EnglishTrong hành trình chuyển đổi số toàn diện, SiciX đang bước sang một giai đoạn mới – giai đoạn của AI vận hành thực chiến. Không chỉ dừng ở việc số hóa quy trình, SiciX đã chủ động đưa trí tuệ nhân tạo vào trung tâm điều hành để dự báo, tối ưu và ra quyết định tức thì trong từng chuyển động của chuỗi logistics.
ETA++ – Dự báo thời gian giao hàng siêu chính xác
Một trong những “trái tim AI” của hệ thống vận hành tại SiciX là ETA++, mô hình dự báo thời gian đến (Estimated Time of Arrival) với độ chính xác vượt trội.
Khác với cách tính ETA thông thường, ETA++ sử dụng mô hình học máy (Machine Learning) và deep learning không gian–thời gian (Spatio-temporal DL) để dự đoán thời gian di chuyển dựa trên:
- Tuyến đường, thời điểm trong ngày, ngày trong tuần.
- Điều kiện mưa, cầu đường, sự kiện lớn (concert, bóng đá…).
- Loại phương tiện, kinh nghiệm tài xế và thói quen dừng/đỗ.
Khi có biến động như kẹt xe, mưa lớn hay thi công cầu đường, ETA++ sẽ tự động cập nhật và gửi thông báo qua Zalo OA hoặc SMS cho khách hàng, giúp họ luôn chủ động chuẩn bị nhận hàng.
Hệ thống này còn có khả năng học liên tục từ dữ liệu thực tế để điều chỉnh mô hình, đảm bảo các chỉ số MAE, MAPE, P90 error luôn được cải thiện qua thời gian.
Tối ưu tuyến và ghép đơn bằng AI – giảm km rỗng, tăng hiệu suất đội xe
Nếu ETA++ giúp SiciX biết chính xác “khi nào hàng sẽ đến”, thì mô-đun AI Ghép chuyến & Gom đơn lại giúp trả lời câu hỏi “đi tuyến nào là tối ưu nhất”.
Thuật toán tối ưu đa mục tiêu (Multi-objective Optimization) mà SiciX phát triển có thể:
- Cắt quãng đường rỗng, giảm thời gian di chuyển và số xe cần huy động.
- Ghép đơn hàng hợp lý dựa trên vị trí, khung giờ giao nhận và sức chứa xe.
- Giữ cam kết SLA bằng việc kiểm soát các ràng buộc thời gian và tải trọng.
Nhờ tích hợp dữ liệu ETA++ theo thời gian thực, hệ thống điều độ của SiciX có thể tự động gợi ý tuyến ghép tối ưu chỉ trong 1–2 giây, giúp đội vận hành phản ứng nhanh và chính xác hơn.
Trong thử nghiệm A/B nội bộ, AI này giúp giảm hơn 12–18% chi phí vận hành và tăng 22% tỉ lệ giao đúng hẹn trong mùa cao điểm.
Từ dự báo đến ra quyết định tức thì
Điểm đặc biệt trong cách tiếp cận AI của SiciX là tính “real-time, real-context” – mọi mô hình đều vận hành trực tiếp trên luồng dữ liệu GPS, thời tiết, đơn hàng và phản hồi từ khách.
Các thay đổi như “mưa bất ngờ”, “khu vực tắc đường”, “sự kiện thể thao lớn” sẽ kích hoạt ngay các API thông minh để tự động:
- Điều chỉnh ETA cho khách.
- Đề xuất đổi tuyến tránh điểm nóng giao thông.
- Cảnh báo sớm rủi ro trễ SLA cho điều độ viên.
Cách vận hành này giúp AI không chỉ phân tích dữ liệu mà còn ra hành động tức thời, đúng với triết lý “AI không chỉ nhìn thấy mà còn hành động”.
Hướng đến hệ sinh thái vận hành AI-native
Việc đưa AI vào lõi vận hành không chỉ là bài toán kỹ thuật. Ở SiciX, đây là một chiến lược dài hạn nhằm xây dựng hệ sinh thái logistics thông minh, nơi dữ liệu, con người và hệ thống AI vận hành đồng bộ.
- MLOps & kiến trúc dữ liệu được chuẩn hóa theo tiêu chuẩn quốc tế (Kafka, MLflow, FastAPI, Redis).
- Hệ thống giám sát (monitoring) đảm bảo độ ổn định và khả năng tự điều chỉnh mô hình.
- Công nghệ đa tầng (two-stage AI) cho phép vừa triển khai nhanh, vừa mở rộng năng lực học sâu khi dữ liệu đủ lớn.
Trong tương lai, SiciX đặt mục tiêu phát triển bộ AI vận hành toàn diện – từ dự báo nhu cầu, phân bổ nguồn lực, đến đánh giá hiệu suất và an toàn vận hành, hướng tới mô hình AI-driven Supply Chain.
AI: Nền tảng cho hành trình logistics bền vững của SiciX
Từ dự báo thời gian đến siêu chính xác, tối ưu tuyến thông minh đến tự động ra quyết định theo ngữ cảnh, AI đang từng bước tái định nghĩa cách SiciX vận hành chuỗi cung ứng.
Đó không chỉ là công nghệ, mà là năng lực lõi giúp doanh nghiệp duy trì sự ổn định, tiết kiệm năng lượng và giảm phát thải, hướng tới logistics bền vững – một bước tiến mới trong hành trình chuyển đổi số của SiciX.
Block "blog" not found