Giao hàng chặng cuối kết hợp giữa xe tải và máy bay không người lái – thuật toán Flexible Drones Traveling Salesman Problem
Nhóm: Flexible Drones Solution
LĨNH VỰC CôNG NGHệ
Giao hàng chặng cuối kết hợp giữa xe tải và máy bay không người lái – thuật toán Flexible Drones Traveling Salesman Problem
Giao hàng chặng cuối kết hợp giữa xe tải và máy bay không người lái – thuật toán Flexible Drones Traveling Salesman Problem
Giao hàng chặng cuối kết hợp giữa xe tải và máy bay không người lái – thuật toán Flexible Drones Traveling Salesman Problem
Giao hàng chặng cuối kết hợp giữa xe tải và máy bay không người lái – thuật toán Flexible Drones Traveling Salesman Problem
Giao hàng chặng cuối kết hợp giữa xe tải và máy bay không người lái – thuật toán Flexible Drones Traveling Salesman Problem
Giao hàng chặng cuối kết hợp giữa xe tải và máy bay không người lái – thuật toán Flexible Drones Traveling Salesman Problem
Giao hàng chặng cuối kết hợp giữa xe tải và máy bay không người lái – thuật toán Flexible Drones Traveling Salesman Problem
Nhóm: Flexible Drones Solution
LĨNH VỰC CôNG NGHệGiới thiệu sản phẩm:
Ngày nay, khi xã hội ngày càng hiện đại, khách hàng ngày càng có xu hướng sử dụng thương mại điện tử cho mục đích mua sắm. Dữ liệu từ Statista cho thấy doanh thu của thị trường thương mại điện tử tại Việt Nam năm 2021 ước đạt khoảng 13.7 tỷ USD (Statista, 2022), tăng khoảng 3.6 lần so với năm 2014. Cùng với đó là việc gia tăng sử dụng các thiết bị di động tại Việt Nam, ước đạt 93,5 triệu điện thoại thông minh đã được sử dụng tính tới cuối tháng 3/2022 (Bộ Thông tin truyền thông, 2022). Do đó, có hiện tượng chuyển dịch hành vi tiêu dùng từ các kênh truyền thống sang các kênh trực tuyến nhờ tận dụng tối đa các dịch vụ hiện đại, tiện lợi với chi phí chấp nhận được. Hệ quả là, từ phía cung, có sự phát triển của các nhà cung ứng thương mại điện tử khi mà doang thu của các công ty trong lĩnh vực này vẫn tăng trưởng đều đặn khoảng 6%, đạt 13,7 tỉ USD trong năm 2021 (Sách trắng TMĐT Việt Nam, 2022). Trong bối cảnh đó, các phương thức giao hàng hiện đại với phương châm “nhanh hơn, rẻ hơn, và xanh hơn” (Accenture, 2022) trở thành yêu cầu gần như bắt buộc đối với các hãng cung ứng. Và khi công nghệ tự động hóa ngày càng được nâng cao, các mô hình giao hàng chặng cuối (“last-mile delivery”, tức là chặng từ nhà phân phối tới người tiêu dùng cuối cùng) tự động đã được chú ý cả trong giới học thuật lẫn các ứng dụng công nghiệp. Các loại hình robot giao hàng chặng cuối chạy trên đường phố đã xuất hiện tại Nhật Bản, Trung Quốc và được đánh giá là sẽ thay thế công việc giản đơn của các shipper vốn không hiệu quả về chi phí (tính trên mỗi đơn hàng), xả thải (từ xe máy) và áp lực hạ tầng giao thông (kẹt xe). Trong bối cảnh đó, chúng tôi hướng tới hình thức giao hàng vượt trội hơn về tốc độ so với mô hình giao hàng truyền thống (dùng shipper con người) lẫn mô hình autobot (chạy trên đường) bằng mô hình giao hàng chặng cuối kết hợp giữa một (một vài) xe tải kết hợp với nhiều máy bay không người lái (drones) trên một tuyến đường tối ưu dựa vào thông tin các điểm giao hàng, trong đó xe tải vừa chở drones, vừa chở hàng hóa đã được lên đơn, và vừa giao hàng cho một điểm; đồng thời xe tải có nhiệm vụ phóng/thu hồi drones, và drones có nhiệm vụ giao hàng tại các điểm được chỉ định trong cụm tại điểm dừng của xe tải. Phương pháp này được đánh giá sẽ rút