Robot AI cách mạng hóa quy trình trả hàng thương mại điện tử: Một kỷ nguyên mới cho logistics ngược

Việc CEVA Logistics gần đây triển khai một hệ thống xử lý hàng trả lại tự động, được hỗ trợ bởi trí tuệ nhân tạo (AI), đại diện cho một bước tiến then chốt trong thế giới logistics ngược thường phức tạp. Hoạt động tại các cơ sở ở Đức và Ba Lan, nền tảng đổi mới này, sử dụng AI vật lý "Cortex" của Sereact, được thiết kế đặc biệt để quản lý việc trả lại hàng thời trang và giày dép cho gã khổng lồ thương mại điện tử Zalando. Sự đổi mới cốt lõi của nó nằm ở khả năng tự động nắm bắt, nhận dạng và phân loại các mặt hàng trả lại mà không yêu cầu đào tạo chuyên sâu cho từng sản phẩm hoặc hồ sơ SKU cố định. Sự phát triển này, hiện đang trong quá trình vận hành trực tiếp, báo hiệu một sự thay đổi đáng kể trong cách chuỗi cung ứng toàn cầu tiếp cận các thách thức và cơ hội do việc trả hàng của người tiêu dùng mang lại.

Điều này tác động đến chuỗi cung ứng toàn cầu như thế nào

Bước nhảy vọt công nghệ này trực tiếp giải quyết một số khía cạnh quan trọng của luồng, tuyến đường, năng lực và hoạt động của chuỗi cung ứng toàn cầu. Thứ nhất, về luồng, việc tự động hóa quy trình xử lý hàng trả lại về cơ bản đã biến đổi đường ống logistics ngược. Theo truyền thống, việc trả hàng là một nút thắt cổ chai thâm dụng lao động, thường dẫn đến sự chậm trễ trong việc kiểm tra chất lượng, tái nhập kho và cuối cùng là tái bán. Bằng cách tự động hóa việc nhận dạng và phân loại các mặt hàng thời trang đa dạng, CEVA Logistics có thể tăng tốc đáng kể luồng hàng hóa trả lại từ khách hàng trở lại kho hoặc các kênh xử lý phù hợp. Điều này làm giảm thời gian lưu kho và giảm thiểu sự tích tụ hàng tồn kho không thể bán được.

Về tuyến đường, việc thành lập các cơ sở tiên tiến này tại các địa điểm chiến lược ở châu Âu như Greven, Đức và Świebodzin, Ba Lan, củng cố xu hướng hướng tới các trung tâm logistics khu vực hóa. Các địa điểm này trở thành các nút quan trọng để hợp nhất và xử lý hiệu quả hàng trả lại từ một khu vực địa lý rộng lớn, tối ưu hóa các tuyến vận chuyển đầu vào cho hàng hóa trả lại. Điều này có thể dẫn đến một thiết kế mạng lưới hợp lý hơn cho logistics ngược, có khả năng giảm nhu cầu về nhiều trung tâm xử lý thủ công nhỏ hơn, kém hiệu quả hơn.

Đối với năng lực, hệ thống robot được hỗ trợ bởi AI làm tăng đáng kể khả năng thông lượng cho việc trả hàng. Các nhà khai thác con người thường bị giới hạn bởi tốc độ và tính nhất quán, đặc biệt khi xử lý khối lượng và sự đa dạng khổng lồ của hàng trả lại thương mại điện tử. Robot và AI cung cấp năng lực có thể mở rộng, cho phép các nhà cung cấp logistics xử lý các giai đoạn trả hàng cao điểm (ví dụ: sau mùa lễ) với hiệu quả cao hơn và ít phụ thuộc vào lao động thời vụ hơn. Năng lực nâng cao này không chỉ cải thiện tốc độ xử lý mà còn giải phóng nguồn nhân lực cho các nhiệm vụ phức tạp hơn hoặc có giá trị gia tăng trong kho, tối ưu hóa việc sử dụng lao động tổng thể.

Về mặt vận hành, việc triển khai này báo hiệu một bước chuyển sang quản lý kho hàng siêu hiệu quả, dựa trên dữ liệu. Khả năng hoạt động của hệ thống mà không cần đào tạo từng mặt hàng hoặc hồ sơ SKU cố định là một yếu tố thay đổi cuộc chơi đối với thời trang và may mặc, nơi các dòng sản phẩm liên tục thay đổi. Sự linh hoạt này làm giảm thời gian thiết lập và độ phức tạp trong vận hành, giúp hệ thống thích ứng với hàng tồn kho đang phát triển. Nó tăng cường độ chính xác trong phân loại, giảm lỗi và cung cấp dữ liệu thời gian thực về khối lượng trả lại và điều kiện mặt hàng, có thể được đưa vào hệ thống quản lý hàng tồn kho và dự báo nhu cầu. Hiệu quả vận hành này chuyển thành việc đưa hàng hóa trở lại chu kỳ bán hàng nhanh hơn, giảm khả năng xóa sổ và cải thiện tình hình hàng tồn kho tổng thể.

