แชร์

ยกระดับ Demand Forecasting ด้วย AI ได้อย่างไรบ้าง?

นักศึกษาฝึกงาน(คลัง)

อัพเดทล่าสุด: 6 ก.พ. 2025

78 ผู้เข้าชม

Demand Forecasting ที่มีประสิทธิภาพเป็นสิ่งจำเป็นอย่างยิ่งต่อความอยู่รอดของธุรกิจในปัจจุบัน ซึ่งนอกจากจะต้องมีความแม่นยำแล้ว ยังต้องมีความยืดหยุ่นที่สามารถปรับและรองรับความเปลี่ยนแปลงของโลกที่หมุนเร็วขึ้นไปพร้อม ๆ กันได้

และเทคโนโลยีเอไอ ได้ก้าวเข้ามาเป็นตัวช่วยเพิ่มประสิทธิภาพสำหรับ Demand Forecasting ยุคใหม่ โดยผลสำรวจจาก McKinsey เปิดเผยว่าการนำ AI มาใช้ในการทำ Demand Forecasting เพื่อจัดการระบบ Supply Chain นั้น ช่วยลดความผิดพลาดได้ 20-50 เปอร์เซ็นต์ นำไปสู่การลดการเสียโอกาสในการขายและการที่สินค้าขาดสต๊อกได้ถึง 65 เปอร์เซ็นต์

Demand forecasting คืออะไร?
ในโลกของข้อมูลนั้น การคาดการณ์ (Forecasting) คือการนำข้อมูลหรือผลลัพธ์ในอดีตที่เกี่ยวข้องมาทำการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ (Predictive Analytics) เพื่อหารูปแบบที่แสดงถึงความเป็นไปได้ในอนาคต ซึ่งจะเป็นการคาดการณ์เรื่องใดก็ได้ที่เรามีข้อมูล เช่น การคาดการณ์ยอดขาย การคาดการณ์สินค้าคงคลัง การคาดการณ์การจราจรในเส้นทางการขนส่งสินค้า

Demand Forecasting จึงเป็นการคาดการณ์ความต้องการ (Demand) ของลูกค้าที่มีต่อสินค้าและบริการใด ๆ เพื่อให้ธุรกิจสามารถวางแผนระบบ Supply Chain เตรียมวัตถุดิบ จัดการ Inventory รวมถึงจัดสรรพนักงานภายในร้าน เพื่อให้พร้อมรองรับความต้องการของลูกค้า รวมไปถึงการนำผลการคาดการณ์มาปรับปรุงสินค้าและบริการ หรือพัฒนาสินค้าบริการใหม่ ๆ ให้ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้ามากขึ้น เพื่อเพิ่มยอดขายและรายได้ให้ธุรกิจ

ปัญหาของ Demand Forecasting ในปัจจุบัน
การทำ Demand Forecasting แบบดั้งเดิมโดยไม่ใช้เอไอนั้น ต้องอาศัยแรงงานบุคลากรในการเก็บข้อมูล อัปเดตข้อมูล และทำการวิเคราะห์คาดการณ์ด้วยตัวเอง ทำให้เกิดปัญหาดังต่อไปนี้

1. ความผันผวนของตลาดทำให้คาดการณ์ได้ไม่แม่นยำ
อุตสาหกรรมค้าปลีกและร้านอาหาร เป็นอุตสาหกรรมที่มีความผันผวนสูงมากและเปลี่ยนแปลงตลอดเวลาจากปัจจัยภายนอก เช่น เทรนด์ใหม่ ๆ ที่เกิดขึ้น สภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันในแต่ละสาขา การพัฒนาของคู่แข่ง โปรโมชันและกลยุทธ์ใหม่ ๆ และความต้องการตามฤดูกาล ซึ่งทำให้การคาดการณ์ความต้องการแบบแมนนวล (Manual) โดยอิงจากข้อมูลในอดีตเพียงอย่างเดียวอาจไม่เพียงพอและได้ผลลัพธ์ที่ไม่แม่นยำ โดยเฉพาะอย่างยิ่งในอุตสาหกรรมร้านอาหารที่ความสดใหม่ของวัตถุดิบเป็นเรื่องสำคัญมาก และต้องจัดการกับวัตถุดิบหลากหลายที่มีอายุจำกัดแตกต่างกัน และต้องอาศัยการดูแลที่แตกต่างกัน การคาดการณ์ที่แม่นยำจึงเป็นเรื่องจำเป็น

