Ứng dụng AI "Made in Vietnam" trong quản lý vận tải

Trong thời đại số hóa hiện tại, việc tối ưu hóa tuyến đường không còn là bài toán đơn thuần dựa vào kinh nghiệm và trực giác. Trí tuệ nhân tạo (AI) đã mở ra một chương mới, giúp các doanh nghiệp vận tải giải quyết những thách thức phức tạp và nâng cao hiệu quả hoạt động một cách đáng kể. Sự phát triển vượt bậc của công nghệ học máy đã biến những bài toán logistics phức tạp trở nên dễ dàng giải quyết hơn bao giờ hết.

Những thách thức trong vận tải của doanh nghiệp

Các doanh nghiệp vận tải hiện đại đang phải đối mặt với nhiều thách thức nan giải. Bài toán người bán hàng rong (TSP - Traveling Salesman Problem) trở nên cực kỳ phức tạp khi số lượng điểm giao hàng tăng lên. Với nhiều điểm giao hàng, đã có hàng triệu cách sắp xếp khác nhau để lựa chọn, và con số này tăng theo cấp số nhân khi thêm các điểm mới. Đồng thời, chi phí nhiên liệu ngày càng tăng cao do giá xăng dầu biến động liên tục, trong khi các tuyến đường không tối ưu gây lãng phí đáng kể và tạo áp lực cạnh tranh về giá cước vận chuyển.'

Việc xây dựng một thuật toán định tuyến hiệu quả cho quản lý đội xe không chỉ đơn giản là tìm đường ngắn nhất giữa hai điểm. Thách thức lớn nhất nằm ở việc cân bằng giữa ba yếu tố quan trọng: tốc độ xử lý, độ chính xác và khả năng thích ứng với thực tế. Trong môi trường kinh doanh năng động, thuật toán phải xử lý hàng nghìn yêu cầu đồng thời, tính toán các tuyến đường tối ưu trong vài giây, đồng thời phải đủ linh hoạt để thích ứng với các thay đổi đột xuất như tắc đường, thời tiết xấu hay yêu cầu khẩn cấp từ khách hàng.

Một thách thức khác không kém quan trọng là việc xử lý các ràng buộc thực tế phức tạp. Khác với các bài toán lý thuyết, thuật toán định tuyến trong thực tế phải xem xét đến tải trọng xe, giờ làm việc của tài xế, khung giờ giao hàng của khách hàng, và thậm chí cả các yếu tố như loại hàng hóa và yêu cầu bảo quản đặc biệt. Việc tích hợp tất cả những yếu tố này vào một thuật toán duy nhất đòi hỏi sự tinh tế trong thiết kế và khả năng tối ưu hóa cao từ đội ngũ kỹ thuật.

AI - Trợ thủ đắc lực cho quản lý đội xe

Tiết kiệm chi phí vận hành đáng kể là lợi ích trực tiếp mà doanh nghiệp có đội xe cảm nhận được ngay. Thay vì để tài xế tự quyết định tuyến đường hoặc lập kế hoạch thủ công, thuật toán routing giúp giảm 20-30% quãng đường di chuyển không cần thiết. Điều này có nghĩa là với cùng một lượng nhiên liệu, doanh nghiệp có thể giao được nhiều đơn hàng hơn hoặc giảm chi phí xăng dầu hàng tháng. Ví dụ, một công ty giao hàng có 10 xe tải trước kia cần 12 chuyến để hoàn thành công việc trong ngày, sau khi áp dụng thuật toán chỉ cần 9-10 chuyến, tiết kiệm được thời gian làm thêm giờ và chi phí bảo trì xe.

