ปัญหา 7 อันดับแรกที่ปัญญาประดิษฐ์สามารถแก้ไขได้ในด้านลอจิสติกส์

ในทศวรรษที่ผ่านมา ปัญญาประดิษฐ์ (AI) ได้กลายเป็นสิ่งที่สามารถเปลี่ยนแปลงวิธีคิดและการทำงานของมนุษย์ได้ ปัญญาประดิษฐ์ไม่เพียงแต่ขับเคลื่อนแอพและอุปกรณ์ต่างๆ เท่านั้น แต่ยังเป็นประโยชน์สำหรับทุกธุรกิจ และซัพพลายเชนและลอจิสติกส์ก็ไม่มีข้อยกเว้น อันที่จริง องค์กรจำนวนมากได้ใช้ประโยชน์จากการลงทุนด้าน AI

ตามรายงาน ปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในสาขาที่สร้างรายได้มหาศาลให้กับธุรกิจทั่วโลก ไม่ผิดที่จะแนะนำว่าด้วยปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นอย่างน่าอัศจรรย์ในห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์ ความเร่งด่วนสำหรับโซลูชันที่ซับซ้อนยิ่งขึ้นได้กลายเป็นที่เด่นชัดมากขึ้น ดังนั้น บริษัทจำนวนมากจึงนำเทคนิค AI เช่น การเรียนรู้ของเครื่อง การเรียนรู้เชิงลึก และการประมวลผลภาษาธรรมชาติมาใช้

วิธีการเหล่านี้ทำให้ง่ายต่อการประเมินข้อมูลปริมาณมหาศาลด้วยวิธีที่มีประสิทธิภาพเพื่อนำเสนอการวิเคราะห์ที่ซับซ้อน เปิดใช้งานฟังก์ชันหรือเหตุการณ์โดยพิจารณาจากผลที่ตามมาของการวิเคราะห์ ส่งข้อมูลที่ร้องขอ และทำหน้าที่หลายแง่มุมอื่น ๆ ให้สำเร็จ

เทรนด์เร่งการใช้ AI ในซัพพลายเชนและโลจิสติกส์

ปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นไม่ได้เป็นเพียงปัจจัยเดียวที่ส่งผลต่อการเติบโตของเทคโนโลยี AI ในห่วงโซ่อุปทาน อันที่จริงแล้ว ยังมีฟีเจอร์สำคัญอื่นๆ อีกมากที่ขับเคลื่อนเทรนด์ รวมถึงพลังและความเร็วของคอมพิวเตอร์ การปรับปรุงอัลกอริทึม และการเพิ่มการเข้าถึงระบบ AI ในข้อมูลขนาดใหญ่

การพัฒนาคอมพิวเตอร์อย่างรวดเร็วทำให้บริษัทต่างๆ สามารถผสานรวม AI เข้ากับการดำเนินงานได้ เนื่องจากระบบดังกล่าวต้องการความก้าวหน้าอย่างมากในด้านพลังการประมวลผลและประสิทธิภาพ ตัวอย่างเช่น หนึ่งในความก้าวหน้าเหล่านี้คือการพัฒนา GPU (หน่วยประมวลผลกราฟิก) ซึ่งช่วยยืดอายุการทำงานของซีพียู

ข้อมูลใหญ่

ในขณะที่ผลิตข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมาก บริษัทซัพพลายเชนและโลจิสติกส์ใช้ประโยชน์จากปัญญาประดิษฐ์เพื่อสร้างข้อมูลปริมาณมากเพื่อแสดงอิทธิพลอย่างเต็มที่ ข้อมูลประเภทใหม่บางประเภทก็เกิดขึ้นเช่นกันในช่วงหลายปีที่ผ่านมา และเช่นเดียวกับการสร้างปริมาณข้อมูลที่เพิ่มขึ้นเรื่อยๆ AI ยังได้รับวัสดุเพียงพอที่จะทำงานอย่างเต็มศักยภาพ

