AI trong giao thông vận tải không chỉ là một từ khóa hoa mỹ. Từ việc ngăn ngừa tai nạn đến dự đoán sự cố, AI đang định hình lại ngành giao thông vận tải và logistics. Các nhà điều hành đội xe giảm chi phí nhiên liệu, tăng thời gian hoạt động và tối ưu hóa mạng lưới. Tự động hóa đã trở nên phổ biến, và xe tự hành hoàn toàn có thể xuất hiện trong vòng một thập kỷ tới. Các “ông lớn” đang thu lợi — Tesla giám sát sự mệt mỏi của tài xế, BMW vận hành hơn 400 ứng dụng AI, và Hitachi giúp các đội xe tiết kiệm hàng triệu đô la nhờ hệ thống dự đoán bảo trì.

Gần 65% lãnh đạo logistics xem AI là ưu tiên hàng đầu trong vài năm tới. Ngay từ năm 2018, 1 trong 4 quản lý giao thông công cộng đã sử dụng AI để vận hành thời gian thực và phân tích khách hàng. Lợi ích rất rõ ràng: giảm công việc thủ công, quyết định thông minh hơn, tiết kiệm chi phí, định giá động và cải thiện trải nghiệm khách hàng.

Hệ thống hỗ trợ tài xế và phát hiện nguy hiểm giúp ngăn chặn tai nạn, trong khi phân tích dự đoán nhận diện rủi ro thời gian thực. Các nhà điều hành đội xe cắt giảm nhiên liệu, tránh sự cố tốn kém nhờ bảo trì dự đoán và tối ưu hóa hoạt động toàn mạng lưới. Phần lớn phương tiện đã sử dụng tự động hóa cơ bản — và xe tự hành hoàn toàn có thể ra đường trong một thập kỷ.

Các tập đoàn hàng đầu như Amazon, FedEx, Walmart, DHL, Maersk, và Uber đang mở rộng AI trong giao thông để tăng hiệu quả và chất lượng dịch vụ. Tesla theo dõi mệt mỏi tài xế, BMW chạy hơn 400 ứng dụng AI, và Hitachi giúp các đội xe tiết kiệm hàng triệu đô la nhờ bảo trì dự đoán.

Bài viết này khám phá các ứng dụng thực tiễn của AI trong logistics và giao thông — và vai trò của AI trong tối ưu hóa logistics và giao thông, cũng như cách AI đã định hình lại ngành này.

Thách thức hiện tại trong ngành Logistics: Những gì đang bị đe dọa?

Chi phí tăng, thiếu hụt lao động, trì hoãn, quy định nghiêm ngặt hơn và áp lực bền vững — các lãnh đạo logistics ngày nay phải đối mặt với nhiều thách thức phức tạp hơn bao giờ hết.

Dòng chảy thương mại, việc áp dụng công nghệ, và kỳ vọng của người tiêu dùng thay đổi nhanh hơn khả năng thích nghi của các công ty. Bề ngoài, sự tăng trưởng của thương mại điện tử và dịch vụ gọi xe kể từ đại dịch có vẻ là một chiến thắng. Nhưng thực tế, sự bùng nổ này tạo ra những đợt tăng đột biến về nhu cầu mà các công ty khó đáp ứng — đặc biệt khi còn phải duy trì tính cạnh tranh, hiệu quả và bền vững.

Thiếu hụt lao động là trung tâm của cơn bão này. Trong các lĩnh vực vận tải hàng hóa, vận tải biển và gọi xe, không đủ nhân lực có kỹ năng để đáp ứng nhu cầu tăng.

Hiệp hội Vận tải Đường bộ Mỹ báo cáo thiếu 78,000 tài xế năm 2022, trong khi vận tải biển — chiếm hơn 80% thương mại toàn cầu — chỉ có khoảng 2 triệu thủy thủ điều hành toàn bộ đội tàu thương mại thế giới. Sự mất cân bằng nghiêm trọng đến mức thiếu nhân sự trực tiếp quyết định số lượng lô hàng được vận chuyển, tốc độ và chi phí.

Cùng lúc đó, việc sử dụng tài sản không hiệu quả đang làm giảm lợi nhuận. Ở Mỹ và châu Âu, gần 45% công suất xe tải bị bỏ không, dẫn đến lãng phí ROI và chi phí phát sinh liên quan đến lưu kho, đỗ xe và bảo dưỡng đội xe. Các dịch vụ gọi xe và hệ thống giao thông công cộng cũng gặp tình trạng tương tự, với nhiều xe nằm không hoặc chạy nhưng chở ít khách.

