Data Analytics: พลิกโฉมระบบขนส่ง (TMS)
สู่ความเป็นเลิศกับโลจิสติกส์ศรีปทุม

ในยุคที่การแข่งขันทางธุรกิจทวีความรุนแรง การบริหารจัดการซัพพลายเชนและโลจิสติกส์ให้มีประสิทธิภาพสูงสุดถือเป็นกุญแจสำคัญสู่ความสำเร็จ โลจิสติกส์ศรีปทุม (SPU Logistics) ตระหนักถึงความสำคัญนี้และได้นำเทคโนโลยีเข้ามาเป็นเครื่องมือหลักในการขับเคลื่อน โดยเฉพาะการใช้ Data Analytics เพื่อเพิ่มศักยภาพ
ของ Transportation Management System (TMS) ซึ่งเป็นส่วนสำคัญของ Logistics Technology
(Logi-Tech) สมัยใหม่

1. หัวใจสำคัญของโลจิสติกส์ยุคใหม่: TMS และ WMS

ก่อนจะไปถึงเรื่องการวิเคราะห์ข้อมูล เราต้องเข้าใจพื้นฐานของระบบที่ใช้ในการจัดการก่อน ซึ่งประกอบด้วยสองส่วนหลัก

• Transportation Management System (TMS): คือระบบบริหารจัดการการขนส่ง ทำหน้าที่วางแผน จัดการ
  และติดตามการเคลื่อนย้ายสินค้าตั้งแต่ต้นทางถึงปลายทางให้มีประสิทธิภาพสูงสุด ทั้งในด้านเวลาและต้นทุน
• Warehouse Management System (WMS): คือระบบบริหารจัดการคลังสินค้า ดูแลทุกกิจกรรมภายในคลัง
  ตั้งแต่การรับสินค้า จัดเก็บ หยิบสินค้า ไปจนถึงการจัดส่ง ซึ่งทำงานร่วมกับ TMS อย่างใกล้ชิด

ทั้งสองระบบนี้เปรียบเสมือนสมองและหัวใจของงานโลจิสติกส์ยุคใหม่ ที่สร้างข้อมูลมหาศาลในทุกๆ วัน และนี่คือจุดที่ Data Analytics เข้ามามีบทบาทสำคัญ

2. พลังของ Data Analytics ที่ขับเคลื่อนระบบ TMS ให้เหนือกว่า

ข้อมูลดิบจากระบบ Transportation Management System (TMS) เช่น ระยะทาง, เวลาที่ใช้, ปริมาณน้ำมัน, สถานะการจัดส่ง อาจไม่มีประโยชน์มากนักหากไม่ผ่านการวิเคราะห์ แต่เมื่อนำ Data Analytics เข้ามาใช้ จะเปลี่ยนข้อมูลเหล่านี้ให้กลายเป็นข้อมูลเชิงลึก (Insights) ที่ทรงพลัง

• การวางแผนเส้นทางอัจฉริยะ (Route Optimization): วิเคราะห์ข้อมูลการจราจร, สภาพอากาศ, และประวัติการจัดส่งในอดีต เพื่อค้นหาเส้นทางที่ดีที่สุด ลดระยะทางและประหยัดเชื้อเพลิง
• การพยากรณ์ความต้องการ (Demand Forecasting): วิเคราะห์ข้อมูลคำสั่งซื้อย้อนหลัง เพื่อคาดการณ์ปริมาณ
  ความต้องการขนส่งในอนาคต ช่วยให้จัดเตรียมยานพาหนะและบุคลากรได้อย่างเหมาะสม
• การติดตามและประเมินผล (Performance Monitoring): วัดผลประสิทธิภาพของผู้ขับขี่และยานพาหนะ
  แต่ละคัน เช่น อัตราการส่งตรงเวลา, อัตราสิ้นเปลืองน้ำมัน เพื่อนำมาปรับปรุงการทำงาน
• การลดต้นทุนแฝง (Cost Reduction): วิเคราะห์ข้อมูลเพื่อหาจุดรั่วไหลของต้นทุน เช่น การซ่อมบำรุงที่ไม่จำเป็น
  หรือการวิ่งรถเที่ยวเปล่า

3. เทคโนโลยีแห่งอนาคต: AI, ระบบอัตโนมัติ และ Real-time Tracking

การผสมผสาน Data Analytics กับ TMS เป็นเพียงจุดเริ่มต้น เทรนด์ Logistics Technology (Logi-Tech) ยังมีเทคโนโลยีอื่น ๆ ที่เข้ามาเสริมประสิทธิภาพให้สมบูรณ์ยิ่งขึ้น

• AI in Supply Chain: ปัญญาประดิษฐ์ที่สามารถเรียนรู้และตัดสินใจได้เอง เช่น การปรับเปลี่ยนเส้นทางอัตโนมัติเมื่อเกิดเหตุการณ์ไม่คาดฝัน
• ระบบอัตโนมัติ (Automation / Robotics): การใช้หุ่นยนต์ในคลังสินค้าที่ทำงานร่วมกับ Warehouse Management System (WMS) เพื่อลดความผิดพลาดและเพิ่มความเร็วในการหยิบและแพ็กสินค้า
• Real-time Tracking: เทคโนโลยี GPS และ IoT ที่ช่วยให้ติดตามสถานะของสินค้าได้แบบเรียลไทม์ สร้างความโปร่งใสและความไว้วางใจให้กับลูกค้า

4. บทสรุป: ก้าวสู่ผู้นำด้าน Logistics Technology

การนำ Data Analytics มาใช้กับ Transportation Management System (TMS) และเทคโนโลยีอื่น ๆ เช่น AI in Supply Chain และ ระบบอัตโนมัติ ไม่ใช่เพียงการเพิ่มประสิทธิภาพ แต่คือการปฏิวัติรูปแบบการทำงานของธุรกิจโลจิสติกส์ในประเทศไทย โลจิสติกส์ศรีปทุมมุ่งมั่นที่จะพัฒนาและนำนวัตกรรมเหล่านี้มาใช้ เพื่อสร้างความได้เปรียบในการแข่งขัน และส่งมอบบริการที่ดีที่สุดให้กับลูกค้าอย่างยั่งยืน

สำหรับองค์กรที่สนใจศึกษาเพิ่มเติมเกี่ยวกับเทคโนโลยี TMS ชั้นนำ สามารถดูข้อมูลการจัดอันดับจาก รายงาน Magic Quadrant for Transportation Management Systems ของ Gartner ซึ่งเป็นแหล่งข้อมูลที่น่าเชื่อถือในระดับสากล และหากคุณสนใจที่จะเป็นส่วนหนึ่งของวงการโลจิสติกส์ที่ขับเคลื่อนด้วยเทคโนโลยี สามารถ ศึกษาข้อมูลเพิ่มเติมเกี่ยวกับหลักสูตร
โลจิสติกส์ศรีปทุมได้ที่นี่