Blue Yonder ผู้นำระดับโลกด้านการให้คำปรึกษาเกี่ยวกับซัพพลายเชนครบวงจร เผยข้อมูลเชิงลึกเกี่ยวกับการคาดการณ์ของตลาดอุตสาหกรรมการผลิตในประเทศไทย

การวิเคราะห์คาดการณ์เชิงลึก การประเมินความเสี่ยง การวิเคราะห์ความผิดปกติต่างๆ ที่อาจเกิดขึ้น และการนำเอาเทคโนโลยีสมัยใหม่มาใช้เพื่อวิเคราะห์ข้อมูลธุรกิจ ไม่ใช่ทางเลือกอีกต่อไปแต่เป็นสิ่งจำเป็นที่จะช่วยขับเคลื่อนธุรกิจให้มีประสิทธิผลมากขึ้นในต้นทุนที่ต่ำลง

นับตั้งแต่เริ่มมีการแพร่ระบาดของโรคโควิด-19 ส่งผลให้อุตสาหกรรมด้านการผลิตทั่วโลกชะลอตัวและหยุดชะงักลง ธุรกิจอยู่ในสภาพนิ่ง ชะลอและลดขนาดการผลิต และปิดตัวลงเป็นเรื่องที่เกิดขึ้นทั่วทั้งเอเชียแปซิฟิก

การแพร่กระจายของโรคโควิด-19 สร้างความกดดันต่ออุตสาหกรรมซัพพลายเชนทั่วโลกเป็นอย่างมาก จากคะแนนดัชนีแนวโน้มความเชื่อมั่นของผู้บริโภค (CCI) ทั่วภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกส่วนใหญ่ลดลงประมาณ 20% ถึง 25% โดยคะแนนดัชนีในประเทศไทยตามผลสำรวจจากมหาวิทยาลัยหอการค้าไทย มีแนวโน้มความเชื่อมั่นของผู้บริโภค (CCI) ลดลง 47.2 ในเดือนเมษายน 2563 จาก 50.3 ในเดือนมีนาคม 2563 ซึ่งจัดอันดับว่าตกต่ำที่สุดตั้งแต่เดือนตุลาคม 2541 ซึ่งเพิ่มขึ้นเล็กน้อยในเดือนพฤษภาคม โดยมีดัชนีอยู่ที่ 48.2 และจากการคาดการของ FocusEconomics Consensus Forecast คาดว่าผลผลิตในภาคการผลิตในปี 2563 จะลดลง 8.7% และสำหรับไตรมาสที่ 4 ปี 2563 และช่วงแรกของไตรมาสที่ 1 ปี 2564 คาดการณ์ว่าจะมีแนวโน้มเชิงบวกในภาคอุตสาหกรรมการผลิตโดยจะเพิ่มขึ้นระหว่าง 3 ถึง 4.8%

เป็นการดีที่การแพร่ระบาดของโรคโควิด-19 คาดว่าจะส่งผลกระทบเพียงระยะสั้นต่ออุปสงค์จากภาคอุตสาหกรรมการผลิตในประเทศ โดยเฉพาะในภาคการเกษตร ผลิตภัณฑ์อาหาร เครื่องดื่ม และเครื่องใช้ไฟฟ้า

สร้างห่วงโซ่อุปทานที่มีความยืดหยุ่น

การแพร่ระบาดครั้งใหญ่ของโรคโควิด-19 กระตุ้นให้เกิดการเปลี่ยนแปลงในการนำเทคโนโลยีเข้ามามีส่วนร่วมในธุรกิจซัพพลายเชนเพื่อสอดรับกับสถานการณ์อย่างรวดเร็วส่งผลให้เกิดช่องว่างในกระบวนการวางแผนการผลิต รวมไปถึงการปรับเปลี่ยนอย่างรวดเร็วของพฤติกรรมการทำงานของแรงงานและความเสี่ยงที่ไม่เคยเกิดขึ้นจากปัจจัยสภาพแวดล้อมภายนอกองค์กร รวมไปถึงการเปลี่ยนรูปแบบแบบแผนการดำเนินธุรกิจซัพพลายเชนแบบดั้งเดิมจาก “ รับรู้และปฏิบัติ” เป็น “คาดการณ์และสรุปข้อมูล” ทำให้ความต้องการที่จะล้ำสมัย ปรับตัว และคาดการณ์ได้ของเครือข่ายซัพพลายเชนที่ขับเคลื่อนด้วยปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) นั้นเป็นสิ่งจำเป็นมากกว่าเดิม

ปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) เป็นกุญแจสำคัญอย่างยิ่งในการเปลี่ยนแปลงในการนำเทคโนโลยีเข้ามามีส่วนร่วมในธุรกิจซัพพลายเชน บริษัทสามารถใช้ประโยชน์จากข้อมูลประมวลผลแบบทันทีจากผู้ผลิตสินค้า ผู้ค้าปลีก และลูกค้า เพื่อวิเคราะห์อย่างสมบูรณ์แบบ รวมทั้งข้อมูลปัจจัยภายนอกอื่น ๆ เช่นการเปลี่ยนแปลงของสภาพอากาศและภัยคุกคามที่อาจเป็นอันตรายต่อการดำเนินธุรกิจซัพพลายเชนเช่นกัน

ในช่วงปีที่ผ่านมามีความต้องการในการใช้เทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) สูงเพิ่มขึ้นอย่างมากในอุตสาหกรรมซัพพลายเชน รวมทั้งเทคโนโลยีการวิเคราะห์ข้อมูลประมวลผลที่จะส่งผลให้บริษัทเหล่านั้นพร้อมที่จะฟื้นตัวอย่างรวดเร็วและมีเสถียรภาพหลังการแพร่ระบาดของโรคโควิด-19 โดยบริษัทขนาดใหญ่ในประเทศไทย เช่น บริษัท เจริญโภคภัณฑ์อาหาร จำกัด (มหาชน) (CPF) บริษัทไทยน้ำทิพย์ จำกัด บริษัท โอสถสภา จำกัด (มหาชน) บริษัท โดลฟู้ด จำกัด และอีกหลายบริษัทได้เริ่มใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีของ Blue Yonder เพื่อจัดการกับการหยุดชะงักของอุตสาหกรรมด้านการผลิตที่เกิดจากการแพร่ระบาดของโรคโควิด-19

ใน 12 เดือนข้างหน้าถือเป็นช่วงเวลาที่สำคัญอย่างยิ่งต่อระบบนิเวศการผลิตของประเทศไทย รัฐบาลจะยังคงผลักดันกลุ่มเครือข่ายธุรกิจ มุ่งเน้นโครงการพัฒนาภาคอุตสาหกรรมต่างๆ เช่น ยานยนต์และอะไหล่ ไฟฟ้าและอิเล็กทรอนิกส์ การเกษตรและอาหาร เสื้อผ้า สิ่งทอ ผ้าใยสังเคราะห์จากสารเคมี และปิโตรเคมี ทั้งนี้บริษัทจำเป็นต้องเตรียมห่วงโซ่อุปทานให้พร้อมเพื่อรับมือกับความเปลี่ยนแปลงและวิกฤติที่อาจคาดไม่ถึงในอนาคต

เมื่อผลกระทบของการแพร่ระบาดครั้งใหญ่ของโรคโควิค-19 สิ้นสุด และสถานการณ์เข้าสู่สภาวะแบบ “New Normal” บริษัทจะวางแผนห่วงโซอุปทานภายใต้สองทางเลือกที่ค่อนข้างท้าทาย คือ จากประสบการณ์และสถานการณ์ที่เกิดขึ้นบริษัทควรเลือกที่จะลดห่วงโซ่อุปทาน หรือมีความยืดหยุ่นมากกว่านี้ ความเหมาะขึ้นอยู่กับประสบการณ์ล่าสุดของพวกเขา หรือควรผสมผสานทั้งสองทางเลือกเข้าด้วยกัน และบริษัทควรจัดการอย่างไรหากเลือกใช้แผนที่ผสมผสานทั้งสองทางเลือก