ngắn thời gian phục vụ khách hàng cũng như cải thiện các chỉ số giao hàng như nâng cao chất lượng dịch vụ. Ví dụ tại Mỹ mỗi năm, việc hoán đổi các chuyến đi bằng ô tô để giao hàng bằng máy bay không người lái có thể cắt giảm tới 294 triệu dặm đường bộ và 114.000 tấn carbon dioxide trong một khu vực đô thị duy nhất (Virginia Tech, 2021). Sản phẩm là ý tưởng giải pháp triển khai 5 bước: bước 1 thiết kế phần mềm (giao diện API) nhằm cung cấp cho các bên tham gia giao diện tương tác (dự kiến thời gian hoàn thành từ 1-2 năm); bước 2, tích hợp thuật toán tối ưu (đã được kiểm chứng bởi bài báo khoa học) vào phần lõi của phần mềm hệ thống nhằm đưa ra giải pháp giao hàng tối ưu cho đội xe (đã có); bước 3, xây dựng mô hình mẫu thử (prototype) trên phạm vi nhỏ (dự kiến thời gian thực hiện 1-2 năm) nhằm đánh giá các tham số khi triển khai mô hình công nghiệp và tiếp tục triển khai mô hình mẫu thử tới mức tối ưu; bước 4 (sau 1-2 năm) chuẩn bị cơ sở vật chất cho hệ thống; và bước 5 triển khai ứng dụng công nghiệp khi các điều kiện pháp lý, kỹ thuật cho phép. Tổng thời gian chuẩn bị tối đa 6 năm. Hiện tại sản phẩm đang ở bước 1 và bước 2 (tập trung thuật toán giao hàng) và viết giao diện API để chuẩn bị cho bước tiếp theo. Thông qua cuộc thi này, nhóm phát triển mong muốn giới thiệu ý tưởng để có được sự quan tâm đầu tư từ các nhà phát triển đã có kinh nghiệm nhằm đẩy nhanh tốc độ bước 1, bước 2, đặc biệt là nguồn vốn đầu tư cho bước 1 để đẩy nhanh tốc độ nghiên cứu phát triển API, rồi sau đó khi các điều kiện pháp lý và kỹ thuật cho phép, chúng tôi đã có sẵn giải pháp để đẩy nhanh tốc độ thương mại hóa.
Tính năng cơ bản:
Lần đầu tiên trong hệ thống phân phối chặng cuối tại Việt Nam, chúng tôi giới thiệu một mô hình hoàn toàn mới kết hợp giữa giao hàng bằng xe tải và drones. Điều đặc biệt hơn là chúng tôi tự phát triển thuật toán tối ưu hệ thống giao hàng này và không phụ thuộc vào bất kì phần mềm nào thuê ngoài, do đó, chúng tôi có thể tự hiệu chỉnh, tùy chỉnh theo nhu cầu mong muốn của bài toán thực tế (ví dụ, có nhiều hơn 1 kho hàng trên toàn tuyến; có tối đa n phương tiện chạy trên toàn tuyến; lập thời gian biểu của từng tuyến nếu việc lấy hàng/nhận hàng được cố định; có thêm các tham số khác như cửa sổ thời gian, khối lượng chuyên chở tối đa với xe tải…). Các mã code được viết trên nền ngôn ngữ Python, và hiệu năng thử nghiệm trên máy tính bàn 16 GB DDR RAM core i7 cho thấy để ra được giải pháp gần tối ưu cho đường đi của xe tải và drones trong mạng lưới 150 khách hàng, bộ codes mất thời gian xử lí dưới 300 giây, do đó, chúng tôi đánh giá từ khâu lên danh sách giao đơn tới khâu ra giải pháp định tuyến không mất nhiều thời gian để triển khai, tăng tính cơ động cho giải pháp. Nếu giải pháp được triển khai vào thực tế có khả năng đáp ứng được nhiều yêu cầu cơ bản của một hệ thống giao hàng chặng cuối và đáp ứng được các yêu cầu về mặt hiệu quả kinh tế cho doanh nghiệp phân phối và hiệu quả xã hội. Cụ thể: Thứ nhất giải pháp cung cấp một cách thức tiếp cận giao hàng nhanh chóng dựa vào tốc độ bay của drones. Với vận tốc tối đa có thể đạt được 80km/h và bay trên độ cao khoảng 100m so với mặt đất sẽ giúp việc di chuyển của drone tránh được chướng ngại trên mặt đất. Drones không chịu cảnh tắc đường, kẹt xe. Ngoài ra bán kính bay tối đa (trong giới hạn pin) của drones đạt khoảng 10km nên phạm vi phục vụ rộng. Do đó, mở rộng các đội