CHIA SẺ
BÀI VIẾT MỚI NHẤT
OLV cùng VietFul xây dựng và chuẩn hoá vận hành kho
Top 20+ Phần Mềm Quản Lý Đơn Hàng Đa Kênh Cho Doanh Nghiệp 2026
Top 20+ Phần Mềm Quản Lý Kho Cho Doanh Nghiệp 2026
Trong bối cảnh thương mại điện tử bùng nổ, tốc độ và độ chính xác trong việc xử lý đơn hàng trở thành yếu tố sống còn đối với mọi doanh nghiệp. Trung tâm của quá trình này chính là picking fulfillment – hoạt động lấy hàng từ vị trí lưu trữ trong kho để chuẩn bị cho việc đóng gói và vận chuyển. Đây không chỉ là một khâu đơn thuần mà là một quy trình phức tạp, đòi hỏi sự tối ưu hóa liên tục để đáp ứng kỳ vọng ngày càng cao của khách hàng.
Quy trình lấy hàng thường chiếm phần lớn thời gian và chi phí lao động trong toàn bộ hoạt động kho bãi. Một quy trình picking không hiệu quả có thể dẫn đến chậm trễ giao hàng, sai sót đơn hàng, tăng chi phí vận hành và cuối cùng là ảnh hưởng tiêu cực đến trải nghiệm khách hàng. Ngược lại, việc áp dụng các phương pháp picking tối ưu có thể giúp doanh nghiệp tăng năng suất, giảm thiểu sai sót và nâng cao đáng kể lợi thế cạnh tranh.
Bài viết này sẽ đi sâu vào tầm quan trọng của picking fulfillment, phân tích 8 phương pháp lấy hàng phổ biến nhất hiện nay, cùng với vai trò không thể thiếu của công nghệ trong việc nâng cao hiệu quả của các quy trình này. Mục tiêu là cung cấp cho các nhà quản lý kho và chủ doanh nghiệp cái nhìn toàn diện để đưa ra lựa chọn phù hợp nhất cho hoạt động của mình.
Hoạt động lấy hàng (picking) không chỉ là một bước trong chuỗi cung ứng mà còn là yếu tố quyết định đến hiệu quả kinh doanh và sự hài lòng của khách hàng. Dưới đây là những lý do chính giải thích tầm quan trọng của nó:
Trong kỷ nguyên thương mại điện tử, khách hàng mong đợi tốc độ giao hàng nhanh chóng. Một quy trình picking được tối ưu giúp rút ngắn thời gian từ khi đơn hàng được đặt đến khi hàng rời khỏi kho, trực tiếp ảnh hưởng đến thời gian giao hàng tổng thể. Nghiên cứu của Harvard Business Review chỉ ra rằng 84% khách hàng coi tốc độ giao hàng là yếu tố quan trọng trong trải nghiệm mua sắm trực tuyến.
Sai sót trong quá trình lấy hàng (như lấy nhầm sản phẩm, thiếu hàng) dẫn đến chi phí hoàn trả, giao lại, và tổn hại uy tín thương hiệu. Một quy trình picking chính xác giúp giảm thiểu những lỗi này, đảm bảo khách hàng nhận được đúng sản phẩm họ mong muốn. Theo Zebra Technologies, 74% nhà quản lý kho hàng nhận định độ chính xác của picking ảnh hưởng trực tiếp đến độ tin cậy của họ.
Chi phí lao động và chi phí di chuyển trong kho chiếm tỷ trọng lớn. Các phương pháp picking hiệu quả giúp giảm quãng đường di chuyển của nhân viên, tối ưu hóa lộ trình và thời gian làm việc, từ đó cắt giảm chi phí đáng kể. DHL ước tính rằng việc tối ưu hóa picking có thể giảm 20-50% chi phí vận chuyển liên quan đến việc sắp xếp và lấy hàng.
