อุตสาหกรรมขนส่งและ Logistic เป็นอุตสาหกรรมที่มีการแข่งขันของผู้ประกอบการอย่างเข้มข้น และยังมีการนำเทคโนโลยี เช่น หุ่นยนต์ ระบบอัตโนมัติ ปัญญาประดิษฐ์ โมบายแอปพลิเคชันแบบเรียลไทม์ มาเป็นตัวช่วยบริการจัดการเพิ่มประสิทธิภาพงานขนส่งและ Logistic ให้สอดคล้องกับกระแสการปรับเปลี่ยนสู่สังคมเศรษฐกิจดิจิทัล 

สิ่งสำคัญที่จำเป็นต้องตระหนักเพื่อรับความเปลี่ยนแปลงหรือเรียกได้ว่าเป็นหัวใจสำคัญของธุรกิจขนส่งและ Logistic นั่นคือ “บริหารต้นทุนให้ต่ำ ทำให้เร็วกว่าเดิม เพิ่มการลงทุนเทคโนโลยี” ซึ่งในแง่ของผู้บริโภคสิ่งที่ผู้ประกอบการต้องคำนึงถึงคือความเร็วในการจัดส่งสินค้า การส่งมอบสินค้าตรงเวลา สินค้าอยู่ในสภาพสมบูรณ์ พนักงานให้บริการอย่างมืออาชีพ และผู้รับสินค้ามีความพึงพอใจ ขณะเดียวกันธุรกิจขนส่งและ Logistic ไทยที่กำลังเติบโตท่ามกลางการแข่งขันที่ดุเดือด ได้เร่งปรับตัว นำเทคโนโลยีเข้ามาบริหารงานมากขึ้น การแข่งขันจึงไม่ใช่แค่การใช้เทคโนโลยี แต่คือการลงทุนเทคโนโลยีด้วยการอ่านเกมให้ขาด ลงทุนให้ถูกจุด เพื่อครองชัยชนะบนสมรภูมิยุค Digital Disruption

คุณวรินทร สีสุขดี ผู้อำนวยการส่วนผลิตภัณฑ์เชิงพาณิชย์ บริษัท จีไอเอส จำกัด ได้เปิดเผยถึง 5 เทรนด์ท้าทายของโลกขนส่งและ Logistic ในปี 2020 คือ

1.  Digital logistics  การบริหารงาน Logistic ด้วยข้อมูลดิจิทัล โดยมีข้อมูลเป็นตัวแปรสำคัญที่ทำให้ผู้ประกอบการสามารถเอาชนะคู่แข่งได้ ดังนั้น การปรับเปลี่ยนกระบวนการทำงานเข้าสู่ระบบดิจิทัลเป็นเรื่องที่เลี่ยงไม่ได้อีกต่อไป เพราะดิจิทัลมีผลต่อการทำงานแบบ day-to-day ในธุรกิจ ข้อมูลในระบบดิจิทัลช่วยสนับสนุนการตัดสินใจได้ดีและเร็วขึ้น ทำให้มองเห็นซัพพลายเชนทั้งระบบ และสามารถควบคุมการเปลี่ยนแปลงที่รวดเร็วในทุกวันนี้ได้ง่ายขึ้น

2.  Real time supply chain visibility หรือ การจัดการทัศนวิสัยในห่วงโซ่อุปทานแบบทันที เจ้าของธุรกิจจึงจำเป็นต้องรู้ข้อมูลแบบเรียลไทม์ ไม่ว่าสินค้าจะอยู่ที่ไหน จำนวนเท่าไร เคลื่อนย้ายเมื่อใด ตลอดจนการใช้ IoT Sensor เพื่อการติดตามการขนส่ง เช่น เส้นทาง จุดส่งสินค้า เงื่อนไขพิเศษต่าง ๆ เพื่อตอบสนองความต้องการของลูกค้าให้เร็วที่สุดและควบคุมค่าใช้จ่ายภายในธุรกิจ การเชื่อมโยงข้อมูลเหล่านี้ในกระบวนการธุรกิจช่วยสนับสนุนการตัดสินใจและการคาดการณ์อนาคต เพื่อปรับเปลี่ยนการจัดการออเดอร์และซัพพลายเชนให้เกิดประสิทธิภาพสูงสุด

