Automation Tag - Big Data Institute

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

All Automation

บทความ

บทบาทของปัญญาประดิษฐ์ในกลยุทธ์ธุรกิจสมัยใหม่ (The role of AI in modern business strategies)

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กลายเป็นพลังแห่งการเปลี่ยนแปลง และได้ปฏิวัติหลายสิ่งหลายอย่างในชีวิตเรา รวมถึงปฏิวัติวิธีการทำธุรกิจด้วย ความก้าวหน้าอันรวดเร็วของเทคโนโลยี AI ได้นำไปสู่การบูรณาการ AI เข้ากับกลยุทธ์ธุรกิจสมัยใหม่ AI ได้มอบโอกาสมากมายให้ธุรกิจสามารถเจริญเติบโตได้ในสภาพแวดล้อมที่มีการแข่งขันสูงขึ้น ตั้งแต่การปรับปรุงการดำเนินงานไปจนถึงการยกระดับประสบการณ์ของลูกค้า ในบทความนี้ เราจะมาลงลึกบทบาทของ AI ในกลยุทธ์ธุรกิจสมัยใหม่ และสำรวจกันว่า AI กำลังเปลี่ยนอุตสาหกรรมทั่วโลกไปอย่างไร 1. ระบบอัตโนมัติและความมีประสิทธิภาพ (Automation and Efficiency) ประโยชน์หลักประการหนึ่งของ AI ในกลยุทธ์ธุรกิจ คือ ความสามารถในการทำให้งานและกระบวนการต่าง ๆ ดำเนินไปได้อย่างอัตโนมัติ ซึ่งจะนำไปสู่การเพิ่มประสิทธิภาพและผลผลิต ธุรกิจต่าง ๆ สามารถปรับปรุงงานที่ซ้ำซากและน่าเบื่อ ซึ่งจะช่วยประหยัดเวลาและทรัพยากรอันมีค่าที่สามารถเอาไปใช้เริ่มต้นทำสิ่งต่าง ๆ ในเชิงกลยุทธ์ได้มากขึ้นด้วยการนำระบบอัตโนมัติ AI มาใช้แทนที่มนุษย์ AI สามารถจัดการกิจกรรมต่าง ๆ ได้อย่างรวดเร็วและแม่นยำ ลดข้อผิดพลาด และเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงานโดยรวม ตั้งแต่การป้อนข้อมูลและการวิเคราะห์ ไปจนถึงการจัดการสินค้าคงคลังและการบริการลูกค้า 2. การตัดสินใจที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูล (Data-driven Decision Making) ในโลกปัจจุบันที่ถูกขับเคลื่อนด้วยข้อมูล ธุรกิจต่าง ๆ มีข้อมูลจำนวนมหาศาล AI มีบทบาทสำคัญในการช่วยให้องค์กร เข้าใจข้อมูล และสกัดออกมาเป็นข้อมูลเชิงลึกที่สามารถนำไปใช้งานต่อได้ AI สามารถวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ ตรวจจับ patterns ต่าง ๆ ในข้อมูล และสร้างระบบธุรกิจอัจฉริยะ (business intelligence) ที่มีคุณค่าได้โดยใช้การเรียนรู้ของเครื่อง (machine learning) สิ่งนี้ช่วยให้บริษัท สามารถตัดสินใจจากข้อมูลที่รอบด้าน คาดการณ์แนวโน้มตลาด เพิ่มประสิทธิภาพในกลยุทธ์การตั้งราคา และปรับแต่งประสบการณ์ของลูกค้าได้ละเอียดในระดับรายบุคคล ความสามารถในการใช้ประโยชน์จากข้อมูลด้วย AI จะช่วยให้ธุรกิจมีความก้าวหน้านำคู่แข่ง และช่วยขับเคลื่อนการสร้างนวัตกรรมใหม่ ๆ ให้แก่องค์กร 3. ประสบการณ์ของลูกค้าที่ถูกยกระดับให้ดีขึ้น (Enhanced Customer Experiences) AI ได้ปฏิวัติวิธีที่ธุรกิจใช้เชื่อมโยงกับลูกค้าด้วยการนำเสนอประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวอย่างราบรื่นในช่องทางการติดต่อต่าง ๆ แชทบอทและผู้ช่วยเสมือน (virtual assistants) ที่ขับเคลื่อนโดยการประมวลผลภาษาธรรมชาติ (natural language processing) ช่วยทำให้ธุรกิจ สามารถให้ความช่วยเหลือลูกค้าได้ตลอด 24 ชั่วโมง ทำให้การตอบคำถามและการแก้ไขปัญหาเป็นไปได้อย่างรวดเร็วทันท่วงที ระบบแนะนำ (recommendation engines) ที่ขับเคลื่อนด้วย AI จะวิเคราะห์ความชอบและพฤติกรรมของลูกค้า ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจ สามารถนำเสนอผลิตภัณฑ์และจัดแคมเปญการตลาดที่มีความเหมาะสมจำเพาะเจาะจงกับลูกค้าแต่ละรายได้ นอกจากนี้แล้ว การวิเคราะห์อารมณ์ความรู้สึก (sentiment analysis) ด้วย AI ยังสามารถวัดความพึงพอใจและความคิดเห็นของลูกค้า ซึ่งจะช่วยให้บริษัทสามารถจัดการข้อกังวลต่าง ๆ และปรับปรุงพัฒนาการให้บริการและประสบการณ์โดยรวมของลูกค้าได้แบบเชิงรุก 4. การวิเคราะห์เชิงคาดการณ์และการพยากรณ์ (Predictive Analytics and Forecasting) ความสามารถในการคาดการณ์ของ AI มีคุณค่าเป็นอย่างยิ่งสำหรับธุรกิจที่ต้องการคาดการณ์แนวโน้มตลาด พยากรณ์อุปสงค์ความต้องการ และคาดคะเนถึงความเสี่ยงที่อาจจะเกิดขึ้น AI สามารถสร้างการคาดการณ์ที่แม่นยำด้วยการใช้ประโยชน์จากข้อมูลในอดีต และใช้แบบจำลองการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ซึ่งจะช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ระดับสินค้าคงคลัง และจัดตารางเวลาในการผลิตสินค้าได้อย่างเหมาะสม แนวทางเชิงรุกนี้ ช่วยลดความสิ้นเปลือง ลดต้นทุน และปรับปรุงการจัดสรรทรัพยากรได้ นอกจากนี้แล้ว โมเดลการประเมินความเสี่ยงด้วย AI ยังสามารถระบุภัยคุกคามและช่องโหว่ที่อาจเกิดขึ้น ซึ่งจะช่วยทำให้ธุรกิจลดความเสี่ยงและสามารถตัดสินใจได้ด้วยข้อมูล ส่งผลดีให้ธุรกิจมีความยั่งยืนได้ในระยะยาว 5. ความได้เปรียบในการแข่งขันและนวัตกรรม (Competitive Advantage and Innovation) การนำ AI มาเป็นตัวช่วยในการวางกลยุทธ์ทางธุรกิจ สามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขันได้อย่างมีนัยสำคัญโดยการส่งเสริมนวัตกรรมและสร้างความแตกต่างของผลิตภัณฑ์และบริการ (product/service differentiation) AI ช่วยทำกระบวนการอัตโนมัติ เพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน และปรับปรุงขั้นตอนการทำงาน ซึ่งจะทำให้ธุรกิจมีความได้เปรียบเหนือกว่าคู่แข่งในเชิงต้นทุนและเวลา นอกจากนี้ ข้อมูลเชิงลึกที่ได้จาก AI และข้อมูลด้านการตลาด ยังอำนวยความสะดวกในการเสาะแสวงหาโอกาสทางธุรกิจใหม่ ๆ ซึ่งจะช่วยให้ธุรกิจสามารถพัฒนาผลิตภัณฑ์ บริการ และโมเดลธุรกิจแบบใหม่ได้ การนำเทคโนโลยี AI มาใช้ จะช่วยให้องค์กรต่าง ๆ สามารถส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งนวัตกรรม วางตำแหน่งตัวเองให้เป็นผู้นำอุตสาหกรรม และปรับตัวให้เข้ากับการเปลี่ยนแปลงของตลาดที่ไม่เคยหยุดนิ่งอยู่กับที่ ข้อควรคำนึงด้านจริยธรรมและความท้าทาย (Ethical Considerations and Challenges) แม้ว่าประโยชน์ของ AI ในกลยุทธ์ธุรกิจสมัยใหม่จะมีอยู่มาก แต่ก็มีความจำเป็นอย่างยิ่งที่จะต้องคำนึงถึงจริยธรรมและความท้าทายที่เกี่ยวข้องกับการนำ AI มาใช้ ข้อกังวลด้านความเป็นส่วนตัว ความปลอดภัยของข้อมูล และความลำเอียง (bias) ของอัลกอริทึมเป็นปัญหาสำคัญที่ต้องมีการเฝ้าติดตามอย่างระมัดระวัง ธุรกิจต้องมีความโปร่งใสในการรวบรวมข้อมูล ต้องจัดลำดับความสำคัญในด้านความปลอดภัยของข้อมูล และต้องตรวจสอบระบบ AI อยู่เป็นประจำเพื่อลดความลำเอียงของอัลกอริทึม นอกจากนี้แล้ว องค์กรต้องกำหนดแนวทางและกรอบการทำงานเพื่อจัดการกับข้อกังวลด้านจริยธรรม โดยส่งเสริมการใช้งาน AI อย่างมีความรับผิดชอบ ให้สอดคล้องกันกับค่านิยมและความคาดหวังของสังคม ประเด็นหลักในการพิจารณานำ AI มาใช้ให้เกิดประโยชน์สูงสุด โดยที่ยังสามารถจำกัดปัญหาและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นได้ในขณะเดียวกัน AI กลายเป็นเครื่องมือที่ขาดไม่ได้สำหรับธุรกิจในยุคใหม่ ซึ่งได้เปลี่ยนวิธีการดำเนินงาน การแข่งขัน และการสร้างสรรค์สิ่งใหม่ในองค์กร AI ได้มอบโอกาสมากมาย ให้ธุรกิจเติบโตได้ในภูมิทัศน์ที่มีการเปลี่ยนแปลงอยู่ตลอดเวลา ตั้งแต่ระบบอัตโนมัติและประสิทธิภาพที่เพิ่มสูงขึ้น ไปจนถึงประสบการณ์ของลูกค้าที่ดีขึ้น และการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ องค์กรสามารถสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน ขับเคลื่อนนวัตกรรม และปลดล็อกช่องทางใหม่ ๆ เพื่อเติบโตต่อไป ด้วยการผนึกรวม AI เข้าด้วยกันกับกลยุทธ์ทางธุรกิจ อย่างไรก็ตาม ยังมีความจำเป็นอย่างยิ่งที่ธุรกิจต่าง ๆ จะต้องนำ AI ไปใช้ด้วยกลยุทธ์ที่ครอบคลุม ต่อไปนี้คือข้อควรพิจารณาที่สำคัญบางประการเพื่อเพิ่มประโยชน์สูงสุดในการใช้ AI โดยที่ยังสามารถจำกัดปัญหาและความท้าทายที่อาจเกิดขึ้นได้ในขณะเดียวกัน: 1. กำหนดวัตถุประสงค์ให้ชัดเจน (Define Clear Objectives) กำหนดวัตถุประสงค์ทางธุรกิจของคุณให้ชัดเจน และระบุส่วนที่ AI จะสามารถช่วยเพิ่มมูลค่าได้มากที่สุด ไม่ว่าจะเป็นการปรับปรุงประสิทธิภาพการดำเนินงาน ปรับปรุงประสบการณ์ของลูกค้า หรือการขับเคลื่อนนวัตกรรมก็ตาม การมีวิสัยทัศน์ที่ชัดเจนจะช่วยชี้ช่องทางในการบูรณาการ AI เข้ากับกลยุทธ์ทางธุรกิจของคุณ 2. ลงทุนในโครงสร้างพื้นฐานข้อมูล (Invest in Data Infrastructure) AI ต้องใช้ข้อมูลที่มีคุณภาพสูง ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีโครงสร้างพื้นฐานข้อมูลที่แข็งแกร่งสำหรับทำการรวบรวม จัดเก็บ และประมวลผลข้อมูลอย่างมีประสิทธิภาพ นำแนวทางปฏิบัติในการกำกับดูแลข้อมูล (data governance) มาใช้ตรวจสอบความถูกต้องของข้อมูล ความเป็นส่วนตัว และการปฏิบัติตามข้อกำหนดกฎระเบียบอย่างถูกต้อง 3. ส่งเสริมวัฒนธรรมแห่งการทำงานร่วมกัน (Foster a Culture of Collaboration) การที่จะนำ AI มาใช้ให้ประสบความสำเร็จ ต้องอาศัยความร่วมมือของทีมและแผนกต่าง ๆ ร่วมกันภายในองค์กร ส่งเสริมการทำงานร่วมกันข้ามสายงาน และสร้างวัฒนธรรมที่นำ AI มาใช้เป็นตัวส่งเสริมมากกว่าที่จะเป็นภัยคุกคาม จัดให้มีการฝึกอบรมและให้มีทรัพยากรที่จะช่วยให้พนักงานเข้าใจเทคโนโลยี AI และผลลัพธ์ที่จะเกิดขึ้นตามมา 4. เริ่มต้นจากเล็ก ๆ ก่อน...