Khi nhân viên được trang bị các phương pháp và công cụ picking phù hợp, họ có thể xử lý nhiều đơn hàng hơn trong cùng một khoảng thời gian, giảm bớt sự mệt mỏi và tăng cường hiệu suất tổng thể. Aberdeen Group cho thấy các công ty có quy trình fulfillment tốt đạt năng suất cao hơn 30% so với đối thủ.
Trải nghiệm mua sắm không chỉ dừng lại ở sản phẩm mà còn ở toàn bộ quá trình từ đặt hàng đến nhận hàng. Một quy trình picking nhanh chóng, chính xác và đáng tin cậy góp phần tạo nên trải nghiệm tích cực, khuyến khích khách hàng quay lại và giới thiệu cho người khác. PwC báo cáo rằng 73% khách hàng đánh giá trải nghiệm mua sắm dựa trên tốc độ, độ tin cậy và hiệu quả giao hàng.
Việc lựa chọn phương pháp lấy hàng phù hợp là chìa khóa để tối ưu hóa hiệu suất kho. Mỗi phương pháp có những ưu điểm và nhược điểm riêng, phù hợp với các loại hình kho và quy mô đơn hàng khác nhau. Dưới đây là 8 phương pháp picking fulfillment phổ biến:
Mô tả: Nhân viên lấy hàng thu thập tất cả các mặt hàng cho một nhóm (lô) đơn hàng cùng một lúc trong một lần di chuyển qua kho. Sau đó, các mặt hàng này được phân loại và sắp xếp cho từng đơn hàng cụ thể tại khu vực đóng gói.
Ưu điểm: Giảm đáng kể thời gian di chuyển trong kho, tăng hiệu suất cho các đơn hàng có nhiều mặt hàng chung hoặc số lượng đơn hàng lớn với ít mặt hàng khác nhau. DHL cho biết batch picking có thể giảm đến 60% thời gian chọn hàng.
Nhược điểm: Yêu cầu thêm bước phân loại sau khi lấy hàng, có thể tăng nguy cơ sai sót nếu không có hệ thống quản lý tốt.
Mô tả: Kho được chia thành nhiều khu vực nhỏ, mỗi nhân viên được chỉ định phụ trách một khu vực cụ thể. Khi có đơn hàng, mỗi nhân viên sẽ lấy các mặt hàng thuộc khu vực của mình, sau đó chuyển đến khu vực tiếp theo hoặc khu vực đóng gói.
Ưu điểm: Nhân viên trở nên quen thuộc với khu vực của mình, tăng tốc độ và độ chính xác. Giảm tắc nghẽn trong kho. MHI báo cáo zone picking có thể giảm thời gian chọn hàng đến 50%.
Nhược điểm: Yêu cầu phối hợp chặt chẽ giữa các khu vực, có thể tạo ra điểm nghẽn nếu một khu vực bị quá tải.
Mô tả: Các đơn hàng được nhóm lại thành các “sóng” (waves) dựa trên các tiêu chí như thời gian giao hàng, tuyến đường vận chuyển hoặc loại sản phẩm. Các đơn hàng trong cùng một sóng sẽ được xử lý đồng thời trong một khoảng thời gian nhất định.
Ưu điểm: Tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên (nhân lực, thiết bị) và lập kế hoạch vận chuyển. Intermec Technologies cho thấy wave picking có thể tăng hiệu suất đến 60% và giảm sai sót 80%.
Nhược điểm: Ít linh hoạt hơn nếu có sự thay đổi đột ngột trong đơn hàng, cần hệ thống quản lý kho (WMS) mạnh mẽ.
Mô tả: Thay vì nhóm đơn hàng thành các sóng cố định, hệ thống liên tục tối ưu hóa và phân công nhiệm vụ lấy hàng theo thời gian thực khi đơn hàng mới xuất hiện. Điều này cho phép xử lý đơn hàng ngay lập tức.
Ưu điểm: Tăng tính linh hoạt, giảm thời gian chờ đợi và cải thiện tốc độ hoàn thành đơn hàng, đặc biệt phù hợp với môi trường thương mại điện tử có biến động đơn hàng lớn. Aberdeen Group chỉ ra waveless picking có thể tăng hiệu suất 50% và giảm thời gian xử lý 45%.
