Industras

TECHNOLOGICALLY UNIFIED LOGISTICS SCENARIOS

Share with

Article by: Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor

ปัญญาประดิษฐ์ได้กลายมาเป็นคำสามัญประจำบ้าน ก็เพราะว่าเทคโนโลยีนี้ได้หล่อหลอมเข้ากับชีวิตส่วนตัวและชีวิตการทำงานของเราได้อย่างลงตัว จนกระทั่งหลายคนลืมไปว่าสินค้าและบริการที่บริโภคอยู่นั้นล้วนประกอบด้วยเทคโนโลยีปัญญาประดิษฐ์ทั้งสิ้น ปัญญาประดิษฐ์ฝังตัวอยู่ในเครื่องใช้ไฟฟ้าภายในบ้าน ร้านค้าขายปลีกทั้งออนไลน์และออฟไลน์ รถยนต์ที่สามารถขับเคลื่อนได้ด้วยตัวเอง และกระบวนการผลิตแบบอัจฉริยะ ถึงกระนั้นก็ตามโลจิสติกส์ในปัจจุบันยังถือได้ว่าเป็นเพียงจุดเริ่มต้นของการเดินทางอันเต็มไปด้วยความท้าทายอยู่เบื้องหน้าซึ่งกำลังจะมาถึง

ถึงแม้ว่า AI จะมีขีดความสามารถมากก็ตาม เทคโนโลยี AI นี้ประกอบขึ้นจากเทคโนโลยีอื่นๆ ที่เกี่ยวข้อง ซึ่งส่วนผสมของเทคโนโลยีที่ประกอบขึ้นเป็น AI นี้จะแปรผันไปตามปัญหาที่ก่อนจะได้รับการแก้ไข ผลการวิเคราะห์วิจัยจากดีเอสแอลไอบีเอ็มที่กล่าวว่าเทคโนโลยี AI ประกอบด้วยสามองค์ประกอบหลักด้วยกัน ได้แก่ การรับรู้ข้อมูล การประมวลผลข้อมูลและการเรียนรู้จากข้อมูล

การรับรู้ข้อมูล หมายถึง ความสามารถในการเข้าใจข้อมูลจากลูกค้าตามความเป็นจริงเหมือนกับที่มนุษย์เข้าใจข้อมูลต่างๆ ไม่ว่าจะเป็นรูปภาพ วิดีโอ หรือไม่ก็เสียง รวมทั้ง สภาวะสิ่งแวดล้อมต่างๆ รอบตัว ด้วยเหตุนี้ไอโอทีจึงกลายเป็นแหล่งสร้างข้อมูลสำคัญให้กับระบบ AI ส่วน

การประมวลผลและการเรียนรู้นั้นหมายถึง งานและการฝึกฝนไห้ AI สามารถเรียนรู้ได้ซึ่งเทคนิคการเรียนรู้นั้น เช่น การเรียนรู้แบบมีการควบคุมดูแล แนะนำ การเรียนรู้แบบไม่ต้องการคำแนะนำและการบังคับเรียนรู้ ปัจจุบันมีระบบงาน Machine Learning อยู่จำนวนหนึ่งแต่ มีแก่นเดียวกันคือ Neural Network หรือโครงข่ายใยประสาทปัจจุบัน AI และเทคโนโลยีเกี่ยวข้องอื่นๆนั้นในการจะฝังตัวอยู่ในเทคโนโลยีแบบอิสระในกระบวนการต่างๆ

TECHNOLOGICALLY UNIFIED LOGISTICS SCENARIOS

ในทุกวินาทีอุตสาหกรรมล้วนเผชิญกับเทคโนโลยีที่มีความสามารถในระดับเปลี่ยนทิศทางของโลกอุตสาหกรรมได้ตลอดเวลา ผู้ให้บริการที่สามารถคิดส่วนผสมทางเทคโนโลยีให้เข้ากับกลไกลทางธุรกิจของตนเองให้ได้  จึงจะสามารถใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่ และที่จะกลายเป็นโมเดลธุรกิจที่ตอบสนองทุกกระบวนการของบริษัทของตนได้อย่างทั่วถึง PwC แบ่งสถานการณ์ในตลาดออกเป็น 4 รูปแบบ ซึ่งเทคโนโลยีจะมีบทบาทที่สำคัญแต่กลับสร้างความเปลี่ยนแปลงให้กับตลาดที่แตกต่างกันออกไป และ 2 ใน 4 โมเดลนี้จะมีผู้เล่นหน้าใหม่เป็นแรงขับเคลื่อนหลักในขณะที่ผู้เล่นเจ้าถิ่นจะยังคงไว้ซึ่งอิทธิพลใน 2 โมเดลที่แหลือ ธรรมชาติของกลไกตลาดทั้งที่ร่วมมือและแข่งขันจะจำแนกแบ่งรูปแบบทั้ง 4 ออกจากกัน รูปแบบที่กล่าวถึงได้แก่ Sharing the Physical Internet, Start-up and Shake-up, Complex Competition, และ Scale Matters