26 December 2023

บทความ

Movements

10 เทรนด์ AI กับธุรกิจ e-Commerce (AI in e-Commerce) ในปี 2023 ที่น่าจับตามอง

ใกล้จะเริ่มต้นปี 2023 กันแล้ว ถ้าเราลองมองไปที่เทคโนโลยีเกี่ยวกับ AI ในปีที่ผ่านมา เราจะเห็นว่า AI เดินทางไปกับพวกเราเรื่อย ๆ ในหลายอุตสาหกรรมเลย ซึ่งบทความก่อนหน้านี้เราได้มีการเล่าถึง AI ในอุตสาหกรรมสายการบินในปีที่ผ่านมาไปบ้างแล้ว ในหัวข้อที่ว่า 10 หนทางที่สายการบินนำ AI และวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน หากใครสนใจลองตามไปอ่านกันได้เลย และในส่วนของบทความนี้เราจะมาเล่าให้ฟังถึงอีกหนึ่งธุรกิจที่ AI ได้เข้ามามีส่วนร่วมให้ธุรกิจไปได้ไกลขึ้นนั้นก็คือ ธุรกิจเกี่ยวกับ e-commerce นั้นเอง มาดูกันว่า AI จะเข้ามามีอิทธิพลอะไรกับธุรกิจนี้บ้าง รวมถึงมาอัปเดตเทรนด์ในปี 2023 กันว่า AI มีบทบาทอะไรในธุรกิจ e-commerce กันบ้างในหัวข้อ 10 เทรนด์ AI กับธุรกิจ e-commerce ในปี 2023 ที่น่าจับตามอง (AI in e-Commerce) สถิติที่สำคัญของการนำ AI มาใช้กับ e-commerce (AI in e-Commerce) ประโยชน์ของการนำ AI มาใช้ใน e-commerce (AI in e-Commerce) หลังจากที่เราพอจะเห็นภาพแล้วว่า AI จะเข้ามามีบทบาทและมีประโยชน์กับธุรกิจ e-commerce อย่างไร คราวนี้เราลองมาดูกันว่า 10 เทรนด์ AI กับธุรกิจ e-commerce ในปี 2023 ที่น่าจับตามองจะมีอะไรกันบ้าง ดังนี้ คำแนะนำการซื้อสินค้าที่ตรงกลุ่มตรงใจ ในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า เราจะได้เห็น AI ที่สามารถให้คำแนะนำเกี่ยวกับผลิตภัณฑ์ต่าง ๆ ได้อย่างที่ไม่เคยมีมาก่อน ซึ่ง AI จะใช้ข้อมูลลูกค้าเพื่อเสนอคำแนะนำผลิตภัณฑ์ส่วนบุคคล จากพฤติกรรมของลูกค้าในอดีตและโปรไฟล์ลูกค้าที่คล้ายคลึงกัน AI จะเข้ามาช่วยให้ธุรกิจ e-commerce สามารถมอบประสบการณ์ที่เป็นส่วนตัวให้กับลูกค้าแต่ละคนได้ “อัลกอริทึมจะพิจารณารูปแบบพฤติกรรมของผู้ใช้ เช่น ความถี่ในการเข้าดูสินค้าประเภทต่าง ๆ ประวัติการซื้อครั้งก่อน และประวัติการค้นหา จากนั้นจะประมวลผลและให้คำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่เกี่ยวข้องมากที่สุดโดยอิงจากข้อมูลผู้ใช้ทั้งหมด ซึ่งรวมถึงคำแนะนำผลิตภัณฑ์ที่ตรงกลุ่มตรงใจ แคมเปญการตลาด การกำหนดราคา และส่วนลดด้วยเช่นกัน” การซื้อสินค้าด้วยคำสั่งเสียง ผู้ช่วยด้านคำสั่งเสียงอัจฉริยะ เช่น Alexa, Siri และ Google Assistant กลายเป็นชื่อที่ถูกใช้เป็นประจำในครัวเรือนของสหรัฐอเมริกา ผู้บริโภคเกือบ 32% เป็นเจ้าของลำโพงอัจฉริยะ ซึ่งจำนวนนี้การเป็นเจ้าของจะเพิ่มขึ้นในปีต่อ ๆ ไป โดยเราจะเห็นผู้ช่วยด้านคำสั่งเสียงเหล่านี้ถูกรวมเข้ากับแพลตฟอร์ม e-commerce ได้อย่างราบรื่นมากขึ้น และยังมีแนวโน้มที่จะเห็นจำนวนผู้ช่วยด้านคำสั่งเสียงที่เพิ่มขึ้น โดยจะเป็นการนำโมเดลภาษาที่มีประสิทธิภาพมาใช้ประโยชน์ เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีและแม่นยำยิ่งขึ้น การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน แบรนด์และผู้ค้าปลีกจะมีการเริ่มใช้ประโยชน์จากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยการใช้ AI ขั้นสูง ซึ่งจะช่วยให้แบรนด์ปรับปรุงการจัดการแบ่งประเภทสินค้าต่าง ๆ ได้โดยการวิเคราะห์ว่าผลิตภัณฑ์ใดเป็นที่ต้องการหรือผลิตภัณฑ์ใดไม่เป็นที่นิยม พวกเขาจะได้รับข้อมูลเชิงลึกที่นำไปใช้เพื่อมุ่งเน้นในส่วนของการขาย ส่วนลด และโปรโมชัน นอกจากนั้นพวกเขาจะใช้ AI เพื่อคาดการณ์แนวโน้มที่ละเอียดยิ่งขึ้นตามการติดแท็กของผลิตภัณฑ์ การทำเช่นนี้จะช่วยให้แบรนด์นำเสนอประสบการณ์การชอปปิ้งที่ดีที่สุดแก่ลูกค้าได้ พัฒนาระบบการป้องกันการฉ้อโกง เนื่องจากอาชญากรรมทางไซเบอร์และการละเมิดข้อมูลที่เพิ่มขึ้นจึงมีการพัฒนา เช่น แพลตฟอร์มป้องกันการฉ้อโกงด้วย AI บนคลาวด์ และระบบปรับดุลการปฏิเสธการชำระเงิน (chargeback correction platform) สิ่งเหล่านี้จะช่วยให้พวกเขาตรวจจับคำสั่งซื้อปลอมหรือที่อยู่ปลอมได้โดยอัตโนมัติ ความสามารถของ AI ในการแยกแยะการซื้อที่ถูกหรือผิดกฎหมายได้อยากมีประสิทธิภาพจะช่วยให้แบรนด์ต่าง ๆ พึ่งพาการป้องกันการทุจริตผ่าน AI กันมากขึ้นเรื่อย ๆ การซื้อของผ่าน Metaverse ผู้ใช้ไม่จำเป็นต้องไปซื้อของด้วยตนเองเพื่อดูว่าเฟอร์นิเจอร์ เสื้อผ้า หรือเครื่องประดับจะมีหน้าตาเป็นอย่างไรอีกต่อไป ในเมื่อปัจจุบันแบรนด์ต่าง ๆ สามารถใช้ Visual AI, Augmented Reality (AR) และ Virtual Reality (VR) เพื่อทำให้ลูกค้าสามารถตรวจสอบผลิตภัณฑ์เสมือนจริงได้อย่างง่ายดาย โดยเทคโนโลยีทั้ง 3 แบบที่กล่าวมาข้างต้นถูกนำมารวมกันไว้ในสิ่งที่เรียกว่า Metaverse ซึ่งความน่าดึงดูดของ Metaverse นี้ทำให้ยักษ์ใหญ่ด้านเทคโนโลยีมากมายเช่น Microsoft, Meta, Nvidia, Roblox และเดิมพันครั้งใหญ่กับมัน การค้นหาภาพอัจฉริยะ การมองเห็นของคอมพิวเตอร์ (Computer Vision) เป็นส่วนย่อยของ AI ที่เกี่ยวข้องกับการทำให้คอมพิวเตอร์สามารถมองเห็นและตีความโลกรอบ ๆ ตัวได้ ซึ่งจะช่วยให้คอมพิวเตอร์เข้าใจและสามารถดึงข้อมูลจากภาพและวิดีโอได้ดียิ่งขึ้น โดยหลักการทำงานจะมาจากการค้นหาด้วยภาพ ซึ่งด้วยวิวัฒนาการต่าง ๆ จะทำให้นักชอปปิ้งสามารถค้นหาผลิตภัณฑ์ที่ต้องการได้อย่างรวดเร็วโดยใช้การค้นหาด้วยภาพขั้นสูง สิ่งนี้จะช่วยให้ผู้ซื้อได้รับประสบการณ์ที่เป็นธรรมชาติและสะดวกมากขึ้น การรวม AI เข้ากับบริหารความสัมพันธ์กับลูกค้า (CRM) ผู้ค้าปลีกจะสามารถสร้างกระบวนการขายที่มีประสิทธิภาพมากขึ้นโดยการรวม AI เข้ากับการบริหารความสัมพันธ์ระหว่างธุรกิจกับลูกค้าของพวกเขา การแก้ปัญหาด้วยวิธีนี้จะทำให้วงจรการขายทั้งหมดคล่องตัวขึ้น โดยผู้ค้าสามารถติดต่อกับลูกค้าในเวลาและบนแพลตฟอร์มที่เหมาะสม ซึ่ง AI ที่โต้ตอบด้วยการใช้เสียงจะเข้ามาช่วยตอบคำถามของลูกค้าและแก้ปัญหาของลูกค้าในขณะที่ทำงานหลายอย่างพร้อมกันได้ด้วย การแท็กสินค้าอัตโนมัติ AI จะเข้ามาพิสูจน์ว่ามันมีประโยชน์อย่างมากสำหรับการติดแท็กสินค้าในแคตตาล็อก ตัวอย่างเช่น เพื่ออธิบายคุณสมบัติของแจ็คเก็ตระบบสามารถเข้ามาช่วยติดแท็กคำว่า “สีน้ำเงิน” “แขนยาว” “หนัง” และอื่น ๆ ได้โดยอัตโนมัติ ซึ่งกระบวนการนี้ถือเป็นกระบวนการที่ช่วยประหยัดเวลาและรวดเร็วขึ้นโดยไม่จำเป็นต้องมีมนุษย์เข้ามาเกี่ยวข้องหรือเข้ามาเกี่ยวข้องน้อยมาก นอกจากนี้การติดแท็กสินค้าอัตโนมัตินี้ยังมีประโยชน์มากสำหรับลูกค้าที่ต้องการค้นหาด้วยข้อความหรือภาพ และระบบจะสามารถให้คำแนะนำที่ตรงเป้าหมาย รวมถึงสร้างประสบการณ์ที่สะดวกสบายมากยิ่งขึ้นให้แก่ลูกค้านั้นเอง การพยากรณ์ความต้องการซื้อและการขาย ผู้ค้าปลีกในปัจจุบันมักจะต้องการวางแผนเกี่ยวกับการจัดการสินค้า โดยการใช้ข้อมูลแบบเรียลไทม์รวมถึงข้อมูลย้อนหลัง ซึ่ง AI สามารถเข้ามามีบทบาทในการทำงานในส่วนนี้ได้ และในอีกไม่กี่ปีข้างหน้า AI จะเข้ามามีบทบาทสำคัญในการพยากรณ์ความต้องการซื้อและต้องการขาย โดย AI จะเข้ามาช่วยลดเวลาในการประมวลผล รวมถึงช่วยให้ผู้ใช้ไม่ประมวลผลหรือวิเคราะห์ข้อมูลที่มีความซ้ำซ้อน ซึ่งสามารถช่วยให้ผู้ค้าปลีกมีข้อได้เปรียบในการทำธุรกิจของพวกเขามากขึ้นนั้นเอง กระบวนการในคลังสินค้าแบบอัตโนมัติ การใช้ AI และหุ่นยนต์เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพภายในคลังสินค้าจะช่วยลดต้นทุนของการดำเนินการด้วยตนเองรวมถึงช่วยประหยัดเวลาในการจัดการสินค้าที่เหลืออยู่ภายในคลังสินค้าได้ด้วย โดยในปี 2023 และปีถัด ๆ ไป เราจะได้เห็นหุ่นยนต์ที่ขับเคลื่อนด้วยการมองเห็นด้วยคอมพิวเตอร์มากขึ้น ยกตัวอย่างเช่น Amazon ได้มีการใช้หุ่นยนต์ที่เกิดมาจาก AI เพื่อให้สามารถจดจำ หยิบ บรรจุหีบห่อ และแจกจ่ายสิ่งของได้เร็วกว่าที่พนักงานมนุษย์ทำได้ ท้ายที่สุดแล้ว… จากสถิติและประโยชน์ต่าง ๆ ของ AI ต่อ e-commerce ที่เราได้เล่ามาข้างต้น ทำให้เห็นว่า AI กำลังกลายเป็นส่วนสำคัญของ e-commerce อย่างรวดเร็วและไม่มีใครปฏิเสธได้ ทั้งในด้านของการบริการลูกค้าเพื่อให้ลูกค้าใช้งานได้สะดวกสบายมากยิ่งขึ้น รวมถึงในด้านของเจ้าของธุรกิจเองที่ทำให้ธุรกิจดำเนินไปอย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น ซึ่งในปี 2023 ที่กำลังจะมาถึงรวมถึงปีถัด ๆ ไปในอนาคต เราคาดว่า AI จะเข้ามาพลิกโฉมอุตสาหกรรมเพื่อตอบสนองความต้องการของผู้บริโภคและเป้าหมายทางธุรกิจได้ดียิ่งขึ้นนั้นเอง เนื้อหาจากบทความ 10 Ways Airlines Use Artificial Intelligence and Data Science to Improve Operationsแปลและเรียบเรียงโดย จุฑาภรณ์ วิภัชภาคไพบูลย์ตรวจทานและปรับปรุงโดย ปพจน์ ธรรมเจริญพร

