ອຸດສາຫະກຳການຂົນສົ່ງຂອງໄທ ກຳລັງຖືກບີບໃຫ້ມີການອອກແບບລະບົບການຈັດສົ່ງ ແລະ ການບໍລິຫານຈັດການສາງສິນຄ້າໃໝ່ ໂດຍມີພື້ນຖານມາຈາກການພັດທະນາ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງ EEC (ເຂດພັດທະນາພິເສດພາກຕາເວັນອອກ) ແລະ ການເພີ່ມຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການເຊື່ອມຕໍ່ທາງລົດໄຟ ແລະ ທ່າເຮືອທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ລະຫວ່າງ ໄທ-ລາວ-ຈີນ. ສະພາບການຈະລາຈອນທີ່ແອອັດຢ່າງໜັກໃນເຂດບາງກອກ, ຄ່າເຊື້ອເພີງ ແລະ ຄ່າແຮງງານທີ່ສູງຂຶ້ນ, ລວມເຖິງພາລະຄ່າໄຟຟ້າໃນສາງສິນຄ້າທີ່ມີການຄວບຄຸມອຸນຫະພູມ ແມ່ນປັດໄຈທີ່ເຮັດໃຫ້ສາມາດອະທິບາຍເຖິງຄວາມຄຸ້ມຄ່າໃນການລົງທຶນ (ROI) ດ້ານການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດສັນລົດຂົນສົ່ງ, ການຫັນປ່ຽນສາງສິນຄ້າສູ່ລະບົບດິຈິຕອນ ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການສິນຄ້າໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ໃນທາງກົງກັນຂ້າມ, ການໄດ້ຮັບສິດທິປະໂຫຍດຈາກ BOI ແລະ ການປະຕິບັດຕາມ PDPA ເປັນປະເດັນສຳຄັນ ແຕ່ການພິຈາລະນາຄວາມສາມາດໃນການນຳໃຊ້ ແລະ ການຈັດການທາງກົດໝາຍນັ້ນ ຕ້ອງມີການກວດສອບເປັນລາຍກໍລະນີໄປ.

ບົດຄວາມນີ້ມີກຸ່ມເປົ້າໝາຍຫຼັກຄື ຜູ້ບໍລິຫານ, ຜູ້ຮັບຜິດຊອບໜ້າວຽກ ແລະ ຜູ້ຮັບຜິດຊອບດ້ານ DX ຂອງບໍລິສັດຂົນສົ່ງທີ່ດຳເນີນທຸລະກິດ 3PL ໃນປະເທດໄທ. ບົດຄວາມຈະນຳສະເໜີວິທີການເລີ່ມຕົ້ນນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດສົ່ງ, ການເຮັດໃຫ້ສາງສິນຄ້າເປັນລະບົບອັດຕະໂນມັດ ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການສິນຄ້າຢ່າງເປັນຮູບປະທຳ ໂດຍຈັດລຽງຕາມມຸມມອງການປະຕິບັດງານຕົວຈິງ ເຊັ່ນ: ແນວທາງການດຳເນີນງານແຍກຕາມກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use Case), ແຜນຜັງການດຳເນີນງານຈາກຂັ້ນຕອນ PoC ໄປສູ່ການນຳໃຊ້ຈິງ, ວິທີການຫຼີກລ່ຽງຄວາມຜິດພາດທີ່ພົບເລື້ອຍ, ຕະຫຼອດຈົນເຖິງປະເດັນດ້ານ BOI ແລະ PDPA. ເປົ້າໝາຍແມ່ນເພື່ອໃຫ້ຜູ້ອ່ານສາມາດຕັດສິນໃຈກ້າວທຳອິດໃນການນຳ AI ມາໃຊ້ໃຫ້ເໝາະສົມກັບບັນຫາຂອງບໍລິສັດຕົນເອງໄດ້ຫຼັງຈາກອ່ານບົດຄວາມນີ້ຈົບ.

ໃນອຸດສາຫະກຳການຂົນສົ່ງຂອງໄທ, ຄວາມກົດດັນໃນການປັບໂຄງສ້າງການຂົນສົ່ງກຳລັງເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ໂດຍມີພື້ນຖານມາຈາກການພັດທະນາ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງ EEC ແລະ ການເພີ່ມຄວາມເຂັ້ມແຂງໃນການ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ ທາງລົດໄຟທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ໄທ-ລາວ-ຈີນ. ໃນຂະນະດຽວກັນ, ຂໍ້ຈຳກັດທາງໂຄງສ້າງທີ່ບໍ່ສາມາດລະເລີຍໄດ້ກໍຄື ພາວະການຈະລາຈອນແອອັດໃນເຂດບາງກອກທີ່ສົ່ງຜົນໃຫ້ຕົ້ນທຶນນ້ຳມັນ ແລະ ຄ່າແຮງງານເພີ່ມຂຶ້ນ, ຄ່າໄຟຟ້າສຳລັບສາງຄວບຄຸມອຸນຫະພູມທີ່ສູງຂຶ້ນ, ລວມເຖິງການເພິ່ງພາແຮງງານຕ່າງດ້າວໃນທົ່ວປະເທດໄທ. ຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບທີ່ສະສົມມາ ເຊິ່ງຍາກທີ່ຈະແກ້ໄຂໄດ້ດ້ວຍລະບົບ TMS/WMS ທີ່ມີຢູ່ເດີມນັ້ນ ເຮັດໃຫ້ຄວາມສົນໃຈໃນການນຳໃຊ້ AI ມາໃຊ້ໃນຂົງເຂດການຈັດສົ່ງ, ສາງສິນຄ້າ ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມຂຶ້ນ. ໃນບົດນີ້, ຈະຂໍສະຫຼຸບພື້ນຖານດັ່ງກ່າວໂດຍແບ່ງອອກເປັນສາມມຸມມອງ ຄື: ສະພາບແວດລ້ອມທາງການຕະຫຼາດ, ແຮງງານ ແລະ ລະບົບ.

ເຂດພັດທະນາເສດຖະກິດພາກຕາເວັນອອກຂອງໄທ (EEC) ແມ່ນໂຄງການລະດັບຊາດທີ່ກວມເອົາ 3 ແຂວງ ຄື: ສະເທີງເຊົາ, ຊົນບູລີ ແລະ ລະຍອງ. ອົງການ EEC (EECO) ໄດ້ຍົກໃຫ້ເຫັນໂຄງການສຳຄັນດ້ານການຂົນສົ່ງ ເຊັ່ນ: ໂຄງການລົດໄຟຄວາມໄວສູງເຊື່ອມຕໍ່ 3 ສະໜາມບິນ (ດອນເມືອງ—ສຸວັນນະພູມ—ອູ່ຕະເພົາ), ທ່າເຮືອແຫຼມສະບັງ ເຟສ 3, ທ່າເຮືອມາດຕະພຸດ ເຟສ 3 ແລະ ສະໜາມບິນອູ່ຕະເພົາ-ເມືອງການບິນ. ກຸ່ມອຸດສາຫະກຳເປົ້າໝາຍຍັງລວມເຖິງ "Aviation and Logistics" ເຊິ່ງເປັນໂຄງສ້າງທີ່ເນັ້ນການເສີມສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໃຫ້ແກ່ການຂົນສົ່ງທາງອາກາດ, ທາງທະເລ ແລະ ທາງບົກໄປພ້ອມໆກັນ.

ໃນຂະນະດຽວກັນ, ໃນບັນດາແຜນການທີ່ເອີ້ນກັນຢ່າງກວ້າງຂວາງວ່າ "ລົດໄຟຈີນ-ໄທ", ໂຄງການທີ່ມີຄວາມຄືບໜ້າຢ່າງເປັນທາງການໃນປັດຈຸບັນແມ່ນລົດໄຟຄວາມໄວສູງໄທ-ຈີນ ເສັ້ນທາງ Bangkok–Nong Khai. ຕາມການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຂອງລັດຖະບານໄທ, ນັບຮອດວັນທີ 25 ມັງກອນ 2026 ຄວາມຄືບໜ້າຂອງໄລຍະທີ 1 ຢູ່ທີ່ປະມານ 51.74% ແລະ ໄລຍະທີ 2 ໄດ້ຮັບການອະນຸມັດໃນເດືອນກຸມພາ 2025. ສິ່ງທີ່ສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ການຂົນສົ່ງສິນຄ້າແມ່ນຂົວລົດໄຟແຫ່ງໃໝ່ Nong Khai–Vientiane ເຊິ່ງລັດຖະບານໄທໄດ້ປະຊາສຳພັນວ່າຈະດຳເນີນການເພື່ອສະໜັບສະໜູນການເຕີບໂຕຂອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າທາງລົດໄຟລະຫວ່າງ Thailand–Laos–China. ສະນັ້ນ, ຜົນກະທົບຕໍ່ພາກປະຕິບັດຕົວຈິງ ຈຶ່ງຄວນເບິ່ງໃນທິດທາງທີ່ການເຊື່ອມຕໍ່ທາງລົດໄຟ ແລະ ທ່າເຮືອລະຫວ່າງໄທ-ລາວ-ຈີນ ໄດ້ຮັບການເສີມສ້າງຄວາມເຂັ້ມແຂງໂດຍລວມ ຫຼາຍກວ່າການເບິ່ງພຽງແຕ່ "ລົດໄຟຈີນ-ໄທ" ຢ່າງດຽວ.

ການປັບປ່ຽນໂຄງສ້າງນີ້ ສາມາດສະຫຼຸບການປ່ຽນແປງທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນກັບບໍລິສັດຂົນສົ່ງໄດ້ດັ່ງນີ້:

• ການແຈກຢາຍປະລິມານການຂົນສົ່ງໃໝ່: ຄາດວ່າການຂົນສົ່ງສິນຄ້າທາງຖະໜົນຈະມີການເຕີບໂຕສະເລ່ຍ 2-3% ຕໍ່ປີ ໃນຂະນະທີ່ມີແຮງກົດດັນໃຫ້ປ່ຽນໄປໃຊ້ທາງລົດໄຟ ແລະ ທ່າເຮືອຫຼາຍຂຶ້ນ
• ເສັ້ນທາງທີ່ມີຄວາມຊັບຊ້ອນຫຼາຍຂຶ້ນ: ການຂົນສົ່ງແບບຫຼາຍຈຸດທີ່ປະສົມປະສານລະຫວ່າງທ່າເຮືອ, ນິຄົມອຸດສາຫະກຳ ແລະ ເຂດຕົວເມືອງມີເພີ່ມຂຶ້ນ ເຮັດໃຫ້ການວາງແຜນການຂົນສົ່ງດ້ວຍມືບໍ່ສາມາດຮອງຮັບໄດ້ອີກຕໍ່ໄປ
• ຄວາມຕ້ອງການຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງເວລາສົ່ງມອບ: ຜູ້ສົ່ງສິນຄ້າທີ່ຢູ່ໃນປາຍທາງຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງລະດັບໂລກ ມີຄວາມຕ້ອງການໃຫ້ຫຼຸດຜ່ອນໄລຍະເວລາ (Lead time) ແລະ ເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງໃຫ້ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ

ການເບິ່ງວ່າເປັນ "ແຮງກົດດັນໃນການປັບໂຄງສ້າງການຂົນສົ່ງ" ແລະ "ຄວາມຕ້ອງການເພີ່ມປະສິດທິພາບໃນການຂົນສົ່ງ ແລະ ຄັງສິນຄ້າ" ແມ່ນທັດສະນະທີ່ສອດຄ່ອງກັບຂໍ້ມູນທີ່ເປີດເຜີຍໃນປັດຈຸບັນ ຫຼາຍກວ່າການເບິ່ງວ່າເປັນການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງປະລິມານສິນຄ້າໃນຂະໜາດທີ່ບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ. ໃນພາກຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະເຈາະເລິກເຖິງໂຄງສ້າງແຮງງານ ແລະ ຕົ້ນທຶນຂອງຕະຫຼາດ 3PL ໃນໄທ ທີ່ຕ້ອງຮັບມືກັບການປ່ຽນແປງຂອງສະພາບແວດລ້ອມນີ້.

