นักวิเคราะห์กล่าวว่า Generative AI ในซัพพลายเชนจะสามารถคาดการณ์ความต้องการ คาดการณ์ว่าเมื่อใดที่รถบรรทุกต้องการการบำรุงรักษา และหาเส้นทางการขนส่งที่เหมาะสมที่สุด “AI อาจสามารถลดภาระงานมนุษย์ทั้งหมดในซัพพลายเชนได้ทั้งหมด (หรือเกือบ) รวมถึงงาน ‘แบ็คออฟฟิศ’” นักวิเคราะห์ของ Morgan Stanley กล่าว แต่ “ในความคิดของฉัน Generative AI คือ [a] การหยุดชะงักครั้งหนึ่งในชีวิตที่จะเกิดขึ้น … ดังนั้นจะมีการสูญเสียงานในสภาพแวดล้อมแบบดั้งเดิม แต่ฉันยังเชื่อว่ามันจะสร้างงานใหม่ เช่นเดียวกับการหยุดชะงักของเทคโนโลยีทุกครั้งที่ผ่านมา” Navneet Kapoor หัวหน้าเจ้าหน้าที่เทคโนโลยีและข้อมูลของ Maersk ยักษ์ใหญ่ด้านการขนส่งกล่าว
Generative AI in supply chains will be able to forecast demand, predict when trucks need maintenance and work out optimal shipping routes, according to analysts.
“AI may be able to totally (or nearly) remove all human touchpoints in the supply chain including ‘back office’ tasks,” said Morgan Stanley analysts.
But “Generative AI, in my mind is, [a] once in a lifetime kind of disruption that’s going to happen … so there are going to be losses of jobs in the more traditional setting, but I also believe it’s going to create new jobs like every prior technology disruption has,” said Navneet Kapoor, chief technology and information officer at shipping giant Maersk.
![](http://34.126.175.50/wp-content/uploads/2023/06/IMG_9515.jpeg)
A robotic machine moves boxes of chocolate on pallets for shipment at a Hershey Co. factory. Robots are set to make last-mile deliveries to people’s homes, according to a Morgan Stanley report.
Ryan Collerd | Bloomberg | Getty Images
A.I. สามารถทำให้ ‘ไม่จำเป็นต้องใช้มนุษย์’ ในซัพพลายเชน
ปัญญาประดิษฐ์มีแนวโน้มที่จะเขย่าอุตสาหกรรมการขนส่ง โดยเปลี่ยนวิธีจัดการซัพพลายเชน และลดจำนวนคนงานที่ดำเนินการ ตามรายงานของนักวิเคราะห์และคนในวงการ
หุ่นยนต์ขนส่งสินค้าอัตโนมัติ รถขนส่งที่ขับขี่อัตโนมัติ (self-driving trucks) และแชทบอทที่ทำงานบริการหลังการขาย (customer service bots) กำลังอยู่ในระหว่างการพัฒนา พร้อมกับ Generative AI สามารถคาดการณ์การหยุดชะงัก (disruptions) หรืออธิบายว่าทำไม การคาดการณ์ยอดขายจึงผิดพลาด ผู้บริหารอุตสาหกรรมกล่าว
“AI อาจสามารถลดภาระงานมนุษย์ทั้งหมดในซัพพลายเชนได้ (เกือบ) ทั้งหมด รวมถึงงาน ‘แบ็คออฟฟิศ’” Morgan Stanley
นักวิเคราะห์ของ Ravi Shanker ระบุในงานวิจัยเมื่อเดือนที่แล้ว
“อนาคตของการขนส่งสินค้ากำลังอยู่ในช่วงเปลี่ยนผ่านของเจเนอเรชั่นที่ขับเคลื่อนด้วย disruptive technologies รวมถึง รถยนต์ไร้คนขับ รถยนต์ไฟฟ้า (EV) บล็อกเชน และโดรน (drones)
AI เป็นหนึ่งในเทคโนโลยีล่าสุดที่อาจก่อให้เกิดการเปลี่ยนแปลงเหล่านี้ และอาจเป็นเทคโนโลยีที่ทรงพลังที่สุดในปัจจุบัน” นักวิเคราะห์กล่าวเสริม
ตัวอย่างเช่น คาดว่ารถบรรทุกไร้คนขับหลายร้อยคันจะเริ่มดำเนินการในสหรัฐอเมริกาในปี 2567 ลดต้นทุนต่อไมล์ลง 25% ถึง 30% และในที่สุดก็ขจัดความต้องการคนขับโดยสิ้นเชิง (น่าจะเกินสามปีถึงจะได้เห็น)
ไม่มีชั้นวางที่ว่างเปล่าอีกต่อไป?