10 January 2023

บทความ

Movements

10 ข้อผิดพลาดของระบบอัตโนมัติที่ควรหลีกเลี่ยง

10 ข้อผิดพลาดของระบบอัตโนมัติที่ควรหลีกเลี่ยง ระบบอัตโนมัตินั้น ถ้าทำงานได้ไม่ดี ก็สามารถทำให้เกิดผลกระทบทางด้านลบได้

31 October 2022

บทความ

Movements

5 หนทางที่สายการบินนำปัญญาประดิษฐ์ (Airlines Artificial Intelligence) มาใช้เพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน

ในปัจจุบันเทคโนโลยีเกี่ยวกับปัญญาประดิษฐ์เดินทางไปอยู่ในหลาย ๆ อุตสาหกรรม ไม่ว่าจะเป็นอุตสาหกรรมเกี่ยวกับการดูแลสุขภาพ ที่อยู่อาศัย ระบบบริการธนาคารและการเงิน การลงทุน การค้าปลีกและอีคอมเมิร์ซ ระบบเกี่ยวกับการขนส่งและอื่น ๆ อีกมากมาย ซึ่งหนึ่งในอุตสาหกรรมที่น่าจับตามองอีกหนึ่งอุตสาหกรรมนั้นก็คือ อุตสาหกรรมเกี่ยวกับสายการบิน สิ่งที่ใครหลายคนใช้บริการเพื่อเดินทางไปยังที่ต่าง ๆ รอบโลก ทางบริษัท Altexsoft ซึ่งเป็นบริษัทที่ให้คำปรึกษาด้านเทคโนโลยี ได้สรุปหนทางออกมาเป็น 10 หนทางที่สายการบินนำปัญญาประดิษฐ์และวิทยาศาสตร์ข้อมูลมาใช้เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน (Airlines Artificial Intelligence) แต่ในบทความนี้เราจะมาเล่าให้ฟังคร่าว ๆ เกี่ยวกับ 5 หนทางเด่น ๆ ว่ามีหนทางใดบ้างที่จะเข้ามาช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานของสายการบินมากขึ้น การจัดการรายได้ (Revenue Management) การจัดการรายได้ (Revenue Management) หรือ RM เป็นแอปพลิเคชันหนึ่งของการวิเคราะห์ข้อมูลที่มีเป้าหมายเพื่อกำหนดวิธีการขายผลิตภัณฑ์ให้กับผู้ที่ต้องการ ในราคา เวลาและช่องทางที่เหมาะสม ซึ่งจะขึ้นอยู่กับแนวคิดที่ว่าลูกค้ามองเห็นคุณค่าของผลิตภัณฑ์แตกต่างกัน ดังนั้นราคาที่ลูกค้าพร้อมจ่ายจึงขึ้นอยู่กับเป้าหมายและเวลาในการซื้อ โดยผู้เชี่ยวชาญด้านการจัดการรายได้มีการใช้ประโยชน์จาก AI ในการกำหนดและปรับราคาที่เหมาะสม รวมถึงค้นหาช่องทางการจัดจำหน่ายที่มีประสิทธิภาพ ซึ่ง RM ได้ถูกนำมาประยุกต์ใช้กับการขายตั๋วเที่ยวบิน โดยมีองค์ประกอบดังนี้ การค้นหาเส้นทางการบินที่ต้องการ: ผู้ให้บริการมีการใช้ Artificial Intelligence เพื่อตอบคำถามง่าย ๆ ที่ว่า “ต้องการบินไปที่ไหน” “ในการกำหนดเส้นทางบิน ผู้เชี่ยวชาญต้องวิเคราะห์ข้อมูลและตัดสินใจจากข้อมูลเชิงลึก เพื่อทำการวิจัยเกี่ยวกับปลายทางที่กลุ่มลูกค้าแต่ละกลุ่มต้องการ พวกเขาจะใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลต่าง ๆ เช่น ประวัติการค้นหา รวมถึงปัจจัยทางเศรษฐกิจอย่างเช่น ค่า GDP” Konstantin Willingness to Pay (WTP): การรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลเกี่ยวกับลูกค้า หรือแม้แต่การที่สายการบินเข้าใจรสนิยมและพฤติกรรมของผู้โดยสารดีพอ จะทำให้สามารถเสนอทางเลือกในการโดยสารให้แก่ผู้โดยสารตามที่ผู้โดยสารต้องการ และที่สำคัญคือพวกเขาเต็มใจที่จะจ่าย “เมื่อลูกค้ามีแนวโน้มที่จะจ่ายตามราคาที่สูงที่สุดของผลิตภัณฑ์นั้น ทำให้สันนิษฐานได้ว่าลูกค้าพร้อมที่จะจ่ายมากขึ้นเมื่อมีเวลาก่อนที่จะเดินทางน้อยลง ความเต็มใจที่จะจ่ายมักขึ้นอยู่กับวันก่อนออกเดินทาง ในทางปฏิบัติ จะมีการกำหนดค่ามัธยฐานของความเต็มใจที่จะจ่าย ซึ่งเป็นราคาที่ลูกค้าร้อยละ 50 ต้องการจ่ายสำหรับตั๋วในวันก่อนออกเดินทางโดยเฉพาะ โดยความเต็มใจที่จะจ่ายดังกล่าวจะเทียบเท่ากับจำนวนผู้โดยสารที่จะซื้อตั๋วหากราคาลดลงหนึ่งเปอร์เซ็นต์” Expected marginal seat revenue (EMSR): นักวิทยาศาสตร์ข้อมูลวัดค่า EMSR จากการคูณกำไรจากการขายด้วยความน่าจะเป็นของการขายที่นั่งเพิ่มเติมในแต่ละชั้นโดยสาร ในกรณีที่ดีที่สุด ผู้เชี่ยวชาญจะต้องทราบความน่าจะเป็นในการขายในแต่ละชั้นโดยสาร วันก่อนออกเดินทาง รวมถึงข้อมูลจำนวนลูกค้าที่คลิกและเห็นหน้าเว็บที่แสดงราคาเฉพาะเพื่อกำหนด WTP และ EMSR อย่างถูกต้อง Ancillary Price Optimization: อีกแนวทางที่ออกแบบมาเพื่อเพิ่มรายได้ของสายการบิน ซึ่งนักวิทยาศาสตร์ข้อมูลได้มีการเรียนรู้เกี่ยวกับแนวโน้มของนักเดินทางที่จะซื้อบริการเสริม เช่น ซื้อน้ำหนักกระเป๋า และทำให้สามารถกำหนดกลุ่มเป้าหมาย และวันที่ผู้โดยสารมีแนวโน้มที่จะจ่ายเพิ่มได้ ปรับปรุงบริการลูกค้าด้วย Feedback Analysis การเดินทางโดยเครื่องบินอาจสร้างความตึงเครียดได้แม้กระทั่งนักเดินทางที่มีประสบการณ์ในการเดินทางบ่อยครั้ง พวกเขาต้องทำหลายอย่างไม่ว่าจะเป็น ตรวจกระเป๋า หรือหาทางเข้าที่ถูก ซึ่งในเรื่องนี้ สายการบินที่เรียนรู้เกี่ยวกับจุดบอดของประสบการณ์สนามบินและเที่ยวบินผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลก็จะสามารถปรับปรุงการบริการลูกค้าได้ การใช้ AI เพื่อการวิเคราะห์ความคิดเห็นและวิจัยทางการตลาด จะช่วยให้สายการบินสามารถตัดสินใจเพื่อสนองความต้องการของลูกค้าได้ดียิ่งขึ้น “ระบบ Airlines Artificial Intelligence ช่วยให้สายการบินสามารถตรวจสอบโอกาสต่าง ๆ ที่จะเปลี่ยนประสบการณ์การเดินทางที่แย่ของลูกค้าให้กลายเป็นประสบการณ์ที่ยอดเยี่ยม” ทาง PureStrategy มีการใช้แพลตฟอร์มสำหรับการวิเคราะห์ที่เรียกว่า Automated Neural Intelligence Engine (ANIE) โดยจะทำการตรวจสอบข้อมูล จัดหมวดหมู่ แสดงแผนภาพ และมีการวิเคราะห์ความรู้สึก (Sentimental Analysis) จากข้อความ ซึ่งแพลตฟอร์มนี้จะช่วยทุ่นแรงในการทำงานต่าง ๆ และช่วยให้พนักงานสามารถเอาเวลาไปจัดการงานอื่น ๆ ที่มีความซับซ้อนกว่าได้ นอกจากนี้ระบบ ANIE ยังสามารถนำมาใช้งานเพื่อให้แน่ใจว่าลูกค้าสามารถค้นหา จอง และชำระค่าตั๋วเครื่องบินได้ง่ายหรือไม่ด้วยเช่นกัน ระบบส่งข้อความอัตโนมัติ (Messaging Automation) เมื่อเกิดปัญหา เช่น เที่ยวบินล่าช้าหรือสัมภาระสูญหาย แล้วถ้าลูกค้าไม่ได้รับการตอบกลับหรือไม่ได้รับคำอธิบายเกี่ยวกับปัญหาที่เกิดขึ้นจากตัวแทนของสายการบินในเวลาที่เหมาะสม พวกเขาคงไม่เลือกใช้บริการสายการบินนั้น ๆ สำหรับการเดินทางในครั้งถัดไป ซึ่งความเร็วในการตอบคำถามของลูกค้ามีความสำคัญพอ ๆ กับขั้นตอนการปฏิบัติจริงในการแก้ไขปัญหากันเลยทีเดียว ตัวอย่างของซอฟต์แวร์ที่เกี่ยวข้องกับ AI เช่น Coseer โดย Arbot Solutions ได้เข้ามาช่วยเพิ่มความรวดเร็วและทำให้ขั้นตอนการทำงานของพนักงานบริการลูกค้าง่ายขึ้น โดยซอฟต์แวร์นี้จะใช้อัลกอริทึมสำหรับประมวลผลภาษาธรรมชาติหรือข้อความที่ไม่มีโครงสร้างต่าง ๆ CEO ของ Coseer เล่าว่า ซอฟต์แวร์นี้จะช่วยสายการบินในการจัดประเภทของอีเมลของลูกค้าและทำการดึงข้อมูลจากอีเมลเหล่านั้นเพื่อให้ทางสายการบินสามารถดำเนินการตามขั้นตอนต่าง ๆ ได้แบบอัตโนมัติ ยกตัวอย่างเช่น สามารถจัดการกับอีเมลที่มีข้อมูลเกี่ยวกับสัมภาระที่สูญหายได้อย่างรวดเร็วนั้นเอง อีกวิธีหนึ่งในการปรับปรุงและทำให้ระบบการบริการลูกค้าเป็นอัตโนมัติมากขึ้นคือการพัฒนาแชทบอท ทุกวันนี้สายการบินจำนวนมากมีการปรับปรุงและดูแลลูกค้าด้วยแชทบอทไปพร้อม ๆ กับการใช้ AI ซึ่งสามารถช่วยผู้โดยสารในหลากหลายด้าน เช่น การจองและจัดการเที่ยวบิน ติดตามสัมภาระ ตอบคำถาม และให้ความช่วยเหลือประเภทอื่น ๆ เป็นต้น สร้างประสบการณ์ไร้สัมผัสกับ In-Airport Self-Service การระบาดใหญ่ของ COVID-19 ทำให้เทคโนโลยีไร้สัมผัสต่าง ๆ เพิ่มขึ้นอย่างที่ไม่เคยเป็นมาก่อน ระบบตู้เช็คอินแบบบริการตนเองเป็นเพียงขั้นตอนแรกของการเดินทางของผู้โดยสารภายใต้ระบบแบบอัตโนมัติ ในปัจจุบันสายการบินและสนามบินมีการใช้ระบบแบบ end-to-end ในอาคารผู้โดยสารหลายแห่งเพื่อช่วยอำนวยความสะดวกผู้โดยสารในการเช็คอินไปจนถึงการขึ้นเครื่อง ตัวอย่างของระบบที่นำมาใช้งาน ได้แก่ Fly to Gate โดย Thales ซึ่งจะเป็นการใช้เทคโนโลยีไบโอเมตริกและเครื่องสแกนเพื่อจดจำและตรวจสอบผู้โดยสารที่จุดตรวจ โดยในขณะเดียวกันจะมีการใช้ระบบอีกแบบหนึ่งเพื่อระบุสัมภาระ เช่น รหัสของกระเป๋าที่สามารถตรวจจับกระเป๋าแต่ละใบตามลักษณะทางกายภาพที่เป็นเอกลักษณ์ ทำให้ผู้ใช้สามารถจัดการกับสัมภาระแบบไม่ต้องสัมผัสได้นั้นเอง ซึ่งเทคโนโลยีทั้งหมดนี้จะช่วยลดเวลาในการเช็คอินของผู้โดยสารและสร้างประสบการณ์ที่ดีให้แก่ผู้โดยสารด้วยเช่นกัน เทคโนโลยีจัดการสายการบินและการขับเครื่องบินอัตโนมัติ (Flight Management and Autonomous Flights) ยานพาหนะไร้คนขับไม่ได้มีแต่ในหนังอีกต่อไป ผู้ผลิตต่าง ๆ ไม่ว่าจะเป็น Waymo และ Google ได้เปิดตัวรถยนต์ไร้คนขับเมื่อหลายปีก่อน โดยคาดการณ์ว่าในอนาคตจะมีแนวโน้มของการใช้งานที่หลากหลาย ในความคิดอาจจะดูง่าย แต่ในความเป็นจริงรถจำเป็นจะต้องติดตั้งกล้องจำนวนมากและมีการสอนด้วยข้อมูลพร้อมกับอัลกอริทึธึมการเรียนรู้ของเครื่อง เพื่อให้สามารถตีความสภาพถนนและตอบสนองได้แบบเรียลไทม์ ในปี 2018 แอร์บัสได้เริ่มโครงการวิจัยเพื่อสร้างแท็กซี่ การบินขึ้น และลงจอดแบบอัตโนมัติ ซึ่งโครงการวิจัยนี้ได้รับความสำเร็จไปด้วยดีในปี 2020 โดยแอร์บัสได้สาธิตงานวิจัยการขึ้น และลงจอดอัตโนมัติได้อย่างสมบูรณ์แบบผ่านการใช้เทคโนโลยีเกี่ยวกับการจดจำภาพบนเครื่องบิน แม้ว่างานวิจัยชิ้นนี้จะยังอยู่ในขั้นทดลอง แต่ความสำเร็จของงานวิจัยนี้ทำให้เห็นถึงศักยภาพในการปรับปรุงการใช้งานของเครื่องบินต่อไปในอนาคตได้ ณ วันนี้แพลตฟอร์มเกี่ยวกับการจัดการสายบินที่มีการใช้ AI เข้ามาช่วย ยกตัวอย่างเช่น Flyways โดยแพลตฟอร์มนี้มีการใช้ประโยชน์จากข้อมูลแบบเรียลไทม์ที่ได้รับจากเซ็นเซอร์หลายตัว รวมถึงยังมีการใช้ข้อมูลจากแหล่งข้อมูลภายนอกเพื่อสนับสนุนการจัดการเที่ยวบินและเพิ่มประสิทธิภาพของเส้นทางการบิน ซึ่งจะช่วยให้นักบินและผู้มอบหมายงานสามารถตัดสินใจได้ดีขึ้นระหว่างที่ทำการบิน ค้นหาเส้นทางที่เหมาะสม และลดความล่าช้าที่เกิดจากสภาพอากาศที่ไม่ดี และปัญหาอื่น ๆ ด้วยเช่นกัน สุดท้ายนี้… จาก 5 วิธีการเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการทำงานของสายการบินที่อธิบายมาข้างต้น ทำให้เห็นว่าทุกวันนี้เทคโนโลยีเกี่ยวกับ AI ได้เข้ามาช่วยปรับปรุง และพัฒนาประสบการณ์ด้านการบินของผู้โดยสารไปในทางที่ดีขึ้นด้วยระบบอัตโนมัติและวิธีการต่าง ๆ เพื่อให้ผู้โดยสารสามารถบริการตนเองได้ ในอีกมุมมองหนึ่งก็ทำให้ขั้นตอนการทำงานของพนักงานมีประสิทธิภาพมากขึ้น นอกจากนี้ยังช่วยให้สายการบินตัดสินใจอย่างชาญฉลาดเกี่ยวกับราคาและตำแหน่งทางการตลาดผ่านการวิเคราะห์ข้อมูลที่เข้ามาจากหลากหลายช่องทางด้วยเช่นกัน รวมถึงการจัดการเที่ยวบินและการขับเคลื่อนเครื่องบินได้อย่างอัตโนมัติ แสดงให้เห็นถึงความสามารถของ AI ที่เข้ามามีบทบาทในชีวิตประจำวันของเราในทุก ๆ ด้าน เนื้อหาจากบทความ 10 Ways Airlines Use Artificial Intelligence and Data Science to...

