Viện Công nghệ Massachusetts (MIT) cùng với Trung tâm Vận tải & Logistics (CTL) và công ty Mecalux vừa giới thiệu một trình mô phỏng dựa trên trí tuệ nhân tạo tiên tiến, được thiết kế để tối ưu hóa phân phối hàng tồn kho trên nhiều kho trong mạng lưới Logistics.
Nền tảng được gọi là Đánh giá và mô phỏng di truyền cho chiến lược kiểm kê (GENESIS) sử dụng các mô hình học máy để phân tích hàng nghìn kịch bản khác nhau, từ đó xác định chính sách tồn kho và chiến lược bổ sung hiệu quả nhất.
Tiến sĩ Matthias Winkenbach, giám đốc nghiên cứu tại MIT CTL, giải thích: “Thuật toán di truyền cho phép chạy nhiều mô phỏng với các tham số khác nhau cho đến khi tìm ra chiến lược Logistics tối ưu. Các doanh nghiệp có thể so sánh các phương án và chọn ra giải pháp phù hợp nhất với hoạt động thực tế của mình.”
GENESIS cân nhắc các yếu tố đa dạng như dự báo nhu cầu theo vùng miền, chi phí vận chuyển và năng lực của từng kho để đánh giá chính sách bổ sung hàng tồn kho mà không làm gián đoạn hoạt động thực tế.
Khi các dữ liệu cần thiết được nhập vào, hệ thống sẽ đưa ra giải pháp tối ưu kèm theo bảng điều khiển hiển thị các số liệu thống kê toàn diện. Người dùng có thể truy cập thông tin chi tiết về mô hình tiêu thụ, các khu vực có nhu cầu biến động lớn, những SKU dễ xảy ra tình trạng thiếu hàng và điểm nóng nguồn cung tại các kho.
Điểm nổi bật của GENESIS là khả năng phân phối lại hàng tồn kho giữa các kho thay vì chỉ đơn thuần đặt hàng sản phẩm mới từ nhà cung cấp. Trình mô phỏng sẽ đánh giá hiệu quả việc chuyển hàng từ kho thừa sang kho thiếu, giúp doanh nghiệp vừa giảm chi phí, vừa khai thác tối đa nguồn hàng sẵn có.
Bên cạnh quản lý tồn kho, GENESIS còn hỗ trợ tối ưu hóa vận tải Logistics bằng cách đề xuất hợp nhất các lô hàng hoặc lựa chọn đặt hàng từ những địa điểm phù hợp, giúp rút ngắn thời gian giao nhận và giảm chi phí vận chuyển.
Rodrigo Hermosilla, kỹ sư nghiên cứu tại Phòng thí nghiệm hệ thống Logistics thông minh MIT, chia sẻ: “Thách thức lớn nhất không phải là phát triển thuật toán, mà là làm thế nào để thuật toán đó đủ nhanh để áp dụng vào thực tế. Chúng tôi phát triển GENESIS để có thể đánh giá cùng lúc hàng nghìn kịch bản… Từ việc phải mất nhiều ngày, giờ đây chỉ cần vài phút.”
Khác với các công cụ phân tích chuyên biệt, GENESIS được thiết kế thân thiện, dễ tiếp cận cho cả đội ngũ kỹ thuật và lãnh đạo doanh nghiệp. Javier Carrillo, Giám đốc điều hành của Mecalux, nhấn mạnh: “Mục tiêu của chúng tôi là giúp các công ty tối ưu hóa tổng chi phí mạng lưới Logistics đồng thời duy trì mức dịch vụ cao nhất.”
Hợp tác giữa Mecalux và MIT CTL sẽ tiếp tục được mở rộng, hướng tới ứng dụng sâu rộng hơn của AI trong quy trình Logistics, bao gồm bổ sung nội bộ, xây dựng bản sao kỹ thuật số cho hệ thống lưu trữ tự động và tối ưu hóa quy trình sắp xếp kho.
Nguồn : futureiot.tech