การพัฒนาอัลกอริทึม

การเติบโตของอัลกอริทึมยังเห็นการปรับปรุงในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา ช่วยให้สามารถค้นหาการออกแบบและการค้นพบการเชื่อมโยงที่เป็นปัญหาหรือไม่สามารถค้นหาได้โดยมนุษย์หรือเทคโนโลยีทั่วไปเพียงอย่างเดียว ตัวอย่างเช่น อัลกอริทึมอัจฉริยะสามารถนำเสนอข้อมูลอันล้ำค่า เช่น จำนวนรถโดยสารประจำทางที่มีจำหน่ายล่วงหน้า เพื่อให้ลูกค้าทราบราคาและกรอบเวลาโดยประมาณสำหรับการส่งมอบในอนาคต

ปัจจัยเหล่านี้ร่วมกันขับเคลื่อนความก้าวหน้าของปัญญาประดิษฐ์และทำให้เป็นเทคโนโลยีที่เป็นไปได้อย่างมหาศาลในหลาย ๆ ด้าน อย่างไรก็ตาม ยังไม่เป็นที่ทราบแน่ชัดว่าเทคโนโลยีสามารถเปลี่ยนแปลงการจัดการซัพพลายเชนและโลจิสติกส์ได้อย่างแม่นยำเพียงใด เป็นประสบการณ์ที่น่าตื่นเต้นมากที่จะใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการแก้ปัญหาด้านลอจิสติกส์

ต่อไปนี้คือ ปัญหา 7 ประการที่ปัญญาประดิษฐ์ด้านลอจิสติกส์แก้ไขได้

1. โลจิสติกส์ต้องเผชิญกับข้อจำกัดของทรัพยากร

• เป็นไปโดยไม่ได้บอกว่าบริษัทที่ให้บริการด้านลอจิสติกส์ต้องเผชิญกับปัญหาหลายประการอันเนื่องมาจากทรัพยากรที่ขาดแคลนหรือจำกัด

สารละลาย:

AI นำเสนอข้อมูลเชิงลึกใหม่ๆ ในทุกด้านของการขนส่ง

การใช้แมชชีนเลิร์นนิงและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์อื่นๆ ทำให้เกิดความเข้าใจใหม่ในแง่มุมต่างๆ มากมาย รวมถึงการจัดการด้านลอจิสติกส์และคลังสินค้า การทำงานเป็นทีม และการจัดการซัพพลายเชน

2. ประสิทธิภาพของซัพพลายเชนไม่ได้รับการประเมินอย่างเหมาะสม

• เนื่องจากการขาดแคลนทรัพยากร บริษัทขนส่งทั่วโลกไม่สามารถประเมินประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานได้อย่างมีประสิทธิภาพ

สารละลาย:

AI ให้การประเมินประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทานที่ไม่มีใครเทียบได้

ปัญญาประดิษฐ์สามารถให้การประเมินประสิทธิภาพการจัดการห่วงโซ่อุปทานที่ไม่มีใครเทียบได้ ซึ่งจะช่วยค้นหาปัจจัยใหม่ๆ ที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพดังกล่าว AI ผสานรวมความสามารถอันทรงพลังของเทคโนโลยีที่ซับซ้อนสามอย่าง ได้แก่ การเรียนรู้ภายใต้การดูแล การเรียนรู้แบบไม่มีผู้ดูแล และการเรียนรู้แบบเสริมกำลัง เพื่อรับรู้ถึงแง่มุมที่สำคัญและปัญหาที่ส่งผลต่อประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน ตัวอย่างเช่น ควบคุมดูแลการเรียนรู้และสามารถรับรู้การหลอกลวงของข้อมูลประจำตัวและคาดการณ์อย่างมีข้อมูล ในขณะที่การเสริมสร้างการเรียนรู้สามารถเปิดใช้งานการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ได้โดยการให้ข้อมูลที่เกี่ยวข้อง