19 July 2022

บทความ

Movements

ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ: สุดยอดคู่มือสำหรับปี 2022 และปีต่อ ๆ ไป

การจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ แนวโน้มของ E-commerce ที่เพิ่มขึ้นในปี 2022 ทำให้ การจัดระบบการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ เข้ามามีบทบาทมากขึ้นในธุรกิจ E-commerce การจัดการสินค้าคงคลังเป็นส่วนสำคัญของธุรกิจ E-commerce โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากเป็นธุรกิจ E-commerce ที่ใช้กลยุทธ์ทางด้านช่องทางการขายหลายช่องทาง เพราะการจัดการสินค้าคงคลังที่ดีจะช่วยลดความยุ่งยากในการบริหารจัดการได้ เนื่องจากการจัดการสินค้าคงคลังเป็นระบบงานที่ต้องใช้เวลาในการจัดการ อีกทั้งยังมีกระบวนการต่าง ๆ ที่ยุ่งยากเข้ามาเกี่ยวข้อง การวางแผนการจัดการสินค้าคงคลังโดยใช้แรงงานคนจึงไม่เหมาะสมอีกต่อไป การใช้เทคโนโลยีการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติจะช่วยในเรื่องการจัดการ ทำให้ประหยัดเวลาและลดโอกาสในการเกิดข้อผิดพลาดให้เหลือน้อยที่สุด ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติคืออะไร? ระบบจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติเป็นเหมือนห้องเครื่องที่จะคอยบริหารจัดการกระบวนการจัดการสินค้าให้ได้ประสิทธิภาพที่ดีที่สุด โดยจะช่วยให้ผู้ค้าปลีกและผู้ค้าส่งสามารถจัดการสินค้าคงคลังได้แบบ Real-time ทำให้สามารถใช้เวลาและให้ความสนใจไปกับงานที่สำคัญอื่น ๆ ได้ โดยไม่ต้องกังวลเกี่ยวกับการจัดการสินค้าคงคลังมากเหมือนเท่ากับการจัดการด้วยตนเอง ด้วยระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ กระบวนการจัดการสินค้าทุกอย่างจะดำเนินไปได้เอง ไม่ว่าจะเป็นในเรื่องของสินค้าค้างชำระ การออกใบแจ้งหนี้ตามใบสั่ง การติดแท็กลูกค้า การนับสินค้าคงคลัง Dropshipping (การทำเป็นตัวแทนจำหน่าย) การสร้างใบสั่งซื้อ และการทำรายงานสรุปผล ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติทำงานอย่างไร ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติทำงานในลักษณะเดียวกับผู้ค้าปลีกสมัยใหม่ในการติดตามและจัดการสินค้าคงคลัง สิ่งแตกต่างเพียงอย่างเดียว คือ ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติที่มีประสิทธิภาพนี้ จะดูแลกระบวนการส่วนใหญ่เกือบทั้งหมด มีเพียงบางส่วนเท่านั้นที่ยังจำเป็นต้องให้แรงงานคนมาจัดการด้วยตนเอง นอกจากนี้ระบบอัตโนมัติยังให้ข้อมูลเชิงลึก ซึ่งช่วยให้สามารถทำการตัดสินใจที่สำคัญทางธุรกิจได้รวดเร็วขึ้น ตัวอย่าง ผลประโยชน์ที่จะได้รับหากได้ติดตั้งระบบการจัดการสินค้าคงคลังสำหรับแพลตฟอร์ม E-commerce เหตุใดจึงควรลงทุนในระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติ? ผู้ค้าปลีกหลายรายกำลังพิจารณาลงทุนในระบบการจัดการสินค้าคงคลังแบบอัตโนมัติ เพราะเล็งเห็นผลประโยชน์ที่น่าสนใจที่จะได้รับจากการใช้ระบบดังกล่าว ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติจะช่วยใช้ธุรกิจ E-commerce มีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้นในด้านต่าง ๆ ดังต่อไปนี้ สิ่งที่ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติควรมี 1.Automatic Reorderingการสั่งสินค้าใหม่อัตโนมัติเป็นสิ่งจำเป็นในระบบสินค้าคงคลังอัตโนมัติเพื่อสร้างความมั่นใจว่าสินค้าคงคลังจะไม่มีวันหมดหรือขาดสต็อก ดังนั้นควรเลือกระบบการจัดการสินค้าคงคลังที่มีคุณสมบัติ เช่น การแจ้งเตือนฝ่ายผลิตสินค้าหรือผู้ผลิตเมื่อสินค้าใกล้หมด เพื่อให้มีสินค้าในคลังสินค้าพร้อมที่จะจำหน่ายเสมอ 2. Automatic Stock Transferการโอนสต็อกอัตโนมัติเป็นคุณลักษณะที่สำคัญโดยเฉพาะอย่างยิ่งหากสินค้ากระจายอยู่ในหลาย ๆ คลังสินค้า การโอนสต็อกอัตโนมัติจะช่วยให้ผู้จัดจำหน่ายหรือผู้ขาย สามารถค้นหาสต็อกสินค้าได้ทันท่วงที เมื่อมีความต้องการเกิดขึ้น 3. Inventory Alerts & Notificationsการแจ้งเตือนสินค้าคงคลังจะช่วยในการติดตามสถานะของสินค้าคงคลัง ด้วยคุณสมบัตินี้จะสามารถป้องกันปัญหาต่าง ๆ เช่น ระดับสินค้าคงคลังต่ำกว่าที่ควรจะเป็น สินค้าเกินจำนวน หรือความล่าช้าในการจัดส่ง 4. Ecommerce Integrationการเชื่อมต่อกับ E-commerce ก็เป็นสิ่งสำคัญ ดังนั้นจึงควรเลือกระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติที่สามารถเชื่อมต่อเข้ากับเครื่องมือการจัดการ E-commerce ที่มีประสิทธิภาพ เช่น ระบบ POS หรือ CRM Systems ซึ่งจะทำให้สามารถติดตามและจัดการสินค้าคงคลังได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น 5. Automated Order Managementการจัดการคำสั่งซื้ออัตโนมัติจะช่วยดูแลปัญหาสินค้าคงคลังในส่วนท้ายของกระบวนการทั้งหมด ด้วยฟังก์ชันนี้จะทำให้สามารถจัดเรียง แพ็คสินค้าได้ตามที่กำหนดส่ง และมั่นใจได้ว่าสินค้าจะจัดส่งไปถึงลูกค้าได้ตามกำหนดเวลา 6. Analysis & Reportsการวิเคราะห์และรายงานผลเป็นหนึ่งในคุณสมบัติของระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติที่ผู้ประกอบการส่วนใหญ่มักมองว่าไม่สำคัญ แต่ที่จริงแล้วการวิเคราะห์และรายงานผลของกระบวนการทั้งหมดจะเป็นสิ่งที่ช่วยในตัดสินใจทางธุรกิจได้ดีขึ้น ซึ่งระบบการจัดการสินค้าคงคลังนั้นควรนำเสนอข้อมูลแบบ Real-time แนวโน้มที่น่าจับตามองของระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติในปัจจุบัน 1.Data Analyticsการมีข้อมูลปริมาณมากไม่ได้หมายความว่าเราจะสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลเหล่านั้นได้ทั้งหมด แต่การวิเคราะห์ข้อมูลนั้นถือเป็นสิ่งสำคัญที่ทำให้ค้นพบ Actionable Information หรือข้อมูลที่สามารถนำไปใช้ประโยชน์ได้จริง โดยเฉพาะอย่างยิ่งในยุคปัจจุบันที่ธุรกิจต่าง ๆ พึ่งพาข้อมูลและการวิเคราะห์ในการตัดสินใจที่นำไปสู่ความสำเร็จ ข้อมูลจะช่วยให้เข้าใจข้อมูลเชิงลึก เช่น พฤติกรรมของผู้บริโภค ที่สามารถนำไปสู่การเพิ่มยอดขาย ดังนั้นจึงควรมองหาระบบที่มีการวิเคราะห์ข้อมูลที่ดี เพื่อช่วยให้ได้มองเห็นข้อมูลในมุมมองต่าง ๆ 2. Automated Machineryระบบเครื่องจักรอัตโนมัติสามารถช่วยปรับปรุงวิธีการในการจัดการสินค้าคงคลังในระดับลึก และสามารถช่วยเป็นแนวทางในการจัดการกระบวนการคลังสินค้าได้อย่างมีประสิทธิภาพ รวมถึงประหยัดเวลาและแรงงาน ดังนั้นควรเลือกระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติที่รองรับการทำงานของระบบเครื่องจักรอัตโนมัติ 3.5Gหากต้องการใช้ระบบสินค้าคงคลังอัตโนมัติให้เกิดประโยชน์สูงสุด จะต้องมีการเชื่อมต่อที่รวดเร็วและเชื่อถือได้ ดังนั้นเลือกเทคโนโลยีการเชื่อมต่อล่าสุด เช่น 5G เนื่องจากเทคโนโลยีเหล่านี้จะช่วยให้การรวบรวมข้อมูลมีประสิทธิภาพมากยิ่งขึ้น สรุป ในปัจจุบันอาจกล่าวได้ว่าอยู่ในยุคที่มีการแข่งขันทางการตลาดอย่างดุเดือด ลูกค้ามีตัวเลือกนับล้านราย และเจ้าของธุรกิจ E-commerce ต้องเผชิญกับแรงกดดันในเรื่องของการส่งมอบสินค้าให้ถูกต้องและรวดเร็วขึ้น ระบบการจัดการสินค้าคงคลังอัตโนมัติจะสามารถช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการทำงานในสถานการณ์เช่นนี้ได้ ดังนั้นจึงควรเลือกระบบการจัดการสินค้าคงคลังที่สามารถตอบสนองความต้องการทางธุรกิจได้อย่างเหมาะสม บทความโดย James Wilsonเนื้อหาจากบทความของ TechTargetแปลและเรียบเรียงโดย วิน เวธิตตรวจทานและปรับปรุงโดย ดวงใจ จิตคงชื่น

