ทำไม Data Analytic ถึงเหมาะกับธุรกิจ Logistic

ทำไมการทำ Data Analytic ถึงเหมาะกับธุรกิจ Logistic  

Data Analytic ช่วยปรับปรุงกระบวนการทำงาน ลดต้นทุน เพิ่มกำไร และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการที่ซับซ้อน เช่น การจัดเก็บสินค้า (warehouse) การแพ็คสินค้า (pick & pack) การจัดเส้นทางการจัดส่ง (routing) หรือแม้กระทั่งการจัดส่งสินค้า (delivery) ด้วยกระบวนการต่าง ๆ ที่มีความซับซ้อน เราจึงควรนำการวิเคราะห์ข้อมูลเข้ามามีส่วนร่วมในการตัดสินใจและเพิ่มความแม่นยำโดยอาศัยการวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึก ซึ่งสามารถนำมาประยุกต์ได้ในหลายแง่มุม ดังนี้  

  1. ลดต้นทุนในการขนส่ง (Transportation Cost)  สำหรับการเลือกเส้นทางการเดินทาง เพิ่มควบคุมต้นทุนในการขนส่งซึ่งสามารถ สังเกตได้ผ่านการวิเคราะห์ข้อมูล ยกตัวอย่างเช่น บริษัทขนส่งเเห่งหนึ่งใช้ซอฟต์แวร์ในการวิเคราะห์ข้อมูลเพื่อเลือกเส้นทางสำหรับ การขนส่งสินค้า เเต่ผลลัพธ์คือ บริษัทสามารถประหยัดค่าน้ำมันได้ถึง 10% ลดเวลาการจัดส่งสินค้าได้ถึง 5% และลดจำนวนเที่ยว การส่งของที่ไม่จำเป็นได้ 20% ซึ่งธุรกิจสามารถลดต้นทุนได้ทั้งทางตรงและทางอ้อมดังนี้ 

    • ทางตรง (Direct Cost) เช่น ค่าน้ำมัน, ค่าคนขับรถบรรทุก เพื่อให้เราสามารถเลือกเส้นทางการเดินรถที่ประหยัดน้ำมันหรือหลีกเลี่ยงการจราจรที่ติดขัด ทำให้เราสามาลดรต้นทุนและสามารถส่งพัสดุได้รวดเร็วขึ้น

    • ทางอ้อม (Indirect Cost) เช่น ค่าปรับกรณีส่งของล่าช้า, ค่าสินค้าสูญหายหรือการส่งผิด 

  1. การจัดการคลังสินค้า (Warehousing) เพื่อวิเคราะห์และวางเเผนการจัดการพื้นที่คลังสินค้าให้หมาะสมกับการจัดเก็บ สินค้าและติดตามข้อมูลต่างๆของสินค้าได้ เช่น สินค้าสูญหาย หรือ สินค้าหมดอายุ เป็นต้น เพื่อป้องกันปัญหาที่จะเกิดขึ้นใน อนาคตได้อย่างทันท้วงที 

 

5 ขั้นตอน การนำ Data Analytic มาใช้งานร่วมกับธุรกิจ Logistics

อ้างอิงจาก Maslow’s Hierarchy of Analytics จากบริษัทดาวอย ที่บริษัทโลจิสติกส์สามารถนำข้อมูลมาปรับใช้ได้ดังนี้ 

Level 1 : Data-Driven Decision – การนำข้อมูลมาช่วยในการตัดสินใจเรื่องต่าง ๆ ให้เป็นไปในทิศทางเดียวกันกับธุรกิจและติดตามปัญหาในแต่ละส่วนได้อย่างทันถ้วนที เพื่อให้ธุรกิจเติบโตได้อย่างยั่งยื่น  

          ตัวอย่างการนำข้อมูลมาช่วยตัดสินใจ 

    • หากลูกค้าต้องการส่วนลดค่าขนส่ง เราสามารถนำข้อมูลเกี่ยวยอดขายของลูกค้าแต่ละรายมากำหนดและคำนวนส่วนลดที่เหมาะสมกับลูกค้าที่สุด เพื่อสร้างกลยุทธ์ทางการตลาดที่สามารถดึงผู้บริโภคในการเพิ่มยอดขายได้

    • การจัดการพื้นที่คลังสินค้าได้ว่าสินค้าชิ้นไหรหรือประเภทอะไรที่มักถูกจัดส่งพร้อมกันอยู่บ่อยครั้ง เราสามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อมาจัดสรรพื้นที่คลังสินค้า โดยการนำมาจัดเก็บในพื้นบริเวณเดียวกันเพื่อช่วยลดต้นทุนและเวลาในการหยิบหรือจัดส่งสินค้าในพื้นที่ใกล้เคียงกัน

    • ปรับปรุงเส้นทางการจัดส่งให้มีประสิทธิภาพ เพื่อช่วยลดเวลาและค่าใช้จ่ายในการจัดส่งสินค้า 

