โปรดอัพเดตเบราว์เซอร์

เบราว์เซอร์ที่คุณใช้เป็นเวอร์ชันเก่าซึ่งไม่สามารถใช้บริการของเราได้ เราขอแนะนำให้อัพเดตเบราว์เซอร์เพื่อการใช้งานที่ดีที่สุด

ไอที ธุรกิจ

อนาคตของ Logistics

Stock2morrow

อัพเดต 09 ต.ค. 2562 เวลา 17.00 น. • เผยแพร่ 09 ต.ค. 2562 เวลา 17.00 น. • Stock2morrow
อนาคตของ Logistics
อนาคตของ Logistics

Mobility และ logistics เป็นหัวใจสำคัญในการขับเคลื่อนธุรกิจทั้งเก่าและใหม่ ไม่ว่าจะเป็นธุรกิจค้าปลีก ร้านอาหาร จะ e-commerce หรือจะเป็นธุรกิจ ride-hailing อย่าง Grab และ Uber  การส่งสินค้าอย่างชาญฉลาด รวดเร็ว ประหยัดเวลา และมีความปลอดภัย เป็นการสร้างแต้มต่อที่ขาดไม่ได้ในโลกการแข่งขันที่บีบรัดให้ผู้เล่นต้องเพิ่มประสิทธิภาพมากขึ้นเรื่อยๆ 

และในขณะเดียวกัน ก็มีเทคโนโลยีใหม่ๆ เข้ามาช่วยทำให้ การเคลื่อนย้าย มี possibilities ใหม่ๆ เพิ่มมากขึ้น บทความนี้จึงนำเสนอ use case ตัวอย่างของการนำเทคโนโลยีเหล่านี้จะมีส่วนในการพัฒนาและปรับใช้กับธุรกิจ mobility และ Logistics อย่างไร

 

Uber: Routing optimization

โจทย์สำคัญของแอพลิเคชัน ride-hailing อย่าง Uber ที่ค่อนข้างมีผลต่อ user experience คือจะทำอย่างไรที่จะ match ลูกค้าที่เรียกรถกับคนขับที่ใกล้ที่สุดโดยให้ลูกค้าเสียเวลารอน้อยที่สุด และเวลาที่จะแสดงในแอพลิเคชันมีความแม่นยำมากที่สุด

ก่อนหน้านี้ Uber อาศัย off-the-shelf navigation service จาก external developer เช่น google maps ทำให้ Uber ไม่สามารถออกแบบ feature ของระบบนำทางให้ตรงกับความต้องการได้ รวมถึงรูปแบบการเดินทาง จำนวนรถ จำนวนผู้เรียกที่มากและหลากหลายขึ้น และการคำนึงถึงสภาพจราจรและสิ่งแวดล้อมก็ถือเป็นอีกความท้าทายที่ Uber จะต้องรับมือ

 

ทั้งหมดนี้ทำให้ Uber มีความจำเป็นที่จะต้องพัฒนา routing optimizer ของตัวเองขึ้นมาเพื่อรองรับการใช้งานด้าน navigation สำหรับ ride-hailing โดยเฉพาะ  Uber เองได้ออกมาเคลมว่าระบบดังกล่าวสามารถคำนวณเส้นทางถนนบนโลกได้มากกว่า 15 รอบใน 1 วินาที ทำให้สามารถคำนวณเส้นทางที่ดีที่สุดได้เร็วกว่า off-the-shelf service ถึง 43 เท่า 

นอกจากนี้ เพื่อให้เวลาโดยประมาณที่จะถึงที่หมาย (ETA) ที่โชว์ในแอพลิเคชันมีความแม่นยำมากที่สุด Uber ยังมี algorithm dead reckoning ที่สามารถทำนายได้ว่ารถจะอยู่ตรงไหนแม้ว่าจะไม่มีสัญญาณ GPS โดยใช้ความเร็วและตำแหน่งล่าสุดของรถ ซึ่ง Uber ได้รายงานผลลัพธ์ว่าระบบดังกล่าวสามารถเพิ่มความแม่นยำของการ estimate ETA เพิ่มขึ้นมากกว่า 50% เลยทีเดียว

 

Amazon Prime Now: 24/7 Deliveries 

หนึ่งในความท้าทายใหญ่ของธุรกิจ e-commerce คือจะทำอย่างไรให้ผู้ซื้อได้รับสินค้าเร็วที่สุด 

ผู้เล่น e-commerce หลายๆเจ้าเองก็เริ่มให้ความสำคัญด้านนี้มากขึ้น อย่างแคมเปญ next-day delivery สั่งวันนี้ได้ของวันถัดไป อย่างไรก็ตาม บริการดังกล่าวอาจไม่เพียงพอสำหรับผู้บริโภคอีกต่อไป 

จากการสำรวจของ Dropoff พบว่ากว่า 31% ของผู้บริโภคยินดีจ่ายเพิ่มเพื่อใช้บริการ same day delivery  ด้วยเหตุนี้ e-commerce เจ้าใหญ่อย่าง Amazon จึงได้ออกบริการใหม่อย่าง Amazon Prime Now มาเพื่อตอบโจทย์ลูกค้ากลุ่มนี้โดยเฉพาะ 

บริการดังกล่าวไม่ใช่เพียงแค่ same day delivery แต่ผู้ซื้อจะได้รับสินค้าภายในไม่กี่ชั่วโมงหลังจากการสั่ง (คล้ายกับ JIB ในประเทศไทยที่การันตีความเร็วระดับชั่วโมง)  

