GNC cho biết việc đưa drone AI vào kiểm kê kho đã giúp doanh nghiệp cải thiện đáng kể độ chính xác tồn kho, đồng thời giảm mạnh số đơn hàng chưa thể xuất do chênh lệch hàng hóa. Khi công việc kiểm kê lặp lại được tự động hóa, nhân sự kho được chuyển sang xử lý sai lệch và phân tích nguyên nhân.

Theo Business Insider ngày 26/6 (giờ địa phương), GNC hiện vận hành 4 drone AI của Corvus Robotics tại trung tâm logistics ở Whitestown, bang Indiana, Mỹ, để theo dõi tồn kho tại khu dự trữ gần như theo thời gian thực.

Các drone bay dọc lối đi trong kho, quét hơn 2.000 pallet và tự động xác nhận số lượng thùng cũng như vị trí lưu trữ. Nhờ đó, GNC đã chuyển từ mô hình kiểm kê toàn bộ khu dự trữ rộng khoảng 250.000 ft² mỗi quý một lần sang kiểm kê toàn bộ hàng tháng.

Bill Monk, Phó chủ tịch phụ trách phân phối của GNC, cho biết hệ thống đôi khi vẫn ghi nhận còn hàng, trong khi thực tế sản phẩm không còn ở vị trí lưu trữ. Theo ông, nếu không xác định được chính xác hàng đang nằm ở đâu, công ty sẽ không thể xuất hàng cho khách.

Hiệu quả của hệ thống thể hiện rõ ở chỉ số vận hành. GNC cho biết trước khi triển khai drone AI, số đơn hàng chưa xuất mỗi ngày có lúc lên tới vài trăm. Hiện con số này đã giảm còn khoảng 98 đơn/ngày.

Quy trình kiểm kê cũng thay đổi đáng kể. Trước đây, nhân viên phải đi khắp kho để đếm từng thùng. Nay họ chủ yếu tập trung xác minh và điều chỉnh các trường hợp lệch tồn kho do drone phát hiện.

Jackie Wu, nhà sáng lập kiêm CEO Corvus Robotics, cho biết mỗi chuyến bay của drone kéo dài khoảng 25-30 phút để kiểm tra khu vực được chỉ định. Theo ông, thiết bị sử dụng “physical AI” để tự hành và thu thập dữ liệu, trong khi AI cũng hỗ trợ khách hàng phân tích dữ liệu tồn kho và xử lý sai sót.

Hình ảnh và video do drone ghi lại không chỉ phục vụ kiểm kê mà còn giúp phát hiện các vấn đề như hàng đặt sai vị trí, pallet nhô ra khỏi kệ hoặc thùng rơi xuống sàn.

GNC cũng điều chỉnh lại nhân sự kho. Trước đây, khoảng 20 người phụ trách kiểm kê, nhưng công việc đếm hàng lặp đi lặp lại khiến việc tuyển dụng và giữ chân lao động gặp khó. Hiện phần lớn nhân sự này đã được chuyển sang bộ phận dịch vụ khách hàng và quản lý tồn kho tại khu picking. Riêng khu dự trữ chỉ còn 1-2 người định kỳ đối soát để kiểm chứng độ chính xác của dữ liệu do drone thu thập.

Theo ông Monk, doanh nghiệp đang vận hành theo cơ chế con người kiểm tra lại khoảng 2% dữ liệu mà drone đánh giá là chính xác.

Nhân viên tại kho cũng ghi nhận tác động tích cực của hệ thống. Tammy Lacher, phụ trách quản lý tồn kho của GNC, cho biết trước đây bà gần như dành cả ngày để đếm thùng, trong khi hiện tại drone đảm nhiệm phần lớn công việc kiểm kê, còn con người tập trung truy tìm nguyên nhân sai lệch. Nhờ đó, khối lượng lao động thể chất đã giảm đáng kể.

Trên thực tế, hệ thống AI từng phát hiện lỗi nhập liệu do con người gây ra. Drone ghi nhận một vị trí có 600 thùng, trong khi hệ thống của công ty chỉ thể hiện 60 thùng. Ban đầu, nhân viên nghi ngờ thiết bị nhận diện sai, nhưng kiểm tra lại cho thấy dữ liệu đã bị nhập thiếu một số 0.

Dù vậy, hệ thống vẫn có những hạn chế nhất định. Lối đi tại khu dự trữ của kho GNC chỉ rộng khoảng 70 inch, không thực sự thuận lợi cho drone di chuyển. Nếu lớp nilon quấn pallet bị bung ra, vật liệu này có thể mắc vào cánh quạt và làm thiết bị rơi. Vì vậy, nhân viên phải tháo bỏ hoàn toàn nilon sau khi thao tác, đồng thời kiểm tra tình trạng lối đi trước khi vận hành drone.

Hiện drone mới chỉ được sử dụng tại khu dự trữ với các thùng chưa mở, do hệ thống khó xác định chính xác lượng hàng còn lại trong các thùng đã mở. Tuy nhiên, Corvus Robotics cho biết phần mềm của hãng vẫn có thể ước tính ở một mức độ nhất định số lượng còn lại trong các thùng này.

Theo GNC, thành quả lớn nhất không chỉ nằm ở tự động hóa mà còn ở tốc độ phát hiện vấn đề. Ông Monk cho rằng nếu sai lệch tồn kho không được phát hiện trong suốt một quý hoặc nửa năm, việc xử lý sẽ mất rất nhiều thời gian. Drone AI giúp công ty phát hiện lỗi nhanh hơn đáng kể, từ đó cải thiện hiệu quả vận hành logistics.