AI เครื่องมือปฏิวัติเทคโนโลยีระบบบริหารจัดการงานขนส่งและโลจิสติกส์ (TMS)
จะดีกว่าไหม ถ้าคุณคาดการณ์ปัญหาการขนส่งที่อาจเกิดขึ้นได้ล่วงหน้า และสามารถปรับเปลี่ยนแผนการจัดส่งหรือเส้นทางการวิ่งรถได้ตามสถานการณ์แบบเรียลไทม์ เพื่อปรับปรุงความแม่นยำของการประเมินเวลาส่งมอบสินค้าหรือเพิ่มประสิทธิภาพการวางแผนเส้นทางให้ดีขึ้น
คำถามข้างต้นไม่ใช่สิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต แต่เกิดขึ้นแล้วในปัจจุบัน โดยนักพัฒนาได้นำเทคโนโลยี AI มาใช้ในระบบไอทีสำหรับการขนส่งและโลจิสติกส์ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการ ลดต้นทุนค่าใช้จ่าย และเพิ่มความพึงพอใจของลูกค้า AI จึงเป็นเครื่องมือที่มีศักยภาพในการปฏิวัติการจัดการงานขนส่งและโลจิสติกส์ให้มีความปลอดภัย รวดเร็ว และยั่งยืนมากยิ่งขึ้น
AI เทคโนโลยีสำหรับอุตสาหกรรมโลจิสติกส์
เทคโนโลยี AI กำลังเปลี่ยนวิธีการทำงานภายในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ สำหรับธุรกิจขนส่งและโลจิสติกส์ได้เริ่มใช้เทคโนโลยี AI ในหลายรูปแบบ เพื่อเพิ่มความสะดวกในการจัดการงานภายในซัพพลายเชนให้มีประสิทธิภาพและรวดเร็วมากขึ้น เช่น การใช้หุ่นยนต์ในขั้นตอนการประกอบชิ้นส่วนสินค้าในโรงงานผลิต การใช้หุ่นยนต์อัตโนมัติในคลังสินค้ารวมถึงใช้จัดส่งสินค้าตามบ้าน
นอกจากนี้ AI ในระบบไอทีโลจิสติกส์ยังสนับสนุนข้อมูลเพื่อการตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด เนื่องจากสามารถนำข้อมูลจำนวนมากและจากหลายแหล่งข้อมูลภายในองค์กรมาวิเคราะห์ร่วมกัน และระบุรูปแบบความสัมพันธ์โดยเรียนรู้จากสิ่งที่เกิดขึ้นเป็นประจำ หรือ คาดการณ์ปัญหาที่อาจเกิดขึ้นได้ล่วงหน้า
ตัวอย่าง การใช้งาน AI ในระบบบริหารจัดการงานขนส่ง (Transportation Management System – TMS)
Route Planning & Route Optimization:
การวางแผนเส้นทางขนส่งด้วย AI เป็นการใช้ข้อมูลจำเพาะของรถขนส่ง ประวัติการขนส่งมาวิเคราะห์และเสนอทางเลือกเส้นทางจัดส่งให้แก่ผู้วางแผน แต่จริง ๆ แล้วการวางแผนเส้นทางขนส่งมีความซับซ้อนกว่านั้น เนื่องจากเส้นทางที่ AI นำเสนออาจจะเป็นเส้นทางที่ดีที่สุดแต่อาจจะไม่ใช่เส้นทางที่มีต้นทุนต่ำที่สุด ดังนั้น การทำ Route Planning จึงมักใช้เทคโนโลยีอื่นร่วมด้วย ได้แก่
- เทคโนโลยี GIS ที่ใช้ข้อมูลสถานที่และข้อมูลเครือข่ายถนน เช่น พิกัดจุดส่ง การกำหนดโซนของพื้นที่ ข้อจำกัดความเร็วของถนน ข้อมูลความสูงของสะพาน ข้อจำกัดสำหรับรถบรรทุก ข้อมูลการจราจร
- เทคโนโลยี Telematics ที่สามารถติดตามข้อมูลการใช้งานรถได้แบบเรียลไทม์ เช่น ความเร็วในระหว่างขับขี่ พฤติกรรมการขับขี่ พิกัดตำแหน่งรถ และการใช้น้ำมัน
เมื่อใช้ข้อมูลทั้งหมดมาประกอบกัน จะสามารถคำนวณหาลำดับจุดส่งสินค้าและกำหนดเส้นทางพร้อมตารางเวลาในการขนส่งที่ดีที่สุดด้วยเงื่อนไขการประหยัดเชื้อเพลิงได้สูงสุด เพื่อประสิทธิภาพการขนส่งและต้นทุนต่ำที่สุด และยังอัพเดทปรับเปลี่ยนการเลือกเส้นทางได้ตลอดแบบเรียลไทม์ เรียกความสามารถนี้ว่า Route Optimization
Resource Optimization
การจัดสรรยานพาหนะและการบรรทุกสินค้า เป็นการจัดการทรัพยากรที่มีจำกัดให้ใช้งานได้เกิดประโยชน์สูงสุดและมีต้นทุนต่ำ โดยการใส่ข้อมูลในระบบให้ AI เรียนรู้ เช่น น้ำหนักการบรรทุกและขนาดของสินค้าที่เหมาะสมของรถแต่ละคัน ประเภทการใช้รถ (เช่น รถห้องเย็น)เมื่อมีคำสั่งงานขนส่ง AI จะวิเคราะห์เลือกและนำเสนอตัวเลือกรถที่เหมาะสมในงานขนส่งแต่ละรอบ