การใช้เทคโนโลยีทัศนวิสัย 20/20

การจัดการเทคโนโลยีห่วงโซ่อุปทานมีบทบาทสำคัญมาก หากธุรกิจไม่สามารถติดตามทุกความเคลื่อนไหวที่เกิดขึ้นได้ธุรกิจจะตอบสนองเมื่อเกิดภาวะการผลิตหยุดชะงักได้อย่างไร บริษัทจำเป็นต้องพัฒนาการตอบสนองต่อผลกระทบจากการตอบสนองตามตามสัญชาติญาน (Reactive) เป็นการคาดการณ์จากข้อมูลและตอบสนองเชิงรุก (Proactive and Predictive) ผู้วางแผนการผลิตสามารถแจ้งเตือนล่วงหน้าหกเดือนได้อย่างไรว่าวัตถุดิบที่สำคัญจะไม่พอต่อการผลิต หรือความไม่เสถียรสภาพของแรงงานอาจนำไปสู่การขาดแคลนแรงงานที่มีประสิทธิภาพหรือไม่ เหตุการณ์ทางเศรษฐกิจและสังคมใด ๆ ที่เกิดขึ้นในส่วนใดของโลก อาจส่งผลกระทบต่อเนื่องในห่วงโซ่อุปทานอื่น ๆ และนี่คือจุดที่สามารถปรับใช้โปรแกรมควบคุมเพื่อให้มองเห็นได้ในทุกกิจกรรมและสถานการณ์ที่เกิดขึ้น เพื่อให้เห็นภาพรวมและสามารถเข้าใจเหตุการณ์ที่เกิดขึ้นรอบตัวได้อย่างเต็มที่

เมื่อสามารถมองเห็นภาพรวมได้อย่างเต็มที่แล้ว ธุรกิจต่าง ๆ ยังสามารถใช้ประโยชน์จากเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ (AI) และอัลกอริทึมการเรียนรู้ของเครื่องจักร (ML) ให้ “อ่าน” ทุกสถานการณ์ที่เกิดขึ้นและแนะนำมาตรการแก้ไขผ่านการวิเคราะห์เชิงคาดการณ์ ในท้ายที่สุดเทคโนโลยีขั้นสูงเหล่านี้อาจสามารถดำเนินการเปลี่ยนแปลงโดยไม่ต้องใช้มนุษย์เพื่อสร้างระบบห่วงโซ่อุปทานที่สามารถทำงานได้ด้วยตัวเอง ซึ่งเทคโนโลยีนี้จะทำให้บริษัทและองค์กรสามารถนำหน้า และขึ้นมาเป็นผู้นำในธุรกิจซัพพลายเชนได้อย่างมีประสิทธิภาพ

เกี่ยวกับ Blue Yonder

Blue Yonder (ชื่อเดิมคือซอฟต์แวร์ JDA) ให้บริการเชื่อมต่อการค้าอย่างไหลลื่น ปราศจากแรงเสียดทาน ขั้นตอนน้อยที่สุด และเพิ่มขีดความสามารถของทุกองค์กรและทุกคนบนโลกใบนี้ เต็มศักยภาพอย่างไร้ขีดจำกัด Learning-driven Digital Fulfillment Platform ของ Blue Yonder สามารถช่วยให้คู่ค้าส่งสินค้าให้กับลูกค้าได้ทุกสถานที่และทุกเวลาตามที่ต้องการ ด้วยประสบการณ์ที่เชี่ยวชาญด้านโดเมน (domain), ความอัจฉริยะเชิงบริบท (contextual intelligence) และ วิทยาศาสตร์ข้อมูล (data science) มานานกว่า 35 ปี Blue Yonder มีส่วนช่วยผู้ผลิตชั้นนำระดับโลก ผู้ค้าปลีก และ บริษัทโลจิสติกส์กว่า 3,000 รายในทั่วโลก เพื่อสร้างห่วงโซ่อุปทานที่สามารถทำงานได้ด้วยตัวเองอย่างยั่งยืน และได้รับผลกำไรมากขึ้น

 

รายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับ Blue Yonder’s solutions,

เว็บไซต์: https://bit.ly/BYSupplyChain or

อีเมล: [email protected].