วิธีการที่ AI กำจัดปัญหอุดตันในโซ่อุปทานทั่วไป

ปัญหาอุดตันในโซ่อุปทานสามารถส่งผลกระทบทางการเงินอย่างรุนแรงต่อผู้ผลิต ซัพพลายเออร์ และผู้จัดจำหน่าย เทคโนโลยีสมองกลฝังตัวเป็นหนึ่งในวิธีแก้ปัญหาที่น่าหวังที่สุด สามารถใช้ AI ในการจัดการโซ่อุปทานเพื่อกำจัดการหยุดชะงักและความล่าช้าได้หรือไม่?

วิธีการที่ปัญหาอุดตันในโซ่อุปทานสามารถเกิดขึ้น

จุดอุดตันในโซ่อุปทาน — จุดที่การไหลของสินค้าถูกขัดขวาง — สามารถเกิดขึ้นได้จากหลายสาเหตุ

1. การเพิ่มขึ้นของความต้องการอย่างไม่คาดคิด

การเปลี่ยนแปลงในความต้องการของผู้บริโภคสามารถทำให้เกิดการหยุดชะงักในโซ่อุปทานอย่างกว้างขวาง ผู้ผลิต ซัพพลายเออร์ และผู้จัดจำหน่ายมักไม่พร้อมที่จะจัดการกับการเพิ่มขึ้นของคำสั่งซื้ออย่างรวดเร็ว ซึ่งสามารถทำให้เกิดความล่าช้าได้

2. การขาดแคลนแรงงาน

บริษัทต่างๆ ไม่สามารถเคลื่อนย้ายสินค้าได้หากไม่มีใครที่จะจัดจำหน่ายสินค้า การขาดแคลนแรงงานอย่างกว้างขวางส่งผลกระทบต่อทุกด้านของอุตสาหกรรมโซ่อุปทาน ทำให้บริษัทโลจิสติกส์难ที่จะรักษาความเรียบร้อย

3. การปิดโรงงานหรือโรงงาน

การปิดโรงงานหรือโรงงานเพียงแห่งเดียวสามารถส่งผลกระทบต่อโซ่อุปทานทั้งหมดได้ เนื่องจากการปิดนี้ตัดขาดการไหลของสินค้า บริษัทที่ไม่มีแผนการรองรับจะถูกทิ้งให้พยายามเติมช่องว่าง ในขณะเดียวกัน สินค้าของพวกเขาก็ถูกเก็บไว้โดยไม่ได้ใช้งาน

4. สินค้าปลอม

การฉ้อโกงโลจิสติกส์เป็นปัญหาที่สำคัญทั่วโลก ตามข้อมูลที่มีอยู่ สินค้าปลอมมูลค่ากว่า 509 พันล้านดอลลาร์ ถูกซื้อขายระหว่างประเทศในปี 2016 เมื่อสินค้าปลอมเหล่านี้เข้าสู่โซ่อุปทานอย่างผิดกฎหมาย จะทำให้เกิดการหยุดชะงักและความสับสน

5. ความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์

เมื่อประเทศต่างๆ มีความขัดแย้งกัน การนำเข้าและส่งออกจะไม่ใช่เรื่องสำคัญอีกต่อไป — และเส้นทางการค้าใกล้เคียงมักจะกลายเป็นอันตราย ความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์สามารถทำให้เกิดการหยุดชะงักในโซ่อุปทานได้ระยะยาว

6. เหตุการณ์สภาพอากาศที่รุนแรง

ไม่มีที่ใดบนโลกที่ปลอดภัยจากเหตุการณ์สภาพอากาศที่รุนแรง น้ำท่วม พายุหิมะ พายุไต้ฝุ่น และพายุทอร์นาโดสามารถป้องกันไม่ให้เรือ บิน และรถบรรทุกเดินทางได้ เนื่องจากผลกระทบสามารถคงอยู่เป็นเวลาหลายวันหรือหลายสัปดาห์ การหยุดชะงักในโซ่อุปทานจึงเกิดขึ้นได้

