นวัตกรรม (Innovation) ในการขนส่ง

การขนส่งและโลจิสติกส์ในรูปแบบเดิมนั้นเป็นการทำงานแบบ Manual รวมถึงการเก็บข้อมูลขนาดใหญ่จำนวนมากที่ไม่เป็นระบบ ทำให้การจัดการข้อมูลต่าง ๆ ไม่มีประสิทธิภาพเท่าที่ควร เมื่อมีการพัฒนาเทคโนโลยีที่ช่วยจัดการปัญหาเหล่านี้ ได้แก่ AI, Advance Analytics และ Automation ทำให้ช่วยในการจัดการระบบโลจิสติกส์ได้อย่างรวดเร็วและมีประสิทธิภาพ ซึ่งหลังจากเริ่มปี พ.ศ. 2563 เป็นต้นมา เทคโนโลยีที่เคยใช้ได้เริ่มมีการพัฒนาให้มีความชาญฉลาดและทำงานได้หลากหลายขึ้น 5 นวัตกรรมที่กำลังมาเปลี่ยนแปลงโลกธุรกิจขนส่งและโลจิสติกส์ มีดังต่อไปนี้

  • ปัญญาประดิษฐ์ (Artificial and Augmented Intelligence)

หลายปีที่ผ่านมาอุตสาหกรรมโลจิสติกส์ได้เริ่มนำเอา AI หรือ “ปัญญาประดิษฐ์” เข้ามาใช้งาน เช่น ระบบขนส่งอัจฉริยะ, การวางแผนการเดินทาง, การวางแผนปฏิบัติงานเพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้า ซึ่งเหล่านี้คือจุดเริ่มต้นของการเอาเทคโนโลยี AI เข้ามา โดยในตอนนี้ AI กำลังเพิ่มขีดความสามารถในงานโลจิสติกส์ เพื่อให้สามารถแก้ไขปัญหาต่าง ๆ เช่น การส่งสินค้า, การให้บริการ, ผู้ผลิต, ลูกค้า ได้ยั่งยืนมากยิ่งขึ้น รวมไปถึงระบบคลังสินค้าอัตโนมัติที่ควบคุมโดยระบบคอมพิวเตอร์ ช่วยเพิ่มศักยภาพของระบบการทำงานได้มากขึ้น รวมถึงมีการใช้เทคโนโลยีของ AI เข้ามาเลียนแบบความสามารถของมนุษย์ และขยายขีดความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ เขียนออกมาเป็นซอฟต์แวร์ที่ช่วยเพิ่มความสามารถของระบบโลจิสติกส์ ยกตัวอย่าง การรวมเอาปัญญาประดิษฐ์และปัญญาของมนุษย์เข้าด้วยกันในการวางแผนโลจิสติกส์ โดยใส่ข้อมูลการวางแผนของมนุษย์ให้กับระบบได้เรียนรู้ เช่น ประสบการณ์ ความรับผิดชอบ การให้บริการลูกค้า ความยืดหยุ่นในการทำงาน รวมถึงสามัญสำนึกต่าง ๆ ช่วยให้ระบบปัญญาประดิษฐ์นี้สามารถปฏิบัติงานที่มนุษย์ต้องทำซ้ำหลายรอบได้อย่างรวดเร็ว ส่งผลให้การทำงานของระบบโลจิสติกส์เป็นไปอย่างมืออาชีพ ประหยัดเวลามากขึ้น ลดความผิดพลาดของการทำงาน และประหยัดค่าใช้จ่าย

  • การมองเห็นข้อมูลโซ่อุปทานแบบเรียลไทม์ (Real-Time Supply Chain Visibility)

Supply Chain Visibility หรือทัศนวิสัยในโซ่อุปทานมีมาอย่างยาวนานแล้วในสายโลจิสติกส์ ซึ่งเมื่อมีการใช้เทคโนโลยีเข้ามาช่วยในการจัดการข้อมูล ทำให้เจ้าของธุรกิจสามารถจัดการข้อมูลของโซ่อุปทานได้แบบเรียลไทม์ Real-Time Supply Chain Visibility เป็นเทคโนโลยีที่ช่วยให้บริษัทที่ทำธุรกิจขนส่งโลจิสติกส์สามารถเข้าถึงข้อมูลที่มีการอัปเดตอยู่ตลอดเวลา เช่น ข้อมูลการเคลื่อนย้ายสินค้า รูปแบบของการจราจร สภาพอากาศ สภาพการเดินทางขนส่ง และสภาพถนน ซึ่งเมื่อพบปัญหาเกี่ยวกับการเดินทางขนส่งสินค้า ก็สามารถใช้ข้อมูลเหล่านี้มาวางแผนการเดินทางขนส่งให้รวดเร็วยิ่งขึ้น

นอกจากนี้ยังสามารถใช้งาน IoT Censor มาเป็นเครื่องมือสำคัญในการติดตามพัสดุ โดยจะมีการติดตั้งเครื่องมือ IoT บนพัสดุเพื่อให้ทางคลังสินค้าสามารถติดตามสินค้า หรือดูการจราจรผ่านระบบ Cloud Services ได้ตลอดเวลา ระบบนี้จึงช่วยให้ตอบสนองความต้องการของลูกค้าได้อย่างรวดเร็ว จากการวิเคราะห์และคาดการณ์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ จะช่วยผู้ดูแลระบบสามารถปรับเปลี่ยนและจัดการทัศนวิสัยในโซ่อุปทานให้มีประสิทธิภาพสูงสุดอยู่ตลอดเวลา

  • เครื่องมือคาดการณ์ข้อมูลการขนส่งและโลจิสติกส์ (Predictive Analytics Platform)

