การเพิ่มประสิทธิภาพ: โลจิสติกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI สำหรับอีคอมเมิร์ซ

ปัญญาประดิษฐ์และลอจิสติกส์ได้กลายเป็นสิ่งที่แยกกันไม่ออก บริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ กำลังลงทุนในระบบอัตโนมัติของการดำเนินงานด้านโลจิสติกส์

ในช่วงไม่กี่เดือนที่ผ่านมานี้ เราได้เห็นการเปลี่ยนแปลงที่ลึกซึ้ง การรวมปัญญาประดิษฐ์เข้ามาในชีวิตของเรามีผลกระทบแบบเดียวกับที่อินเทอร์เน็ตเคยมี

การประยุกต์ใช้โซลูชันปัญญาประดิษฐ์ในระบบโลจิสติกส์จึงมีความสำคัญเพื่อให้ทันกับเวลา ในตลาดที่มีความต้องการและการแข่งขันสูงขึ้นเรื่อยๆ นี่คือเหตุผลที่ในบทความนี้เราต้องการหารือเกี่ยวกับแนวโน้มและโอกาสที่เทคโนโลยีใหม่นี้สามารถนำมาสู่อีคอมเมิร์ซได้

AI ในตัวอย่างและแนวโน้มด้านโลจิสติกส์

ปัญญาประดิษฐ์กำลังมีบทบาทที่โดดเด่นมากขึ้นเรื่อย ๆ ในทุกภาคส่วน และโลจิสติกส์และซัพพลายเชนก็ไม่มีข้อยกเว้น

ข้อมูลใหญ่   การวิเคราะห์เป็นเพียงยอดภูเขาน้ำแข็งของ   เทคโนโลยีนี้ . ในความเป็นจริงเราจะดูว่า   AI ในระบบโลจิสติกส์อีคอมเมิร์ซสามารถนำไปใช้ในด้านต่างๆ ตั้งแต่การจัดการคลังสินค้าไปจนถึงการขนส่งในระยะทางสุดท้ายและการจัดส่งให้กับลูกค้า

มาดูกันว่าการค้นพบ   แนวโน้มของ AI สำหรับโลจิสติกส์ :

1. วิทยาการหุ่นยนต์และระบบอัตโนมัติในคลังสินค้า
2. การวางแผนการขนส่งและการจัดส่ง
3. การตรวจสอบย้อนกลับของผลิตภัณฑ์
4. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และ Big Data ในการพยากรณ์ธุรกิจ
5. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์
6. การวิเคราะห์คาดการณ์ราคาและต้นทุน
7. การจัดการประสบการณ์ลูกค้า
8. การรวมเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่

1 . หุ่นยนต์และคลังสินค้า

ดังที่เราได้กล่าวไปแล้วในรายละเอียดก่อนหน้านี้ ระบบอัตโนมัติในคลังสินค้าเป็นหนึ่งในตัวเลือกเชิงกลยุทธ์ที่บริษัทสามารถทำได้ โดยการบูรณาการ   ซอฟต์แวร์ WCS (ระบบควบคุมคลังสินค้า) ที่ซับซ้อน   กระบวนการลอจิสติกส์ทั้งหมดสามารถจัดการได้อย่างราบรื่น ในขณะที่หุ่นยนต์มีหน้าที่ในการดำเนินการซ้ำๆ เช่น การหยิบหรือการจัดการวัสดุ

ซอฟต์แวร์นี้ช่วยให้หุ่นยนต์สามารถเรียนรู้และปรับตัวเข้ากับสภาพแวดล้อมได้   และปฏิบัติงานอย่างเป็นอิสระโดยไม่ต้องอาศัยการแทรกแซงจากมนุษย์ตลอดเวลา กล่าวโดยสรุปคือ การนำปัญญาประดิษฐ์มาใช้กับการดำเนินงานของคลังสินค้าจะช่วยปรับปรุงการจัดการ ทำให้ก   การลดการแทรกแซงของมนุษย์   และทำให้คนเปลี่ยนไปมีบทบาทในการกำกับดูแลมากขึ้น นอกจากนี้ การใช้ซอฟต์แวร์เช่น   ShippyPro   เปิดโอกาสให้บริษัทต่าง ๆ ดำเนินการกระบวนการโลจิสติกส์ทั้งหมดโดยอัตโนมัติ เริ่มตั้งแต่   แผนที่เปรียบเทียบ   ที่ดีที่สุด   ผู้ให้บริการอิตาลี   และของต่างประเทศ

ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลย้อนหลังและเรียลไทม์ AI สามารถแนะนำบริษัทต่างๆ   การจัดการสินค้าคงคลัง การขจัดของเสียหรือการขาดแคลนวัสดุและผลิตภัณฑ์ เนื่องจากสามารถคาดการณ์ความต้องการของตลาดและประเมินได้ว่าจำเป็นต้องซื้อรายการใด

2. การวางแผนการขนส่งและการจัดส่ง

การวางแผนเส้นทางการขนส่งไม่ใช่เรื่องง่าย เนื่องจากมีตัวแปรที่แตกต่างกันเข้ามามีบทบาท:

• ข้อมูลการจราจร
• สภาพถนน
• ความชอบของลูกค้า
• เวลาจัดส่ง.

ความสามารถในการบริหารจัดการ   ข้อมูลจำนวนมาก   นั่นคือ Big Data ช่วยให้ปัญญาประดิษฐ์นำไปใช้กับโลจิสติกส์ได้   ปรับปรุงประสิทธิภาพการขนส่ง   ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดนี้แบบเรียลไทม์และเปรียบเทียบกับข้อมูลในอดีต

ด้วยวิธีนี้เป็นไปได้ที่จะบรรลุ   การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางอย่างไม่เคยปรากฏมาก่อน   นำไปสู่การลดเวลาการขนส่งและค่าใช้จ่ายในการดำเนินงานลงอย่างมาก

ผลลัพธ์ทั้งหมดนี้ไม่เพียงช่วยประหยัดต้นทุนให้กับบริษัทได้อย่างมากเท่านั้น   อัตรากำไร แต่อย่างที่เราจะเห็นในภายหลัง มันยังมีส่วนช่วยให้อัตราการรักษาลูกค้าเพิ่มขึ้นด้วย

ประการสุดท้าย การวางแผนการขนส่งอย่างเป็นระบบช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการใช้พลังงาน ส่งเสริมแนวทางปฏิบัติด้านลอจิสติกส์ที่ยั่งยืน

3. การตรวจสอบย้อนกลับของผลิตภัณฑ์

ลูกค้าที่รู้อยู่เสมอว่าพัสดุของตนอยู่ที่ไหน คือลูกค้าที่พึงพอใจที่ไว้วางใจในแบรนด์

เพื่อให้บรรลุความพึงพอใจของลูกค้าในระดับนี้ บริษัทจำเป็นต้องทราบและ   สามารถเข้าถึงข้อมูลการจัดส่งได้   ติดตามการจัดส่งได้อย่างมีประสิทธิภาพ   หมายถึงการนำไปปฏิบัติ   เทคโนโลยีขั้นสูง และการใช้ประโยชน์จาก AI ในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ได้รับการพิสูจน์แล้วว่าเป็นเครื่องมือที่มีประสิทธิภาพสูงสุดในการบรรลุข้อมูลดังกล่าว ตัวอย่างเช่น การใช้ IoT (Internet of Things)

มี   อุปกรณ์   ติดตั้งเซ็นเซอร์ ซอฟต์แวร์ และเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่มีความสามารถ   เชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและรับข้อมูลที่ไม่เคยมีมาก่อน ตัวอย่างอาจเป็น   ระดับการสึกหรอ   ส่วนประกอบของเครื่องจักร   ติดตามผลการปฏิบัติงาน   ของยานพาหนะหรือ   สภาพของวัตถุ   ระหว่างการขนส่ง

