Blog

Logistics Update


Machine Learning กับการปฏิวัติ Supply Chain

  • กุมภาพันธ์ 15, 2018

____________________________________________________

 In Brief

ในกระบวนการของ Machine Learning จะมีการเก็บข้อมูลที่ผ่านมาในอดีต มาวิเคราะห์และประมวลผล ทำให้สามารถพยากรณ์เหตุการณ์ต่างๆได้ และมีข้อมูลในการตัดสินใจที่ดีขึ้น เกิดการเรียนรู้ใหม่ๆจนทำให้เครื่องจักรสามารถทำงานได้อย่างอัจฉริยะ และส่งผลต่อการบริหารจัดการ Supply Chain ที่ดีขึ้น !! 

___________________________________________________

ด้วยอัลกอริธึมในการเรียนรู้ Machine Learning ใน supply chain  ช่วยให้อุตสาหกรรมค้นพบข้อมูลเชิงลึกที่ซ่อนอยู่ได้พร้อมทั้งเพิ่มโอกาสทางธุรกิจให้กับผู้ค้าปลีกดั้งเดิม (traditional retailers) ในการแข่งขันยุคใหม่นี้ เพราะเครื่องจักรมีความสามารถในการวิเคราะห์ และ วางแผน ที่ดีกว่าคน ซึ่งส่งผลให้ต้นทุนต่ำลง แต่ประสิทธิภาพสูงขึ้น

(นิยาม: Machine Learning เป็นศาสตร์แขนงหนึ่งที่ทำให้คอมพิวเตอร์มีความสามารถในการเรียนรู้ด้วยตนเอง เมื่อมีข้อมูลเข้า สามารถทำนายหรือตัดสินใจได้โดยปราศจากการทำงานตามลำดับคำสั่งโปรแกรม แปลไทยเป็นไทยอีกรอบก็คือ สามารถคิดได้ด้วยตนเองนั่นเอง โดย Machine Learning นั้นเป็นการรวมของศาสตร์หลายแขนงไม่ว่าจะเป็น วิทยาการคอมพิวเตอร์, วิศวกรรม และโดยเฉพาะอย่างยิ่ง… สถิติ นอกจากนี้มันยังเชื่อมโยงกับองค์ความรู้ปลายทางที่เราต้องการนำไปประยุกต์ใช้ เช่น ชีววิทยา เคมี หลักการตลาด เป็นต้น)

เรามาดูกันครับว่า Machine Learning จะสามารถปฏิวัติ supply chain ได้อย่างไร !?

การทำงานแบบ "Smart Machine"

นำไปสู่เครื่องจักรอัจฉริยะ ( smart machine ) เพราะ Machine learning ทำให้เครื่องจักรสามารถเปรียบเทียบประสิทธิภาพของตัวเองได้ และ เรียนรู้ พัฒนาประสิทธิภาพของตัวเองโดยอัตโนมัติ ทำให้ในอนาคต เครื่องจักรจะสามารถคิดวิธีการทำงานที่ลดระยะเวลาในการผลิตลง ผลิตสินค้ามีประสิทธิภาพมากขึ้น เหมาะแก่การขนส่ง และ ในขณะเดียวกัน ก็ยังเป็นโอกาสให้เกิดการพัฒนาและทดลองผลิตภัณฑ์ใหม่ ๆ อีกด้วย

การตัดสินใจทาง Supply Chain ที่ดีขึ้นใน

การคาดการณ์ผลลัพธ์ของการตัดสินใจในทุก ๆ ขั้นตอนมีความสำคัญอย่างมากใน supply chain เพราะมีผลต่อกำไรของบริษัท และทุก ๆ การตัดสินใจทีเกิดขึ้นในกระบวนการจัดการ supply chain ส่งผลต่อการทำงานโดยรวมของอุตสาหกรรม ดังนั้นเวลาเราจะตัดสินใจทำสิ่ง ๆ หนึ่งจึงต้องใช้ข้อมูล และ ระยะเวลาในการพิจารณาที่นาน และ บางครั้งอาจทำให้เราเสียโอกาสในการขาย และ อาจถูกตัดหน้าโดยคู่แข่งได้ แต่ Machine Learning สามารถตัดสินใจแทนเราได้อย่างแม่นยำ และ ได้ผลลัพธ์ที่ดี เพราะการตัดสินใจของเครื่องจักร เกิดจากการสะสมข้อมูลในอดีตที่มีปริมาณมากพอ และ ถูกจัดเก็บอยู่ในรูปแบบ หรือ format ที่เหมาะสมต่อการนำข้อมูลไปประมวลผลการตัดสินใจ รวมถึงโปรแกรมที่ถูกออกแบบให้ประมวลทางเลือกอยู่ตลอดเวลา ทำให้ Machine Learning มองหาทางเลือกที่มีประสิทธิภาพมากที่สุดอยู่เสมอ โดยการประมวลผลซ้ำไปซ้ำมานี้เกิดขึ้นภายในเวลาไม่กี่วินาที ส่งผลให้เราแก้ปัญหาที่ซับซ้อนได้ง่ายขึ้น และ ค้นพบข้อมูลเชิงลึกอื่น ๆ ที่เราไม่เคยพบมาก่อนได้