Level 2 : Integrated Data – การรวบรวมข้อมูลจากระบบต่าง ๆ ของบริษัทมารวบรวมไว้ในที่เดียวกัน เปรียบเสมือนเป็นการสร้าง คลังข้อมูลที่ช่วยให้คุณสามารถมองภาพรวมธุรกิจได้อย่างครบถ้วน ชัดเจน และลึกซึ้งมากขึ้น 

          ตัวอย่างการรวบรวมข้อมูลไว้ในที่เดียวกัน 

    • สามารถใช้ข้อมูลการคลังสินค้า (Warehouse) และการขนส่ง (Shipment) มาวิเคราะห์ร่วมกันได้ เช่น เมื่อคุณต้องการขยายพื้นที่คลังสินค้าเพิ่มขึ้น คุณก็สามารถนำข้อมูลมาวิเคราะห์ร่วมกันได้ว่า สินค้าชิ้นใดขายดี เราก็สามารถขยายคลังสินค้าในบริเวณใกล้กัน ผ่านการนำข้อมูลมาวิเคราะห์ข้อมูลว่าควรจะเปิดคลังใหม่ตรงไหนอย่างเป็นเหตุเป็นผลการวิเคราะห์ข้อมูล 

    • สามารถนำข้อมูลลูกค้ามาวิเคราะห์ถึงการส่งสินค้า เพื่อให้ธุรกิจของคุณสามารถเข้าใจพฤติกรรมลูกค้า คาดการณ์ความต้องการของลูกค้า เพื่อนำไปพัฒนาบริการการจัดส่ง   

Level 3 : Automated Data – การ Automated Data ในระบบ Data Pipeline จะช่วยให้ธุรกิจโลจิสติกส์มีการวิเคราะห์เเละ สามารถดำเนินการให้มีประสิทธิภาพมากขึ้น เพื่อให้การวิเคราะห์สามารถทำได้อย่างทันท่วงที รวมไปถึงการจัดการ Dashboard   ที่มีการอัพเดทอย่างต่อเนื่องและอัตโนมัติไม่จำเป็นต้องทำเป็นครั้งคราว 

       ** สำหรับบริษัท Davoy ลูกค้ามักมองว่าการทำ Dashboard เป็นขั้นตอนที่สำคัญเมื่อพูดถึงการวิเคราะห์ข้อมูล แต่ในความเป็นจริงเเล้ว Davoy เชื่อว่าการนำข้อมูลที่มีอยู่มาวิเคราะห์ก่อน แล้วค่อยนำไปสร้าง Dashboard จะเป็นวิธีที่มีประโยชน์มากกว่าในทางปฏิบัติ นอกจากนี้เรายังได้นำการ Automated Data มาปรับใช้ในกระบวนการด้วย เพื่อให้ธุรกิจได้รับประโยชน์ในระยะยาว

          ตัวอย่างการจัดการข้อมูลแบบอัตโนมัติ 

    • การใช้ระบบการติดตามการขนส่ง (Tracking System) เพื่อรวบรวมข้อมูลเกี่ยวกับตำแหน่งและสถานะของสินค้าที่อยู่ในกระบวนการขนส่ง ข้อมูลเหล่านี้จะถูกนำเข้าสู่ระบบ Data Pipeline ให้เราสามารถนำข้อมูลที่มีการอัพเดทออกมาวิเคราะห์ สถานการณ์ได้ทันที หรือ เรายังสามารถกลับไปตรวจสอบข้อมูลของเราเพื่อหาว่ามีประเด็นใดที่ต้องการปรับปรุงได้บ้างเเบบ Automated System 

    • การทำ Warehouse Dashboard เพื่อติดตามข้อมูลภายในคลังสินค้า ปริมาณจำนวนสินค้าที่เข้าและออกภายในคลังสินค้า เพื่อให้คุณสามารถวางแผนจัดระเบียบคลังสินค้าแบบเรียลไทม์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

Level 4 : Real – Time Analytic – การวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์โดยใช้ Machine Learning หรือ AI เพื่อปลดล็อกศักยภาพ การวิเคราะห์แบบเรียลไทม์ให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด เพื่อเพิ่มโอกาสในการขายและลดจุดอ่อนทางธุรกิจ 

          ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลเเบบเรียลไทม์ 

    • ระบบแนะนำการจัดเก็บสินค้า เมื่อมีสินค้าใหม่เข้ามาในระบบ โดยระบบ AI สามารถช่วยวิเคราะห์ข้อมูลและแนะนำพื้นที่จัดเก็บในโกดังได้เหมาะสมที่สุด

    • การจัดการเส้นทางขนส่ง โดยการวิเคราะห์ข้อมูลการจราจร สภาพอากาศ และเส้นทางการเดินทาง เพื่อคำนวณเส้นทางการขนส่งที่ช่วยประหยัดเวลาและค่าใช้จ่ายในแต่ละวันได้อย่างเหมาะสม

Level 5 : Analytics Edge Real – การนำข้อมูลมาวิเคราะห์เพื่อสร้างความได้เปรียบเหนือคู่แข่ง (Competitive Advantage)      ด้วย Analytic Edge ด้วยการวิเคราะห์เชิงลึกด้วย Machine Learning หรือ AI 