2. ข้อมูลที่มีเป็นข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ
การมีข้อมูลจำนวนมากไม่ได้เป็นตัวการันตีว่าเราจะสามารถทำการคาดการณ์ได้แม่นยำยิ่งขึ้น หากข้อมูลเหล่านั้นเป็นข้อมูลที่ไม่มีคุณภาพ ยิ่งในอุตสาหกรรมค้าปลีกที่มีข้อมูลไหลเวียนอยู่เป็นจำนวนมาก และไม่ได้รับการจัดระเบียบให้ดีก่อนนำมาวิเคราะห์และทำ Demand Forecasting ทำให้ได้ผลลัพธ์ที่ไม่มีคุณภาพตามไปด้วย นอกจากนี้ยังเป็นการเพิ่มงานให้บุคลากร โดยผลสำรวจจาก Gartner เปิดเผยว่าบุคลากรในธุรกิจร้านอาหารต้องมาตรวจดูและแก้ไขคำสั่งซื้อวัตถุดิบกว่า 30-60 เปอร์เซ็นต์ อันเป็นผลมาจากการคาดการณ์ที่ไม่มีคุณภาพพอ ทำให้ไม่สามารถเปลี่ยนการทำงานให้เป็นระบบอัตโนมัติได้แบบเต็มตัว

3. วิเคราะห์ไม่ครอบคลุม
การคาดการณ์ความต้องการของลูกค้า ต้องอาศัยการวิเคราะห์ทุกปัจจัยที่มีผลต่อความต้องการของลูกค้าต่อสินค้าทุกประเภท (SKU) ในทุกสาขา ซึ่งนับเป็นข้อมูลจำนวนมหาศาล ความสามารถของมนุษย์อาจไม่เพียงพอที่จะระบุทุกปัจจัยที่เกี่ยวข้องและนำข้อมูลทุกอย่างมาวิเคราะห์ร่วมกันอย่างมีประสิทธิภาพได้ เนื่องจากความละเอียดและปริมาณของข้อมูลเกินขอบเขตความสามารถของเรา

เทคโนโลยีเอไอช่วยพัฒนา Demand Forecasting ให้มีประสิทธิภาพกว่าเดิม

1. เพิ่มความแม่นยำให้ Demand Forecasting
การนำเอไอเข้ามาช่วยเพิ่มความแม่นยำให้การคาดการณ์ ทำได้โดยการใช้โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงมาวิเคราะห์ข้อมูลทั้งหมดที่มีผลกระทบกับการคาดการณ์ ทั้งข้อมูลเทรนด์ใหม่ ๆ สภาพแวดล้อมในแต่ละสาขา สภาพอากาศ ยอดขาย และอื่น ๆ โดยอาศัยความสามารถของแมชชีนเลิร์นนิงที่เก็บข้อมูลที่เกี่ยวข้องของทุกสินค้าในแต่ละประเภทย่อยระดับ SKU ได้อย่างแม่นยำ และสามารถทำงานกับข้อมูลมหาศาล ทำให้ได้ผลการวิเคราะห์ที่ครอบคลุมครบถ้วน

โมเดลแมชชีนเลิร์นนิงยังสามารถอัปเดตข้อมูลใหม่ ๆ ได้แบบเรียลไทม์ ทำให้ตามทันทุกความเปลี่ยนแปลง และสามารถจัดการระบบ Supply Chain ได้แบบเรียลไทม์ เพื่อวางแผนเรื่องวัตถุดิบ โดยเฉพาะวัตถุดิบที่เป็นของสด และมีระยะเวลาในการจัดเก็บที่จำกัดและการดูแลที่แตกต่างกันได้

