AI สามารถช่วยยกระดับประสิทธิภาพโลจิสติกส์ได้อย่างไร?

ในยุคที่เทคโนโลยีเข้ามามีบทบาทสำคัญในทุกภาคส่วนของเศรษฐกิจ อุตสาหกรรมโลจิสติกส์เองก็ไม่เป็นข้อยกเว้น เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์หรือ AI (Artificial Intelligence) กำลังเปลี่ยนแปลงวิธีการจัดการและดำเนินการในภาคส่วนนี้อย่างลึกซึ้ง ตั้งแต่การขนส่ง การจัดเก็บสินค้า ไปจนถึงการบริการลูกค้า การนำ AI มาใช้ในโลจิสติกส์ไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แต่ยังลดต้นทุนและเพิ่มความปลอดภัยในกระบวนการต่าง ๆ MM Thailand จะพาทุกท่านมาสำรวจเทคโนโลยี AI ที่ถูกนำมาใช้ในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ พร้อมยกตัวอย่างบริษัทที่เป็นผู้นำในด้านนี้ และเปรียบเทียบการเติบโตของบริษัทในช่วงก่อนและหลังการนำ AI มาใช้ รวมถึงสิ่งที่ควรคำนึงในเรื่องความปลอดภัยและแนวโน้มในอนาคตของเทคโนโลยีนี้ในอุตสาหกรรมต่าง ๆ

• Machining ในอุตสาหกรรมการผลิตช่วยลดก๊าซเรือนกระจกได้จริงหรือ ?
• ส่องโครงการเพื่อสิ่งแวดล้อมของOLYMPIC2024

การเข้ามามีบทบาทของ AI ใน 3 ภาคส่วน

ภาคการขนส่งผลิตภัณฑ์

ในส่วนของการขนส่ง AI ถูกนำมาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อวางแผนเส้นทางที่มีประสิทธิภาพที่สุด เทคโนโลยี Vehicle Routing Problem Solver (VRP Solver) ช่วยให้สามารถวิเคราะห์ข้อมูลในเวลาจริง เช่น สภาพการจราจรหรือสภาพอากาศ เพื่อลดเวลาในการขนส่งและประหยัดพลังงาน

• ตัวอย่าง  UPS (United Parcel Service) ได้พัฒนา AI ที่เรียกว่า ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) ซึ่งใช้ในการวางแผนเส้นทางของรถขนส่ง ระบบนี้ช่วยให้บริษัทประหยัดเงินได้มากกว่า 400 ล้านดอลลาร์ต่อปีจากการลดระยะทางและเวลาขนส่ง
• ตัวอย่าง การให้บริการ Google Cloud, Microsoft Azure ที่เป็นบริการในรูปแบบ SaaS (Software as a Service) ที่สามารถปรับให้สามารถใช้งานในองค์กรต่าง ๆ ได้

ภาคการจัดเก็บสินค้า 

ในด้านการจัดเก็บสินค้า AI ถูกใช้ในการจัดการคลังสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น ระบบ AI สามารถตรวจสอบสินค้าคงคลังแบบเรียลไทม์ และใช้หุ่นยนต์อัตโนมัติในการจัดเรียงและขนส่งสินค้าในคลังสินค้าได้อย่างแม่นยำ ยกตัวอย่างเช่น 

• Automated Storage and Retrieval System (AS/RS) เป็นโครงสร้างขนาดใหญ่ที่ใช้ขนส่งสินค้าจากคลังสินค้าไปยังพาหนะจัดส่งสินค้า 
• Autonomous Mobile Robots (AMRs) เป็นหุ่นยนต์ที่ถูกใช้ในการเคลื่อนย้ายสินค้าในคลัง โดยไม่ต้องพึ่งพามนุษย์ สามารถนำทางไปยังจุดต่าง ๆ ในคลังเพื่อรับและส่งสินค้าได้อย่างอัตโนมัติ

ตัวอย่าง Amazon เป็นหนึ่งในบริษัทที่นำ AI มาใช้ในการจัดการคลังสินค้า หุ่นยนต์ Kiva ซึ่งควบคุมโดย AI ทำหน้าที่จัดการสินค้าในคลังสินค้าของ Amazon ช่วยให้กระบวนการทำงานเร็วขึ้นและมีความผิดพลาดน้อยลง