giao hàng theo cách tiếp cận này sẽ giúp doanh nghiệp phân phối mở rộng số lượng đơn hàng. Theo ước tính của chúng tôi đã công bố trong bài báo khoa học, với 1 xe tải và 4 drones kèm theo có thể phục vụ nhu cầu của 150 khách hàng trong một ca làm việc kéo dài 4 giờ. Nhờ vậy, năng lực phục vụ sẽ gia tăng rất nhiều so với phương pháp giao hàng truyền thống bằng xe máy/xe tải. Thứ hai, về phía cầu (nhu cầu của khách hàng), chúng tôi cho rằng phương thức này sẽ thúc đẩy khách hàng sử dụng dịch vụ bởi vì có thể cùng với số tiền bỏ ra để trả cho nhà vận chuyển, khách hàng có thể nhận hàng nhanh hơn. Hiện nay, các doanh nghiệp vận chuyển (phân phối) phải tính toán lượng đơn hàng vận chuyển tối đa trong cùng một khu vực cho người giao hàng nên để đạt được con số này có thể mất nhiều thời gian chờ đợi cho khách hàng, trong khi đó với hình thức giao nhanh/giao tức thì, khách hàng phải trả giá rất cao (lên tới gấp đôi so với giao hàng bình thường). Do đó, cách tiếp cận này được kì vọng sẽ giúp khách hàng giải quyết bài toán chi phí và thời gian nhận hàng đồng thời mà không cần có sự đánh đổi nào. Thứ ba, về phía cung (các doanh nghiệp phân phối), chi phí đầu tư đội phương tiện, phần mềm, cơ sở vật chất ban đầu tuy cao đối với doanh nghiệp khởi nghiệp nhưng tiết kiệm chi phí nhân lực, chi phí vận hành cho doanh nghiệp theo thời gian. Ngoài ra, nếu so sánh sự đầu tư đội drones so với đầu tư xe máy điện/xăng với cùng số lượng thì chi phí đầu tư drones vẫn thấp hơn. Từ đó, kéo theo đơn giá vốn cho mỗi đơn hàng giảm xuống theo thời gian, trong khi đó, với cách tiếp cận mới mẻ này (phương pháp hiện đại, giao hàng nhanh chóng, tức thời) có thể đẩy doanh thu của doanh nghiệp những năm đầu tăng dựa vào thị hiếu của người tiêu dùng (có thể tăng giá cao hơn so với bình thường khi thị trường ở thế độc quyền nhất định), dẫn đến lãi cận biên tăng. Kết quả là tốc độ hoàn vốn nhanh (gần 3 năm) và suất sinh lời nội bộ cao, phù hợp với độ rủi ro của dự án. Thứ tư, tính độc đáo của giải pháp này nằm ở cấu phần 2 (thuật toán FDTSP) giải quyết được bài toán giao hàng cho nhiều khách hàng với tổng thời gian giao hàng tối thiểu. Kết quả là doanh nghiệp chịu chi phí ít nhất cho mỗi đơn hàng giao tới khách hàng, từ đó giúp doanh nghiệp gia tăng lợi nhuận bền vững. Và theo hiểu biết hạn hẹp của chúng tôi, hiện nay các doanh nghiệp vận tải phải sử dụng các phần mềm của nước ngoài, vừa bị động về mặt bản quyền, vừa chưa có cấu phần cập nhật cho hệ thống giao hàng bằng máy bay không người lái Thứ năm, hiện tại, các doanh nghiệp chịu trách nhiệm phân phối đang sử dụng đội xe tải/xe máy giao hàng. Việc này trong tương lai gần là gánh nặng cho xã hội bởi vì nhu cầu mua hàng trực tuyến ngày càng nhiều cùng với sự phát triển của thiết bị di động và hành vi tiêu dùng. Việc này đòi hỏi lực lượng lớn lao động làm trong ngành nghề phân phối đơn hàng hóa, hậu quả là cấu trúc lao động quốc gia bị lệch khi thanh niên trong độ tuổi lao động sản xuất, lẽ ra phải tiếp cận với các nhà máy sản xuất, học hỏi trong các dây chuyền sản xuất thì lại làm công tác phân phối hàng hóa không yêu cầu kỹ năng. Về lâu dài, lao động làm trong nghề phân phối giản đơn không mang lại hiệu quả phân bổ nguồn lực lao động quốc gia. Với cách tiếp cận này, chúng tôi kì vọng giải phóng được một lượng lớn lao động giản đơn tại khu vực phân phối khi mà cách thức giao hàng tự động sẽ thay thế hiệu