ວິທີທີ່ AI ແລະການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງກຳລັງປ່ຽນແປງການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ
ການນໍາສະເຫນີ
ເປັນເວລາຫຼາຍທົດສະວັດ, ການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າໄດ້ເຮັດວຽກກັບຂໍ້ມູນພຽງບາງສ່ວນເທົ່ານັ້ນ. ການຂົນສົ່ງໄດ້ອອກຈາກໂຮງງານໃນເມືອງເຊິນເຈິ້ນ, ຫາຍໄປໃນເຄືອຂ່າຍການຂົນສົ່ງ, ແລະຫຼັງຈາກນັ້ນກໍ່ປາກົດຂຶ້ນອີກ - ບາງຄັ້ງກໍ່ຫຼາຍມື້ຕໍ່ມາ - ບໍ່ວ່າຈະຢູ່ທີ່ຈຸດໝາຍປາຍທາງ ຫຼື ເປັນບັນຫາທີ່ຕ້ອງໄດ້ອະທິບາຍໃຫ້ລູກຄ້າທີ່ບໍ່ພໍໃຈ. ການເບິ່ງເຫັນບໍ່ແມ່ນວິທີການ; ມັນແມ່ນຄວາມເມດຕາ. ຫຼັງຈາກຄວາມຈິງ, ການຕັດສິນໃຈກ່ຽວກັບການປ່ຽນເສັ້ນທາງ, ການເພີ່ມສິນຄ້າຄົງຄັງ, ຫຼື ປະສິດທິພາບຂອງຜູ້ຂົນສົ່ງແມ່ນເຮັດໂດຍອີງໃສ່ລາຍງານທີ່ລ້າສະໄໝແລ້ວເມື່ອພວກມັນຖືກອ່ານ.
ປະຈຸບັນ, ວິທີການດຳເນີນທຸລະກິດແບບນັ້ນກຳລັງຖືກທຳລາຍ. ປັນຍາປະດິດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງ, ເຊິ່ງອີງໃສ່ເຊັນເຊີ IoT, ເຄືອຂ່າຍ GPS, ແພລດຟອມຄລາວ, ແລະ ເຄື່ອງຈັກການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ໄດ້ລວມເຂົ້າກັນເພື່ອສ້າງບາງສິ່ງບາງຢ່າງທີ່ອຸດສາຫະກຳການຂົນສົ່ງບໍ່ເຄີຍມີມາກ່ອນ: ຄວາມສາມາດໃນການເບິ່ງສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນໃນທົ່ວລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງທົ່ວໂລກຕາມທີ່ມັນເກີດຂຶ້ນ ແລະ ປະຕິບັດກ່ອນທີ່ບັນຫາຈະກາຍເປັນວິກິດ. ຈຳນວນເງິນທີ່ໄດ້ເຂົ້າໄປໃນການປ່ຽນແປງນີ້ແມ່ນມີຄວາມສຳຄັນຫຼາຍ. ຕະຫຼາດໂລກສຳລັບລະບົບການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າມີມູນຄ່າ 19.76 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2025 ແລະ ຄາດວ່າຈະເຕີບໂຕເປັນ 43.21 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2034. ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT) ໃນການຂົນສົ່ງຄາດວ່າຈະຂະຫຍາຍຕົວຈາກ 61.17 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2025 ເປັນ 161 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2032. ຕະຫຼາດສຳລັບຊອບແວການເບິ່ງເຫັນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງກຳລັງເຕີບໂຕໃນອັດຕາ 24.98% ໃນແຕ່ລະປີ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ພຽງແຕ່ເປັນການຄາດເດົາເທົ່ານັ້ນ; ພວກມັນສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເງິນກຳລັງເຂົ້າສູ່ລະບົບທີ່ກຳລັງປ່ຽນແປງວິທີການໄຫຼວຽນຂອງສິນຄ້າ.
ບົດຄວາມນີ້ພິຈາລະນາເບິ່ງການຫັນປ່ຽນນັ້ນເປັນແນວໃດໃນຊີວິດຈິງ, ລວມທັງການນຳໃຊ້ສະເພາະທີ່ນຳໄປສູ່ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນໄດ້, ການເຄື່ອນໄຫວຂອງຕະຫຼາດທີ່ເລັ່ງການຮັບຮອງເອົາ, ບັນຫາຕົວຈິງທີ່ຍັງມີຢູ່, ແລະ ມັນໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດສຳລັບບໍລິສັດທີ່ຂົນສົ່ງສິນຄ້າລະຫວ່າງຈີນ ແລະ ແລວເສດຖະກິດຂອງສະຫະລັດ ແລະ ອື່ນໆ.