2. เปลี่ยน Demand Forecasting ให้ใช้ระบบอัตโนมัติได้อย่างแท้จริง
เอไอสามารถเข้ามาทำแทนมนุษย์ตั้งแต่การเก็บข้อมูล วิเคราะห์ข้อมูล ไปจนถึงนำเสนอผลการวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ได้ ทำให้เราสามารถทำ Demand Forecasting แบบอัตโนมัติได้อย่างแท้จริงโดยไม่ต้องมีแรงงานคนมาเกี่ยวข้อง และที่สำคัญคือเราสามารถใช้เอไอมาช่วยนำเข้าและจัดระเบียบข้อมูลให้อยู่ในรูปแบบที่เหมาะสม พร้อมสำหรับการวิเคราะห์อย่างแม่นยำ ช่วยให้ได้ข้อมูลที่มีคุณภาพ เพื่อนำไปสู่การวิเคราะห์ที่มีคุณภาพมากขึ้น

การทำ Demand Forecasting ด้วยระบบอัตโนมัติ ยังช่วยให้ธุรกิจมีทรัพยากรเวลาและบุคลากรเพิ่มมากขึ้น สามารถโยกย้ายทรัพยากรที่เคยต้องใช้กับการทำ Demand Forecasting แบบดั้งเดิมไปมุ่งกับการทำงานส่วนอื่น ๆ ที่สร้างมูลค่าให้ธุรกิจได้มากขึ้นอีก

3. ช่วยให้ธุรกิจตัดสินใจวางกลยุทธ์จาก Demand Forecasting ได้อย่างมีประสิทธิภาพ
สิ่งที่สำคัญยิ่งกว่าการทำ Demand Forecasting ที่มีคุณภาพนั้น คือการเอาผลการคาดการณ์ที่ได้ไปใช้อย่างมีประสิทธิภาพ การใช้เอไอมาช่วยทำ Demand Forecasting จะทำให้เราสามารถหาข้อมูลเชิงลึกที่ละเอียดขึ้นได้ ทำให้ธุรกิจมีข้อมูลสำคัญในการนำไปตัดสินใจวางแผน Supply Chain ได้อย่างแม่นยำและรวดเร็วขึ้นได้

4. พร้อมรองรับการขยายตัวของธุรกิจ (Scalability)
เมื่อธุรกิจขยายตัว เช่น ร้านอาหารมีสาขามากขึ้น ข้อมูลที่ต้องวิเคราะห์ก็เพิ่มมากขึ้นจนเกินความสามารถของการทำ Demand Forecasting แบบแมนนวล ทำให้รองรับการเติบโตของธุรกิจไม่ทัน การใช้เอไอที่สามารถทำงานกับข้อมูลมหาศาลได้มาช่วยทำ Demand Forecasting จะรับมือกับการขยายตัวของธุรกิจและการเพิ่มขึ้นของข้อมูลได้ดีกว่า และยั่งยืนกว่าในระยะยาว

ประโยชน์จากการใช้เอไอกับ Demand Forecasting

-จัดการระบบ Supply Chain และ Inventory ได้ดีกว่าเดิม วางแผนจัดสรรวัตถุดิบและจำนวนพนักงานในแต่ละวันได้แม่นยำขึ้น และมีสินค้าพร้อมตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้า เพื่อลดการเสียโอกาสในการขาย และเพิ่มยอดขายและกำไรได้มากกว่าเดิม
-ลดต้นทุนจากการวางแผนที่ไม่แม่นยำ ป้องกันการสั่งสินค้ามากจนเกินไป เพื่อหลีกเลี่ยงการเสียต้นทุนจากวัตถุดิบค้างสต๊อก รวมถึงลดต้นทุนเวลาและทรัพยากรของบุคลากรที่เคยต้องทำ Demand Forecasting แบบดั้งเดิม
-วางกลยุทธ์ได้ตอบโจทย์กว่าเดิม เพราะเมื่อรู้ความต้องการของลูกค้าแล้ว ก็สามารถตั้งราคาสินค้า ออกแบบโปรโมชัน ให้สอดคล้องกับความต้องการได้
เพิ่มความพึงพอใจให้ลูกค้า จากการมีสินค้าที่ตอบโจทย์พร้อมบริการอย่างรวดเร็วอยู่เสมอ

BY : Jim

ที่มา : https://www.sertiscorp.com/th/post/how-can-ai-improve-demand-forecasting

Tags :