ມາຮອດເດືອນສິງຫາ 2025, ປະເທດໄທມີແຮງງານຕ່າງດ້າວຫຼາຍກວ່າ 4,03 ລ້ານຄົນທີ່ກຳລັງເຮັດວຽກຢູ່, ເຊິ່ງສ່ວນໃຫຍ່ແມ່ນມາຈາກປະເທດເພື່ອນບ້ານ (ມຽນມາ, ກຳປູເຈຍ, ລາວ ແລະ ອື່ນໆ). ເຖິງແມ່ນວ່າໃນລະດັບປະເທດຈະມີອັດຕາການເພິ່ງພາອາໄສທີ່ສູງຫຼາຍ, ແຕ່ຍັງບໍ່ມີການເປີດຕົວ ຫຼື Launch ຕົວເລກອັດຕາສ່ວນຢ່າງເປັນທາງການສຳລັບຂະແໜງການຂົນສົ່ງໂດຍສະເພາະ. ດັ່ງນັ້ນ, ໃນບົດຄວາມນີ້ຈະຂໍສະຫຼຸບພຽງແຕ່ວ່າ ປະເທດໄທໂດຍລວມມີການເພິ່ງພາແຮງງານຕ່າງດ້າວສູງ ແລະ ພື້ນທີ່ສາງສິນຄ້າ ຫຼື ການຈັດສົ່ງສິນຄ້າກໍໄດ້ຮັບຜົນກະທົບຈາກປັດໄຈດັ່ງກ່າວເຊັ່ນກັນ. ມີລາຍງານວ່າ ຄວາມຕ້ອງການໃນການຈ້າງງານພາຍນອກ (Outsourcing) ໃຫ້ກັບ 3PL (Third-party Logistics) ມີທ່າອ່ຽງເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ຍ້ອນຄວາມຕ້ອງການຈາກຜູ້ປະກອບການໃນຂະແໜງລົດຍົນ, ຊິ້ນສ່ວນເອເລັກໂຕຣນິກ, ອາຫານ ແລະ ທຸລະກິດທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບ EC.

ສະພາບຄວາມເປັນຈິງຂອງກຳລັງແຮງງານ

• ໂຄງສ້າງຂອງພະນັກງານໃນໜ້າວຽກຂົນສົ່ງມີທ່າອ່ຽງສອດຄ່ອງກັບແນວໂນ້ມການເພິ່ງພາແຮງງານຕ່າງດ້າວຂອງປະເທດໄທໂດຍລວມ
• ມີທ່າອ່ຽງທີ່ຊ່ອງວ່າງລະຫວ່າງຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ການສະໜອງແຮງງານໃນຊ່ວງລະດູການທີ່ມີວຽກຫຼາຍ ແລະ ວຽກໜ້ອຍມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນຫຼາຍ, ເຮັດໃຫ້ການປັບປ່ຽນຈຳນວນພະນັກງານກາຍເປັນບັນຫາດ້ານການບໍລິຫານຈັດການທີ່ມັກພົບເຫັນໃນໜ້າວຽກຕົວຈິງ
• ໃນໜ້າວຽກມີການໃຊ້ພາສາໄທ, ພາສາອັງກິດ ແລະ ພາສາຂອງປະເທດເພື່ອນບ້ານປົນກັນ, ເຮັດໃຫ້ຄວາມຖືກຕ້ອງໃນການສື່ສານຄຳສັ່ງມັກຈະຂຶ້ນກັບບຸກຄົນ (ເນື່ອງຈາກບໍ່ສາມາດຢືນຢັນອັດຕາສ່ວນຢ່າງເປັນທາງການໃນລະດັບປະເທດໄດ້, ຈຶ່ງຈຳເປັນຕ້ອງອ່ານໂດຍຖືວ່າເປັນປະເດັນທີ່ມາຈາກການສອບຖາມຂໍ້ມູນຈາກໜ້າວຽກຕົວຈິງ)

ສະພາບຄວາມເປັນຈິງຂອງໂຄງສ້າງຕົ້ນທຶນ

• ໃນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າທາງບົກ, ໂຄງສ້າງທີ່ມີອັດຕາສ່ວນຕົ້ນທຶນນ້ຳມັນເຊື້ອໄຟ ແລະ ຄ່າແຮງງານສູງ ແມ່ນຖືກລະບຸໄວ້ຊ້ຳໆໃນບົດລາຍງານອຸດສາຫະກຳຂອງສະຖາບັນການເງິນ
• ສະພາບການຈະລາຈອນຕິດຂັດໃນບາງກອກ ໄດ້ຖືກລາຍງານໃນ TomTom Traffic Index 2025 ວ່າ ມີລະດັບຄວາມແອອັດສະເລ່ຍ 67,9%, ໃຊ້ເວລາສະເລ່ຍ 22 ນາທີ 59 ວິນາທີຕໍ່ໄລຍະທາງ 10 ກິໂລແມັດ ແລະ ມີເວລາທີ່ສູນເສຍໄປໃນຊ່ວງເວລາເລັ່ງດ່ວນເຖິງ 115 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ປີ ເຊິ່ງເປັນປັດໄຈທີ່ກົດດັນປະສິດທິພາບຂອງການຈັດສົ່ງສິນຄ້າໃນໄລຍະສຸດທ້າຍ (Last-mile delivery)
• ສາງສິນຄ້າແບບຄວບຄຸມອຸນຫະພູມ (ແຊ່ເຢັນ/ແຊ່ແຂງ) ເຖິງວ່າຈະໄດ້ຮັບການສະໜັບສະໜູນຈາກຄວາມຕ້ອງການດ້ານອາຫານ ແລະ ຢາປົວພະຍາດ, ແຕ່ກໍມີໂຄງສ້າງທີ່ຄ່າແຮງງານ ແລະ ຄ່າໄຟຟ້າທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນກຳລັງກົດດັນອັດຕາກຳໄລ

ພາຍໃຕ້ຂໍ້ຈຳກັດເຫຼົ່ານີ້, ຂີດຈຳກັດຂອງການດຳເນີນງານທີ່ຕ້ອງອາໄສແຮງງານຄົນມັກຈະເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ. ການເລືອກເສັ້ນທາງໂດຍອາໄສປະສົບການສ່ວນຕົວມັກຈະບໍ່ມີປະສິດທິພາບ ເນື່ອງຈາກບໍ່ສາມາດສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ແບບ Real-time ກ່ຽວກັບສະພາບການຈະລາຈອນໄດ້ ແລະ ການພະຍາຍາມແກ້ໄຂບັນຫາຄວາມຜັນຜວນຂອງຄວາມຕ້ອງການຕາມລະດູການ (ເຊັ່ນ: ສົງການ, ລອຍກະທົງ) ດ້ວຍວິທີການເຮັດວຽກດ້ວຍມື ມັກຈະນຳໄປສູ່ບັນຫາພະນັກງານເກີນ ຫຼື ຂາດແຄນ. ແຮງຈູງໃຈໃນການນຳ AI ມາໃຊ້ ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການຫຼຸດຕົ້ນທຶນເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ແມ່ນການປ່ຽນຄວາມບໍ່ແນ່ນອນທາງໂຄງສ້າງໃຫ້ກາຍເປັນ "ຕົວປ່ຽນທີ່ສາມາດຄາດຄະເນໄດ້". ໃນພາກຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະມາສະຫຼຸບວ່າລະບົບ TMS/WMS ໃນປັດຈຸບັນສາມາດຮອງຮັບໄດ້ເຖິງຂັ້ນໃດ ແລະ ຈະພົບກັບຂີດຈຳກັດໃນຈຸດໃດ.

ບໍລິສັດ 3PL ຫຼາຍແຫ່ງໃນໄທໄດ້ນຳໃຊ້ TMS (ລະບົບການຈັດການການຂົນສົ່ງ) ແລະ WMS (ລະບົບການຈັດການສາງສິນຄ້າ) ເຂົ້າໃນການດຳເນີນງານແລ້ວ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ມັກຈະມີສຽງສະທ້ອນຈາກໜ້າງານຢູ່ເລື້ອຍໆວ່າ "ຕິດຕັ້ງໄປແລ້ວແຕ່ການອັບເດດການຕັ້ງຄ່າກົດລະບຽບຕ່າງໆບໍ່ທັນການ" ຫຼື "ບໍ່ສາມາດຮັບມືກັບສະພາບການຈະລາຈອນຕິດຂັດ ຫຼື ການປ່ຽນແປງຂອງຄຳສັ່ງຊື້ທີ່ເກີດຂຶ້ນຢ່າງກະທັນຫັນໄດ້".

ຂໍ້ຈຳກັດຫຼັກຂອງລະບົບທີ່ມີຢູ່ນັ້ນມີ 3 ປະການດັ່ງນີ້:

• ຄວາມແຂງຕົວຂອງກົດລະບຽບ (Rule-based rigidity): TMS ແບບດັ້ງເດີມຈະຈັດສັນລົດຂົນສົ່ງຕາມກົດລະບຽບທີ່ຕັ້ງໄວ້ລ່ວງໜ້າ ເຮັດໃຫ້ຍາກທີ່ຈະຮັບມືກັບສະພາບການຈະລາຈອນຕິດຂັດຢ່າງກະທັນຫັນໃນບາງກອກ ຫຼື ປະລິມານສິນຄ້າທີ່ເພີ່ມຂຶ້ນຢ່າງໄວວາຈາກເຂດອຸດສາຫະກຳ EEC ໄດ້ໃນທັນທີ.
• ຂໍ້ມູນທີ່ຂາດຕອນ: ໃນຫຼາຍກໍລະນີ, TMS, WMS ແລະ ERP (ການວາງແຜນຊັບພະຍາກອນວິສາຫະກິດ) ເຮັດວຽກແຍກກັນ ແລະ ບໍ່ສາມາດເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນແບບ Real-time ໄດ້. ເມື່ອຂໍ້ມູນສິນຄ້າຄົງຄັງ, ການຂົນສົ່ງ ແລະ ການຮັບຄຳສັ່ງຊື້ຖືກແຍກສ່ວນ (Siloed), ມັນຈະບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງເງື່ອນໄຂເບື້ອງຕົ້ນທີ່ຈຳເປັນສຳລັບການເຮັດວຽກຂອງ AI ພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການ (Demand Forecasting AI) ໄດ້.
• ການຈັດການກໍລະນີຍົກເວັ້ນທີ່ອາໄສແຮງງານຄົນ: ກໍລະນີຍົກເວັ້ນຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: ການຊັກຊ້າ, ການສົ່ງຄືນສິນຄ້າ ຫຼື ອຸນຫະພູມຜິດປົກກະຕິ ຍັງຕ້ອງໄດ້ຮັບການຈັດການດ້ວຍມືໂດຍພະນັກງານ ເຊິ່ງນຳໄປສູ່ການເພິ່ງພາຕົວບຸກຄົນ ແລະ ເກີດຂໍ້ຜິດພາດໄດ້ງ່າຍ.

