Case study

15 phút đọc

Case Study Supply Chain & Logistics – “Gã khổng lồ” UPS ứng dụng Phân tích dữ liệu như thế nào?

Sự bùng nổ của thương mại điện tử đã thúc đẩy sự phát triển mạnh mẽ của các công ty Logistic & Chuỗi cung ứng. Với tư cách là “ông lớn” trong ngành, UPS cũng cần phải có những chiến lược phù hợp để thích ứng với nhu cầu ngày càng tăng cao của thị trường nhằm duy trì vị thế của mình. Một trong những quyết định quan trọng nhất của UPS chính là tập trung hơn vào Phân tích dữ liệu và đưa ra giải pháp dựa trên dữ liệu (Data-driven decision making) để giải quyết các vấn đề của công ty.

Thông tin doanh nghiệp – UPS

United Parcel Service (UPS) là một tập đoàn giao nhận hàng hóa và quản lý chuỗi cung ứng quốc tế có trụ sở tại Hoa Kỳ, được thành lập vào năm 1907. Với doanh thu hàng năm lên đến 71 tỷ đô la, công ty cung cấp các dịch vụ chuyển phát và logistics ở hơn 175 quốc gia. Các dịch vụ bao gồm chuỗi cung ứng toàn cầu, chuyển phát và phân phối hàng hóa, môi giới hải quan, dịch vụ thư và tư vấn.

Bối cảnh & Insights – Kho lưu trữ dữ liệu và tối ưu hóa tuyến đường

Tính riêng trong năm 2019, tổng số lượng vận chuyển toàn cầu của UPS là 5,5 tỷ bưu kiện/hồ sơ vào năm 2019 và phục vụ hơn 11 triệu khách hàng. Đội xe giao hàng bao gồm khoảng 125.000, cùng với các phương tiện công nghệ tiên tiến và gần 500 máy bay do công ty sở hữu hoặc thuê bên ngoài. Ngoài ra, UPS cũng cần xử lý gần 300 triệu yêu cầu theo dõi hàng ngày. Chưa dừng lại ở đó, đến quý 3 năm 2020, công ty đã ghi nhận một mức tăng trưởng đáng kể đối với dịch vụ vận chuyển nội địa, với lượng vận chuyển hàng ngày tăng gần 14% so với cùng kỳ năm trước. Vậy, vấn đề được đặt ra là, làm thế nào họ quản lý được ở quy mô lớn như vậy?

“Trong nhiều năm trở lại đây, chúng tôi giống như một tổ chức Phân tích dữ liệu. Chúng tôi đang sở hữu một lượng dữ liệu khổng lồ và sử dụng chúng để liên tục cải thiện cách vận hành của doanh nghiệp.” – trích lời ông Juan Perez, Giám đốc Thông tin và Kỹ thuật của UPS, tại Diễn đàn Momentum của Reuters Events.

UPS từng tuyên bố rằng, họ sở hữu cơ sở dữ liệu quan hệ DB2 lớn nhất thế giới ở hai trung tâm dữ liệu tại Hoa Kỳ để quản lý hoạt động của công ty. Trước tình hình hoạt động toàn cầu của họ đang tăng lên, cùng với sự gia tăng về khối lượng và tính đa dạng của dữ liệu, họ cần phải tăng khả năng quản lý của mình để duy trì sự đồng thuận với các doanh nghiệp và khách hàng của mình. Ông Juan Perz cũng cho biết UPS đang sử dụng công nghệ để cải thiện tính linh hoạt, khả năng và hiệu suất của mình. Mục tiêu là sử dụng tất cả các dữ liệu mà họ thu thập và tận dụng thông tin, từ đó để đưa ra các quyết định kinh doanh hợp lí.

Một trong những vấn đề chính mà UPS muốn giải quyết là Tối ưu hóa tuyến đường. Theo một cuộc phỏng vấn với CTO của UPS, Dave Barnes, việc tiết kiệm 1 dặm mỗi ngày cho 1 tài xế có thể giúp tiết kiệm 1,5 triệu gallon nhiên liệu mỗi năm, tương đương với 50 triệu đô la. Bên cạnh đó, trung bình mỗi tài xế UPS thực hiện khoảng 120 đến 140 lượt giao hàng mỗi ngày. Do đó, con số tiết kiệm này có thể tăng lên theo cấp số nhân, lên đến hàng tỷ đô la.

