โลจิสติกส์ (Logistic) หรือระบบขนส่งสินค้า ถือเป็นโครงสร้างพื้นฐาน และฟันเฟืองสำคัญในการทำธุรกิจทุกยุคสมัย เปรียบเหมือนข้อต่อที่เชื่อมระหว่างผู้ขายและผู้ซื้อเข้าด้วยกัน ยิ่งในปัจจุบันผู้คนนิยมช้อปฯ สินค้าออนไลน์กันมากขึ้น ก็ได้ส่งผลให้ธุรกิจโลจิสติกส์เติบโตตามไปด้วย แต่ในขณะเดียวกัน ค่าใช้จ่ายด้านการลงทุนก็เพิ่มขึ้นทวีคูณจนผู้ประกอบธุรกิจโลจิสติกส์ทั้งหลายพยายามลดต้นทุนค่าขนส่งกันอย่างจริงจัง
AI และ MLสามารถช่วยด้าน Logistics ได้อย่างไร? ในการวางแผนห่วงโซ่อุปทานหรือ (Supply Chain Planning) เป็นหนึ่งในกิจกรรมที่สำคัญที่สุดที่รวมอยู่ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain Management) ดังนั้นจึงจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องมีเครื่องมือที่เชื่อถือได้สำหรับการพัฒนาแผนงานที่มีประสิทธิภาพ หากคุณใช้ AI และ Machine Learning กระบวนการตัดสินใจในซัพพลายเชนอย่างเหมาะสม และการวิเคราะห์ชุดข้อมูลขนาดใหญ่โดยใช้อัลกอริทึมอัจฉริยะ จะสร้างสมดุลระหว่างอุปสงค์และอุปทาน และในขณะเดียวกันก็เพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการจัดส่งได้อีกด้วย
นี่จึงเป็นเหตุผลว่าในวงการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน จึงมีการนำเทคโนโลยี AI และ Machine Learning มาใช้ประโยชน์ โดยเฉพาะอย่างยิ่ง มาดูกันว่าทำอะไรได้บ้าง
AI และ ML คืออะไร?
Artificial Intelligence (AI)
ปัญญาประดิษฐ์ หรือ AI คือ ”ระบบ” ในการวิเคราะห์และประมวลผลที่มีความคล้ายคลึงกับความฉลาดของมนุษย์ และสามารถนำออกมาเป็นผลลัพธ์ต่างๆ เช่น การทำนายพฤติกรรมของลูกค้าใน E-Commerce หรือการวิเคราะห์อาการของผู้ป่วยจากข้อมูลต่างๆในโรงพยาบาล
Machine Learning (ML)
Machine Learning คือ “การทำให้ระบบคอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้ได้ด้วยตนเองโดยใช้ข้อมูล” Machine Learning เป็น subset ของ AI จุดประสงค์คือเพื่อใช้ในการสร้างแอปพลิเคชั่นที่มีประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์ในการทำงานบางประเภท โดยการทำให้ฉลาดขึ้น สามารถพัฒนา และเรียนรู้ได้ด้วยตนเอง
AI และ ML ผู้ช่วยในการแก้ปัญหา
ดูเหมือนว่าผู้ช่วยที่จะมาช่วยแก้สถานการณ์เหล่านี้จะหนีไม่พ้นเทคโนโลยีล้ำสมัยอย่าง AI (Artificial Intelligence) และ ML (Machine Learning) นะครับ รวมทั้งวิทยาศาสตร์ วิศวกรรม และอัลกอริทึ่มที่ซับซ้อน ปัจจุบันนี้ AI และ ML ไม่ได้มีอยู่แค่ในหนังอีกต่อไป แต่มันกลับเป็นเทคโนโลยีที่นำมาใช้อย่างแพร่หลายในธุรกิจอีคอมเมิร์ซ และความสามารถด้านต่างๆ ยังช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพของธุรกิจโลจิสติกส์ให้ดีขึ้น ดังนี้
ติดตามและวิเคราะห์คลังสินค้า
Computer Vision (CV) หรือการนำเทคโนโยลีสารสนเทศต่างๆ ทั้งภาพและวิดีโอมาประมวลผล โดยนำหลักการทางคณิตศาสตร์เข้ามาช่วยในการพัฒนาเครื่องมือ ซึ่งปัจจุบันมีการนำ AI และ Machine Learning มาใช้งานให้ทุกอย่างง่ายขึ้น ตัวอย่างเช่น ระบบ CV ที่สามารถอ่านบาร์โค้ดสินค้าอัตโนมัติ และสามารถนำข้อมูลดังกล่าวมาวิเคราะห์ได้ หรือการตรวจสอบและติดตามสินค้าเพื่อป้องกันการโจรกรรมและการละเมิดกฎความปลอดภัยภายในคลังสินค้า รวมทั้งเทคโนโลยีการจดจำใบหน้าโดยระบบ CV ในปัจจุบันยังสามารถระบุได้ว่าใครกำลังเข้าและออกจากพื้นที่คลังสินค้าได้อีกด้วย
ระบบคาดการณ์ตลาดล่วงหน้า