Tác động tài chính toàn cầu

Những tác động tài chính và chi phí của sự đổi mới này là đáng kể đối với các bên liên quan khác nhau trong chuỗi cung ứng. Đối với các nhà vận chuyển như Zalando, lợi ích chính là giảm đáng kể tổng chi phí trả hàng. Xử lý nhanh hơn có nghĩa là các mặt hàng trả lại có thể được kiểm tra, đóng gói lại và sẵn sàng để bán lại nhanh hơn nhiều. Điều này đẩy nhanh dòng tiền, giảm thiểu sự mất giá của hàng hóa trả lại (đặc biệt trong các danh mục thời trang có tốc độ luân chuyển nhanh) và giảm nhu cầu lưu trữ tốn kém các mặt hàng chưa được xử lý. Hơn nữa, một quy trình trả hàng hiệu quả hơn góp phần mang lại trải nghiệm khách hàng tốt hơn, có khả năng giảm tỷ lệ khách hàng bỏ đi và tăng lòng trung thành, mang lại lợi ích doanh thu dài hạn. Khả năng xử lý hàng trả lại mà không cần can thiệp thủ công rộng rãi cũng làm giảm chi phí lao động liên quan đến nhiệm vụ lịch sử thâm dụng này.

Đối với các nhà vận chuyển và nhà cung cấp logistics bên thứ ba (3PL) như CEVA Logistics, khoản đầu tư này đưa họ lên vị trí dẫn đầu về đổi mới logistics. Mặc dù có chi phí vốn ban đầu cho các hệ thống robot và AI, nhưng lợi ích dài hạn bao gồm hiệu quả hoạt động nâng cao, giảm sự phụ thuộc vào lao động và khả năng cung cấp các dịch vụ cao cấp, dựa trên công nghệ cho khách hàng. Điều này có thể dẫn đến tỷ suất lợi nhuận cao hơn trên các hợp đồng xử lý hàng trả lại và thu hút khách hàng mới từ các nhà bán lẻ thương mại điện tử đang gặp khó khăn với các thách thức logistics ngược của riêng họ. Độ chính xác và tốc độ xử lý được cải thiện cũng làm giảm rủi ro lỗi và các chi phí liên quan, chẳng hạn như hoàn tiền không chính xác hoặc hàng tồn kho bị chuyển hướng sai.

Ở cấp độ thương mại nói chung, việc áp dụng rộng rãi các hệ thống trả hàng tự động như vậy có thể có một số hiệu ứng lan tỏa. Bằng cách làm cho việc trả hàng dễ dàng hơn và tiết kiệm chi phí hơn cho các nhà bán lẻ, nó làm giảm một trong những rào cản đáng kể đối với việc gia nhập và tăng trưởng trong thương mại điện tử. Điều này có thể đẩy nhanh hơn nữa sự chuyển dịch từ bán lẻ truyền thống sang mua sắm trực tuyến, khi người tiêu dùng trở nên tự tin hơn vào quy trình trả hàng. Những lợi ích về hiệu quả tổng thể trong logistics ngược góp phần tạo nên một chuỗi cung ứng toàn cầu kiên cường và tiết kiệm chi phí hơn, cho phép phân bổ nguồn lực hiệu quả hơn và giảm lãng phí. Nó cũng đặt ra một tiêu chuẩn mới cho sự xuất sắc trong vận hành logistics, thúc đẩy các đối thủ cạnh tranh đầu tư vào các công nghệ tương tự để duy trì tính cạnh tranh.