ເຫດຜົນທີ່ຄວາມຄາດຫວັງຕໍ່ AI ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ແມ່ນຍ້ອນຄວາມເປັນໄປໄດ້ໃນການແກ້ໄຂບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ດ້ວຍວິທີການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍຂໍ້ມູນ (Data-driven). ໂດຍສະເພາະ, ຄາດຫວັງວ່າຈະໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດດັ່ງຕໍ່ໄປນີ້:

• ຄຳນວນເສັ້ນທາງການຂົນສົ່ງໃໝ່ແບບ Real-time ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍນ້ຳມັນ ແລະ ເວລາໃນການຂົນສົ່ງ.
• ຫຼຸດຜ່ອນການຂາດແຄນສິນຄ້າ ຫຼື ສິນຄ້າລົ້ນສະຕັອກ ດ້ວຍການພະຍາກອນຄວາມຕ້ອງການທີ່ປະສານຂໍ້ມູນການຂົນສົ່ງໃນອະດີດເຂົ້າກັບປັດໄຈພາຍນອກ.
• ຫຼຸດຜ່ອນການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍມືໃນຂະບວນການພິທີການພາສີ ໂດຍການນຳໃຊ້ OCR ເອກະສານທີ່ໃຊ້ Multimodal AI.

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, AI ບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ຈະມາ "ທົດແທນ" ລະບົບທີ່ມີຢູ່ ແຕ່ຈະສ້າງມູນຄ່າໄດ້ກໍຕໍ່ເມື່ອມີການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ TMS/WMS ເທົ່ານັ້ນ. ໃນພາກຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະມາເບິ່ງກັນຢ່າງລະອຽດວ່າຄວນເລີ່ມຕົ້ນຈາກກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use case) ໃດກ່ອນ.

ໃນຂະແໜງການຂົນສົ່ງຂອງໄທ, ຂົງເຂດທີ່ AI ສາມາດສ້າງມູນຄ່າໄດ້ຢ່າງແທ້ຈິງມີທ່າອ່ຽງທີ່ຈະແບ່ງອອກເປັນສາມດ້ານຫຼັກໆ ຄື: ການຈັດສັນລົດຂົນສົ່ງ ແລະ ການປັບປຸງເສັ້ນທາງໃຫ້ເໝາະສົມ, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການເຮັດວຽກພາຍໃນສາງສິນຄ້າ ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ລວມເຖິງການບໍລິຫານຈັດການລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມເຢັນ (Cold Chain) ແລະ ການດຳເນີນເອກະສານດ້ານພາສີ. ເນື່ອງຈາກລັກສະນະຂອງແຕ່ລະບັນຫາແຕກຕ່າງກັນ, ຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI) ຈຶ່ງຂຶ້ນຢູ່ກັບວ່າຈະເລີ່ມຕົ້ນຈາກຈຸດໃດ. ໃນຫົວຂໍ້ H3 ຕໍ່ໄປນີ້, ຈະອະທິບາຍວິທີການນຳໃຊ້ຕົວຈິງ ແລະ ຂໍ້ຄວນລະວັງໃນແຕ່ລະກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use Case) ຕາມລຳດັບ.

ໃນເຂດຕົວເມືອງບາງກອກ ແລະ ນິຄົມອຸດສາຫະກຳ EEC ໃນແຂວງຊົນບູລີ, ສະພາບການຈະລາຈອນແອອັດ ແລະ ການຂົນສົ່ງຫຼາຍຈຸດໝາຍປາຍທາງໄດ້ກາຍເປັນບັນຫາທີ່ຊັບຊ້ອນ ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຂັບຂີ່ສ່ວນຫຼາຍຕ້ອງຕັດສິນໃຈເລືອກເສັ້ນທາງທີ່ດີທີ່ສຸດໂດຍອີງໃສ່ປະສົບການສ່ວນຕົວເທົ່ານັ້ນ. ຄວາມບໍ່ມີປະສິດທິພາບນີ້ ເປັນປັດໄຈທີ່ເຮັດໃຫ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານນໍ້າມັນ ແລະ ຄ່າລ່ວງເວລາເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ.

ການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າມາຊ່ວຍໃນການຈັດສັນລົດຂົນສົ່ງ ແລະ ການປັບເສັ້ນທາງໃຫ້ເໝາະສົມທີ່ສຸດ (AI配車・ルート最適化) ແມ່ນກໍລະນີການນຳໃຊ້ (Use case) ທີ່ສາມາດແກ້ໄຂບັນຫາທາງໂຄງສ້າງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ໂດຍກົງ.

ບັນຫາຫຼັກທີ່ AI ສາມາດແກ້ໄຂໄດ້

• ການລວມເອົາການຄາດການສະພາບຈະລາຈອນ: ນຳເອົາຂໍ້ມູນສະພາບຖະໜົນຫົນທາງໃນແຕ່ລະຊ່ວງເວລາ, ວັນໃນອາທິດ ແລະ ລະດູຝົນ ມາສະທ້ອນໃນຕົວແບບ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດຮັກສາຊ່ວງເວລາການຈັດສົ່ງ (Time Window) ໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ
• ການປັບເສັ້ນທາງໃຫ້ເໝາະສົມທີ່ສຸດສຳລັບຫຼາຍຈຸດໝາຍ: ຄຳນວນຈຸດຈັດສົ່ງສິນຄ້າຕັ້ງແຕ່ຫຼັກສິບເຖິງຫຼັກຮ້ອຍຈຸດພ້ອມກັນ, ເພີ່ມອັດຕາການບັນທຸກຂອງລົດໃຫ້ສູງຂຶ້ນ ພ້ອມທັງຫຼຸດໄລຍະທາງໃນການເດີນທາງ
• ການຈັດສັນລົດຂົນສົ່ງໃໝ່ແບບເຄື່ອນໄຫວ: ໃນກໍລະນີທີ່ມີຄຳສັ່ງຊື້ໃໝ່ ຫຼື ມີການຍົກເລີກເກີດຂຶ້ນໃນລະຫວ່າງການຈັດສົ່ງ, ລະບົບສາມາດຄຳນວນເສັ້ນທາງໃໝ່ໄດ້ແບບ Real-time

ຈຸດທີ່ຄວນພິຈາລະນາໃນຄວາມເປັນຈິງເມື່ອນຳໃຊ້

• ຕ້ອງມີການເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນລະຫວ່າງ GPS Tracker ແລະ TMS ເປັນພື້ນຖານ. ຄວນເຮັດໃຫ້ຮູບແບບການສະກັດຂໍ້ມູນຈາກລະບົບເດີມມີມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ດຽວກັນກ່ອນ
• ຂໍ້ມູນທີ່ຢູ່ທີ່ມີທັງພາສາໄທ ແລະ ພາສາອັງກິດປົນກັນ ຈຳເປັນຕ້ອງໄດ້ຮັບການເຮັດໃຫ້ເປັນມາດຕະຖານ (Normalization). ການນຳໃຊ້ Multi-lingual NLP ເຂົ້າມາຊ່ວຍໃນການແຍກສ່ວນທີ່ຢູ່ (Address Parsing) ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະຊ່ວຍເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງໄດ້
• ໃນຂັ້ນຕອນ PoC, ຄວນຈຳກັດຂອບເຂດພຽງແຕ່ບາງພື້ນທີ່ ຫຼື ປະເພດລົດບາງຊະນິດເທົ່ານັ້ນ ແລະ ດຳເນີນການວັດແທກຜົນໃນໄລຍະເວລາປະມານ 2 ອາທິດ

ການແບ່ງສ່ວນກັບພາກສ່ວນຖັດໄປ

ປະສິດທິພາບໃນການເກັບສິນຄ້າ (Picking) ພາຍໃນສາງ ແລະ ການຄາດການຄວາມຕ້ອງການຈະຖືກກ່າວເຖິງໃນພາກສ່ວນຖັດໄປ. ການປັບເສັ້ນທາງການຂົນສົ່ງໃຫ້ເໝາະສົມທີ່ສຸດນັ້ນ ຈະເນັ້ນໃສ່ການຂົນສົ່ງຂາອອກ (Outbound) ຈາກ "ປະຕູສາງໄປເຖິງຈຸດໝາຍປາຍທາງ" ເທົ່ານັ້ນ.

ການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າມາປັບເສັ້ນທາງໃນໄລຍະ Last-mile ຖືເປັນໜຶ່ງໃນກໍລະນີການນຳໃຊ້ທີ່ສາມາດເຫັນຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (AI ROI) ໄດ້ຢ່າງຊັດເຈນ ເນື່ອງຈາກມັນສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ 3 ຕົວຊີ້ວັດພ້ອມກັນ ຄື: ການຫຼຸດຄ່າໃຊ້ຈ່າຍດ້ານນໍ້າມັນ, ການຫຼຸດໄລຍະເວລາໃນການຈັດສົ່ງ (Lead time) ແລະ ການເພີ່ມຄວາມເພິ່ງພໍໃຈຂອງລູກຄ້າ.

ໃນການເຮັດວຽກຢູ່ສາງສິນຄ້າ, ສິ່ງທີ່ສິ້ນເປືອງຕົ້ນທຶນ ແລະ ເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນການເກັບສິນຄ້າ (Picking). ໄລຍະທາງການຍ່າງຂອງພະນັກງານທີ່ຕ້ອງຍ່າງໄປມາລະຫວ່າງຊັ້ນວາງສິນຄ້ານັ້ນ ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງແປກທີ່ອາດຈະມີໄລຍະທາງເຖິງຫຼາຍກິໂລແມັດຕໍ່ໜຶ່ງກະທຳງານ. ການນຳໃຊ້ AI ເຂົ້າມາຊ່ວຍໃນການປັບປຸງການເກັບສິນຄ້າໃຫ້ມີປະສິດທິພາບສູງສຸດນັ້ນ ຈະເຮັດການວິເຄາະຂໍ້ມູນຄຳສັ່ງຊື້ແບບ Real-time ແລະ ປັບປ່ຽນຄຳສັ່ງການເຮັດວຽກແບບເຄື່ອນໄຫວ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດເກັບສິນຄ້າໄດ້ດ້ວຍເສັ້ນທາງທີ່ສັ້ນທີ່ສຸດ.

