Bạn sẽ không nhận ra một cuộc cách mạng khi nó đang diễn ra. Bạn chỉ nhận thấy nó khi những thói quen cũ đã hoàn toàn biến mất.

Bạn không nhận ra một cuộc cách mạng khi nó đang diễn ra. Bạn chỉ thấy nó khi những thói quen cũ đã hoàn toàn biến mất.

Hãy nhớ lại cách vận chuyển hàng hóa mười hoặc mười lăm năm trước. Một điều phối viên ngồi với bản đồ giấy và danh sách số điện thoại. Khi khách hàng hỏi lô hàng của họ đang ở đâu, ai đó sẽ gọi cho tài xế. Nếu tài xế không nhấc máy, câu trả lời chỉ là sự im lặng. Các lộ trình được xây dựng dựa trên trí nhớ, bản năng và bất cứ thông tin nào từ báo cáo giao thông trên radio. Một chuyến hàng đến trễ không phải là chuyện khẩn cấp. Đó chỉ là chuyện thường ngày.

Thế giới đó đã qua rồi. Giờ đây, khách hàng đối xử với việc theo dõi kiện hàng giống như cách họ dùng ứng dụng thời tiết. Họ liên tục làm mới trang. Họ mong đợi dấu định vị phải di chuyển. Họ muốn một khoảng thời gian được tính bằng phút, chứ không phải bằng giờ. Đồng thời, giá nhiên liệu biến động khó lường và việc tuyển dụng tài xế có tay nghề ngày càng khó khăn hơn. Khoảng cách giữa nhu cầu của thị trường và khả năng đáp ứng của các quy trình thủ công đang ngày càng nới rộng.

Trí tuệ nhân tạo không phải là một tính năng bổ sung mang tính tương lai. Nó là "miếng vá" được áp dụng cho một hệ thống đã vượt quá khả năng xử lý của con người từ nhiều năm trước. Và quan trọng là, nó không ở đây để loại bỏ con người ra khỏi phương trình. Nó ở đây để giúp con người ngừng lãng phí thời gian vào những công việc mà phần mềm có thể xử lý tốt hơn.

Khi mọi người đều có thể nhìn thấy cùng một bản đồ

Lĩnh vực đầu tiên mà AI thay đổi công việc hằng ngày chính là khả năng giám sát trực quan.

Trong các hoạt động vận hành truyền thống, "khả năng giám sát" đồng nghĩa với một cuộc điện thoại và một lời cầu nguyện. Một quản lý vận tải có thể biết rằng Xe tải 14 đã rời kho vào khoảng 8 giờ sáng. Sau đó, hàng hóa rơi vào một "hố đen" cho đến khi tài xế báo cáo tại điểm đến. Nếu khách hàng gọi điện vào buổi trưa, người quản lý hoặc là sẽ nói dối một cách đầy tự tin, hoặc là sẽ đẩy áp lực sang cho tài xế.

Các nền tảng hiện đại thu thập dữ liệu từ GPS, telematics, thiết bị ghi nhật ký điện tử và máy quét kho hàng. AI xử lý những dữ liệu này thành một bức tranh thống nhất và mạch lạc. Một người quản lý có thể nhìn vào một màn hình và thấy được hai trăm lô hàng mà không cần phải gọi cho hai trăm người. Phần mềm sẽ tự động gắn cờ các trường hợp ngoại lệ: một chiếc xe tải nổ máy chờ quá lâu tại biên giới, nhiệt độ thùng xe lệch khỏi phạm vi cho phép, hoặc một lộ trình bị chệch hướng do đường bị đóng đột ngột. Mắt người vẫn sẽ xem xét các cảnh báo, nhưng họ không còn phải "mò kim đáy bể" nữa.

Điều này rất quan trọng vì quy mô đã phá vỡ mô hình cũ. Bạn không thể gọi cho năm mươi tài xế mỗi sáng mà vẫn giữ được sự tỉnh táo. Bạn cũng không thể gửi email lịch sự cho mọi khách hàng để yêu cầu họ tin tưởng mình. Các công cụ giám sát cho phép các đội ngũ nhỏ hoạt động với quy mô lớn và giúp các đội ngũ lớn không còn bị quá tải.

Việc đoán thời gian đến là một sự lãng phí đắt đỏ

Dự đoán khi nào một chiếc xe tải sẽ đến nghe có vẻ đơn giản. Nhưng thực tế không phải vậy.

Một người ước tính có thể nhập địa chỉ vào một công cụ bản đồ cơ bản và cộng thêm một khoảng thời gian dự phòng dựa trên cảm tính cho tình trạng giao thông. Cách đó hiệu quả cho đến khi nó không còn hiệu quả nữa. Sự chậm trễ tại cảng, kiểm tra hải quan, một cơn giông đột ngột ở Memphis, hoặc một bến nhận hàng đóng cửa để ăn trưa đều có thể làm đảo lộn toàn bộ lịch trình. Khi một doanh nghiệp báo thời gian giao hàng trong vòng ba giờ mà lại trễ, cái giá phải trả không chỉ là những khách hàng khó chịu. Đó còn là các dây chuyền sản xuất bị gián đoạn, nhân công phải chờ đợi tại bến nhận hàng, và các khoản phạt được ghi trong hợp đồng.

