Trong khâu hậu cần – Logistic, tối ưu hoá quản lý đội xe vận tải sẽ mang lại nhiều lợi ích về chi phí cũng như thời gian hoạt động.

Các nhà quản lý đội xe vận tải có thể thu được một lượng lớn thông tin chưa từng có từ các phương tiện được kết nối với sự gia tăng của viễn thông qua công nghệ cảm biến, thu thập dữ liệu dựa trên thiết bị di động và gần đây là trí tuệ nhân tạo (AI). Tuy nhiên, có tất cả dữ liệu đó trong tay và biết chính xác phải làm gì lại là hai vấn đề hoàn toàn khác nhau.

Giả sử, với tư cách là người quản lý vận tải, bạn bị thúc đẩy thời gian để giao hàng, tuy nhiên tài xế của bạn lại có số giờ lái xe hạn chế và số lượng thiết bị hữu hạn để vận chuyển hàng hóa. Bằng cách sử dụng các tập dữ liệu có sẵn, bạn có thể tính toán xem ai là người lái xe, phương tiện sử dụng và kết hợp tuyến đường tốt nhất, tận dụng tối đa các nguồn lực có sẵn dựa trên dữ liệu bạn có để đưa ra các giải pháp giao hàng.

Sử dụng dữ liệu từ hệ thống viễn thông sẽ mang lại hiệu quả khi vận hành đội xe cũng như nâng cao năng lực cạnh tranh cho doanh nghiệp vận tải, quản lý được chi phí và nhân sự một cách tối ưu hoá. Vậy việc quản lý đội xe sẽ được thực hiện như thế nào thông qua bộ dữ liệu thu được?

Xác định sự kém hiệu quả

Sự kết hợp giữa Al và học máy tạo ra các phân tích dự đoán cùng dữ liệu trong lịch sử sẽ làm nổi bật các điểm dữ liệu quan trọng giúp các nhà quản lý đội xe có thể dễ dàng ra quyết định trong việc quản lý, kiểm soát quá trình vận chuyển và giao hàng. Đặc biệt giải quyết được các bài toán tối ưu vận tải VPR, giao hàng đa kênh, đa điểm,…bằng cách hợp nhất các tuyến đường và tối ưu hóa thông qua các thuật toán trong công nghệ.

Thông qua AI, một tập dữ liệu cơ sở được tính toán để xác định đội xe của bạn hiện đang hoạt động như thế nào. Thông qua học máy có thể đề xuất phương pháp hiệu quả nhất và tiết kiệm chi phí vận chuyển cho một nhóm đơn đặt hàng… Một số khía cạnh mà Al có thể thực hiện được bao gồm:

  • Kiểm tra thời gian người lái xe đảm nhận cũng như loại công việc và tuyến đường tài xế đi;
  • Giám sát chi tiêu và tiêu thụ nhiên liệu;
  • Quản lý và theo dõi hoạt động của toàn bộ xe đang được sử dụng, kiểm tra, rà soát hiện trạng định kỳ tất cả các xe hiện có. Theo dõi tình hình hoạt động xe, đăng ký, đăng kiểm,bảo hiểm xe;
  • Tổ chức, bố trí, sắp xếp, phân công công việc cho đội ngũ tài xế đảm bảo tiến trình hàng hóa đúng nơi, đúng thời điểm, đúng tiến trình;
  • Theo dõi tiến trình vận hành. Phân tích, đánh giá hiệu suất làm việc của đội ngũ trên từng tuyến. Lên phương án nâng cao hiệu quả công việc và cải tiến quy trình;
  • Kiểm tra xe nhằm phát hiện và khắc phục kịp thời các hư hỏng, bảo trì/ bảo dưỡng xe theo định kỳ, cập nhật đầy đủ vào sổ theo dõi;
  • Lập, theo dõi lịch trình bảo dưỡng, sửa chữa xe ;
  • Xác định công việc nào mất nhiều thời gian nhất hoặc tốn nhiều chi phí nhất;
  • Xác định đúng thiết bị, phụ tùng để sử dụng cho các xe có trọng tải khác nhau hoặc các tuyến đường khác nhau;
  • Thông qua thiết bị cảm biến nhiên liệu hay còn gọi là cảm biến xăng, dầu tích hợp với hệ thống giám sát hành trình được gắn trên xe giúp theo dõi chính xác quá trình cấp nhiên liệu, quá trình tiêu thu xăng, dầu của xe và cảnh báo các gian lận nhiên liệu;
  • Vận tốc xe di chuyển thông qua hệ thống định vị xe ô tô sẽ ghi nhận lại theo thời gian thực kết hợp với bản đồ số xe giúp biết được vận tốc của xe di chuyển trên từng cung đường và hệ thống sẽ cảnh báo nếu chạy quá tốc độ khi nhà quản lý đặt vận tốc giới hạn cho xe;
Quản lý đội xe vận chuyển cần xác định nguyên nhân kém hiệu quả

Nhận ra sự bất thường

Đôi khi các dự án kinh doanh có thể đi chệch hướng và các đội xe có thể hoạt động kém hiệu quả so với kỳ vọng. Thông qua nền tảng viễn thông, nhìn vào các số liệu thu được thì những dấu hiệu bất thường trong hoạt động vận tải sẽ dễ dàng được nhận thấy và các nhà quản lý đội xe có thể tìm ra nguyên nhân và xây dựng giải pháp khắc phục để mang lại hiệu quả vận chuyển; giảm chi phí và đảm bảo sự hài lòng của khách hàng.

