AI ขจัดปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทานทั่วไปได้อย่างไร

ปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทานอาจสร้างความเสียหายทางการเงินให้กับผู้ผลิต ซัพพลายเออร์ และผู้จัดจำหน่าย ปัญญาประดิษฐ์เป็นหนึ่งในโซลูชั่นเกิดใหม่ที่มีแนวโน้มมากที่สุด การใช้ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานสามารถลดการหยุดชะงักและความล่าช้าได้หรือไม่

วิธีที่คอขวดของห่วงโซ่อุปทานสามารถเกิดขึ้นได้

คอขวดของห่วงโซ่อุปทาน ซึ่งเป็นจุดที่การไหลเวียนของสินค้าถูกกีดขวาง สามารถเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ

1. ความต้องการเพิ่มขึ้นอย่างไม่คาดคิด

การเปลี่ยนแปลงในความต้องการของผู้บริโภคอาจทำให้เกิดการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานในวงกว้าง ผู้ผลิต ซัพพลายเออร์ และผู้จัดจำหน่ายมักไม่เตรียมพร้อมรับมือกับคำสั่งซื้อที่เพิ่มขึ้นอย่างกะทันหัน ซึ่งอาจทำให้เกิดความล่าช้าเป็นเวลานาน

2. การขาดแคลนแรงงาน

บริษัทสามารถเคลื่อนย้ายสินค้าได้ก็ต่อเมื่อมีผู้กระจายสินค้าเท่านั้น การขาดแคลนแรงงานในวงกว้างส่งผลกระทบทุกด้านของภาคห่วงโซ่อุปทาน ทำให้เกิดความท้าทายสำหรับธุรกิจโลจิสติกส์ในการดำเนินธุรกิจได้อย่างราบรื่น

3. การปิดสถานที่หรือโรงงาน

แม้แต่การปิดเพียงครั้งเดียวก็สามารถส่งผลกระทบกระเพื่อมต่อห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดได้ เนื่องจากจะทำให้การไหลเวียนของสินค้าถูกตัดขาด บริษัทที่ไม่มีแผนรองรับเหตุการณ์ฉุกเฉินจะถูกปล่อยให้ดิ้นรนเพื่อเติมเต็มช่องว่าง ในขณะเดียวกัน ผลิตภัณฑ์ของพวกเขาก็สะสมฝุ่น

4. สินค้าลอกเลียนแบบ

การฉ้อโกงด้านลอจิสติกส์เป็นปัญหาใหญ่ระดับโลก ตามข้อมูลสาธารณะล่าสุดบางส่วนจบลงแล้ว สินค้าลอกเลียนแบบมูลค่า 509 พันล้านดอลลาร์ มีการซื้อขายในระดับสากลในปี 2016 เมื่อพวกเขาเข้าสู่ห่วงโซ่อุปทานอย่างผิดกฎหมาย พวกเขาสามารถสร้างความสับสนและขัดขวางการไหลเวียนของสินค้าได้

5. ความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์

เมื่อประเทศต่างๆ ต่อสู้กัน การนำเข้าและส่งออกของพวกเขาจะหมดความสำคัญลง และเส้นทางการค้าในบริเวณใกล้เคียงมักจะกลายเป็นอันตราย ความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์สามารถขัดขวางกิจวัตรมาตรฐานขององค์กรโลจิสติกส์ ทำให้เกิดปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทานในระยะยาว

6. เหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว

ไม่มีสถานที่ใดในโลกที่ปลอดภัยจากเหตุการณ์สภาพอากาศสุดขั้ว น้ำท่วม พายุหิมะ แผ่นดินไหว และพายุทอร์นาโดสามารถป้องกันไม่ให้เรือ เครื่องบิน และรถบรรทุกขนส่งไปไหนมาไหนได้ เนื่องจากผลกระทบอาจกินเวลานานหลายวันหรือหลายสัปดาห์ การหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทานที่ยืดเยื้อจึงเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้

ความสำคัญของการขจัดปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทาน

ปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทานอาจส่งผลเสียต่อรายได้ ท้ายที่สุดแล้ว แบรนด์ต่างๆ ไม่สามารถสร้างรายได้จากสินค้าที่ติดอยู่ในคลังสินค้าได้ ความเสียหายที่ตามมาต่อชื่อเสียงของแบรนด์ — ผู้บริโภคไม่ชอบความล่าช้าในการจัดส่ง — สามารถนำไปสู่การสูญเสียทางการเงินในระยะยาว

บางครั้งองค์กรต่างๆ จะไม่มีโอกาสเคลื่อนย้ายสินค้าเมื่อปัญหาด้านห่วงโซ่อุปทานได้รับการแก้ไขแล้ว ผลิตภัณฑ์ที่เน่าเสียง่าย เช่น ดอกไม้ เครื่องสำอาง นม พืช ผลิตผล และเนื้อสัตว์ อาจได้รับความเสียหายหรือทำลายได้อย่างรวดเร็ว

แม้แต่คนที่ไม่เกี่ยวข้องกับกระบวนการโลจิสติกส์ก็ประสบกับผลกระทบทางการเงินด้านลบ ในความเป็นจริง การวิจัยแสดงให้เห็นปัญหาคอขวดของห่วงโซ่อุปทาน ทำให้เกิดภาวะเงินเฟ้อเป็นจำนวนมาก ในสหรัฐอเมริกาตั้งแต่ปี 2021 ถึง 2022 กล่าวอีกนัยหนึ่ง ทุกคนต้องชดใช้ค่าเสียหายสำหรับความล่าช้าเหล่านี้

การใช้ AI ในซัพพลายเชนช่วยลดปัญหาคอขวดได้อย่างไร

บริษัทที่ใช้ประโยชน์จาก AI ในห่วงโซ่อุปทานสามารถเร่งกระบวนการโลจิสติกส์ รับข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล และระบุผู้ที่อาจก่อกวนก่อนที่จะกลายเป็นปัญหา

1. การวิเคราะห์เชิงทำนาย

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีตและข้อมูลปัจจุบันเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ด้วยการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ บริษัทโลจิสติกส์สามารถบอกได้ว่าปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทานจะเกิดขึ้นเมื่อใดและอย่างไร เพื่อหลีกเลี่ยงได้ดีขึ้น

2. การพยากรณ์ความต้องการ

โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องสามารถติดตามพฤติกรรมผู้บริโภค แนวโน้มของตลาด และภูมิศาสตร์การเมือง เพื่อคาดการณ์ว่าความต้องการจะเพิ่มขึ้นหรือลดลงเมื่อใด ผู้ผลิต ซัพพลายเออร์ และผู้จัดจำหน่ายจะมีเวลาที่ง่ายกว่าในการดำเนินการตามคำสั่งซื้อให้ตรงเวลา หากพวกเขารู้ว่าเมื่อใดควรเพิ่มหรือช้าลง

3 ควบคุมคุณภาพ

AI สามารถแยกแยะระหว่างสินค้าของแท้และสินค้าลอกเลียนแบบ ป้องกันการหยุดชะงักของห่วงโซ่อุปทาน ทีมวิจัยทีมหนึ่งได้พัฒนาอัลกอริธึมที่สามารถแยกความแตกต่างได้ 98% ของเวลา โดยเฉลี่ย. การควบคุมคุณภาพที่ได้รับการปรับปรุงช่วยให้กระบวนการโลจิสติกส์ดำเนินไปได้อย่างราบรื่น

4. การประสานงานที่ดีขึ้น

เทคโนโลยี AI สามารถเพิ่มการมองเห็นห่วงโซ่อุปทานและให้ข้อมูลเชิงลึกที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ช่วยให้ซัพพลายเออร์ ผู้จัดจำหน่าย และผู้ผลิตประสานงานได้ นอกจากนี้ โมเดลการประมวลผลภาษาธรรมชาติยังสามารถช่วยให้พวกเขาสื่อสารได้โดยไม่คำนึงถึงอุปสรรคด้านภาษาหรือวัฒนธรรม

