Theo Bộ Kinh tế, Thương mại và Công nghiệp (METI), Nhật Bản sẽ thiếu hụt khoảng 240.000 tài xế logistics vào năm 2027, và đến năm 2030, hơn 30% nhu cầu logistics sẽ không được đáp ứng. Theo Bộ Nông nghiệp, Lâm nghiệp và Thủy sản, dân số gặp khó khăn trong việc mua sắm (những người có khả năng tiếp cận hạn chế với hàng tạp hóa) là 9,04 triệu người tính đến năm 2020. Theo "Ước tính Tương lai Thị trường Lao động 2035" của Viện Nghiên cứu Persol và Đại học Chuo, nhu cầu lao động vào năm 2035 dự kiến là 75,05 triệu người, trong khi nguồn cung lao động dự kiến là 71,22 triệu người.
Với tương lai đang đến gần, các công ty bán lẻ đang dự báo tình trạng thiếu hụt lao động tiềm ẩn dựa trên tình hình tuyển dụng, kế hoạch mở cửa hàng và tính toán lương hưu. Chỉ giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động thôi là chưa đủ để duy trì hoạt động kinh doanh. Để đạt được tăng trưởng lợi nhuận ổn định, nhu cầu về robot để đồng thời cải thiện hiệu quả hoạt động và độ tinh vi ngày càng trở nên cấp thiết.
Việc Amazon mua lại công ty phát triển robot Kiva Systems với giá 775 triệu đô la vào năm 2012 là chất xúc tác thúc đẩy việc sử dụng robot trong bán lẻ. Sau đó, công ty đã áp dụng nhiều công nghệ khác nhau để giảm 25% chi phí giao hàng.
Theo chân Amazon, Walmart bắt đầu thử nghiệm giao hàng bằng máy bay không người lái vào năm 2015, và năm 2017 đã giới thiệu robot Symbotic đến các trung tâm phân phối của mình để hỗ trợ tự động hóa kho hàng. Cùng năm đó, Walmart bắt đầu hợp tác với Bossa Nova Robotics về robot kiểm kê và quét kệ hàng.
Năm 2019, Walmart đã mở một cửa hàng thử nghiệm dựa trên AI (IRL) tại New York và bắt đầu hợp tác với công ty xe tự lái Nuro. Năm 2020, Walmart bắt đầu triển khai dịch vụ giao hàng tạp hóa bằng máy bay không người lái với Flytrex, nhanh chóng củng cố quan hệ đối tác và các thử nghiệm trong lĩnh vực robot và AI.
Năm 2020, robot Symbotic đã được triển khai tại tất cả 42 trung tâm phân phối, giúp giảm 40% chi phí giao hàng cho mỗi đơn hàng vào năm 2024. Bất chấp những tiến bộ và thành công này, ngay cả Walmart, nhà bán lẻ lớn nhất thế giới, vẫn tiếp tục thử nghiệm, bằng chứng là việc chấm dứt hợp đồng cung cấp robot cửa hàng với Bossa Nova Robotics, vốn đã được mở rộng lên 1.000 cửa hàng, do lo ngại về lợi tức đầu tư (ROI).
Gần đây hơn, Walmart đã đạt được mục tiêu 20% đơn hàng được giao trong vòng ba giờ vào năm 2024 và giảm 40% chi phí cho mỗi lần giao hàng, đồng thời có kế hoạch cung cấp dịch vụ tự động tại khoảng 65% cửa hàng và sử dụng thiết bị tự động tại khoảng 55% trung tâm hoàn tất đơn hàng vào cuối năm tài chính 2026.
Simbe Robotics, công ty hàng đầu về trực quan hóa hàng tồn kho tại Mỹ, đã công bố robot quản lý hàng tồn kho "Tally 3.0" vào năm 2020. Các điểm chính và kết quả được trình bày dưới đây.
- Có khả năng đọc dữ liệu từ khoảng cách hơn 70 cm
- Độ chính xác nhận dạng đạt 99%
- Hiệu suất xử lý dữ liệu được nâng cao cho phép kiểm tra tình trạng hàng tồn kho liền mạch
- Tỷ lệ phát hiện hết hàng cao hơn 10 lần so với xử lý thủ công
- Giảm trung bình 20% số lượng mặt hàng hết hàng
- Dữ liệu được cải thiện dẫn đến doanh số hàng năm tăng 2%
Không chỉ đạt được những cải tiến về vận hành mà doanh số cũng tăng lên. Tính đến năm 2020, thật dễ dàng để hình dung các nhà bán lẻ Mỹ đang tiếp tục phát huy thành tích của mình và lên kế hoạch cho giai đoạn tiếp theo.
