By Nick Lung    Photo：CANVA

ท่ามกลางการแข่งขันที่รุนแรงในตลาดโลก ความมีประสิทธิภาพและความมั่นคงของห่วงโซ่อุปทานได้กลายเป็นปัจจัยสำคัญสำหรับความสำเร็จขององค์กร การพัฒนาเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้ก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างปฏิวัติในด้านการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ซึ่งไม่เพียงแค่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน แต่ยังเสริมสร้างความยืดหยุ่นขององค์กรในการตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงในตลาด บทความนี้จะสำรวจว่า AI สามารถช่วยให้องค์กรสร้างห่วงโซ่อุปทานที่มีความสามารถในการแข่งขันมากขึ้นได้อย่างไร ผ่านการคาดการณ์อัจฉริยะ การเพิ่มประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์ การบริหารความเสี่ยง และปัจจัยอื่นๆ

1.    การคาดการณ์ความต้องการและการจัดการสินค้าคงคลังโดยขับเคลื่อนด้วย AI
การคาดการณ์ความต้องการในรูปแบบดั้งเดิมมักจะอาศัยข้อมูลในอดีตและประสบการณ์ และมักได้รับผลกระทบจากการเปลี่ยนแปลงของตลาด ซึ่งอาจส่งผลให้มีสินค้าคงคลังเกินหรือขาดแคลน ปัญญาประดิษฐ์ (AI) สามารถให้การคาดการณ์ความต้องการที่แม่นยำยิ่งขึ้น โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีต แนวโน้มของตลาด การสนทนาในโซเชียลมีเดีย การเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศ และปัจจัยอื่นๆ ผ่านการเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) นอกจากนี้ AI ยังช่วยให้องค์กรสามารถปรับระดับสินค้าคงคลังโดยอัตโนมัติเพื่อให้แน่ใจว่ามีการจัดหาสินค้าอย่างเพียงพอโดยไม่สูญเสียทรัพยากร ตัวอย่างเช่น ระบบ AI สามารถกำหนดเวลาในการเติมสต็อกสินค้าและวิธีการจัดการสินค้าคงคลังให้เหมาะสมตามข้อมูลเรียลไทม์ ซึ่งช่วยลดต้นทุนสินค้าคงคลังและเพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน

2.    โลจิสติกส์อัจฉริยะและการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่ง
โลจิสติกส์และการขนส่งเป็นส่วนสำคัญในห่วงโซ่อุปทาน AI สามารถช่วยกำหนดเส้นทางการขนส่งที่ดีที่สุด ลดต้นทุนการขนส่ง และปรับปรุงประสิทธิภาพการจัดส่งผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลและเทคโนโลยีการติดตามแบบเรียลไทม์ ตัวอย่างเช่น AI สามารถวิเคราะห์ปัจจัยต่างๆ เช่น สภาพการจราจร การเปลี่ยนแปลงสภาพอากาศ และราคาน้ำมัน และปรับเส้นทางขนส่งแบบไดนามิกเพื่อให้แน่ใจว่าสินค้าจะสามารถส่งถึงจุดหมายปลายทางได้อย่างรวดเร็วและคุ้มค่าที่สุด
ในอุตสาหกรรมอีคอมเมิร์ซ บริษัทอย่าง Amazon ได้นำ AI มาใช้ในการปรับปรุงการจัดการคลังสินค้าและการกระจายสินค้าอย่างแพร่หลาย เช่น การใช้อัลกอริธึม AI ในการจัดลำดับความสำคัญของคำสั่งซื้อ และแม้กระทั่งการใช้เทคโนโลยีการขับขี่อัตโนมัติหรือยานยนต์ไร้คนขับเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดส่งระยะสุดท้าย

3.    การบริหารความเสี่ยงในห่วงโซ่อุปทานและการประเมินผู้จัดจำหน่าย
ห่วงโซ่อุปทานมักเกี่ยวข้องกับผู้จัดจำหน่ายหลายรายและตลาดต่างประเทศ ซึ่งทำให้เผชิญกับความเสี่ยงหลายประเภท เช่น การขาดแคลนวัตถุดิบ ภัยพิบัติทางธรรมชาติ การเปลี่ยนแปลงนโยบายการค้า ฯลฯ AI สามารถคาดการณ์ความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นได้ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่และเสนอแนวทางการรับมือที่เหมาะสม ตัวอย่างเช่น AI สามารถติดตามข่าวสารทั่วโลก ความไม่สงบทางการเมือง และความผันผวนของราคาตลาดเพื่อคาดการณ์ปัญหาที่ห่วงโซ่อุปทานอาจเผชิญ และช่วยให้องค์กรปรับกลยุทธ์ล่วงหน้า นอกจากนี้ AI ยังสามารถวิเคราะห์ประสิทธิภาพในอดีตของผู้จัดจำหน่าย เช่น การส่งมอบตรงเวลา คุณภาพผลิตภัณฑ์ และการปฏิบัติตามสัญญา เพื่อช่วยให้องค์กรเลือกผู้จัดจำหน่ายที่เชื่อถือได้ที่สุดและลดความเสี่ยงจากการหยุดชะงักในห่วงโซ่อุปทาน

