ความสามารถห่วงโซ่อุปทาน

AI-Native Supply Chain

สต็อกเหมาะสมขึ้นส่งมอบได้มั่นใจขึ้น

สินค้าใดต้องเติม ซัพพลายเออร์รายใดอาจส่งล่าช้า และคำสั่งซื้อใดควรจัดการก่อน? ActelosAI เชื่อมข้อมูลธุรกิจ ความรู้ด้านห่วงโซ่อุปทาน และ AI เพื่อช่วยให้ทีมเห็นความเปลี่ยนแปลงเร็วขึ้น ประสานงานได้ไวขึ้น และดูแลทั้งระดับบริการและต้นทุน

สำรวจการใช้งาน AI พูดคุยเป้าหมายห่วงโซ่อุปทาน

ตัวอย่างการใช้ AI-Native

ยอดขายและโปรโมชันสต็อกพร้อมใช้และระหว่างทางระยะเวลาส่งและอายุสินค้า

ตัวอย่างคำถาม

พรุ่งนี้ ร้านใดต้องเติมสินค้าอะไรบ้าง

เชื่อมยอดขาย สต็อก และสินค้าระหว่างทาง ใช้แบบจำลองพยากรณ์และเติมสินค้าเพื่อเสนอปริมาณ แล้วให้ AI อธิบายความเสี่ยงสินค้าขาด เหตุผล และรายการที่ต้องทบทวน

ตัวชี้วัดที่ติดตาม

ความพร้อมของสินค้า · อัตราหมุนเวียนสินค้าคงคลัง

ใบสั่งซื้อคำยืนยันกำหนดส่งการรับสินค้าและความต้องการ

ตัวอย่างคำถาม

การเปลี่ยนแปลงจากซัพพลายเออร์จะกระทบคำสั่งซื้อใดในสัปดาห์นี้

ตรวจการเปลี่ยนแปลงคำยืนยันจากใบสั่งซื้อ คำตอบของซัพพลายเออร์ และบันทึกรับสินค้า เชื่อมกับความต้องการที่ได้รับผลกระทบ และจัดลำดับเรื่องที่ควรติดตาม

ตัวชี้วัดที่ติดตาม

การส่งตรงเวลาของซัพพลายเออร์ · ระยะเวลาเตือนความเสี่ยงล่วงหน้า

คำมั่นการส่งมอบเหตุการณ์ในคลังสถานะขนส่งและรับสินค้า

ตัวอย่างคำถาม

วันนี้ คำสั่งซื้อใดมีปัญหาที่ควรจัดการก่อน

รวบรวมเหตุการณ์ในคลัง ข้อมูลผู้ขนส่ง และข้อกำหนดลูกค้า ระบุสินค้าขาด การไม่ได้เข้ารับสินค้า และจุดส่งต่องานที่ติดขัด พร้อมเสนอแนวทางตามผลกระทบและติดตามผล

ตัวชี้วัดที่ติดตาม

การส่งตรงเวลาและครบจำนวน · เวลาแก้ปัญหา

คุณค่าทางธุรกิจ

เห็นคุณค่าของ AI ผ่านผลลัพธ์ของห่วงโซ่อุปทาน

ตั้งแต่การพยากรณ์และเติมสินค้าด้วยแมชชีนเลิร์นนิง ไปจนถึง AI Agent ที่ช่วยจัดการปัญหาขนส่ง โดยติดตามภาระงานวางแผน สินค้าเสียหาย และการประสานส่งมอบ

ลดภาระงานวางแผน

−20%

ภาระงานของผู้วางแผน

ใช้การพยากรณ์และคำแนะนำเติมสินค้าด้วยแมชชีนเลิร์นนิง เพื่อให้ผู้วางแผนมุ่งดูแลกรณีที่ต้องใช้วิจารณญาณ

คำอธิบายตัวเลข

สหกรณ์ค้าปลีกอาหารแห่งหนึ่งรายงานว่าภาระงานของผู้วางแผนลดลง 20% หลังใช้แมชชีนเลิร์นนิงเพื่อพยากรณ์และเติมสินค้าที่ศูนย์กระจายสินค้า เป็นกรณีลูกค้าที่ผู้ให้บริการเผยแพร่ โดยไม่เปิดเผยวิธีวัดชั่วโมงงานหรือการเปรียบเทียบทั้งหมด ไม่ใช่สัดส่วนลดพนักงานหรือผลจาก Generative AI เพียงอย่างเดียว

ลดสินค้าเสียหาย

−49%

สัดส่วนสินค้าเสียหายต่อยอดขาย เทียบปีก่อน

นำโปรโมชัน สต็อก และเงื่อนไขความสดมาร่วมพยากรณ์และเติมสินค้า เพื่อลดโอกาสที่สินค้าพร้อมขายจะกลายเป็นความสูญเสีย