          ตัวอย่างการวิเคราะห์ข้อมูลเเบบ Analytics Edge Real 

    • การนำโมเดลต่าง ๆ ที่เกี่ยวข้องกับธุรกิจมาพัฒนา ทำให้คุณได้เห็นภาพรวมธุรกิจทั้งจุดอ่อนและจุดแข็ง ที่สามารถมองเห็นโอกาสใหม่ ๆ ในการพัฒนาศักยภาพ เพื่อเอาชนะคู่แข่งในตลาด

    • เพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่ง วิเคราะห์ข้อมูลการจราจร สภาพอากาศ สถานะการจราจร พัฒนาโมเดลเพื่อ optimize เส้นทางการขนส่ง จัดส่งสินค้าได้รวดเร็วกว่าคู่แข่ง

    • สร้างฐานข้อมูลลูกค้า การวิเคราะห์ข้อมูลพฤติกรรมลูกค้า พัฒนาโมเดลเพื่อคาดการณ์ความต้องการ เสนอสินค้าและบริการที่ตรงใจ สร้างความภักดีต่อแบรนด์ (Loyalty)

 

ตัวอย่างการนำ Data มาใช้งานด้านโลจิสติกส์ที่หน้าสนใจ

การทำ Inventory management หนึ่งในความท้าทายในด้านโลจิสติกส์คือการหลีกเลี่ยงการมีสินค้าคงคลังมากเกินไปหรือน้อยเกินไป การนำ Data มาช่วยวิเคราะห์ข้อมูลสามารถช่วยในการจัดการสินค้าคงคลังได้โดยการตรวจสอบระดับสินค้าในคลัง ความต้องการ และรอบการเติมสินค้า จึงช่วยลดต้นทุนการจัดการสินค้าในคลัง ปรับปรุงระดับการให้บริการ และหลีกเลี่ยงการขาดสินค้าหรือมีสินค้าเหลือในคลังมากเกินไป 

หรืออีกหนึ่งตัวอย่างของการนำ Data มาใช้กับบริษัทโลจิสติกส์ที่น่าสนใจกับการทำ Outing and Delivery ขอยกตัวอย่างเป็นเรื่องราวของบริษัทขนส่งยักษ์ใหญ่อย่าง UPS ที่ประสบความสำเร็จในการประหยัดต้นทุนจำนวนมหาศาลจากการนำข้อมูลและการวิเคราะห์ข้อมูล (Data Analytics) มาใช้ในการหาเส้นทางการขนส่งที่มีประสิทธิภาพสูงสุด UPS ค้นพบว่าหากคนขับรถหลีกเลี่ยงการเลี้ยวซ้าย และเลือกเส้นทางที่เลี้ยวขวาผ่านตลอดแทน จะช่วยลดเวลาและระยะทางในการจัดส่งได้อย่างมาก เมื่อนำมาคูณกับจำนวนรถบรรทุกของ UPS กว่า 55,000 คัน จะสามารถประหยัดต้นทุนค่าน้ำมันและเวลาในการจัดส่งได้เป็นจำนวนมหาศาล จากประสบการณ์ของคนขับรถ UPS รวมกับเทคโนโลยีการเก็บข้อมูลและการวิเคราะห์เส้นทางการขนส่ง จึงได้พัฒนาระบบ ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) ขึ้นมา ระบบนี้ช่วยคำนวณและวางแผนเส้นทางการจัดส่งให้มีประสิทธิภาพสูงสุด โดยหลีกเลี่ยงการเลี้ยวซ้ายให้มากที่สุด การหาเส้นทางการขนส่งที่ดีที่สุดเป็นปัญหาคลาสสิกที่เรียกว่า “Traveling Salesman Problem” ซึ่งเป็นปัญหาที่มีความซับซ้อนสูง เมื่อจำนวนจุดจัดส่งเพิ่มขึ้น จำนวนเส้นทางที่เป็นไปได้ก็จะเพิ่มขึ้นเป็นกำลังไปเรื่อยๆ ทำให้มนุษย์ไม่สามารถหาเส้นทางที่ดีที่สุดได้ด้วยตนเอง การใช้ Data-Driven Logistics ของ UPS จึงช่วยแก้ปัญหาการหาเส้นทางการขนส่งที่มีประสิทธิภาพสูงสุดได้อย่างน่าประทับใจ สามารถประหยัดต้นทุนและเพิ่มผลกำไรให้กับบริษัทเป็นจำนวนมหาศาล แสดงให้เห็นถึงศักยภาพของการนำข้อมูลและการวิเคราะห์ขั้นสูงมาใช้ในงานโลจิสติกส์  

อ้างอิงจาก 

https://www.everydaymarketing.co/business-and-marketing-case-study/data/data-driven-logistics-orion-ups/

https://www.upperinc.com/blog/ups-route-planning-software/

Facebook
Twitter
Pinterest
LinkedIn
Latest Post

E-Tax Invoice

ใบกำกับภาษีอิเล็กทรอนิกส์

Read More »