quả cho việc phân phối. Thứ năm, giải pháp hữu hiệu tránh ùn tắc cho không gian mặt đất. Hiện tại, cơ sở hạ tầng của các đô thị đã dần quá tải do sự gia tăng dân số cơ học. Trong bối cảnh thương mại điện tử ngày càng phát triển thì số lượt xe lưu thông trên đường sẽ vượt quá năng lực chịu tải của hạ tầng mà ngân sách không thể có để tiếp tục mở rộng đường sá. Nếu gánh nặng từ phía các đơn vị phân phối hàng hóa không được giảm tải thì tình hình sẽ càng trở nên tồi tệ hơn. Ý tưởng này giúp giải phóng không gian mặt đất cho các đơn hàng tải trọng nhẹ (quần áo, sách vở, thiết bị điện tử, đồ ăn…), qua đó, giúp giảm vấn nạn giao thông đông đúc tại các thành phố lớn. Thứ sáu, giải pháp “zero carbon” khi hướng tới các thiết bị chạy điện. Trong tương lai, với sự phát triển của xe điện, xe tải có thể chạy hoàn toàn bằng điện thì giải pháp này sẽ mang lại tính hiệu quả giảm phát thải về 0, phù hợp với chiến lược quốc gia về triệu tiêu khí nhà kính. Do đó, chúng tôi kì vọng rằng giải pháp này sẽ được chấp nhận khi các điều kiện pháp lý về hoạt động drones được nới lỏng theo chiều hướng chấp nhận xu thế kỹ thuật trong hoạt động sản xuất kinh doanh (chúng tôi được biết rằng đã có các ý kiến về việc điều chỉnh văn bản pháp lý trong hoạt động của drones ứng dụng trong nông nghiệp nên điều chỉnh drones ứng dụng trong công nghiệp cũng sẽ sớm được hình thành để bắt kịp xu hướng phát triển của kỹ thuật)
Xuất xứ sản phẩm:
Nhóm FDTSP gồm 2 thành viên (Nguyễn Anh Tú + Nguyễn Toàn Khoa). Ý tưởng được phát triển từ một ý tưởng khoa học đã được công bố trên tạp chí học thuật Expert System with Applications (chuẩn Q1/SCIE/Web of Science) về lĩnh vực ứng dụng. Địa chỉ bài báo: 10.1016/j.eswa.2022.118351 Hiện tại, mô hình thuật toán và bộ codes đã được chứng minh tính đúng đắn bởi tạp chí học thuật, nhóm muốn triển khai ý tưởng này vào áp dụng công nghiệp và trải qua các bước như đề cập ở trên từ khâu demo ý tưởng (thiết kế và chạy thử theo phương án 1 đội xe và các drones đi kèm), sau đó đánh giá và cải tiến tiếp để đánh giá tính khả thi về kỹ thuật trong các lần thử, trước khi kết luận chính thức về tính khả thi công nghiệp. Nhóm phát triển chịu trách nhiệm triển khai toàn bộ phần mềm/mã nguồn cho thuật toán này.
Mô tả cơ bản:
Giải pháp gồm 5 cấu phần chính được triển khai song song nhau như sau:
Phần phân tích thuật toán FDTSP này chúng tôi sẽ trình bày chi tiết dưới đây (lưu ý rằng chúng tôi trình bày chiều giao hàng từ kho tới khách hàng cuối, hoàn toàn tương tự với chiều nhận hàng về kho từ nhà bán lẻ)
Giả sử rằng nhà phân phối nhận được yêu cầu hàng hóa từ phía khách hàng, sau khi kiểm tra trong kho có hàng hóa đó hoặc hàng hóa đã về kho thì danh sách vận chuyển sẽ được lên (lên đơn hàng) và chuẩn bị cho việc vận chuyển tới tận cửa nhà khách hàng. Thuật toán FDTSP sẽ hoạt động cụ thể như sau:
Hình 4 (bên trái) mô tả số lượng đơn hàng yêu cầu trong ngày từ phía khách hàng mà nhà phân phối phải giải quyết được phân bố trong một diện tích xác định trước (ví dụ, một khu vực, một thành phố) biểu diễn bởi hình vuông viền đen bao quanh. Mỗi phiên làm việc: sáng, chiều, hoặc tối được tính là 4 giờ đồng hồ, nhằm thuận tiện phân bố thời gian làm việc trong ngày của nhà cung ứng với lái xe và hậu cần chuẩn bị tại kho. Hình 4 (bên phải) mô tả ví dụ rằng nhà cung ứng phải giải quyết đơn hàng được giao đi trong buổi sáng (các nodes màu xanh lá cây).