9 May 2022

บทความ

Movements

ความย้อนแย้ง ในวันที่มนุษย์ต้องควบคุมระบบอัตโนมัติ (Automation)

การใช้ ระบบอัตโนมัติ (Automation) มีความย้อนแย้ง ยิ่งเราทำการ วิเคราะห์ข้อมูลแบบอัตโนมัติ (Automation) มากเท่าไร มนุษย์ก็ยิ่งต้องทำงานมากขึ้นเท่านั้น เพราะมนุษย์ยังจำเป็นต้องดูแลกรณี Edge case หรืองานที่เป็นกรณีพิเศษที่เป็นข้อยกเว้น ทำให้หุ่นยนต์เกิดความผิดพลาดหรือจัดการได้ไม่ถูกต้อง เช่น หุ่นยนต์เรียงคิวเป็นก็จริง แต่หากมี VIP เข้ามาต้องจัดการยังไง หรือหากมีกรณีฉุกเฉินเร่งด่วนที่เข้ามาหุ่นยนต์จะไม่สามารถจัดการได้ จึงทำให้ยังต้องมีมนุษย์ที่คอยเข้ามาตรวจสอบข้อมูลในระดับสูงและตีความหมายของผลข้อมูลเบื้องลึกอีกด้วย ข้อมูลเป็นทรัพยากรที่สำคัญและล้ำค่าที่สุดที่องค์กรมีอยู่ ข้อมูลช่วยให้เราสามารถตัดสินใจได้อย่างชาญฉลาด เพราะข้อมูลจะช่วยให้เราเข้าใจลูกค้าในเบื้องลึกและสร้างประสบการณ์ที่ดีให้กับลูกค้า เปรียบเหมือนเป็นตัวช่วยในการเพิ่มประสิทธิภาพในการดำเนินงาน ซึ่งจะนำไปสู่ต้นทุนที่ต่ำลงและกำไรที่สูงขึ้น แต่อย่างไรก็ตาม ตอนนี้พวกเรากำลังเหมือนจมอยู่ในทะเลข้อมูลและกำลังสำลักข้อมูลที่มันมากจนยากที่จะจัดเรียงให้ดี หรือแยกส่วนที่เราต้องการออกจากทะเลข้อมูลที่แสนวุ่นวาย เราใช้เงินมหาศาลในการรวบรวม จัดการ และวิเคราะห์ข้อมูลในธุรกิจต่าง ๆ โดยเราไม่ยังไม่เห็น ROI ด้วยซ้ำ (ROI = Return On Investment คือการคำนวณผลตอบแทนการลงทุน เพื่อที่องค์กรจะได้รู้ว่าเวลาลงทุนอะไรจะได้ผลตอบแทนต่อปีเท่าไหร่ และกี่ปีจะคืนทุน) แต่ยังโชคดีที่เรามีระบบอัตโนมัติซึ่งขับเคลื่อนโดยปัญญาประดิษฐ์ (AI) หรือ Machine Learning (ML) ที่จะช่วยให้เราจัดการกับข้อมูลของเราได้ดียิ่งขึ้น ตอนนี้ซอฟต์แวร์สามารถค้นหาผ่านชุดข้อมูลขนาดใหญ่เพื่อระบุข้อมูลที่เกี่ยวข้องสำหรับแต่ละวัตถุประสงค์ได้ ถ้าไม่นับเรื่องที่ว่าเรากำลังจมอยู่กับข้อมูล หุ่นยนต์จะบอกเราได้ว่า อะไรดีอะไรไม่ดี แต่บางทีระบบอัตโนมัติก็ไม่ใช่ยาครอบจักรวาลแบบที่เราคิดอยู่ดี ปัญหาของหุ่นยนต์ ในระดับพื้นฐานที่สุด ระบบอัตโนมัติเกิดมาเพื่อสั่งให้หุ่นยนต์ทำงานซ้ำ ๆ เพื่อลดต้นทุนและสร้างประสิทธิภาพมากกว่ามนุษย์ ไม่ว่าจะเป็น AI ในอุตสาหกรรมตัดเหล็ก ปั๊มแม่พิมพ์ AI เจาะรูวงกลมที่เหมือนกันเป็นพัน ๆ วง หรือจะเป็น AI ที่แนะนำวิดีโอให้คุณดู ก็ใช้หลักการเดียวกัน ยุคดิจิทัลได้นำสิ่งอำนวยความสะดวกเล็ก ๆ น้อย ๆ เช่น การช่วยเตือนให้สั่งน้ำยาซักผ้าเพิ่มไปจนถึงเรื่องการช่วยชีวิตคน เช่น การจับคู่ผู้บริจาคกับผู้รับบริจาค สิ่งเหล่านี้แทบเป็นไปไม่ได้เลยหากไม่มีระบบอัตโนมัติมาช่วย แต่หุ่นยนต์ก็มักจะช่วยเราได้เพียง 90% เท่านั้น เพราะแม้ระบบอัตโนมัติช่วยคิดวิเคราะห์ข้อมูลขนาดมหึมาได้อย่างดีเยี่ยม แต่ยังคงมีปัญหากับ Edge Case แน่นอน เราสามารถสร้าง Algorithm เพื่อให้ครอบคลุมไปถึงกรณียกเว้นเหล่านี้มากขึ้น แต่ ณ จุดหนึ่ง ก็จะเกิดคำถามว่า ถ้าเราต้องลงแรงมากมายเพื่อพัฒนาระบบ มันจะคุ้มกว่าไหมถ้าให้คนมาทำส่วนนี้ เพราะมนุษย์มีความสามารถในการจัดการกับข้อยกเว้นและกรณีพิเศษต่าง ๆ โดยประยุกต์จากกฎเกณฑ์หลักการที่มีอยู่ได้ง่ายดายและราบรื่น ซึ่งสิ่งนี้แหละเป็นสิ่งที่ทำให้มนุษย์แตกต่างจากหุ่นยนต์ มนุษย์อย่างเราคือนักคิด พวกเราแม่นยำ เราสามารถดูตัวอย่าง ใช้ประสบการณ์และสามารถตัดสินใจเพื่อหาทางออกที่ดีที่สุดซึ่งส่วนใหญ่มักจะถูกต้อง ส่วนหุ่นยนต์คือนักประมาณการ มันจะตัดสินใจโดยพิจารณาจากวิธีการจัดการที่คล้ายคลึงกันในอดีตที่มนุษย์สอนมันไว้ ซึ่งส่วนใหญ่มักจะได้ผลลัพธ์ที่ดีสู้มนุษย์คิดประยุกต์เองไม่ได้ นี่แหละคือ ความย้อนแย้งของ AI: ยิ่งเราสร้างระบบการวิเคราะห์ข้อมูลโดยอัตโนมัติมากเท่าไร มนุษย์ก็ยิ่งต้องทำงานมากขึ้นเพื่อไปจัดการกรณี Edge Case มากเท่านั้น ทั้งยังต้องตรวจสอบข้อมูลในระดับสูงและต้องตีความหมายของผลข้อมูลเบื้องลึกอีก ยุคของระบบอัตโนมัติที่ควบคุมโดยมนุษย์ ในการขับเคลื่อน AI อย่างสมเหตุสมผล มีประสิทธิภาพ และมีจริยธรรม องค์กรจำเป็นต้องสร้างหุ่นยนต์ที่เก่งและฉลาด แต่ก็ต้องแน่ใจว่ามีมนุษย์ที่คอยดูแลและตรวจสอบเหล่าหุ่นยนต์อีกที ในวันที่หุ่นยนต์ไปไกลจนเราไม่เข้าใจมันแล้ว เรามี Explainable AI ซึ่งก็คือ AI ที่ถูกพัฒนาขึ้นมาเพื่อมาอธิบายมนุษย์อย่างเรา