4.    การจัดการคลังสินค้าอัจฉริยะและเทคโนโลยีระบบอัตโนมัติ
การใช้ AI ในการบริหารจัดการคลังสินค้ากำลังได้รับความนิยมเพิ่มขึ้น และหลายบริษัทได้นำหุ่นยนต์และเทคโนโลยีอัตโนมัติมาใช้เพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพในการดำเนินงานของคลังสินค้า ตัวอย่างเช่น AI สามารถติดตามตำแหน่งของสินค้าโดยใช้เทคโนโลยีการรจดจำภาพ และใช้หุ่นยนต์ในการคัดแยกและขนย้ายสินค้าโดยอัตโนมัติ ซึ่งช่วยลดต้นทุนแรงงานและข้อผิดพลาดจากมนุษย์ได้อย่างมีนัยสำคัญ
ยกตัวอย่างเช่น Amazon ที่ใช้หุ่นยนต์ Kiva ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อเคลื่อนย้ายชั้นวางสินค้าภายในคลัง ซึ่งไม่เพียงแต่ช่วยเพิ่มความเร็วในการคัดแยกและบรรจุสินค้าสำหรับการจัดส่ง แต่ยังช่วยเพิ่มประสิทธิภาพโดยรวมในการดำเนินงานอีกด้วย นอกจากนี้ AI ยังสามารถวิเคราะห์การใช้พื้นที่ในคลังสินค้าโดยอ้างอิงจากข้อมูลเรียลไทม์ เพื่อเสนอวิธีการจัดเก็บที่ดีที่สุดและช่วยปรับปรุงประสิทธิภาพในการจัดเก็บสินค้า.

5.    การปรับปรุงความยั่งยืนและประโยชน์ทางสิ่งแวดล้อมของห่วงโซ่อุปทาน
บริษัทต่างๆ กำลังให้ความสำคัญกับเป้าหมายด้านสิ่งแวดล้อม สังคม และธรรมมาภิบาล (ESG) มากขึ้น และ AI สามารถช่วยให้ลดการปล่อยก๊าซคาร์บอนและการสูญเสียทรัพยากร ตัวอย่างเช่น AI สามารถปรับกระบวนการผลิตให้มีประสิทธิภาพมากขึ้นและลดการใช้พลังงาน หรือค้นหาวิธีการขนส่งที่เป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมที่สุดผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อลดการปล่อยคาร์บอน นอกจากนี้ AI ยังสามารถช่วยคาดการณ์วงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ ปรับกลยุทธ์ในการรีไซเคิลและนำกลับมาใช้ใหม่ และทำให้การจัดการห่วงโซ่อุปทานมีความยั่งยืนมากยิ่งขึ้น

ด้วยความก้าวหน้าของเทคโนโลยี การใช้ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานไม่ใช่แค่แนวโน้มในอนาคตอีกต่อไป แต่เป็นเครื่องมือสำคัญที่ช่วยให้องค์กรเพิ่มความสามารถในการแข่งขันได้ ผ่านการคาดการณ์ความต้องการที่ขับเคลื่อนด้วย AI, โลจิสติกส์อัจฉริยะ, การบริหารความเสี่ยง, ระยยอัตโนมัติในคลังสินค้า และกลยุทธ์การพัฒนาที่ยั่งยืน บริษัทสามารถสร้างระบบห่วงโซ่อุปทานที่มีประสิทธิภาพ คล่องตัว และเป็นมิตรกับสิ่งแวดล้อมมากยิ่งขึ้น ในยุคดิจิทัล การยอมรับเทคโนโลยี AI จะเป็นกุญแจสำคัญสำหรับบริษัทในการรักษาความสามารถในการแข่งขันในตลาด

ขอขอบคุณหากคุณสามารถแบ่งปันบล็อก TGL ในหมู่เพื่อนของคุณที่สนใจข้อมูลตลาดโดยตรงของโซ่อุปทานและเหตุการณ์ทางเศรษฐกิจที่อัปเดต