Đầu tiên, thuật toán phân cụm (phân cụm chia đôi Bisecting K-means) được áp dụng để phân chia các cụm khách hàng trong phiên làm việc. Thuật toán phân cụm phải đảm bảo 2 yếu tố: (1) các khách hàng gần nhau (Dựa trên khoảng cách) sẽ được phân chia vào cùng cụm; và (2) số lượng khách hàng tối đa trong cụm không vượt quá năng lực phục vụ của hệ thống xe tải + drones (ví dụ: nếu có một xe tải và 3 drones đi cùng thì số lượng khách hàng trong cụm không vượt quá 4, tức là có 1 node do xe tải phục vụ và 3 nodes còn lại do drones phục vụ; lưu ý rằng nếu cụm có 2 hay 3 nodes thì vẫn thỏa, lúc đó sẽ có ít nhất 1 drone không phóng khỏi xe tải để giao hàng).
Hình 4 (bên phải) mô tả kết quả các cụm được phân chia trong phiên làm việc buổi sáng. Trong đó, các node màu xanh lá cây được chỉ định cho drones giao hàng; node màu xanh da trời được chỉ định cho giao hàng bằng xe tải (lưu ý rằng, thuật toán phân cụm sẽ chỉ ra điểm trung tâm của mỗi cụm, và chúng tôi lấy điểm khách hàng gần nhất với trung tâm cụm sẽ là điểm giao hàng của xe tải). Tại nút xe tải, xe tải vừa giao hàng cho khách hàng cần nhận hàng, đồng thời tại nút đó, drones sẽ được phóng ra để phục các nút khách hàng màu xanh lá cây. Chúng tôi lưu ý rằng, sau khi xe tải phóng drones, nó sẽ di chuyển tiếp tục tới cụm tiếp theo để thu hồi drones. Drones sẽ bay về điểm phóng ở cụm tiếp theo nhằm cắt giảm thời gian chờ đợi của cả hệ thống.
Sau khi đã có cụm và node được phân quyền cho xe tải cũng như nodes được phân quyền cho drones, thuật toán tiếp tục tiến tới bước 2, tối ưu hóa đường đi của xe tải dựa trên các nodes đã được chỉ ra cho xe tải ở bước trước. Hình 5 mô tả việc tối ưu đường đi của xe tải. Chúng tôi lưu ý rằng việc tìm đường đi ngắn nhất giữa các điểm của xe tải là bài toán điển hình của người đưa thư (Traveling Salesman Problem), và bài toán gặp phải sự bùng nổ tổ hợp khi số lượng nodes tăng lên. Đó chính là lí do chúng tôi đề xuất phân cụm trước thay vì chọn thuật toán Covering Salesman Problem rất khó để ra được lời giải gần tối ưu trong thời gian ngắn.
Để giải được bài toán TSP cho các nodes xe tải trong các cụm, chúng tôi dùng bộ công cụ OR-Tools của Google. OR-Tools được xây dựng dựa trên thuật toán GLS (Guided Local Search) nhằm tìm ra đường đi ngắn nhất giữa các điểm. Ngoài ra, chúng tôi cũng so sánh với 2 thuật toán khác là thuật toán di truyền (Genetic Algorithm) và thuật toán ủ mô phỏng (Simulated Annealing) để thấy được GLS là ngắn nhất về tổng thời gian giao hàng. Sau khi có đường đi ngắn nhất của xe tải, thuật toán sẽ tự động tính các điểm giao hàng của drones trong từng cụm sao cho phạm vi bay của drones nằm trong giới hạn pin của drones như mô tả trong Hình 6. Chúng tôi lưu ý rằng nếu có điểm nào đó vượt quá tầm bay của drones thì chúng tôi sẽ cập nhật điểm nhận drones tại nút đó, ví dụ với “returned-node” (drone đủ pin bay tới chỗ giao hàng nhưng không đủ pin bay tới cụm tiếp theo) thì xe tải phải chờ drone bay về trước khi tới cụm tiếp theo, còn với “replaced-node” (không đủ pin để bay tới chỗ giao hàng) thì xe tải phải thay thế cho drone giao hàng tại điểm đó. Lúc đó toàn bộ tuyến đường của xe tải sẽ được cập nhật lại tính tại thời điểm có sự thay đổi về điểm giao hàng. Và tất cả quy trình này đều được lên danh sách một cách hoàn toàn tự động dựa vào tọa độ các điểm vị trí của khách hàng trên bản đồ trước khi xe tải xuất phát tại kho chứa hàng (depot) nên nhà cung ứng hoàn toàn biết được toàn bộ lộ trình của xe tải và các drones trước khi xuất phát.
Tóm lại, thuật toán sẽ tìm được đường đi cho hệ thống xe tải và drones hỗ trợ sao cho tổng thời gian tham quan tour là ngắn nhất (hàm mục tiêu).