Những xu hướng này cho thấy mối nguy cơ: khoảng cách ngày càng rộng giữa kỳ vọng khách hàng tăng cao và khả năng vận hành hạn chế. Kết quả là một ngành nghề quá tải — mất doanh thu, chi phí tăng cao, và dịch vụ không đạt yêu cầu.

Để duy trì cạnh tranh, các nhà quản lý cần thông tin thời gian thực về cung-cầu, di chuyển công suất, và xu hướng giá cả. Tuy nhiên, thu thập và phân tích dữ liệu này thường phức tạp, đòi hỏi phân tích tốn nhiều thời gian từ các dữ liệu thị trường phân mảnh, chỉ số vận tải và báo cáo chuyên gia.

Ở Bắc Mỹ và châu Âu, 96% nhà vận chuyển và nhà cung cấp logistics đã tích hợp AI vào quy trình vận tải và logistics, giành được lợi thế cạnh tranh. Đừng để doanh nghiệp bạn bị tụt lại phía sau.

Hợp tác với AISE

Máy học (ML) và AI trong vận tải và logistics có vị trí đặc biệt để giải quyết nhiều điểm đau này. Bằng cách huấn luyện mô hình trên dữ liệu thời gian thực từ mô hình giao thông, tín hiệu cung-cầu và sẵn có đội xe, các lãnh đạo logistics có thể:

✅ Dự đoán và quản lý các đợt tăng nhu cầu bằng cách phân bổ tài nguyên linh hoạt.

✅ Tối ưu hóa lộ trình và sử dụng đội xe, giảm tài sản bị bỏ không và cắt giảm chi phí vận hành.

✅ Tinh giản quy trình làm việc để bù đắp thiếu hụt lao động mà không giảm chất lượng dịch vụ.

✅ Tiết kiệm chi phí nhờ tối ưu hóa lộ trình, bảo trì dự đoán và lịch trình hiệu quả, tối đa hóa ROI.

✅ Nâng cao quyết định với dữ liệu thời gian thực và phân tích dự đoán giúp lựa chọn chiến lược nhanh hơn, chính xác hơn.

✅ Cải thiện tương tác khách hàng qua dịch vụ cá nhân hóa, cập nhật giao hàng chính xác và hỗ trợ AI.

Cách tiếp cận này giúp các công ty làm được nhiều việc hơn với ít tài nguyên hơn, tối đa hóa hiệu quả, nâng cao độ tin cậy và bảo vệ lợi nhuận trong môi trường tài nguyên khan hiếm và kỳ vọng tăng.

Logistics & Giao thông truyền thống vs. AI nâng cao

Hiểu sự khác biệt giữa phương pháp truyền thống và cách tiếp cận dựa trên AI rất quan trọng cho doanh nghiệp muốn cạnh tranh, giảm chi phí và nâng cao hiệu quả vận hành. Bảng dưới đây nêu bật cách AI biến đổi các quy trình chính so với thực tiễn truyền thống:

AI trong vận tải và logistics: 7 trường hợp sử dụng hàng đầu và tác động thực tế

Sự phức tạp ngày càng tăng của chuỗi cung ứng và chuyển đổi khiến sai sót hay trì hoãn không được phép xảy ra. Điều này thúc đẩy việc áp dụng AI ngày càng nhiều trong vận tải và logistics, giúp doanh nghiệp tối ưu hóa vận hành, giảm chi phí và nâng cao sự hài lòng khách hàng. Dưới đây là cách AI được sử dụng trong giao thông, kèm các ví dụ thực tế:

1. Tự động hóa quy trình

Các công việc lặp đi lặp lại, tốn thời gian như xử lý đơn hàng, lập lịch giao hàng, hoàn tất giấy tờ có thể làm chậm hoạt động và tăng sai sót. AI kết hợp với tự động hóa quy trình robot (RPA) giúp tự động hóa các quy trình này, tăng tốc độ, độ chính xác và năng suất nhân viên.

Giải pháp robot của Amazon — Sequoia và Digit — đã biến đổi hoạt động kho hàng. Sequoia, hiện dùng ở Houston, tăng tốc lưu kho 75% và xử lý đơn hàng 25%, nâng cao tốc độ giao hàng và độ chính xác vận hành. Tự động hóa giúp nhân viên tập trung vào công việc chiến lược như kiểm soát chất lượng và xử lý ngoại lệ.

2. Tối ưu lộ trình

Lộ trình hiệu quả giảm tiêu thụ nhiên liệu, giảm phát thải carbon và đảm bảo giao hàng đúng hạn. AI phân tích nhiều yếu tố — mô hình giao thông, thời tiết, dữ liệu đường xá lịch sử, cập nhật thời gian thực — để tìm lộ trình nhanh nhất và tiết kiệm nhất.