ๆ โดยแสดงหลักฐานที่มาที่ไปว่าทำไมบางทีหุ่นยนต์ถึงตัดสินใจแบบนี้แบบนั้น สิ่งนี้แหละที่จะทำให้เราเข้าใจผลลัพธ์ เข้าใจคำอธิบาย เพื่อจะได้พัฒนาการอย่างต่อเนื่องและได้ผลลัพธ์ที่ปฏิบัติได้จริง มนุษย์จำเป็นต้องมีส่วนร่วมในทุกขั้นตอนกับ AI ตั้งแต่การกำหนดปัญหา การพัฒนาโปรแกรม รวมไปจนถึงการกำกับดูแลข้อมูล และนี่คือข้อควรพิจารณาสามประการในการนำความเป็นมนุษย์ไปใช้กับ AI เพื่อแก้ปัญหา: 1. กำหนดสิ่งที่องค์กรหรือบริษัทให้ความสำคัญ AI จะดีเพียงใดนั้น ขึ้นอยู่กับข้อมูลที่คุณป้อนเข้าไป หากกระบวนการที่มีอยู่ซ่อนความสำคัญเรื่องใดเป็นพิเศษ ระบบก็จะจัดการข้อมูลตามแบบอย่างในอดีตเหล่านี้ ซึ่งจะมีแนวโน้มผลลัพธ์เทไปตามเรื่องนั้นอยู่ในกระบวนการอัตโนมัติแน่ ๆ เช่น ถ้าบริษัทนึงเน้นเรื่องราคาต้องมาก่อนคุณภาพและความไว หุ่นยนต์ก็จะเรียนรู้และทำอะไรคล้าย ๆ แบบนั้น บริษัทจึงต้องกำหนดค่าให้ก่อน ว่าอะไรที่พวกเขาสนใจและให้ความสำคัญกันแน่ จากนั้นก็ให้มนุษย์ใส่ข้อกำหนด แล้วนำค่าเหล่านั้นไปใช้กับกระบวนการอัตโนมัติ 2. ให้มนุษย์เป็นผู้สอน ในการเรียนรู้แบบฉบับของหุ่นยนต์ AI จะสร้างและฝึก Algorithm เอง โดยปราศจากการแทรกแซงของมนุษย์ ไม่มีจริยธรรมหรือศีลธรรม ไม่ตัดสินอะไรใหม่ได้เอง สิ่งที่พวกมันรู้คือสิ่งที่พวกเราสอนให้พวกเขา คล้าย ๆ กับเกมที่เราเล่นส่งสารกันจากคนหัวแถวไปถึงคนสุดท้าย บทเรียนบอกว่าสารมักจะถูกลดทอนลงและไกลจากสิ่งที่มนุษย์เคยคิดไว้แต่แรกมาก ๆ ดังนั้นวิธีนึงที่จะทำให้เกิด win-win คือมนุษย์ต้องทำงานเป็นผู้ฝึกสอนหุ่นยนต์ ให้ Algorithm สอนหุ่นยนต์ให้รู้จักวิธีจัดการกับพวกข้อยกเว้น ส่วนตัวหุ่นยนต์ก็ไปทำงานอะไรที่ต้องใช้ความถึก งานซ้ำ ๆ แทนมนุษย์ 3. สร้างหลักธรรมาภิบาลที่นำโดยมนุษย์ โมเดล AI จำเป็นต้องได้รับการตรวจสอบ วัด และปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง หากเราเหล่ามนุษย์ ปล่อยให้ AI จัดการกันเอง อาจจะด้วยปัจจัยภายนอกบางอย่างที่เกิดขั้นโดยไม่ได้ตั้งใจ มันจะทำให้ระบบของเราเปลี่ยนไป และมันอาจะนำไปสู่ผลลัพธ์ที่ไม่ได้ตั้งใจและไม่พึงประสงค์ได้ ในตอนนี้เรามี Explainable AI ที่ตรวจสอบให้แน่ใจว่าหุ่นยนต์ทำงานภายใต้ระบบหรือหลักการศีลธรรมที่มนุษย์ผู้พัฒนากำหนดให้จริง ๆ ใช่ไหม หากโมเดลที่สร้างมันเริ่มจะคลาดเคลื่อนไปไกลจนอาจทำให้หุ่นยนต์ไม่ได้ทำในสิ่งที่เราคาดหวังแล้ว AI สามารถเฝ้าสังเกตและบอกเราได้ แต่ปัญหาใด ๆ ที่เกิดขึ้นจะต้องส่งต่อไปยังมนุษย์เท่านั้น การฝึกอบรม หุ่นยนต์ควรได้รับการจัดการโดยมนุษย์ เพื่อให้มั่นใจว่า Algorithm ทั้งหลายจะได้รับการปรับปรุงใหม่เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่ดีที่สุด เป็นที่แน่ชัดว่ามนุษย์ที่มีความเชี่ยวชาญในเรื่องนั้น ๆ จะเป็นผู้ตัดสินที่ดีที่สุดว่า แบบจำลองที่คลาดเคลื่อนไปยังโอเคหรือไม่ ข้อย้ำว่าต้องเป็นมนุษย์ที่มีระดับประสบการณ์ ความสามารถและความเข้าใจในความแตกต่างประเด็นสำคัญในการตัดสินใจ ไม่ใช่หุ่นยนต์ การให้หุ่นยนต์ซื่อตรงกับเรา เราต้องใส่ความเป็นมนุษย์ลงไป AI มีพลังที่จะเปลี่ยนแปลงวิธีการทำงาน การใช้ชีวิต และการเล่นของพวกเรา แต่เรายังคงต้องการให้มนุษย์ปลูกฝังสามัญสำนึกและการกำกับดูแลพวกมัน ที่มีแต่คนเท่านั้นที่จะให้ได้ การใส่ความเป็นมนุษย์ลงสู่ ระบบอัตโนมัติ (Automation) จำเป็นต้องเริ่มด้วยการกำหนดว่าองค์กรให้ความสำคัญอะไร และต้องดำเนินต่อไปผ่านการพัฒนา Algorithm การฝึก และการกำกับดูแลอย่างต่อเนื่อง แน่นอนวันหนึ่ง หุ่นยนต์จะเข้ามามีบทบาทมากขึ้นในชีวิตประจำวันของเรา แต่เราก็ยังต้องการความเป็นมนุษย์เพื่อให้พวกเขาซื่อตรงกับเรา บทความโดย Krishna Tammanaเนื้อหาจากบทความของ InformationWeekแปลและเรียบเรียงโดย วิน เวธิตตรวจทานและปรับปรุงโดย อิสระพงศ์ เอกสินชล

10 March 2022

รู้จัก BDI

Organization

Policy and Plan

Personnel

Operations

Automation

ข่าวและบทความที่เกี่ยวข้อง

All Automation

บทความ

บทความ

บทความ

บทความ

บทความ

บทความ

สถาบันข้อมูลขนาดใหญ่ (องค์การมหาชน)

Big Data Institute (Public Organization)

234/432 Soi Lat Phrao 12, Chomphon, Chatuchak, Bangkok 10900, Thailand

Contact Us

Quick Link

About Us

© Big Data Institute | Privacy Policy