giờ mỗi năm để định tuyến và lập kế hoạch thủ công.
Mô hình định tuyến bằng AI “Serveless” của tập đoàn Amazon.
Trong khoảng 3 năm trở lại đây, các doanh nghiệp ở Việt Nam mới có xu hướng tăng cường ứng dụng công nghệ trong quản lý vận hành. Sự ra đời và phát triển của hàng loạt các công ty phân phối và vận chuyển tại Việt Nam như: Giao hàng tiết kiệm, Giao hàng nhanh, Viettel Post... tạo nên một thị trường sôi động, buộc các công ty phải nỗ lực tận dụng AI để hiệu quả hoá hoạt động của mình và cung cấp dịch vụ sao cho tối đa hoá được chất lượng cảm nhận, sự hài lòng và lòng trung thành của khách hàng. Tuy nhiên, AI chỉ được tận dụng ở những kỹ thuật lưu trữ dữ liệu và theo dõi phương tiện. Ở khâu cụ thể như lựa chọn tuyến đường tối ưu, AI vẫn chưa được vận dụng nhiều, khi hoạt động này chủ yếu phụ thuộc vào kinh nghiệm của tài xế. Gần đây, đã thấy sự xuất hiện của các phần mềm quản lý vận tải hoặc quản lý đội xe (TMS/FMS). Tuy nhiên, các phần mềm này chưa thể giúp doanh nghiệp giải quyết bài toán hoạch định tuyến đường một cách triệt để. Đối với các doanh nghiệp nội địa, hầu như không có khả năng tự thiết kế và phát triển những công nghệ hay phần mềm để lựa chọn tuyến đường tối ưu. Điều này tạo ra cơ hội đối với các bên thứ ba khi họ nhận thức được xu thế và bắt đầu sản xuất, kinh doanh các phần mềm như vậy. Abivin và In-tech là 2 công ty đi đầu trong cung cấp phần mềm tối ưu hoá tuyến đường tại Việt Nam và thị trường của họ còn mở rộng sang các nước Đông Nam Á. Ngoài ra, các công ty còn bắt đầu có xu hướng kết hợp mua các phần mềm nước ngoài. Hợp tác của công ty KMP trong nhập khẩu phần mềm định tuyến từ Locus - tập đoàn đứng đầu trong thiết kế phần mềm tối ưu hoá tuyến đường trên thế giới là một ví dụ. Hiện tại, các công ty phân phối tại Việt Nam lựa chọn tuyến đường giao hàng dựa trên mô hình trạm trung chuyển (Cross Docking): Xe tải lớn chở lượng hàng hoá lớn đến trạm trung chuyển. Sau đó các xe tải nhỏ và xe máy sẽ nhận hàng tại trạm trung chuyển để thực hiện giao.
Mô hình trạm trung chuyển (Nguồn: Viindoo).
Lý giải cho sự thiếu hiệu quả này là trình độ về công nghệ thông tin còn hạn chế của các công ty nói riêng, quốc gia và khu vực nói chung. Hơn nữa, những mối lo về bảo mật thông tin khiến các công ty từ chối ứng dụng AI cũng như công nghệ thông tin. Ở Việt Nam, sự kém phát triển về cơ sở hạ tầng giao thông cũng như hệ thống công nghệ thông tin là nguyên nhân chính của tình trạng này. Theo đánh giá của Sở Giao thông Vận tải Thừa Thiên Huế năm 2018, việc ứng dụng công nghệ thông tin vào hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp Việt Nam vẫn còn kém xa so với trình độ quốc tế. Việc lựa chọn tuyến đường giao nhận của các doanh nghiệp ở Việt Nam hiện tại phụ thuộc hầu như vào kinh nghiệm của các tài xế hoặc người lập lịch trình mà thiếu sự hỗ trợ của công nghệ.
Giải pháp
Đối với quản lý nhà nước
Một là, ban hành bộ khung pháp lý về AI và giao thông vận tải có định hướng đến năm 2050. Sự rõ ràng trong quy định và các chính sách, nhất là trong bối cảnh có sự kết hợp giữa các ngành với nhau trở nên cần thiết hơn bao giờ hết. Chẳng hạn, bổ sung khung hành lang pháp lý đến năm 2050 sẽ đi kèm với sự phát triển của ngành giao thông vận tải đường bộ, dễ dàng hơn cho việc kiểm soát và định hướng của các nhà chức trách đối với việc ứng dụng AI trong giao nhận vận tải nói chung và tuyến đường tối ưu nói riêng. Đồng thời, cũng thúc đẩy sự phát triển có lộ trình rõ ràng, minh bạch.
Hai là, đầu tư vào giáo dục, nâng cao năng lực nhân sự công nghệ thông tin. Cần thúc đẩy các mô hình giáo dục kỹ thuật số mới và phát triển lực lượng lao động AI để người lao động có các kỹ năng cần thiết và chuyên sâu trong những năm tới. Các nhà chức trách nên xem xét thành lập các quỹ học bổng, tài trợ và thực hiện các chiến dịch khuyến khích học tập và nghiên cứu chuyên sâu về công nghệ thông tin. Cần xác định đây là mục đầu tư dài hạn và đòi hỏi sự kiên nhẫn. Đồng thời, chính phủ nên tích cực hội nhập và học hỏi các kỹ thuật AI để ứng dụng trên thế giới.