Các thử nghiệm về các thuộc tính của mô hình như: số lượng drones trang bị trên xe tải (từ 2 tới 5 chiếc), diện tích phục vụ khách hàng (nông thôn 20x20 mile2, thành thị 5x5 mile2, ngoại ô 10x10 mile2), số lượng khách hàng trong khu vực phục vụ (20, 30, 40, 80, 100, 150 khách hàng), thời gian bay của drones (30, 60 phút), vận tốc bay của drone (40, 60, 80 dặm/giờ) cho thấy thời gian hoàn thành chặng giao hàng của FDTSP là ngắn hơn nhiều so với đội xe tải giao hàng toàn tuyến (bài toán TSP). Việc tiết kiệm được thời gian giao hàng toàn chặng chính là tiết giảm chi phí vận hành, chi phí hoạt động cho nhà phân phối.
Về chi tiết các thí nghiệm và kết quả, xin tham khảo bài báo gốc: “Improving the efficiency of last-mile delivery with the flexible drones traveling salesman problem” (10.1016/j.eswa.2022.118351)
Link video:
Yêu cầu đối với cơ sở hạ tầng cần thiết để triển khai ứng dụng sản phẩm:
1) Giao diện lập trình ứng dụng – API
2) Phần mềm quản lý nguồn lực (Enterprise Resource Planning - ERP)
3) Thuật toán FDTSP tích hợp trong phần lõi của phần mềm nhằm tối ưu hóa đường đi
4) Hệ thống vật lý triển khai ý tưởng (phương tiện, nhà kho, nhân công)
5) Nhân lực triển khai các cấu phần
Sản phẩm được phát triển trong khoảng thời gian: 1-3 năm
Số người tham gia làm: 3
Sản phẩm có mặt trên thị trường hoặc đưa vào ứng dụng rộng rãi trong khoảng thời gian: Dưới 3 tháng
Phạm vi thị trường và ngành ứng dụng:
Công nghiệp (Giao hàng chặng cuối trong Supply Chain)
Tính sáng tạo, đổi mới và công nghệ:
1. Tính đổi mới: Xuất phát từ thực tế rằng các công ty giao hàng tại Việt Nam hiện nay đang sử dụng một nguồn lực xã hội lớn vào việc đưa các gói hàng nhẹ tới tận cửa nhà khách hàng, chúng tôi cho rằng cách tiếp cận giao hàng xe tải kết hợp drones sẽ đáng giá trong tương lai gần. Thứ nhất, cách tiếp cận này nhằm đón đầu xu hướng giao hàng hiện đại để giải quyết các vấn đề kinh tế và xã hội như đã phân tích phía trên. Thứ hai, trên thế giới tuy đã có các mô hình doanh nghiệp đầu tư vào lĩnh vực giao hàng bằng drones, nhưng ở Việt Nam mô hình này chưa đi vào thử nghiệm để tiến tới thương mại hóa có thể bởi vì cơ chế pháp lý hiện nay không cho phép. Chúng tôi cho rằng đây là thời điểm thích hợp để tiến hành các bước nghiên cứu phát triển cho một giải pháp giao hàng hiện đại cho thị trường Việt Nam, vì nếu chậm trễ hơn thì cơ hội sẽ nhỏ dần với các công ty khởi nghiệp bởi vì các doanh nghiệp lớn tại các tập đoàn quốc tế khi triển khai mảng này thì họ sẽ có ưu thế trội hơn hẳn về nguồn lực. Chính vì thế, các bước chuẩn bị để đón đầu khi pháp lý cho phép là điều rất cần thiết, đặc biệt là các thử nghiệm kỹ thuật. Nếu thực nghiệm thành công thì Việt Nam sẽ là một trong các quốc gia tiên phong về mảng này tại Đông Nam Á nói riêng và bản đồ công nghệ thế giới nói chung, phù hợp với chiến lược thúc đẩy chuyển đổi số, chuyển đổi công nghệ của Chính phủ. 2. Tính sáng tạo Các doanh nghiệp hậu cần hiện nay đi theo con đường dùng phần mềm thuê bản quyền của nước ngoài để áp dụng vào bài toán thực tế giao hàng của Việt Nam. Ưu điểm là nhanh, thuận tiện, dễ sử dụng vì thực tế các phần mềm định tuyến đã được các hãng lớn nghiên cứu nhiều nên việc chuyển đổi module có thể với họ là không