ภาคการบริการลูกค้า

AI ถูกนำมาใช้ในการให้บริการลูกค้าในรูปแบบของแชทบอท (Chatbot AI) และระบบสนับสนุนลูกค้าอัตโนมัติ ทำให้ลูกค้าสามารถเข้าถึงข้อมูลและความช่วยเหลือได้ตลอด 24 ชั่วโมง 

• ตัวอย่าง: FedEx ได้ใช้ AI ในการพัฒนาระบบแชทบอทชื่อว่า “FedEx SameDay Bot” ซึ่งช่วยตอบคำถามและจัดการกับคำสั่งซื้อของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว

การเปรียบเทียบประสิทธิภาพก่อนและหลังการใช้ AI

การนำ AI มาใช้ในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ส่งผลให้บริษัทมีการเติบโตในด้านรายได้และประสิทธิภาพการทำงานที่ชัดเจน ตัวอย่างที่เห็นได้ชัด คือ Amazon และ UPS ซึ่งทั้งสองบริษัทนี้ได้มีการใช้ AI ในการปรับปรุงกระบวนการทำงาน

กรณีศึกษา Amazon

• ก่อนการใช้ AI ก่อนที่จะมีการนำ AI มาใช้ในคลังสินค้า Amazon มีการเติบโตของรายได้ที่คงที่ แต่ด้วยความซับซ้อนของระบบคลังสินค้าและการจัดการสินค้าที่ใช้แรงงานคนมาก ทำให้มีข้อจำกัดในการขยายขนาดธุรกิจ

รายได้ในปี 2010 รายได้สุทธิของ Amazon อยู่ที่ประมาณ 34.2 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

• หลังการใช้ AI หลังจาก Amazon เริ่มใช้หุ่นยนต์ Kiva ที่ควบคุมด้วย AI ในปี 2012 บริษัทสามารถเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการคลังสินค้าได้อย่างมาก การใช้ AI ทำให้การจัดการสินค้ารวดเร็วขึ้น ลดความผิดพลาด และสามารถขยายธุรกิจได้อย่างรวดเร็ว

รายได้ในปี 2020 รายได้สุทธิของ Amazon เพิ่มขึ้นอย่างมากเป็นประมาณ 386.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

• การเติบโต จากการเปรียบเทียบรายได้ก่อนและหลังการใช้ AI พบว่ามีการเติบโตของรายได้สูงถึง 10 เท่าในระยะเวลาเพียง 10 ปี ซึ่งการเติบโตนี้ส่วนหนึ่งเป็นผลมาจากการนำ AI มาใช้ในการเพิ่มประสิทธิภาพของคลังสินค้าและระบบโลจิสติกส์

และในปี 2023 ที่ผ่านมานี้ Amazon ยังคงเติบโตอย่างต่อเนื่อง ด้วยการนำ AI มาใช้ในการปรับปรุงกระบวนการต่าง ๆ ส่งผลให้รายได้สุทธิเพิ่มขึ้นเป็นประมาณ 5 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งการเติบโตนี้ได้รับการสนับสนุนจากการเพิ่มประสิทธิภาพในการจัดการโลจิสติกและการขนส่งอย่างมีนัยสำคัญ

กรณีศึกษา UPS

• ก่อนการใช้ AI  UPS เผชิญกับความท้าทายในการจัดการเส้นทางการขนส่งที่ซับซ้อน ส่งผลให้มีค่าใช้จ่ายด้านพลังงานสูง และการส่งสินค้าไม่สามารถทำได้อย่างรวดเร็ว

รายได้ในปี 2012  รายได้สุทธิของ UPS อยู่ที่ประมาณ 54.1 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

• หลังการใช้ AI  หลังจากการเปิดตัวระบบ ORION ในปี 2013 ที่ใช้ AI ในการวางแผนเส้นทางการขนส่ง UPS สามารถลดระยะการขนส่งลงได้มากและลดค่าใช้จ่ายในการดำเนินงาน