Tuy nhiên, vấn đề là lượng dữ liệu mà UPS tạo ra được thu thập từ nhiều nguồn khác nhau với tốc độ cao. Dữ liệu phân tán trong DB2, một số trong các kho dữ liệu tích hợp, một số ở cơ sở trong khu vực nhỏ và một số trong các bảng tính. UPS cần giải quyết vấn đề cơ sở dữ liệu này trước và sau đó mới tập trung vào việc tối ưu hóa tuyến đường.

Mục tiêu của UPS, theo Juan Perez, là sử dụng dữ liệu mà họ thu thập để tối ưu hóa quy trình, tăng tính tự động hóa trong doanh nghiệp, và tiếp tục cải thiện mạng lưới giao hàng toàn cầu của mình.

Giải pháp – ORION, Network Planning Tools và Automation

“Hiện nay, chúng tôi đang phụ thuộc vào công nghệ nhiều hơn bao giờ hết. Trong các bước tiếp theo của chiến lược Phân tích dữ liệu, công ty sẽ tập trung vào quản lý dữ liệu như một loại tài sản, với mục đích ứng dụng chúng để tối ưu hóa quy trình làm việc và tiết kiệm chi phí” – Juan Perez

Dưới đây là ba ứng dụng Phân tích dữ liệu giúp UPS cải thiện quy trình vận hàng và quản lý lượng đơn hàng ngày càng tăng mạnh.

1. Big data và ORION:

Hệ sinh thái Big Data của công ty được xây dựng theo tiêu chí 4V (Volume, Veracity, Velocity và variety). UPS đã bắt đầu chuyển đổi sang hệ sinh thái này bằng cách thử nghiệm với các cụm Hadoop để tích hợp hệ thống lưu trữ dữ liệu của họ. Điều này giúp UPS nâng cấp khả năng lưu trữ và tính toán để xử lý hàng petabyte dữ liệu. Một số thành phần của Hadoop như HDFS để lưu trữ, Have & Hig để truy vấn dữ liệu không cấu trúc, Map Reduce để xử lý nhanh hơn, Kafka streaming, Sqoop (SQL-to-Hadoop) để nhập dữ liệu,…

Sau khi giải quyết xong bài toán xử lý dữ liệu bằng các công nghệ Bigdata, UPS tiến đến việc tối ưu hóa các tuyến đường của mình. Câu trả lời cho vấn đề này chính là hệ thống ORION (On-road Integrated optimization and navigation), được triển khai lần đầu vào năm 2013 và hoàn thiện vào năm 2017, là một trong những sáng kiến quan trọng giúp UPS tối ưu hàng triệu tuyến đường mỗi ngày.

Một trong những yếu tố quan trọng trong việc phát triển ORION rất hiệu quả là định vị GPS và cảm biến phương tiện. Các cảm biến và bộ định vị giúp thu thập dữ liệu các tuyến đường từ các phương tiện giao hàng và thời gian vô ích trong mỗi lần giao hàng. Với định tuyến động, ORION có thể tối ưu hóa và tái định tuyến theo thời gian thực, dựa theo các gián đoạn trên đường hoặc để đáp ứng yêu cầu cụ thể của khách hàng.

ORION sẽ sử dụng dữ liệu thực (real-time data) trên hệ thống telematics, thuật toán tiên tiến, các phân tích chuyên sâu kết hợp với AI để tạo ra các tuyến đường tối ưu cho người giao hàng. Chỉ trong vài giây, hệ thống có thể tạo ra hàng chục nghìn tuyến đường đã được tối ưu, giúp UPS tiết kiệm khoảng 100 triệu dặm mỗi năm.

2. Network Planning Tools:

Network Planning Tools là công cụ hỗ trợ quản lý một mạng lưới vận chuyển lớn và phức tạp, cung cấp cái nhìn tổng quát hơn đối với mạng lưới vận chuyển, giúp công ty hoàn thành vận chuyển 5,5 tỷ kiện hàng trong 220 quốc gia và vùng lãnh thổ vào năm 2019.

“Hãy xem Network Planning Tools như một bản sao kỹ thuật số mạng lưới UPS trên toàn cầu. Nó cho phép chúng tôi theo dõi sát sao về cách mà các đơn hàng được vận chuyển trong mạng lưới trên nhiều phương tiện khác nhau” – Perez

Tương tự như khả năng của ORION, UPS sử dụng Network Planning Tools của mình để chạy các mô hình khác nhau và xác định cách hiệu quả nhất để di chuyển các gói hàng trên toàn bộ mạng lưới. Điều này giúp công ty giảm chi phí, giảm khí thải, và cung cấp dịch vụ tốt hơn cho khách hàng.