ปกติอุตสาหกรรมโลจิสติกส์จะเก็บข้อมูลการทำงานเป็นจำนวนมาก ซึ่งการเก็บข้อมูลในรูปแบบดั้งเดิมมักเป็นรูปแบบที่กระจัดกระจาย และมีปริมาณมหาศาลจนจัดการกับข้อมูลเหล่านี้ได้ยาก ซึ่งเมื่อมีการนำเอา Data Science เข้ามาจัดการกับคลังข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) นี้ จะช่วยให้สามารถดึงเอาข้อมูลต่าง ๆ ที่เคยเก็บไว้มาใช้ประโยชน์ได้ด้วยการพยากรณ์ การพยากรณ์ที่ว่านี้ไม่ใช่การคาดเดาขึ้นมา แต่เป็นการดึงเอาข้อมูลที่เคยเก็บเอาไว้ในคลังข้อมูลออกมาพยากรณ์ โดยสร้างเป็นแบบจำลองทางสถิติที่ช่วยให้สามารถคาดการณ์สิ่งที่กำลังจะเกิดขึ้นจากเหตุการณ์ที่เคยมีการเก็บข้อมูลเอาไว้ เมื่อนำมาใช้กับอุตสาหกรรมโลจิสติกส์จะช่วยให้สามารถ

  • จัดการระบบขนส่งเพื่อติดตามและจัดการการจัดส่งได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น
  • จัดการกับเหตุการณ์ที่ไม่คาดคิดที่ส่งผลต่อการขนส่งและโลจิสติกส์ เช่น สภาพอากาศ การขาดแคลนของสินค้า อุบัติเหตุ
  • คาดการณ์ระยะเวลาการบำรุงรักษาของเครื่องจักรและเครื่องมือ

สำหรับการขนส่งและระบบโลจิสติกส์ การใช้งาน Data Driven ในการตัดสินใจ ผ่านแบบจำลองที่ใช้ในการคาดการณ์ข้อมูล จะช่วยให้สามารถพยากรณ์สถานการณ์ที่จะเกิดขึ้นตั้งแต่ต้นจนจบ และวางแผนแก้ไขได้ทันเวลา ทำให้ประหยัดค่าใช้จ่ายและสามารถจัดการระบบขนส่งและโลจิสติกส์ได้อย่างมีประสิทธิภาพมากขึ้น

  • เทคโนโลยีจำลอง (Digital Twins)

อีกหนึ่งเทคโนโลยีที่ใช้การจำลองภาพเสมือนจริงของต้นแบบ จากการรวมเทคโนโลยีหลากหลาย เช่น AI, IoT, Cloud Computering ในการศึกษาข้อมูลเชิงลึกของวัตถุ ตั้งแต่อดีต ปัจจุบัน ไปจนถึงการคาดการณ์ผลในอนาคต เพื่อวิเคราะห์หาจุดด้อยและหาทางอุดรอยรั่วเหล่านั้นให้หมดไป

ตัวอย่าง การใช้ Digital Twins ในการวิเคราะห์ประสิทธิภาพวัสดุบรรจุภัณฑ์ ซึ่งหลายองค์กรกำลังมองหาการเลือกใช้งานวัสดุบรรจุภัณฑ์ที่มีความยั่งยืน และส่งผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมน้อยที่สุด เช่น IKEA บริษัทเฟอร์นิเจอร์จากสวีเดน ได้เปลี่ยนแพ็กเกจสินค้าจากโฟมมาใช้เป็นวัสดุย่อยสลายที่ได้จากการเพาะเชื้อราของเห็ด ซึ่งสามารถย่อยสลายได้เองตามธรรมชาติอย่างรวดเร็ว

  • การจัดการโลจิสติกส์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม (Eco Logistics)

เรื่องของภาวะโลกร้อนและการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศโลก เป็นหัวข้อที่องค์กรทุกภาคส่วนรู้จักและตระหนักถึงผลกระทบมายาวนานเป็น 10 ปี ซึ่งการขนส่งและระบบโลจิสติกส์เป็นหนึ่งในอุตสาหกรรมที่ต้องช่วยรับผิดชอบต่อสังคมและสิ่งแวดล้อม การจัดการโลจิสติกส์ที่เป็นมิตรต่อสิ่งแวดล้อม จึงเป็นการบริหารจัดการโลจิสติกส์ในด้านที่เกี่ยวกับการลดผลกระทบต่อสิ่งแวดล้อมที่เกิดจากการดำเนินกิจกรรมโลจิสติกส์ตลอดโซ่อุปทาน โดยเริ่มตั้งแต่แหล่งที่มาและการจัดหาวัตถุดิบ การออกแบบผลิตภัณฑ์และกระบวนการ กระบวนการผลิต การบริการ การขนส่งทั้งภายในและนอกองค์กร และการบริโภค รวมไปถึงการจัดการตลอดวงจรชีวิตของผลิตภัณฑ์ ซึ่งการจัดการนี้จะเป็นส่วนสำคัญที่ทำให้วงการโลจิสติกส์ได้ลดต้นทุน ช่วยเพิ่มความสามารถในการตอบสนองผู้บริโภคได้อย่างมีคุณภาพ น่าเชื่อถือ และรับผิดชอบต่อสิ่งแวดล้อมด้วย

นวัตกรรมด้านการคมนาคมขนส่ง

แบ่งออกเป็น 5 ด้าน ได้แก่

1. นวัตกรรมด้านคมนาคมขนส่งทางบกของประเทศไทย

2. นวัตกรรมด้านคมนาคมขนส่งทางรางของประเทศไทย

3. นวัตกรรมด้านคมนาคมขนส่งทางน้ำของประเทศไทย

4. นวัตกรรมด้านคมนาคมขนส่งทางอากาศของประเทศไทย

5. นวัตกรรมความร่วมกันระหว่างหน่วยงาน