วิธีการใช้ AI ในการจัดการซัพพลายเชนโดยไม่ต้องเป็นผู้เชี่ยวชาญด้านไอที

เมื่อเดินเข้าไปในโกดังหรือห้องเก็บสินค้าใดๆ ในโลก สิ่งที่คุณกำลังเห็นอยู่จริงๆ แล้วคือเงินสดที่ถูกแช่แข็งไว้ สินค้าค้างสต็อกทุกพาเลทคือเงินทุนที่คุณไม่สามารถนำไปใช้ได้ และสินค้าที่ขาดสต็อกทุกชิ้นคือยอดขายที่คุณสูญเสียให้กับคู่แข่ง

เป็นเวลาหลายทศวรรษที่การจัดการซัพพลายเชนเป็นเสมือนเกมทายใจที่เล่นกันบนสเปรดชีต คุณดูยอดขายของปีที่แล้ว นำสัญชาตญาณมาประกอบเล็กน้อย แล้วจึงออกใบสั่งซื้อ จากนั้นก็ต้องมานั่งลุ้น หากคุณกำลังสงสัยว่า วิธีการใช้ AI ในการจัดการซัพพลายเชน จะเข้ามาช่วยแก้ปัญหานี้ได้อย่างไร คุณมาถูกที่แล้ว

คุณไม่จำเป็นต้องมีวุฒิปริญญาเอกด้านวิทยาการข้อมูล ไม่จำเป็นต้องจ้างบริษัทที่ปรึกษาองค์กรราคาแพง คุณเพียงแค่ต้องมีความเต็มใจที่จะปล่อยให้ข้อมูลเป็นตัวขับเคลื่อนการตัดสินใจซื้อของคุณ แทนที่จะใช้ความวิตกกังวล

และนี่คือคู่มือสำหรับการบริหารซัพพลายเชนให้มีความคล่องตัวสูง—แต่ยืดหยุ่นอย่างเหลือเชื่อ—ด้วยการใช้ AI

ปัญหาของซัพพลายเชนแบบ "Just in Case" (เผื่อไว้ก่อน)

เจ้าของธุรกิจส่วนใหญ่มักดำเนินงานด้วยโมเดลสินค้าคงคลังแบบ "Just in Case" (เผื่อไว้ก่อน) เนื่องจากมนุษย์มีข้อบกพร่องในการคาดการณ์โดยธรรมชาติ เราจึงมักจะซื้อสินค้าเผื่อไว้ 20% จากนั้นผู้จัดการซัพพลายเชนก็อาจจะเพิ่มส่วนเผื่อของตนเองเข้าไปอีก 10% ในทันทีทันใดนั้น คุณก็ต้องจ่ายเงินเพิ่มสำหรับพื้นที่จัดเก็บ ค่าประกันที่สูงขึ้น และต้องจมอยู่กับสินค้าค้างสต็อก (Dead stock) ซึ่งท้ายที่สุดแล้วจะต้องถูกนำมาลดราคาอย่างหนักหรือถูกโยนทิ้งไป

การสั่งสินค้ามากเกินไปคือการตอบสนองทางอารมณ์ต่อข้อมูลที่ไม่มีประสิทธิภาพ

เมื่อคุณไม่เชื่อมั่นในการคาดการณ์ของตนเอง คุณก็จะซื้อสินค้าเพิ่มขึ้นเพื่อให้รู้สึกปลอดภัย แต่ในตลาดปัจจุบัน การกักตุนสินค้าคงคลังที่มากเกินไปถือเป็นต้นทุนตกค้างที่ AI สามารถกำจัดออกไปได้อย่างสิ้นเชิง ด้วยการคาดการณ์อุปสงค์ด้วยความแม่นยำอย่างน่าทึ่ง AI จะช่วยให้คุณสามารถเปลี่ยนจากระบบ "Just in Case" ไปสู่ "Just in Time" (พอดีเวลา) ได้

