บทความโดย นางสาวคาวอล พรีท ประธานบริษัท เฟดเอ็กซ์ เอ็กซ์เพรส ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิก ตะวันออกกลาง และแอฟริกา
Generative AI กำลังได้รับความสนใจอย่างมากทั่วโลก โดยปัญญาประดิษฐ์ศักยภาพสูงนี้ช่วยขับเคลื่อนให้เกิดแชทบอทอันชาญฉลาดและรังสรรค์ข้อความได้หลากหลายประเภท ตั้งแต่อีเมลไปจนถึงบทความ แต่ในบริบทของการเปลี่ยนโฉมซัพพลายเชน ธุรกิจควรให้ความสำคัญกับการปรับเปลี่ยนวิถีการดำเนินงานแบบแอนะล็อกสู่ดิจิทัลอย่างเต็มรูปแบบ เพื่อให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพ และแก้ไขปัญหาการขาดการเชื่อมโยงที่มักเกิดขึ้นระหว่างเครือข่ายดิจิทัลและระบบการทำงานแบบออฟไลน์
ในอดีตซัพพลายเชนถูกขับเคลื่อนด้วยโครงสร้างพื้นฐานทางกายภาพอย่าง เครื่องบิน รถไฟ รถบรรทุก และการขนส่งทางทะเล ที่เป็นส่วนสำคัญของการค้าทั่วโลกควบคู่ไปกับโครงสร้างพื้นฐานที่ ‘แข็งแกร่ง’ อย่าง เมืองท่า ศูนย์กลางภาคพื้นดิน และ ท่าเรือ
อย่างไรก็ตาม วิธีการที่เราจัดส่ง ขนส่ง และส่งมอบพัสดุทั่วโลกได้เปลี่ยนแปลงไปแล้ว ด้วยการเติบโตของอีคอมเมิร์ซ รูปแบบการทำงานในซัพพลายเชนการขนส่งจึงเปลี่ยนไป โดยการจัดส่งแต่ละขั้นตอนมีการดำเนินงานผ่านระบบดิจิทัล ไม่เพียงแต่ความพร้อมในการใช้งานและคุณภาพของข้อมูลภายในซัพพลายเชนทั่วโลกจะเติบโตอย่างก้าวกระโดดเท่านั้น แต่ยังสามารถทำให้เกิดประโยชน์สูงสุดได้โดยให้ระบบเรียนรู้ผ่าน Machine Learning และระบบปัญญาประดิษฐ์
หัวใจสำคัญของการนำเอา AI มาใช้งานคือ ข้อมูล ซึ่งช่วยขับเคลื่อนการเปลี่ยนผ่านสู่ระบบดิจิทัล ให้ระบบมีความซับซ้อนน้อยลง และช่วยเสริมความแข็งแกร่งในการจัดการความเสี่ยง รวมถึงผลักดันการเติบโต ซึ่งจากงานวิจัยของ Gartner แสดงให้เห็นว่าอุปสรรคสําคัญที่ขัดขวางการเปลี่ยนแปลงของซัพพลายเชนในช่วงเริ่มต้น คือ ข้อมูลที่มีคุณภาพ ฉะนั้นจึงจําเป็นอย่างยิ่งที่ทุกธุรกิจจะต้องมองหาข้อมูลที่เชื่อถือได้ซึ่งเป็นสินทรัพย์ที่มีค่าในยุคปัจจุบัน
อย่างเช่นที่ เฟดเอ็กซ์ เราได้เริ่มใช้ประโยชน์จากข้อมูลมาเป็นเวลาหลายปี ในการพัฒนาองค์ความรู้เชิงลึกในการดำเนินธุรกิจของเรา ซึ่งช่วยให้บริษัทฯ สามารถติดตามทุก ๆ การจัดส่ง และทำให้การส่งมอบมีประสิทธิภาพสูงสุด รวมถึงช่วยยกระดับประสบการณ์ในการส่งมอบพัสดุสู่มือของลูกค้าให้ดียิ่งขึ้น อีกทั้งยังผลักดันให้เกิดโซลูชันใหม่ ๆ สำหรับซัพพลายเชนซึ่งสามารถเห็นผลลัพท์ในเชิงบวกได้อย่างเป็นรูปธรรม
ปัจจุบัน เรากำลังก้าวไปสู่การเดินทางในสายนวัตกรรมดิจิทัลซึ่งน่าตื่นเต้นยิ่งขึ้น ซึ่งข้อมูลยังคงเป็นกุญแจสำคัญที่เข้ามาเปลี่ยนโฉมซัพพลายเชน ซึ่งมีประเด็นที่น่าจับตามองดังต่อไปนี้
