เอาชนะวิกฤตโลจิสติกส์ด้วยเทคโนโลยี: กรณีศึกษาขั้นสูงของการประหยัดแรงงานด้วย AI และหุ่นยนต์

ในครั้งนี้ เราจะนำเสนอตัวอย่างขั้นสูงของบริษัทขนาดใหญ่ที่ประสบความสำเร็จในการใช้ AI และหุ่นยนต์เพื่อประหยัดแรงงาน หรือการเพิ่มประสิทธิภาพระบบบุคลากร ในอุตสาหกรรมโลจิสติกส์

ปัญหาการจำกัดชั่วโมงทำงานของคนขับรถบรรทุก หรือที่เรียกว่า ปัญหา 2024 ซึ่งเริ่มบังคับใช้ตั้งแต่ปีที่แล้ว ได้ทำให้อุตสาหกรรมโลจิสติกส์เผชิญกับการขาดแคลนแรงงานอย่างไม่เคยมีมาก่อน และต้องการมาตรการ ที่ครอบคลุม เกินกว่ามาตรการแบบเดิมๆ

การเปลี่ยนแปลงการปฏิบัติงานในคลังสินค้า: เทคโนโลยีหุ่นยนต์เพื่อเพิ่มผลผลิต

การนำเทคโนโลยีหุ่นยนต์มาใช้กำลังเร่งตัวขึ้นในงานคลังสินค้า ซึ่งแต่เดิมใช้แรงงานเข้มข้น

Daikin Industries: เพิ่มผลผลิต 15% ด้วยการนำ AGV มาใช้

กรณีของ Daikin ซึ่งเป็นผู้ผลิตเครื่องปรับอากาศรายใหญ่ ได้ผลักดันการนำ AGV (Automated Guided Vehicle) มาใช้ในโรงงานและศูนย์โลจิสติกส์ ทำให้งานขนส่งชิ้นส่วนหนักที่เคยใช้แรงงานคนถูกเปลี่ยนเป็นระบบอัตโนมัติทั้งหมด

ผลลัพธ์จากการนำมาใช้เป็นที่ประจักษ์:

• ลดค่าใช้จ่ายบุคลากรเนื่องจากการขนส่งแบบไร้คนขับ
• เพิ่มผลผลิตโดยรวมของกระบวนการทั้งหมด 15%

นี่คือตัวอย่างการประหยัดแรงงานโดยการใช้หุ่นยนต์แทนงานง่ายๆ และมุ่งเน้นทรัพยากรบุคคลไปที่งานที่มีมูลค่าสูงขึ้น

Nippon Express (Nittsu): การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดสินค้าด้วย AMR

ต่อไปคือความพยายามของ Nippon Express (Nittsu) ซึ่งใช้ AMR (Autonomous Mobile Robot) ในศูนย์โลจิสติกส์ของบริษัท

AMR มีลักษณะพิเศษคือการควบคุมตนเองด้วย AI ขั้นสูง และจะคำนวณเส้นทางการจัดสินค้าที่เหมาะสมในคลังสินค้าในทันทีและนำทางพนักงาน

DX ในด้านการจัดส่ง: Big Data และการวิเคราะห์ AI เป็นแหล่งความสามารถในการแข่งขัน

DX (Digital Transformation) ก็กำลังก้าวหน้าในภาคการจัดส่งเช่นกัน ที่นี่ Big Data และการวิเคราะห์ AI คือแหล่งความสามารถในการแข่งขัน

Yamato Transport และอื่น ๆ : การวางแผนการจัดยานพาหนะที่เหมาะสมที่สุดด้วย AI

บริษัทจัดส่งพัสดุรายใหญ่ เช่น Yamato Transport และบริษัทโลจิสติกส์ระดับโลกอย่าง UPS ได้นำ AI มาใช้ในการวางแผนการจัดยานพาหนะเป็นมาตรฐาน ระบบล่าสุดที่บริษัทเหล่านี้ใช้จะวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาล (ประวัติการจัดส่ง, ข้อมูลการจราจรแบบเรียลไทม์, สภาพอากาศ, ปริมาณสินค้า) และปฏิบัติงานตามเส้นทางการจัดส่งที่เหมาะสมที่สุดที่ AI กำหนด

สิ่งนี้ช่วยลดระยะทางในการเดินทางของยานพาหนะได้ มากกว่า 5% ซึ่งไม่เพียงแต่ลดต้นทุน แต่ยังดีในแง่ของการลดการปล่อย $\text{CO}_2$ ด้วย

การแก้ไขปัญหาไมล์สุดท้าย: การลดอัตราการจัดส่งที่ไม่สำเร็จลง 90%

นอกจากนี้ยังมีการทดลองเพื่อแก้ไขปัญหาการจัดส่งที่ไม่สำเร็จ (missed delivery) ซึ่งเป็นความท้าทายในไมล์สุดท้าย (last mile)

โครงการที่มหาวิทยาลัยโตเกียวนำมาใช้ได้ตรวจสอบการเพิ่มประสิทธิภาพเวลาการจัดส่งด้วยการใช้ AI วิธีนี้จะคาดการณ์โอกาสที่ลูกค้าจะอยู่บ้านจากบันทึกการใช้ชีวิต (เช่น ข้อมูลการใช้ไฟฟ้า) โดยคำนึงถึงความเป็นส่วนตัว และเสนอเวลานัดหมายที่เหมาะสมที่สุด

ผลการทดลองนี้ได้ข้อมูลที่น่าทึ่งว่า อัตราการจัดส่งที่ไม่สำเร็จลดลง ประมาณ 90% ชั่วคราว ความคาดหวังสูงต่อการนำเทคโนโลยีการคาดการณ์ของ AI มาใช้จริงเพื่อแก้ไขปัญหาการจัดส่งซ้ำ

จากกรณีตัวอย่างของ Daikin, Nittsu และ Yamato ชี้ให้เห็นว่าโลจิสติกส์กำลังเปลี่ยนผ่านจากอุตสาหกรรมที่ใช้แรงงานเข้มข้นไปสู่ อุตสาหกรรมที่ใช้เครื่องมือและเทคโนโลยี การลงทุนใน AI และหุ่นยนต์ ซึ่งได้รับแรงผลักดันจากวิกฤตการขาดแคลนแรงงาน กำลังนำไปสู่การสร้างเครือข่ายโลจิสติกส์ที่ยั่งยืนและมีผลิตภาพสูง

ในอนาคต ความสามารถในการแข่งขันขององค์กรจะไม่ใช่แค่ความสามารถในการขนส่ง แต่การทำ DX จะเป็นปัจจัยที่สำคัญอย่างยิ่ง