Logistics Streaming
Nền tảng dữ liệu thời gian thực cho 2.400 phương tiện
Chuyển từ dữ liệu vị trí cập nhật theo giờ sang luồng streaming độ trễ dưới 30 giây, đủ nhanh để điều phối can thiệp khi đơn hàng có nguy cơ trễ.
Đọc case studyNgành nghề
Logistics & Chuỗi cung ứng
Ngành mà mỗi phần trăm quãng đường tiết kiệm được đều chuyển thẳng thành lợi nhuận. BigAI tập trung vào dữ liệu thời gian thực và bài toán tối ưu.
Bối cảnh
Thách thức dữ liệu đặc thù của ngành
Những rào cản BigAI gặp lặp lại ở hầu hết doanh nghiệp trong ngành.
Dữ liệu thời gian thực trước, tối ưu sau
Không thể tối ưu tuyến nếu không biết phương tiện đang ở đâu. Vì vậy dự án logistics thường bắt đầu bằng tầng dữ liệu thời gian thực, rồi mới tới thuật toán định tuyến.
Không biết hàng đang ở đâu
Dữ liệu vị trí cập nhật chậm khiến điều phối bị động và không cam kết được thời gian giao.
Tuyến giao hàng lập thủ công
Điều phối viên xếp tuyến bằng kinh nghiệm, không tính được điều kiện giao thông thực tế.
Vận đơn nhập tay
Hàng nghìn vận đơn mỗi ngày được gõ lại thủ công, chậm và sai sót.
Ứng dụng
Bài toán → Giải pháp → Lợi ích đo được
Vuốt ngang để xem đầy đủ bảng
| Bài toán nghiệp vụ | Giải pháp BigAI | Lợi ích đo được |
|---|---|---|
| Điều phối bị động vì thiếu dữ liệu thời gian thực<br><span class="small muted">Cập nhật vị trí theo giờ</span> | Nền tảng streaming theo dõi vị trí và trạng thái đơn hàng | 30 giây độ trễ theo dõi phương tiện |
| Quãng đường vận chuyển dư thừa<br><span class="small muted">Xếp tuyến thủ công</span> | Thuật toán định tuyến kết hợp dữ liệu giao thông thực tế | −19% quãng đường vận chuyển |
| Nhập vận đơn thủ công<br><span class="small muted">Hàng nghìn chứng từ mỗi ngày</span> | OCR vận đơn tiếng Việt tích hợp thẳng vào hệ thống TMS | −95% thời gian xử lý một vận đơn |
Dự án tiêu biểu
Dự án trong ngành
Tuân thủ
BigAI thiết kế để vượt qua vòng phê duyệt
Chịu tải cao điểm
Hạ tầng co giãn theo mùa cao điểm cuối năm mà không phải trả chi phí đỉnh quanh năm.