Tổng quan nghiên cứu

Theo báo cáo của Ngân hàng Thế giới năm 2018, chi phí logistics chiếm khoảng 13% GDP ở các nước phát triển, trong khi ở các quốc gia hiệu quả nhất như Hoa Kỳ, con số này chỉ khoảng 8%, còn ở những nước kém hiệu quả có thể lên tới 25%. Chi phí logistics có mối quan hệ nghịch đảo rõ rệt với Chỉ số Hiệu quả Logistics, bao gồm các yếu tố kinh tế, công nghệ và chính sách. Trong đó, việc ứng dụng công nghệ trong quản lý kho, đặc biệt là hệ thống quản lý kho (Warehouse Management System - WMS), đóng vai trò then chốt trong việc giảm chi phí vận hành toàn chuỗi cung ứng. Hệ thống WMS giúp kiểm soát việc di chuyển và lưu trữ hàng hóa trong kho, đồng thời xử lý các giao dịch liên quan như nhận hàng, chọn hàng và xuất hàng. Việc tối ưu hóa không gian kho và quãng đường di chuyển trong kho không chỉ giúp tiết kiệm chi phí và thời gian vận hành mà còn nâng cao độ chính xác tồn kho và sự hài lòng của khách hàng.

Luận văn tập trung nghiên cứu xây dựng giải thuật lưu trữ và truy hồi hàng hóa tự động trong kho lạnh, với mục tiêu giảm thiểu quãng đường di chuyển của xe nâng trong quá trình lưu trữ và truy hồi, từ đó giảm chi phí vận hành. Mô hình kho lạnh được thiết kế với 480 vị trí lưu trữ trên 16 kệ pallet, phân chia thành 4 lối đi phụ và 1 lối đi chính, sử dụng 2 xe forklift để thực hiện các nhiệm vụ. Giải thuật đề xuất kết hợp phương pháp xác định vị trí lưu trữ tối ưu dựa trên phân cụm liên tục (continuous cluster) và thuật toán tìm đường A-star, đồng thời áp dụng phương pháp định tuyến động dựa trên khung thời gian (time windows) để tránh tắc nghẽn và kẹt xe trong kho. Kết quả mô phỏng cho thấy giải thuật giúp giảm đến 29% tổng quãng đường di chuyển so với các chính sách lưu trữ truyền thống, góp phần nâng cao hiệu quả vận hành kho lạnh.

Phạm vi nghiên cứu tập trung vào kho lạnh bảo quản thủy sản đông lạnh tại Việt Nam, với thời gian thực hiện từ tháng 1 đến tháng 12 năm 2018. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc ứng dụng công nghệ tự động hóa và thuật toán tối ưu vào quản lý kho lạnh, giúp doanh nghiệp giảm chi phí, tăng năng suất và đảm bảo chất lượng hàng hóa trong điều kiện bảo quản nghiêm ngặt.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai lý thuyết chính: chính sách lưu trữ ABC (class-based storage) và chính sách vị trí mở gần nhất (Closest Open Location - COL). Chính sách ABC phân chia kho thành các lớp hàng hóa dựa trên đặc tính như tần suất xuất nhập hoặc chỉ số Cube Per Order Index (COI), giúp ưu tiên lưu trữ hàng hóa có tần suất cao gần điểm nhập/xuất. COL là phương pháp chọn vị trí lưu trữ trống gần nhất với điểm nhập/xuất nhằm giảm quãng đường di chuyển.

Phương pháp phân cụm liên tục (continuous cluster) được phát triển dựa trên sự kết hợp của ABC và COL, trong đó mỗi lớp ABC được chia nhỏ thành các cụm (cluster) dựa trên khoảng cách đến điểm nhập/xuất. Mỗi cụm có bán kính tương ứng với quãng đường di chuyển, giúp xác định vị trí lưu trữ tối ưu hơn so với chỉ dùng ABC truyền thống.

Thuật toán A-star được áp dụng để tìm đường đi ngắn nhất trong kho, dựa trên hàm chi phí thực tế và hàm heuristic ước lượng khoảng cách còn lại, đảm bảo tìm được đường đi tối ưu trong không gian kho có cấu trúc kệ hẹp. Để xử lý các tình huống tắc nghẽn, kẹt xe hoặc deadlock khi có nhiều xe nâng hoạt động đồng thời, phương pháp định tuyến động dựa trên khung thời gian (time windows) được sử dụng, giúp lập lịch di chuyển tránh xung đột và tối ưu tổng quãng đường.

Ba khái niệm chính trong nghiên cứu gồm:

  • Chính sách lưu trữ ABC và COL: phân loại và chọn vị trí lưu trữ hàng hóa.
  • Thuật toán A-star: tìm đường đi ngắn nhất trong kho.
  • Định tuyến động với time windows: tránh xung đột khi nhiều xe nâng di chuyển.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu chính là mô hình kho lạnh giả lập với 480 vị trí lưu trữ, 16 kệ pallet, 4 lối đi phụ và 1 lối đi chính, sử dụng 2 xe forklift. Dữ liệu bao gồm tọa độ vị trí lưu trữ, loại hàng hóa, ngày nhập kho, và trạng thái vị trí lưu trữ.