Trong khi các nhà bán lẻ Nhật Bản thường đi theo xu hướng công nghệ của Mỹ, Fast Retailing, AEON, Rakuten, Parco, 7-Eleven Japan và Yodobashi Camera đang tích cực thúc đẩy công nghệ robot song song với xu hướng toàn cầu.
Tại Nhật Bản, nơi diện tích đất đai và không gian cửa hàng nhỏ gọn hơn so với Mỹ, giao hàng chặng cuối và robot tại cửa hàng được kỳ vọng sẽ khả thi và thuận tiện hơn. Robot có thể được phân loại thành năm ứng dụng sau:
(1) Vận hành Cửa hàng & Dịch vụ Khách hàng :
Dịch vụ & Hướng dẫn Khách hàng ( Hướng dẫn Tầng, Tìm kiếm Sản phẩm, Robot Đàm thoại ), Tạo Trải nghiệm Khách hàng ( Sự kiện & Trình diễn, Hỗ trợ Tiếp thị ), Hỗ trợ Đa ngôn ngữ & Phổ quát ( Khách hàng Nước ngoài & Khách hàng Khuyết tật )
(2) Hàng tồn kho & Quản lý Hàng tồn kho ( Hình ảnh hóa hàng tồn kho tại cửa hàng ) :
Quét Kệ ( Kiểm tra Hàng hết hàng, Hàng trưng bày sai và Nhãn ), Hàng tồn kho Tự động ( Liên kết Camera/RFID ), Tích hợp Dữ liệu ( Cải thiện Độ chính xác Hàng tồn kho → Tối ưu hóa Bổ sung )
(3) Kho & Sân sau Cửa hàng ( Hiệu quả Chuỗi Cung ứng ):
Vận chuyển & Phân loại ( Vận chuyển/Phân loại Tự động bằng Lái xe Tự động ), Hỗ trợ Lấy hàng ( Robot Cộng tác và Robot Cánh tay ), Tối ưu hóa Nhập/Xuất & Lưu trữ ( Hệ thống Kho tự động, Quản lý Vị trí Hàng tồn kho )
(4) Giao hàng & Chặng cuối:
Robot Giao hàng Tự động ( Giao hàng gần cửa hàng/Đặt hàng thương mại điện tử & Giao hàng tại cửa hàng ), Giao hàng bằng máy bay không người lái ( Giao hàng cự ly ngắn & Giao hàng tức thì ), Hỗ trợ nhận hàng ( Giao hàng tại lề đường/Tủ khóa không người trông coi )
(5) An ninh và Giám sát ( bao gồm quản lý an toàn và môi trường )
Robot an ninh và giám sát (tuần tra cửa hàng, phát hiện người/vật thể khả nghi), robot vệ sinh và khử trùng (lau sàn, quản lý vệ sinh), quản lý môi trường (tích hợp cảm biến cho điều hòa không khí, chiếu sáng, phát hiện cháy, v.v.)
Ba thách thức khi sử dụng robot
Việc triển khai robot cho các ứng dụng này và đạt được hiệu quả vận hành cũng như lợi ích về chi phí gặp phải một số thách thức.
(1) Tính toán ROI hợp lý
Việc quyết định đầu tư vào robot nếu không xác định rõ ràng lợi tức đầu tư có thể rất khó khăn. Tuy nhiên, việc tính toán giờ làm việc và tác động của việc robot thay thế chúng không có nghĩa là có thể sa thải nhân viên, cũng như việc giảm chi phí lao động chỉ bằng cách loại bỏ một số công việc nhất định. Việc chuyển đổi giờ làm việc thành chi phí lao động chỉ là hình thức.
Mặc dù có thể kỳ vọng doanh số và lợi nhuận sẽ tăng do sự gia tăng của thương mại điện tử và các đơn đặt hàng giao hàng tại cửa hàng, nhưng điều này cũng tạo ra sự không chắc chắn, vì không rõ liệu "những khách hàng đáng lẽ đã đến cửa hàng" có thực sự thay đổi hay không.
Do đó, các quyết định đầu tư trở nên dễ dàng hơn ở những lĩnh vực không yêu cầu sự can thiệp của con người, nơi cần xử lý một lượng lớn dữ liệu và vật liệu, khiến chúng trở nên bất khả thi. Việc sử dụng robot trong những lĩnh vực này cho phép tập trung nguồn nhân lực vào các lĩnh vực mới và giảm chi phí tuyển dụng mới.