Công nghệ tối ưu lộ trình của Walmart đã loại bỏ 30 triệu dặm di chuyển và giảm 94 triệu pound CO₂ bằng cách tránh các lộ trình kém hiệu quả. Ngoài lợi ích về bền vững, AI còn hỗ trợ lập kế hoạch nhiều điểm dừng, đảm bảo tài xế giao hàng đúng giờ đồng thời tối ưu nhiên liệu và chi phí lao động.

3. Dự báo nhu cầu

Dự đoán khối lượng lô hàng và nhu cầu khách hàng là thách thức lớn trong logistics. AI trong chuỗi cung ứng và logistics sử dụng dữ liệu lịch sử, xu hướng thị trường và biến động theo mùa để dự báo chính xác nhu cầu. Điều này giúp phân bổ tài nguyên — xe, tài xế, kho bãi — tối ưu.

DHL Express dùng phần mềm logistics AI để tối ưu giao hàng cuối cùng, đạt độ chính xác lên đến 95% trong dự báo khối lượng lô hàng. Dự báo chính xác giảm tình trạng thiếu hàng, tồn kho dư thừa và giúp lập kế hoạch lộ trình, tài nguyên chính xác.

4. Phân tích sâu

Ngành vận tải và logistics tạo ra lượng dữ liệu khổng lồ, từ cảm biến trong xe đến cơ sở hạ tầng IoT. AI giúp thu thập, lưu trữ và phân tích dữ liệu này để phát hiện thông tin, dự đoán gián đoạn và đưa ra quyết định vận hành thông minh.

Uber Freight sử dụng AI Insights để phân tích hàng triệu điểm dữ liệu vận chuyển, xác định yếu tố hiệu suất chính và tối ưu kết quả logistics. Nhờ phân tích dữ liệu thời gian thực và lịch sử, AI giúp phát hiện kém hiệu quả, dự báo vấn đề tiềm ẩn và điều chỉnh vận hành chủ động.

5. Bảo trì dự đoán

AI trong logistics dự đoán thời điểm thiết bị, xe cộ có thể hỏng để bảo trì kịp thời, tránh sự cố tốn kém. Bảo trì dự đoán giảm thời gian chết, chi phí sửa chữa và nâng cao độ tin cậy đội xe.

UPS dùng phân tích AI trên dữ liệu telematics từ xe tải để dự đoán nhu cầu bảo trì, giúp ngăn ngừa hỏng xe bất ngờ và tiết kiệm hàng triệu đô la chi phí bảo trì hàng năm.

6. Xe tự hành & drone

Xe tải tự lái và drone giao hàng sử dụng AI có thể vận chuyển dài hạn hoặc giao hàng cuối cùng, giảm chi phí lao động và tăng tốc độ giao hàng. AI đảm bảo điều hướng an toàn, tránh vật cản và tối ưu lộ trình.

FedEx và UPS đang thử nghiệm robot giao hàng tự hành và drone tại các khu đô thị, giúp giảm thời gian giao hàng và chi phí vận hành.

7. Trải nghiệm khách hàng & hỗ trợ dự đoán

AI cải thiện tương tác khách hàng qua chatbot, thông báo giao hàng dự đoán và theo dõi lô hàng thời gian thực. AI cũng dự đoán trì hoãn và đưa ra giải pháp chủ động, tăng sự hài lòng khách hàng.

Chatbot AI của DHL hoạt động như trợ lý cá nhân cho từng lô hàng. Người dùng không cần chờ đợi để nói chuyện với nhân viên hỗ trợ, chỉ cần hỏi chatbot về trạng thái kiện hàng. Hệ thống cung cấp theo dõi cập nhật tức thời và cảnh báo khách hàng về trì hoãn do giao thông, thời tiết hay hải quan. Khi phát hiện sự cố, chatbot đề xuất đặt lại lịch giao hàng hoặc chọn điểm lấy khác, giúp khách kiểm soát mà không bực bội.

Ngoài chatbot, AI còn hỗ trợ thông báo giao hàng dự đoán. Phân tích mẫu giao hàng lịch sử, tình hình giao thông và các yếu tố vận hành giúp dự báo và thông báo trước trì hoãn. Điều này giảm thiểu bất ngờ với khách hàng, giảm giao hàng thất bại và xây dựng niềm tin.

Chúng tôi đã hợp tác với nhà cung cấp thiết bị thương mại hàng đầu châu Âu, phục vụ hơn 350,000 khách hàng và cung cấp hơn 25,000 sản phẩm, để phát triển giải pháp AI tự động hóa hỗ trợ khách hàng. Công ty gặp khó khăn khi tài xế và chủ xe thường bỏ qua bài viết Trung tâm trợ giúp, trực tiếp liên hệ dịch vụ khách hàng cho các câu hỏi thường gặp. Thiếu tự động hóa làm đội hỗ trợ quá tải, chậm phản hồi.