Phương pháp phân tích gồm:

  • Xây dựng mô hình kho và thuật toán lưu trữ dựa trên continuous cluster kết hợp A-star để xác định vị trí lưu trữ tối ưu.
  • Áp dụng thuật toán định tuyến động dựa trên time windows để lập lịch di chuyển xe nâng tránh tắc nghẽn.
  • Mô phỏng hoạt động kho trong môi trường V-REP kết nối với MATLAB để kiểm tra hiệu quả thuật toán.
  • So sánh quãng đường di chuyển và thời gian vận hành giữa giải thuật đề xuất và các chính sách lưu trữ truyền thống.

Cỡ mẫu nghiên cứu là toàn bộ 480 vị trí lưu trữ trong mô hình kho, với 2 xe forklift thực hiện các nhiệm vụ lưu trữ và truy hồi. Phương pháp chọn mẫu là mô phỏng toàn bộ hệ thống kho lạnh giả lập. Thời gian nghiên cứu từ tháng 1 đến tháng 12 năm 2018.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

  1. Giảm quãng đường di chuyển đến 29%: Thuật toán lưu trữ và truy hồi kết hợp continuous cluster và A-star giúp giảm tổng quãng đường di chuyển của xe nâng so với chính sách lưu trữ truyền thống (random hoặc dedicated). Ví dụ, quãng đường trung bình giảm từ khoảng 35.000 đơn vị xuống còn khoảng 25.000 đơn vị trong mô phỏng.

  2. Tăng hiệu quả sử dụng không gian kho: Việc phân chia kho thành các cụm nhỏ theo bán kính giúp tối ưu hóa vị trí lưu trữ, giảm lãng phí không gian và tăng khả năng chứa hàng lên khoảng 15% so với cách phân vùng ABC truyền thống.

  3. Giảm thiểu tắc nghẽn và deadlock nhờ định tuyến động: Áp dụng thuật toán time windows giúp tránh các điểm xung đột giữa hai xe forklift, giảm thời gian chờ và kẹt xe trong kho. Mô phỏng cho thấy tỷ lệ tắc nghẽn giảm hơn 80% so với định tuyến tĩnh.

  4. Tăng tính linh hoạt trong quản lý kho lạnh: Hệ thống có khả năng xử lý các biến thể môi trường như tắc nghẽn giao thông nội bộ, thay đổi đơn hàng đột xuất, nhờ cơ chế giám sát thời gian và điều chỉnh lộ trình động.

Thảo luận kết quả

Nguyên nhân chính của việc giảm quãng đường di chuyển là do thuật toán continuous cluster phân chia kho thành các cụm nhỏ hơn, giúp xe nâng chọn vị trí lưu trữ gần nhất với điểm nhập/xuất, đồng thời thuật toán A-star tìm đường đi ngắn nhất trong không gian kho có cấu trúc hẹp. So với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào một trong hai yếu tố lưu trữ hoặc định tuyến, sự kết hợp đồng thời hai yếu tố này mang lại hiệu quả vượt trội.

Việc áp dụng định tuyến động dựa trên khung thời gian giúp giải quyết các vấn đề thực tế như tắc nghẽn và deadlock, vốn là hạn chế lớn của các thuật toán định tuyến tĩnh. Kết quả này phù hợp với các nghiên cứu về quản lý AGV và robot trong kho tự động, cho thấy tính khả thi và hiệu quả của phương pháp.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh quãng đường di chuyển trung bình giữa các chính sách lưu trữ, biểu đồ tần suất tắc nghẽn theo thời gian, và bảng tổng hợp thời gian vận hành của từng xe forklift. Những biểu đồ này minh họa rõ ràng sự cải thiện về hiệu quả vận hành và giảm chi phí.

Đề xuất và khuyến nghị

  1. Triển khai giải thuật lưu trữ và truy hồi tự động trong kho lạnh: Áp dụng continuous cluster kết hợp A-star để tối ưu vị trí lưu trữ, giảm quãng đường di chuyển và chi phí vận hành. Thời gian thực hiện trong vòng 6-12 tháng, do bộ phận kỹ thuật và quản lý kho phối hợp.

  2. Áp dụng định tuyến động dựa trên khung thời gian cho xe nâng: Giúp tránh tắc nghẽn và deadlock, nâng cao hiệu suất vận hành. Cần đào tạo nhân viên vận hành và cập nhật phần mềm điều khiển trong 3-6 tháng.

  3. Nâng cấp hệ thống quản lý kho (WMS) tích hợp thuật toán tối ưu: Kết nối phần mềm quản lý với hệ thống điều khiển xe nâng để tự động hóa quy trình lưu trữ và truy hồi. Thời gian triển khai dự kiến 6 tháng, do phòng công nghệ thông tin và quản lý kho phối hợp.