ວິທີການຫຼັກໃນການປັບປຸງການເກັບສິນຄ້າດ້ວຍ AI

• Zone Batch Picking: ລວມຄຳສັ່ງຊື້ຫຼາຍລາຍການເຂົ້າດ້ວຍກັນເພື່ອໃຫ້ສຳເລັດພາຍໃນເຂດດຽວ, ເຊິ່ງຊ່ວຍຫຼຸດໄລຍະທາງໃນການເຄື່ອນທີ່
• Slotting Optimization: ແນະນຳໃຫ້ຈັດວາງ SKU ທີ່ມີຄວາມຖີ່ໃນການຂົນສົ່ງສູງຄືນໃໝ່ ໃຫ້ຢູ່ໃກ້ກັບເສັ້ນທາງການເກັບສິນຄ້າ
• Computer Vision Integration: ການນຳກ້ອງຖ່າຍຮູບມາເຮັດວຽກຮ່ວມກັບ Multimodal AI ເພື່ອຊ່ວຍກວດຈັບການເກັບສິນຄ້າຜິດພາດ ຫຼື ສິນຄ້າເສຍຫາຍໂດຍອັດຕະໂນມັດ

ການນຳໃຊ້ AI ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ (Demand Forecasting AI) ເປັນຂະແໜງການທີ່ຄາດຫວັງຜົນໄດ້ຮັບໃນການຄວບຄຸມທັງບັນຫາສິນຄ້າຄົງຄັງຫຼາຍເກີນໄປ ແລະ ບັນຫາສິນຄ້າຂາດສະຕັອກ. ໃນຕະຫຼາດຂາຍຍ່ອຍ ແລະ EC ຂອງໄທ, ຄວາມຕ້ອງການມັກຈະກະຈຸກຕົວຢູ່ໃນຊ່ວງໄລຍະເວລາການຫຼຸດລາຄາ ແລະ ວັນພັກຜ່ອນ (ເຊັ່ນ: ສົງການ, ລອຍກະທົງ). ການນຳຮູບແບບຕາມລະດູການເຫຼົ່ານີ້ມາຮຽນຮູ້ໃນ Model ໂດຍການລວມເຂົ້າກັບຂໍ້ມູນ ERP, TMS ແລະ POS ຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດເພີ່ມຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງປະລິມານການສັ່ງຊື້ໄດ້.

ເງື່ອນໄຂໃນການເຮັດໃຫ້ AI ຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງມີປະສິດທິພາບ

• ຕ້ອງມີການຈັດກຽມຂໍ້ມູນການຂົນສົ່ງ, ການສົ່ງຄືນ ແລະ ການຂາດສະຕັອກ ຍ້ອນຫຼັງ 2-3 ປີ
• ການອອກແບບ Feature Store ທີ່ສາມາດນຳເອົາຂໍ້ມູນພາຍນອກ ເຊັ່ນ: ຂໍ້ມູນໂປຣໂມຊັນ ແລະ ຂໍ້ມູນສະພາບອາກາດ ເຂົ້າມາປະມວນຜົນໄດ້
• ການຈັດກຽມ API ເພື່ອເຊື່ອມຕໍ່ຜົນການຄາດຄະເນໄປຍັງ WMS ຫຼື ລະບົບການສັ່ງຊື້ໂດຍອັດຕະໂນມັດ

ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ໃນໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນຄວນຫຼີກລ່ຽງການນຳໃຊ້ຄ່າທີ່ຄາດຄະເນຈາກ Model ໄປໃຊ້ໃນການສັ່ງຊື້ໂດຍກົງ. ຄວນມີການສ້າງກົນໄກ HITL (Human-in-the-Loop) ໂດຍການເພີ່ມຂັ້ນຕອນໃຫ້ຜູ້ຊື້ ຫຼື ຜູ້ຮັບຜິດຊອບສາງສິນຄ້າໄດ້ກວດສອບ ແລະ ອະນຸມັດຄ່າທີ່ຄາດຄະເນນັ້ນກ່ອນ, ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍໃຫ້ສາມາດຮັບມືກັບການຄາດຄະເນທີ່ຜິດພາດ ຫຼື ບໍ່ຖືກຕ້ອງໄດ້.

ໃນອຸດສາຫະກຳການຂົນສົ່ງຂອງໄທ, ການຈັດການລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມເຢັນ (Cold Chain) ແລະ ການດຳເນີນເອກະສານພາສີ ແມ່ນຂົງເຂດທີ່ຕ້ອງການຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ຄວາມໄວເປັນພິເສດ. ການນຳໃຊ້ AI ສາມາດຊ່ວຍອັດຕະໂນມັດໃນວຽກງານການກວດສອບ ແລະ ຢືນຢັນທີ່ຜ່ານມາຕ້ອງອາໄສບຸກຄົນເປັນຫຼັກໄດ້ຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ.

ການນຳໃຊ້ AI ກັບການຕິດຕາມລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມເຢັນ

ໃນການຂົນສົ່ງອາຫານສົດ, ຢາ ແລະ ຊິ້ນສ່ວນເອເລັກໂຕຣນິກ, ການປ່ຽນແປງຂອງອຸນຫະພູມ ແລະ ຄວາມຊຸ່ມຊື່ນຈະສົ່ງຜົນໂດຍກົງຕໍ່ການສູນເສຍຄຸນນະພາບ. ການນຳໃຊ້ເຊັນເຊີ IoT ຮ່ວມກັບ AI ສາມາດຄາດຫວັງຜົນໄດ້ຮັບດັ່ງນີ້:

• ປະມວນຜົນຂໍ້ມູນອຸນຫະພູມແບບ Real-time ດ້ວຍ Edge AI ແລະ ແຈ້ງເຕືອນທັນທີເມື່ອຄ່າເກີນກຳນົດ
• ກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງອຸປະກອນເຮັດຄວາມເຢັນໃນຮູບແບບການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດການ (Predictive Maintenance) ຈາກຮູບແບບຄວາມຜິດປົກກະຕິໃນອະດີດ
• ເຊື່ອມຕໍ່ການແຈ້ງເຕືອນຜ່ານມືຖືຫາຄົນຂັບລົດ ແລະ ແຜງຄວບຄຸມ (Dashboard) ຂອງຜູ້ບໍລິຫານໂດຍອັດຕະໂນມັດ

ຕະຫຼາດລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມເຢັນໃນໄທມີຄວາມຕ້ອງການສູງໃນດ້ານການສົ່ງອອກສິນຄ້າກະເສດ ແລະ ການກະຈາຍສິນຄ້າອາຫານໃນເຂດເມືອງຫຼວງບາງກອກ, ລວມທັງມີທ່າອ່ຽງການນຳໃຊ້ທີ່ເພີ່ມທະວີຂຶ້ນເລື້ອຍໆ ໃນກຸ່ມອຸດສາຫະກຳປຸງແຕ່ງອາຫານພາຍໃນເຂດ EEC. ຖ້ານຳໃຊ້ Multimodal AI ຈະສາມາດກວດຫາຄວາມຜິດປົກກະຕິໂດຍການລວມຂໍ້ມູນຈາກເຊັນເຊີ ແລະ ຂໍ້ມູນຮູບພາບ (ວິດີໂອຈາກກ້ອງພາຍໃນຕູ້ສິນຄ້າ) ເຂົ້າດ້ວຍກັນໄດ້.

ການເຮັດອັດຕະໂນມັດໃຫ້ກັບ OCR ເອກະສານພາສີ

ໃນການຂົນສົ່ງລະຫວ່າງປະເທດທີ່ກວມເອົາໄທ, ລາວ ແລະ ກຳປູເຈຍ, ຈະມີເອກະສານຫຼາຍປະເພດເກີດຂຶ້ນ ເຊັ່ນ: ໃບແຈ້ງໜີ້ (Invoice), ໃບລາຍການບັນຈຸຫີບຫໍ່ (Packing List) ແລະ ໃບຢັ້ງຢືນແຫຼ່ງກຳເນີດສິນຄ້າ. ເນື່ອງຈາກພາສາ ແລະ ຮູບແບບຂອງເອກະສານແຕ່ລະຊະນິດມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນ, ການກວດສອບດ້ວຍມືຈຶ່ງມັກເກີດຂໍ້ຜິດພາດໄດ້ງ່າຍ.

ການນຳໃຊ້ OCR Engine ທີ່ຝັງລະບົບ Multilingual NLP ຈະຊ່ວຍໃຫ້:

• ອ່ານເອກະສານທີ່ມີພາສາໄທ, ພາສາຈີນ ແລະ ພາສາອັງກິດປົນກັນໄດ້ໃນຄັ້ງດຽວ
• ສະກັດຂໍ້ມູນ HS Code ຫຼື ຈຳນວນເງິນໂດຍອັດຕະໂນມັດ ແລະ ໂອນຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ERP
• ຫຼຸດອັດຕາການປະຕິເສດເອກະສານໂດຍການກວດຫາຄວາມບໍ່ຄົບຖ້ວນໃນການບັນທຶກຂໍ້ມູນໂດຍອັດຕະໂນມັດ

ໃນພາກຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຈະອະທິບາຍວິທີການກະກຽມຂໍ້ມູນເພື່ອສະໜັບສະໜູນການນຳໃຊ້ AI ເຫຼົ່ານີ້.

ກ່ອນທີ່ຈະນຳ AI ມາໃຊ້ໃນໜ້າວຽກດ້ານການຂົນສົ່ງ, ການກຽມຄວາມພ້ອມທັງດ້ານ "ຂໍ້ມູນ" ແລະ "ການອອກແບບຂະບວນການເຮັດວຽກ" ແມ່ນປັດໄຈທີ່ຕັດສິນຄວາມສຳເລັດ. ບໍ່ວ່າຈະໃຊ້ໂມເດວທີ່ດີເລີດພຽງໃດ, ຖ້າຂໍ້ມູນທີ່ປ້ອນເຂົ້າໄປເປັນແບບກະແຈກກະຈາຍ ກໍຈະບໍ່ໄດ້ຄວາມແມ່ນຍຳ. ນອກຈາກນີ້, ຖ້າປ່ອຍໃຫ້ KPI ຍັງບໍ່ຈະແຈ້ງໃນຂະນະທີ່ດຳເນີນການ PoC (ການພິສູດແນວຄວາມຄິດ), ມັນຈະເຮັດໃຫ້ບໍ່ສາມາດວັດແທກຜົນໄດ້ ແລະ ມັກຈະເຮັດໃຫ້ການຕັດສິນໃຈດ້ານການລົງທຶນຢຸດສະງັກ.

ໃນຫົວຂໍ້ H3 ຕໍ່ໄປນີ້, ພວກເຮົາຈະອະທິບາຍຢ່າງລະອຽດກ່ຽວກັບວິທີການສະກັດຂໍ້ມູນຈາກ TMS, WMS ແລະ ERP (Enterprise Resource Planning) ລວມເຖິງວິທີການດຳເນີນການປັບປຸງຂະບວນການເຮັດວຽກຢ່າງເປັນຮູບປະທຳ.

ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຂົນສົ່ງ ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການໂດຍໃຊ້ AI ຈະບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຫາກປາສະຈາກຂໍ້ມູນທີ່ມີຄຸນນະພາບ. ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການສຳຫຼວດວ່າ "ຂໍ້ມູນທີ່ນຳມາໃຊ້ງານໄດ້ນັ້ນຢູ່ໃສ".

ໃນບໍລິສັດ 3PL ທີ່ປະເທດໄທ, ມັກຈະພົບເຫັນກໍລະນີທີ່ TMS, WMS ແລະ ERP ເຮັດວຽກໂດຍຜູ້ໃຫ້ບໍລິການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ. ຖ້າລະບົບເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ໄດ້ເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ຜົນການຂົນສົ່ງ, ການເຄື່ອນໄຫວຂອງສິນຄ້າຄົງຄັງ ແລະ ປະຫວັດການສັ່ງຊື້ຈະກະຈັດກະຈາຍ, ເຮັດໃຫ້ບໍ່ສາມາດສ້າງຊຸດຂໍ້ມູນແບບປະສົມປະສານທີ່ຈຳເປັນສຳລັບການຮຽນຮູ້ຂອງແບບຈຳລອງ AI ໄດ້.