Chúng tôi triển khai chatbot AI tự động trả lời FAQ, cung cấp câu trả lời chính xác dựa trên hơn 200 bài viết, và chuyển các trường hợp phức tạp cho nhân viên. Chatbot phân biệt tài xế và chủ xe, tạo trải nghiệm cá nhân hóa trên web và app. Tích hợp với Zendesk, chatbot lưu dữ liệu người dùng, ghi lại lịch sử trò chuyện, và chuyển tiếp mượt mà cho nhân viên khi cần.

Quản trị viên có bảng điều khiển theo dõi hiệu suất, điều chỉnh luồng hội thoại và truy cập phân tích chi tiết, trong khi hỗ trợ đa ngôn ngữ giúp công ty mở rộng thị trường quốc tế. Kết quả: tốc độ phản hồi nhanh hơn, sự hài lòng cao hơn, đội hỗ trợ tập trung giải quyết vấn đề phức tạp thay vì việc lặp đi lặp lại.

Biến đổi logistics của bạn cùng AISE

Dù bạn là startup hay nhà lãnh đạo logistics toàn cầu, AISE cung cấp giải pháp AI giúp tinh giản vận hành, cắt giảm chi phí và tăng hiệu quả. Chúng tôi kết hợp công nghệ tiên tiến và chuyên môn sâu trong ngành để giải quyết các thách thức logistics khó khăn nhất.

Từ hiển thị chuỗi cung ứng đến quản lý tồn kho, giải pháp AI của chúng tôi giúp bạn đưa ra quyết định thông minh, giảm lãng phí và tối ưu tài nguyên. Ví dụ, chúng tôi hợp tác với thị trường logistics hàng đầu châu Phi, triển khai chatbot WhatsApp số hóa vận hành vận tải xe tải.

Khách hàng gặp thách thức quản lý hơn 200 yêu cầu tài xế mỗi ngày, gồm check-in, yêu cầu nhiên liệu, báo cáo sự cố và gọi cứu hộ — mục tiêu tự động 60% tương tác này. Giải pháp cũng cần tích hợp liền mạch với cơ sở dữ liệu nội bộ và Zoho Desk để đảm bảo quy trình hỗ trợ trơn tru.

Đội ngũ chúng tôi phát triển chatbot xác thực dữ liệu tài xế thời gian thực như số km và ảnh đồng hồ công tơ mét, đồng thời cập nhật dữ liệu nội bộ động. Với các yêu cầu cần can thiệp con người, chatbot tạo vé trên Zoho Desk và gửi thông báo tự động cho tài xế khi cần duyệt.

Hiện chatbot được sử dụng toàn công ty bởi hơn 500 tài xế, hỗ trợ tức thì, đơn giản hóa quy trình hàng ngày, và cải thiện rõ rệt hiệu quả vận hành cũng như trải nghiệm tài xế.

AISE không chỉ mang lại công nghệ. Chúng tôi có kinh nghiệm lâu năm và chuyên môn trong việc cung cấp giải pháp AI tinh vi xử lý hiệu quả các câu hỏi lặp đi lặp lại. Đội ngũ kết hợp công cụ và phân tích để theo dõi giải quyết vụ việc, đánh giá tỷ lệ thành công, tối ưu ROI, đảm bảo cải tiến liên tục. Mỗi dự án được hỗ trợ bởi đội ngũ đa chức năng có kỹ năng cao, do quản lý dự án chuyên trách điều phối phát triển và hỗ trợ suốt quá trình.

Chúng tôi tuân thủ nghiêm ngặt các tiêu chuẩn bảo vệ dữ liệu, gồm mã hóa đầu cuối, ẩn danh dữ liệu và lịch trình lưu trữ, giúp giải pháp hoàn toàn tuân thủ GDPR, CCPA và HIPAA. Phương pháp nghiêm ngặt này giúp chúng tôi giữ mối quan hệ đối tác lâu dài với gần 100 công ty trong 8 năm, đảm bảo giải pháp đạt và vượt chuẩn vận hành và chất lượng cao nhất.

Với AISE, vận hành logistics của bạn trở nên thông minh, nhanh chóng và đáng tin cậy hơn. Biến phức tạp thành hiệu quả và khai thác toàn bộ tiềm năng chuỗi cung ứng của bạn.

Biến phức tạp thành hiệu quả và khai thác toàn bộ tiềm năng vận tải và logistics.
📅 Đặt lịch demo miễn phí để xem AISE tối ưu vận hành và tạo kết quả rõ rệt.
Đặt demo 30 phút miễn phí ngay hôm nay.