Nhược điểm: Đòi hỏi hệ thống WMS rất tinh vi và khả năng ra quyết định nhanh chóng.
Mô tả: Nhiều nhân viên hoặc robot cùng lúc lấy các mặt hàng khác nhau cho cùng một đơn hàng hoặc nhiều đơn hàng từ các khu vực khác nhau trong kho. Sau đó, các mặt hàng được tập hợp lại tại khu vực đóng gói.
Ưu điểm: Rút ngắn đáng kể thời gian xử lý một đơn hàng duy nhất, tăng năng suất tổng thể. Aberdeen Group báo cáo parallel picking có thể tăng năng suất lao động đến 50%.
Nhược điểm: Yêu cầu phối hợp chặt chẽ để tránh trùng lặp hoặc sai sót, cần không gian đủ lớn cho nhiều người/robot hoạt động đồng thời.
Mô tả: Tương tự zone picking, nhưng thay vì các mặt hàng được tập hợp lại ở cuối, chúng được chuyển từ khu vực này sang khu vực khác theo một chuỗi. Mỗi nhân viên chỉ chịu trách nhiệm lấy các mặt hàng trong khu vực của mình và chuyển thùng hàng đến khu vực tiếp theo.
Ưu điểm: Giảm thời gian di chuyển của từng nhân viên, chuyên môn hóa cao. MHI cho biết pick and pass có thể giảm thời gian chọn hàng đến 40%.
Nhược điểm: Có thể tạo ra điểm nghẽn nếu một khu vực bị chậm trễ, yêu cầu hệ thống băng chuyền hoặc xe đẩy hiệu quả.
Mô tả: Phương pháp này tập trung vào việc lấy hàng và chuyển trực tiếp đến khu vực đóng gói/vận chuyển mà không cần qua khu vực lưu trữ trung gian. Thường áp dụng cho các mặt hàng có nhu cầu cao hoặc được nhập về để đáp ứng đơn hàng cụ thể.
Ưu điểm: Giảm thiểu thời gian lưu trữ và xử lý, tăng tốc độ hoàn thành đơn hàng, giảm chi phí lưu kho. MultiChannel Merchant cho thấy cross picking có thể tăng hiệu suất chọn hàng lên đến 50% và giảm thời gian chọn hàng đến 40%.
Nhược điểm: Yêu cầu dự báo nhu cầu chính xác và quản lý hàng tồn kho chặt chẽ để tránh thiếu hụt hoặc tồn kho quá mức.
Mô tả: Là một biến thể nâng cao của wave picking, cho phép các sóng lấy hàng khác nhau được khởi động và chạy song song, thậm chí chồng lấn lên nhau. Điều này giúp tối đa hóa việc sử dụng tài nguyên và giảm thời gian chờ đợi giữa các sóng.
Ưu điểm: Tăng cường hiệu quả và năng suất tổng thể của hoạt động lấy hàng, giảm thời gian chờ đợi giữa các đợt xử lý, tối ưu hóa luồng công việc. Logistics Management chỉ ra overlapping waves có thể giảm thời gian chọn hàng 30% và tăng năng suất 20%.
Nhược điểm: Đòi hỏi hệ thống WMS rất mạnh mẽ để quản lý và điều phối các sóng chồng lấn một cách hiệu quả, tránh xung đột tài nguyên.
Để đạt được hiệu quả tối đa trong picking fulfillment, việc ứng dụng công nghệ là không thể thiếu. Các giải pháp công nghệ hiện đại không chỉ tự động hóa các tác vụ mà còn cung cấp dữ liệu và thông tin chi tiết để ra quyết định tốt hơn.
WMS là nền tảng cốt lõi giúp quản lý toàn bộ hoạt động kho bãi, bao gồm cả picking. Nó cung cấp thông tin vị trí hàng hóa chính xác, tối ưu hóa lộ trình lấy hàng, quản lý tồn kho theo thời gian thực và tự động phân công nhiệm vụ. WMS giúp tăng độ chính xác lên 9% và tốc độ hoàn thành đơn hàng lên 13% theo Aberdeen Group.
