TPTM

logo

สำนักงานศรีราชา

เวลาทำการ

จันทร์ - เสาร์: 8.00 - 17.00 น.
อาทิตย์: ปิดทำการ

News Details

14 ธ.ค. 2023
  • tptmlogi
  • 220 views

พลิกโฉมธุรกิจขนส่งและโลจิสติกส์ให้ทันสมัยด้วย

 ข้อมูล กระบวนการ และการวิเคราะห์เพื่อเห็นข้อมูลเชิงลึกเป็นหัวใจสำคัญต่อการตัดสินใจของธุรกิจ ปัจจุบันเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ หรือ Artificial Intelligence (AI) เป็นเทคโนโลยีสมัยใหม่ที่เป็นประโยชน์และมองข้ามไม่ได้ในการนำไปประยุกต์ใช้เพื่อสร้างโอกาสในการเติบโตของธุรกิจ สำหรับอุตสาหกรรมการขนส่งและโลจิสติกส์ก็เช่นกัน AI เป็นเทคโนโลยีแห่งอนาคตที่มีบทบาทสำคัญ ซึ่งช่วยเพิ่มความคล่องตัวในการทำงาน เพิ่มความถูกต้องแม่นยำ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมากด้วย AI ในระบบ Transportation Management System (TMS) ช่วยให้ผู้จัดการงานขนส่งสามารถตัดสินใจสิ่งที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น ทั้งยังช่วยจัดการทรัพยากรที่มีอยู่อย่างจำกัด เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดเวลาและความผิดพลาดที่เกิดจาก Human error และลดต้นทุนค่าใช้จ่าย

รู้จัก Artificial Intelligence (AI) ที่ประยุกต์ใช้ในธุรกิจ

AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ คือ วิทยาศาสตร์ของการเลียนแบบทักษะของมนุษย์ แต่เทคโนโลยีคอมพิวเตอร์ AI มีความสามารถวิเคราะห์ประมวลผลข้อมูลมหาศาลได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพสูงมากกว่าที่มนุษย์สามารถทำได้ โดยใช้กระบวนการเรียนรู้จากข้อมูลที่นำเข้า เรียกว่า Machine Learning และใช้วิธีการประมวลผลทางคณิตศาสตร์และสถิติหาความสัมพันธ์ระหว่างข้อมูล และนำไปสร้างโมเดลผลลัพธ์จากข้อมูลที่ผ่านการเรียนรู้และอัลกอริทึมของ AI ได้อย่างแม่นยำ ลักษณะการประยุกต์ใช้งาน AI กับธุรกิจ แบ่งเป็น 1.Process Automation  คือ ให้ AI ประมวลผลอัตโนมัติ หรือทำหน้าที่อ่านและป้อนข้อมูลจากระบบต่างๆ เช่น การวิเคราะห์ภาพ ตัวอักษร และเสียง 2.Cognitive Insight ใช้อัลกอริทึมในการหารูปแบบจากข้อมูลจำนวนมาก และแปลความหมายข้อมูลเหล่านั้น ทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์ 3.Cognitive Engagement ทำหน้าที่เป็นผู้ช่วยอัจฉริยะ สร้างความสัมพันธ์ระหว่างผู้ซื้อผู้ขาย เช่น Chatbot ระบบแนะนำสินค้าแก่ลูกค้ารายบุคคล

ตัวอย่างการใช้งาน AI ในระบบบริหารงานขนส่งอัตโนมัติ NOSTRA LOGISTICS TMS

1.การวิเคราะห์ข้อมูลและทำงานอัตโนมัติ

เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลการจัดเส้นทางขนส่งโดยอัตโนมัติ (Vehicle Routing Problem – VRP) ด้วยการใช้ข้อมูลคำสั่งงานขนส่งและพิกัดตำแหน่งจุดแวะ มาผสานกับเทคโนโลยีภูมิสารสนเทศที่มีข้อมูลประกอบอื่น เช่น  รูปแบบการจราจร กฎระเบียบข้อบังคับเกี่ยวกับถนน เพื่อคำนวณหาลำดับจุดส่งสินค้าและกำหนดเส้นทางการจัดส่งที่เหมาะสมตามเงื่อนไขที่กำหนด เช่น ต้นทุนค่าขนส่งต่ำที่สุด หรือ ใช้เวลาเดินทางน้อยที่สุด นอกจากนี้  AI ยังช่วยในการจัดการเลือกยานพาหนะและบรรทุกสินค้า (Resource Optimization) ด้วยการใส่ข้อมูลให้เรียนรู้ เช่น ประเภทสินค้าและน้ำหนักการบรรทุกของรถแต่ละคัน เมื่อมีคำสั่งงานขนส่ง AI จะวิเคราะห์เลือกและนำเสนอตัวเลือกรถที่เหมาะสมในงานขนส่งแต่ละรอบ เป็นต้น