Các nhà quản lý đội xe có thể thiết lập nền tảng của riêng họ để tự động hóa quy trình khám phá dữ liệu và nhận được câu trả lời ngay lập tức khi xuất hiện sự kém hiệu quả trong hệ thống vận tải của công ty. Các công nghệ máy học sâu có thể phát hiện ra các điểm bất thường dựa trên dữ liệu lịch sử và dữ liệu thời gian thực liên quan. Chẳng hạn, dữ liệu có thể cho thấy lý do tại sao chi phí nhiên liệu tăng đột biến vào thứ sáu trên một lần giao hàng nhất định hoặc tại sao các công việc tương tự cho một khách hàng cụ thể lại cần ít thời gian hơn để hoàn thành.

Đưa ra hành động

Thông qua việc sử dụng các nền tảng viễn thông được hỗ trợ bởi AI, các nhà quản lý đội xe có thể sử dụng dữ liệu một cách hiệu quả để đưa ra chiến lược hành động chính xác. Thông thường, khi có sự kém hiệu quả hoặc một mối nguy hiểm về an toàn trong quá trình vận chuyển, việc điều chỉnh hướng đi sẽ là cần thiết. Lúc này, nền tảng Al có thể thiết lập cấu hình để cung cấp cho các nhà quản lý đội xe các mẫu dữ liệu quan trọng, sau đó họ có thể xác định hướng đi hiệu quả và tốt nhất trong thời gian thực.

Một số quyết định hành động khác cho đội xe dựa trên cơ sở dữ liệu bao gồm:

  • Tuyên truyền, giáo dục ý thức bảo quản phương tiện và các công việc kỹ thuật đúng chuẩn cho tài xế, đồng thời, định kỳ kiểm tra phương tiện để đánh giá tài xế có chăm sóc tốt xe không để nhắc nhở, kỷ luật để cải thiện tình hình; có chính sách khen thưởng các tài xế nếu hoàn thành tốt nhiệm vụ cũng như giữ gìn tốt phương tiện;
  • Điều chỉnh ngay lập tức đối với các tuyến đường hoặc lịch trình kém hiệu quả;
  • Chủ động xác định việc bảo dưỡng cho các phương tiện đang hoạt động;
  • Mua thiết bị, phụ tùng đã được chứng minh là có tuổi thọ cao hơn thông qua hồ sơ lý lịch phương tiện
  • Xác định kho hàng nào đang gây ra sự chậm trễ trong quy trình để thúc đẩy họ có trách nhiệm hơn hoặc để thương lượng lại các điều khoản hợp đồng;
  • Giảm hoặc tăng số lượng đội xe để tăng sản lượng và doanh thu;
  • Xác định và hành động theo xu hướng vận tải có thể có kết quả an toàn tốt hơn;
  • Sử dụng đúng phương tiện và người lái cho từng nhiệm vụ;
  • Xác định các vấn đề của khách hàng trước khi chúng phát sinh và thực hiện các biện pháp khắc phục ngay lập tức để cung cấp dịch vụ tốt nhất.

Thúc đẩy quyết định thông qua dữ liệu

Đôi khi chúng ta có quá nhiều dữ liệu và không thể đưa ra được các kết luận quan trọng cũng như có thể hành động thực thi. Vậy chúng ta phải làm gì?

Điều quan trọng chính là chọn một nền tảng viễn thông đủ mạnh và có thể bảo mật quyền dữ liệu cho đội xe. Thông qua những đổi mới trong AI, học máy, định vị địa lý, thu thập dữ liệu và công nghệ máy ảnh / phát trực tuyến sẽ giúp các nhà quản lý đội xe có cái nhìn toàn diện về những gì đang diễn ra với đội xe của mình.

Một hệ thống viễn thông sử dụng công nghệ tiên tiến cũng giúp giảm chi phí cho doanh nghiệp vận tải về một nhà phân tích dữ liệu và loại bỏ các giai đoạn phân tích tốn kém, nơi mà doanh thu có thể bị mất đi khi chờ đợi kết luận từ những phương pháp truyền thống này.

Bên cạnh đó, các nền tảng quản lý tài sản và đội xe giờ đây có thể giúp các nhà quản lý đội xe nắm bắt được toàn bộ quá trình vận tải. Nhờ sự hỗ trợ của dữ liệu thời gian thực, ngay lập tức, các nhà quản lý có thể phán đoán những bất thường trong quá trình vận tải, từ đó ra quyết định hành động để mang lại hiệu suất đối với đội xe của mình. 

Cuối cùng, cho phép các nhà quản lý dự đoán trước các vấn đề hiệu suất tiềm ẩn thay vì xác định chúng thông qua dữ liệu lịch sử.

Theo Ned