3. บริษัทต้องเผชิญกับอุปสรรคในการวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล

• หนึ่งในความท้าทายที่ใหญ่ที่สุดที่บริษัทด้านโลจิสติกส์มักเผชิญคือความสามารถในการประเมินข้อมูลจำนวนมาก

สารละลาย:

AI เสนอความสามารถในการประเมินข้อมูลจำนวนมหาศาล

ปัญญาประดิษฐ์สามารถวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมาก ซึ่งเป็นสิ่งที่ท้าทายอย่างยิ่งและแฝงไปด้วยความไม่แน่นอน ก่อนที่ AI จะกลายเป็นกระแสนิยม เทคโนโลยีไม่สามารถสร้างมูลค่าได้เนื่องจากไม่ได้คำนึงถึงปัจจัยที่หลากหลาย เช่น คุณลักษณะของผู้บริโภคในด้านอุปสงค์ ปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้ติดตามและกำหนดมิติของทุกด้านที่จำเป็นในการปรับปรุงความแม่นยำในการคาดการณ์ความต้องการ อันที่จริง มีการคาดการณ์แบบวนซ้ำไม่รู้จบ ปรับการพยากรณ์อย่างไม่หยุดยั้งโดยพิจารณาจากยอดขายแบบเรียลไทม์ สภาพอากาศ และปัจจัยอื่นๆ

4. การจัดการความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์โดยทั่วไปไม่ได้ผล

• บริษัทลอจิสติกส์ที่มีปัญหาใหญ่อีกบริษัทหนึ่งต้องเผชิญคือการขาดผู้เชี่ยวชาญด้านซัพพลายเชน ซึ่งทำให้การจัดการความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์แทบไม่มีประสิทธิภาพ

สารละลาย:

AI ปรับปรุงประสิทธิภาพของการจัดการความสัมพันธ์กับซัพพลายเออร์

ความเสี่ยงที่เกี่ยวข้องกับซัพพลายเออร์ถือเป็นข้อพิจารณาหลักสำหรับผู้เชี่ยวชาญด้านโลจิสติกส์ ชื่อเสียงของบริษัทมีความเสี่ยงเสมอหากซัพพลายเออร์ทำผิดพลาดเพียงครั้งเดียว AI สามารถตรวจสอบข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับซัพพลายเออร์และให้ข้อมูลเพื่อใช้สำหรับการตัดสินใจในอนาคตเกี่ยวกับซัพพลายเออร์บางราย ด้วยเหตุนี้ บริษัทจึงสามารถตัดสินใจเกี่ยวกับซัพพลายเออร์และปรับปรุงการบริการลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น

5. บริษัทไม่สามารถปรับความสัมพันธ์กับลูกค้าให้เป็นส่วนตัวได้

• การร้องเรียนทั่วไปกับบริษัทขนส่งว่า เนื่องด้วยเหตุผลอย่างใดอย่างหนึ่ง ไม่สามารถปรับความสัมพันธ์กับลูกค้าส่วนบุคคล

สารละลาย:

AI ยกระดับประสบการณ์ลูกค้า

ปัญญาประดิษฐ์เปลี่ยนความสัมพันธ์ระหว่างผู้ให้บริการด้านลอจิสติกส์และลูกค้าโดยการปรับเปลี่ยนให้เป็นส่วนตัว ตัวอย่างที่ดีของประสบการณ์ลูกค้าที่เป็นส่วนตัวคือความร่วมมือของ DHL Parcel กับ Amazon บริษัทจัดส่งได้เสนอบริการด้วยเสียงเพื่อติดตามพัสดุและรับข้อมูลการจัดส่งโดยใช้ Echo ที่ขับเคลื่อนด้วย Alexa ของ Amazon

