AI và phân tích dự báo trở thành nền tảng vận hành của giao nhận hàng hóa, với ETA gần thời gian thực trong vận tải biển, định hình kế hoạch chuỗi cung ứng năm 2026.

Bước sang năm 2026, trí tuệ nhân tạo không còn là công nghệ thử nghiệm trong giao nhận hàng hóa. AI và phân tích dự báo đang trực tiếp thay đổi cách doanh nghiệp logistics lập kế hoạch, phân bổ nguồn lực và kiểm soát rủi ro, đặc biệt trong bối cảnh vận tải biển nhiều biến động.

Thay cho mô hình xử lý bị động vốn phụ thuộc vào dữ liệu quá khứ, các doanh nghiệp giao nhận đang chuyển sang cách tiếp cận dự báo. AI được sử dụng để ước tính thời gian đến (ETA), tối ưu lộ trình vận chuyển, dự đoán biến động nhu cầu và nhận diện rủi ro từ sớm.

Sự thay đổi này có ý nghĩa lớn với vận tải biển – lĩnh vực từ lâu gặp khó khăn vì ETA thiếu chính xác. Thông tin đến muộn hoặc sai lệch khiến việc điều phối cảng, kho bãi và các khâu hạ nguồn trở nên bị động, làm gia tăng chi phí và nguy cơ gián đoạn.

Trong bối cảnh đó, DHL Global Forwarding đã phát triển Smart ETA, một giải pháp phân tích dự báo dựa trên machine learning dành cho các lô hàng đường biển từ cảng đến cảng. Hệ thống này cung cấp dự báo thời gian đến gần như theo thời gian thực thông qua nền tảng số của DHL.

ETA đầu tiên được tính ngay khi tàu rời cảng, dựa trên dữ liệu lịch sử của hãng tàu trên tuyến vận chuyển. Trong suốt hành trình, hệ thống liên tục cập nhật dự báo bằng dữ liệu định vị AIS và đồng bộ nhiều nguồn thông tin khác nhau, nhằm hạn chế sai lệch do lịch trình không nhất quán. Kết quả là một hệ thống dữ liệu thống nhất, giúp khách hàng theo dõi thời gian đến của lô hàng một cách minh bạch và đáng tin cậy.

Hiệu quả của các công cụ AI này phụ thuộc lớn vào chất lượng dữ liệu đầu vào. Dữ liệu sạch, được quản trị chặt chẽ và tích hợp an toàn vào hạ tầng CNTT hiện có là điều kiện bắt buộc để phân tích dự báo phát huy tác dụng. Nếu thiếu nền tảng dữ liệu vững chắc, các mô hình AI khó duy trì độ chính xác.

Bên cạnh đó, bảo mật và quyền riêng tư cũng là yếu tố then chốt khi dữ liệu logistics được thu thập và xử lý từ nhiều nguồn khác nhau. Việc bảo vệ dữ liệu không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn ảnh hưởng trực tiếp đến niềm tin của khách hàng.

Trong giai đoạn tiếp theo, DHL định hướng mở rộng Smart ETA từ dự báo điểm đến sang dự báo toàn bộ vòng đời lô hàng, bao gồm các điểm dừng trung gian và khả năng đáp ứng lịch trình. Song song, doanh nghiệp cũng nghiên cứu ứng dụng AI tạo sinh nhằm hỗ trợ đội ngũ vận hành giao nhận phân tích dữ liệu và ra quyết định nhanh hơn thông qua các công cụ tương tác đơn giản.