Σύγχρονες τάσεις στην Τεχνητή Νοημοσύνη στον κλάδο της εφοδιαστικής.
Εν μέσω αυξανόμενου λειτουργικού κόστους, συνεχών διακυμάνσεων στις παγκόσμιες αλυσίδες εφοδιασμού και αυξανόμενης πίεσης για βελτιστοποίηση της αποδοτικότητας, τα πλεονεκτήματα του κλάδου της εφοδιαστικής δεν βασίζονται πλέον αποκλειστικά στην κλίμακα, αλλά μετατοπίζονται προς τις δυνατότητες επεξεργασίας δεδομένων, τις ικανότητες πρόβλεψης και το επίπεδο εφαρμογής της τεχνολογίας σε πρακτικές λειτουργίες. Σύμφωνα με εκθέσεις που παρουσιάστηκαν στο Logistics Technology Forum 2026, η αγορά εφοδιαστικής του Βιετνάμ ανέρχεται σήμερα σε περίπου 40-50 δισεκατομμύρια δολάρια ΗΠΑ, διατηρώντας ρυθμό ανάπτυξης 12-14% ετησίως, κατατάσσοντάς την μεταξύ των ταχύτερα αναπτυσσόμενων στην περιοχή. Ωστόσο, το κόστος εφοδιαστικής εξακολουθεί να αντιπροσωπεύει περίπου το 16-18% του ΑΕΠ, σημαντικά υψηλότερο από πολλές ανεπτυγμένες οικονομίες στην Ασία.
Αυτό το ποσοστό αντικατοπτρίζει εν μέρει την τρέχουσα κατάσταση των λειτουργιών του κλάδου, οι οποίες εξακολουθούν να είναι αδύναμες, με έλλειψη συνδεσιμότητας δεδομένων και δεν έχουν ακόμη βελτιστοποιηθεί για αποτελεσματικότητα σε ολόκληρη την αλυσίδα, από την αποθήκευση και τη μεταφορά έως τις διαδικασίες εισαγωγής και εξαγωγής. Σε αυτό το πλαίσιο, ο ψηφιακός μετασχηματισμός και η εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης (ΤΝ) θεωρούνται κρίσιμες κατευθύνσεις για τις επιχειρήσεις, ώστε να ενισχύσουν την ανταγωνιστικότητά τους.
Ο κ. Tran Thanh Hai, Αναπληρωτής Διευθυντής του Τμήματος Εισαγωγών-Εξαγωγών ( Υπουργείο Βιομηχανίας και Εμπορίου ) και Επίτιμος Πρόεδρος του Συνδέσμου Ανάπτυξης Ανθρώπινου Δυναμικού Logistics του Βιετνάμ, πιστεύει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη αλλάζει τη δομή του ανταγωνισμού στον παγκόσμιο κλάδο της logistics. Ενώ στο παρελθόν οι επιχειρήσεις ανταγωνίζονταν κυρίως με βάση τη μεταφορική ικανότητα και τα λειτουργικά δίκτυα, τώρα η ταχύτητα επεξεργασίας δεδομένων και η ικανότητα λήψης γρήγορων αποφάσεων καθίστανται βασικά ανταγωνιστικά πλεονεκτήματα.
Σύμφωνα με τον κ. Χάι, η διαφορά μεταξύ των επιχειρήσεων δεν έγκειται πλέον αποκλειστικά στον αριθμό των οχημάτων ή των αποθηκών που κατέχουν, αλλά στην ικανότητά τους να αξιοποιούν δεδομένα για τη βελτιστοποίηση των λειτουργιών, τον έλεγχο των κινδύνων και την ταχεία αντίδραση στις διακυμάνσεις της αγοράς.
Ο Αναπληρωτής Καθηγητής Δρ. Nguyen Binh Minh, Διευθυντής του Ινστιτούτου Ψηφιακής Τεχνολογίας και Οικονομικών του Πανεπιστημίου Επιστήμης και Τεχνολογίας του Ανόι , πιστεύει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν είναι πλέον μια τεχνολογία αναφοράς ή πειραματισμού, αλλά σταδιακά γίνεται η νέα πλατφόρμα λειτουργίας για τον κλάδο της εφοδιαστικής. Σύμφωνα με τον Δρ. Minh, η πίεση για ψηφιακό μετασχηματισμό έχει μετατοπιστεί από ένα «πρέπει» σε ένα «must» εάν οι επιχειρήσεις θέλουν να διατηρήσουν την ανταγωνιστικότητά τους.
