AI ในระบบโลจิสติกส์และการจัดส่งระยะสุดท้าย

ความท้าทายในการจัดส่งในช่วงไมล์สุดท้าย
หากต้องการเข้าใจศักยภาพทั้งหมดของ AI ในการเพิ่มประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์ คุณต้องเข้าใจความท้าทายที่ธุรกิจต่างๆ เผชิญก่อน การค้าแบบ B2C เติบโตอย่างรวดเร็วในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา เมื่อ 10 ปีก่อน การค้าแบบ B2C คิดเป็น 10-15% ของปริมาณทั้งหมด แต่ปัจจุบันอยู่ที่ 40% และด้วยเหตุนี้ ความต้องการของลูกค้าจึงเพิ่มขึ้นและความท้าทายในการดำเนินงาน DHL  On-Demand Delivery  ตอบสนองความต้องการบางส่วนเหล่านี้ได้ แต่ AI อาจช่วยตอบสนองความคาดหวังอื่นๆ ได้ 

ประโยชน์ของ AI ในระบบโลจิสติกส์
AI เข้ามาเปลี่ยนแปลงระบบโลจิสติกส์ได้อย่างไร? เป็นคำถามที่หลายๆ คนถามฉันบ่อยมาก และเป็นสิ่งที่ DHL กำลังสำรวจและทดลองใช้เพื่อส่งมอบบริการที่ดีที่สุดให้กับลูกค้าของเรา โดย AI มีประโยชน์ดังต่อไปนี้: 
การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่งไมล์สุดท้าย
ลูกค้าของเราต้องการทราบมากขึ้นเรื่อยๆ ว่าสินค้าจะมาถึงเมื่อใด แต่เราจัดการการขนส่งระหว่างประเทศจำนวนมาก และเนื่องจากมีเที่ยวบินไปทั่วโลก จึงมีการติดตามมากมาย ดังนั้น เราจึงทำงานอย่างละเอียดถี่ถ้วนกับโมเดลการคาดการณ์และการคาดการณ์ เราสามารถใช้ข้อมูลนั้นเพื่อทราบได้ เช่น ด้วยความมั่นใจ 90%-95% ว่าปริมาณการขนส่งเฉพาะเจาะจงจะมาถึงที่สถานที่แห่งหนึ่งในวันนั้น จากนั้นเราจะใช้ข้อมูลนั้นเพื่อเริ่มวางแผนเส้นทางของบริษัทขนส่ง จับคู่ปริมาณ บริการ และตัวแปรสำคัญอื่นๆ 

เมื่อพัสดุอยู่ในรถขนส่งแล้ว เราจะปรับเส้นทางให้เหมาะสมยิ่งขึ้นโดยใช้ซอฟต์แวร์ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จาก Wise Systems ในเวลาเพียงไม่กี่วินาที ซอฟต์แวร์สามารถกำหนดเส้นทางที่มีจุดแวะพัก 120 จุด และจัดลำดับตามพารามิเตอร์ต่างๆ เช่น การจัดส่งแบบด่วนทางการแพทย์ หรือการจัดส่งที่ต้องถึงมือลูกค้าก่อน 9.00 น. หรือโดยทั่วไปจะคำนึงถึงระยะทางต่อจุดแวะพักเพื่อให้ได้ลำดับเส้นทางที่ดีที่สุด 

จากนั้นเราจะส่งเวลาจัดส่งที่คาดการณ์ไว้ให้กับลูกค้าผ่านความสามารถที่เรียกว่า Follow My Parcel เมื่อพนักงานจัดส่งเข้าใกล้ลูกค้ามากขึ้น ลูกค้าจะได้รับช่วงเวลาที่เจาะจงมากขึ้นพร้อมการแจ้งเตือนว่า "เราอยู่ห่างจากคุณ 20 นาที" และในขณะนั้น ลูกค้ายังสามารถเปลี่ยนแปลงบางอย่างได้ โดยอาจเลือกเลื่อนการจัดส่งไปเป็นครั้งอื่นหรือส่งไปยังเพื่อนบ้าน ซึ่งจะช่วยปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้าและอัตราการส่งของครั้งแรกของ DHL

กล่าวโดยสรุป AI ช่วยให้สามารถวางแผนเส้นทางได้อย่างชาญฉลาดมากขึ้น ซึ่งหมายความว่าเราสามารถส่งมอบสินค้าได้เร็วขึ้นโดยสิ้นเปลืองเชื้อเพลิงน้อยลง ในขณะเดียวกัน ลูกค้าของเราจะได้รับช่วงเวลาการจัดส่งที่แม่นยำยิ่งขึ้น และมีความยืดหยุ่นในการจัดการการจัดส่งพัสดุ 