คำอธิบายตัวเลข

ผู้ค้าปลีกอาหารสดออนไลน์รายหนึ่งเปรียบเทียบครึ่งปีแรกของสองปีต่อเนื่อง และรายงานว่าสัดส่วนสินค้าเสียหายต่อยอดขายลดลง 49% โดยยังรักษาความพร้อมของสินค้า ผลเกี่ยวข้องกับการพยากรณ์ด้วยแมชชีนเลิร์นนิง การเติมสินค้า และการปรับกระบวนการ ไม่ใช่มูลค่าหรือจำนวนสินค้าเสียหายทั้งหมดที่ลดลง 49% และไม่ใช่ผลของ Generative AI

ประสานงานขนส่งได้ดีขึ้น

−42%

เที่ยวกลับไปรับสินค้าที่ไม่จำเป็น

ให้ AI Agent ช่วยตรวจสถานะการเข้ารับสินค้าและสาเหตุของปัญหา เพื่อลดการส่งรถซ้ำจากข้อมูลที่ไม่ชัดเจน

คำอธิบายตัวเลข

บริษัทโลจิสติกส์แห่งหนึ่งรายงานว่าเที่ยวกลับไปรับสินค้าที่ไม่จำเป็นลดลง 42% หลังใช้ AI Agent จัดการกรณีไม่ได้เข้ารับสินค้าในการขนส่งแบบไม่เต็มคันรถ เป็นข้อมูลที่บริษัทรายงานเอง โดยไม่เปิดเผยช่วงเปรียบเทียบและวิธีควบคุมทั้งหมด ไม่ใช่ต้นทุนขนส่ง ระยะทางทั้งหมด หรืออัตราไม่ได้เข้ารับสินค้าที่ลดลง 42%

ข้อมูลมาจากกรณีศึกษาและงานวิจัยเฉพาะบริบท ใช้เพื่อประกอบการพิจารณาเท่านั้น ผลจริงขึ้นอยู่กับเงื่อนไขทางธุรกิจและข้อมูล

การประยุกต์ใช้ AI

หกการใช้งาน เชื่อมแผนกับการปฏิบัติงาน

ตั้งแต่การพยากรณ์ความต้องการ การเติมสินค้า และการจัดซื้อ ไปจนถึงคลังและขนส่ง นี่คือแนวทาง AI-Native ที่สามารถร่วมพัฒนาให้เข้ากับธุรกิจ ข้อมูล และระบบที่มีอยู่ของคุณ

นำความเปลี่ยนแปลงเข้าสู่แผนเร็วขึ้น

โปรโมชัน ฤดูกาล และคำสั่งซื้อที่เปลี่ยนไป จะกระทบความต้องการอย่างไร

ใช้แบบจำลองพยากรณ์วิเคราะห์ความต้องการและระบุช่องว่างเมื่อเทียบกับข้อจำกัดการจัดหาและกำลังการผลิต AI สรุปสาเหตุ เปรียบเทียบแผนแต่ละรุ่น และเตรียมทางเลือกให้ฝ่ายธุรกิจพิจารณา

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ: ประวัติยอดขายและคำสั่งซื้อ ปฏิทินโปรโมชัน บันทึกสินค้าขาด ข้อจำกัดการจัดหาและกำลังการผลิต
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้: พยากรณ์ความต้องการ ช่องว่างอุปสงค์–อุปทาน และข้อเสนอปรับแผน

เป้าหมายการปรับปรุง

ความคลาดเคลื่อนการพยากรณ์ ↓
เวลาเตรียมแผน ↓

วางสต็อกในจุดที่ต้องการ

ทำไมบางร้านสินค้าขาด แต่สินค้าบางรายการกลับสะสมมากขึ้น

รวมความต้องการ สต็อกพร้อมใช้ สินค้าระหว่างทาง และอายุสินค้า เพื่อเปรียบเทียบการเติมและโอนสินค้า AI อธิบายเหตุผล พร้อมระบุสินค้าหมุนช้า ใกล้หมดอายุ และรายการผิดปกติที่ต้องทบทวน

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ: ยอดขายระดับ SKU และร้าน สต็อกและสินค้าระหว่างทาง ระยะเวลาส่ง ข้อจำกัดการสั่งและอายุสินค้า
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้: ข้อเสนอเติมและโอนสินค้า พร้อมรายการความเสี่ยงสต็อก