สามารถใช้ AI เพื่อติดตามและติดตามการจัดส่งได้แม้ในระบบการขายทางเลือก เช่น ระบบที่มีการจัดการการจัดส่ง   อเมซอน FBA

4. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และ Big Data ในการพยากรณ์ธุรกิจ

การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์   ใช้ข้อมูลขนาดใหญ่ จำนวนมหาศาลและต่างกันนี้   ข้อมูล สถิติ อัลกอริทึม และการเรียนรู้ของเครื่อง   ถึง   ทำนายพฤติกรรมหรือเหตุการณ์

นี่หมายความว่า   ตัวอย่างเช่น ปัญญาประดิษฐ์สามารถคาดการณ์อุปสงค์ได้ ดังนั้นจึงเพิ่มประสิทธิภาพการผลิตวัสดุสิ้นเปลืองโดยไม่เสี่ยงต่อสิ่งที่เรียกว่า   สต็อกมากเกินไป

5. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์

ระบบอัตโนมัติของกระบวนการลอจิสติกส์สามารถเกี่ยวข้องได้เช่นกัน   ตรวจสอบสมรรถนะของยานพาหนะ   ใช้สำหรับขนส่งและเครื่องจักร   ในคลังสินค้า ผ่านเซ็นเซอร์ ซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน และ IoT   ปัญญาประดิษฐ์สามารถรวบรวมข้อมูลที่สามารถคาดการณ์ความล้มเหลวหรือการทำงานผิดพลาดได้

จากข้อมูลนี้ บริษัทสามารถให้การบำรุงรักษาเชิงป้องกันและเชิงรุกเพื่อลดเวลาการรอเนื่องจากการซ่อมที่ผิดพลาด เร่งเวลาการซ่อม และ   ทำให้ห่วงโซ่อุปทานทั้งหมดมีประสิทธิภาพอยู่เสมอ

6. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ของราคาและต้นทุน

ในบรรดาโซลูชันปัญญาประดิษฐ์สำหรับลอจิสติกส์ การพยากรณ์ราคาและต้นทุนนั้นมีประโยชน์มากที่สุดกลุ่มหนึ่ง ด้วยจำนวนข้อมูลที่ AI สามารถประมวลผลได้ ทำให้สามารถประมาณการ   ราคาของวัสดุ ตลอดจนค่าขนส่ง และคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงราคาในอนาคต   ที่เกี่ยวข้องกับโลจิสติกส์

7. การจัดการประสบการณ์ลูกค้า

การจัดการข้อร้องเรียน รีวิวอีคอมเมิร์ซ และแม้แต่   การละทิ้งรถเข็น   เป็นทุกด้านที่สามารถจัดการได้   ปัญญาประดิษฐ์เชิงสนทนา กล่าว คือ   ผู้ช่วยเสมือนและแชทบอทที่สามารถโต้ตอบกับลูกค้า ให้การสนับสนุนตามเวลาจริงเกี่ยวกับคำสั่งซื้อของพวกเขา

8. การบูรณาการของเทคโนโลยีที่เกิดขึ้นใหม่

ปัญญาประดิษฐ์และโลจิสติกส์คือ   ผสมผสานเข้ากับเทคโนโลยีเกิดใหม่อื่น ๆ มากขึ้นเรื่อย ๆ   อินเทอร์เน็ตของสิ่งต่างๆ   (IoT) ที่เราเคยพูดถึงไปแล้วนั้น   เติมความเป็นจริง   และ   บล็อกเชน   เป็นหนึ่งในแนวโน้มด้านโลจิสติกส์ที่ก้าวหน้าที่สุด

เพิ่มความเป็นจริง   เป็นเทคโนโลยีที่แสดงความเป็นจริงโดยรอบซึ่งเสริมด้วยข้อมูลวิดีโอ เป็นต้น   sat navs ที่โครงการสถานีบริการ ,   ข้อมูลความเร็วหรือกล้องจับความเร็วลงบนกระจกหน้ารถโดยตรง