นอกจากนี้ ยังเพิ่มประสิทธิภาพมากขึ้นได้ด้วยการกำหนดเงื่อนไขพิเศษ เช่น การกำหนดประเภทของรถ และคนขับรถ ต้นทุนค่าเที่ยววิ่งรถ การกำหนดโควตารถเอาท์ซอร์ส โดยระบบสามารถคำนวณการเลือกใช้รถและต้นทุนค่าใช้จ่ายแล้วนำเสนอทางเลือกเพื่อให้ผู้ใช้งานตัดสินใจเลือกแผนได้เองตามความเหมาะสมในแต่ละงาน เช่น ต้นทุนต่ำที่สุด หรือเลือกตามโควตาการใช้รถขนส่งเอาท์ซอร์ส เป็นต้น
Predictive Analytics & Capacity Planning
การคาดการณ์ล่วงหน้าเป็นการลดความเสี่ยงของปัญหาและปรับปรุงการจัดเตรียมในการปฏิบัติงาน ทำให้รับมือกับงานที่จะเกิดขึ้นได้อย่างเหมาะสม เช่น การใช้ข้อมูลคำสั่งซื้อสินค้าและคำสั่งงานขนส่งจากข้อมูลประวัติงานขนส่งที่ผ่านมา มาวิเคราะห์และคาดการณ์ลักษณะและปริมาณงานขนส่งที่อาจเกิดขึ้นในช่วงวันหยุดยาว ทำให้ผู้ดูแลสามารถประมาณงานและเตรียมรถบรรทุกให้เพียงพอกับงานขนส่งเฉพาะช่วงเวลาได้อย่างเหมาะสม ประโยชน์คือ การเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานได้เต็มความสามารถ โดยมีต้นทุนและค่าใช้จ่ายอย่างเหมาะสมกับงานที่เกิดขึ้น
นอกจากนี้ ยังสามารถใช้ Predictive Analytics กับงานบำรุงรักษารถ โดยใช้ข้อมูลประวัติงานซ่อมบำรุงรถ จะทำให้วิเคราะห์และประเมินล่วงหน้าได้ว่า อุปกรณ์หรือรถคันไหนที่เสียบ่อยและอาจพบปัญหาได้อีกถ้าไม่ได้แก้ไข หรือกำหนดและนัดตรวจเช็คล่วงหน้าเพื่อเปลี่ยนอะไหล่ตามรอบเลขไมล์หรือระยะเวลาที่เหมาะสม ดังนั้น ผู้ดูแลงานซ่อมบำรุงสามารถพิจารณาเปลี่ยนอุปกรณ์หรือซ่อมแซมก่อนที่จะเสียหายมากขึ้นและทำให้เสียโอกาสในการใช้รถวิ่งงาน
Data Analytics & Decision Support
การวิเคราะห์ข้อมูลและเสนอทางเลือกตัดสินใจ เช่น การใช้ AI วิเคราะห์และนำเสนอทางเลือกแผนเที่ยววิ่งรถ (Shipment Planning) และยังสามารถติดตามเปรียบเทียบข้อมูลระหว่างการวิ่งรถตามแผนงานและการวิ่งรถจริง (Shipment Timeline Monitoring) เช่น ระยะทางปัจจุบัน ระยะเวลาปัจจุบัน คาดการณ์กำหนดเวลาถึงปลายทาง ระยะเวลาที่ล่าช้ากว่าแผน เพื่อติดตามการทำงานและการตัดสินใจเมื่อพบปัญหาที่ไม่เป็นไปตามแผน อีกทั้งสามารถตรวจเช็คปริมาณเชื้อเพลิงที่คาดการณ์ไว้จากแผนการขนส่งเปรียบเทียบกับปริมาณเชื้อเพลิงที่ใช้จริง เพื่อนำมาพัฒนาการขับขี่ หรือปรับแผนการใช้น้ำมันเชื้อเพลิงได้ เป็นต้น
NOSTRA LOGISTICS TMS (Transportation Management System)
เครื่องมือสำคัญสำหรับการบริหารงานขนส่ง เพื่อการวางแผนและจัดการการขนย้ายสินค้าตลอดโลจิสติกส์ซัพพลายเชน ทำหน้าที่เป็นศูนย์กลางช่วยควบคุมการขนส่ง และรับ-ส่งข้อมูลแบบเรียลไทม์ตลอดทั้งกระบวนการ เช่น ติดตามสถานะสินค้าและรถขนส่ง ประเมินสถานการณ์การขนส่งตามแผนงานกับสถานการณ์จริง เก็บข้อมูลค่าใช้จ่ายของแต่ละเที่ยววิ่ง ตลอดจนประเมินประสิทธิภาพของรอบการขนส่งแต่ละรอบ
NOSTRA LOGISTICS พันธมิตรทางธุรกิจด้านโซลูชันและแพลตฟอร์มเทคโนโลยีการขนส่งอัจฉริยะ (Intelligence Transportation Platform) เราพร้อมสนับสนุนเทคโนลีระบบบริหารการขนส่งและโลจิสติกส์ที่ครอบคลุมทุกกิจกรรมการขนส่งและเชื่อมต่อไปยังกิจกรรมในซัพพลายเชนได้โดยสะดวก