 

แต่เบื้องหลังการจัดส่งที่รวดเร็วนี้ไม่ได้โรยด้วยกลีบกุหลาบ Amazon ต้องสร้างระบบ anticipatory shipping อัจฉริยะที่ทั้งสามารถทำนาย demand ของผู้บริโภคในบริเวณต่างๆ แล้วจัดเตรียมสินค้าไปที่ distribution center บริเวณนั้นๆเลย  ระบบ automated warehouse ก็ต้องกระจายตัวอยู่รอบพื้นที่จัดส่งและสามารถจัดเตรียมสินค้าได้อย่างรวดเร็วโดยใช้หุ่นยนต์ในการแพคสินค้าลงกล่องโดยผ่านการตรวจเช็คจากพนักงานที่เป็นมนุษย์อีกที รวมถึงระบบ fleet management ที่สามารถคำนวณว่าพัสดุทั้งหมดจะต้องใช้รถกี่คัน และชิ้นไหนควรจะไปอยู่คันไหน คนขับควรใช้เส้นทางอะไร ใช้เวลาส่งเจ้าละกี่นาทีเพื่อให้สามารถจัดส่งได้รวดเร็วและประหยัดต้นทุนมากที่สุด 

 

 

ในอนาคตอาจมี “ยานแม่” distribution center ที่เคลื่อนที่ได้อย่างใน fake video ที่เป็น footage ของบอลลูนยักษ์ของ Amazon ที่ปล่อยโดรนส่งของออกมาจากท้องยานก็เป็นได้ เพราะมันก็เป็นไอเดียที่ Amazon เองเคยจดสิทธิบัตรไว้เหมือนกัน (https://www.businessinsider.com/amazon-blimp-delivery-drones-viral-video-is-fake-2019-4)

 

 

Last-mile delivery หรือขั้นตอนการจัดส่งสินค้าสุดท้ายที่สินค้าจะถูกจัดส่งให้ถึงมือผู้รับถือว่าเป็นต้นทุนส่วนใหญ่ที่สุดกว่า 53% ของต้นทุนการจัดส่งทั้งหมด ทำให้ Cainiao บริษัท logistics ภายใต้การดูแลของ Alibaba Group e-commerce ยักษ์ใหญ่จากประเทศจีนได้พัฒนาระบบที่ optimize last-mile delivery ให้มีประสิทธิภาพมากที่สุด 

ล่าสุดบริษัทตั้งใจที่จะพัฒนา Cainiao Future Park ในเมือง Wuxi โดยนำเทคโนโลยีอุปกรณ์ IoT Robotics กว่า 100 ล้านชิ้นมาผนวกกับ AI เพื่อพัฒนาระบบบริหารจัดการที่พัสดุที่ทำงานโดยหุ่นยนต์ทั้งหมดเพื่อผ่อนการใช้แรงงานคน ทั้งนี้ Alibaba ประกาศว่าระบบดังกล่าวจะสามารถเพิ่ม efficiency ให้กับแรงงานคนมากกว่า 30% นอกจากนี้ 

 

และเพื่อที่จะรักษาคุณภาพการบริการและลดต้นทุนในส่วนของ last-mile delivery Cainiao ก็ยังได้ออกอีกหนึ่งบริการใหม่อย่าง Cainiao Post หรือจุดรับสินค้าอัจฉริยะ สำหรับคำสั่งซื้อจาก Tmall และ Taobao ทั้งนี้ Cainiao Post จะมีการติดตั้ง AI เพื่อทำ facial recognition เพื่อยืนยันตัวสำหรับรับสินค้า นอกจากนี้ตู้เก็บสินค้ายังมีการรักษาอุณหภูมิ ความชื้นและสภาพแวดล้อมอื่นๆ ให้เหมาะสม ทำให้ Cainiao Post สามารถเก็บอาหารสดได้อีกด้วย จุดเด่นนี้ทำให้ Alibaba สามารถทลายอีกหนึ่งอุปสรรคของ e-commerce นั่นคือการจำหน่ายอาหารสดได้อีกด้วย 

 

เวลาผ่านไปไม่กี่ปี ดูเหมือนว่าการ outsource บริษัทรับส่งสินค้าจะเป็นอะไรที่ธรรมดาเกินไปแล้วในยุคนี้จริงๆ 

 

ดร. ณภัทร จาตุศรีพิทักษ์

ผู้เขียนเป็นเจ้าของเว็บไซต์ settakid.com ที่วิเคราะห์ประเด็นเปลี่ยนโลกผ่านมุมมองเศรษฐศาสตร์แบบเข้าใจง่ายๆ  คุณ ณภัทร จบปริญญาตรีและโทจากมหาวิทยาลัยคอร์เนลและจอนส์ ฮอปกินส์ เคยมีประสบการณ์ทำวิจัยที่มหาวิทยาลัยฮาวาร์ดและธนาคารโลก และสำเร็จการศึกษาปริญญาเอกสาขาเศรษฐศาสตร์ประยุกต์อยู่ที่มหาวิทยาลัยมินนิโซต้า เป็นนักเขียนรับเชิญของ stock2morrow และเป็นคอลัมนิสต์ประจำสำนักข่าวออนไลน์ไทยพับลิก้า

0 0
reaction icon 0
reaction icon 0
reaction icon 0
reaction icon 0
reaction icon 0
reaction icon 0