อนาคตโลจิสติกต์ที่แม่นยำกับการใช้ Generative AI ตรวจจับความผิดปกติและประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
Generative AI กำลังจะพลิกโฉมอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ให้มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ด้วยศักยภาพในการจัดการปัญหาต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็นการเปลี่ยนวิธีดำเนินการลดสินค้าในสต็อก ปรับปรุงเส้นทางการขนส่ง บริหารจัดการคลังสินค้า
ระบุความเสี่ยงที่เป็นไปได้ พร้อมเสนอวิธีการลดความเสี่ยงเหล่านั้น และปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากรให้มีประสิทธิภาพสูงสุด
13 March, 2024
Generative AI คือ AI ประเภทหนึ่งที่สามารถสร้างเนื้อหาในรูปแบบต่าง ๆ เช่น สำเนา รูปภาพ หรือวิดีโอที่คล้ายกับสิ่งที่มนุษย์จะสร้างขึ้น โดยการวิเคราะห์และเรียนรู้จากข้อมูลที่มีอยู่ และสร้างเนื้อหาใหม่ล่าสุดของตัวเองผ่านการวิเคราะห์ชุดข้อมูลดังกล่าว ขณะเดียวกันยังสามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากและแนวโน้มตลาดเพื่อช่วยให้ผู้ให้บริการด้านโลจิสติกส์ตัดสินใจทางธุรกิจได้อย่างชาญฉลาดยิ่งขึ้น เช่น การคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า การค้นพบเส้นทางการเลือกหรือการขนส่งที่เหมาะสมที่สุด และระบุการประเมินความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
การวิจัยจาก McKinsey พบว่าบริษัทที่ใช้การคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถลดข้อผิดพลาดได้ 20-50% ส่งผลให้ยอดขายที่สูญเสียไปและการขาดความพร้อมของผลิตภัณฑ์ (สินค้าขาดสต็อก) ลดลง 65% แต่สิ่งสำคัญคือผู้ให้บริการด้านโลจิสติกส์ไม่ควรฝากความหวังทั้งหมดไว้กับ AI เพราะการคาดการณ์ต่าง ๆ ยังต้องการข้อมูลเชิงลึกจากมนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญประกอบ เพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำที่สุดอยู่ดี
Generative AI ทำให้พนักงานที่ให้บริการโลจิสติกส์สามารถสื่อสารแบบเรียลไทม์ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนโดย Generative AI ซึ่งใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อทำความเข้าใจข้อซักถามและคำติชม ช่วยให้ตอบสนองเร็วขึ้น เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า แก้ไขปัญหาได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ด้วยปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์นี้ สามารถคาดการณ์การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานได้ ซึ่งรวมถึงการประมาณความเป็นไปได้ของข้อยกเว้นในการจัดส่งและตรวจสอบสาเหตุของการส่งมอบที่ยังไม่บรรลุผลตามเวลาที่กำหนด
นักวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญด้านโลจิสติกส์ต่างเห็นพ้องกันว่าเทคโนโลยีนี้มีศักยภาพในการทำให้สิ่งที่ไม่เคยมีใครคาดคิดมาก่อนว่าจะเป็นไปได้ในการขนส่งให้กลายเป็นจริงขึ้นมา ตัวอย่างเช่น การตรวจจับความผิดปกติที่ครอบคลุมแบบ 360 องศา แอปพลิเคชันหอควบคุมรถบรรทุกสามารถระบุข้อกังวลหรือความผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว เช่น การเบี่ยงเบนเส้นทาง ความผิดปกติของสภาพอากาศที่ไม่คาดคิด หรือการละเมิดข้อตกลงในการให้บริการที่อาจเกิดขึ้น ช่วยให้บุคลากรภาคพื้นดินและผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการสามารถจัดการงานของพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะ 69% ของบริษัทกล่าวว่าไม่มีข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ แต่การใช้เทคโนโลยี Generative AI เช่น หอควบคุมและการติดตามยานพาหนะขนส่งแบบเรียลไทม์ สามารถตรวจจับความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้นได้ และใช้มาตรการที่เหมาะสมก่อนที่จะส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อรายได้ของบริษัท
การวิจัยจาก McKinsey พบว่าบริษัทที่ใช้การคาดการณ์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สามารถลดข้อผิดพลาดได้ 20-50% ส่งผลให้ยอดขายที่สูญเสียไปและการขาดความพร้อมของผลิตภัณฑ์ (สินค้าขาดสต็อก) ลดลง 65% แต่สิ่งสำคัญคือผู้ให้บริการด้านโลจิสติกส์ไม่ควรฝากความหวังทั้งหมดไว้กับ AI เพราะการคาดการณ์ต่าง ๆ ยังต้องการข้อมูลเชิงลึกจากมนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญประกอบ เพื่อการตัดสินใจที่แม่นยำที่สุดอยู่ดี
Generative AI ทำให้พนักงานที่ให้บริการโลจิสติกส์สามารถสื่อสารแบบเรียลไทม์ได้มีประสิทธิภาพมากขึ้นด้วยแชทบอทและผู้ช่วยเสมือนที่ขับเคลื่อนโดย Generative AI ซึ่งใช้การประมวลผลภาษาธรรมชาติ (NLP) เพื่อทำความเข้าใจข้อซักถามและคำติชม ช่วยให้ตอบสนองเร็วขึ้น เพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า แก้ไขปัญหาได้มีประสิทธิภาพมากขึ้น
ด้วยปัญญาประดิษฐ์เชิงสร้างสรรค์นี้ สามารถคาดการณ์การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานได้ ซึ่งรวมถึงการประมาณความเป็นไปได้ของข้อยกเว้นในการจัดส่งและตรวจสอบสาเหตุของการส่งมอบที่ยังไม่บรรลุผลตามเวลาที่กำหนด
นักวิเคราะห์และผู้เชี่ยวชาญด้านโลจิสติกส์ต่างเห็นพ้องกันว่าเทคโนโลยีนี้มีศักยภาพในการทำให้สิ่งที่ไม่เคยมีใครคาดคิดมาก่อนว่าจะเป็นไปได้ในการขนส่งให้กลายเป็นจริงขึ้นมา ตัวอย่างเช่น การตรวจจับความผิดปกติที่ครอบคลุมแบบ 360 องศา แอปพลิเคชันหอควบคุมรถบรรทุกสามารถระบุข้อกังวลหรือความผิดปกติได้อย่างรวดเร็ว เช่น การเบี่ยงเบนเส้นทาง ความผิดปกติของสภาพอากาศที่ไม่คาดคิด หรือการละเมิดข้อตกลงในการให้บริการที่อาจเกิดขึ้น ช่วยให้บุคลากรภาคพื้นดินและผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการสามารถจัดการงานของพวกเขาได้อย่างมีประสิทธิภาพ เพราะ 69% ของบริษัทกล่าวว่าไม่มีข้อมูลเชิงลึกที่สำคัญ แต่การใช้เทคโนโลยี Generative AI เช่น หอควบคุมและการติดตามยานพาหนะขนส่งแบบเรียลไทม์ สามารถตรวจจับความล่าช้าที่อาจเกิดขึ้นได้ และใช้มาตรการที่เหมาะสมก่อนที่จะส่งผลกระทบอย่างมีนัยสำคัญต่อรายได้ของบริษัท