ແຫຼ່ງຂໍ້ມູນ ແລະ ລາຍການທີ່ຄວນກວດສອບກ່ອນ

• TMS (ການຈັດການການຂົນສົ່ງ): ເສັ້ນທາງການຂົນສົ່ງ, ເວລາທີ່ໃຊ້ໃນການຂົນສົ່ງຕົວຈິງ, ID ຂອງຄົນຂັບລົດ, ການໃຊ້ນ້ຳມັນເຊື້ອໄຟ, ລະຫັດເຫດຜົນຂອງການຊັກຊ້າ
• WMS (ການຈັດການສາງ): ເວລາທີ່ເຂົ້າ-ອອກສາງ (Timestamp), ຕຳແໜ່ງທີ່ຕັ້ງ, ເວລາໃນການເກັບສິນຄ້າແຍກຕາມ SKU, ເຫດຜົນການສົ່ງຄືນສິນຄ້າ
• ERP (ລະບົບຫຼັກ): ວັນເວລາທີ່ຮັບຄຳສັ່ງຊື້, ກຳນົດເວລາສົ່ງ, ຂໍ້ມູນລູກຄ້າ, ຍອດຂາຍໃນອະດີດລວມເຖິງປັດໄຈດ້ານລະດູການ

ບັນຫາທີ່ມັກພົບເລື້ອຍໃນດ້ານຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນ

• ລະຫັດຜູ້ສົ່ງສິນຄ້າ ຫຼື ຊ່ອງຂໍ້ມູນທີ່ຢູ່ທີ່ມີພາສາໄທ, ພາສາອັງກິດ ແລະ ພາສາຈີນປົນກັນ
• ບັນທຶກທີ່ຊ້ຳຊ້ອນເນື່ອງຈາກການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍມື ຫຼື ຮູບແບບວັນທີທີ່ບໍ່ເປັນເອກະພາບ (ເຊັ່ນ: ການປົນກັນລະຫວ່າງພຸດທະສັກກະລາດ ແລະ ຄຣິດສັກກະລາດ)
• WMS ຖືກນຳໃຊ້ຄຽງຄູ່ກັບບັນຊີລາຍຊື່ແບບເຈ້ຍ, ເຮັດໃຫ້ອັດຕາການຂາດຫາຍຂອງຂໍ້ມູນດິຈິຕອນສູງ

ເພື່ອຮັບມືກັບບັນຫາເຫຼົ່ານີ້, ກ່ອນອື່ນໃຫ້ໃຊ້ເຄື່ອງມື Data Profiling ເພື່ອເຮັດໃຫ້ອັດຕາການຂາດຫາຍ, ອັດຕາການຊ້ຳຊ້ອນ ແລະ ຄວາມບໍ່ສອດຄ່ອງຂອງຮູບແບບຂໍ້ມູນໃນແຕ່ລະຊ່ອງຂໍ້ມູນເຫັນພາບໄດ້ຊັດເຈນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ໃຫ້ສ້າງ ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ຂອງ ETL ເພື່ອລວມຂໍ້ມູນຈາກ TMS/WMS/ERP ເຂົ້າເປັນໜຶ່ງດຽວ ແລະ ຈັດເກັບໄວ້ໃນ Feature Store ເພື່ອປັບຮູບແບບໃຫ້ AI Model ສາມາດອ້າງອີງໄດ້ງ່າຍ.

ໂດຍທົ່ວໄປແລ້ວ, ຖ້າມີຜົນການຂົນສົ່ງ ແລະ ຂໍ້ມູນສິນຄ້າຄົງຄັງຍ້ອນຫຼັງປະມານ 2-3 ປີ, ກໍມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະສາມາດເລີ່ມຕົ້ນການຮຽນຮູ້ເບື້ອງຕົ້ນສຳລັບ AI ໃນການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ ຫຼື ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການໄດ້. ການກຽມຄວາມພ້ອມຂອງຂໍ້ມູນອາດເບິ່ງຄືເປັນວຽກທີ່ລຽບງ່າຍ ແຕ່ມັນເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ສົ່ງຜົນຕໍ່ອັດຕາຄວາມສຳເລັດຂອງ PoC.

ເມື່ອຂໍ້ມູນພ້ອມແລ້ວ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການລະບຸໃຫ້ຊັດເຈນວ່າ "ຈະປັບປຸງຫຍັງດ້ວຍ AI ແລະ ຈະວັດແທກແນວໃດ". ຖ້າຂ້າມຂັ້ນຕອນນີ້ໄປ, ຫຼັງຈາກຈົບ PoC ທ່ານຈະບໍ່ສາມາດຕອບຄຳຖາມທີ່ວ່າ "ແລ້ວສະຫຼຸບວ່າ ມີຫຍັງດີຂຶ້ນແດ່?" ໄດ້.

ເລີ່ມຕົ້ນຈາກການເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຮັດວຽກເຫັນພາບໄດ້ຊັດເຈນ (Visualization)

ກ່ອນອື່ນ, ໃຫ້ໃຊ້ວິທີການຕ່າງໆ ເຊັ່ນ: Process Mining ເພື່ອເຮັດໃຫ້ຂະບວນການໃນປັດຈຸບັນເຫັນພາບໄດ້ຊັດເຈນ ແລະ ຊີ້ເປົ້າຫາຄໍຂວດ (Bottleneck). ຕົວຢ່າງການຄົ້ນພົບທີ່ພົບເຫັນໄດ້ທົ່ວໄປມີດັ່ງນີ້:

• ພະນັກງານຈັດສັນລົດຂົນສົ່ງໃຊ້ເວລາ 2-3 ຊົ່ວໂມງຕໍ່ມື້ໃນການຈັດເສັ້ນທາງດ້ວຍຕົນເອງ
• ຄວາມຜິດພາດໃນການປ້ອນຂໍ້ມູນຂາເຂົ້າ ສົ່ງຂໍ້ມູນຕໍ່ໃຫ້ ຄວາມຄາດເຄື່ອນຂອງສິນຄ້າຄົງຄັງໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ
• ການຄັດລອກຂໍ້ມູນເອກະສານພາສີ ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ການປະມວນຜົນແບບ Batch ໃນຕອນກາງຄືນຊັກຊ້າ

ການເຮັດໃຫ້ຂະບວນການເຫັນພາບໄດ້ຊັດເຈນ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ຈຳກັດຈຸດທີ່ AI ຄວນເຂົ້າມາແຊກແຊງ ແລະ ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຂອບເຂດວຽກງານຂະຫຍາຍຕົວເກີນຄວາມຈຳເປັນ.

ການອອກແບບ KPI ດ້ວຍ "Before/After"

KPI ບໍ່ຄວນເປັນເປົ້າໝາຍທີ່ຄຸມເຄືອ, ແຕ່ຄວນກຳນົດຄ່າປັດຈຸບັນ ແລະ ຄ່າເປົ້າໝາຍໄວ້ຄູ່ກັນ. ຕົວຢ່າງການຕັ້ງຄ່າທີ່ມັກໃຊ້ໃນການປະຕິບັດງານຕົວຈິງມີດັ່ງນີ້:

ຕົວເລກທີ່ລະອຽດຄວນຖືກກຳນົດຫຼັງຈາກໄດ້ວັດແທກຄ່າພື້ນຖານຂອງບໍລິສັດຕົນເອງແລ້ວ. ສຳລັບເປົ້າໝາຍທີ່ບໍ່ມີຄະແນນຢ່າງເປັນທາງການ, ໃຫ້ຕົກລົງເຫັນດີກັບຜູ້ກ່ຽວຂ້ອງກ່ອນເລີ່ມຕົ້ນ PoC.

ການກຳນົດເຈົ້າຂອງ KPI (KPI Owner)

KPI ບໍ່ພຽງແຕ່ຕ້ອງຖືກກຳນົດເທົ່ານັ້ນ, ແຕ່ຕ້ອງມີຜູ້ຮັບຜິດຊອບໃນການວັດແທກ ແລະ ລາຍງານ (KPI Owner) ທັງໃນພາກສ່ວນໜ້າວຽກ ແລະ ພາກສ່ວນ IT. ຖ້າດຳເນີນການໂດຍບໍ່ມີເຈົ້າຂອງ KPI, ຈະມີຄວາມສ່ຽງທີ່ການເກັບກຳຂໍ້ມູນຈະຢຸດສະງັກໃນໄລຍະການນຳໃຊ້ຈິງ.

ໃນໄລຍະຕໍ່ໄປຄື PoC, ໃຫ້ໃຊ້ KPI ທີ່ກຳນົດໄວ້ນີ້ເປັນແກນຫຼັກໃນການກວດສອບ.

ການນຳໃຊ້ AI ຄວນດຳເນີນຕາມຂັ້ນຕອນ "ທົດລອງ → ຮຽນຮູ້ → ຂະຫຍາຍຜົນ" ເຊິ່ງຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມວຸ້ນວາຍໃນໜ້າວຽກ ແລະ ສ້າງຜົນສຳເລັດໄດ້ງ່າຍຂຶ້ນ. ການອອກແບບຂອບເຂດຂອງ PoC ໃນໄລຍະ 2 ອາທິດ ແລະ ແຜນງານ 3 ໄລຍະທີ່ນຳສະເໜີໃນພາກນີ້ ບໍ່ແມ່ນຂໍ້ເທັດຈິງທີ່ຕາຍຕົວ ແຕ່ເປັນວິທີການທີ່ແນະນຳ (ຕົວຢ່າງໃນການປະຕິບັດງານຕົວຈິງ), ດັ່ງນັ້ນ ຂໍໃຫ້ປັບປ່ຽນໄລຍະເວລາ ແລະ ຂັ້ນຕອນຕ່າງໆໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບຂະໜາດ, ໂຄງສ້າງ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງແຕ່ລະໂຄງການ.

ຫຼັກການສຳຄັນຂອງ PoC ຄື "ເລີ່ມຕົ້ນໃຫ້ນ້ອຍ ແລະ ຮຽນຮູ້ໃຫ້ໄວ". ຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນ ຕົວຢ່າງຂອງວິທີການທີ່ແນະນຳ ໂດຍສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການອອກແບບທີ່ຈຳກັດຂອບເຂດວຽກງານພຽງໜຶ່ງຢ່າງ ເພື່ອໃຫ້ສາມາດຕັດສິນໃຈໄດ້ວ່າຈະສຳເລັດ ຫຼື ບໍ່ ພາຍໃນໄລຍະເວລາສັ້ນໆພຽງ 2 ອາທິດ. ທ່ານສາມາດປັບປ່ຽນໄລຍະເວລາ ແລະ ຂອບເຂດຂອງວຽກງານໄດ້ຕາມຄວາມເໝາະສົມກັບສະຖານະການການຈັດການຂໍ້ມູນ ແລະ ໂຄງສ້າງຂອງບໍລິສັດທ່ານ.