Các công cụ dự đoán bằng AI "tiêu thụ" dữ liệu lịch sử. Chúng xem xét việc đi qua một điểm cụ thể thường mất bao lâu vào một chiều Thứ Năm. Chúng tính toán xác suất tắc nghẽn tại một trung tâm phân phối nhất định trong mùa cao điểm. Chúng điều chỉnh liên tục khi có các điều kiện mới được cập nhật vào nguồn dữ liệu. Kết quả là thời gian dự kiến đến (ETA) sẽ ngày càng chính xác hơn khi xe tải đến gần hơn, chứ không phải mơ hồ hơn.

Đối với người lập kế hoạch ở đầu bên kia, điều này thay đổi cả ngày làm việc. Thay vì phải dành ra một khoảng thời gian sáu tiếng "để phòng hờ", họ có thể sắp xếp nhân lực trong một khung giờ chín mươi phút. Kho hàng vận hành tinh gọn hơn. Xe tải mất ít thời gian chờ đợi trong hàng đợi hơn. Nhiên liệu chỉ được đốt cháy khi bánh xe đang lăn về phía một bến nhận hàng thực sự đã sẵn sàng.

Những lộ trình học hỏi từ mỗi chuyến đi

Tối ưu hóa lộ trình là một lĩnh vực khác mà kinh nghiệm của con người vấp phải giới hạn.

Một điều phối viên dày dạn kinh nghiệm có thể xây dựng một lộ trình vững chắc. Không thuật toán nào có thể sao chép được hai mươi năm kinh nghiệm biết rằng một bên nhận hàng nhất định luôn mất nhiều thời gian hơn để dỡ hàng, hoặc một con đường cao tốc cụ thể sẽ trở thành "bãi đậu xe" sau khi trường học địa phương tan học. Nhưng kinh nghiệm sẽ gặp khó khăn trước sự bùng nổ tổ hợp. Một khi bạn quản lý một đội xe dù ở quy mô vừa phải, số lượng các biến thể lộ trình có thể có sẽ vượt quá khả năng sắp xếp của bất kỳ bộ não nào trong thời gian thực.

Tối ưu hóa lộ trình dựa trên AI đánh giá hàng triệu tổ hợp chỉ trong vài giây. Nó tính đến các ràng buộc cứng: hàng cần bảo quản lạnh, giới hạn giờ làm việc của tài xế, hay khung giờ hẹn của khách hàng. Nó cũng giúp giảm mức tiêu thụ nhiên liệu bằng cách ưu tiên địa hình bằng phẳng hoặc tốc độ ổn định, bằng cách hợp nhất các chuyến hàng về, và bằng cách sắp xếp trình tự các điểm dừng để xe tải không phải chạy lòng vòng qua một khu vực đô thị.

Việc tiết kiệm nhiên liệu sẽ được tích lũy dần. Việc giữ chân tài xế cũng vậy. Không ai nghỉ việc chỉ vì máy tính đưa cho họ một trình tự giao hàng thông minh hơn. Người ta nghỉ việc khi bị đẩy vào những hành trình dài vô lý khiến họ phải xa nhà mà không có lý do chính đáng. Những lộ trình tốt hơn sẽ tôn trọng cả bình dầu lẫn con người ngồi trong cabin.

Hấp thụ các cú sốc

Chuỗi cung ứng luôn dễ bị tổn thương. Một cơn bão làm đóng cửa một cảng biển. Một sự kiện địa chính trị làm tắc nghẽn một cửa khẩu biên giới. Một nhà cung cấp lỡ thời hạn sản xuất và đột nhiên hàng hóa xuất đi của bạn không có gì để chở. Sự khác biệt hiện nay là tốc độ. Trước đây, các sự gián đoạn phải mất nhiều ngày mới lan rộng khắp mạng lưới. Giờ đây, chúng lan truyền với tốc độ của một dòng tweet.

Các công cụ AI quản lý sự gián đoạn không ngăn được thời tiết xấu. Chúng rút ngắn thời gian phản ứng. Khi một cơn bão làm đóng cửa đường cao tốc liên bang, hệ thống có thể lập lại kế hoạch cho các lộ trình bị ảnh hưởng trước khi tài xế kịp uống xong tách cà phê. Khi nhu cầu tăng đột biến ở vùng này và sụt giảm mạnh ở vùng khác, các thuật toán sẽ cảnh báo sự mất cân bằng và đề xuất tái định vị các tài sản trống. Khi một nhà vận chuyển không thể lấy hàng, nền tảng có thể tìm nguồn thay thế từ một mạng lưới dự phòng đã được kiểm duyệt trước mà không cần bắt đầu một cuộc chiến đấu thầu thủ công.

Điểm mấu chốt là các hệ thống này có khả năng học hỏi. Một giải pháp tạm thời cho một lần sẽ trở thành dữ liệu cho cuộc khủng hoảng tiếp theo. Mô hình sẽ ngày càng giỏi hơn trong việc đề xuất các phương án thay thế vì nó đã thấy được phương án nào thực sự hiệu quả.

Vị trí con người vẫn là vị trí của người lái

Có một nỗi lo thường trực rằng AI trong vận tải đồng nghĩa với xe tải robot và những nhân viên điều phối thất nghiệp