ซัพพลายเชนมักมีความซับซ้อน และมีหลายแง่มุม: บริษัทอาจจัดหาจากผู้ผลิตในส่วนต่างๆ ของโลก โดยมีการจัดส่งส่วนประกอบไปยังโรงงานประกอบส่วนกลางก่อนที่จะกระจายสินค้าไปยังลูกค้าทั่วโลก
การผลิตและการขนส่งสินค้าซึ่งเป็นกระบวนการที่ซับซ้อนอยู่แล้วต้องหยุดชะงักจากการระบาดใหญ่ของโควิด-19 และสงครามรัสเซีย-ยูเครน ซึ่งนำไปสู่การขาดแคลนส่วนประกอบ เช่น ชิปคอมพิวเตอร์และการเปลี่ยนเส้นทางการขนส่ง ความซับซ้อนนั้นหมายความว่าบริษัทต่างๆ มักจะไม่รู้ว่าเกิดอะไรขึ้นกับผลิตภัณฑ์ของตนตั้งแต่ขั้นตอนหนึ่งไปจนถึงอีกขั้นตอนหนึ่ง
“นี่คือที่มาของ AI (และ machine learning) โดยการคาดการณ์สิ่งที่อาจผิดพลาดกับเครือข่ายการขนส่งของเหลว … ก่อนที่มันจะเกิดขึ้น ระบบ AI/ML สามารถ … แม้กระทั่งหลีกเลี่ยงสถานการณ์การหยุดชะงักโดยสิ้นเชิง” นักวิเคราะห์ของ Morgan Stanley กล่าวเสริม
นี่เป็นประเด็นที่นักวิเคราะห์ของบริษัทการลงทุน Jefferies หยิบยกขึ้นมา ซึ่งได้คาดการณ์ไว้หลายครั้งเกี่ยวกับผลกระทบที่ Generative AI จะมีต่อการขนส่งและลอจิสติกส์ ซึ่งรวมถึงการคาดการณ์ความต้องการ การคาดการณ์เมื่อรถบรรทุกต้องการการบำรุงรักษา การหาเส้นทางการขนส่งที่เหมาะสมที่สุด และการติดตามการจัดส่งแบบเรียลไทม์
“การขาดแคลนคนขับรถบรรทุก กระแสน้ำวนขั้วโลก ทำให้การค้าระหว่างรัฐหยุดชะงัก และการขาดแคลนนมสำหรับทารกบนชั้นวางของในร้านขายของชำ จะไม่เกิดขึ้นอีกแล้ว การนำ Generative AI มาใช้ในพื้นที่การขนส่งและโลจิสติกส์” นักวิเคราะห์ของบริษัท นำโดย Stephanie Moore เขียนไว้ในบันทึกการวิจัยที่เผยแพร่เมื่อวันที่ 6 มิถุนายน
A.I. ก้าวสู่กระแสหลัก