ເງື່ອນໄຂຂອງຂອບເຂດວຽກງານທີ່ຄວນເລືອກສຳລັບ PoC

• ມີຂໍ້ມູນຢູ່ແລ້ວ (ປະຫວັດການຂົນສົ່ງ/ບັນທຶກການຮັບ-ຈ່າຍສິນຄ້າຂອງ TMS/WMS)
• KPI ສາມາດເຮັດໃຫ້ເປັນຕົວເລກໄດ້ (ອັດຕາການຈັດສົ່ງຊັກຊ້າ, ອັດຕາຄວາມຜິດພາດໃນການຈັດສິນຄ້າ, ແລະ ອື່ນໆ)
• ສາມາດມອບໝາຍພະນັກງານໜ້າວຽກໄດ້ 1-2 ຄົນ

ຕົວຢ່າງເຊັ່ນ: ການອອກແບບໂດຍໃຊ້ການຈັດສົ່ງສິນຄ້າໃນເຂດຕົວເມືອງບາງກອກເປັນເປົ້າໝາຍ, ໂດຍໃຊ້ຂໍ້ມູນປະຫວັດການຈັດສົ່ງຍ້ອນຫຼັງ 3-6 ເດືອນ ເພື່ອປຽບທຽບໄລຍະທາງ ແລະ ເວລາລະຫວ່າງເສັ້ນທາງທີ່ແນະນຳໂດຍເຄື່ອງມື AI ເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ ກັບເສັ້ນທາງທີ່ໃຊ້ຕົວຈິງ, ເຊິ່ງຖືເປັນທາງເລືອກທີ່ເປັນໄປໄດ້ໃນຄວາມເປັນຈິງ.

ໄລຍະເວລາ 2 ອາທິດ (ໂດຍປະມານ)

• ວັນທີ 1-3: ການສະກັດຂໍ້ມູນ ແລະ ການທຳຄວາມສະອາດຂໍ້ມູນ, ການກວດສອບຄ່າພື້ນຖານຂອງ KPI
• ວັນທີ 4-7: ການສ້າງສະພາບແວດລ້ອມທົດລອງສຳລັບເຄື່ອງມື AI, ການດຳເນີນການຄາດຄະເນດ້ວຍຂໍ້ມູນຕົວຢ່າງ
• ວັນທີ 8-11: ການທົດລອງໃຊ້ງານໂດຍພະນັກງານຂັບລົດຈຳນວນໜຶ່ງ, ການເກັບກຳຂໍ້ມູນຕິຊົມ
• ວັນທີ 12-14: ການປຽບທຽບ KPI, ການສ້າງລາຍງານ, ການຕັດສິນໃຈ Go/No-Go

ເພື່ອຕັດສິນໃຈວ່າ "ຄວນນຳໄປໃຊ້ງານຈິງຫຼືບໍ່" ເມື່ອ PoC ສິ້ນສຸດລົງ, ຄວນກຳນົດມາດຕະຖານຜ່ານໄວ້ລ່ວງໜ້າ. ຖ້າບໍ່ມີການຕົກລົງກ່ຽວກັບເກນມາດຕະຖານທາງປະລິມານໄວ້ກ່ອນ ເຊັ່ນ: ອັດຕາການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນການຈັດສົ່ງ ຫຼື ຂອບເຂດການປັບປຸງຈຳນວນກໍລະນີທີ່ຊັກຊ້າ, ການປະເມີນຜົນກໍມັກຈະບໍ່ຊັດເຈນ.

ເຖິງແມ່ນວ່າຈະຢູ່ໃນຂັ້ນຕອນ PoC, ແຕ່ການຄຳນຶງເຖິງ PDPA ກໍມີຄວາມຈຳເປັນ. ໃນກໍລະນີທີ່ຈັດການກັບຂໍ້ມູນທີ່ມີທີ່ຢູ່ຂອງລູກຄ້າ ຫຼື ຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນຂອງບຸກຄົນໄດ້, ຄວນດຳເນີນການເຮັດໃຫ້ຂໍ້ມູນເປັນນາມມະທຳ (Anonymization) ຫຼື ການປິດບັງຂໍ້ມູນ (Masking) ກ່ອນນຳເຂົ້າສູ່ສະພາບແວດລ້ອມການກວດສອບ. ຖືວ່າເປັນການໃຊ້ໄລຍະເວລາ PoC ນີ້ໃຫ້ເປັນປະໂຫຍດ ເພື່ອເປັນການວາງຮາກຖານສຳລັບການນຳໄປໃຊ້ງານຈິງໃນໄລຍະຕໍ່ໄປ.

ເມື່ອເຫັນຜົນຕອບຮັບທີ່ດີຈາກການເຮັດ PoC ແລ້ວ, ຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປແມ່ນການກ້າວໄປສູ່ການນຳໃຊ້ຈິງແບບເປັນຂັ້ນເປັນຕອນ. ການພະຍາຍາມເປີດຕົວ ຫຼື Launch ທຸກຟັງຊັນໃນຄັ້ງດຽວມັກຈະເຮັດໃຫ້ເກີດຄວາມວຸ້ນວາຍໃນໜ້າວຽກ ແລະ ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເກີນງົບປະມານໄດ້ງ່າຍ. ໂຄງສ້າງ 3 ເຟສຕໍ່ໄປນີ້ແມ່ນ ຕົວຢ່າງຂອງວິທີການທີ່ແນະນຳ, ໂດຍໃຫ້ອ່ານໂດຍມີເງື່ອນໄຂວ່າໄລຍະເວລາ ແລະ ຄວາມລະອຽດສາມາດປັບປ່ຽນໄດ້ຕາມຄວາມຊັບຊ້ອນຂອງໂຄງການ.

ເຟສ 1: ການນຳໃຊ້ແບບທົດລອງ (ໄລຍະເວລາປະມານ 1-3 ເດືອນ)

• ຈຳກັດຂອບເຂດໃຫ້ຢູ່ພຽງ 1 ສູນ, 1 ເສັ້ນທາງ, 1 ໝວດໝູ່ເທົ່ານັ້ນ
• ກຳນົດ KPI ໃຫ້ເຫຼືອພຽງ 1-2 ຕົວຊີ້ວັດ ເຊັ່ນ: "ອັດຕາການຈັດສົ່ງຊັກຊ້າ", "ອັດຕາຄວາມຜິດພາດໃນການເກັບສິນຄ້າ"
• ດຶງພະນັກງານໜ້າວຽກເຂົ້າມາມີສ່ວນຮ່ວມ ແລະ ຮັກສາລະບົບ HITL (Human-in-the-loop) ທີ່ໃຫ້ຄົນເປັນຜູ້ອະນຸມັດຜົນລັດຈາກ AI (HITL ເປັນຕົວຢ່າງຂອງຮູບແບບການດຳເນີນງານທີ່ແນະນຳ)
• ກວດສອບການເຊື່ອມຕໍ່ຂໍ້ມູນກັບ TMS/WMS ແລະ ກວດສອບບັນຫາຊື່ຫົວຂໍ້ໃນຝັ່ງ ERP ທີ່ບໍ່ຄົງທີ່ ຫຼື ບັນຫາລະຫັດຕົວອັກສອນ

ເຟສ 2: ການຂະຫຍາຍຜົນ ແລະ ການເພີ່ມຄວາມແມ່ນຍຳ (ໄລຍະເວລາປະມານ 3-6 ເດືອນ)

• ຂະຫຍາຍໂມເດວທີ່ຜ່ານການກວດສອບຈາກການທົດລອງໄປສູ່ຫຼາຍສູນ ແລະ ຫຼາຍເສັ້ນທາງ
• ເນື່ອງຈາກ AI ຄາດການຄວາມຕ້ອງການຈະມີການສະສົມຂໍ້ມູນຜົນງານ, ໃຫ້ຈັດຕັ້ງ Feature Store ເພື່ອເຮັດໃຫ້ວົງຈອນການຮຽນຮູ້ໃໝ່ຂອງໂມເດວເປັນແບບປົກກະຕິ (ການນຳໃຊ້ AI Observability ເປັນຕົວຢ່າງຂອງຮູບແບບການດຳເນີນງານທີ່ແນະນຳ)
• ຫາກພິຈາລະນາການຍື່ນຂໍສິດທິປະໂຫຍດ BOI, ໃຫ້ກຽມເອກະສານກ່ຽວກັບມູນຄ່າການລົງທຶນໃນອຸປະກອນ ແລະ ແຜນການຈ້າງງານໃນຂັ້ນຕອນນີ້ (ການອະນຸມັດຂຶ້ນຢູ່ກັບປະເພດໂຄງການ ແລະ ເງື່ອນໄຂການລົງທຶນ)

ເຟສ 3: ການດຳເນີນງານແບບປົກກະຕິ ແລະ ການປັບປຸງຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ (ໄລຍະເວລາ 6 ເດືອນຂຶ້ນໄປ)

• ສ້າງຕັ້ງຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ຂອງ MLOps ແລະ ດຳເນີນການອັດຕະໂນມັດຕັ້ງແຕ່ການເກັບຂໍ້ມູນ → ການຮຽນຮູ້ → ການເປີດຕົວ ຫຼື Launch (MLOps ເປັນຕົວຢ່າງຂອງຮູບແບບການດຳເນີນງານທີ່ແນະນຳ)
• ເພື່ອຮອງຮັບ PDPA, ໃຫ້ເຮັດເອກະສານນະໂຍບາຍກ່ຽວກັບໄລຍະເວລາການເກັບຮັກສາຂໍ້ມູນສະຖານທີ່ຂອງຄົນຂັບລົດທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນໄດ້ ແລະ ທີ່ຢູ່ຂອງລູກຄ້າ
• ຄິດໄລ່ຜົນປະໂຫຍດຈາກການລົງທຶນໃນ AI ໃນທຸກໆໄຕມາດ ແລະ ກຳນົດຮອບວຽນການລາຍງານຕໍ່ຝ່າຍບໍລິຫານໃຫ້ເປັນປະຈຳ

ການກຳນົດການຕັດສິນໃຈແບບ "Go/No-Go" ໃນທ້າຍແຕ່ລະເຟສ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ເກີດແກນຫຼັກໃນການຕັດສິນໃຈເພື່ອດຳເນີນການໃນເຟສຕໍ່ໄປໂດຍບໍ່ໃຫ້ການລົງທຶນເສຍເປົ່າ.

ກໍລະນີທີ່ໂຄງການນຳໃຊ້ AI ປະສົບກັບຄວາມລົ້ມເຫຼວໃນລະຫວ່າງທາງນັ້ນ ມີຮູບແບບທີ່ຄ້າຍຄືກັນ. ໂດຍສະເພາະໃນໜ້າວຽກດ້ານການຂົນສົ່ງໃນປະເທດໄທ, ມັກຈະພົບກັບອຸປະສັກ 3 ປະການຊ້ຳໆກັນ ຄື: ຂໍ້ມູນກະຈັດກະຈາຍ, ການຮອງຮັບຫຼາຍພາສາທີ່ບໍ່ສົມບູນ ແລະ ການຕໍ່ຕ້ານຈາກພະນັກງານໜ້າວຽກ.