(2) Tuân thủ các Quy định Pháp lý và Tiêu chuẩn An toàn
Cần có công nghệ và hệ thống vận hành có thể tuân thủ các quy định, chẳng hạn như giới hạn tốc độ trên đường công cộng, giám sát và vận hành từ xa, các điều kiện thiết kế như thời tiết, môi trường đường xá, thời gian và quyền riêng tư dữ liệu khi lắp đặt camera AI. Điều này đòi hỏi phải cân nhắc đến đầu tư phát triển và chi phí nhân sự.
(3) Tích hợp với các Hệ thống Hiện có
Cần tích hợp với các hệ thống quản lý kho, hệ thống vận chuyển và giao hàng, hệ thống quản lý đơn hàng, v.v. hiện có và tích hợp theo thời gian thực, điều này đòi hỏi đầu tư và thời gian. Nếu không có những điều này, ngay cả khi đạt được kết quả và vận hành tốt tại các cửa hàng thí điểm, khả năng mở rộng sẽ là một vấn đề khi mở rộng lên hàng trăm hoặc hàng nghìn cửa hàng.
Chìa khóa là "Trải nghiệm Khách hàng"
Tại thị trường bán lẻ Nhật Bản, việc mở cửa hàng mới hiện đang rất khó khăn, khiến việc tăng doanh số và lợi nhuận tại các cửa hàng hiện có trở thành ưu tiên hàng đầu. Tuy nhiên, đây không phải là một nhiệm vụ dễ dàng, và chắc chắn sẽ có nhiều công ty tìm cách đảm bảo lợi nhuận thông qua việc cắt giảm chi phí.
Trong bối cảnh như vậy, việc ngần ngại đầu tư lớn vào robot và tăng chi phí là điều dễ hiểu. Ngay cả khi hiệu quả hoạt động được cải thiện, sẽ phản tác dụng nếu chi phí đầu tư dẫn đến tăng doanh thu và giảm lợi nhuận. Vì lý do này, nếu chúng ta không cân nhắc liệu đầu tư vào robot có dẫn đến cải thiện giá trị trải nghiệm khách hàng hay không, chúng ta sẽ chỉ giới hạn trong việc so sánh giờ hoạt động và chi phí lao động, khiến việc đưa ra quyết định rõ ràng và xác minh sau khi kết thúc hoạt động trở nên khó khăn.
Tôi tin rằng việc tập trung vào cách thức đầu tư vào robot kết nối với giá trị trải nghiệm khách hàng chính là chìa khóa để mở rộng việc sử dụng robot trong thị trường bán lẻ.
( Nguồn tiếng Nhật )
Với tương lai đang đến gần, các công ty bán lẻ đang dự báo tình trạng thiếu hụt lao động tiềm ẩn dựa trên tình hình tuyển dụng, kế hoạch mở cửa hàng và tính toán lương hưu. Chỉ giải quyết tình trạng thiếu hụt lao động thôi là chưa đủ để duy trì hoạt động kinh doanh. Để đạt được tăng trưởng lợi nhuận ổn định, nhu cầu về robot để đồng thời cải thiện hiệu quả hoạt động và độ tinh vi ngày càng trở nên cấp thiết.
Việc Amazon mua lại công ty phát triển robot Kiva Systems với giá 775 triệu đô la vào năm 2012 là chất xúc tác thúc đẩy việc sử dụng robot trong bán lẻ. Sau đó, công ty đã áp dụng nhiều công nghệ khác nhau để giảm 25% chi phí giao hàng.
Theo chân Amazon, Walmart bắt đầu thử nghiệm giao hàng bằng máy bay không người lái vào năm 2015, và năm 2017 đã giới thiệu robot Symbotic đến các trung tâm phân phối của mình để hỗ trợ tự động hóa kho hàng. Cùng năm đó, Walmart bắt đầu hợp tác với Bossa Nova Robotics về robot kiểm kê và quét kệ hàng.
Năm 2019, Walmart đã mở một cửa hàng thử nghiệm dựa trên AI (IRL) tại New York và bắt đầu hợp tác với công ty xe tự lái Nuro. Năm 2020, Walmart bắt đầu triển khai dịch vụ giao hàng tạp hóa bằng máy bay không người lái với Flytrex, nhanh chóng củng cố quan hệ đối tác và các thử nghiệm trong lĩnh vực robot và AI.