มีปัญหาท้าทายมากมายในการ "จัดระบบ" ข้อมูลนี้ให้ตรงกับเส้นทางที่คาดการณ์ไว้ ในขณะเดียวกันก็รวมเอาตัวแปร "ความรู้ของพนักงานส่งของ" เข้าไปด้วย ข้อมูลและระบบไม่ได้ระบุถึงความต้องการของลูกค้าและท้องถิ่นทั้งหมด ดังนั้นความท้าทายที่เกิดขึ้นคือการค้นหาวิธีที่จะรวมข้อมูลนี้เข้าด้วยกันในการตัดสินใจ และปรับปรุงการคาดการณ์และการดำเนินการให้ดียิ่งขึ้น ปัจจัยสำคัญประการหนึ่งต่อความสำเร็จของ AI และกระบวนการต่อเนื่องคือข้อมูล ซึ่งมีความแม่นยำ มีความเกี่ยวข้อง ทันเวลา และมีคุณภาพสูง บางครั้งข้อมูลได้รับการขนานนามว่าเป็น "เลือดแห่งชีวิต" ของ DHL แต่ตอนนี้ข้อมูลมีความสำคัญมากกว่าที่เคย 
เทคโนโลยีการหยิบภาพ
ความก้าวหน้าของเทคโนโลยีการหยิบสินค้าด้วยภาพในสภาพแวดล้อมของคลังสินค้ารวมถึง แว่นตาอัจฉริยะ แทนที่จะต้องพึ่งพาเครื่องสแกนแบบพกพา มนุษย์สามารถประหยัดเวลาได้ด้วยแว่นตาสวมใส่ที่อ่านบาร์โค้ดและตอบสนองต่อคำสั่งเสียง 

ขณะนี้เราในฐานะกลุ่มกำลังสำรวจเทคโนโลยีนี้และเทคโนโลยีที่คล้ายคลึงกัน ลองนึกภาพว่ามีพนักงานส่งของ 100 คนยืนเรียงแถวกันสองข้างของสายพานลำเลียงพัสดุ พวกเขาต้องดูฉลากของแต่ละคนเพื่อตรวจสอบที่อยู่และค้นหาที่อยู่ที่ถูกต้องสำหรับพวกเขา แต่หากเราสามารถอ่านบาร์โค้ดโดยอัตโนมัติเพื่อระบุว่าพัสดุเฉพาะต้องถูกจัดสรรไปยังยานพาหนะเฉพาะ โดยใช้แว่นตาและการอ่านภาพหรือแสดงแนวทางบางอย่าง เราจะประหยัดเวลาและลดข้อผิดพลาดได้ อย่างไรก็ตาม ฉันขอชี้ให้เห็นว่าแม้ว่าแว่นตาจะทำงานได้ดีกับไฟฟ้าสถิตย์ แต่ก็มีปัญหากับชิ้นส่วนที่เคลื่อนไหว ดังนั้นเทคโนโลยีนี้จึงยังอยู่ในขั้น "ปรับปรุง" และยังมีการพิจารณาตัวเลือกอื่นๆ อีกด้วย 
ความคล่องตัวของห่วงโซ่อุปทาน
ห่วง  โซ่อุปทานที่คล่องตัว  เป็นสิ่งจำเป็นในการช่วยให้ธุรกิจปรับตัวตามความผันผวนของตลาดและความต้องการของลูกค้าที่เปลี่ยนแปลงไป AI สามารถช่วยได้ เช่น การวิเคราะห์ข้อมูลลูกค้าจำนวนมากเพื่อระบุแนวโน้มและคาดการณ์ความต้องการในอนาคต จากนั้นจึงส่งต่อความต้องการไปยังซัพพลายเออร์เพื่อให้ระดับสินค้าคงคลังอยู่ในระดับที่เหมาะสมอยู่เสมอ 

AI ยังสามารถตรวจสอบสถานะการปฏิบัติตามคำสั่งซื้อและอัปเดตลูกค้าได้ทันทีเมื่อมีสิ่งใดๆ ล่าช้า และสามารถระบุแนวโน้มของตลาดในการกำหนดราคาและปรับราคาของธุรกิจให้เหมาะสม เพื่อให้สามารถแข่งขันได้ 