OMS phối hợp chặt chẽ với WMS để đảm bảo luồng thông tin đơn hàng liền mạch. Nó tổng hợp đơn hàng từ nhiều kênh, xử lý và chuyển tiếp thông tin chi tiết đến WMS để bắt đầu quy trình picking. Sự tích hợp giữa OMS và WMS giúp đồng bộ hóa dữ liệu, giảm thiểu sai sót và tăng tốc độ xử lý đơn hàng tổng thể.
Các công nghệ như mã vạch (barcode) và nhận dạng tần số vô tuyến (RFID) cho phép theo dõi và xác định vị trí chính xác của từng mặt hàng trong kho. Chúng giúp nhân viên nhanh chóng tìm thấy sản phẩm, giảm thời gian tìm kiếm và tăng độ chính xác. Supply Chain Digest cho thấy công nghệ định vị có thể giảm thời gian tìm kiếm hàng hóa đến 67% và tăng độ chính xác định vị lên đến 99%.
Hệ thống tự động hóa kho bao gồm các giải pháp như hệ thống lưu trữ và truy xuất tự động (AS/RS), xe tự hành (AGV), robot lấy hàng (pick and place robots) và robot cộng tác (cobots). Những công nghệ này giúp giảm sự phụ thuộc vào lao động thủ công, tăng tốc độ xử lý, hoạt động 24/7 và giảm thiểu sai sót. MHI báo cáo triển khai tự động hóa kho có thể giảm chi phí lao động 30% và tăng hiệu suất chọn hàng 70%.
Phân tích dữ liệu lớn và AI được sử dụng để dự đoán nhu cầu, tối ưu hóa vị trí lưu trữ hàng hóa, lập kế hoạch lộ trình picking hiệu quả nhất và xác định các điểm nghẽn tiềm ẩn. AI có thể học hỏi từ dữ liệu lịch sử để liên tục cải thiện hiệu suất picking. Accenture cho biết AI và phân tích dữ liệu có thể tăng hiệu suất lựa chọn 15% và giảm tỷ lệ hàng hóa trả lại 30%. Các giải pháp như VietFul tích hợp OMS và WMS giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa những công nghệ này để tối ưu hóa toàn diện quy trình picking fulfillment của mình.
Không có một phương pháp picking nào là tốt nhất cho tất cả các doanh nghiệp. Việc lựa chọn chiến lược phù hợp đòi hỏi sự cân nhắc kỹ lưỡng dựa trên nhiều yếu tố:
Để xác định chiến lược picking tối ưu, doanh nghiệp cần tiến hành phân tích kỹ lưỡng dữ liệu vận hành hiện tại, đánh giá các điểm mạnh và điểm yếu, và thử nghiệm các phương pháp khác nhau trên quy mô nhỏ trước khi triển khai rộng rãi. Việc tham khảo ý kiến chuyên gia và các nhà cung cấp giải pháp công nghệ cũng là một bước quan trọng.
Để được tư vấn chuyên sâu và tìm kiếm giải pháp tối ưu cho hệ thống picking fulfillment của bạn, hãy liên hệ VietFul – nền tảng Fulfillment SaaS hàng đầu với OMS và WMS tích hợp. Chúng tôi cung cấp các công cụ mạnh mẽ để đồng bộ hóa sản phẩm, đơn hàng, tồn kho từ nhiều kênh bán hàng và tối ưu hóa toàn bộ quy trình vận hành kho, giúp doanh nghiệp của bạn đạt được hiệu quả cao nhất.
1. Picking fulfillment là gì?
Picking fulfillment là quá trình lấy các mặt hàng từ vị trí lưu trữ trong kho để hoàn thành một đơn hàng của khách hàng. Đây là một bước quan trọng trong chuỗi cung ứng, ảnh hưởng trực tiếp đến tốc độ và độ chính xác của việc giao hàng.