เดอะ   ในทางกลับกัน บล็อกเชน   ช่วยให้การสื่อสารมีความปลอดภัยมากขึ้น แม้ระหว่างส่วนต่างๆ ที่ประกอบกันเป็นห่วงโซ่อุปทาน

ประโยชน์ของ AI ในด้านโลจิสติกส์

ดังที่เราได้เห็นแล้วว่า AI สำหรับลอจิสติกส์กำลังเสนอโอกาสมากมายสำหรับผู้ประกอบการที่ต้องการปรับปรุงธุรกิจของตน นี่คือข้อดีหลัก

การลดต้นทุนการดำเนินงาน ในระยะยาว ตามสถิติ การแนะนำปัญญาประดิษฐ์สามารถนำไปสู่การลดต้นทุนได้ถึง   10%   (แมคคินซีย์). วิทยาการหุ่นยนต์ ระบบคลังสินค้าอัตโนมัติ การวางแผนการขนส่ง การจัดการประสบการณ์ลูกค้า ล้วนเป็นส่วนสำคัญในการจัดการโลจิสติกส์ ซึ่งเมื่อเป็นระบบอัตโนมัติแล้ว จะช่วยลดค่าใช้จ่ายลงได้อย่างมาก อย่างไรก็ตาม การติดตั้งเทคโนโลยีนี้อาจบ่งบอกถึงการลงทุนที่สำคัญ และนี่คือเหตุผลว่าทำไมบริษัทที่ต้องการทำให้ห่วงโซ่อุปทานเป็นอัตโนมัติอาจสามารถเข้าถึงสิ่งจูงใจทางการเงินต่างๆ ได้

เพิ่มประสิทธิภาพในห่วงโซ่อุปทาน   การแนะนำปัญญาประดิษฐ์ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานทั้งหมด ช่วยให้สามารถวางแผนเชิงกลยุทธ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้นและจัดการสินค้าคงคลังได้ดีขึ้น ปรับปรุงแผนการผลิตตามความต้องการของลูกค้า จัดสรรทรัพยากรได้ดีขึ้น ฯลฯ สิ่งนี้สามารถนำไปสู่การเพิ่มรายได้สูงถึง 4%

การปรับปรุงคุณภาพการบริการและประสบการณ์ของลูกค้า   ประสิทธิภาพการจัดส่งนำไปสู่การปรับปรุงคุณภาพการบริการที่เสนอให้กับลูกค้า ข้อดีที่สำคัญที่สุดที่เราพบ:

• ลดเวลา;
• ความแม่นยำสูงกว่า
• การปรับแต่งการจัดส่ง
• การติดตามและการติดตามขั้นสูง

แง่มุมเหล่านี้มีส่วนช่วยยกระดับการรับรู้แบรนด์และความภักดีของลูกค้าอย่างมีนัยสำคัญ

การลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม   ปัญญาประดิษฐ์ในระบบโลจิสติกส์เป็นพันธมิตรที่ยอดเยี่ยมสำหรับปัญหาด้านสิ่งแวดล้อมและความยั่งยืน นี่คือโอกาสบางส่วนที่เสนอโดยชุดค่าผสมนี้:

• การเพิ่มประสิทธิภาพของเส้นทางการจัดส่ง โดยมีผลตามมาในการประหยัดเชื้อเพลิงและการปล่อยมลพิษอย่างเห็นได้ชัดโดยการลดเวลาและระยะทาง

• สนับสนุนการใช้ยานพาหนะที่มีผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมต่ำ โดยการตรวจสอบลักษณะเฉพาะและวิเคราะห์ประสิทธิภาพ เพื่อให้บริษัทต่างๆ สามารถเลือกยานพาหนะที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อมมากที่สุด

• การเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ทรัพยากรและการลดของเสียผ่านการวิเคราะห์สินค้าคงคลัง การพยากรณ์ความต้องการ และการจัดการคลังสินค้าที่เหมาะสม

• การปรับปรุงการจัดการพลังงานโดยการตรวจสอบระบบแสงสว่างและความร้อนของสถานที่จัดเก็บ