quá khó. Tuy nhiên, nhược điểm của cách tiếp cận này là chúng ta không biết được phần lõi của thuật toán hoạt động như thế nào và nếu cần điều chỉnh theo nhu cầu thực tế của doanh nghiệp (ví dụ thêm các tham số giả định khác, thêm các điều kiện khác…) thì chi phí không nhỏ. Và mỗi lần điều chỉnh lại tốn thời gian. Chúng tôi tự phát triển thuật toán dựa trên các mã nguồn mở, miễn phí và có tính thích ứng với sự thay đổi của các tham số đầu vào. Do đó, chúng tôi có thể làm chủ được thuật toán để tùy biến theo bài toán cụ thể của doanh nghiệp mình. Ngoài ra, thời gian xử lý thuật toán dưới 5 phút để cho ra giải pháp định tuyến gần tối ưu cũng là điều chúng tôi cho rằng thuật toán có tính sáng tạo. Bởi vì với cách tiếp cận thông thường của Mixed Interger Liner Programming để giải được bài toán TSP điển hình thường tốn rất nhiều thời gian do sự bùng nổ tổ hợp, rất khó áp dụng trong công nghiệp cần sự phản hồi định tuyến nhanh chóng, chính xác. Bằng cách tiếp cận phân cụm, chúng tôi chia nhỏ số lượng nodes, cộng thêm sự trợ giúp của drones (tốc độ bay nhanh) nên tổng thời gian hoàn thành tua giao hàng giảm xuống rõ rệt so với việc triển khai đội xe tải thông thường (giám khảo có thể tham khảo kết quả tại Bảng 5a tới 5c của bài báo, chúng tôi đã so sánh thời gian hoàn thành giao hàng của hệ thống TSP-1drone tới TSP-5drones với TSP thông thường, để thấy rõ tính ưu việt của mô hình đề xuất). Ngoài ra, các chỉ số đánh giá giao hàng khác như giao hàng đúng khung cửa sổ 4 giờ (một phiên làm việc), tỷ lệ khách hàng được nhận hàng bằng drones cũng cải thiện rõ rệt nếu có sự tham gia của nhiều drones hỗ trợ giao hàng. Như vậy, chúng tôi cho rằng thuật toán đủ đảm bảo tính khả thi cho các bước phát triển áp dụng công nghiệp tiếp theo. 3. Tính mới về áp dụng công nghệ Chúng tôi cho rằng ý tưởng giải pháp này bắt đầu thử nghiệm tại thời điểm hiện tại là hợp lý. Bởi vì 2 khó khăn chính về pháp lý và kỹ thuật sẽ dần được tháo gỡ. Cụ thể, về mặt pháp lý trong khi chờ đợi Bộ Quốc phòng xây dựng hướng dẫn mới về sử dụng drones (nhất là các hướng dẫn về drones phục vụ nông nghiệp, công nghiệp) thì về mặt cơ chế của Quỹ phát triển khoa học công nghệ tại doanh nghiệp đang được thúc đẩy để giải ngân hợp lý (nguồn: https://vnexpress.net/doanh-nghiep-ngai-rui-ro-khi-chi-tien-quy-khoa-hoc-cong-nghe-4548564.html) và chủ trương của Nhà nước là chấp nhận các dự án có tính rủi ro để đẩy mạnh đổi mới sáng tạo (nguồn: https://vnexpress.net/xay-dung-chinh-sach-chap-nhan-rui-ro-trong-khoa-hoc-4552180.html). Đây chính là những tiền đề căn bản về mặt pháp lý để thúc đẩy các chi tiêu cho quá trình nghiên cứu phát triển đón đầu lộ trình triển khai thực tế. Đối với khả năng chuyển đổi kỹ thuật (công nghệ), vì mô hình này là mô hình kinh doanh tương đối mới tại Việt Nam, nên cần có các nghiên cứu chuyên sâu kỹ thuật, đặc biệt là thử nghiệm để đánh giá các tham số mô hình. Chúng tôi cũng lưu ý rằng hiện tại công nghệ drones trong nước đã có những bước tiến mạnh mẽ khi có các nhóm/lab/doanh nghiệp chuyên nghiên cứu kỹ thuật về drones, do đó, chúng tôi tương đối tin tưởng rằng các doanh nghiệp nội địa sẽ làm chủ kỹ thuật và phần cứng để hỗ trợ triển khai ý tưởng của chúng tôi trong tương lai.