ເປັນຫຍັງການເບິ່ງເຫັນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຈຶ່ງກາຍເປັນບັນຫາຫຼັກຂອງອຸດສາຫະກໍາ
ມັນບໍ່ແມ່ນເລື່ອງບັງເອີນທີ່ການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງກາຍເປັນສິ່ງສຳຄັນທີ່ສຸດໃນເຕັກໂນໂລຊີການຂົນສົ່ງ. ມັນໄດ້ກາຍເປັນຈຸດໃຈກາງເພາະວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍ່ມີມັນສູງກວ່າທີ່ບໍລິສັດສ່ວນໃຫຍ່ຄິດວ່າມັນຈະເປັນໃນຕອນທຳອິດ. ໃນປີ 2024, ຈຳນວນຄັ້ງທີ່ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຖືກລົບກວນໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ 32% ໃນຫຼາຍອຸດສາຫະກຳ. ຫຼາຍກວ່າ 78% ຂອງຜູ້ຜະລິດທົ່ວໂລກກ່າວວ່າພວກເຂົາບໍ່ສາມາດເຫັນຜູ້ສະໜອງທັງໝົດຂອງພວກເຂົາ. ແຕ່ພຽງແຕ່ສອງສາມປີກ່ອນ, ຄຳຕອບສຳລັບ "ການຂົນສົ່ງຂອງຂ້ອຍຢູ່ໃສ?" ແມ່ນຄືກັນສະເໝີ: "ແມ່ນການໂທຫາຜູ້ສົ່ງຕໍ່ສິນຄ້າ, ການກວດສອບເວັບໄຊທ໌ທີ່ລ້າສະໄໝຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ, ແລະເກມລໍຖ້າ.
ການເພີ່ມຂຶ້ນຂອງການຄ້າທາງອີເລັກໂທຣນິກໄດ້ເຮັດໃຫ້ການຄິດໄລ່ໄວຂຶ້ນ. ຜູ້ທີ່ເຄີຍຕິດຕາມພັດສະດຸຈາກສາງໃນລັດນິວເຈີຊີເລີ່ມຄາດຫວັງຄວາມຖືກຕ້ອງໃນລະດັບດຽວກັນຈາກຕູ້ຄອນເທນເນີທີ່ຂ້າມຜ່ານມະຫາສະໝຸດປາຊີຟິກ. ແຮງກົດດັນຈາກຄວາມຄາດຫວັງດັ່ງກ່າວໄດ້ໄຫຼຂຶ້ນໄປທົ່ວລະບົບຕ່ອງໂສ້, ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຂົນສົ່ງສິນຄ້າໃຊ້ຈ່າຍເງິນໃນພື້ນຖານໂຄງລ່າງເພື່ອໃຫ້ຄຳຕອບທີ່ແທ້ຈິງແທນທີ່ຈະເປັນພຽງແຕ່ການຄາດຄະເນ. ຮອດປີ 2025, ການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງຈະເປັນສ່ວນໃຫຍ່ຂອງຕະຫຼາດສຳລັບຊອບແວການເບິ່ງເຫັນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ. ຫຼາຍກວ່າ 58% ຂອງການນຳໃຊ້ແມ່ນຢູ່ໃນເວທີທີ່ອີງໃສ່ຄລາວ ເພາະວ່າທີມງານທີ່ແຈກຢາຍທົ່ວໂລກຕ້ອງສາມາດເຂົ້າເຖິງຂໍ້ມູນສົດຈາກອຸປະກອນໃດກໍໄດ້ ແລະ ໃນທຸກເຂດເວລາ.