เพิ่มความสามารถในการทำงานในระดับที่ใหญ่ขึ้น

อุตสาหกรรม supply chain จำเป็นต้องเตรียมพร้อมรับมือกับการสั่งซื้อที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็ว และ ความซับซ้อนของธุรกิจค้าปลีกที่กำลังเติบโตอย่างมากในปัจจุบันอยู่ตลอดเวลา ซึ่งข้อมูลที่ machine learning ทำการเก็บสะสมมา ทำให้เราเตรียมพร้อมกับความต้องการของลูกค้าได้ดีขึ้น ไม่ว่าจะเป็นการตัดสินใจด้านคลังสินค้า เทคโนโลยี หรือ บริการใหม่ ๆ ที่ตอบโจทย์ความต้องการของลูกค้า อีกทั้งยังทำให้กระบวนการด้านการขนส่งมีประสิทธิภาพมากขึ้น พนักงานในระดับปฏิบัติการก็จะสามารถรับมือกับการเปลี่ยนแปลงอย่างฉับพลันของลูกค้าได้ดีขึ้นเช่นกัน

การทำงานข้ามแผนก เพื่อให้บลรรลุเป้าหมายร่วมกัน

อุตสหากรรม Supply Chain ส่วนใหญ่ ไม่ได้มีระบบเทคโนโลยีที่เชื่อมต่อกัน ซึ่งทำให้การทำงานข้ามแผนก หรือ ข้ามสายงาน เพื่อให้บรรลุเป้าหมายร่วมกัน เป็นเรื่องยาก แต่ Machine Learning ทำให้ทีมแต่ละทีม ทำงานร่วมกันได้อย่างมีประสิทธิภาพ ด้วยการนำเสนอข้อมูลเชิงลึกที่ถูกต้อง แม่นยำ และ แนะนำกระบวนการ และ โฟลวการทำงานที่ง่ายขึ้นให้กับทุก ๆ ทีมที่เกี่ยวข้อง เมื่อทุก ๆ ทีมทราบข้อมูลที่ถูกต้อง ก็รู้ว่าต่อไปตัวเองจะต้องทำอะไร เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ตามที่ตั้งไว้ร่วมกัน

เพิ่มประสิทธิภาพของ MRO (Maintenance, Repair and Overhaul)

MRO คือ การซ่อมและบำรุงรักษา ที่มีบทบาทช่วยให้การผลิตและการบริการขององค์กรนั้นเป็นไปอย่างราบรื่น โดยเฉพาะอย่างยิ่งในโลกปัจจุบันที่การผลิตและการบริการจำเป็นที่จะต้องอาศัยอุปกรณ์และเครื่องจักรมากขึ้น การที่เครื่องจักรเกิดขัดข้องขึ้นมากะทันหันหรือไม่สามารถใช้งานได้ จะทำให้มีผลกระทบโดยตรงต่อประสิทธิภาพการผลิตและการบริการนั้นๆ ซึ่ง Machine Learning มีการเก็บข้อมูลที่ผ่านมาในอดีตมาประมวลผล ส่งผลให้เราสามารถพยากรณ์การซ่อมและบำรุงรักษาสิ่งอำนวยความสะดวกต่าง ๆ ในกระบวนการทาง supply chain อย่างแม่นยำและเหมาะสมมากขึ้น ด้วยต้นทุนที่คุ้มค่าที่สุด

 

** ท่านสามารถ "Comment"(Log-in ก่อน) กด "Like" กด "Share" บทความนี้ไปที่ Facebook ได้เลย **

 

เรียบเรียงโดย BLOG.SCGLogistics

อ้างอิงและรูปภาพจาก  babelcoder.com, allerin.com, pexels.com

  • 4292
  • 0
  • previous
  • next