ความสำคัญของการกำจัดปัญหาอุดตันในโซ่อุปทาน

ปัญหาอุดตันในโซ่อุปทานสามารถส่งผลกระทบต่อรายได้ของบริษัทได้ เนื่องจากยี่ห้อไม่สามารถสร้างรายได้จากสินค้าที่ถูกจับกุมในคลังได้ ความเสียหายต่อชื่อเสียงยี่ห้อ — ผู้บริโภคไม่ชอบการล่าช้าในการจัดส่ง — สามารถนำไปสู่การขาดทุนทางการเงินในระยะยาว

บางครั้ง บริษัทไม่มีโอกาสที่จะย้ายสินค้าของตนหลังจากที่ปัญหาในโซ่อุปทานได้รับการแก้ไขแล้ว สินค้าที่เสื่อมสภาพได้ง่าย เช่น ดอกไม้ เครื่องสำอาง ผลิตภัณฑ์นม พืช ผลไม้ และเนื้อสัตว์ สามารถถูกทำลายหรือเสื่อมสภาพได้อย่างรวดเร็ว

แม้แต่ผู้ที่ไม่ได้เกี่ยวข้องกับกระบวนการโลจิสติกส์ก็สามารถสูญเสียทางการเงินได้ ในความเป็นจริง การวิจัยพบว่าปัญหาอุดตันในโซ่อุปทาน ทำให้เกิดการอ่อนค่าของเงินในประเทศสหรัฐอเมริกาในช่วงปี 2021 ถึง 2022 ในอีกคำหนึ่ง ทุกคนจ่ายค่าใช้จ่ายสำหรับการล่าช้าเหล่านี้

วิธีการที่ AI ช่วยให้กระบวนการโลจิสติกส์เร็วขึ้นและกำจัดปัญหาอุดตัน

บริษัทที่ใช้ AI ในโซ่อุปทานสามารถเร่งกระบวนการโลจิสติกส์ ได้รับข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล และระบุปัจจัยที่อาจขัดขวางก่อนที่จะเกิดขึ้น

1. การวิเคราะห์เชิงพยากรณ์

แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถใช้ข้อมูลในอดีตและปัจจุบันเพื่อคาดการณ์ผลลัพธ์ในอนาคต ด้วยการวิเคราะห์เชิงพยากรณ์ บริษัทโลจิสติกส์สามารถบอกได้ว่าและเมื่อปัญหาอุดตันในโซ่อุปทานจะเกิดขึ้นเพื่อหลีกเลี่ยงมัน

2. การคาดการณ์ความต้องการ

แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องสามารถติดตามพฤติกรรมของผู้บริโภค รูปแบบตลาด และภูมิรัฐศาสตร์เพื่อคาดการณ์ว่าความต้องการจะเพิ่มขึ้นหรือลดลงเมื่อใด ผู้ผลิต ซัพพลายเออร์ และผู้จัดจำหน่ายจะมีโอกาสที่จะเติมคำสั่งซื้อได้ตรงเวลา หากพวกเขารู้ว่าเมื่อใดที่จะเพิ่มหรือลดการผลิต

3. การควบคุมคุณภาพ

AI สามารถแยกแยะระหว่างสินค้าที่แท้จริงและสินค้าปลอมได้ ซึ่งจะป้องกันการหยุดชะงักในโซ่อุปทาน หนึ่งทีมวิจัยพัฒนาแอลกอริทึมที่สามารถแยกแยะระหว่างสินค้าที่แท้จริงและสินค้าปลอมได้ 98% ของเวลา โดยเฉลี่ย การควบคุมคุณภาพที่ดีขึ้นสามารถช่วยให้กระบวนการโลจิสติกส์ทำงานได้อย่างราบรื่น

4. การประสานงานที่ดีขึ้น

เทคโนโลยี AI สามารถเพิ่มความสามารถในการมองเห็นโซ่อุปทานและให้ข้อมูลเชิงลึกจากข้อมูล ช่วยให้ซัพพลายเออร์ ผู้จัดจำหน่าย และผู้ผลิตสามารถประสานงานกันได้ นอกจากนี้ โมเดลการประมวลผลภาษาที่เป็นธรรมชาติยังช่วยให้พวกเขาสื่อสารกันได้โดยไม่คำนึงถึงภาษาหรืออุปสรรคทางวัฒนธรรม

