AI เพื่อการบริหารห่วงโซ่อุปทาน

AI พลิกโฉมการบริหารห่วงโซ่อุปทาน

เมื่อเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์และนวัตกรรมใหม่ที่ทรงพลังยังคงแทรกซึมเข้าสู่ภาคธุรกิจในอุตสาหกรรมต่าง ๆ อย่างต่อเนื่อง AI ได้เพิ่มบทบาทในโลกของการบริหารห่วงโซ่อุปทานอย่างมีนัยสำคัญ งานวิจัยปี 2022 พบว่ากว่าครึ่งขององค์กรที่นำโมเดล AI มาใช้กับการบริหารห่วงโซ่อุปทานสามารถลดต้นทุนค่าใช้จ่าย ในขณะที่เกือบ 60% มีรายได้เพิ่มขึ้น รายงานอื่นระบุว่า ภายในสิ้นปี 2024 อย่างน้อยครึ่งหนึ่งขององค์กรห่วงโซ่อุปทานจะเริ่มใช้งานซอฟต์แวร์ AI ในภารกิจอย่างน้อยหนึ่งด้าน แม้ว่า AI ในการบริหารห่วงโซ่อุปทานยังถือเป็นระยะเริ่มต้นแต่เทคโนโลยีนี้ได้เปลี่ยนแปลงการทำงานสำคัญหลายส่วนแล้ว โมเดล AI และ machine learning (ML) สามารถขับเคลื่อนการแมปห่วงโซ่อุปทาน ดำเนินการซ่อมบำรุงแบบคาดการณ์ล่วงหน้า ดำเนินการพยากรณ์อุปสงค์ และประเมินสถานการณ์ความปั่นป่วนล่าสุดอย่างครอบคลุม แม้ศักยภาพเทคโนโลยีจะสูง แต่ในกระบวนการนำมาใช้มักเต็มไปด้วยความท้าทายที่ไม่อาจมองเห็นล่วงหน้า องค์กรที่ต้องการนำแพลตฟอร์ม AI มาปรับใช้ควรเข้าใจข้อจำกัดเหล่านี้และภัยคุกคามเฉพาะที่อาจกระทบการดำเนินงาน

เลือกโมเดลที่เหมาะสมกับงาน

แม้ปัจจุบัน Generative AI เป็นรูปแบบที่ได้รับความสนใจมากที่สุด ด้วยความสามารถตั้งแต่สร้างข้อความและโค้ดคอมพิวเตอร์ไปจนถึงภาพอันโดดเด่น แต่ก็อาจไม่ตอบโจทย์การบริหารห่วงโซ่อุปทานได้มากนัก ตรงข้ามกับ machine learning และ predictive AI ที่เหมาะสมกับการตรวจจับรูปแบบใหม่ในตลาด ระบุจุดคอขวดในห่วงโซ่อุปทาน และคาดการณ์ความล้มเหลวของอุปกรณ์ การเข้าใจเป้าหมายที่ต้องการจากแพลตฟอร์ม AI และเลือกโซลูชันที่ตอบโจทย์นั้นคือก้าวแรกซึ่งสำคัญสำหรับการปรับใช้ AI ในทุกองค์กร

สถานะการปรับใช้ในปัจจุบัน

ผลสำรวจจากบริษัทที่ปรึกษาอย่าง McKinsey & Company และ Gartner แสดงให้เห็นว่า บริษัทห่วงโซ่อุปทานได้ใช้ AI เพื่อการพยากรณ์อุปสงค์ในวงกว้าง และอาศัยศักยภาพการประมวลผลข้อมูลในการตรวจจับการเปลี่ยนแปลงพฤติกรรมผู้บริโภคให้ได้เร็วที่สุด แม้การใช้ AI กับงานซับซ้อน เช่น การทำซัพพลายเชนแมปปิ้งยังไม่แพร่หลาย ผลการนำไปใช้ชี้ว่าเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์จะถูกรวมเป็นส่วนหนึ่งของการบริหารห่วงโซ่อุปทานในชีวิตประจำวันได้เร็วกว่าที่หลายฝ่ายคาดคิด

ความเสี่ยงของการใช้ AI ในการบริหารห่วงโซ่อุปทาน

AI ยังอาจสร้างความเสี่ยงที่ไม่ได้รับการกล่าวถึงอย่างแพร่หลาย ดัชนี Business Supply Chain Risk Management Index ของ Lehigh University ประจำไตรมาส 4 ปี 2024 ผู้ผลิตได้กล่าวถึง AI หลายครั้งในฐานะภัยคุกคามที่ส่งผลสำคัญโดยแบ่งออกเป็นปัจจัยความเสี่ยงต่าง ๆ หนึ่งในความเสี่ยงสูงสุดคือการที่โมเดล AI ถูกฝึกด้วยข้อมูลไม่ถูกต้อง ซึ่งนำไปสู่การให้ข้อมูลหรือคำแนะนำที่บิดเบือน ตัวอย่างเช่น generative AI มีชื่อเสียงในด้านการสร้างข้อผิดพลาดเชิงข้อเท็จจริง หรือที่เรียกกันในวงการเทคโนโลยีว่า hallucination หากแผนที่ห่วงโซ่อุปทานหรือข้อมูลการปฏิบัติตามข้อกำหนดมีข้อมูลเท็จเหล่านี้ อาจส่งผลกระทบร้ายแรงต่อธุรกิจ เนื่องจากเครื่องมือเหล่านี้ในตลาดยังอยู่ในช่วงทดลอง องค์กรห่วงโซ่อุปทานที่ใช้ AI จึงควรตรวจสอบผลลัพธ์โดยอาศัยผู้เชี่ยวชาญที่น่าเชื่อถือเสมอ

• โมเดลที่ฝึกจากข้อมูลผิดอาจให้ข้อมูลบิดเบือนหรือคำแนะนำคลาดเคลื่อน
• Generative AI ที่เกิด hallucination อาจทำให้แผนที่ห่วงโซ่อุปทานและข้อมูลการปฏิบัติตามข้อกำหนดผิดเพี้ยน
• เครื่องมือจำนวนมากเป็นเวอร์ชันทดลอง ผลลัพธ์ต้องมีการตรวจสอบโดยมนุษย์
• ผู้ผลิตในดัชนี Lehigh ไตรมาส 4 ปี 2024 ระบุ AI เป็นภัยคุกคามสำคัญ