เป้าหมายการปรับปรุง

ความพร้อมของสินค้า ↑
อัตราหมุนเวียนสินค้าคงคลัง ↑

เตรียมข้อมูลเปรียบเทียบจัดซื้อได้เร็วขึ้น

ใบเสนอราคาจากแต่ละราย เปรียบเทียบกันได้จริงหรือไม่

ดึงเงื่อนไขจากใบเสนอราคา ข้อกำหนด และอีเมล โดยใช้หน่วยและรุ่นเอกสารที่ตรงกัน ตรวจค่าใช้จ่ายและความแตกต่างตามกฎ แล้วเตรียมตารางพร้อมที่มาและคำถามขอข้อมูลเพิ่ม

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ: ความต้องการจัดซื้อ ใบเสนอราคา ข้อกำหนดสินค้า ค่าใช้จ่ายและเงื่อนไขการค้า
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้: ตารางเปรียบเทียบราคา ข้อมูลที่ขาด และร่างคำถามชี้แจง

เป้าหมายการปรับปรุง

เวลาเตรียมเปรียบเทียบราคา ↓
อัตราข้อผิดพลาดการตรวจราคา ↓

เห็นความเสี่ยงการส่งของซัพพลายเออร์เร็วขึ้น

เมื่อซัพพลายเออร์เลื่อนส่ง คำสั่งซื้อหรือจุดงานใดได้รับผลกระทบ

ดึงกำหนดส่ง จำนวน และการเปลี่ยนแปลงจากคำตอบซัพพลายเออร์ ตรวจใบสั่งซื้อและความคืบหน้าการรับสินค้า เชื่อมความต้องการที่ได้รับผลกระทบ แล้วเตรียมหลักฐานและทางแก้ให้ผู้รับผิดชอบยืนยัน

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ: ใบสั่งซื้อ คำยืนยันกำหนดส่ง บันทึกรับสินค้า ความต้องการและใบสั่งงานที่เชื่อมโยง
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้: รายการความเสี่ยงด้านอุปทาน ความต้องการที่ได้รับผลกระทบ และข้อเสนอติดตาม

เป้าหมายการปรับปรุง

ระยะเวลาเตือนความเสี่ยงล่วงหน้า ↑
การส่งตรงเวลาของซัพพลายเออร์ ↑

จัดการก่อนความล่าช้าขยายวง

คำสั่งซื้อติดอยู่ที่ใด และใครต้องดำเนินการต่อ

เชื่อมคำมั่นการส่งมอบ สต็อก เหตุการณ์ในคลังและขนส่ง เพื่อพบสินค้าขาด การไม่ได้เข้ารับสินค้า และสถานะขัดแย้ง AI รวบรวมสาเหตุและหลักฐาน เสนอลำดับจัดการ ร่างการสื่อสาร และติดตามผลที่ยืนยันแล้ว

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ: คำสั่งซื้อและวันส่งที่สัญญา สต็อก เหตุการณ์คลังและขนส่ง หลักฐานรับสินค้าและการสื่อสาร
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้: รายการปัญหาคำสั่งซื้อ ข้อเสนอจัดการ และบันทึกส่งต่องาน

เป้าหมายการปรับปรุง

การส่งตรงเวลาและครบจำนวน ↑
เวลาแก้ปัญหา ↓

ให้งานคลังส่งต่อได้คล่องขึ้น

วันนี้ ควรหยิบ เติมจุดหยิบ หรือโหลดสินค้าก่อน

ใช้กฎและการคำนวณหาทางเลือกที่เหมาะสมเพื่อเทียบลำดับงานกับกำหนดส่ง ตำแหน่งสต็อก คน อุปกรณ์ และตารางท่าโหลด AI อธิบายคิวและข้อมูลที่ขาด พร้อมเสนอรายการงานและเตือนจุดส่งต่อที่มีปัญหา

ข้อมูลที่เชื่อมต่อ: งานและสต็อกใน WMS กำหนดส่ง กำลังคนและอุปกรณ์ ท่าโหลดและนัดรับสินค้า
สิ่งที่ช่วยให้ทำได้: ข้อเสนอลำดับงาน ความพร้อมส่งสินค้า และปัญหาการส่งต่องาน

เป้าหมายการปรับปรุง

รอบเวลาขาออก ↓
อัตราข้อผิดพลาดการส่งต่องาน ↓

ลูกศรแสดงทิศทางที่ต้องการปรับปรุง กำหนดเป้าหมายจากฐานธุรกิจจริง และพิจารณาบริการ ต้นทุน และข้อผิดพลาดร่วมกัน ผู้รับผิดชอบยืนยันการจัดซื้อ การปรับสต็อก ตารางงาน และคำมั่นต่อลูกค้า ส่วนการทำงานของระบบอยู่ภายในขอบเขตที่อนุมัติ