การกำหนดข้อมูลตำแหน่งอัจฉริยะ (Location Intelligence) หรือ การประยุกต์ใช้ AI ในการวิเคราะห์แผนที่ เข้ามาเปลี่ยนวิถีการทำงานของธุรกิจค้าปลีก ธุรกิจขนส่ง และอีกหลากหลายธุรกิจในปัจจุบันที่ให้บริการแบบผสมผสานระหว่างการให้บริการแบบออฟไลน์และออนไลน์ อย่างไรก็ตาม ยังมีอีกหลายอุตสาหกรรมที่ยังไม่มีการทำงานหรือให้บริการผ่านระบบดิจิทัล กุญแจที่มาปลดล็อกและสร้างคุณค่าให้ธุรกิจได้อย่างมหาศาลในยุคนี้ คือ ความสามารถในการจัดทำแผนที่แบบออนไลน์ด้วยการแทนที่ข้อมูลที่ไม่ซับซ้อน รวมถึงจัดระเบียบและวิเคราะห์ข้อมูลแผนที่ที่มีหลายชั้น ให้สามารถแสดงผลออกมาเป็นภาพ ช่วยในการตัดสินใจ อีกทั้งยังเอื้อให้สามารถกำหนดเส้นทางการจัดส่งสินค้าในแต่ละครั้งได้อย่างมีประสิทธิภาพ โดยหัวใจสำคัญคือการบูรณาการข้อมูลตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทางของระบบห่วงโซ่อุปทานบนเครือข่ายดิจิทัลและแบบออฟไลน์ นอกจากนี้แล้วการบูรณาการข้อมูลลูกค้าหรือข้อมูลภายในของบริษัทเข้ากับเครือข่ายโลจิสติกส์ก็สำคัญไม่แพ้กัน
อีกหนึ่งตัวอย่างที่เห็นได้ชัดเจนในปัจจุบัน คือ เฟดเอ็กซ์ ได้มีการใช้งาน “Geocodes (การกำหนดรหัสพิกัด)” ซึ่งเป็นเทคโนโลยีขั้นสูงสร้างขึ้นโดยทีมงาน DataWorks สำหรับการวางแผนเส้นทางการจัดส่งและการระบุตำแหน่งสถานที่รับและจัดส่งพัสดุ โดยใช้อัลกอริทึมทางสถิติขั้นสูงระบุตำแหน่งข้อมูลหลากหลายจุดบนแผนที่ดิจิทัล และสร้างเส้นทางการจัดส่งที่เหมาะสมที่สุดซึ่งสามารถปรับแก้ได้ตลอดเวลาแบบเรียลไทม์
มิติใหม่ของการติดตามการจัดส่ง ที่ไม่ใช่เพียงแค่การระบุตำแหน่งสถานที่ หรือ ข้อมูลเชิงพื้นที่ขั้นต้น ในทางกลับกันด้วย ‘ความอัจฉริยะ’ นี้ จะสามารถสํารวจและวิเคราะห์ข้อมูลในเลเยอร์ต่าง ๆ ที่หลากหลาย ตั้งแต่ข้อมูลขนาดใหญ่และไปจนถึงการเข้าถึงระบบคลาวด์ได้ทุกที่และทุกเวลา อีกทั้งสามารถจัดการรายละเอียดสำหรับการจัดส่งที่เหมาะสมยิ่งขึ้น การรวบรวมข้อมูลจากหลากหลายช่องทางเหล่านี้ จะสร้างผลกระทบที่ยิ่งใหญ่ขึ้นในอนาคต อย่างเช่น การเกิดขึ้นของหอบังคับการระบบดิจิทัล ที่สามารถมองเห็นข้อมูลและรายละเอียดของทั้งห่วงโซ่อุปทานได้ตั้งแต่ต้นน้ำจนถึงปลายน้ำ และจะเป็นบรรทัดฐานใหม่ที่ช่วยให้ผู้คนสามารถเข้าถึงข้อมูลได้ทุกที่ทุกเวลาตามต้องการ
ซึ่ง เฟดเอ็กซ์ ได้ใช้งานเครื่องมืออันชาญฉลาดที่ชื่อว่า Thea ซึ่งสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการจัดส่ง ให้สามารถทราบได้ว่าเส้นทางไหนที่ใช้เวลาที่สั้นที่สุดในการเดินทาง และหากเกิดปัญหาในระหว่างการจัดส่งก็จะสามารถจัดการแก้ไขได้อย่างทันท่วงที เพื่อให้สามารถส่งของได้ทันเวลา
เครื่องมืออีกหนึ่งประเภทที่เราใช้งาน คือ กรอบเวลาในการจัดส่งโดยประมาณ (Estimated Time Delivery Window: ETDW) ซึ่งมี Machine Learning ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ที่รวบรวมขึ้น เพื่อสร้างการติดตามการจัดส่งที่มีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น ทั้งในด้านของการประมาณการเวลาในการจัดส่งและการแจ้งอัปเดตเมื่อการจัดส่งจะถึงที่หมายก่อนกําหนด หรือ กรณีเกิดความล่าช้า