ปัจจุบันในการประเมินสถานการณ์ผลิตสินค้า หรือการจัดเก็บสินค้า และที่สำคัญมีการนำ AI และ Machine Learning มาทำนายปริมาณความต้องการซื้อสินค้าและบริการชนิดใดชนิดหนึ่งของผู้บริโภคล่วงหน้าได้ ซึ่งจากข้อมูลที่มี ทำให้ผู้ผลิตสามารถนำข้อมูลดังกล่าวมาประมวลผล โดยการใช้เทคโนโลยี AI เพื่อประเมินความต้องการของตลาดในเบื้องต้น ซึ่งจะสังเกตว่าหากมีสินค้าที่ได้รับความนิยมอย่างสูงในตลาด ภาคการผลิตจะสามารถผลิตสินค้าดังกล่าวออกสู่ตลาดได้อย่างรวดเร็ว นั่นเพราะผู้ประกอบการบางรายสามารถประเมินตลาดในเบื้องต้นได้ แต่สำหรับบริบทของเทคโนโลยีจะทำให้ทุกอย่างง่ายและแม่นยำมากขึ้นนั่นเอง
การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่งสินค้า
กระบวนการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน เพื่อลดต้นทุนในการจัดส่งและทำให้กระบวนการจัดส่งเร็วขึ้น ธุรกิจสามารถใช้ AI และ Machine Learning ให้เกิดประโยชน์ได้มาก กรณีตัวอย่างเช่น บริษัทด้านอีคอมเมิร์ซที่มีลูกค้าจำนวนมาก มีการซื้อขายเป็นจำนวนมาก ทำให้ต้องมีระบบในการวางแผนการจัดส่งที่มีคุณภาพ ด้วยการใช้เทคโนโลยี AI และ Machine Learning ในการจัดหมวดหมู่การจัดส่งสินค้า และการใช้อัลกอลิทึ่มในการวิเคราะห์การกำหนดเส้นทางการจัดส่งสินค้า ซึ่งปัจจุบันแม้จะมีตัวแทนในการรับจัดส่งสินค้าเกิดขึ้น ทว่าเทคโนโลยีด้านการวางแผนการจัดส่งยังมีความจำเป็นสำหรับธุรกิจที่เป็นแบรนด์ และขยายตลาดในช่องทางออนไลน์
การเลือกซัพพลายเออร์
ในวงการโลจิสติกส์และซัพพลายเชนจะทราบกันดีว่า การเลือกซัพพลายเออร์ในการจัดส่งวัตถุดิบที่เชื่อถือได้และสามารถทำงานร่วมกันได้อย่างราบรื่นเป็นสิ่งท้าทายอย่างยิ่ง การได้ซัพพลายเออร์ที่ดีและมีราคาที่น่าพอใจ เป็นสิ่งที่ส่งผลถึงต้นทุนในการดำเนินธุรกิจในเกิดประสิทธิภาพสูงสุด ข่าวดีคือในปัจจุบันเทคโนโลยี AI และ Machine Learning มีชุดข้อมูลตามการดำเนินการจัดการคัดเลือกซัพพลายเออร์ให้คุณ ซึ่งธุรกิจจะได้รับการคาดการณ์และประเมินที่น่าเชื่อถือ จะช่วยให้คุณหลีกเลี่ยงข้อผิดพลาดที่อาจจะเกิดขึ้นได้
การวางแผนกำลังคน
การวางแผนกำลังคนเป็นสิ่งจำเป็นสำหรับการจัดการด้านโลจิสติกส์และซัพพลายเชน มันเกี่ยวข้องกับกระบวนการต่างๆ เช่น การสรรหา การเก็บรักษา การพัฒนาพนักงาน การปรับใช้งานใหม่ การจัดการประสิทธิภาพและอื่นๆ โซลูชันการเรียนรู้ AI และ Machine Learning สามารถลดความซับซ้อนได้อย่างมาก และทำให้กลยุทธ์การวางแผนกำลังคนของคุณมีประสิทธิภาพมากขึ้น ด้วยเหตุนี้คุณจะได้ทีมที่มีความสุขมากขึ้น นี่เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากพนักงานที่ชอบองค์กรและวิธีการทำงานมีประสิทธิผลมากขึ้น และด้วยทีมงานเช่นนี้ธุรกิจของคุณจะประสบความสำเร็จมากขึ้น
คาดการณ์ความเสียหายของยานพาหนะล่วงหน้า
นอกจากการทำนายความต้องการของลูกค้าแล้ว AI และ machine learning ก็ยังมีบทบาทที่สำคัญในการทำนายความเสียหายของอุปกรณ์หรือยานพาหนะล่วงหน้า ซึ่งช่วยให้ธุรกิจสามารถป้องกันความเสียหายได้ทันท่วงที ประหยัดทั้งเวลาและค่าใช้จ่าย ในลักษณะของ predictive maintenance นั่นเอง
ตัวอย่างที่ Easetrack หยิบยกมาเล่าสู่กันในที่นี้ แท้จริงยังมีอีกมากที่เทคโนโลยีในปัจจุบันนำมาตอบโจทย์ในการบริหารจัดการด้านโลจิสติกส์และซัพพลายเชนอย่างมีประสิทธิภาพ เช่น ระบบติดตามการขนส่งอัจฉริยะ ที่ระบบจะส่งข้อมูลการขนส่งทุกขณะแบบเรียลไทม์ หรือระบบการประเมินความเสี่ยงภายในคลังสินค้าในทุกกรณี เช่นว่าสถานการณ์ปัจจุบันอาจนำไปสู่ความเสียหายในด้านต่างๆ อาทิ ความเสียหายจากทรัพย์สิน ความเสียหายของบุคลากร หรือความเสียหายในกระบวนการจัดส่ง นี่จึงเป็นคำตอบที่ว่าทำไมธุรกิจโลจิสติกส์ชั้นนำทั่วโลกเลือกใช้เทคโนโลยี AI และ ML ให้เป็นผู้ช่วยเบอร์หนึ่งในการจัดการด้านโลจิสติกส์
ที่มา: bcg.com, bangkokbanksme
รูปภาพ: unsplash.com & freepik.com