รายได้ในปี 2020 รายได้สุทธิของ UPS เพิ่มขึ้นเป็นประมาณ 84.6 พันล้านดอลลาร์สหรัฐ

• การเติบโต รายได้ของ UPS เติบโตขึ้นประมาณ 56% ในช่วงเวลา 8 ปีหลังจากนำ AI มาใช้ ซึ่งการเติบโตนี้มาจากการเพิ่มประสิทธิภาพในการขนส่งและการลดต้นทุนอย่างมีนัยสำคัญ

และ ในปี 2023 ที่ผ่านมารายได้สุทธิของ UPS เพิ่มขึ้นเป็นประมาณ 1 แสนล้านดอลลาร์สหรัฐ ซึ่งแสดงถึงการเติบโตอย่างมั่นคง การใช้ AI ช่วยให้ UPS สามารถลดต้นทุนในการขนส่งและปรับปรุงการจัดการคลังสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ ส่งผลให้บริษัทสามารถแข่งขันในตลาดโลจิสติกที่มีการแข่งขันสูงได้อย่างต่อเนื่อง

จากการเปรียบเทียบข้อมูลรายได้ก่อนและหลังการนำ AI มาใช้ แสดงให้เห็นอย่างชัดเจนว่าการใช้ AI สามารถเพิ่มประสิทธิภาพและรายได้ของบริษัทได้อย่างมาก การใช้ AI ไม่เพียงแค่ทำให้กระบวนการทำงานเร็วขึ้นและแม่นยำขึ้น แต่ยังช่วยเพิ่มความสามารถในการแข่งขันในตลาดและสนับสนุนการเติบโตของบริษัทในระยะยาว

อนาคตของ AI ในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์เป็นเรื่องที่น่าตื่นเต้นและมีศักยภาพในการเปลี่ยนแปลงอุตสาหกรรมนี้อย่างมหาศาล การเติบโตของ AI จะไม่เพียงแต่เพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน แต่ยังช่วยลดต้นทุน เพิ่มความปลอดภัย และสร้างประสบการณ์ที่ดีขึ้นให้กับลูกค้า การปรับตัวและการลงทุนใน AI จึงเป็นสิ่งสำคัญที่บริษัทในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ต้องพิจารณาอย่างจริงจัง เพื่อเตรียมพร้อมสำหรับอนาคตที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วนี้ และเพิ่มโอกาสในการแข่งขันในตลาดโลกต่อไป

แหล่งอ้างอิง:

• Forbes, “How AI is Changing the Logistics Industry”, 2023.
• AI Magazine, “AI in Customer Service: Case Study of FedEx”, 2022.
• Amazon Robotics, “The Impact of AI on Amazon’s Logistics Operations”, 2023.
• Harvard Business Review, “How Amazon’s AI Transformed its Supply Chain”, 2023.
• McKinsey & Company, “Artificial Intelligence in Logistics: Why AI is a Game Changer”, 2023.
• World Economic Forum, “AI and the Future of Logistics”, 2022.
• UPS Corporate Website, “ORION: UPS’s Route Optimization Technology”, 2023.
• Amazon Robotics, “How Amazon is Revolutionizing Warehousing with AI”, 2023.
• TechCrunch, “AI and Robotics in Amazon’s Fulfillment Centers”, 2023.
• FedEx Corporate Website, “FedEx SameDay Bot: AI in Customer Service”, 2023.
• MIT Technology Review, “AI Safety in Logistics: What You Need to Know”, 2022.
• IEEE Spectrum, “Cybersecurity Risks in AI-Powered Logistics Systems”, 2023.
• Gartner, “Future of AI in Supply Chain and Logistics”, 2023.
• PwC, “AI and Autonomous Vehicles in Logistics: The Road Ahead”, 2023.
• Amazon Financial Reports, 2010, 2020
• UPS Annual Report, 2012, 2020
• Example of a VRP with a valid solution [6]. | Download Scientific Diagram (researchgate.net)
• Automated Storage and Retrieval System warehouse (linkedin.com)
• Warehouse Design – Autonomous Mobile Robots AMR’s – Goods to Man (thlogisticsconsultant.com)