นอกจากนี้ บริษัทโลจิสติกส์หลายแห่งได้เริ่มใช้ Generative AI ภายในคลังสินค้าแล้ว โดยมีหุ่นยนต์อัตโนมัติและมนุษย์ทำงานร่วมกันเพื่อเลือกผลิตภัณฑ์ในอัตราที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ช่วยบริหารจัดการคลังสินค้าให้คล่องตัว รวมถึงยังสามารถรวมเข้ากับเทคโนโลยีบล็อกเชนเพื่อให้บริการโลจิสติกส์มีความโปร่งใส น่าเชื่อถือ มีประสิทธิภาพที่มากขึ้น และทำให้กระบวนการต่าง ๆ เป็นอัตโนมัติ เช่น การชำระเงิน การติดตามการจัดส่ง และการระงับข้อพิพาท ทั้งยังช่วยลดความเสี่ยงของการฉ้อโกงได้อีกด้วย
ที่สำคัญ Generative AI สามารถแนะนำทางเลือกที่ยั่งยืนในห่วงโซ่อุปทาน ตั้งแต่การจัดหาวัสดุที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่งเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน
กรณีศึกษาที่น่าสนใจคือ FedEx ซึ่งในทุก ๆ วัน มีพัสดุมากกว่า 14 ล้านชิ้น ถูกส่งผ่านศูนย์อำนวยความสะดวกของ FedEx ทั่วโลก บริษัทฯ จึงมองหาวิธีการดำเนินธุรกิจที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืนมาก ในเดือนกันยายน 2566 ได้ร่วมมือกับ Dexterity AI สตาร์ทอัพในสหรัฐอเมริกา เพื่อจัดการกับหนึ่งในงานที่ท้าทายที่สุด นั่นก็คือการบรรทุกของในรถบรรทุก การโหลดแบบแมนนวลถือเป็นการเสียภาษี และวิธีการทางเทคโนโลยีก่อนหน้านี้ไม่สามารถจัดการกับการตัดสินใจที่ซับซ้อนเกี่ยวกับการจัดส่งสินค้าที่มีขนาด รูปร่าง น้ำหนัก และวัสดุบรรจุภัณฑ์ที่แตกต่างกันไป แต่ DexR หุ่นยนต์เคลื่อนที่ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Dexterity AI สามารถนำทางการจัดวางสินค้าได้โดยอัตโนมัติ ช่วยลดปัญหาการวางซ้อนวัสดุที่มีขนาด รูปร่าง และน้ำหนักที่หลากหลายได้
อย่างไรก็ตาม การสำรวจของ Freightos แพลตฟอร์มการจองและการชำระเงินสำหรับการขนส่งสินค้าระหว่างประเทศจากอิสราเอล พบว่ามีเพียง 15% ของบริษัทที่ให้บริการโลจิสติกส์เท่านั้นที่เริ่มนำ Generative AI ไปใช้ในการดำเนินงานของตน ซึ่งยังห่างไกลจาก 96% ของผู้เชี่ยวชาญด้านโลจิสติกส์ที่เชื่อว่าในที่สุดพวกเขาจะใช้ AI ในห่วงโซ่อุปทานของตนเอง นั่นเป็นเพราะยังมีความท้าทายบางประการที่เป็นอุปสรรคต่อการนำไปใช้งานในวงกว้างอยู่ เพราะ Generative AI มักต้องการฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังซึ่งบริษัทโลจิสติกส์จำเป็นต้องลงทุน และการผสานรวมเทคโนโลยีนี้เข้ากับการดำเนินงานด้านซัพพลายเชนเป็นการเพิ่มต้นทุนให้กับธุรกิจ