Tính ứng dụng:
Ý tưởng triển khai và mô hình kinh doanh, về mặt học thuật, đã được chứng minh tính đúng đắn bằng sản phẩm bài báo khoa học có chất lượng. Tuy nhiên, để áp dụng được trong công nghiệp, còn cần được thử nghiệm nhiều lần để tối ưu các thông số. Thông qua cuộc thi này, chúng tôi kì vọng sẽ được giới thiệu tới một số nhà đầu tư tiềm năng có chung ý tưởng để chia sẻ thêm về hướng đi khả thi cho ý tưởng. Hiện tại, chúng tôi tự đánh giá ý tưởng có triển vọng kinh doanh, nhưng chưa thể triển khai công nghiệp vì cần có thêm thử nghiệm. Nếu được áp dụng rộng rãi thì có lợi cho cả 3 bên: khách hàng (nhận hàng nhanh với cùng mức giá giao hàng), nhà phân phối (tiết giảm chi phí giao hàng tính trên mỗi đơn vị) và Nhà quản lý (giải quyết được các vấn đề hạ tầng giao thông, đặc biệt là giao thông đô thị; không bị biến dạng cấu trúc lao động trong nền kinh tế do lượng lớn người trẻ tuổi làm trong ngành nghề phân phối giản đơn này)
Tính hiệu quả:
Ý tưởng giải pháp sẽ góp phần chuyển đổi căn bản hình thức giao hàng chặng cuối theo hướng tự động hóa, tiết giảm chi phí trực tiếp cho doanh nghiệp phân phối. Doanh nghiệp không cần đầu tư nhiều vào đội xe tải/xe máy, thay vào đó là các drones công nghiệp với giá thành rẻ hơn, kéo giảm chi phí đầu tư ban đầu cho doanh nghiệp. Về năng suất, năng suất giao hàng cao hơn đội xe tải nhờ vận tốc giao hàng và quá trình tự động giúp giao hàng cho nhiều khách hàng hơn trên một phiên làm việc. Các thử nghiệm đã cho thấy việc giao hàng chỉ cần 1 xe tải kết hợp từ 3-4 drones đi cùng có thể hoàn thành giao 150 đơn hàng trong 4 giờ làm việc. Về các điều kiện bảo trì, bảo dưỡng cho hệ thống: các hình thức bảo trì bảo dưỡng tập trung và có kiểm soát tại kho của nhà phân phối. Việc này giúp nhà phân phối chủ động trong việc lên kế hoạch/định mức kinh doanh. Những lợi thế này trực tiếp giúp kéo giảm chi phí cho nhà phân phối để doanh nghiệp có nhiều dư địa tính toán chiến lược kinh doanh trong từng thời kỳ. Về hiệu quả xã hội, mô hình kinh doanh này giúp giảm lực lượng lao động tham gia vào quá trình phân phối hàng hóa và dành nguồn lực lao động quan trọng này cho ngành nghề khác. Ngoài ra, giao hàng bằng drones giúp giảm áp lực hạ tầng giao thông, áp lực ô nhiễm môi trường, phù hợp với chiến lược không phát thải của Việt Nam tới 2050.
Tiềm năng phát triển:
Hiện tại, ý tưởng giải pháp đang ở bước xây dựng API và hiệu chỉnh thuật toán, chúng tôi kì vọng thông qua cuộc thi này sẽ nối kết được với các doanh nghiệp phân phối quan tâm tới ý tưởng và phát triển ý tưởng thành sản phẩm thương mại. Chúng tôi cho rằng một trong hai trụ cột của giao hàng chặng cuối là thuật toán lõi phải đủ nhanh, tìm được giải pháp tối ưu/gần tối ưu để tiết kiệm chi phí cho doanh nghiệp thì chúng tôi đã có, hiện giờ điều chúng tôi cần là nguồn vốn đủ lớn (khoảng 1-2 tỷ đồng thực nghiệm mô hình thực tế, và sau đó là vòng gọi vốn tiếp theo) để đưa ý tưởng vào hiện thực. Về đội ngũ phát triển, hiện chúng tôi đã có 3 người, trong đó 2 người Việt Nam chịu trách nhiệm chính về hiệu chỉnh codes và test thử phần mềm. Chúng tôi đều có chuyên môn về lĩnh vực này nên giai đoạn đầu nhận thấy chưa cần nhiều nhân sự. Nếu gọi vốn vòng 1 thành công chúng tôi sẽ trình bày chi tiết kế hoạch triển khai mẫu chạy thử với bảng dữ liệu tài chính và nhân lực từng giai đoạn.
Tài liệu mô tả kỹ thuật cơ bản và hướng dẫn sử dụng sản phẩm:
Video demo cho ý tưởng: https://www.youtube.com/watch?v=4QyawS4tYfM Tài liệu nội dung bài báo: (10.1016/j.eswa.2022.118351) Tài liệu về codes chi tiết https://codeocean.com/capsule/8582408/tree/v2