คำแนะนำทีละขั้นตอนเกี่ยวกับวิธีการใช้ AI ในการดำเนินงานซัพพลายเชน

ลองมาดูรายละเอียดกันว่าคุณจะสามารถเริ่มนำสิ่งนี้ไปปรับใช้ในวันพรุ่งนี้ได้อย่างไร โดยมุ่งเน้นไปที่ส่วนที่ส่งผลกระทบสูงสุด นั่นคือ การคาดการณ์ความต้องการและควบคุมสินค้าคงคลัง

ขั้นตอนที่ 1: รวมศูนย์ข้อมูลของคุณ (ส่วนที่น่าเบื่อแต่จำเป็นอย่างยิ่ง)

AI ไม่ใช่เวทมนตร์ มันเป็นเพียงสิ่งที่มีความสามารถสูงในการจดจำรูปแบบ แต่เพื่อที่จะจดจำรูปแบบได้ มันจำเป็นต้องมีวัตถุดิบ

ก่อนที่คุณจะพิจารณาเครื่องมือ AI ใดๆ คุณต้องแน่ใจก่อนว่าข้อมูลการขาย ระดับสินค้าคงคลังปัจจุบัน และระยะเวลาในการจัดส่งสินค้าของซัพพลายเออร์ถูกจัดเก็บไว้ในที่เดียวกัน หากยอดขายของคุณอยู่ใน Shopify สินค้าคงคลังของคุณอยู่ในแผ่นงาน Excel ที่ยุ่งเหยิง และระยะเวลาในการจัดส่งของซัพพลายเออร์อยู่ในหัวของใครบางคน AI ก็ไม่สามารถช่วยคุณได้

นำข้อมูลของคุณเข้าสู่ระบบ ERP (Enterprise Resource Planning) ที่ทันสมัย หรือระบบการจัดการสินค้าคงคลังแบบรวมศูนย์ เครื่องมืออย่าง Unleashed, Cin7 หรือ Linnworks ถือเป็นจุดเริ่มต้นที่ดีสำหรับธุรกิจ SMEs

ขั้นตอนที่ 2: ใช้การคาดการณ์ความต้องการของตลาด

นี่คือจุดที่ความมหัศจรรย์เกิดขึ้น มนุษย์มักจะดูยอดขายของเดือนพฤศจิกายนปีที่แล้วเพื่อคาดการณ์ยอดขายของเดือนพฤศจิกายนปีนี้ แต่ AI จะดูยอดขายของเดือนพฤศจิกายนปีที่แล้ว ผนวกกับเทรนด์โซเชียลมีเดียในปัจจุบัน รูปแบบสภาพอากาศที่กำลังจะเกิดขึ้น ตัวชี้วัดทางเศรษฐกิจระดับภูมิภาค และอัตราความเร็วของปริมาณการเข้าชมเว็บไซต์

หากคุณเป็นธุรกิจขนาดเล็ก (รายได้ต่ำกว่า £5M/$6M) คุณไม่จำเป็นต้องมีซอฟต์แวร์ที่สร้างขึ้นมาโดยเฉพาะสำหรับงานนี้ด้วยซ้ำ คุณสามารถส่งออกข้อมูลการขายย้อนหลัง 24 เดือนของคุณ (ลบข้อมูลส่วนบุคคลของลูกค้าออกก่อน) อัปโหลดไฟล์ CSV ไปยัง ChatGPT Plus หรือ Advanced Data Analysis ของ Claude และใช้คำสั่งดังนี้:

"นี่คือข้อมูลการขายของฉันในช่วงสองปีที่ผ่านมา จงทำหน้าที่เป็นนักวิเคราะห์ซัพพลายเชน ระบุฤดูกาล แนวโน้มผลิตภัณฑ์ และให้การคาดการณ์การสั่งซื้อซ้ำที่เฉพาะเจาะจงสำหรับ 90 วันถัดไป โดยสมมติว่าซัพพลายเออร์มีระยะเวลาการจัดส่ง 14 วัน"

