ตัวอย่างเกี่ยวกับ AI ในการพยากรณ์ความต้องการและการจัดการซัพพลายเชน
Posted 10 Jan 2025 09:24 | 33 views
วิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกแบบเรียลไทม์ เพิ่มความแม่นยำในการคาดการณ์และการวางแผนโลจิสติกส์ เพื่อลดต้นทุนและเพิ่มประสิทธิภาพการดำเนินงาน"
บริษัท ABC Electronics ผู้ผลิตชิ้นส่วนอิเล็กทรอนิกส์ เช่น แผงวงจรและตัวต้านทานไฟฟ้า ต้องเผชิญกับปัญหาสินค้าคงคลังล้นคลังในบางช่วง และสินค้าขาดแคลนในช่วงที่ความต้องการพุ่งสูง เช่น ช่วงเทศกาลปีใหม่
การแก้ปัญหาด้วย AI และ Machine Learning:
-
เก็บข้อมูล: บริษัทเริ่มใช้ AI เพื่อรวบรวมและวิเคราะห์ข้อมูลยอดขายในอดีตจากหลากหลายช่องทาง เช่น คำสั่งซื้อจากลูกค้า, ข้อมูลการผลิต, และแนวโน้มตลาดโลกที่เกี่ยวข้องกับอุตสาหกรรมอิเล็กทรอนิกส์
-
วิเคราะห์แนวโน้ม: AI วิเคราะห์ข้อมูลเหล่านี้ร่วมกับข้อมูลภายนอก เช่น ฤดูกาล, เทศกาลเฉพาะ, หรือการเปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ของลูกค้า เช่น สมาร์ทโฟนรุ่นล่าสุด
-
พยากรณ์ความต้องการ: จากการวิเคราะห์ AI คาดการณ์ว่าในไตรมาสที่ 3 จะมีคำสั่งซื้อแผงวงจรเพิ่มขึ้น 30% เนื่องจากผู้ผลิตสมาร์ทโฟนรายใหญ่เตรียมเปิดตัวสินค้าใหม่
-
ปรับแผนการผลิตและซัพพลายเชน: บริษัทสั่งวัตถุดิบเพิ่มเติมในปริมาณที่เหมาะสม และปรับสายการผลิตล่วงหน้าเพื่อรองรับความต้องการที่เพิ่มขึ้น
-
ผลลัพธ์ที่ได้:
-
ไม่มีปัญหาขาดแคลนสินค้าหรือคำสั่งซื้อค้างส่ง
-
ลดต้นทุนการเก็บรักษาสินค้าคงคลังที่เกินจำเป็น
-
เพิ่มความพึงพอใจให้ลูกค้า ด้วยการส่งมอบสินค้าได้ตรงเวลา
-
ประโยชน์ที่เห็นได้ชัด:
-
บริษัทสามารถลดสินค้าคงคลังที่ไม่จำเป็นได้ถึง 20%
-
ลดเวลาในการจัดส่งสินค้าเฉลี่ยจาก 7 วัน เหลือเพียง 3 วัน
-
ลดของเสียจากสินค้าเก่าที่ล้าสมัยลงได้ถึง 15%
ตัวอย่างนี้แสดงให้เห็นว่า AI ไม่ได้เป็นเพียงเทคโนโลยีล้ำยุค แต่ยังช่วยแก้ปัญหาในชีวิตจริงของธุรกิจการผลิตและสร้างความได้เปรียบทางการแข่งขันได้อย่างชัดเจน.