เพื่อเกาะติดเทรนด์เทคโนโลยีและนวัตกรรมในแวดวงโลจิสติกส์ โปรดติดตามข้อมูลข่าวสารจากบล็อกของเราอย่างต่อเนื่อง รวมถึงเตรียมพบกับงาน TILOG-LOGISTIX 2024 ในวันที่ 15-17 สิงหาคม 2567 ณ ไบเทค บางนา ปีนี้จัดขึ้นภายธีม "Connecting the Logistics Future" เพื่อผู้ให้บริการและผู้ใช้บริการด้านโลจิสติกส์จากทั้งองค์กรขนาดใหญ่และธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็กกว่า 9,000 ราย ได้ก้าวไปสู่อนาคตของโลจิสติกส์ที่เชื่อมต่อกัน
ที่สำคัญ Generative AI สามารถแนะนำทางเลือกที่ยั่งยืนในห่วงโซ่อุปทาน ตั้งแต่การจัดหาวัสดุที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อม ไปจนถึงการเพิ่มประสิทธิภาพการขนส่งเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน
กรณีศึกษาที่น่าสนใจคือ FedEx ซึ่งในทุก ๆ วัน มีพัสดุมากกว่า 14 ล้านชิ้น ถูกส่งผ่านศูนย์อำนวยความสะดวกของ FedEx ทั่วโลก บริษัทฯ จึงมองหาวิธีการดำเนินธุรกิจที่มีประสิทธิภาพและยั่งยืนมาก ในเดือนกันยายน 2566 ได้ร่วมมือกับ Dexterity AI สตาร์ทอัพในสหรัฐอเมริกา เพื่อจัดการกับหนึ่งในงานที่ท้าทายที่สุด นั่นก็คือการบรรทุกของในรถบรรทุก การโหลดแบบแมนนวลถือเป็นการเสียภาษี และวิธีการทางเทคโนโลยีก่อนหน้านี้ไม่สามารถจัดการกับการตัดสินใจที่ซับซ้อนเกี่ยวกับการจัดส่งสินค้าที่มีขนาด รูปร่าง น้ำหนัก และวัสดุบรรจุภัณฑ์ที่แตกต่างกันไป แต่ DexR หุ่นยนต์เคลื่อนที่ที่เป็นกรรมสิทธิ์ของ Dexterity AI สามารถนำทางการจัดวางสินค้าได้โดยอัตโนมัติ ช่วยลดปัญหาการวางซ้อนวัสดุที่มีขนาด รูปร่าง และน้ำหนักที่หลากหลายได้
อย่างไรก็ตาม การสำรวจของ Freightos แพลตฟอร์มการจองและการชำระเงินสำหรับการขนส่งสินค้าระหว่างประเทศจากอิสราเอล พบว่ามีเพียง 15% ของบริษัทที่ให้บริการโลจิสติกส์เท่านั้นที่เริ่มนำ Generative AI ไปใช้ในการดำเนินงานของตน ซึ่งยังห่างไกลจาก 96% ของผู้เชี่ยวชาญด้านโลจิสติกส์ที่เชื่อว่าในที่สุดพวกเขาจะใช้ AI ในห่วงโซ่อุปทานของตนเอง นั่นเป็นเพราะยังมีความท้าทายบางประการที่เป็นอุปสรรคต่อการนำไปใช้งานในวงกว้างอยู่ เพราะ Generative AI มักต้องการฮาร์ดแวร์ที่ทรงพลังซึ่งบริษัทโลจิสติกส์จำเป็นต้องลงทุน และการผสานรวมเทคโนโลยีนี้เข้ากับการดำเนินงานด้านซัพพลายเชนเป็นการเพิ่มต้นทุนให้กับธุรกิจ
เพื่อเกาะติดเทรนด์เทคโนโลยีและนวัตกรรมในแวดวงโลจิสติกส์ โปรดติดตามข้อมูลข่าวสารจากบล็อกของเราอย่างต่อเนื่อง รวมถึงเตรียมพบกับงาน TILOG-LOGISTIX 2024 ในวันที่ 15-17 สิงหาคม 2567 ณ ไบเทค บางนา ปีนี้จัดขึ้นภายธีม "Connecting the Logistics Future" เพื่อผู้ให้บริการและผู้ใช้บริการด้านโลจิสติกส์จากทั้งองค์กรขนาดใหญ่และธุรกิจขนาดกลางและขนาดเล็กกว่า 9,000 ราย ได้ก้าวไปสู่อนาคตของโลจิสติกส์ที่เชื่อมต่อกัน