ข้อมูลและตัวชี้วัด

ข้อมูลที่ดีขึ้น เพื่อการตัดสินใจที่เชื่อถือได้

จัดข้อมูลสินค้า จำนวน เวลา และสถานะให้ตรงกัน เพื่อให้คำแนะนำมีหลักฐานและธุรกิจตรวจสอบผลที่ดีขึ้นได้

ข้อมูลความต้องการและสต็อก

กำหนด SKU ร้าน หน่วย และอายุสินค้าให้ตรงกัน คำนึงถึงยอดขายที่สูญเสียเมื่อสินค้าขาด และแยกสต็อกพร้อมใช้ ระหว่างทาง และที่ถูกระงับ

สนับสนุนพยากรณ์และเติมสินค้า โดยสมดุลความพร้อม สต็อก และความสูญเสีย

ความถูกต้องของข้อมูลสต็อก · ความคลาดเคลื่อนการพยากรณ์ · ความพร้อมสินค้า · อัตราสินค้าเสียหาย

ข้อมูลจัดซื้อและซัพพลายเออร์

จัดข้อกำหนดวัตถุดิบ ตัวตนซัพพลายเออร์ รุ่นใบสั่งซื้อ และกำหนดส่งให้ตรงกัน เชื่อมการเปลี่ยนแปลงในอีเมลกับใบสั่งซื้อและการรับสินค้า

เพิ่มคุณภาพการเปรียบเทียบและเห็นความเสี่ยงด้านอุปทานเร็วขึ้น

ความครบถ้วนข้อมูลสำคัญ · การอัปเดตคำยืนยันทันเวลา · การส่งตรงเวลาของซัพพลายเออร์

เหตุการณ์คำสั่งซื้อและโลจิสติกส์

เชื่อมรายการสั่งซื้อ ล็อต และเที่ยวขนส่ง เก็บรุ่นคำมั่นการส่งมอบ เวลาเหตุการณ์ และผู้รับผิดชอบ พร้อมตรวจข้อมูลล่าช้าหรือสถานะขัดแย้ง

เห็นจุดติดขัดและประสานแก้ปัญหาได้เร็วขึ้น

ความครบถ้วนเหตุการณ์สำคัญ · ความล่าช้าในการอัปเดต · เวลาแก้ปัญหา · การส่งตรงเวลาและครบจำนวน

ประสบการณ์

ประสบการณ์และผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้อง

กรณีศึกษาร่วมกับพาร์ตเนอร์ · AI เติมสินค้าและงานหน้าร้าน

Hero Market · มาเลเซีย

เชื่อมคำแนะนำเติมสินค้าจาก AI กับการปฏิบัติงาน

เอเจนต์ AI พยากรณ์ความต้องการใช้ข้อมูลยอดขาย สินค้าคงคลัง และคำขอจากร้าน เพื่อแนะนำการเติมสินค้ารายวันให้ฝ่ายจัดซื้อตรวจสอบและอนุมัติใน ERP ข้อมูลคลัง การส่งสินค้า และการรับสินค้าที่ร้านส่งกลับสู่การวางแผน เชื่อมคลัง 5 แห่งกับร้านกว่า 35 แห่งในมาเลเซีย

นำเสนอกรณีศึกษาร่วมกับ Opxiq

ดูกรณีศึกษาร่วมกับพาร์ตเนอร์

ผู้เชี่ยวชาญที่เกี่ยวข้อง

Hans Cheng

พาร์ตเนอร์ผู้เชี่ยวชาญ หัวหน้าด้านโซลูชันและการส่งมอบ Agentic Supply Chain

เชื่อมความรู้ห่วงโซ่อุปทาน สถาปัตยกรรมผลิตภัณฑ์ AI Agent และการเชื่อมต่อ WMS/TMS ตั้งแต่การออกแบบจนถึงการใช้งานจริง โดยมีคนร่วมตรวจสอบและประสานการส่งมอบข้ามประเทศ

รู้จัก Hans

คุณอยากปรับปรุงตัวชี้วัดห่วงโซ่อุปทานด้านใดมากที่สุด

เริ่มจากเป้าหมายธุรกิจหนึ่งข้อ เช่น ลดสินค้าขาดและสต็อกเกิน ให้ซัพพลายเออร์ส่งได้มั่นใจขึ้น หรือแก้ปัญหาส่งมอบได้เร็วขึ้น แล้วร่วมกันหาแนวทาง AI ที่คุ้มค่าต่อการลงทุน

พูดคุยเป้าหมายห่วงโซ่อุปทาน

Actelos Delta สนับสนุนการค้นหาการใช้งาน การสร้างความสามารถ และการนำไปใช้ของทีม

แนวทางการทำงานร่วมกัน