Επικαλούμενος έρευνα της Deloitte, ανέφερε ότι τα επόμενα πέντε χρόνια, το ποσοστό των οργανισμών εφοδιαστικής αλυσίδας που εφαρμόζουν ή προετοιμάζονται να εφαρμόσουν την Τεχνητή Νοημοσύνη αναμένεται να αυξηθεί από 28% σε 82%, ενώ το 71% των επιχειρηματικών ηγετών ανησυχεί ότι οι λειτουργίες θα μπορούσαν να διαταραχθούν εάν καθυστερήσουν να προσαρμοστούν.
Η πρόβλεψη της Gartner δείχνει ότι έως το 2031, περίπου το 60% των διαταραχών στην εφοδιαστική αλυσίδα θα μπορούσε να αντιμετωπιστεί αυτόματα χωρίς άμεση ανθρώπινη παρέμβαση. Αυτό δείχνει ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη δεν αποτελεί πλέον μια τάση στο μακρινό μέλλον, αλλά σταδιακά γίνεται ένα υπάρχον λειτουργικό εργαλείο στον κλάδο της εφοδιαστικής. Η πίεση για μετασχηματισμό γίνεται ακόμη πιο εμφανής καθώς το επιχειρηματικό περιβάλλον γίνεται ολοένα και πιο ασταθές.
Από τις αρχές του 2026, οι γεωπολιτικές εντάσεις στη Μέση Ανατολή έχουν προκαλέσει απότομη αύξηση των τιμών των καυσίμων, ασκώντας σημαντική πίεση στο κόστος μεταφοράς. Με ένα μόνο ταξίδι με φορτηγό εμπορευματοκιβωτίων από βορρά προς νότο να καταναλώνει δυνητικά σχεδόν 1.000 λίτρα καυσίμου ντίζελ, ακόμη και μια βραχυπρόθεσμη αύξηση των τιμών των καυσίμων είναι αρκετή για να αυξήσει σημαντικά το λειτουργικό κόστος.
Σε αυτό το πλαίσιο, η εφαρμογή τεχνολογίας για τη βελτιστοποίηση των διαδρομών, τη μείωση της κατανάλωσης καυσίμων και τη βελτίωση της λειτουργικής αποδοτικότητας δεν αποτελεί πλέον μακροπρόθεσμη επιλογή, αλλά έχει γίνει πρακτική απαίτηση για πολλές επιχειρήσεις logistics.
Η Τεχνητή Νοημοσύνη είναι μια απαραίτητη λύση.
Ενώ πριν από λίγα χρόνια, η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) στην εφοδιαστική θεωρούνταν πρωτίστως τεχνολογική τάση, τώρα έχει αρχίσει να είναι παρούσα σε κάθε κρίκο της λειτουργίας, από την επεξεργασία εγγράφων και τη διαχείριση αποθήκης έως την πρόβλεψη κινδύνου στην εφοδιαστική αλυσίδα.
Ο κ. Ngo Ngoc Hoan, εκπρόσωπος της Samsung SDS για την περιοχή Ασίας-Ειρηνικού, δήλωσε ότι η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) έχει πλέον ενσωματωθεί ως κρίσιμο στοιχείο στα συστήματα logistics των επιχειρήσεων. Πολλαπλά επίπεδα τεχνολογίας αναπτύσσονται ταυτόχρονα, όπως ο ρομποτικός αυτοματισμός διεργασιών (RPA), η μηχανική όραση και η προγνωστική ανάλυση, για την επιτάχυνση της ταχύτητας επεξεργασίας και την ελαχιστοποίηση των σφαλμάτων.
Σύμφωνα με τον κ. Hoan, το βασικό σημείο δεν έγκειται μόνο στις μεμονωμένες τεχνολογίες αλλά και στον τρόπο με τον οποίο συνδέονται σε ένα ενιαίο λειτουργικό σύστημα. Εργασίες που προηγουμένως βασίζονταν σε μεγάλο βαθμό στη χειροκίνητη επεξεργασία, όπως η εισαγωγή δεδομένων, η επαλήθευση εγγράφων και η συμφωνία δεδομένων από ναυτιλιακές εταιρείες, αεροπορικές εταιρείες ή λιμάνια, τώρα αυτοματοποιούνται σταδιακά. Αντί να επεξεργάζονται χειροκίνητα μεγάλους όγκους αρχείων PDF ή εντύπων μεταφοράς, τα συστήματα Τεχνητής Νοημοσύνης μπορούν να αναγνωρίζουν αυτόματα δεδομένα, να τυποποιούν πληροφορίες και να τις τροφοδοτούν στην πλατφόρμα ανάλυσης. Αυτό επιτρέπει στις επιχειρήσεις όχι μόνο να μειώσουν τον χρόνο επεξεργασίας αλλά και να μειώσουν σημαντικά τον κίνδυνο λειτουργικών σφαλμάτων.