ໃນຫົວຂໍ້ H3 ຕໍ່ໄປນີ້, ພວກເຮົາຈະຍົກເອົາ 2 ບັນຫາຫຼັກ ຄື: ບັນຫາຂໍ້ມູນທີ່ແຍກສ່ວນ (Data Silo) ກັບຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ OCR ຫຼາຍພາສາ, ແລະ ການນຳໃຊ້ງານໃຫ້ເກີດຄວາມຊິນເຄີຍສຳລັບພະນັກງານຂັບລົດ ແລະ ພະນັກງານໜ້າວຽກ, ພ້ອມທັງອະທິບາຍວິທີການຫຼີກລ່ຽງບັນຫາດັ່ງກ່າວຢ່າງລະອຽດ.

ສາເຫດສ່ວນໃຫຍ່ທີ່ເຮັດໃຫ້ການນຳເອົາ AI ມາໃຊ້ໃນວຽກງານຂົນສົ່ງຂອງໄທປະສົບກັບບັນຫາ ແມ່ນມາຈາກ ຂໍ້ມູນຖືກແຍກອອກຈາກກັນຕາມແຕ່ລະພະແນກ. ບໍ່ແມ່ນເລື່ອງແປກທີ່ TMS, WMS ແລະ ERP ຈະຖືກສ້າງຂຶ້ນໂດຍຜູ້ໃຫ້ບໍລິການທີ່ແຕກຕ່າງກັນ ແລະ API ກໍບໍ່ໄດ້ມາດຕະຖານ. ຂໍ້ມູນການຂົນສົ່ງຕົວຈິງຈະຢູ່ໃນ TMS, ຂໍ້ມູນສິນຄ້າຄົງຄັງຢູ່ໃນ WMS, ແລະຂໍ້ມູນການເກັບເງິນຍັງກະຈັດກະຈາຍຢູ່ໃນ ERP ໂດຍບໍ່ມີການເຊື່ອມຕໍ່ກັນ, ເຮັດໃຫ້ເກີດສະພາວະທີ່ບໍ່ມີຊຸດຂໍ້ມູນແບບປະສົມປະສານທີ່ AI model ສາມາດນຳໄປໃຊ້ໃນການຮຽນຮູ້ໄດ້.

ອາການຂອງ Data Silo ທີ່ພົບເຫັນເລື້ອຍໆ

• ໄຟລ໌ CSV ຂອງຜົນການຂົນສົ່ງມີຢູ່ພຽງແຕ່ໃນຄອມພິວເຕີສ່ວນຕົວຂອງພະນັກງານທີ່ຮັບຜິດຊອບເທົ່ານັ້ນ
• ລະຫັດສິນຄ້າຖືກຈັດການດ້ວຍລະບົບທີ່ແຕກຕ່າງກັນໃນແຕ່ລະສາງ
• ໃບສົ່ງສິນຄ້າທີ່ເປັນເຈ້ຍບໍ່ໄດ້ຖືກສະແກນ ແລະ ບໍ່ໄດ້ຖືກເຮັດໃຫ້ເປັນດິຈິຕອນ

ບັນຫາທີ່ຮ້າຍແຮງຕໍ່ມາຄືບັນຫາ ຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ OCR ຫຼາຍພາສາ. ໃນໜ້າວຽກງານຂົນສົ່ງຂອງໄທ, ເອກະສານທີ່ມີທັງພາສາໄທ, ພາສາອັງກິດ, ພາສາຈີນ ແລະ ບາງຄັ້ງກໍມີພາສາພະມ້າປົນກັນນັ້ນ ຖືກຈັດການເປັນປະຈຳ. ຖ້ານຳໃຊ້ OCR engine ແບບທົ່ວໄປໂດຍກົງ, ຈະເກີດການອ່ານຜິດພາດຂອງສະຫຼະ ແລະ ວັນນະຍຸດສະເພາະຂອງພາສາໄທເລື້ອຍໆ ເຊິ່ງມີຄວາມສ່ຽງທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ຊື່ສິນຄ້າ ຫຼື ຈຳນວນໃນເອກະສານຜ່ານດ່ານພາສີ ຫຼື ໃບນຳສົ່ງສິນຄ້າຜິດພ້ຽນໄປ.

ມາດຕະການໃນການປະຕິບັດງານເພື່ອເພີ່ມຄວາມແມ່ນຍຳຂອງ OCR ຫຼາຍພາສາ

• ເລືອກ model ທີ່ຮອງຮັບ Multilingual NLP ສຳລັບແບບຟອມທີ່ມີພາສາໄທ ແລະ ພາສາອັງກິດປົນກັນ
• ເກັບຮວບຮວມຕົວຢ່າງສຳລັບການ Fine-tuning ຈາກເອກະສານໜ້າວຽກຕົວຈິງຢ່າງໜ້ອຍຫຼາຍຮ້ອຍລາຍການ
• ຕົວເລກ ແລະ ລະຫັດຫຼັງຈາກຜ່ານ OCR ຄວນນຳມາປຽບທຽບກັບ Master ທີ່ມີຢູ່ດ້ວຍ Grounding Check

ການແກ້ໄຂບັນຫາ Data Silo ຖ້າພະຍາຍາມຂະຫຍາຍຜົນທົ່ວທັງບໍລິສັດໃນຄັ້ງດຽວມັກຈະປະສົບກັບຄວາມລົ້ມເຫຼວ. ວິທີທີ່ເປັນຈິງທີ່ສຸດຄືການເລີ່ມຈາກ 1 ສູນປະຕິບັດງານ ແລະ 1 ຂະບວນການເຮັດວຽກ (Pipeline) ເພື່ອສ້າງຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ຂອງຂໍ້ມູນ, ຈາກນັ້ນຈຶ່ງກວດສອບຄວາມແມ່ນຍຳ ແລະ ຕົ້ນທຶນໃນການດຳເນີນງານ ກ່ອນທີ່ຈະຂະຫຍາຍຜົນອອກໄປໃນຂັ້ນຕອນຕໍ່ໄປ.

ເຖິງແມ່ນວ່າການນຳໃຊ້ລະບົບ AI ຈະປະສົບຜົນສຳເລັດທາງດ້ານເຕັກນິກ ແຕ່ກໍມີຫຼາຍກໍລະນີທີ່ລົ້ມເຫຼວໃນການນຳໄປໃຊ້ງານຈິງຢູ່ໜ້າວຽກ. ໃນໜ້າວຽກດ້ານການຂົນສົ່ງຂອງໄທ, ການຕໍ່ຕ້ານຈາກພະນັກງານຂັບລົດ ແລະ ພະນັກງານສາງຖືເປັນປັດໄຈທີ່ຂັດຂວາງການນຳໃຊ້ລະບົບຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ ເຊິ່ງເປັນປະເດັນທີ່ຖືກຍົກຂຶ້ນມາເວົ້າຊ້ຳໆທັງໃນການສຳພາດໜ້າວຽກ ແລະ ບົດຄວາມໃນອຸດສາຫະກຳ.

ຮູບແບບຫຼັກຂອງການນຳໃຊ້ທີ່ລົ້ມເຫຼວ (ອ່ານໃນຖານະປະເດັນທີ່ມາຈາກໜ້າວຽກ)

• UI ຂອງແອັບພລິເຄຊັນເທິງສະມາດໂຟນບໍ່ຮອງຮັບພາສາໄທ ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດການຫຼີກລ່ຽງການໃຊ້ງານ
• ເສັ້ນທາງທີ່ AI ແນະນຳຖືກລະເລີຍ ເພາະ "ບໍ່ຕົງກັບປະສົບການທີ່ເຄີຍປະຕິບັດມາ"
• ເກີດຄວາມເຂົ້າໃຈຜິດວ່າການປ່ຽນແປງ KPI ຈະສົ່ງຜົນກະທົບຕໍ່ຄ່າຕອບແທນຕາມຜົນງານ ຈຶ່ງເຮັດໃຫ້ເກີດການຕໍ່ຕ້ານຈາກສະຫະພັນແຮງງານ ຫຼື ບຸກຄົນ

ຮາກເຫງົ້າຂອງບັນຫາເຫຼົ່ານີ້ມັກຈະເກີດຈາກ ການຂາດການມີສ່ວນຮ່ວມຂອງໜ້າວຽກ ກ່ອນການນຳໃຊ້. ມີການລາຍງານກໍລະນີທີ່ການນຳໃຊ້ລະບົບແບບ "ບັງຄັບຈາກເບື້ອງເທິງ" ເຮັດໃຫ້ເກີດວົງຈອນອຸບາດ ເຊັ່ນ: ພະນັກງານຂັບລົດປິດແອັບພລິເຄຊັນໃນຂະນະຂັບຂີ່ ເຮັດໃຫ້ຄຸນນະພາບຂອງຂໍ້ມູນເສື່ອມຖອຍລົງ.

ມາດຕະການໜ້າວຽກເພື່ອເພີ່ມການນຳໃຊ້ (ຕົວຢ່າງວິທີການທີ່ແນະນຳ)

• ການເຮັດ UI ພາສາໄທໃຫ້ສົມບູນ: ເລືອກແອັບພລິເຄຊັນທີ່ຮອງຮັບຫຼາຍພາສາ ແລະ ມີລະບົບສຽງແນະນຳເປັນພາສາໄທ
• ການອອກແບບ HITL (Human-in-the-Loop): ຮັກສາກົນໄກທີ່ໃຫ້ພະນັກງານຂັບລົດສາມາດອະນຸມັດ ຫຼື ແກ້ໄຂເສັ້ນທາງທີ່ AI ສະເໜີໄດ້ ເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນ "ຄວາມຮູ້ສຶກວ່າຖືກແຍ່ງວຽກ"
• ການອອກແບບແຮງຈູງໃຈໃໝ່: ມີລາຍງານວ່າການສ້າງລະບົບໂບນັດທີ່ສົ່ງຄືນຜົນປະໂຫຍດຈາກການປະຢັດນ້ຳມັນ ຫຼື ການຫຼຸດຜ່ອນເວລາໃຫ້ແກ່ພະນັກງານຂັບລົດ ຈະຊ່ວຍເພີ່ມທັດສະນະຄະຕິໃນການໃຫ້ຄວາມຮ່ວມມື
• ການພັດທະນາ Super User: ຝຶກອົບຮົມຫົວໜ້າໜ້າວຽກຕັ້ງແຕ່ໄລຍະເລີ່ມຕົ້ນ ເພື່ອໃຫ້ຮັບຜິດຊອບໃນການຖ່າຍທອດຄວາມຮູ້ໃຫ້ກັບເພື່ອນຮ່ວມງານ

ການບໍລິຫານການປ່ຽນແປງ (Change Management) ເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ຕ້ອງດຳເນີນໄປພ້ອມກັບການພັດທະນາເຕັກໂນໂລຊີ. ມີການກ່າວວ່າ ການດຶງຕົວແທນພະນັກງານຂັບລົດເຂົ້າມາມີສ່ວນຮ່ວມຕັ້ງແຕ່ຂັ້ນຕອນ PoC ແລະ ການສ້າງວົງຈອນການນຳເອົາຄຳຕິຊົມມາປັບປຸງລະບົບ ຈະຊ່ວຍໃຫ້ອັດຕາການເລີກໃຊ້ງານຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້ຈິງຫຼຸດລົງ. ໃນການຄັດເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານຄັ້ງຕໍ່ໄປ, ພວກເຮົາຄວນເພີ່ມການປະເມີນວ່າພວກເຂົາສາມາດສະໜັບສະໜູນການບໍລິຫານການປ່ຽນແປງໄດ້ຫຼືບໍ່ ເຂົ້າໄປໃນເກນການປະເມີນນຳ.