ข้อสรุป

การประยุกต์ใช้ AI ในด้านโลจิสติกส์กำลังเป็นที่นิยมมากขึ้นเรื่อยๆ บริษัทจำนวนมากขึ้นเรื่อยๆ เริ่มใช้ประโยชน์จากศักยภาพของตนเพื่อนำเสนอบริการที่มีประสิทธิภาพและแข่งขันได้มากขึ้น และตอบสนองความต้องการของยุคปัจจุบันได้อย่างมีประสิทธิภาพ

คาดว่าในอนาคตอันใกล้นี้ การจัดส่งทางอีคอมเมิร์ซจะเร็วขึ้นและมีประสิทธิภาพมากขึ้น จะดำเนินการด้วยเทคโนโลยีใหม่ๆ เช่น โดรนและยานพาหนะไร้คนขับ หรือผ่านการรวมระบบที่ซับซ้อน เช่น Internet of Things, the blockchain และความเป็นจริงเสริมเช่น Metaverse

บริษัทต่าง ๆ ต้องก้าวไปข้างหน้าและพร้อมที่จะให้บริการที่มีประสิทธิภาพ รวดเร็ว และแข่งขันได้

คำถามที่พบบ่อย

AI สำหรับโลจิสติกส์คืออะไร?

Ai สำหรับลอจิสติกส์หมายถึงการประยุกต์ใช้เทคนิคและเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์เพื่อปรับปรุงด้านต่างๆ ของการดำเนินงานด้านโลจิสติกส์และซัพพลายเชน เกี่ยวข้องกับการใช้ประโยชน์จากระบบคอมพิวเตอร์ อัลกอริทึม โมเดลการเรียนรู้ของเครื่อง และการประมวลผลข้อมูลจำนวนมาก เช่น Big Data เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและปรับปรุงกระบวนการ

ประโยชน์ของปัญญาประดิษฐ์สำหรับลอจิสติกส์คืออะไร?

ต่อไปนี้คือประโยชน์หลักๆ บางประการที่สามารถทำได้โดยทำให้กระบวนการลอจิสติกส์เป็นไปโดยอัตโนมัติด้วยปัญญาประดิษฐ์:

• การลดต้นทุนการดำเนินงาน
• เพิ่มประสิทธิภาพของห่วงโซ่อุปทาน
• บริการที่มีคุณภาพสูงขึ้นและประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น
• การลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อม

ปัญญาประดิษฐ์ใช้ในการจัดการคลังสินค้าอย่างไร?

ปัญญาประดิษฐ์สามารถนำมาใช้ในพื้นที่หรือกิจกรรมใด ๆ ของคลังสินค้า:

• สำหรับการจัดการสินค้าคงคลังเพื่อลดส่วนต่างของข้อผิดพลาดของมนุษย์และเพื่อวิเคราะห์ข้อมูลในอดีตสำหรับการคาดการณ์อุปทาน
• สำหรับระบบอัตโนมัติของคลังสินค้าโดยการนำหุ่นยนต์มาใช้และระบบไอทีที่สามารถจัดการได้
• สำหรับการจัดการพื้นที่ การใช้พื้นที่ให้เกิดประโยชน์สูงสุดผ่านการวิเคราะห์การเคลื่อนไหว
• สำหรับการแปลบทความเพื่อลดเวลาค้นหา

ปัญญาประดิษฐ์สามารถปรับปรุงการติดตามสินค้าในระบบโลจิสติกส์ได้อย่างไร?

ผ่าน IoT (Internet of Things) เซ็นเซอร์และซอฟต์แวร์ที่ซับซ้อน ปัญญาประดิษฐ์สามารถตรวจสอบผลิตภัณฑ์แบบเรียลไทม์ระหว่างการขนส่ง ตรวจจับระดับการสึกหรอของส่วนประกอบของเครื่องจักร ตรวจสอบประสิทธิภาพของยานพาหนะหรือสภาพของสินค้าในระหว่างการเดินทางหรือที่ สถานที่จัดเก็บ