  4. Đào tạo nhân viên và nâng cao nhận thức về quản lý kho tự động: Tổ chức các khóa đào tạo về vận hành hệ thống tự động và quản lý kho lạnh, đảm bảo nhân viên nắm vững quy trình mới. Thời gian đào tạo 1-2 tháng, do phòng nhân sự và đào tạo thực hiện.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

  1. Các nhà quản lý kho lạnh và logistics: Giúp hiểu rõ các giải pháp tối ưu hóa lưu trữ và truy hồi hàng hóa, từ đó giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu quả quản lý.

  2. Chuyên gia và kỹ sư tự động hóa trong ngành kho vận: Cung cấp kiến thức về thuật toán tối ưu và ứng dụng thực tế trong kho lạnh, hỗ trợ phát triển hệ thống tự động hóa.

  3. Nhà nghiên cứu và sinh viên ngành kỹ thuật cơ điện tử, cơ khí và logistics: Là tài liệu tham khảo quý giá về mô hình kho lạnh, thuật toán lưu trữ và định tuyến, cũng như phương pháp mô phỏng và đánh giá hiệu quả.

  4. Doanh nghiệp sản xuất và phân phối thủy sản đông lạnh: Giúp áp dụng công nghệ quản lý kho tiên tiến, đảm bảo chất lượng sản phẩm và tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

Câu hỏi thường gặp

  1. Giải thuật continuous cluster là gì và có ưu điểm gì?
    Continuous cluster là phương pháp phân chia kho thành các cụm nhỏ dựa trên khoảng cách đến điểm nhập/xuất, kết hợp chính sách ABC và COL. Ưu điểm là giúp xác định vị trí lưu trữ tối ưu hơn, giảm quãng đường di chuyển và tăng hiệu quả sử dụng không gian kho.

  2. Thuật toán A-star được áp dụng như thế nào trong kho lạnh?
    A-star là thuật toán tìm đường đi ngắn nhất dựa trên chi phí thực tế và ước lượng heuristic. Trong kho lạnh, nó giúp xe nâng tìm đường đi tối ưu giữa điểm xuất phát và vị trí lưu trữ, giảm thời gian và quãng đường di chuyển.

  3. Làm thế nào để tránh tắc nghẽn và deadlock khi có nhiều xe nâng hoạt động?
    Phương pháp định tuyến động dựa trên khung thời gian (time windows) được sử dụng để lập lịch di chuyển xe nâng, tránh xung đột tại các điểm giao nhau, giảm thiểu tắc nghẽn và deadlock hiệu quả.

  4. Mô hình kho lạnh trong nghiên cứu có đặc điểm gì nổi bật?
    Mô hình kho lạnh gồm 480 vị trí lưu trữ trên 16 kệ pallet, với 4 lối đi phụ và 1 lối đi chính, sử dụng 2 xe forklift. Thiết kế phù hợp với kho lạnh bảo quản thủy sản đông lạnh, đảm bảo khả năng tiếp cận và lưu trữ hiệu quả.

  5. Kết quả nghiên cứu có thể áp dụng thực tế như thế nào?
    Giải thuật và mô hình có thể được tích hợp vào hệ thống quản lý kho hiện có, giúp doanh nghiệp giảm chi phí vận hành, tăng năng suất và đảm bảo chất lượng hàng hóa trong kho lạnh, đặc biệt phù hợp với các kho có cấu trúc hẹp và yêu cầu bảo quản nghiêm ngặt.

Kết luận

  • Luận văn đã xây dựng thành công giải thuật lưu trữ và truy hồi hàng hóa tự động trong kho lạnh, kết hợp continuous cluster và thuật toán A-star, giúp giảm đến 29% quãng đường di chuyển.
  • Phương pháp định tuyến động dựa trên khung thời gian hiệu quả trong việc tránh tắc nghẽn và deadlock khi có nhiều xe nâng hoạt động đồng thời.
  • Mô hình kho lạnh với 480 vị trí lưu trữ và 2 xe forklift được thiết kế phù hợp với điều kiện thực tế kho lạnh bảo quản thủy sản đông lạnh tại Việt Nam.
  • Kết quả mô phỏng chứng minh tính khả thi và hiệu quả của giải thuật trong việc giảm chi phí vận hành và nâng cao hiệu suất kho.
  • Đề xuất triển khai giải thuật trong thực tế, đồng thời nâng cấp hệ thống quản lý kho và đào tạo nhân viên để tối ưu hóa vận hành.

Next steps: Triển khai thử nghiệm giải thuật trong kho lạnh thực tế, đánh giá hiệu quả vận hành và điều chỉnh thuật toán phù hợp với đặc thù từng kho. Khuyến khích hợp tác giữa các phòng ban kỹ thuật, quản lý và vận hành để đảm bảo thành công.

Call-to-action: Các doanh nghiệp và nhà quản lý kho lạnh nên xem xét áp dụng giải thuật tối ưu này để nâng cao hiệu quả quản lý, giảm chi phí và tăng sức cạnh tranh trên thị trường.