MGS có thể giúp điều hướng môi trường thương mại toàn cầu ngày nay như thế nào

Trong một môi trường ngày càng được định hình bởi tự động hóa và logistics phức tạp, một tháp kiểm soát hiển thị lô hàng như MGS trở thành một công cụ không thể thiếu cho các nhà khai thác. Trong khi hệ thống robot xử lý quy trình nội bộ, MGS cung cấp khả năng hiển thị đầu cuối quan trọng kết nối sự di chuyển vật lý của hàng hóa với hiệu quả hoạt động của các trung tâm tự động. Đối với hàng trả lại, MGS có thể theo dõi hành trình của một mặt hàng từ thời điểm nhãn trả hàng được khách hàng tạo ra, thông qua quá trình vận chuyển trở lại cơ sở của CEVA ở Đức hoặc Ba Lan, và cho đến khi nó đến trạm xử lý tự động. Khả năng hiển thị chi tiết này cho phép các nhà khai thác:

• Dự đoán khối lượng đầu vào: Bằng cách theo dõi luồng các lô hàng trả lại, MGS cung cấp dữ liệu thời gian thực về khối lượng đầu vào dự kiến, cho phép hệ thống tự động và các giám sát viên con người của nó chủ động điều chỉnh năng lực và phân bổ nguồn lực. Điều này đảm bảo hệ thống robot được sử dụng tối ưu và ngăn chặn các nút thắt cổ chai ngay cả trước khi chúng xảy ra.
• Tối ưu hóa logistics xuôi và ngược: MGS có thể cung cấp cái nhìn tổng thể về cả việc giao hàng đi và hàng trả lại đến. Điều này cho phép các nhà khai thác xác định cơ hội hợp nhất các lô hàng hoặc tối ưu hóa các tuyến đường, giảm chi phí vận chuyển và tác động môi trường. Ví dụ, một xe tải giao hàng đến một khu vực có thể được lên lịch để lấy hàng trả lại trên chuyến xe quay về.
• Giám sát hiệu suất và xác định các bất thường: Bằng cách tích hợp với các hệ thống quản lý kho, MGS có thể tương quan thời gian đến của các lô hàng trả lại với thời gian xử lý của chúng trong hệ thống tự động. Điều này cho phép giám sát liên tục hiệu quả của hệ thống robot và giúp xác định bất kỳ sai lệch hoặc chậm trễ nào, cho phép can thiệp nhanh chóng. Nếu một loại hàng trả lại cụ thể liên tục mất nhiều thời gian hơn để xử lý, dữ liệu MGS có thể làm nổi bật điều này, thúc đẩy điều tra thêm về quy trình làm việc tự động.
• Nâng cao độ chính xác của hàng tồn kho: Việc biết chính xác khi nào các mặt hàng trả lại dự kiến sẽ đến và khi nào chúng được hệ thống tự động xử lý cho phép lập kế hoạch hàng tồn kho chính xác hơn. Điều này rất quan trọng đối với thương mại điện tử, nơi việc tái nhập kho nhanh chóng các mặt hàng trả lại có thể ảnh hưởng đáng kể đến doanh số bán hàng và sự hài lòng của khách hàng. MGS cung cấp xương sống dữ liệu cho việc đối chiếu hàng tồn kho theo thời gian thực này.

Phân tích & cải thiện cung – cầu

Câu chuyện làm nổi bật một động lực rõ ràng giữa nhu cầu tăng vọt về quy trình trả hàng thương mại điện tử hiệu quả và các giải pháp phía cung đổi mới đang nổi lên để đáp ứng nhu cầu đó. Sự tăng trưởng theo cấp số nhân của mua sắm trực tuyến đã tạo ra một nhu cầu chưa từng có về các quy trình trả hàng liền mạch, thân thiện với khách hàng và tiết kiệm chi phí. Người tiêu dùng hiện mong đợi việc trả hàng dễ dàng như một phần tiêu chuẩn của trải nghiệm mua sắm trực tuyến và các nhà bán lẻ phải đối mặt với áp lực rất lớn để quản lý luồng ngược này mà không làm giảm lợi nhuận. Nhu cầu này càng trở nên phức tạp bởi tính chất đa dạng của sản phẩm, đặc biệt là trong thời trang, nơi các mặt hàng khác nhau rất nhiều về kích thước, chất liệu và điều kiện.

Việc triển khai của CEVA Logistics đại diện cho một cải tiến đáng kể về cung. Hệ thống robot được hỗ trợ bởi AI cung cấp khả năng xử lý khối lượng lớn các mặt hàng trả lại đa dạng với tốc độ và độ chính xác, trực tiếp giải quyết các thách thức do nhu cầu cao đặt ra. Đòn bẩy cải tiến chính ở đây là khả năng của hệ thống xử lý các mặt hàng mà không yêu cầu đào tạo từng mặt hàng hoặc hồ sơ SKU cố định. Sự linh hoạt này rất quan trọng đối với thương mại điện tử thời trang, nơi danh mục sản phẩm năng động. Điều đó có nghĩa là hệ thống có thể thích ứng với các xu hướng mới và bộ sưu tập theo mùa mà không cần lập trình lại hoặc thiết lập thủ công rộng rãi, do đó làm tăng nguồn cung hiệu quả của năng lực xử lý tự động.