ໃນການນຳລະບົບ AI Logistics ມາໃຊ້ໃນປະເທດໄທ, ການເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານຖືເປັນການຕັດສິນໃຈທີ່ເປັນ ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ທີ່ຈະກຳນົດຄວາມສຳເລັດ. ການຄັດເລືອກຜູ້ສະໝັກໂດຍອີງໃສ່ມຸມມອງຕໍ່ໄປນີ້ ຈະຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນການແກ້ໄຂງານໃນໄລຍະການດຳເນີນງານໄດ້:

ຈຸດກວດສອບຄວາມເໝາະສົມທາງດ້ານເຕັກນິກ

• ມີຜົນງານການ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ ກັບ TMS, WMS ແລະ ERP ຫຼືບໍ່?
• ມີປະສົບການໃນການພັດທະນາລະບົບທີ່ຮອງຮັບຫຼາຍພາສາ ລວມເຖິງພາສາໄທ, ພາສາຈີນ ແລະ ພາສາອັງກິດ ຫຼືບໍ່?
• ສາມາດສະເໜີໂຄງສ້າງແບບ Hybrid ລະຫວ່າງ Edge AI ແລະ Cloud ໄດ້ຫຼືບໍ່?

ການຈັດການສິດທິປະໂຫຍດຈາກ BOI ຄະນະກຳມະການສົ່ງເສີມການລົງທຶນຂອງໄທ (BOI) ໄດ້ລະບຸ "distribution centers with smart system" ໄວ້ໃນຄູ່ມືປີ 2025 ແລະໄດ້ລະບຸຢ່າງຊັດເຈນວ່າ ການລົງທຶນໃນ AI, Machine Learning, Big Data ແລະ Data Analytics ແມ່ນລວມຢູ່ໃນມາດຕະການທີ່ກ່ຽວຂ້ອງກັບການເພີ່ມປະສິດທິພາບ. ຢ່າງໃດກໍຕາມ, ບໍ່ແມ່ນທຸກໂຄງການ AI Logistics ຈະໄດ້ຮັບສິດທິປະໂຫຍດໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ເນື່ອງຈາກການອະນຸມັດຂຶ້ນຢູ່ກັບປະເພດຂອງໂຄງການ ແລະ ເງື່ອນໄຂການລົງທຶນ ເຊັ່ນ: ກິດຈະກຳທີ່ໄດ້ຮັບການສົ່ງເສີມ, ມູນຄ່າການລົງທຶນ, ມາດຕະຖານ ຫຼື Specification ຂອງລະບົບ ແລະ ຂໍ້ກຳນົດການໃຊ້ Data Center ພາຍໃນປະເທດໄທ, ດັ່ງນັ້ນ ຈຶ່ງຄວນພິຈາລະນາວ່າຄູ່ຮ່ວມງານມີປະສົບການໃນການຊ່ວຍເຫຼືອການຍື່ນຄຳຮ້ອງຂໍ BOI ຫຼືບໍ່ ແລະ ມີທັດສະນະຄະຕິໃນການກວດສອບກັບໜ່ວຍງານທີ່ກ່ຽວຂ້ອງໂດຍກົງໃນແຕ່ລະໂຄງການຫຼືບໍ່.

ການຈັດການດ້ານ PDPA PDPA ຂອງໄທໄດ້ກຳນົດໃຫ້ຂໍ້ມູນທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນຂອງບຸກຄົນໄດ້ໂດຍກົງ ຫຼື ໂດຍອ້ອມ ເປັນຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນ. ດັ່ງນັ້ນ, ຂໍ້ມູນຕຳແໜ່ງທີ່ຕັ້ງຂອງຄົນຂັບລົດ, ບັນທຶກພຶດຕິກຳ ຫຼື ບັນທຶກການເຮັດວຽກຂອງພະນັກງານໃນສາງທີ່ສາມາດລະບຸຕົວຕົນໄດ້ ຈຶ່ງອາດເຂົ້າຂ່າຍເປັນຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຕາມ PDPA. ໃນການເລືອກຄູ່ຮ່ວມງານ, ຄວນກວດສອບມຸມມອງຕໍ່ໄປນີ້:

• ມີການເອກະສານນະໂຍບາຍການເກັບຮັກສາ, ການບັນທຶກ, ການລຶບ ແລະ ການໃຫ້ຂໍ້ມູນແກ່ບຸກຄົນທີສາມຢ່າງຊັດເຈນຫຼືບໍ່?
• ມີການອອກແບບ ຂະບວນການ ຫຼື Pipeline ທີ່ປ້ອງກັນບໍ່ໃຫ້ຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນທີ່ລະບຸຕົວຕົນໄດ້ປົນເປື້ອນເຂົ້າໄປໃນຂໍ້ມູນທີ່ໃຊ້ສຳລັບການຝຶກສອນ AI Model ຫຼືບໍ່?
• ສາມາດສະເໜີສະຖາປັດຕະຍະກຳທີ່ຮອງຮັບຂໍ້ຈຳກັດດ້ານການໂອນຂໍ້ມູນຂ້າມຊາຍແດນ (ລະດັບການປົກປ້ອງທີ່ພຽງພໍ ຫຼື ເງື່ອນໄຂຍົກເວັ້ນ) ໄດ້ຫຼືບໍ່?

ລະບົບການຖ່າຍທອດຄວາມຮູ້ (Knowledge Transfer) ຕ້ອງກວດສອບໃຫ້ແນ່ໃຈວ່າແຜນການຖ່າຍທອດຄວາມຮູ້ໄດ້ຖືກລວມຢູ່ໃນສັນຍາ ເພື່ອໃຫ້ບໍລິສັດສາມາດປັບປຸງ Model ໄດ້ດ້ວຍຕົນເອງຫຼັງຈາກການນຳໃຊ້. ນອກຈາກນີ້, ຄວນເພີ່ມການຝຶກອົບຮົມດ້ານ AI Literacy ສຳລັບພະນັກງານໜ້າວຽກເຂົ້າເປັນມາດຕະຖານໃນການປະເມີນຜົນນຳອີກ.

ມີລາຍງານວ່າ ການເລືອກໂດຍພິຈາລະນາພຽງແຕ່ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນໄລຍະສັ້ນ ອາດເຮັດໃຫ້ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເພີ່ມເຕີມໃນໄລຍະການດຳເນີນງານ. ດັ່ງນັ້ນ, ການປຽບທຽບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງໝົດໃນການເປັນເຈົ້າຂອງ (TCO) ເຊິ່ງລວມທັງຄ່າໃຊ້ຈ່າຍເບື້ອງຕົ້ນ, ຄ່າບຳລຸງຮັກສາ ແລະ ຄ່າໃບອະນຸຍາດ (License) ຈຶ່ງມີຄວາມສຳຄັນຢ່າງຍິ່ງ.

ການນຳໃຊ້ AI ໃນອຸດສາຫະກຳການຂົນສົ່ງຂອງໄທ ກຳລັງມີຄວາມຄືບໜ້າຢ່າງເປັນຮູບປະທຳໃນ 3 ຂົງເຂດ ຄື: ການເພີ່ມປະສິດທິພາບການຈັດສັນຍານພາຫະນະ, ການຫັນປ່ຽນສາງສິນຄ້າໃຫ້ເປັນດິຈິຕອນ ແລະ ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ, ໂດຍໄດ້ຮັບແຮງຊຸກຍູ້ຈາກການພັດທະນາ ໂຄງສ້າງພື້ນຖານ ຫຼື Infrastructure ຂອງ EEC ແລະ ແຮງກົດດັນໃນການປັບໂຄງສ້າງການຂົນສົ່ງໃໝ່ ທີ່ເກີດຈາກການເສີມສ້າງການເຊື່ອມຕໍ່ທາງລົດໄຟ ແລະ ທ່າເຮືອທີ່ເຊື່ອມໂຍງໄທ-ລາວ-ຈີນ.

ຈຸດສຳຄັນ ຫຼື ແກນຫຼັກ ໃນການປະຕິບັດງານທີ່ໄດ້ສະຫຼຸບໄວ້ໃນບົດຄວາມນີ້ ມີດັ່ງນີ້: ທັງນີ້, ການກຳນົດໄລຍະເວລາ PoC, ການແບ່ງເຟສ (Phase), HITL, AI Observability ແລະ MLOps ເປັນພຽງແນວທາງທີ່ແນະນຳ (ຕົວຢ່າງໃນທາງປະຕິບັດ) ເທົ່ານັ້ນ, ຂໍໃຫ້ເຂົ້າໃຈວ່າວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດອາດປ່ຽນແປງໄປຕາມຂະໜາດ ແລະ ຂໍ້ຈຳກັດຂອງແຕ່ລະໂຄງການ.

• ຈັດການຂໍ້ມູນໃຫ້ພ້ອມກ່ອນ: AI ຈະບໍ່ສາມາດເຮັດວຽກໄດ້ຢ່າງສະຖຽນ ຖ້າບໍ່ມີການ ເຊື່ອມຕໍ່ ຫຼື ຊິງຄ໌ຂໍ້ມູນ ລະຫວ່າງ TMS/WMS/ERP ແລະ ການກວດສອບສິນຄ້າຄົງຄັງ.
• PoC ຄວນກຳນົດໄລຍະເວລາເພື່ອພິສູດສົມມຸດຕິຖານ: ໃນບົດຄວາມນີ້ໄດ້ນຳສະເໜີຕົວຢ່າງ PoC ໄລຍະເວລາ 2 ອາທິດ, ແຕ່ທັງນີ້ຕ້ອງປັບປ່ຽນໃຫ້ເໝາະສົມກັບວຽກງານ ແລະ ໂຄງສ້າງຂອງອົງກອນ.
• ການນຳໃຊ້ຈິງແບບເປັນຂັ້ນຕອນ: 3 ເຟສ ຄື PoC → ການເຮັດວຽກແບບຈຳກັດ → ການນຳໃຊ້ຈິງ ເປັນພຽງຕົວຢ່າງໜຶ່ງເທົ່ານັ້ນ, ຄວາມລະອຽດໃນການແບ່ງເຟສຄວນອອກແບບໃຫ້ສອດຄ່ອງກັບແຕ່ລະໂຄງການ.
• ກວດສອບ PDPA ແລະ BOI ໂດຍໄວ: ຕ້ອງກວດສອບຄວາມເປັນຂໍ້ມູນສ່ວນບຸກຄົນຕາມ PDPA ແລະ ການມີສິດໄດ້ຮັບສິດທິປະໂຫຍດຈາກ BOI ໃນແຕ່ລະໂຄງການ.

ການບໍ່ເບິ່ງວ່າ AI ເປັນ "ກ່ອງວິເສດ" ແຕ່ສ້າງລະບົບທີ່ພະນັກງານຂັບລົດ ແລະ ພະນັກງານສາງສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງນັ້ນ ຈະນຳໄປສູ່ການເພີ່ມປະສິດທິພາບສູງສຸດຂອງການລົງທຶນດ້ານ AI. ຂໍໃຫ້ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍການລະບຸວຽກງານທີ່ເປັນຄໍຂວດ (Bottleneck) ທີ່ສຸດຂອງບໍລິສັດທ່ານ ແລະ ເລີ່ມຕົ້ນຈາກ PoC ຂະໜາດນ້ອຍ.