Figure: Technologically Unified Logistics Scenarios / Source: Shifting Patterns: the Future of the Logistics Industry (PwC)

Sharing the Physical Internet หมายถึงการที่ผู้เล่นรายใหญ่หน้าเก่าเพิ่มประสิทธิภาพของตนและลดแรงปะทะจากภายนอกด้วยการร่วมมือกับพันธมิตรเพื่อพัฒนาโมเดลธุรกิจใหม่ๆ เช่น การแบ่งเครือข่าย การค้นคว้าวิจัยด้านนี้จะนำไปสู่การกำหนดมาตรฐานร่วมกันเพื่อขยายขีดจำกัดทางโลจิสติกส์ ด้านขนาดและปริมาณ เสริมความแข็งแกร่งของเครือข่าย รวมทั้งความต้องการด้านไอทีในเครือข่าย ส่วน Start-up and Shake-up นั้นจะเกิดขึ้นเมื่อผู้เล่นหน้าใหม่กลายเป็นผู้เล่นคนสำคัญซึ่งจะเข้ามีส่วนแบ่งการตลาดไปจากผู้เล่นรายใหญ่เจ้าถิ่นโดยอาศัยโมเดลธุรกิจใหม่ๆ ที่มีอาศัยเทคนิค Data Analytics Blockchain และเทคโนโลยีต่างๆ ที่ยังไม่ได้กล่าวถึงอีกเป็นจำนวนหนึ่ง จะมีเพียงผู้เล่นจำนวนหนึ่งหรือไม่ก็สองรายเท่านั้นที่จะมีอิทธิพลครอบงำ Segment นั้น และการขนส่งแบบ Last-Mile จะเป็นสีสันของตลาดด้วยความหลากหลายและแตกต่างจากโมเดลเดิมๆ ในอดีต   Crowd-Delivery ที่ได้รับความนิยมเพิ่มขึ้นเรื่อยๆ สุดท้ายแล้ว Start-up จะร่วมมือกับผู้เล่นรายเก่าเพื่อเติมเต็มช่องว่างในสินค้าและบริการของตน

Figure: Disrupting Technologies Deployed in Logistics Scenarios / Source: Shifting Patterns: the Future of the Logistics Industry (PwC)

Complex Competition คือสถานการณ์ที่ผู้เล่นรายใหญ่แผ่ขยายการให้บริการให้ทั่วถึงและกว้างขวางขึ้น จากเดิมให้บริการเพียงลูกค้ากลายเป็นให้บริการคู่แข่งด้วย โดยที่ผู้เล่นรายใหญ่เหล่านี้จะเหมาซื้อผู้เล่นรายเล็กหลายๆ เพื่อความสามารถในการคุมโต๊ะครอบคลุมตลาด นอกจากนี้แล้วผู้เล่นรายใหญ่จำเป็นต้องทำความเข้าใจพฤติกรรมของผู้บริโภคอย่างลึกซึ้งเพื่อมาปรับปรุงห่วงโซ่อุปทานของตน ส่วนบริษัทเทคโนโลยีที่เดิมเคยเป็นซัพพลายเออร์ก็จะเข้าเล่นในตลาดจนผันตัวเองมาเป็นคู่แข่งเสียเอง Scale Matters คือสถานการณ์ที่ผู้เล่นรายเก่าเพิ่มประสิทธิภาพด้วยการ Streamlining ระบบงานของตัวเองโดยใช้เทคโนโลยีอย่างเต็ม ผู้เล่นรายเก่าเหล่านี้จะแบ่งสรรเม็ดเงินลงทุนให้กับเทคโนโลยีใหม่ๆ ที่มีอานาคตพร้อมทั้งดึงตัวบุคลากรที่ทักษะที่เป็นที่ต้องการของตลาดเพื่อความสร้างความได้เปรียบในตลาด ผู้เล่นรายสำคัญยังจะรวมตัวกันเองเพื่อที่จะปกคลุมให้ไกลกว่าเดิมข้ามสายการให้บริการในระหว่างผู้เล่นรายใหญ่ ท้ายที่สุดแล้วการเข้าถึงแหล่งเงินนั้นมีความสำคัญอย่างยิ่ง