2.การสนับสนุนการตัดสินใจและการแก้ไขปัญหา

เช่น การใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อบริหารจัดการผู้รับจ้างช่วงงานขนส่ง หรือ รถเอาท์ซอร์ส (Transport Subcontract Management) โดยสามารถประมวลผลข้อมูล จับคู่ผู้รับจ้างฯ กับงานตามคำสั่งใบงานขนส่ง และตัดสินใจมอบหมายงานให้ผู้รับจ้างฯ ที่มีคุณสมบัติเหมาะสม ด้วยเงื่อนไขต่างๆ เช่น ราคาค่าเที่ยววิ่ง ประเภทสินค้าขนส่ง คุณภาพบริการ เป็นต้น ทำให้บริษัทบริหารงานของผู้รับจ้างฯ ได้ง่ายและรวดเร็ว พร้อมทั้งช่วยควบคุมต้นทุนและค่าใช้จ่ายการวิ่งเที่ยวรถ อีกหนึ่งตัวอย่าง คือ AI วิเคราะห์ข้อมูลและนำเสนอทางเลือกแผนเที่ยววิ่งรถ (Shipment Planning)  เพื่อให้ตัดสินใจ รวมถึงสามารถวิเคราะห์และรายงานผลเปรียบเทียบระหว่างข้อมูลตามแผนงานและการวิ่งรถจริง (Shipment Timeline Monitoring) เช่น ระยะทางปัจจุบัน ระยะเวลาปัจจุบัน คาดการณ์กำหนดเวลาถึงปลายทาง ระยะเวลาที่ล่าช้ากว่าแผน เพื่อการตรวจติดตามการทำงาน โดยหากไม่เป็นไปตามแผนหรือพบปัญหาระหว่างทาง จะได้หาวิธีการแก้ไขปัญหาได้ทัน

3.การตรวจสอบความถูกต้องและความเหมาะสม

เช่น การเก็บข้อมูลคำนวณค่าน้ำมันตามระยะทางจริงจากเลขไมล์ของรถหรือเซนเซอร์ที่ตัวถังน้ำมัน เพื่อวิเคราะห์เปรียบเทียบความผิดปกติในการใช้น้ำมันจากการวิ่งรถจริงกับปริมาณที่คาดการณ์ตามแผนงานวิ่งรถ หรือ การใช้กล้องวีดิโอออนไลน์ MDVR/AIO ที่มีระบบ AI ร่วมกับระบบ TMS เพื่อตรวจสอบพฤติกรรมการขับรถ ซึ่งกล้องสามารถตรวจจับใบหน้าและการใช้มือของผู้ขับรถ เช่น ตามองไปข้างหน้า จับพวงมาลัย ถือโทรศัพท์มือถือ สูบบุหรี่ หรือ ตรวจจับการทำงานของตัวรถและสภาพแวดล้อมรอบรถ เช่น การเบรก การเลี้ยว ระยะห่างระหว่างตัวรถกับรถคันหน้า ฯลฯ และจะทำหน้าที่แจ้งเตือนพฤติกรรมเสี่ยงอันตราย เพื่อควบคุมความปลอดภัยในการขับขี่

4.การคาดการณ์และวางแผนการบริหารจัดการ

เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลประวัติการใช้รถและคาดการณ์กำหนดเวลาที่เหมาะสมสำหรับการซ่อมบำรุง (Preventive Maintenance Scheduling)  หรือ วิเคราะห์ข้อมูลประวัติการซ่อมแก้ไขรถจากปัญหาที่พบบ่อย และคาดการณ์ความเสียหายของอุปกรณ์หรือรถได้ล่วงหน้า พร้อมแจ้งเตือนก่อนเกิดปัญหาเดิมขึ้นอีก ช่วยให้ธุรกิจป้องกันความเสียหายได้ทันท่วงที

5 ข้อดี ที่ทำให้ธุรกิจทำงานง่ายขึ้นจาก AI และระบบ NOSTRA LOGISTICS TMS

  • Automate processes: หากมีข้อมูลเพียงพอและจัดอัลกอริทึมถูกต้อง AI จะทำงานไม่ผิดพลาดสามารถเข้าใจและดึงข้อมูลที่เกี่ยวข้องซึ่งจําเป็นสําหรับการวิเคราะห์ได้ผลลัพธ์อย่างรวดเร็ว
  • Improve efficiency and increase profitability: การวิเคราะห์ คาดการณ์ และนำเสนอทางเลือกด้วยข้อมูล ช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากร เพิ่มประสิทธิภาพ ลดต้นทุนและเพิ่มกำไรให้แก่ธุรกิจ
  • Reduce human error: ลดโอกาสผิดพลาดจากแรงงานคนให้น้อยลง ช่วยให้ได้ผลลัพธ์ที่ถูกต้องและมีประสิทธิภาพ
  • 24×7 Availability: สามารถจัดการกับงานที่ยุ่งยาก ซ้ำซ้อน น่าเบื่อ หรือต้องติดตามได้ตลอด 24 ชั่วโมง
  • Minimize risks: ช่วยลดความเสี่ยงในงานที่เป็นอันตราย เช่น ระบบตรวจสอบความปลอดภัยในการขับรถ
 
สามารถอ่านข้อมูลเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ได้ที่  https://www.nostralogistics.com/tms