5. การจัดส่งอัตโนมัติ

การจัดส่งระยะสุดท้าย คิดเป็น 50% ของค่าใช้จ่ายในการจัดส่ง ตามการประมาณการบางอย่าง ปริมาณคำสั่งซื้อที่สูง การขับรถที่ไม่มีประสิทธิภาพ และความซับซ้อนของเส้นทางทำให้เกิดปัญหาอุดตันอย่างมาก ยานพาหนะอัตโนมัติที่ได้รับการขับเคลื่อนด้วย AI เป็นวิธีแก้ปัญหาที่มีแนวโน้ม — สามารถจัดส่งสินค้าไปยังที่อยู่ที่กำหนดไว้ล่วงหน้า เช่น ตู้จัดส่ง เพื่อทำให้กระบวนการจัดส่งเร็วขึ้น

6. การปรับเปลี่ยนแบบเรียลไทม์

การใช้ AI ในการจัดการโซ่อุปทานช่วยให้บริษัทโลจิสติกส์สามารถตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของตลาดและความต้องการในแบบเรียลไทม์ นอกจากนี้ยังช่วยให้พวกเขาตอบสนองอย่าง积极เมื่อมีสัญญาณของความล่าช้าหรือการหยุดชะงัก

7. การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง

หนึ่งในสาเหตุที่พบบ่อยที่สุดของปัญหาอุดตันในโซ่อุปทานคือสิ่งที่หลีกเลี่ยงไม่ได้ — บริษัทโลจิสติกส์ไม่สามารถควบคุมสภาพอากาศหรือความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์ได้ อย่างไรก็ตาม AI สามารถพัฒนาแผนการรองรับเฉพาะกรณีได้ โดยให้ทางเลือกในการหลีกเลี่ยงการหยุดชะงักก่อนที่จะเกิดขึ้น สามารถแนะนำเส้นทางหรือซัพพลายเออร์ทางเลือกเพื่อให้กระบวนการทำงานได้อย่างราบรื่น

ทำไม AI จึงมีความสำคัญต่อการแก้ปัญหาในโซ่อุปทาน?

หลายปีที่ผ่านมา บริษัทโลจิสติกส์หลายแห่งได้วางแผนการดิจิทัล化ในบางรูปแบบ ในความเป็นจริง 23% ของผู้จัดการคลัง ตั้งใจที่จะนำเทคโนโลยี自动化มาใช้ในปี 2019 แม้ว่า AI จะยังคงเป็นเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ แต่ก็สอดคล้องกับสิ่งที่พวกเขากำลังมองหา

เป็นหนึ่งในไม่กี่เทคโนโลยีที่สามารถจัดการปริมาณข้อมูลที่กระบวนการโลจิสติกส์สร้างขึ้นได้ สามารถรวบรวมประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจากหลายแหล่งได้โดยไม่ถูกครอบงำ

ความเร็วเป็นอีกสิ่งหนึ่งที่ทำให้ AI แตกต่างจากเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกัน — ไม่มีทางเลือกอื่นที่สามารถประมวลผล วิเคราะห์ และส่งออกข้อมูลได้ในอัตราที่เท่ากัน สามารถพิจารณาหลายล้านความเป็นไปได้ภายในไม่กี่วินาทีและตอบสนองต่อการโต้ตอบในแบบเรียลไทม์

ข้อได้เปรียบหลักของ AI เหนือเทคโนโลยีอื่นๆ คือความสามารถในการอัตโนมัติงานและทำงานอิสระ สามารถทำงานได้ตลอด 24 ชั่วโมงโดยไม่ต้องการการแทรกแซงจากมนุษย์ ซึ่งเหมาะสำหรับการขาดแคลนแรงงาน

เทคโนโลยีนี้ยังคุ้มค่าด้วย ตามการศึกษา 63% ของธุรกิจโลจิสติกส์ ที่ใช้ AI ในการจัดการโซ่อุปทานมีรายได้เพิ่มขึ้น นอกจากนี้ 61% รายงานว่ามีค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานที่ลดลง เทคโนโลยีนี้มีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรม

แม้ว่าเทคโนโลยีหลายอย่างจะสามารถอัตโนมัติงานประมวลผลข้อมูลได้อย่างรวดเร็วหรือทำงานอิสระ แต่ไม่มีเทคโนโลยีใดที่สามารถทำทุกอย่างพร้อมๆ กัน นั่นคือเหตุผลที่ AI เป็นวิธีแก้ปัญหาที่มีแนวโน้มสำหรับการหยุดชะงักและความล่าช้าในโซ่อุปทาน

ตัวอย่างของ AI ในโซ่อุปทาน

ระบบเฝ้าระวังที่ใช้ AI และเครื่องสแกนบาร์โค้ดสามารถป้องกันสินค้าที่มีข้อบกพร่องหรือสินค้าปลอมไม่ให้ดำเนินต่อไปในโซ่อุปทาน ทั่วไปจะถูกวางไว้บนหรือใกล้กับสายพาน输สินค้าเพื่อติดตามสินค้า

บริษัทโลจิสติกส์สามารถรวม AI กับเทคโนโลยีโซ่อุปทานอื่นๆ ได้ ตัวอย่างเช่น สามารถใช้แบบจำลองการเรียนรู้ของเครื่องเพื่อขับเคลื่อนเซ็นเซอร์บรรจุภัณฑ์ IoT ได้ โดยสามารถวิเคราะห์ข้อมูลผลิตภัณฑ์เพื่อติดตามการขนส่ง

การบริหารจัดการ AI ดูแลงานบันทึกภายใน การจัดการ ระเบียบการประมวลผลเอกสาร และการแบ่งปันข้อมูล ตัวอย่างเช่น สามารถประมวลผลใบแจ้งหนี้ สั่งจัดส่ง ใบสั่งซื้อ ต่ออายุสัญญาซัพพลายเออร์ ส่งคำขอประมูล และจัดตารางการทำงาน

การใช้ AI ในโซ่อุปทานที่เกิดขึ้นใหม่เกี่ยวข้องกับยานพาหนะอัตโนมัติ รถบรรทุกจัดส่งและโดรนที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองสามารถใช้การเรียนรู้ของเครื่องเพื่อตอบสนองต่อสภาพแวดล้อมในแบบเรียลไทม์ แม้ว่ายานพาหนะที่ขับเคลื่อนด้วยตนเองจะมีการพัฒนาอีกไม่กี่ปี แต่มีหลักฐานการทำงานที่มีอยู่

อนาคตของ AI ในการจัดการโซ่อุปทาน

เนื่องจาก AI ยังคงเป็นเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ อัตราการเข้าถึงจะยังคงต่ำในช่วงหลายปี ในขณะที่ 73% ของบริษัทโลจิสติกส์ รู้สึกมองโลกในแง่ดีเกี่ยวกับเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่ 50% วางแผนจะเลื่อนการนำไปใช้จนกว่าจะมีความเสี่ยงน้อยลง ดูเหมือนว่าหลายคนจะรอจนกว่ากรณีการใช้งานที่เหมาะสม ช่องว่างที่อาจเกิดขึ้น และแนวปฏิบัติที่ดีที่สุดจะชัดเจนขึ้น

แม้ว่าหลายคนในอุตสาหกรรมจะลังเลที่จะนำ AI มาใช้ แต่สัญญาณบ่งชี้ว่าพวกเขาจะยอมรับอย่างรวดเร็ว ในขณะที่ 11% ของผู้บริหารโลจิสติกส์ รู้สึกว่า AI มีความสำคัญในปี 2022 แต่คาดว่า 38% จะเชื่อว่ามีความสำคัญในปี 2025 อุตสาหกรรมอาจมีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีนัยสำคัญเมื่อมีการนำ AI มาใช้ในการจัดการโซ่อุปทานมากขึ้น

AI อาจกำจัดปัญหาอุดตันในโซ่อุปทานได้อย่างถาวร

เมื่ออัตราการเข้าถึง AI ในการจัดการโซ่อุปทานเพิ่มขึ้น ศักยภาพการเปลี่ยนแปลงของเทคโนโลยีนี้จะกลายเป็นที่ชัดเจน หากบริษัทโลจิสติกส์ใช้ AI อย่างมีกลยุทธ์ พวกเขาอาจสามารถกำจัดปัญหาอุดตันในโซ่อุปทานได้มากที่สุด — ถ้าไม่ใช่ทั้งหมด — ได้อย่างถาวร