5. การจัดส่งแบบอัตโนมัติ

การส่งมอบไมล์สุดท้าย คิดเป็น 50% ของค่าใช้จ่ายด้านลอจิสติกส์ตามการประมาณการบางอย่าง ปริมาณการสั่งซื้อที่สูง ไดรเวอร์ที่ไม่มีประสิทธิภาพ และความซับซ้อนของเส้นทาง ทำให้เกิดปัญหาคอขวดอย่างไม่น่าเชื่อ ยานพาหนะอัตโนมัติที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นโซลูชันที่น่าหวัง โดยสามารถส่งสินค้าไปยังสถานที่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ตู้เก็บพัสดุ เพื่อปรับปรุงการจัดส่ง

6. การปรับเปลี่ยนตามเวลาจริง

การใช้ประโยชน์จาก AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานช่วยให้บริษัทโลจิสติกส์สามารถตอบสนองต่อตลาดแบบเรียลไทม์และการเปลี่ยนแปลงอุปสงค์ได้ นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาดำเนินการเชิงรุกเมื่อมีสัญญาณของความล่าช้าหรือการหยุดชะงักปรากฏขึ้น

7. การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง 

แหล่งที่มาของปัญหาคอขวดในห่วงโซ่อุปทานที่พบบ่อยที่สุดบางแห่งเป็นสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ เนื่องจากบริษัทโลจิสติกส์ไม่สามารถควบคุมสภาพอากาศหรือความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์ได้ อย่างไรก็ตาม AI สามารถพัฒนาแผนฉุกเฉินเฉพาะกรณีได้ โดยให้วิธีแก้ไขปัญหาก่อนที่จะกลายเป็นปัญหา สามารถแนะนำเส้นทางอื่นหรือซัพพลายเออร์เพื่อให้ทุกอย่างดำเนินไปอย่างราบรื่น

เหตุใด AI จึงมีความสำคัญในการแก้ไขปัญหาห่วงโซ่อุปทาน

หลายปีที่ผ่านมา องค์กรด้านลอจิสติกส์หลายแห่งได้วางแผนที่จะเปลี่ยนผ่านไปสู่ดิจิทัลในทางใดทางหนึ่ง ในความเป็นจริง, 23% ของผู้ดูแลระบบคลังสินค้า ตั้งใจที่จะนำเทคโนโลยีระบบอัตโนมัติมาใช้ในปี 2019 แม้ว่า AI ยังคงเป็นเทคโนโลยีเกิดใหม่ แต่ก็สอดคล้องกับสิ่งที่พวกเขากำลังมองหาอย่างแม่นยำ

เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีไม่กี่เทคโนโลยีที่สามารถจัดการปริมาณข้อมูลที่แท้จริงของกระบวนการโลจิสติกส์ได้ สามารถรวบรวม ประมวลผล และวิเคราะห์ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลนับร้อยแห่งได้โดยไม่ทำให้ข้อมูลล้นหลาม

ความเร็วเป็นอีกสิ่งหนึ่งที่ทำให้ AI โดดเด่นจากเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกัน ซึ่งมีทางเลือกน้อยมากที่สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และส่งออกในอัตราที่เป็นได้ สามารถพิจารณาความเป็นไปได้นับล้านในไม่กี่วินาทีและตอบสนองต่อการโต้ตอบแบบเรียลไทม์

ข้อได้เปรียบหลักของ AI เหนือเทคโนโลยีอื่นๆ คือความสามารถในการทำงานอัตโนมัติและดำเนินการโดยอัตโนมัติ สามารถทำงานได้อย่างอิสระตลอดเวลาและแทบไม่ต้องมีการแทรกแซงจากมนุษย์ ซึ่งเหมาะอย่างยิ่งในช่วงที่แรงงานขาดแคลน

เทคโนโลยีนี้ยังคุ้มค่าอีกด้วย จากการศึกษาชิ้นหนึ่งพบว่า 63% ของธุรกิจโลจิสติกส์ การใช้ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานทำให้มีรายได้เพิ่มขึ้น นอกจากนี้ 61% รายงานว่ามีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานลดลง 

แม้ว่าเทคโนโลยีจำนวนมากสามารถทำให้งานเป็นอัตโนมัติ ประมวลผลข้อมูลอย่างรวดเร็ว หรือทำงานอัตโนมัติได้ แต่มีเพียงไม่กี่คนเท่านั้นที่สามารถทำทุกอย่างพร้อมกันได้ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไม AI จึงเป็นโซลูชั่นที่น่าหวังสำหรับการหยุดชะงักและความล่าช้าในห่วงโซ่อุปทาน