Generative AI จะเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินงาน Maersk ยักษ์ใหญ่ด้านการขนส่ง ของ Navneet Kapoor หัวหน้าเจ้าหน้าที่ด้านเทคโนโลยีและข้อมูลกล่าว
“AI และแมชชีนเลิร์นนิง มีอยู่เป็นเวลานานมาก … ในช่วงหลายปีที่ผ่านมา มีความก้าวหน้าจากการเป็นโครงการวิจัยที่น่าสนใจไปสู่โครงการที่ ‘จริง’ มากขึ้นภายในบริษัท … และตอนนี้ ด้วยการกำเนิดของ Generative AI … เรามี โอกาสในการพลิกผันที่แท้จริงในการนำ AI เข้าสู่กระแสหลัก” Kapoor กล่าวกับ CNBC
Maersk ใช้ AI มาหลายปีแล้ว และตอนนี้กำลัง “ดำเนินการอย่างจริงจัง” เพื่อรวมเข้ากับกระบวนการทางธุรกิจและหน้าที่ต่างๆ ในสเกลที่ใหญ่ขึ้น Kapoor กล่าว วิธีหนึ่งที่ถูกนำมาใช้คือการช่วยให้ลูกค้าวางแผนได้ดีขึ้น
“เรากำลังใช้ AI เพื่อสร้างสิ่งที่เราเรียกว่าแบบจำลองการมาถึงของสินค้าที่คาดการณ์ล่วงหน้าเพื่อปรับปรุงความน่าเชื่อถือตามกำหนดเวลาสำหรับลูกค้าของเรา … ความน่าเชื่อถือเป็นเรื่องใหญ่ แม้กระทั่งหลังการแพร่ระบาด เพื่อให้พวกเขาสามารถวางแผนซัพพลายเชน สินค้าคงคลังได้ดีขึ้น และนำต้นทุนของพวกเขามาใช้ได้ ลง” Kapoor กล่าว
Maersk ยังต้องการใช้ AI เพื่อแนะนำวิธีแก้ปัญหาเมื่อเส้นทางขนส่งคับคั่ง โดยให้คำแนะนำว่าสินค้าควรบินหรือจัดเก็บ เป็นต้น และ Kapoor กล่าวว่า บริษัทต้องการใช้ Generative AI ประเภทหนึ่งที่เรียกว่าโมเดลภาษาขนาดใหญ่ ซึ่งจะเรียนรู้วิธีจดจำ สรุป และสร้างข้อความและเนื้อหาประเภทอื่นๆ จากข้อมูลจำนวนมหาศาล เพื่อให้เข้าใจกระบวนการขายได้ดีขึ้น
“คุณสามารถดูธุรกรรมทั้งหมดที่ลูกค้าทำกับคุณในปีที่แล้ว คุณสามารถหาสาเหตุที่แท้จริงว่าทำไม [เช่น] คุณอาจสูญเสียข้อตกลงในพื้นที่ธุรกิจบางประเภท” Kapoor กล่าว
A.I. ดาบสองคม
ตำแหน่งงานประเภทใด ที่จะได้รับผลกระทบ?