ผลลัพธ์ที่ได้มีแนวโน้มที่จะแม่นยำกว่าสเปรดชีตปัจจุบันของคุณ หากคุณเป็นผู้ผลิต ความแม่นยำระดับนี้หมายความว่าคุณจะผลิตเฉพาะสิ่งที่คุณจะขายได้จริงๆ เท่านั้น คุณสามารถดูได้ว่าวิธีการนี้ช่วยลดความสูญเปล่าไปได้มากเพียงใดใน คู่มือการประหยัดต้นทุนซัพพลายเชนภาคการผลิต ของเรา

ขั้นตอนที่ 3: ปรับสต็อกความปลอดภัยแบบไดนามิกให้เป็นอัตโนมัติ

สต็อกความปลอดภัย (Safety stock) คือส่วนเผื่อฉุกเฉินของคุณ ในอดีต ธุรกิจมักจะกำหนดกฎเกณฑ์ที่ตายตัวไว้ว่า: "ต้องสำรองสินค้า X ไว้ 50 ชิ้นเสมอ"

AI ได้เปลี่ยนสิ่งนี้ให้กลายเป็น สต็อกความปลอดภัยแบบไดนามิก หาก AI สังเกตเห็นว่าซัพพลายเออร์ของคุณสำหรับสินค้า X กำลังประสบปัญหาความล่าช้าในการจัดส่งในภูมิภาคของตน ระบบจะเพิ่มคำแนะนำปริมาณสต็อกความปลอดภัยของคุณโดยอัตโนมัติ และเมื่อระบบลอจิสติกส์ของซัพพลายเออร์กลับสู่สภาวะปกติ ระบบก็จะปรับลดคำแนะนำนั้นลงมา

สำหรับแบรนด์ที่ขายสินค้าให้กับผู้บริโภคโดยตรงซึ่งต้องจัดการกับรหัสสินค้า (SKU) นับร้อยหรือนับพันรายการ การอัปเดตสิ่งนี้ด้วยตนเองเป็นเรื่องที่เป็นไปไม่ได้เลย เราจะเจาะลึกถึงผลกระทบทางการเงินของการทำสิ่งนี้ให้เป็นอัตโนมัติใน คู่มือลอจิสติกส์ค้าปลีก ของเรา

ขั้นตอนที่ 4: การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและลอจิสติกส์

เมื่อคุณรู้แล้วว่าคุณต้องการ อะไร และต้องการ เมื่อใด คุณก็ต้องขนส่งมัน

ค่าขนส่งถือเป็นค่าใช้จ่ายก้อนใหญ่ เครื่องมือลอจิสติกส์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะวิเคราะห์อัตราค่าบริการของบริษัทขนส่งหลายร้อยแห่ง เส้นทางการจัดส่ง และช่วงเวลาในการจัดส่งภายในเวลาไม่กี่วินาที เพื่อค้นหาวิธีที่ประหยัดต้นทุนที่สุดในการขนย้ายสินค้าของคุณ ระบบไม่ได้ดูแค่อัตราที่ถูกที่สุดเท่านั้น แต่ยังคำนวณหาอัตราที่ถูกที่สุด ที่ยังคงสามารถจัดส่งได้ทันตามกำหนดเวลาของคุณ อีกด้วย

นี่คือการรีดลดต้นทุนอย่างแท้จริง คุณไม่ได้เปลี่ยนแปลงผลิตภัณฑ์ของคุณ คุณเพียงแค่ใช้ AI เพื่อหยุดการจ่ายเงินที่มากเกินไปให้กับคนกลางที่ทำหน้าที่ขนส่ง ลองดู รายละเอียดการขนส่งและลอจิสติกส์ ของเรา เพื่อดูตัวเลขที่ชัดเจนว่าคุณจะสามารถประหยัดเงินในส่วนนี้ได้มากเพียงใด

เทคโนโลยีและเครื่องมือ: เครื่องมือใดที่ใช้งานได้จริง?