โดยรวมแล้ว ปัญญาประดิษฐ์กำลังทำให้ขั้นตอนสำคัญหลายขั้นตอนของห่วงโซ่อุปทานเป็นระบบอัตโนมัติเพื่อช่วยให้ธุรกิจประหยัดเวลาและเงิน และช่วยให้มั่นใจว่าลูกค้าปลายทางจะได้รับบริการที่ดีที่สุดด้วยเช่นกัน 
ประหยัดน้ำมัน
ฉันได้พูดถึงการปรับปรุงเส้นทางแล้ว ซึ่งมุ่งหวังที่จะลดเวลาการเดินทางของยานพาหนะต่อจุดจอด และลดการใช้เชื้อเพลิงเมื่อเทียบกับปริมาณที่จัดการได้ ท่ามกลางต้นทุนเชื้อเพลิงที่ผันผวน การวิเคราะห์อาจสร้างความแตกต่างได้อย่างมากเช่นกัน เช่น การระบุเมื่อรถตู้จอดรอเป็นเวลานานเกินไป หรือเมื่อกระบวนการโหลดและขนถ่ายสินค้าทำได้อย่างไม่มีประสิทธิภาพ ในฐานะส่วนหนึ่งของการปรับปรุงเส้นทางประจำวัน การวิเคราะห์จะคำนึงถึงระดับการจราจรและสภาพถนนเพื่อช่วยให้ยานพาหนะหลีกเลี่ยงความล่าช้าและไปถึงที่หมายได้เร็วที่สุด เมื่อแผนมีการเปลี่ยนแปลง เงื่อนไขที่เปลี่ยนแปลงเหล่านี้สามารถนำมาพิจารณาเพิ่มเติมเพื่อช่วยขับเคลื่อนประสิทธิภาพ  

การเพิ่มขึ้นของรถยนต์ไฟฟ้าก็มีความสำคัญเช่นกัน เพราะช่วยลดต้นทุนเชื้อเพลิงและยังเป็น  ทางเลือกที่ยั่งยืน  อีกด้วย 

การปรับปรุงการบริการลูกค้า
พื้นที่แรกที่ต้องให้ความสนใจคือแชทบ็อต AI ช่วยให้แชทบ็อตเข้าใจเจตนาของลูกค้าระหว่างการโต้ตอบได้ดีขึ้น ทีมงานของเราบางทีมใช้ผู้ช่วยเสมือนที่ใช้ AI ซึ่งสร้างโปรไฟล์การตอบสนองจากลูกค้าและรวบรวมความรู้สึกจากปฏิกิริยาของพวกเขา ซึ่งแน่นอนว่าหมายความว่าเราสามารถช่วยให้พวกเขาค้นหาวิธีแก้ปัญหาที่แม่นยำยิ่งขึ้นสำหรับคำถามของพวกเขาได้รวดเร็วยิ่งขึ้น 

แชทบอทที่ขับเคลื่อนด้วย AI ขั้นสูงสามารถช่วยให้ธุรกิจเพิ่มยอดขายและขายไขว้ให้กับลูกค้าได้ ซึ่งถือเป็นข้อเสนอที่น่าดึงดูดใจอย่างยิ่ง 

AI ยังเป็นประโยชน์ต่อการบริการลูกค้าด้วย เนื่องจากสามารถเรียนรู้ความต้องการของลูกค้าได้ ตัวอย่างเช่น เมื่อเราทำงานกับลูกค้าที่ส่งสินค้าระหว่างประเทศเป็นประจำ เราสามารถใช้ประโยชน์จากการเรียนรู้ของเครื่องจักรเพื่อทราบความต้องการของพวกเขาเกี่ยวกับพิธีการศุลกากร ดังนั้นเราจึงไม่จำเป็นต้องติดต่อพวกเขาเพื่อขอข้อมูลทุกครั้ง นอกจากนี้ สำหรับลูกค้ารายย่อยของเราที่ไม่คุ้นเคยกับ  รหัส HS ของอัตราภาษีศุลกากร การเรียนรู้ของเครื่องจักรสามารถแนะนำพวกเขาให้จำแนกประเภทสินค้าที่ถูกต้องได้อย่างรวดเร็ว เพื่อให้พวกเขาได้รับอัตราการผ่านพิธีการที่รวดเร็วยิ่งขึ้น ลักษณะเฉพาะของการเรียนรู้ของเครื่องจักรหมายความว่ามีการปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง ดังนั้นบริการที่ลูกค้าได้รับจึงแม่นยำมากขึ้นเรื่อยๆ 
อนาคตของการจัดส่งในระยะสุดท้าย
สำหรับบทบาทในอนาคตของ AI ในการจัดส่งในระยะสุดท้าย ความเป็นไปได้นั้นไม่มีที่สิ้นสุด ระบบอัตโนมัติและการเรียนรู้ของเครื่องจักรมีศักยภาพในการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับทุกขั้นตอนของการขนส่ง และเทคโนโลยีก็เปลี่ยนแปลง ปรับตัว และปรับปรุงอยู่ตลอดเวลา

BY : Tonkla

ที่มา : dhl.com