“ในความคิดของฉัน Generative AI คือ [a] disruption การหยุดชะงักครั้งใหญ่ในชีวิต… ดังนั้นจะมีการสูญเสียตำแหน่งงานเดิม แต่ก็จะสร้างงานใหม่ เช่น การหยุดชะงักของเทคโนโลยีทุกครั้งเกิดขึ้น” Kapoor กล่าว พร้อมเสริมว่าบทบาทต่างๆ เช่น วิศวกรที่พร้อมรับคำ (คนที่ฝึก AI เพื่อให้ตอบสนองได้ดีขึ้น) มีแนวโน้มที่จะเป็นที่ต้องการมากขึ้น
ภัยคุกคามหนึ่งที่ Morgan Stanley ตั้งข้อสังเกตคือจาก “ผู้เข้ามาทางดิจิทัลที่มีเทคโนโลยีสูง” ต่ออุตสาหกรรม โดยนักวิเคราะห์อธิบายว่าเป็นดาบสองคมสำหรับบริษัทขนส่ง: AI อาจช่วยให้พวกเขามีประสิทธิภาพมากขึ้น แต่ก็สามารถลดความต้องการบริการจากบุคคลที่สามได้เช่นกัน -บริษัทขนส่งที่จัดกลุ่มการบรรจุ จัดเก็บ และจัดส่ง
Maersk ลงทุนในบริษัทสตาร์ทอัพด้าน AI ผ่านบริษัทร่วมทุนของ Maersk Growth ซึ่งรวมถึง Einride ผู้ผลิตรถบรรทุกไฟฟ้าไร้คนขับ Pactum บริษัทที่ทำการเจรจาการขายโดยอัตโนมัติ และ 7bridges ซึ่งเป็นแพลตฟอร์ม AI ที่ช่วยให้บริษัทต่างๆ เห็นว่าสต็อกของตนอยู่ที่ใดและคาดการณ์ความล่าช้าได้
“เรามองว่า [ดาต้าสตาร์ทอัพ] เป็นตัวช่วยสำหรับการเปลี่ยนแปลงของเรา และเป็นตัวเร่งความเร็ว แต่เราก็เฝ้าระวังเช่นกัน เราไม่ต้องการถูกจับได้ว่าแอบงีบหลับบนสิ่งนี้ … สตาร์ทอัพข้อมูลสามารถเป็นสื่อกลางระหว่าง เราและลูกค้า และเราต้องแน่ใจว่าเรานำหน้าคู่แข่ง แต่ก็ต้องเรียนรู้จากพวกเขาด้วย” Kapoor กล่าว
Knowledge assistants
Igor Rikalo ประธานและประธานเจ้าหน้าที่ฝ่ายปฏิบัติการของบริษัทซอฟต์แวร์ o9 Solutions กล่าวว่า “Knowledge assistants” สามารถช่วยแก้ปัญหาอื่นได้ นั่นคือ การสั่งซื้อสินค้าเกินและน้อยเกินไป ซึ่งช่วยให้บริษัทรวมศูนย์และวิเคราะห์ข้อมูล ซึ่งมักเป็นผลมาจากการขาดการสื่อสารระหว่างทีมงานภายใน โดยฝ่ายขายจะวางคำสั่งซื้อแยกต่างหากจากผู้ที่ทำงานด้านการจัดการซัพพลายเชน เขากล่าว
“มันเป็นผลลัพธ์ที่ไม่ค่อยดีนัก เพราะฝ่ายขาย [ทีม] อาจลงทุนเพื่อโปรโมตสินค้าที่มีข้อจำกัดในซัพพลายเชน ดังนั้นคุณจึงเสียเงินเปล่า” ริคาโลบอกกับ CNBC
“เราเห็นโลกที่หวังว่าพวกเราทุกคนจะมีสิ่งที่เราเรียกว่า Knowledge assistants ที่ขับเคลื่อนโดย AI เหล่านี้โดยโมเดลภาษาขนาดใหญ่เหล่านี้” เขากล่าวเสริม โดยผู้ช่วยดังกล่าวสามารถให้ข้อมูลเชิงลึกว่าทำไมซัพพลายเออร์จึงส่งมอบ น้อยกว่าที่สั่ง เช่น
การตอบคำถามเหล่านี้มักต้องการข้อมูลจากฝ่ายขาย ฝ่ายการตลาด ฝ่ายซัพพลายเชน และฝ่ายจัดซื้อ แต่ Generative AI อาจตรวจสอบชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อให้คำตอบได้
นอกจากนี้ยังอาจหมายความว่าต้องการคนน้อยลงในทีมวางแผนธุรกิจแบบบูรณาการ ซึ่งดูแลเป้าหมายระยะยาว ประมาณการรายได้ และคาดการณ์ความต้องการสำหรับผลิตภัณฑ์ในแต่ละส่วน
“จากจำนวนพนักงานในแผนกวางแผนการผลิตและซัพพลายเชน 1,000 คน ในปัจจุบันอาจเหลือแค่ 100 คน หรือน้อยกว่านั้น” Rikalo กล่าว