ສະຖານະການພາສີໃນປີ 2025 ເຮັດໃຫ້ສິ່ງຕ່າງໆມີຄວາມຮີບດ່ວນຫຼາຍຂຶ້ນ. ການປ່ຽນແປງພາສີຂອງສະຫະລັດໃນໄລຍະມໍ່ໆມານີ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຂົນສົ່ງເພີ່ມຂຶ້ນທົ່ວໂລກ ແລະ ເຮັດໃຫ້ບໍລິສັດຕ່າງໆປ່ຽນແປງແຜນການຈັດຊື້ຂອງພວກເຂົາຢ່າງວ່ອງໄວ. ບໍລິສັດທີ່ບໍ່ມີການເບິ່ງເຫັນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງຂອງພວກເຂົາໃນເວລາຈິງບໍ່ສາມາດຕອບສະໜອງໄດ້ໄວພໍທີ່ຈະປ່ຽນແປງເສັ້ນທາງ, ການຈັດປະເພດພາສີຄືນໃໝ່, ຫຼື ຂໍ້ກຳນົດການປະຕິບັດຕາມໃໝ່. ບໍລິສັດທີ່ເຮັດໄດ້ດີທີ່ສຸດຕະຫຼອດການລົບກວນເຫຼົ່ານັ້ນແມ່ນບໍລິສັດທີ່ມີລະບົບການຂົນສົ່ງທີ່ອີງໃສ່ຂໍ້ມູນໃນເວລາຈິງແລ້ວແທນທີ່ຈະເປັນລາຍງານທີ່ລ້າສະໄໝ.
AI ໃນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ: ນອກເໜືອໄປຈາກຄຳສັບທີ່ນິຍົມ
ການວິເຄາະຄາດຄະເນແລະການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ
ການນຳໃຊ້ AI ທີ່ເປັນປະໂຫຍດທີ່ສຸດໃນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າບໍ່ແມ່ນສິ່ງທີ່ເຫັນໄດ້ຊັດເຈນທີ່ສຸດ. ການວິເຄາະແບບຄາດເດົາໃຊ້ການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກເພື່ອເບິ່ງແນວໂນ້ມໃນອະດີດ, ການປ້ອນຂໍ້ມູນໃນປະຈຸບັນ, ແລະສັນຍານພາຍນອກເພື່ອຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການ ແລະວາງແຜນບັນຫາຕ່າງໆ. ມັນເຮັດວຽກຢ່າງງຽບໆ, ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງ, ໃນລະບົບການວາງແຜນ, ດັ່ງນັ້ນບັນຫາຈຶ່ງບໍ່ປາກົດຢູ່ໃນໜ້າຈໍຂອງຜູ້ສົ່ງຕໍ່. ອີງຕາມ McKinsey, ການຄາດຄະເນທີ່ປັບປຸງດ້ວຍ AI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງໄດ້ 30% ຫາ 50%. ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ AI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດໃນການວາງແຜນການຂົນສົ່ງໄດ້ 30%, ໃນຂະນະທີ່ຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວາງແຜນຄວາມອາດສາມາດການຂົນສົ່ງສິນຄ້າໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ 25% ໃນບັນດາຜູ້ໃຊ້. ສະຖິຕິເຫຼົ່ານັ້ນໝາຍຄວາມວ່າລົດບັນທຸກວ່າງໜ້ອຍລົງ, ຕູ້ຄອນເທນເນີທີ່ໃຊ້ແລ້ວດີຂຶ້ນ, ແລະມີການຈັບຄູ່ທີ່ດີກວ່າລະຫວ່າງການສະໜອງ ແລະ ຄວາມຕ້ອງການຕົວຈິງສຳລັບຜູ້ໃຫ້ບໍລິການທີ່ແລ່ນຫຼາຍຮ້ອຍເລນ.
ການນຳໃຊ້ສຳລັບການຈັດການການລົບກວນແມ່ນຄຸ້ມຄ່າໂດຍສະເພາະ. ເມື່ອວິກິດການທະເລແດງໄດ້ປ່ຽນແປງເສັ້ນທາງການຈະລາຈອນຕູ້ຄອນເທນເນີຈຳນວນຫຼາຍໃນປີ 2024, ບໍລິສັດທີ່ມີແພລດຟອມການເບິ່ງເຫັນທີ່ໃຊ້ AI ສາມາດວາງແຜນເສັ້ນທາງໃໝ່, ຄິດໄລ່ເວລາມາຮອດໂດຍປະມານ (ETA) ໃໝ່, ແລະ ສົນທະນາກັບຜູ້ບໍລິໂພກຢ່າງມີປະສິດທິພາບໃນຂະນະທີ່ຄູ່ແຂ່ງຂອງພວກເຂົາຍັງໂທຫາຜູ້ຂົນສົ່ງດ້ວຍມື. ຮູບແບບດຽວກັນນີ້ຍັງເປັນຄວາມຈິງສຳລັບຄວາມແອອັດຂອງທ່າເຮືອ, ສະພາບອາກາດທີ່ບໍ່ດີ, ການປະທ້ວງ, ແລະ ການຂາດແຄນກຳລັງການຜະລິດຢ່າງກະທັນຫັນ. AI ຊ່ວຍໃຫ້ການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າແກ້ໄຂບັນຫາກ່ອນທີ່ລູກຄ້າຈະຄົ້ນພົບບັນຫາເຫຼົ່ານັ້ນແທນທີ່ຈະຕ້ອງອະທິບາຍຫຼັງຈາກທີ່ມັນເກີດຂຶ້ນ.
