AI สร้างสรรค์ช่วยพัฒนาการจัดการห่วงโซ่อุปทานอย่างไร

Key takeaway

• LLMs ได้เข้ามาปฏิวัติการจัดการ Supply Chain โดยช่วยให้การค้นหาข้อมูล วิเคราะห์ และสร้างข้อมูลเชิงลึกเป็นไปโดยอัตโนมัติ ส่งผลให้การตัดสินใจรวดเร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ ดังเห็นได้จากกรณีศึกษาของ Microsoft ที่นำมาใช้ในการจัดการการจัดส่ง Servers และ Hardware
• ความสามารถของ LLMs ในการวิเคราะห์สัญญาจัดซื้อจัดจ้างช่วยให้องค์กรประหยัดค่าใช้จ่ายได้มหาศาล โดยสามารถค้นพบส่วนลดพิเศษและวิเคราะห์สถานการณ์ "What-If" ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ
• แม้จะมีความท้าทายในด้านการตรวจสอบความถูกต้องและการปรับเปลี่ยนบทบาทบุคลากร แต่ LLMs จะเป็นเทคโนโลยีสำคัญที่ช่วยขับเคลื่อนการปฏิรูป Supply Chain Management ในอนาคต ทั้งด้านประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น และความแม่นยำ

Microsoft ได้พิสูจน์ให้เห็นถึงศักยภาพของ Generative AI โดยเฉพาะ Large Language Models (LLMs) ในการปฏิวัติการจัดการ Supply Chain ผ่านกรณีศึกษาธุรกิจ Cloud ของบริษัท

แม้ปัจจุบันการจัดการ Supply Chain จะมีการใช้ระบบดิจิทัลและการตัดสินใจด้วยข้อมูล แต่ผู้วางแผนและผู้บริหารยังต้องใช้เวลามากในการทำความเข้าใจระบบและปรับปรุงโมเดลพื้นฐาน LLMs เข้ามาแก้ปัญหานี้โดยช่วยให้การค้นหาข้อมูล การวิเคราะห์ และการสร้างข้อมูลเชิงลึกเป็นไปโดยอัตโนมัติ ส่งผลให้การตัดสินใจรวดเร็วขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ

Microsoft ได้นำร่องใช้ระบบ LLMs ในการจัดการการจัดส่ง Servers และ Hardware ไปยัง Data Centers กว่า 300 แห่งทั่วโลก เริ่มทดลองใช้ตั้งแต่มีนาคม 2023 และใช้งานเต็มรูปแบบในเดือนพฤศจิกายน 2023 ผลลัพธ์แสดงให้เห็นการเพิ่มประสิทธิภาพอย่างชัดเจน โดยวัดจาก Incident Response Time และความเร็วในการตัดสินใจ

ความสามารถสำคัญของ LLMs ในการจัดการ Supply Chain คือการค้นหาข้อมูลและสร้างข้อมูลเชิงลึก โดยผู้ใช้สามารถสอบถามข้อมูลด้วยภาษาธรรมชาติ ระบบจะแปลงเป็นคำสั่งทางเทคนิคและให้คำตอบที่เข้าใจง่าย ทั้งยังรักษาความปลอดภัยของข้อมูลโดยไม่ต้องส่งต่อไปยังบุคคลที่สาม

เทคโนโลยีนี้ช่วยให้นักวางแผนทำงานกับระบบได้โดยตรง ลดการพึ่งพา Data Scientists และในอนาคตอาจช่วยให้บริษัทสามารถทำให้กระบวนการหลักเป็นอัตโนมัติและพัฒนากระบวนการใหม่ๆ ได้อย่างมีประสิทธิภาพ

#SupplyChain #AI #LLM #DigitalTransformation #TechNewsสวัสดีครับ ผมขอนำเสนอบทความเรื่อง การประยุกต์ใช้ LLM ในการบริหารจัดการ Supply Chain

LLM (Large Language Model) กำลังสร้างการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในการจัดการห่วงโซ่อุปทาน โดยเฉพาะการวิเคราะห์สัญญาจัดซื้อจัดจ้างระหว่าง OEM และซัพพลายเออร์

จากกรณีศึกษาพบว่า OEM รายหนึ่งสามารถประหยัดค่าใช้จ่ายได้หลายล้านดอลลาร์ หลังจากใช้ LLM วิเคราะห์สัญญาหลายพันฉบับ ทำให้พบส่วนลดพิเศษที่ได้รับเมื่อมียอดสั่งซื้อถึงเกณฑ์ที่กำหนด ซึ่งทีม procurement เคยมองข้ามไปเนื่องจากความซับซ้อนของสัญญา

นอกจากนี้ LLM ยังช่วยตอบคำถาม What-If ที่ซับซ้อนได้อย่างมีประสิทธิภาพ เช่น:

• การคำนวณค่าขนส่งเพิ่มเติมเมื่อความต้องการเพิ่มขึ้น
• การประเมินผลกระทบด้านต้นทุนเมื่อเปลี่ยนแหล่งจัดซื้อ
• การวิเคราะห์ความสามารถในการตอบสนองความต้องการเมื่อปิดโรงงาน
• การคำนวณการเปลี่ยนแปลงต้นทุนการผลิตเมื่อราคาวัตถุดิบเปลี่ยนแปลง

Microsoft ได้เปิดเผย source code และ benchmarks สำหรับการใช้งาน LLM ในด้าน supply chain ที่ github.com/microsoft/OptiGuide โดยมุ่งเน้นการพัฒนาแบบค่อยเป็นค่อยไป เริ่มจากคำถามพื้นฐานที่พบบ่อย ก่อนขยายขอบเขตเพิ่มเติม

อย่างไรก็ตาม การใช้งาน LLM ยังมีความท้าทาย ทั้งในแง่การตรวจสอบความถูกต้องของแบบจำลอง และการฝึกอบรมพนักงานให้ใช้ภาษาที่แม่นยำในการตั้งคำถาม เพื่อหลีกเลี่ยงการตีความที่คลาดเคลื่อนหัวข้อข่าว: "การปฏิวัติ Supply Chain ด้วย LLM Technology: ความท้าทายและโอกาสในอนาคต"

Dell Technologies เผยแนวทางการประยุกต์ใช้ LLM (Large Language Models) ในระบบ Supply Chain โดยมุ่งเน้นการพัฒนาศักยภาพบุคลากรควบคู่ไปกับการนำเทคโนโลยีมาใช้ จากประสบการณ์การทำงานร่วมกับผู้ให้บริการ supply-chain-application ทำให้บริษัทเล็งเห็นทั้งโอกาสและความจำเป็นเร่งด่วนในการเตรียมความพร้อมด้านบุคลากรเพื่อรองรับการใช้งาน AI

ความท้าทายหลักที่พบ:

1. การตรวจสอบความถูกต้อง:
   • LLM อาจให้ผลลัพธ์ที่คลาดเคลื่อน
   • การแก้ไขทำได้โดยการป้อน domain-specific examples เพื่อเพิ่มความแม่นยำ
   • มีการกำหนดคำตอบมาตรฐานสำหรับคำถามที่ระบบยังไม่รองรับ
2. การปรับเปลี่ยนบทบาทบุคลากร:
   • ผู้บริหารและนักวางแผนต้องปรับตัวสู่บทบาทใหม่
   • ลดความผิดพลาดจากการตัดสินใจของมนุษย์
   • บุคลากรสามารถทุ่มเทกับ value-added activities เช่น การวางแผนกลยุทธ์และการประสานงานข้ามฝ่าย

ผลกระทบต่อองค์กร:
• ปรับเปลี่ยนจากงานประจำวันสู่งานเชิงกลยุทธ์
• เสริมสร้างความร่วมมือระหว่าง demand planners และ trade planners
• ต้องการการสนับสนุนจากผู้บริหารในการลดช่องว่างระหว่างหน่วยงาน

แม้จะมีความท้าทายหลายประการ แต่ LLM จะเป็นตัวขับเคลื่อนสำคัญในการปฏิรูป supply chain management ในอนาคตอันใกล้ ทั้งด้านประสิทธิภาพ ความยืดหยุ่น ผลิตภาพ และความแม่นยำ นำไปสู่ระบบ closed-loop supply-chain-management ที่เชื่อมโยงการทำงานระหว่างฝ่ายการค้า supply chain และการเงินอย่างไร้รอยต่อ

#SupplyChain #AI #LLM #DigitalTransformation #TechNews

Why it matters

💡 บทความนี้นำเสนอการเปลี่ยนแปลงครั้งสำคัญในวงการ Supply Chain ที่กำลังเกิดขึ้นจริงผ่านกรณีศึกษาของ Microsoft ซึ่งได้นำ Large Language Models (LLMs) มาปฏิวัติการจัดการห่วงโซ่อุปทาน ผู้อ่านจะได้เรียนรู้วิธีการประยุกต์ใช้ AI ที่ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพการทำงาน ลดเวลาในการตัดสินใจ และสร้างความได้เปรียบทางธุรกิจ โดยเฉพาะผู้ที่ทำงานด้าน Supply Chain จะได้เห็นภาพชัดเจนว่าเทคโนโลยีนี้จะเข้ามาเปลี่ยนแปลงการทำงานในอนาคตอันใกล้อย่างไร

ข้อมูลอ้างอิงจาก https://hbr.org/2025/01/how-generative-ai-improves-supply-chain-management