6. ซัพพลายเชนแทบจะหยุดนิ่ง

• เนื่องจากบริษัทส่วนใหญ่ไม่มีวิธีการที่เหมาะสมในการปรับปรุงการวางแผนการผลิต พวกเขาจึงต้องเผชิญกับห่วงโซ่อุปทานที่อยู่เฉยๆ หรือไม่มีประสิทธิภาพ

สารละลาย:

AI ช่วยลดการพักตัวของห่วงโซ่อุปทาน

ก่อนหน้านี้ บริษัทต่างๆ ไม่มีเครื่องมือที่ดีงามในการปรับปรุงการวางแผนการผลิตและความแม่นยำในการจัดกำหนดการโรงงาน ด้วยการถือกำเนิดของ AI พวกเขาสามารถทำเช่นนั้นได้เนื่องจากเทคโนโลยีช่วยให้พวกเขาตรวจสอบข้อ จำกัด และเพิ่มความสามารถที่หลากหลายสำหรับพวกเขา วิธีนี้ใช้ได้ผลดีโดยเฉพาะสำหรับผู้ผลิตที่ผลิตตามสั่ง เนื่องจากปัญญาประดิษฐ์ช่วยให้พวกเขาสร้างสมดุลระหว่างข้อจำกัดต่างๆ ได้โดยอัตโนมัติ ตัวอย่างเช่น โดยอาศัย AI ธุรกิจสามารถลดการพักตัวของห่วงโซ่อุปทานสำหรับชิ้นส่วนที่ใช้ในผลิตภัณฑ์ที่ได้รับความนิยมมากที่สุดหรือมีการดัดแปลงสูง

7. การคาดการณ์และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้ากลายเป็นเรื่องยาก

• ทรัพยากรที่ขาดแคลนทำให้ธุรกิจคาดการณ์จำนวนสินค้าที่ต้องการได้ยาก

สารละลาย:

AI ช่วยคาดการณ์และปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า

บริษัทจำเป็นต้องคาดการณ์จำนวนสินค้าที่จำเป็น บริษัทจะประสบความสูญเสียอย่างร้ายแรงหากสินค้าคงคลังมีจำกัด แต่มีความต้องการสูง นอกจากนี้ ปัญญาประดิษฐ์สามารถใช้อัลกอริธึมเพื่อดูแนวโน้มได้ ผลการศึกษาจำนวนหนึ่งอ้างว่าอัลกอริธึม AI ทำนายได้ดีกว่าผู้เชี่ยวชาญของมนุษย์เกือบทุกครั้ง

ทุกวันนี้ AI ช่วยให้การติดตามและวัดผลด้านที่จำเป็นทั้งหมดช่วยปรับปรุงความแม่นยำของการพยากรณ์ความต้องการ ข้อมูลนี้ช่วยให้การจัดการคลังสินค้าง่ายขึ้น ปัญญาประดิษฐ์ยังนำการเปลี่ยนแปลงที่สร้างสรรค์มาสู่ประสบการณ์ของลูกค้า

บทสรุป

ความสำคัญของปัญญาประดิษฐ์ในยุคนี้แทบจะไม่มีใครสงสัยเลย แม้ว่าจะไม่มีในบางสาขา แต่ความสำคัญในด้านอื่นๆ เช่น การจดจำรูปแบบและการเรียนรู้ของเครื่องก็มีรากฐานที่ดี เทคโนโลยีนี้มีบทบาทอย่างมากในโซลูชั่นซัพพลายเชนและลอจิสติกส์ที่ทันสมัยในปัจจุบัน ประสิทธิภาพที่เพิ่มขึ้น ประสิทธิภาพ และการทำงานอัตโนมัติจำนวนมากสำหรับผู้จัดการและนักวางแผนซัพพลายเชน

อันที่จริง การระเบิดของเทคโนโลยี AI ในห่วงโซ่อุปทานเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ เนื่องจากความก้าวหน้าทางเทคโนโลยีขั้นสูงในข้อมูลขนาดใหญ่