Ba là, hoàn thiện dữ liệu giao thông để biến chúng thành dữ liệu mở. Tại Việt Nam, cơ hạ tầng viễn thông chưa phủ kín lãnh thổ và quy hoạch còn phức tạp. Các dữ liệu đầu vào quan trọng như chi tiết về tuyến đường, dân cư xung quanh khu vực đường không chi tiết và cũng không được cập nhật thường xuyên, gây ảnh hưởng không nhỏ lên chức năng phân tích dự đoán và lập kế hoạch tuyến đường động của AI. Chính phủ và các bộ/ngành liên quan nên xây dựng dự án để hoàn thiện bộ dữ liệu, dựa vào đó có thể xây dựng các trung tâm dự báo thị trường và đưa ra báo cáo định kỳ nhằm hỗ trợ doanh nghiệp xây dựng chiến lược kinh doanh của mình.
Bốn là, đầu tư vào cơ sở hạ tầng có chất lượng và mạng đa phương thức. Vận chuyển đa phương thức là xu hướng vận tải mới hiện nay. Mặc dù tiềm năng phát triển là rất lớn, nhưng vẫn chưa được khai thác đúng mức và thực tế chất lượng cơ sở hạ tầng còn kém. Lợi thế đường bờ biển dài của Việt Nam khiến hoạt động xuất nhập khẩu phát triển, đồng nghĩa với hoạt động giao nhận tại cảng rất sôi nổi và có nhu cầu lớn. Tuy nhiên, việc tích hợp vẫn là một điểm yếu lớn gây nhiều lãng phí khi mạng lưới đường và phương thức tiếp cận vào cảng còn hạn chế. Ngoài ra, cần nâng cấp cơ sở hạ tầng đường bộ trên các tuyến đường vận tải liên tỉnh quan trọng như tuyến đường Hồ Chí Minh, quốc lộ 1A...
Giải pháp cho doanh nghiệp
Một là, đánh giá các hệ thống hiện tại, xem xét thời gian, lao động và chi phí vốn của quy trình sẵn có và xác định các lĩnh vực cần cải thiện. Trước tiên, doanh nghiệp cần xem xét phạm vi của các giải pháp có sẵn. Các yếu tố cần xem xét bao gồm quy mô và độ phức tạp của chuỗi cung ứng, cơ sở hạ tầng công nghệ thông tin và tỷ suất hoàn vốn dự kiến. Sau khi chọn một tùy chọn giải pháp hoặc phần mềm, các công ty có thể chạy thử nghiệm để hiểu cách công nghệ hoạt động trong nhiều tình huống khác nhau. Khi thí điểm chương trình mới, để triển khai thành công, điều quan trọng là sự thống nhất giữa các nhóm lập kế hoạch, vận chuyển và dịch vụ khách hàng. Giao tiếp tích cực với khách hàng có thể giúp tối ưu hóa hơn nữa quy trình.
Hai là, tăng cường các mô hình giao dịch kỹ thuật số bằng cách thúc đẩy công nghệ logistics, nghiên cứu, phát triển và chia sẻ dữ liệu mở. Bản thân các doanh nghiệp là những người làm chủ cuộc chơi, vì thế họ nên chủ động số hoá các hoạt động của mình. Cần thực hiện công tác nghiên cứu thị trường thật tốt - thị trường giao nhận lẫn thị trường phần mềm. Cụ thể, cần tăng cường đầu tư vào công tác nghiên cứu các mô hình công nghệ, các kỹ thuật nào của AI có thể đáp ứng được việc lựa chọn tuyến đường dựa trên thực tiễn hoạt động của mình. Nên thành lập một bộ phận mũi nhọn gồm các chuyên gia về công nghệ, tích cực cử lao động đi trao đổi, giao lưu và học hỏi các kỹ thuật hiện đại giữa các doanh nghiệp trong khu vực và trên thế giới.
Ba là, tăng cường bộ dữ liệu thời gian thực nhờ vào các tài xế qua việc xây dựng một ứng dụng cập nhật thông tin. Khi kinh nghiệm của tài xế vẫn là cốt lõi trong việc định tuyến tại Việt Nam, các doanh nghiệp có thể xem xét ra mắt một ứng dụng di động giúp lái xe báo cáo và giải quyết các vấn đề theo thời gian thực. Tài xế sẽ chứng kiến trực tiếp tình hình các tuyến đường khi thực hiện giao nhận: thời tiết, tắc nghẽn, yêu cầu dời lịch của khách hàng, chướng ngại vật, thậm chí là cảnh sát..., sau đó thao tác cập nhật và lưu trữ lên bộ dữ liệu nội bộ của công ty để các nhà quản lý và các tài xế khác nắm được thông tin và có những phương án giải quyết tiếp theo phù hợp. Không chỉ vậy, lái xe cũng có thể thu thập và hoàn thiện thông tin ở các vùng địa hình phức tạp, thiếu dữ liệu dựa trên kinh nghiệm của mình rồi nhập vào máy chủ công ty. Điều này không chỉ lấp đầy bộ dữ liệu của doanh nghiệp mà còn là nguồn dữ liệu tiềm năng để kinh doanh.
Bốn là, xây dựng một mô hình giao nhận tận dụng được lượng tài xế dồi dào ở Việt Nam. Lựa chọn tuyến đường tối ưu khi có càng nhiều loại hình vận chuyển, càng dễ dàng cho AI định tuyến, chẳng hạn như vùng này phù hợp với xe máy, vùng khác phù hợp với ô tô bán tải. Những tài xế không thực sự bị ràng buộc như những nhân viên chính thức của doanh nghiệp, điều này sẽ giảm áp lực về chi phí cho nhân sự, nhưng với số lượng đông đảo thì các chuyến giao nhận sẽ luôn đảm bảo sẽ có phương tiện phù hợp nhất và hiệu quả nhất cho doanh nghiệp.
https://vjst.vn/