เพื่อความอยู่รอดในเกมการแข่งขัน ผู้ให้บริการจำเป็นจะต้องเพาะบ่ม “Unique Value Proposition” ด้วยการยึดมั่นต่อตัวตนอัตลักษณ์จากนั้นสร้าง Roadmap ของ กลยุทธ์ที่เสริมรับกับอัตลักษณ์ ถึงเวลาแล้วที่ให้บริการจะต้องทำการสำรวจตัวเองว่าตัวเองมีจุดเด่นของตนเข้มแข็งเพียงพอที่ต่อกรกับผู้แข่งขันได้หรือไม่ บริษัทจำเป็นที่ต้องโฟกัสที่ความเหมาะสมทางเทคโนโลยี การจัดการต้นทุนที่มีประสิทธิภาพ ผลผลิตที่เกิดจากเม็ดเงินที่ลงทุน รวมทั้งขีดความสามารถทางด้านนวัตกรรม และหมั่นพัฒนาสิ่งเหล่านี้อย่างต่อเนื่องเพื่อแปลงกลยุทธ์ให้เห็นสิ่งที่จับต้องเห็นผลได้ในชีวิตประจำวัน

TECHNOLOGICALLY UNIFIED LOGISTICS SCENARIOS

Share with

Article by: Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor

Artificial Intelligence (AI) has become a household name since its presence almost in every aspect of personal and business lives although many consumers do not realize they use products and applications that contain AI on a daily basis. Already, AI has employed in consumer applications, clerical enterprise functions, online and offline retails, autonomous mobility, and intelligent manufacturing. Still, logistics is at the beginning of its journey and many challenges lie ahead to overcome.

Despite its intelligence capability, IA is not by itself but a unified set of interrelated technology components used in a wide variety of combinations depending on the problem it addresses. According to a collaborative report by DHL & IBM, AI technologies consists of three components: sensing, processing, and learning. Sensing refers to real-world information understood by humans’ senses such as test, image, video, sound, environmental conditions, etc. Already, the Internet of Things (IoT) is making data available for consumption by AI-based systems. Processing and learning refers to frameworks and training techniques such as supervised learning, unsupervised learning, and reinforcement learning. Many different types of machine learning framework exist with their own core functionality of deep learning capability based on neural network. Today, AI along with the interrelated technologies has become an embedded module in many key disrupting technologies in logistics operations.

TECHNOLOGICALLY UNIFIED LOGISTICS SCENARIOS

Every second, industry has faced certain key technology disruptions. When combining such technologies with the right business mechanism, providers are able to utilize them and forge quite brilliant logistics models that serve their operations. According to PwC’s Artificial Intelligence in Logistics analysis, four logistics scenarios are offers. In easy of these, technology plays a key role, but affects the market in different ways. In two of the models, new entrants are the primary drivers of change while incumbents retain a dominant position in the other two. The nature of market dynamics, especially the level of collaboration versus competition, also varies between the scenarios: Sharing the Physical Internet, Start-up and Shake-up, Complex Competition, and Scale Matters.

Figure: Technologically Unified Logistics Scenarios / Source: Shifting Patterns: the Future of the Logistics Industry (PwC)

Sharing the Physical Internet refers to incumbents increase their efficiency and reduce their environmental impact by collaborating more, and developing new business models, such as sharing networks. Research around the “Physical Internet” leads to shared standards for shipment sizes, greater model connectivity, and IT requirements across carriers. Start-up and Shake-up is when new entrants become significant players and take market share from the incumbents through new business models based on data analytics, blockchain, or other technologies. One or two become dominants in specific segments. Last-mile delivery has been more fragmented than ever with crowd-delivery solutions gaining ground. These start-ups collaborate with incumbents and complement their service offers.

Figure: Disrupting Technologies Deployed in Logistics Scenarios / Source: Shifting Patterns: the Future of the Logistics Industry (PwC)

Complex Competition is a situation where big retail players expand their logistics offerings to fill their own needs and beyond, effectively moving from customers to competitors. They purchase small logistics players to help cover major markets, and draw on their deep understanding of customer behavior to optimize supply chains. Technology firms who used to be suppliers to the industry enter the logistics arena too, offering logistics services and turning into competitors. Scale Matters is a scenario as incumbents increase efficiency by streamlining their operations and taking full advantage of new technology. They funding promising new technologies with venture capital cash, and attract new staff with critical skills and expertise in competition to create a dominant market position. Major players merge to extend their geographical scale and enhance their cross-modal coverage. Access to capital to fund these investments becomes increasingly important.

TAKE-HOME MESSAGE

In order to stay competitive, it is crucial for providers to cultivate and foster unique value proposition by committing to their business identities and crafting strategic roadmap correspondent the identity. It is time for the providers to examine themselves if their strengths meet with those they want to compete. That is, companies need to focus on digital fitness, cost efficiency, asset productivity, and innovation. The companies are to build and refine these capabilities, therefore translate the strategic into the everyday.