คุณไม่จำเป็นต้องสร้างอัลกอริทึมขึ้นมาเอง ตลาดเต็มไปด้วยเครื่องมือ AI สำหรับซัพพลายเชนแบบสำเร็จรูปที่พร้อมใช้งาน ซึ่งขึ้นอยู่กับขนาดธุรกิจของคุณ:

• ตัวเริ่มต้นแบบไม่มีค่าใช้จ่าย: ChatGPT Plus หรือ Claude ยอดเยี่ยมมากสำหรับการอัปโหลดข้อมูลการขายที่เป็นไฟล์ CSV ดิบ แล้วขอให้วิเคราะห์แนวโน้มและทำการคาดการณ์เบื้องต้น
• ตัวเลือกสำหรับตลาดระดับกลาง: แพลตฟอร์มอย่าง Peak.ai หรือ Invent Analytics ระบบเหล่านี้จะเชื่อมต่อเข้ากับข้อมูลที่คุณมีอยู่ และจัดการกับการคาดการณ์ความต้องการด้วย AI รวมถึงเพิ่มประสิทธิภาพให้กับสินค้าคงคลังโดยเฉพาะ ซึ่งเครื่องมือเหล่านี้จะคืนทุนให้คุณได้จากต้นทุนการจัดเก็บที่ลดลงภายในเวลาไม่กี่เดือน
• ตัวเลือกที่มีมาให้ในตัว: หากคุณใช้แพลตฟอร์มอย่าง Shopify Plus, NetSuite หรือแม้แต่ QuickBooks Commerce เวอร์ชันใหม่ๆ ลองตรวจสอบดูที่แดชบอร์ดของคุณ พวกเขากำลังทยอยเปิดตัวฟีเจอร์การคาดการณ์ด้วย AI อย่างต่อเนื่อง ซึ่งเจ้าของธุรกิจหลายคนอาจยังไม่ได้เปิดใช้งานเลยด้วยซ้ำ

การปรับเปลี่ยนทางจิตวิทยา

การบริหารซัพพลายเชนแบบลีนนั้นน่ากลัวในตอนแรก เมื่อคุณเริ่มเชื่อมั่นใน AI ที่บอกคุณว่า "อย่าเพิ่งสั่งสต็อกเพิ่ม คุณยังไม่จำเป็นต้องใช้มันไปอีก 12 วัน" สัญชาตญาณความเป็นมนุษย์ของคุณจะกรีดร้องให้คุณสั่งซื้อมันอยู่ดี

คำแนะนำของผมคือ: เริ่มจากสิ่งเล็กๆ

เลือกสายผลิตภัณฑ์มาหนึ่งรายการ เลือกหมวดหมู่ที่ใช้เงินทุนค่อนข้างมากแต่มีความต้องการคงที่ ลองใช้การคาดการณ์โดยมนุษย์แบบดั้งเดิมควบคู่ไปกับการคาดการณ์โดย AI เป็นเวลา 60 วัน ลองดูว่าใครที่ทายได้ใกล้เคียงกว่า และดูว่าใครที่จะช่วยคุณประหยัดเงินได้มากกว่ากัน

ทุกๆ ปอนด์ที่คุณไม่ได้ใช้จ่ายไปกับพื้นที่โกดังหรือสินค้าค้างสต็อก คือเงินที่คุณสามารถนำไปใช้ในการหาลูกค้าใหม่ พัฒนาผลิตภัณฑ์ หรือเพียงแค่เก็บไว้เป็นผลกำไร

ซัพพลายเชนของคุณไม่ควรเป็นสถานที่สำหรับกักเก็บความวิตกกังวล ปล่อยให้ AI ทำหน้าที่คำนวณตัวเลข และทำให้กระแสเงินสดของคุณกลับมาหมุนเวียนได้อีกครั้ง