การจัดการห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์ยังไม่พร้อมสำหรับ AI จำเป็นต้องเป็น AI หรือไม่

การจัดการห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์ยังไม่พร้อมสำหรับ AI จำเป็นต้องเป็น AI หรือไม่

 

เราเป็นคนชอบคาดเดา เราต้องการรู้มากว่าอะไรจะเกิดขึ้นต่อไป และเราจะใช้ทรัพยากรทั้งหมดที่มีเพื่อทำความเข้าใจว่าอะไรจะเกิดขึ้นในอนาคต

ครั้งหนึ่ง การพยากรณ์อากาศอาศัยการสังเกตพฤติกรรมของสัตว์และรูปร่างของเมฆ นักสำรวจเบสบอลซึ่งมีหน้าที่ระบุปรากฏการณ์ครั้งต่อไปจากผู้เล่นที่ด้อยโอกาสจำนวนมาก อาศัยสัญชาตญาณและกฎ 80-20 เพื่อคาดการณ์ผู้เล่นที่ดีที่สุด และรูปแบบของผู้บริโภค เช่น ใครจะซื้ออะไร เมื่อไหร่ และราคาเท่าไร จะถูกกำหนดโดยกลุ่มเป้าหมายและการสำรวจ

ในอดีต การวางแผนห่วงโซ่อุปทานจะขึ้นอยู่กับการมองย้อนกลับไปถึงสิ่งที่เกิดขึ้น เพื่อวางแผนอนาคตให้ดีขึ้น โดยเชื่อว่าประวัติศาสตร์จะต้องซ้ำรอยอีกครั้ง

 

ในปัจจุบัน การเกิดขึ้นของปัญญาประดิษฐ์ทำให้ความสามารถในการคาดการณ์ของเราเปลี่ยนแปลงไปต่อหน้าต่อตา ส่งผลให้เกิดข้อมูลเชิงลึกที่ล้ำสมัยอย่างที่ไม่เคยปรากฏมาก่อน ดังนั้น สิ่งที่เคยทำให้กลยุทธ์ด้านห่วงโซ่อุปทานประสบความสำเร็จในอดีตจะไม่ทำให้ประสบความสำเร็จในอนาคต

แน่นอนว่าแม้จะมีการลงทุนมหาศาลในด้านบุคลากร กระบวนการ และเทคโนโลยี แต่ผลลัพธ์ของห่วงโซ่อุปทานยังคงไม่สอดคล้องและไม่แน่นอน สาเหตุมีหลายแง่มุม เช่น การขยายตัวของ SKU ช่องทางผู้บริโภคใหม่ การแปลงเป็นดิจิทัล การ (ยกเลิก) โลกาภิวัตน์ กฎระเบียบ ระบบเดิม กระบวนการที่ไม่ต่อเนื่อง เครือข่ายที่ซับซ้อน และตัวชี้วัดประสิทธิภาพหลักที่ไม่สอดคล้องกัน

 

หน่วยงานด้านห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์มีข้อมูลมากมายที่สามารถช่วยแก้ไขปัญหาเหล่านี้ได้ แต่บ่อยครั้งที่หน่วยงานเหล่านี้ประสบปัญหาในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลเพื่อให้ได้รับข้อมูลเชิงวิเคราะห์และขับเคลื่อนด้วยข้อมูลอย่างแท้จริง

 

การฮาร์วาร์ด บิสซิเนส รีวิวรายงานว่าองค์กรไม่ถึงหนึ่งในสี่ระบุว่าพวกเขาประสบความสำเร็จในการขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ในขณะเดียวกัน ผู้บริหารมากกว่า 90% กล่าวว่าปริมาณข้อมูลที่พุ่งสูงขึ้นทำให้องค์กรของพวกเขาน้อยผู้มีอำนาจตัดสินใจที่มีประสิทธิภาพ

เทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI เป็นวิธีที่ดีกว่าในการแก้ไขปัญหาในห่วงโซ่อุปทานเรื้อรัง

 

จากการวิเคราะห์ของ Gartner เมื่อเดือนกุมภาพันธ์ 2024 พบว่าองค์กรด้านห่วงโซ่อุปทานชั้นนำใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพกระบวนการมากกว่าองค์กรที่มีประสิทธิภาพต่ำกว่าถึงสองเท่า กล่าวอย่างง่ายๆ ก็คือ ยิ่งองค์กรมีความกระตือรือร้นในการนำ AI มาใช้มากเท่าไร องค์กรนั้นก็ยิ่งมีความพร้อมที่จะใช้ประโยชน์จากความสามารถของ AI มากขึ้นเท่านั้น

องค์กรที่ดำเนินการในขณะนี้มีโอกาสที่จะสร้างฐานที่มั่นในการแข่งขันโดยการมองเห็นและใช้ประโยชน์จากสิ่งที่คนอื่นมองข้าม AI ทำได้รวดเร็ว ทำให้ทุกคนเข้าถึงข้อมูลได้ภายในไม่กี่นาที แทนที่จะเป็นหลายวัน หลายเดือน หรือหลายปี

เทคโนโลยี AI ล่าสุดมีศักยภาพมหาศาลในการคาดการณ์ผลลัพธ์ของห่วงโซ่อุปทาน อย่างไรก็ตาม ความแตกต่างของแบรนด์ไม่ได้เกิดขึ้นจากการนำเทคโนโลยี AI มาใช้เพียงอย่างเดียว สิ่งสำคัญอยู่ที่วิธีการนำมาใช้

 

ต่อไปนี้คือแนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสามประการในการใช้ AI ในการจัดการห่วงโซ่อุปทานเพื่อขับเคลื่อนประสิทธิภาพ นวัตกรรม และความได้เปรียบทางการแข่งขัน