技術的に統合された物流シナリオ

Share with

Article by: Suwan Juntiwasarakij, Ph.D., MEGA Tech Senior Editor

人工知能 (AI)はパーソナルおよびビジネスのあらゆる側面に存在していることから一般的に知られる技術となっています。ですが、消費者らは自分たちがAIを搭載する製品機器を日常的に使用していることに気づいてはいません。すでにAIは、民生用アプリケーション、事務的企業機能、オンライン/オフラインリテール、オートノマスモビリティ、知的生産の分野で採用されています。ですが、物流についてはAIへの取り組みは始まったばかりで、解決しなければならない課題が山積みになっています。

その知的能力にも関わらず、AIは単独ではなく、対処する問題ごとに様々な組み合わせで使用される対人技術コンポーネントの統合セットになっています。DHLとIBMの共同報告書によると、本技術は次の3つの要素で構成されているとのことです。感知、処理、そして学習です。感知とは人間によって理解される実世界の情報のことを指します。例えばテスト、画像、動画、サウンド、環境条件などです。すでにもののインターネット (IoT)ではAIベースのシステムのためにデータを準備しています。処理と学習はフレームワークとトレーニングのことを指します。例えば、教師あり学習、教師なし学習、強化学習などです。多くの異なる種類の機会学習フレームワークがニューラルネットワークに基づいた深層学習能力のコア機能と共に存在しています。今日、対人技術はAIと共に埋込型モジュールとなり、物流における主要な破壊技術に搭載されています。

技術的に統合された物流シナリオ

1秒ごとに、産業は特定の主要技術の破壊に直面しています。そのような技術を正しいビジネスメカニズムと組み合わせることで、プロバイダはそれらの技術を用いて非常に画期的な物流モデルを活用することができます。物流分析におけるPwCのAIによると、4つの物流シナリオが提案されるとのことです。言い換えると、技術は主要な役割を担っていますが、異なる形で市場に影響を与えるということです。その内2つのモデルでは、新規参入企業が変化の主要な推進力となっており、残りの2つのモデルでは既存企業が力を持つことになります。市場ダイナミクスの性質、特に協力レベルと競争レベルもシナリオごとに異なります。物理インターネットの共有、スタートアップ、シェイクアップ、複雑な競合、スケール問題などです。

Figure: Technologically Unified Logistics Scenarios / Source: Shifting Patterns: the Future of the Logistics Industry (PwC)

物理インターネットの共有は、既存企業同士が協力を強めることで効率を高めて環境的影響度を下げ、ネットワークの共有などの新しいビジネスモデルを開発していくことを指します。「物理インターネット」で検索をかけると出荷サイズの共通基準やより強力なモデル接続性、そしてキャリアを渡るIT要件に関する情報がヒットします。スタートアップとシェイクアップは、データ分析、ブロックチェーン、もしくは他の技術に基づいた新しいビジネスモデルを通して新規参入企業が既存企業から市場シェアを奪って大きな存在となることを指します。特定のセグメントごとに1つまたは2つの企業が力を持つようになります。 ラストマイルデリバリーは人気を高めているクラウドデリバリーソリューションによって崩壊してきています。これらのスタートアップが既存企業と協力し、提供するサービスを補間し合うのです。

Figure: Disrupting Technologies Deployed in Logistics Scenarios / Source: Shifting Patterns: the Future of the Logistics Industry (PwC)

複雑な競争はリテール業界の大企業が物流サービスを自身の必要を超え、効果的に対象範囲を顧客から競合へと広げている状態のことを指します。大企業は小企業を買収し、広範囲の市場をカバーし、顧客挙動について小企業が持つ理解を利用してサプライチェーンの最適化を図ります。かつてはサプライヤだった技術企業も物流の領域に参入し、物流サービスを提供して競合と化しています。スケール問題は、既存企業がそのオペレーションを円滑化し、新技術を利用することで効率性を高めるというシナリオです。彼らは有望な新技術をベンチャーキャピタルで資金提供を行い、市場で独占的地位を獲得するためにクリティカルな技術と知識を持った新しいスタッフを惹きつけるのです。大企業は合併して地理的スケールを拡大し、そのクロスモーダルカバレッジを強化するのです。これらの投資を実行するための資金へのアクセスがますます重要になってきています。

重要な点

プロバイダが競争力を保つには、ビジネスアイデンティティにコミットし、そのアイデンティティに対応する戦略的ロードマップを作成することでユニークな価値提案を生み出し、強めていくことが重要です。プロバイダが自身を見つめて競合するに値する力を持っているかを確認しなければいけない時がきたのです。それはつまり、企業はデジタル適合性、コスト効率、資産生産性、そしてイノベーションに集中しなければならないことを意味します。企業はこれらの能力を構築し、洗練し、戦略を日常へと変換していくのです。

May June 2019​

Creative Solutions by Professional Designers

+(48) 555-0120-88

hello@example.com

2972 Westheimer Rd. Santa
Ana, Illinois 85486

Main Offices
Monday-Friday: 8am-5pm
Saturday: 9am-Midday
© Industras 2024, All Rights Reserved.