ยุคทองของโลจิสติกส์ที่ “ยืดหยุ่น” ยิ่งขึ้น ความสามารถในการปรับตัวได้อย่างรวดเร็วในการจัดตารางเวลา กำลังการขนส่ง รวมถึงการวางแผนเส้นทางสำหรับการจัดส่งให้เหมาะสมที่สุดในตลาดที่มีความผันผวนและเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลา เป็นอีกหนึ่งเทรนด์ทางธุรกิจโลจิสติกส์ที่น่าจับตามองเป็นอย่างยิ่ง อีกทั้งความง่ายในการขยายหรือลดขนาดของซัพพลานเชนทำให้ธุรกิจสามารถจัดการการจัดส่ง การผลิต และการขนส่งให้มีความยืดหยุ่นมากขึ้นได้ ทำให้วิถีในการดำเนินงานเปลี่ยนแปลงไป ซึ่งช่วยทำให้มั่นใจได้ว่าจะเกิดการทำงานที่เหมาะสมและเกิดประสิทธิภาพสูงสุดระหว่างการวางแผนกลยุทธ์และการบริหารความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้น
เราเล็งเห็นประโยชน์ที่เกิดขึ้นต่อธุรกิจโลจิสติกส์ที่มีการปรับตัวและมีความยืดหยุ่นมาเป็นเวลานาน และตอนนี้เป็นช่วงที่ธุรกิจจะก้าวหน้าไปอีกขั้นอย่างสมบูรณ์ ผ่านการใช้ประโยชน์จากข้อมูลและการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์อย่างชาญฉลาด โดยสร้างความเชื่อมโยงระหว่างกระบวนต่าง ๆ ที่แยกกันอยู่ พร้อมทั้งปรับปรุงการใช้งานทรัพยากรให้เกิดประโยชน์สูงสุดและบริหารต้นทุนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
อย่างเช่น เราได้มีการใช้ AI ในการสร้างแพลตฟอร์มคาดการณ์ความต้องการที่อาจเกิดขึ้น เพื่อช่วยในการวางแผนบริหารความสามารถในการจัดส่ง ในขณะเดียวกันเราก็ใช้งาน หุ่นยนต์อัตโนมัติ (Robotic process automation: RPA) ในศูนย์คัดแยกสินค้า ซึ่งช่วยให้เราสามารถปรับระบบการดำเนินงานให้เหมาะสมกับความต้องการที่เปลี่ยนแปลงตลอดเวลาได้อย่างเหมาะสมที่สุด อย่างศูนย์กระจายสินค้าประจำภูมิภาคของเรา ในประเทศสิงคโปร์ ได้มีการเปิดตัวหุ่นยนต์แขนกลในการคัดแยกสินค้า เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในกระบวนการปฏิบัติงาน และ การคัดแยกพัสดุได้มากถึง 1,000 ชิ้นต่อชั่วโมง ซึ่งครอบคลุมจุดหมายปลายทางในการจัดส่งสูงสุดถึง 100 แห่งในเวลาเดียวกัน
การคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงในซัพพลายเชนแห่งอนาคต
เราจะได้เห็นว่าข้อมูลจะเข้ามาเป็นกำลังสำคัญที่ช่วยขับเคลื่อนธุรกิจให้มีความสามารถในการปรับตัวได้ดีและมีประสิทธิภาพยิ่งขึ้น มีการจัดการความเสี่ยงที่อาจเกิดขึ้นในซัพพลายเชนที่แข็งแกร่งมากขึ้น รวมทั้งความสามารถในการตัดสินใจและวางแผนที่แม่นยำยิ่งขึ้น ไม่เพียงแต่จะเกิดขึ้นกับซัพพลายเชน แต่ยังรวมถึงทั้งระบบของธุรกิจ เพื่อให้เกิดการเติบโตและความราบรื่นในการขนส่งสินค้าระหว่างประเทศ
นอกจากนี้ เราจะได้เห็นกลยุทธ์ทางธุรกิจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล การทำงานของ AI ในเชิงลึก โดยจะมีเครื่องมือที่ทำงานด้วย AI เช่น แชทบอท ที่เข้ามาเป็นตัวเบิกทางในการเข้ามามีบทบาทในการทำงานของฝ่ายสนับสนุนลูกค้า
สำหรับธุรกิจโลจิสติกส์ ความสมบูรณ์ถูกต้องของข้อมูลและการใช้ประโยชน์จาก AI จะมีความสําคัญมากยิ่งขึ้นในการปรับปรุงการบริการลูกค้า รวมถึงพัฒนาความสามารถการแข่งขันในอุตสาหกรรมที่อยู่ท่ามกลางเศรษฐกิจที่เกิดการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว
