MG Ship Ra mắt Hệ thống AI giúp tìm kiếm các tuyến đường vận chuyển nhanh hơn, tiết kiệm hơn và ít rủi ro hơn

Trí tuệ nhân tạo đang thâm nhập sâu hơn vào lĩnh vực logistics toàn cầu, và lần này nó không chỉ giúp quyết định vị trí hàng hóa mà còn cả cách thức vận chuyển. Công ty công nghệ logistics MG Ship đã giới thiệu một mô-đun tối ưu hóa tuyến đường và đề xuất nhà vận chuyển mới được hỗ trợ bởi AI, được thiết kế để giúp các nhà bán lẻ, nhà sản xuất, nhà khai thác vận tải và các nhà vận chuyển toàn cầu lựa chọn các tuyến đường vận chuyển và nhà vận chuyển tốt hơn trên các hành lang thương mại quốc tế. Hệ thống phân tích các điều kiện logistics thay đổi bao gồm gián đoạn thời tiết, tắc nghẽn cảng và sân bay, rủi ro hải quan, hiệu suất vận chuyển trong quá khứ và độ tin cậy của nhà vận chuyển.

Thay vì chỉ đơn thuần hiển thị vị trí của một lô hàng, MG Ship cho biết nền tảng này có thể đề xuất tùy chọn vận chuyển nhanh nhất, đáng tin cậy nhất, hiệu quả nhất về chi phí và rủi ro thấp nhất có sẵn tại một thời điểm nhất định.

Điều đó thể hiện một sự thay đổi quan trọng trong công nghệ logistics.

Các hệ thống theo dõi truyền thống trả lời:

Hàng hóa của tôi đang ở đâu?

Các hệ thống chuỗi cung ứng được hỗ trợ bởi AI ngày càng được hỏi một câu hỏi có giá trị hơn nhiều:

Chúng ta nên làm gì tiếp theo?

AI Lựa Chọn Tuyến Đường Công cụ tối ưu hóa tuyến đường động của MG Ship kết hợp dữ liệu lịch sử và thời gian thực để đánh giá các lộ trình vận chuyển khác nhau.

Hệ thống xem xét các yếu tố bao gồm:

điều kiện thời tiết,

tắc nghẽn cảng,

gián đoạn sân bay,

rủi ro hải quan,

hiệu suất tuyến đường,

và độ tin cậy vận chuyển dự kiến.

Sau đó, nó có thể đề xuất các tuyến đường thay thế dựa trên chi phí, tốc độ, độ tin cậy và rủi ro vận hành.

Đối với các công ty vận chuyển hàng nghìn container, bưu kiện, linh kiện hoặc sản phẩm bán lẻ trên khắp thế giới, ngay cả những cải thiện nhỏ trong việc định tuyến cũng có thể mang lại những hậu quả tài chính lớn.

Một lô hàng bị chậm trễ có thể gây ra tình trạng thiếu hụt hàng tồn kho.

Một kết nối bị lỡ có thể yêu cầu vận chuyển nhanh tốn kém.

Một cảng bị tắc nghẽn có thể làm gián đoạn toàn bộ chuỗi cung ứng.

Và việc chọn nhà vận chuyển rẻ nhất không phải lúc nào cũng mang lại tổng chi phí thấp nhất.

Đó là nơi MG Ship cho biết AI có thể giúp ích.

AI Cũng Có Thể Chọn Nhà Vận Chuyển Nền tảng này không chỉ đánh giá các tuyến đường.

MG Ship cũng đã bổ sung tính năng lựa chọn nhà vận chuyển và chấm điểm hiệu suất.

Thay vì chọn nhà cung cấp dịch vụ vận chuyển chủ yếu dựa trên giá cước vận chuyển, hệ thống có thể đánh giá các nhà vận chuyển bằng cách sử dụng một số tiêu chí, bao gồm:

hiệu suất đúng giờ,

tính nhất quán của quá trình vận chuyển,

tần suất ngoại lệ,

lịch sử khiếu nại,

khả năng vận chuyển có sẵn,

mức độ dịch vụ,

và tổng chi phí phục vụ.

Sau đó, AI có thể xếp hạng các nhà vận chuyển theo yêu cầu của một lô hàng hoặc tuyến thương mại cụ thể.

Điều đó có nghĩa là một công ty có thể phát hiện ra rằng nhà vận chuyển đưa ra mức giá báo giá rẻ nhất thực sự đắt hơn sau khi tính đến các khoản chậm trễ, khiếu nại, mức độ dịch vụ không đạt yêu cầu hoặc chi phí vận chuyển khẩn cấp.

AI có thể tiềm năng phơi bày sự khác biệt đó trước khi lô hàng được giao.

Các Công Ty Có Thể Mô Phỏng Quyết Định Vận Chuyển Trước Khi Thực Hiện Một tính năng khác cho phép các nhóm logistics thực hiện lập kế hoạch kịch bản.

Trước các mùa cao điểm, các chiến dịch bán hàng lớn hoặc thay đổi trong chiến lược tìm nguồn cung ứng, các công ty có thể mô phỏng các kết hợp khác nhau của:

tuyến đường,

nhà vận chuyển,

phân bổ vận chuyển,

thời gian giao hàng,

chi phí vận chuyển,

mức độ dịch vụ,

và rủi ro chuỗi cung ứng.

Hệ thống có thể ước tính những quyết định đó có thể ảnh hưởng đến hiệu suất logistics tổng thể như thế nào trước khi các công ty cam kết hàng hóa và tiền bạc.

MG Ship cho biết các triển khai ban đầu cho thấy những cải thiện bao gồm giảm biến động thời gian giao hàng, giảm chi phí vận chuyển cao cấp, cải thiện hiệu suất giao hàng đúng hạn và đầy đủ, và lập kế hoạch hàng tồn kho mạnh mẽ hơn. Đây là những quan sát ban đầu do công ty báo cáo chứ không phải kết quả hiệu suất được kiểm toán độc lập.

AI trong Logistics Bắt Đầu Cho Thấy ROI Câu chuyện lớn hơn là các công ty logistics ngày càng đưa trí tuệ nhân tạo vượt ra ngoài các dự án thử nghiệm.

Thông báo tháng 9 của MG Ship trích dẫn các nghiên cứu và trường hợp thực tế trong ngành cho thấy một số lợi tức AI nhanh nhất xuất hiện trong ba lĩnh vực chính.

Tối Ưu Hóa Tuyến Đường Theo số liệu được MG Ship trích dẫn, tối ưu hóa tuyến đường động đã giúp một số công ty đạt được:

giảm 15 đến 20 phần trăm mức tiêu thụ nhiên liệu

giao hàng nhanh hơn 15 đến 25 phần trăm

giảm 12 đến 22 phần trăm chi phí vận chuyển

và giảm 12 đến 20 phần trăm chi phí vận hành.

Công ty cho biết một số dự án đã đạt được thời gian hoàn vốn trong khoảng ba đến sáu tháng.

Dự Báo Nhu Cầu Bằng AI Dự báo được hỗ trợ bởi AI đã giúp giảm lỗi dự báo khoảng 20 đến 40 phần trăm, đồng thời cải thiện độ chính xác dự báo tới 35 phần trăm.

Một số triển khai cũng đã giảm mức tồn kho khoảng 20 đến 30 phần trăm, với những lợi ích có thể đo lường được thường xuất hiện trong vòng sáu đến mười hai tháng, theo số liệu được MG Ship trích dẫn.

Tự Động Hóa Chứng Từ Vận Chuyển Trí tuệ nhân tạo cũng đang được sử dụng để giải quyết một trong những vấn đề ít hấp dẫn nhất nhưng tốn thời gian nhất của logistics:

giấy tờ.

MG Ship đã trích dẫn các trường hợp trong ngành mà tự động hóa chứng từ vận chuyển đã giảm thời gian xử lý thủ công tới 85 phần trăm, với một số hệ thống đạt được lợi tức đầu tư trong vòng ba đến sáu tháng.

Trong số những người áp dụng AI sớm, thông báo trích dẫn việc giảm chi phí logistics và vận hành khoảng 10 đến 25 phần trăm và tăng năng suất kho hàng khoảng 25 đến 35 phần trăm trong các chu kỳ triển khai dài hơn.

Một lần nữa, những số liệu này đại diện cho nghiên cứu ngành và các trường hợp được MG Ship trích dẫn, không phải là một sự đảm bảo chung rằng mọi công ty triển khai AI sẽ đạt được kết quả tương tự.

Từ Theo Dõi Hàng Hóa Đến Dự Đoán Điều Gì Sẽ Xảy Ra Tiếp Theo Nền tảng rộng hơn của MG Ship đã kết hợp khả năng hiển thị lô hàng theo thời gian thực với phân tích dự đoán, thông tin tình báo thương mại và giám sát rủi ro.

Ý tưởng là chuyển phần mềm chuỗi cung ứng từ quan sát sang đề xuất.

Các hệ thống theo dõi cho người quản lý biết rằng một container đã bị chậm trễ.

Các hệ thống dự đoán có thể cảnh báo rằng container có khả năng bị chậm trễ.

Các hệ thống ra quyết định tiến thêm một bước nữa và đề xuất những gì công ty nên làm về điều đó.

Sự tiến bộ đó là đáng kể.