Năm 2020, robot Symbotic đã được triển khai tại tất cả 42 trung tâm phân phối, giúp giảm 40% chi phí giao hàng cho mỗi đơn hàng vào năm 2024. Bất chấp những tiến bộ và thành công này, ngay cả Walmart, nhà bán lẻ lớn nhất thế giới, vẫn tiếp tục thử nghiệm, bằng chứng là việc chấm dứt hợp đồng cung cấp robot cửa hàng với Bossa Nova Robotics, vốn đã được mở rộng lên 1.000 cửa hàng, do lo ngại về lợi tức đầu tư (ROI).
Gần đây hơn, Walmart đã đạt được mục tiêu 20% đơn hàng được giao trong vòng ba giờ vào năm 2024 và giảm 40% chi phí cho mỗi lần giao hàng, đồng thời có kế hoạch cung cấp dịch vụ tự động tại khoảng 65% cửa hàng và sử dụng thiết bị tự động tại khoảng 55% trung tâm hoàn tất đơn hàng vào cuối năm tài chính 2026.
Simbe Robotics, công ty hàng đầu về trực quan hóa hàng tồn kho tại Mỹ, đã công bố robot quản lý hàng tồn kho "Tally 3.0" vào năm 2020. Các điểm chính và kết quả được trình bày dưới đây.
- Có khả năng đọc dữ liệu từ khoảng cách hơn 70 cm
- Độ chính xác nhận dạng đạt 99%
- Hiệu suất xử lý dữ liệu được nâng cao cho phép kiểm tra tình trạng hàng tồn kho liền mạch
- Tỷ lệ phát hiện hết hàng cao hơn 10 lần so với xử lý thủ công
- Giảm trung bình 20% số lượng mặt hàng hết hàng
- Dữ liệu được cải thiện dẫn đến doanh số hàng năm tăng 2%
Không chỉ đạt được những cải tiến về vận hành mà doanh số cũng tăng lên. Tính đến năm 2020, thật dễ dàng để hình dung các nhà bán lẻ Mỹ đang tiếp tục phát huy thành tích của mình và lên kế hoạch cho giai đoạn tiếp theo.
Trong khi các nhà bán lẻ Nhật Bản thường đi theo xu hướng công nghệ của Mỹ, Fast Retailing, AEON, Rakuten, Parco, 7-Eleven Japan và Yodobashi Camera đang tích cực thúc đẩy công nghệ robot song song với xu hướng toàn cầu.
Tại Nhật Bản, nơi diện tích đất đai và không gian cửa hàng nhỏ gọn hơn so với Mỹ, giao hàng chặng cuối và robot tại cửa hàng được kỳ vọng sẽ khả thi và thuận tiện hơn. Robot có thể được phân loại thành năm ứng dụng sau:
(1) Vận hành Cửa hàng & Dịch vụ Khách hàng :
Dịch vụ & Hướng dẫn Khách hàng ( Hướng dẫn Tầng, Tìm kiếm Sản phẩm, Robot Đàm thoại ), Tạo Trải nghiệm Khách hàng ( Sự kiện & Trình diễn, Hỗ trợ Tiếp thị ), Hỗ trợ Đa ngôn ngữ & Phổ quát ( Khách hàng Nước ngoài & Khách hàng Khuyết tật )
(2) Hàng tồn kho & Quản lý Hàng tồn kho ( Hình ảnh hóa hàng tồn kho tại cửa hàng ) :
Quét Kệ ( Kiểm tra Hàng hết hàng, Hàng trưng bày sai và Nhãn ), Hàng tồn kho Tự động ( Liên kết Camera/RFID ), Tích hợp Dữ liệu ( Cải thiện Độ chính xác Hàng tồn kho → Tối ưu hóa Bổ sung )
(3) Kho & Sân sau Cửa hàng ( Hiệu quả Chuỗi Cung ứng ):
Vận chuyển & Phân loại ( Vận chuyển/Phân loại Tự động bằng Lái xe Tự động ), Hỗ trợ Lấy hàng ( Robot Cộng tác và Robot Cánh tay ), Tối ưu hóa Nhập/Xuất & Lưu trữ ( Hệ thống Kho tự động, Quản lý Vị trí Hàng tồn kho )
(4) Giao hàng & Chặng cuối:
Robot Giao hàng Tự động ( Giao hàng gần cửa hàng/Đặt hàng thương mại điện tử & Giao hàng tại cửa hàng ), Giao hàng bằng máy bay không người lái ( Giao hàng cự ly ngắn & Giao hàng tức thì ), Hỗ trợ nhận hàng ( Giao hàng tại lề đường/Tủ khóa không người trông coi )
(5) An ninh và Giám sát ( bao gồm quản lý an toàn và môi trường )
Robot an ninh và giám sát (tuần tra cửa hàng, phát hiện người/vật thể khả nghi), robot vệ sinh và khử trùng (lau sàn, quản lý vệ sinh), quản lý môi trường (tích hợp cảm biến cho điều hòa không khí, chiếu sáng, phát hiện cháy, v.v.)