Το πιο σημαντικό είναι ότι, ενώ οι επιχειρήσεις στο παρελθόν αντιδρούσαν μόνο μετά την εμφάνιση περιστατικών, η Τεχνητή Νοημοσύνη πλέον επιτρέπει τον έγκαιρο εντοπισμό διαταραχών στην εφοδιαστική αλυσίδα, διακυμάνσεων στις μεταφορές ή καθυστερήσεων στις παραδόσεις, επιτρέποντας έγκαιρες προσαρμογές στις στρατηγικές. Από την οπτική γωνία των εγχώριων εταιρειών τεχνολογίας, η κα Pham Khanh Linh, Γενική Διευθύντρια της Logivan, παρουσιάζει μια διαφορετική οπτική γωνία για την εφαρμογή της Τεχνητής Νοημοσύνης. Αντί για παγκόσμια ανάπτυξη, πολλές εγχώριες επιχειρήσεις εφαρμόζουν την Τεχνητή Νοημοσύνη σε πολύ συγκεκριμένες πτυχές της εγχώριας και της εφοδιαστικής εισαγωγών/εξαγωγών.
Σύμφωνα με την κα Linh, ένας από τους τομείς όπου η Τεχνητή Νοημοσύνη αποδεικνύεται ιδιαίτερα αποτελεσματική είναι η επεξεργασία τελωνειακών εγγράφων και διασαφήσεων εισαγωγής/εξαγωγής. Προηγουμένως, κάθε σύνολο εγγράφων έπρεπε συνήθως να περάσει από πολλούς χειροκίνητους ελέγχους, συγκρίσεις πληροφοριών και αναζητήσεις κωδικών εμπορευμάτων, κάτι που ήταν χρονοβόρο και επιρρεπές σε σφάλματα. Με την υποστήριξη της Τεχνητής Νοημοσύνης, το σύστημα μπορεί να διασταυρώνει αυτόματα δεδομένα, να εντοπίζει ανωμαλίες και να προτείνει κατάλληλους κωδικούς HS για κάθε ομάδα εμπορευμάτων. Αυτό μειώνει το φόρτο χειροκίνητης επεξεργασίας για το προσωπικό, βελτιώνοντας παράλληλα την ακρίβεια στη διαδικασία διασάφησης.
Valoma LogTech Forum 2026. (Φωτογραφία: Do Bao)
Επιπλέον, η Τεχνητή Νοημοσύνη (ΤΝ) σταδιακά μετατρέπεται σε ένα νέο «επίπεδο επιχειρησιακής υποστήριξης» στις επιχειρήσεις logistics, όπου οι άνθρωποι δεν χειρίζονται πλέον άμεσα όλες τις εργασίες, αλλά μετατοπίζονται στην παρακολούθηση, την ανάλυση και τη λήψη αποφάσεων που βασίζονται σε δεδομένα. Ωστόσο, η πραγματικότητα δείχνει επίσης ότι η ΤΝ δεν είναι ένα «μαγικό ραβδί» που μπορεί να δημιουργήσει άμεσα αποτελέσματα. Αυτή η τεχνολογία αποδεικνύει την αξία της μόνο όταν οι επιχειρήσεις έχουν δημιουργήσει μια επαρκώς τυποποιημένη βάση δεδομένων και έχουν σχετικά ολοκληρωμένες ψηφιοποιημένες λειτουργικές διαδικασίες. Αυτός είναι και ο λόγος για τον οποίο η εφαρμογή της ΤΝ στην logistics είναι επί του παρόντος άνιση. Ενώ ορισμένες επιχειρήσεις έχουν σημειώσει σημαντική πρόοδο στον ψηφιακό μετασχηματισμό, πολλές άλλες εξακολουθούν να λειτουργούν σύμφωνα με παραδοσιακά μοντέλα, με κατακερματισμένα δεδομένα και μεγάλη εξάρτηση από τη χειροκίνητη επεξεργασία.
Πηγή: https://nhandan.vn/ai-viet-lai-nganh-logistics-hien-dai-post961763.html
Σχόλιο (0)