Các đòn bẩy cải tiến cụ thể bao gồm: tái nhập kho hàng hóa trả lại nhanh hơn vào hàng tồn kho có sẵn, giảm cơ hội bán hàng bị mất; phân bổ lao động tối ưu, chuyển nỗ lực của con người từ việc phân loại lặp đi lặp lại sang các nhiệm vụ chiến lược hơn; và thu thập dữ liệu nâng cao về lý do trả lại và điều kiện sản phẩm, có thể cung cấp thông tin cho việc phát triển sản phẩm và giảm tỷ lệ trả lại trong tương lai. Nguồn cung công nghệ này trực tiếp hỗ trợ nhu cầu ngày càng tăng về các hoạt động thương mại điện tử bền vững và hiệu quả.

Khả năng phục hồi tập trung vào ROI

Khoản đầu tư vào robot được hỗ trợ bởi AI để xử lý hàng trả lại có thể được coi là một động thái chiến lược để xây dựng khả năng phục hồi với lợi tức đầu tư (ROI) rõ ràng. Lợi ích khả năng phục hồi chính xuất phát từ việc giảm sự phụ thuộc vào lao động thủ công cho một nhiệm vụ lặp đi lặp lại và thường đòi hỏi thể chất cao. Điều này giảm thiểu rủi ro liên quan đến thiếu hụt lao động, lạm phát tiền lương và gián đoạn hoạt động (ví dụ: đại dịch, đình công) có thể làm tê liệt các hoạt động trả hàng thủ công. Bằng cách tự động hóa, CEVA Logistics đảm bảo năng lực xử lý nhất quán bất kể biến động thị trường lao động bên ngoài.

Từ góc độ ROI, khoản đầu tư bảo vệ chống lại một số rủi ro được định lượng:

• Chi phí bán lại chậm trễ: Đối với các mặt hàng thời trang, giá trị giảm nhanh chóng. Mỗi ngày một mặt hàng nằm trong kho chưa được xử lý đại diện cho tiềm năng doanh thu bị mất. Tốc độ của hệ thống tự động giảm thiểu rủi ro này, cho phép tái nhập kho và bán lại nhanh hơn. Mặc dù không có số liệu cụ thể nào được cung cấp, nhưng chi phí lưu giữ hàng tồn kho và cơ hội bị mất do bán hàng chậm trễ có thể rất lớn, đặc biệt đối với các nhà bán lẻ có khối lượng lớn như Zalando.
• Chi phí lỗi và không chính xác: Phân loại thủ công dễ xảy ra lỗi, dẫn đến số lượng hàng tồn kho không chính xác, các mặt hàng bị chuyển hướng sai và các vấn đề về dịch vụ khách hàng. Độ chính xác của AI giảm thiểu những lỗi này, giảm chi phí liên quan đến làm lại, điều tra và bồi thường khách hàng tiềm năng. Khoản đầu tư vào tự động hóa trực tiếp làm giảm tác động tài chính của lỗi con người.
• Chi phí thách thức về khả năng mở rộng: Trong các mùa trả hàng cao điểm, các hoạt động thủ công thường gặp khó khăn trong việc mở rộng quy mô, dẫn đến tồn đọng, tăng chi phí làm thêm giờ và sự không hài lòng của khách hàng. Hệ thống robot cung cấp năng lực có thể mở rộng, bảo vệ chống lại các hình phạt tài chính do xử lý mùa cao điểm không hiệu quả. Khả năng xử lý các mặt hàng đa dạng mà không cần đào tạo trước càng nâng cao khả năng mở rộng này, vì các dòng sản phẩm mới không yêu cầu cấu hình lại hệ thống rộng rãi, tiết kiệm thời gian và tài nguyên.

Về bản chất, khoản đầu tư vào công nghệ này là một biện pháp chủ động để bảo vệ chống lại các lỗ hổng hoạt động và đảm bảo hiệu suất nhất quán, tiết kiệm chi phí khi đối mặt với nhu cầu thị trường không thể đoán trước và động lực lao động, mang lại lợi nhuận hữu hình thông qua việc tăng hiệu quả và giảm thiểu rủi ro.

Nguồn: DC Velocity — https://www.dcvelocity.com/material-handling/order-fulfillment-packing/robotic-picking-and-loading/ceva-logistics-deploys-robotic-automated-returns-handling-system