เริ่มต้นอย่างชาญฉลาดหน่วยงานจัดการห่วงโซ่อุปทานและโลจิสติกส์ไม่จำเป็นต้องมีแผนงานที่สมบูรณ์แบบเพื่อให้ AI มีความสำคัญ และไม่จำเป็นต้องคิดกรอบการทำงานทั้งหมดใหม่ทั้งหมดในคราวเดียว แต่ควรปรับใช้ AI อย่างสม่ำเสมอและมีกลยุทธ์ โดยทำการเปลี่ยนแปลงแบบค่อยเป็นค่อยไปเพื่อปรับปรุงประสิทธิภาพโดยรวม

 

ในการเริ่มต้น ให้ระบุความต้องการและตรวจสอบว่า AI สามารถช่วยแก้ปัญหานั้นได้อย่างไรโดยให้เวิร์กโฟลว์ที่รวดเร็วขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลที่ได้รับการปรับปรุง หรือประสิทธิภาพการตัดสินใจที่ดีขึ้น เริ่มต้นด้วยปัญหาที่เร่งด่วนที่สุด จากนั้นขยายการผสานรวม AI ของคุณตามความสะดวกสบายและความสามารถที่เพิ่มขึ้น

 

เตรียมคนให้พร้อมเพื่อเข้าร่วมการผสานรวม AI เข้ากับห่วงโซ่อุปทานและเวิร์กโฟลว์ด้านโลจิสติกส์อย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพต้องใช้มากกว่าแค่วิธีการแบบ plug-and-play แต่ต้องอาศัยการฝึกอบรมและการเตรียมการอย่างตั้งใจ

พนักงานทราบเรื่องนี้ จากการสำรวจของ Ernst and Young พบว่าพนักงาน 80% ต้องการการฝึกอบรมและยกระดับทักษะเพิ่มเติมเพื่อให้รู้สึกสบายใจมากขึ้นในการนำ AI มาใช้ในการทำงาน และ 73% กังวลว่าบริษัทไม่ได้ดำเนินการเพียงพอในการเตรียมความพร้อมสำหรับการนำ AI มาใช้

 

ให้พนักงานมีส่วนร่วมในกระบวนการเรียนรู้ AI สอนให้พวกเขาใช้เทคโนโลยีผ่านโปรแกรมการฝึกอบรมที่ครอบคลุมและโครงการถ่ายทอดทักษะที่ตอบสนองความต้องการ ในเวลาเดียวกัน ให้สร้างช่องทางสำหรับข้อเสนอแนะที่สะท้อนถึงความคิดด้านการเติบโตแบบองค์รวมที่พร้อมจะปรับใช้เทคโนโลยีอย่างปลอดภัยและมีประสิทธิภาพ

เรียนรู้ ร่วมมือกัน และดำเนินการAI เป็นเทคโนโลยีช่วยเหลือ นั่นเป็นเหตุผลว่าทำไมผลิตภัณฑ์ AI ที่มีชื่อเสียงหลายรายการจึงได้รับการขนานนามว่าเป็นผู้ช่วยนักบิน

 

สำหรับหน่วยงานด้านโลจิสติกส์และห่วงโซ่อุปทาน นั่นหมายความว่าคำแนะนำภาษาธรรมชาติที่เรียบง่ายสามารถนำไปสู่ข้อมูลเชิงลึกที่มีค่า ปรับกระบวนการที่ซับซ้อนให้คล่องตัวขึ้น และเพิ่มความสามารถในการตัดสินใจได้

จากการวิเคราะห์ AI ในภาคส่วนห่วงโซ่อุปทานของ IBM พบว่าเทคโนโลยีดังกล่าวมีความโดดเด่นในด้าน "การช่วยเหลือในการคาดการณ์ เช่น การวางแผนความต้องการ หรือความสามารถในการคาดการณ์การผลิตและความจุของคลังสินค้าตามความต้องการของลูกค้า" AI ช่วยให้เข้าถึงข้อมูลได้โดยให้ทุกคน ตั้งแต่ผู้บริหารและผู้มีอำนาจตัดสินใจระดับสูงไปจนถึงผู้ใช้ทั่วไปและมือใหม่ สามารถค้นหาชุดข้อมูลขนาดใหญ่ในบทสนทนาเชิงสนทนาได้

 

เป้าหมายสูงสุดคือการยกระดับการตัดสินใจของมนุษย์ ดังนั้นควรให้ความสำคัญกับข้อมูลเชิงลึกที่ใช้งานได้จริงมากกว่าข้อมูลแฟลชและความแปลกใหม่ เน้นที่การนำเครื่องมือ AI มาใช้ซึ่งให้คุณค่าที่แท้จริงและเพิ่มศักยภาพของทีมของคุณ มากกว่าเครื่องมือที่เสนอคุณสมบัติที่น่าประทับใจแต่ผิวเผินเท่านั้น

การเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงานแบบเดิมๆ ไม่ใช่เรื่องง่าย ในกรณีนี้ หมายความว่าต้องทำมากกว่าแค่ปรับเปลี่ยนวิธีการทำงาน แต่ยังต้องกำหนดนิยามใหม่ด้วยว่าเราเป็นใคร ผู้เชี่ยวชาญด้านห่วงโซ่อุปทานในอดีตจะหลีกทางให้กับผู้เชี่ยวชาญด้านดิจิทัลที่พึ่งพาเทคโนโลยีที่ขับเคลื่อนด้วย AI เพื่อยกระดับการตัดสินใจ

มันคุ้มค่ากับการทำงาน