Các dự án như Orion và Network Planning Tools là một phần của một loạt các sáng kiến mà UPS đang sử dụng để cải thiện quyết định dựa trên dữ liệu cho toàn bộ mạng lưới giao hàng của mình.

3. Automation:

Sự đẩy mạnh của UPS để tự động hóa các hoạt động đã dẫn đến việc hình thành các dự án về Kho tự động (Automated Warehouse) của công ty. Hiệu quả từ các hoạt động của Kho tự động đã giúp công ty tiết kiệm thêm 5 triệu mét vuông trong năm 2020.

Việc tự động hóa một số khía cạnh của quy trình hoạt động là mối quan tâm hàng đầu đối với công ty. “Khi chúng tôi triển khai các công nghệ tự động hóa, chúng tôi có thể tiếp tục thấy sự cải thiện, không chỉ về hiệu quả mà còn về mặt bền vững và sự an toàn.” – ông Perez nói.

Ngoài ra, công ty cũng đang thử nghiệm việc giao hàng bằng drone, như các nhà bán lẻ lớn khác như Amazon và Walmart đang làm. Công ty đã sử dụng drone để giao sản phẩm trong các khu vực y tế. Tại Florida, UPS hợp tác với CVS để cho phép giao hàng bằng drone trong một cộng đồng người cao tuổi ở Florida.

“Chúng tôi đã thành lập một đơn vị gọi là UPS Flight Forward, được xây dựng một cách hiệu quả giúp hỗ trợ việc sử dụng drone để di chuyển gói hàng,” Perez nói

Việc sử dụng drone là một phần trong chiến dịch tự động hóa dựa trên dữ liệu giao hàng của công ty, hứa hẹn sẽ còn phát triển mạnh mẽ hơn nữa trong tương lai.

Kết quả đạt được

ORION đã tận dụng big data và sử dụng công cụ phân tích trên hơn 300 triệu điểm dữ liệu để cung cấp hàng ngàn tuyến đường tối ưu mỗi phút dựa trên thông tin thời gian thực. Ngoài lợi ích kinh tế, UPS đã giảm khoảng 100 triệu dặm giao hàng và do đó giảm lượng khí thải carbon khoảng 100,000 tấn hàng năm.

UPS không chỉ áp dụng hệ sinh thái Big data cho việc tối ưu hóa tuyến đường, họ còn đang mở rộng ứng dụng của Predictive và Prescriptive Analytics. Các phát triển gần đây cũng cho thấy họ đang sử dụng trí tuệ nhân tạo, chatbot để giúp khách hàng tra cứu giá cả và theo dõi thông tin trên một loạt các nền tảng. Nhờ vào tất cả dữ liệu được thu thập, các quyết định dựa trên dữ liệu và sự đầu tư lớn vào Big data, UPS đã trở thành một trong những công ty vận chuyển/hậu cần lớn và hiệu quả nhất trên thế giới.

Thông qua Case Study này, chúng ta có thể thấy được Phân tích dữ liệu đã, đang và sẽ là xu hướng trong tương lai. Không chỉ riêng lĩnh vực Logistics & Chuỗi cung ứng được đề cập trong Case Study này, mà bất kỳ lĩnh vực nào cũng sẽ cần ứng dụng Phân tích dữ liệu để đạt được hiệu quả cao nhất. Để tìm hiểu và cập nhật các kỹ năng về Phân tích dữ liệu để bắt kịp xu hướng này, bạn có thể tham khảo 2 khóa học Business Intelligence (No-code) và Marketing Automation & Analytics tại MDA.

Nhanh tay đăng ký để bản thân không bị bỏ lại phía sau trong thời đại công nghệ thay đổi liên tục hiện nay nhé! Ngoài ra, khi đăng ký sớm còn được hưởng những ưu đãi đặc biệt từ MDA nữa đó!

Nguồn tham khảo:

1. Sugar Sahoo, Big Data Analytics at UPS – A Case Study, 2021
2. Roberto Torres, 3 Essential UPS Data Analytics Applications, 2020
3. Mark Samuel, Big Data Case Study: How UPS Is Using Analytics To Improve Performance, 2017

Chia sẻ bài viết