ตัวอย่างของ AI ในห่วงโซ่อุปทาน 

ระบบเฝ้าระวังที่ขับเคลื่อนด้วย AI และเครื่องสแกนบาร์โค้ดสามารถป้องกันข้อบกพร่องของผลิตภัณฑ์และการลอกเลียนแบบจากการดำเนินการผ่านช่องทางโลจิสติกส์ โดยทั่วไปแล้วจะวางไว้บนหรือใกล้สายพานลำเลียงเพื่อติดตามสินค้าคงคลัง

บริษัทโลจิสติกส์สามารถรวม AI เข้ากับเทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานอื่นๆ ได้ ตัวอย่างเช่น พวกเขาสามารถใช้โมเดลการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อขับเคลื่อนเซ็นเซอร์บรรจุภัณฑ์ Internet of Things (IoT) ด้วยวิธีนี้ พวกเขาสามารถวิเคราะห์ข้อมูลผลิตภัณฑ์เพื่อติดตามการจัดส่งได้

AI การบริหารจัดการการเก็บบันทึกภายใน การจัดการ การประมวลผลเอกสาร และงานการแบ่งปันข้อมูล ตัวอย่างเช่น สามารถประมวลผลใบแจ้งหนี้ สั่งจัดส่ง ต่ออายุสัญญาซัพพลายเออร์ ส่งคำขอประมูล และจัดกำหนดการพนักงานได้

การใช้งาน AI ที่เกิดขึ้นใหม่ในห่วงโซ่อุปทานนั้นเกี่ยวข้องกับยานพาหนะที่เป็นอิสระ รถบรรทุกและโดรนส่งสินค้าแบบขับเคลื่อนด้วยตนเองสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมแบบเรียลไทม์ แม้ว่ารถยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจะยังเหลือการพัฒนาอีกไม่กี่ปี แต่ก็ยังมีข้อพิสูจน์ถึงแนวคิดอยู่

อนาคตของ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน 

เนื่องจาก AI ยังค่อนข้างใหม่ อัตราการเจาะระบบจึงน่าจะยังคงต่ำต่อไปอีกสองสามปี ในขณะที่ 73% ของบริษัทโลจิสติกส์ รู้สึกมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับเทคโนโลยีเกิดใหม่ โดย 50% วางแผนที่จะเลื่อนการใช้งานออกไปจนกว่าจะมีความเสี่ยงน้อยลง ดูเหมือนว่าหลายๆ คนจะรอจนกว่ากรณีการใช้งานในอุดมคติ ช่องว่างที่อาจเกิดขึ้น และแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดจะชัดเจนยิ่งขึ้น

ในขณะที่หลายคนในภาคส่วนนี้ค่อนข้างลังเลที่จะนำ AI มาใช้ แต่ตัวชี้วัดบ่งชี้ว่าพวกเขาจะเติบโตอย่างรวดเร็วเพื่อยอมรับมัน แม้ว่าเท่านั้น 11% ของผู้บริหารด้านโลจิสติกส์ รู้สึกว่า AI มีความสำคัญอย่างยิ่งในปี 2022 โดยประมาณ 38% เชื่อว่าสิ่งนี้เป็นสิ่งจำเป็นภายในปี 2025 อุตสาหกรรมอาจเผชิญกับการเปลี่ยนแปลงที่สำคัญ เนื่องจากธุรกิจจำนวนมากขึ้นใช้ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน

AI อาจกำจัดปัญหาคอขวดของห่วงโซ่อุปทานอย่างถาวร

เมื่ออัตราการแพร่หลายของ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานเพิ่มขึ้น ศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีนี้ก็จะปรากฏชัดเจน หากบริษัทโลจิสติกส์ใช้มันอย่างมีกลยุทธ์ พวกเขาอาจจะสามารถกำจัดปัญหาคอขวดมาตรฐานได้เกือบทั้งหมด หรือไม่ใช่ทั้งหมด