3. Consolidation of goods เป็นการรวบรวมสินค้าจากหลายบริษัทในการบรรทุกจัดส่งไม่ว่าทางบก ทางน้ำ หรือทางอากาศ  เพื่อให้ประหยัดค่าใช้จ่ายในการขนส่ง และ ช่วยให้กระบวนการ Logistic มีเสถียรภาพอย่างยั่งยืน ปัจจัยหลักคือขนาดของตลาดขนส่งที่เปลี่ยนแปลงอย่างรวดเร็วเช่นเดียวกับขนาดของการบรรทุกจัดส่ง เมื่อทุกสิ่งสามารถสั่งซื้อได้แบบออนไลน์ ส่งผลให้เกิดการเพิ่มขึ้นของจำนวนสินค้าที่จะถูกจัดส่งจำนวนมาก ขนาดของการโหลดบรรทุกการจัดส่งของบริษัทจึงเล็กลงเพื่อส่งออกสินค้าได้รวดเร็วมากขึ้น

4.  Artificial and Augmented Intelligence AI หรือ ปัญญาประดิษฐ์ กำลังจะมาแทนที่งานบางส่วนของมนุษย์ที่ทำซ้ำ ๆ ซึ่งสามารถถูกแทนที่ด้วยระบบ เพราะเป็นระเบียบและวัดผลได้มากขึ้น แต่งานบางประเภทเป็นงานที่จำเป็นต้องใช้ทักษะของมนุษย์ จึงเกิดเทรนด์ใหม่ที่เรียกว่า“Augmented Intelligence” หรือ “ปัญญาเสริม” ซึ่งเป็นแนวคิดที่ว่า “มนุษย์” กับ “AI” สามารถทำงานร่วมกันได้ คือ การเลียนแบบความฉลาดของมนุษย์และขยายขีดความสามารถทางปัญญาของมนุษย์ลงในซอฟต์แวร์ เช่น หน่วยความจำการจัดลำดับ การรับรู้ การคาดการณ์ การแก้ปัญหา ไปจนถึงการตัดสินใจ เพื่อให้สามารถเข้าใจความต้องการของมนุษย์ได้ง่ายขึ้นและเพิ่มความสามารถในการเชื่อมโยงข้อมูลต่าง ๆ เข้าด้วยกัน

ตัวอย่างเช่น การวางแผนงาน Logistic สามารถใส่ข้อมูลที่มนุษย์เป็นผู้สร้าง เช่น แผนงาน ความรับผิดชอบของส่วนงานการบริการลูกค้า ความยืดหยุ่นในการทำงาน ซึ่งต้องใช้ประสบการณ์ ความรู้สึกหรือสามัญสำนึก และอื่น ๆ ผสานเข้ากับการวิเคราะห์ประเมินผลโดย AI ที่สามารถทำนายและทำความเข้าใจสิ่งที่จะเกิดขึ้นในอนาคต ช่วยวิเคราะห์ผลลัพธ์ของการตัดสินใจจากการเรียนรู้ข้อมูลในอดีต อะไรจะเกิดขึ้นหากเลือกเดินในแต่ละเส้นทาง ทำให้มีวิธีรับมือกับเหตุการณ์เหล่านั้นได้

5. Data Standardization and Predictive analytics Platform เทคโนโลยีแพลตฟอร์มสำหรับการวิเคราะห์ข้อมูลความเสี่ยงและจัดการข้อมูลให้เป็นหนึ่งเดียว คือ เครื่องมือที่จะช่วยรวบรวมข้อมูล Logistic ขนาดใหญ่ในโลกดิจิทัล สิ่งที่ธุรกิจ Logistic ควรทำคือ การศึกษากระบวนการทำงานของโซลูชันแพลตฟอร์มและนำมาใช้กับธุรกิจเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการจัดการงานขนส่งได้ดีขึ้น เพิ่มสมรรถนะการใช้รถขนส่งได้มากขึ้น และจัดการการใช้เชื้อเพลิงการขนส่งได้น้อยลง ข้อมูลและการวิเคราะห์พยากรณ์ด้วยแพลตฟอร์มจะทำให้เห็นรูปแบบของความเสี่ยงรวมถึงโอกาสที่อาจเกิดขึ้นด้วยข้อมูลที่มีในระบบ และอาจใส่เงื่อนไขเฉพาะลงไป ทำให้ได้ข้อมูลพยากรณ์ล่วงหน้า เช่น อุบัติเหตุ การใช้น้ำมัน การซ่อมบำรุงรถ การใช้จ่าย เส้นทางขนส่งและจุดจอดรถที่เหมาะสม