Nâng cao hiệu quả hoạt động và chất lượng dịch vụ là giá trị lâu dài mà thuật toán mang lại. Khách hàng nhận được thông tin giao hàng chính xác hơn với khung giờ cụ thể thay vì ước lượng mơ hồ "sáng" hay "chiều". Tài xế không còn phải đoán mò tuyến đường hay gọi điện hỏi đường, giảm stress và tăng năng suất làm việc. Khi có đơn hàng khẩn cấp hoặc thay đổi bất ngờ, hệ thống có thể tự động sắp xếp lại lộ trình trong vài phút thay vì phải gọi điện điều phối thủ công. Điều này giúp doanh nghiệp phục vụ được nhiều khách hàng hơn, giảm khiếu nại về chậm trễ, và xây dựng uy tín trong ngành.

Lộ trình triển khai thành công

Bước chuẩn bị và nhập liệu là công việc đầu tiên mỗi khi lập kế hoạch giao hàng. Nhân viên điều phối nhập thông tin các đơn hàng cần giao vào hệ thống, bao gồm địa chỉ khách hàng, thời gian mong muốn nhận hàng, và khối lượng hàng hóa. Hệ thống cũng cần biết thông tin về đội xe như số lượng xe có sẵn, tải trọng tối đa của mỗi xe, và ca làm việc của tài xế. Dữ liệu về tình hình giao thông hiện tại (ví dụ: giờ cấm tải, làn đường xe ô tô) từ các ứng dụng bản đồ như Google Maps giúp tính toán thời gian di chuyển chính xác và phù hợp nhất.

Quá trình tính toán và tối ưu tuyến đường diễn ra tự động sau khi có đủ thông tin. Máy tính sẽ thử nhiều cách sắp xếp khác nhau để tìm ra tuyến đường ngắn nhất và hợp lý nhất cho mỗi xe. Nó bắt đầu bằng cách ghép các đơn hàng gần nhau lại với nhau, sau đó liên tục điều chỉnh thứ tự giao hàng để giảm thời gian di chuyển. Hệ thống cũng đảm bảo mỗi xe không chở quá tải và tài xế có thể hoàn thành công việc trong ca làm việc. Toàn bộ quá trình này chỉ mất vài giây thay vì hàng giờ tính toán thủ công.

Triển khai và theo dõi trong ngày là giai đoạn đưa kế hoạch vào thực tế. Mỗi tài xế nhận được danh sách khách hàng cần giao theo thứ tự đã được sắp xếp tối ưu, kèm theo chỉ đường chi tiết trên điện thoại hoặc thiết bị định vị. Trong quá trình giao hàng, hệ thống theo dõi vị trí xe và tiến độ công việc. Nếu có tình huống bất ngờ như khách hàng hủy đơn, giao thông ùn tắc nghiêm trọng, hoặc có đơn hàng khẩn cấp mới, hệ thống sẽ thông báo kịp thời qua ứng dụng điện thoại của tài xế và người điều phối trực tiếp đơn hàng. Điều này giúp công ty xử lý linh hoạt các thay đổi mà không làm gián đoạn toàn bộ kế hoạch giao hàng trong ngày.

Lời Kết: Hành trình chuyển đổi số không thể chậm trễ

AI trong tối ưu hóa tuyến đường không chỉ là xu hướng, mà đã trở thành yêu cầu bắt buộc để doanh nghiệp vận tải có thể cạnh tranh và phát triển bền vững. Những giải pháp do các công ty công nghệ trong nước phát triển có lợi thế vượt trội trong việc hiểu rõ bối cảnh địa phương, từ đặc điểm giao thông phức tạp của các thành phố lớn như Hà Nội, TP.HCM, cho đến văn hoá doanh nghiệp tại địa phương kinh doanh. Hơn nữa, việc hỗ trợ công nghệ trí tuệ nhân tạo Made in Vietnam không chỉ đảm bảo sự phù hợp với quy định pháp luật trong nước mà còn góp phần xây dựng hệ sinh thái công nghệ mạnh mẽ, tạo việc làm chất lượng cao và giảm phụ thuộc vào nguồn lực nước ngoài.

Đọc thêm về OnWheel và thuật toán tối ưu vận tải Made in Vietnam tại:https://blog.onwheel.io/case-study-quan-lu-logistics-hang-nang-cong-kenh-tu-go-an-cuong/