2. Sự khác biệt chính giữa batch picking và wave picking là gì?
Batch picking là việc một nhân viên lấy tất cả các mặt hàng cho nhiều đơn hàng cùng một lúc trong một lần đi qua kho, sau đó phân loại. Wave picking là nhóm các đơn hàng thành các đợt (sóng) dựa trên tiêu chí nhất định (ví dụ: thời gian giao hàng, tuyến đường) và xử lý đồng thời trong một khoảng thời gian cụ thể.
3. Làm thế nào để chọn phương pháp picking phù hợp cho doanh nghiệp của tôi?
Việc lựa chọn phương pháp picking phù hợp phụ thuộc vào nhiều yếu tố như quy mô kho, loại sản phẩm, số lượng và tần suất đơn hàng, nguồn lực lao động và ngân sách đầu tư. Cần phân tích kỹ lưỡng các yếu tố này và có thể tham khảo ý kiến chuyên gia để đưa ra quyết định tốt nhất.
4. Hệ thống quản lý kho (WMS) hỗ trợ quy trình picking như thế nào?
WMS cung cấp thông tin vị trí hàng hóa chính xác, tối ưu hóa lộ trình lấy hàng, quản lý tồn kho theo thời gian thực và tự động phân công nhiệm vụ cho nhân viên. Điều này giúp tăng tốc độ, độ chính xác và hiệu quả tổng thể của quy trình picking.
5. Picking fulfillment có lợi ích gì cho trải nghiệm khách hàng?
Một quy trình picking fulfillment hiệu quả giúp đảm bảo đơn hàng được xử lý nhanh chóng và chính xác, từ đó rút ngắn thời gian giao hàng và giảm thiểu sai sót. Điều này trực tiếp nâng cao sự hài lòng và tạo ra trải nghiệm mua sắm tích cực cho khách hàng.
6. Tự động hóa có vai trò gì trong picking fulfillment?
Tự động hóa, thông qua các hệ thống như AS/RS, AGV và robot, giúp tăng tốc độ lấy hàng, giảm chi phí lao động, hoạt động liên tục 24/7 và giảm thiểu sai sót do con người. Nó đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao năng suất và hiệu quả của quy trình picking.
7. Các chỉ số quan trọng để đánh giá hiệu quả picking là gì?
Các chỉ số quan trọng bao gồm: Tốc độ lấy hàng (số lượng mặt hàng/giờ), độ chính xác lấy hàng (tỷ lệ lỗi), chi phí lấy hàng trên mỗi đơn hàng, thời gian chu kỳ đơn hàng (order cycle time), và tỷ lệ hoàn trả do lỗi picking.
8. VietFul có thể giúp gì trong việc tối ưu picking fulfillment?
VietFul cung cấp nền tảng Fulfillment SaaS tích hợp OMS và WMS, giúp doanh nghiệp đồng bộ hóa sản phẩm, đơn hàng, tồn kho từ nhiều kênh bán hàng. Giải pháp của chúng tôi hỗ trợ tối ưu hóa lộ trình lấy hàng, quản lý tồn kho hiệu quả và tự động hóa các tác vụ, từ đó nâng cao hiệu suất và độ chính xác của quy trình picking fulfillment.
Sophie Nguyen có hơn 5 năm kinh nghiệm trong lĩnh vực logistics, SaaS và vận hành fulfillment. Hiện cô đang giữ vai trò Customer Success Manager tại VietFul, trực tiếp tư vấn cho các thương hiệu và đơn vị logistics về lộ trình số hóa toàn diện, từ quản lý đơn hàng, kho bãi, fulfillment đến vận hành giao nhận. Sophie làm việc chặt chẽ với khách hàng nhằm đảm bảo hệ thống được triển khai và vận hành hiệu quả, tối ưu hiệu suất hoạt động, đồng thời mang lại giá trị dài hạn thông qua chuyển đổi chuỗi cung ứng dựa trên dữ liệu.