Ba thách thức khi sử dụng robot
Việc triển khai robot cho các ứng dụng này và đạt được hiệu quả vận hành cũng như lợi ích về chi phí gặp phải một số thách thức.
(1) Tính toán ROI hợp lý
Việc quyết định đầu tư vào robot nếu không xác định rõ ràng lợi tức đầu tư có thể rất khó khăn. Tuy nhiên, việc tính toán giờ làm việc và tác động của việc robot thay thế chúng không có nghĩa là có thể sa thải nhân viên, cũng như việc giảm chi phí lao động chỉ bằng cách loại bỏ một số công việc nhất định. Việc chuyển đổi giờ làm việc thành chi phí lao động chỉ là hình thức.
Mặc dù có thể kỳ vọng doanh số và lợi nhuận sẽ tăng do sự gia tăng của thương mại điện tử và các đơn đặt hàng giao hàng tại cửa hàng, nhưng điều này cũng tạo ra sự không chắc chắn, vì không rõ liệu "những khách hàng đáng lẽ đã đến cửa hàng" có thực sự thay đổi hay không.
Do đó, các quyết định đầu tư trở nên dễ dàng hơn ở những lĩnh vực không yêu cầu sự can thiệp của con người, nơi cần xử lý một lượng lớn dữ liệu và vật liệu, khiến chúng trở nên bất khả thi. Việc sử dụng robot trong những lĩnh vực này cho phép tập trung nguồn nhân lực vào các lĩnh vực mới và giảm chi phí tuyển dụng mới.
(2) Tuân thủ các Quy định Pháp lý và Tiêu chuẩn An toàn
Cần có công nghệ và hệ thống vận hành có thể tuân thủ các quy định, chẳng hạn như giới hạn tốc độ trên đường công cộng, giám sát và vận hành từ xa, các điều kiện thiết kế như thời tiết, môi trường đường xá, thời gian và quyền riêng tư dữ liệu khi lắp đặt camera AI. Điều này đòi hỏi phải cân nhắc đến đầu tư phát triển và chi phí nhân sự.
(3) Tích hợp với các Hệ thống Hiện có
Cần tích hợp với các hệ thống quản lý kho, hệ thống vận chuyển và giao hàng, hệ thống quản lý đơn hàng, v.v. hiện có và tích hợp theo thời gian thực, điều này đòi hỏi đầu tư và thời gian. Nếu không có những điều này, ngay cả khi đạt được kết quả và vận hành tốt tại các cửa hàng thí điểm, khả năng mở rộng sẽ là một vấn đề khi mở rộng lên hàng trăm hoặc hàng nghìn cửa hàng.
Chìa khóa là "Trải nghiệm Khách hàng"
Tại thị trường bán lẻ Nhật Bản, việc mở cửa hàng mới hiện đang rất khó khăn, khiến việc tăng doanh số và lợi nhuận tại các cửa hàng hiện có trở thành ưu tiên hàng đầu. Tuy nhiên, đây không phải là một nhiệm vụ dễ dàng, và chắc chắn sẽ có nhiều công ty tìm cách đảm bảo lợi nhuận thông qua việc cắt giảm chi phí.
Trong bối cảnh như vậy, việc ngần ngại đầu tư lớn vào robot và tăng chi phí là điều dễ hiểu. Ngay cả khi hiệu quả hoạt động được cải thiện, sẽ phản tác dụng nếu chi phí đầu tư dẫn đến tăng doanh thu và giảm lợi nhuận. Vì lý do này, nếu chúng ta không cân nhắc liệu đầu tư vào robot có dẫn đến cải thiện giá trị trải nghiệm khách hàng hay không, chúng ta sẽ chỉ giới hạn trong việc so sánh giờ hoạt động và chi phí lao động, khiến việc đưa ra quyết định rõ ràng và xác minh sau khi kết thúc hoạt động trở nên khó khăn.
Tôi tin rằng việc tập trung vào cách thức đầu tư vào robot kết nối với giá trị trải nghiệm khách hàng chính là chìa khóa để mở rộng việc sử dụng robot trong thị trường bán lẻ.
( Nguồn tiếng Nhật )
Có thể bạn sẽ thích