27 กุมภาพันธ์ 2568

บทบาทและตัวอย่างของ AI และ Machine Learning ในซัพพลายเชน

AI และ Machine Learning เข้ามามีบทบาทในทุกอุตสาหกรรม แม้แต่ในกระบวนการโลจิสติกส์และซัพพลายเชน ธุรกิจต่าง ๆ ก็อาศัยความสามารถของ AI และ Machine Learning เข้ามาใช้มากขึ้นเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพให้กับกระบวนการและปรับปรุงความพึงพอใจของลูกค้าอย่างต่อเนื่อง

AI และ Machine Learning ในซัพพลายเชนคืออะไร

Artificial Intelligence หรือ AI คือเทคโนโลยีที่ทำให้คอมพิวเตอร์สามารถเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ เช่น การคิด วิเคราะห์ แก้ปัญหา และเรียนรู้จากข้อมูล โดย AI ถูกออกแบบมาให้ทำงานอัตโนมัติแทนมนุษย์ในงานต่าง ๆ ตั้งแต่ แชตบอท การจดจำเสียง ไปจนถึงระบบขับขี่อัตโนมัติ

Machine Learning เป็นหนึ่งใน AI ที่เน้นการพัฒนาอัลกอริทึมให้คอมพิวเตอร์สามารถเรียนรู้จากข้อมูลได้ ยิ่งได้รับข้อมูลมากเท่าไร ระบบก็สามารถพัฒนาตัวเองให้ฉลาดขึ้นโดยอัตโนมัติ

AI และ Machine Learning ช่วยปรับปรุงกระบวนการในซัพพลายเชนได้อย่างไร?

เนื่องจากการวางแผนซัพพลายเชน จำเป็นต้องมีการตัดสินใจที่ถูกต้อง แม่นยำ รวดเร็ว จึงเป็นเรื่องสำคัญมากที่ต้องมีการใช้เครื่องมือที่เชื่อถือได้มาช่วยในการวิเคราะห์และพัฒนาการวางแผนให้มีประสิทธิภาพ

การทำงานของ AI และ Machine Learning ใช้ประโยชน์จากข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมจากทุกกระบวนการตลอดซัพพลายเชน โดยใช้อัลกอริทึมอัจฉริยะเข้ามาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดอย่างรอบคอบ ซึ่งก่อนหน้านี้อาจมีข้อมูลที่ถูกมองข้ามหรือเข้าใจผิดพลาดจากการพิจารณาของมนุษย์ได้ จึงเป็นเหตุผลที่ธุรกิจที่มีการนำ AI หรือ Machine Learning มาใช้ในกระบวนการเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพซัพพลายเชนรวมถึงสร้างความพึงพอใจให้กับลูกค้าได้มากกว่า

ตัวอย่างการใช้ AI และ Machine Learning ในซัพพลายเชน

1. AI และ Machine Leaning ในการจัดการคลังสินค้า (Warehouse Management)

Amazon ใช้ Machine Learning ในการวิเคราะห์ข้อมูลการขายในอดีตจำนวนมากเพื่อระบุรูปแบบการซื้อขายที่ซับซ้อนมาคาดการณ์ความต้องการในอนาคต และวิเคราะห์ความคิดเห็นของลูกค้าเพื่อทำความเข้าใจแนวโน้มความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนไป
Honeywell บริษัทที่พัฒนาโซลูชันด้านความปลอดภัยและความสามารถในการผลิต ได้คิดค้นระบบการขับเคลื่อนหุ่นยนต์ในคลังสินค้าด้วย AI มาช่วยจัดการสินค้ามากกว่า 20,000 SKUs และสามารถเพิ่มปริมาณงานได้ 40% โดยจัดสรรแรงงานได้อย่างเหมาะสม ลดการทำงานด้วยมือมนุษย์ และต้นทุนการดำเนินงานได้อย่างมาก

2. AI และ Machine Learning ในการจัดการซัพพลายเชน (Supply Chain Management)

FedEx มีระบบ AI ติดตามการขนส่งโดยดึงข้อมูลทุก ๆ 2 วินาทีเพื่อให้ข้อมูลสถานะการขนส่งแบบเรียลไทม์ และสร้างซัพพลายเชนที่โปร่งใสและคาดการณ์ได้มากขึ้น
Unilever ใช้ AI และ Machine Learning ช่วยพัฒนาสูตรสินค้าได้ดียิ่งขึ้นด้วยการระบุส่วนผสมที่ไม่จำเป็นและเลือกส่วนผสมที่ดีที่สุดท่ามกลางปัจจัยที่ซับซ้อนของวัตถุดิบซึ่งส่งผลกับคุณภาพสินค้า

3. AI และ Machine Learning ในการบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้า (Customer Relationship Management)

บริษัทขายสินค้าปรับปรุงบ้าน Lowe’s ใช้ AI จาก OpenAI เพื่อยกระดับประสบการณ์การชอปปิงของลูกค้า ด้วย AI ช่วยนำทางในร้าน และการให้คำแนะนำสินค้าแบบเรียลไทม์ รวมถึงปรับปรุงบริการลูกค้าผ่าน Chatbot ด้วย
Nike ใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลลูกค้า เพื่อแนะนำสินค้าที่เหมาะสมกับลูกค้าแต่ละรายและให้บริการตอบคำถาม ช่วยค้นหาสินค้าและติดตามคำสั่งซื้อด้วยการโต้ตอบที่เป็นธรรมชาติเหมือนมนุษย์ ซึ่งช่วยเสริมสร้างความสัมพันธ์กับลูกค้าและเพิ่มความมั่นใจในการซื้อสินค้าผ่านช่องทางออนไลน์ได้มากขึ้น

นอกจากนี้ AI และ Machine Learning ยังมีประโยชน์กับกระบวนการซัพพลายเชนและโลจิสติกส์อีกหลายด้าน เช่น การวางแผนเส้นทางขนส่ง การคาดการณ์การบำรุงรักษา การตรวจจับการทุจริต ฯลฯ และถึงแม้ว่าเทคโนโลยีเหล่านี้จะมีประโยชน์มากมาย แต่ก็ยังมีความท้าทายในการนำไปใช้ เช่น การเข้าถึงและเข้าใจ Big Data ที่ซับซ้อน, ต้นทุนการพัฒนาสูง, ขาดแคลนบุคลากรที่มีทักษะ, ความยากในการใช้งานร่วมกับระบบเดิมที่มีอยู่ เป็นต้น

บุญรอด ซัพพลายเชน (BRS) ได้นำเทคโนโลยีที่ทันสมัยเข้ามาปรับใช้เพื่อยกระดับการให้บริการโลจิสติกส์และซัพพลายเชนแบบครบวงจรให้แก่ธุรกิจของลูกค้า และพัฒนาประสิทธิภาพการทำงานเพื่อขับเคลื่อนธุรกิจสู่อนาคตอย่างยั่งยืน

“BRS เราเป็นให้คุณมากกว่าแค่ Supply Chain Solutions Provider”

สนใจติดต่อสินค้า/บริการ ได้ที่ brs-group.com

Tel: 1439

#สปีดได้ไวสเกลได้ไกล #BRS #BoonRawdSupplyChain #TotalSupplyChainSolutions #Empoweryourbusiness #AI&MachineLearning #AIinSupplychain #MachineLearninginSupplyChain

ย้อนกลับ