Thế hệ AI doanh nghiệp tiếp theo có thể không chỉ đơn thuần tạo văn bản, hình ảnh hoặc báo cáo.

Nó sẽ ngày càng đề xuất các quyết định vận hành liên quan đến tiền bạc, hàng tồn kho, vận chuyển, rủi ro và tài sản vật chất.

AI Vượt Xa Sự Hưng Phấn tại WMX Asia CEO của MG Ship, Suki Cheung, dự kiến sẽ thảo luận về tác động thực tiễn của AI đối với logistics tại WMX Asia 2026, được tổ chức tại Khách sạn Kerry ở Hồng Kông từ ngày 15 đến ngày 17 tháng 9.

Chương trình nghị sự chính thức của WMX Asia liệt kê Cheung cùng với Charles Brewer của Pos Malaysia, Sintija Bērziņa của Omniva và George Tabakian của OnyX Space trong một phiên họp ngày 17 tháng 9 kiểm tra AI và công nghệ trong logistics.

Cuộc thảo luận sẽ bao gồm tối ưu hóa tuyến đường, công nghệ kho hàng, thay đổi lực lượng lao động, khả năng hiển thị chuỗi cung ứng được hỗ trợ bởi AI và các kết quả có thể đo lường được mà các công ty đã thấy từ việc triển khai.

Cheung lập luận rằng quá nhiều cuộc thảo luận xung quanh AI trong logistics vẫn tập trung vào những gì có thể xảy ra trong tương lai.

Nhưng ngành công nghiệp ngày càng đặt ra một câu hỏi thực tế hơn:

Liệu AI có thực sự tiết kiệm tiền không?

Điều đó cuối cùng có thể quyết định công nghệ nào sẽ tồn tại sau sự bùng nổ AI hiện tại.

Điều Này Có Ý Nghĩa Gì Đối Với Philippines Câu chuyện này có ý nghĩa đặc biệt đối với Philippines.

Chúng tôi là một nền kinh tế quần đảo phụ thuộc vào một mạng lưới phức tạp gồm:

cảng,

sân bay,

vận tải đường bộ,

hãng tàu,

kho hàng,

trung tâm phân phối,

chuyển phát nhanh,

và vận tải liên đảo.

Một lô hàng từ Metro Manila đến Cebu, Davao, Iloilo, Bataan, hoặc một đô thị xa xôi có thể yêu cầu nhiều phương thức vận chuyển trước khi đến đích.

Bây giờ hãy tưởng tượng một hệ thống AI liên tục phân tích:

thời tiết,

tắc nghẽn cảng,

lịch trình vận chuyển,

chi phí nhiên liệu,

điều kiện hải quan,

độ tin cậy của nhà vận chuyển,

hàng tồn kho,

thời hạn giao hàng,

và giá vận chuyển.

Thay vì chỉ đơn thuần thông báo cho một doanh nghiệp Philippines rằng một lô hàng bị chậm trễ, hệ thống có thể đề xuất:

Chuyển nó qua một cảng khác.

Thay đổi nhà vận chuyển.

Sử dụng vận tải hàng không cho phần này.

Hoãn lô hàng này nhưng ưu tiên lô hàng khác.

Chuyển hàng tồn kho từ một kho khác.

Đó là nơi AI trở thành nhiều hơn một chatbot.

Nó trở thành một phần của cơ sở hạ tầng kinh tế của đất nước.

Đối với các nhà bán lẻ, nhà sản xuất, nhà xuất khẩu, nhà nhập khẩu, công ty thương mại điện tử, công ty giao nhận vận tải và nhà cung cấp dịch vụ logistics của Philippines, điều này có thể trở thành một lợi thế cạnh tranh lớn.

Nhưng có một bài học khác ở đây.

Các công ty hưởng lợi nhiều nhất từ AI sẽ không nhất thiết là những công ty chỉ đơn thuần mua phần mềm mới nhất.

Họ sẽ là những người có dữ liệu tốt nhất, kỷ luật vận hành, cơ sở hạ tầng kỹ thuật số và khả năng hành động theo các khuyến nghị của AI.

Bởi vì biết tuyến đường tốt nhất có rất ít ý nghĩa nếu tổ chức của bạn không thể thực sự thay đổi hướng đi.

Do đó, cuộc cách mạng AI thực sự trong logistics không chỉ đơn thuần là biết hàng hóa đang ở đâu.

Đó là về việc biết:

nó nên đi đâu,

ai nên vận chuyển nó,

chi phí bao nhiêu,

điều gì có thể xảy ra sai sót,

và cuối cùng,

quyết định nào nên được đưa ra tiếp theo.

Đó là trí tuệ nhân tạo chuyển từ dự đoán sang ra quyết định trong thế giới thực.