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ ແລະ ການວາງແຜນການໂຫຼດແບບໄດນາມິກ
ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງດ້ວຍ AI ໄດ້ມາໄກຫຼາຍນັບຕັ້ງແຕ່ແພລດຟອມ TMS ລຸ້ນທຳອິດໄດ້ໃຊ້ອັລກໍຣິທຶມ "ເສັ້ນທາງທີ່ສັ້ນທີ່ສຸດ" ງ່າຍໆ. ລະບົບທີ່ທັນສະໄໝຮັບເອົາຂໍ້ມູນການຈະລາຈອນໃນເວລາຈິງ, ຂໍ້ມູນຄວາມແອອັດຂອງທ່າເຮືອ, ການພະຍາກອນອາກາດ, ກົດລະບຽບຊົ່ວໂມງບໍລິການຂອງຄົນຂັບ, ແລະການປ່ຽນແປງຂອງລາຄານໍ້າມັນເຊື້ອໄຟທັງໝົດໃນເວລາດຽວກັນ. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກເຂົາສ້າງເສັ້ນທາງທີ່ເພີ່ມປະສິດທິພາບຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງໝົດແທນທີ່ຈະເປັນພຽງແຕ່ໄລຍະທາງ. ບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງຂອງພວກເຂົາກ່າວວ່າການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຂອງພວກເຂົາມີປະສິດທິພາບຫຼາຍຂຶ້ນ 25% ແລະການໃຊ້ນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟຂອງພວກເຂົາຕໍ່າກວ່າ 15% ຫາ 20%. ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການບາງຄົນໄດ້ເຫັນໄລຍະທາງລົດບັນທຸກທີ່ຫວ່າງເປົ່າຫຼຸດລົງເຖິງ 50% ຍ້ອນການວາງແຜນການໂຫຼດອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງລວມສິນຄ້າຢ່າງສະຫຼາດເພື່ອຫຼຸດຜ່ອນໄລຍະທາງທີ່ຫວ່າງເປົ່າ.
ໃນເດືອນມີນາ 2025, ບໍລິສັດ Freight Technologies Inc. ໄດ້ເປີດຕົວ AI Tendering Bot ພ້ອມກັບແພລດຟອມ TMS ຂອງຕົນ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ຂະບວນການປະມູນສິນຄ້າເປັນອັດຕະໂນມັດ, ເຊິ່ງເຄີຍກ່ຽວຂ້ອງກັບການສົ່ງອີເມວ ແລະ ການໂທຫາ. ການອັດຕະໂນມັດແບບຈຸດແກ້ໄຂບັນຫາແບບນັ້ນ, ເຊິ່ງລວມເຂົ້າກັນໃນຫຼາຍໆໜ້າວຽກໃນການດຳເນີນງານຂົນສົ່ງສິນຄ້າ, ແມ່ນວິທີການສ້າງຕົວເລກປະສິດທິພາບໂດຍລວມໃນການສຳຫຼວດການຮັບຮອງເອົາ AI.
ເອກະສານອັດຕະໂນມັດ
ໃນອະດີດ, ເອກະສານການຂົນສົ່ງສິນຄ້າແມ່ນໜຶ່ງໃນພາກສ່ວນທີ່ຕ້ອງເຮັດດ້ວຍຕົນເອງ, ມີຂໍ້ຜິດພາດງ່າຍ, ແລະ ໃຊ້ເວລາຫຼາຍທີ່ສຸດຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການຂົນສົ່ງ. ໃບບິນຄ່າຂົນສົ່ງ, ການແຈ້ງພາສີ, ໃບຢັ້ງຢືນຕົ້ນກຳເນີດສິນຄ້າ, ໃບແຈ້ງໜີ້, ແບບຟອມການປະຕິບັດຕາມ, ແລະ ເອກະສານອື່ນໆລ້ວນແຕ່ຕ້ອງການການປ້ອນຂໍ້ມູນທີ່ຖືກຕ້ອງ, ການອ້າງອີງ, ແລະ ມັກຈະມີລາຍເຊັນ ຫຼື ສະແຕມຈາກຫຼາຍກວ່າໜຶ່ງຄົນ. ລະບົບ AI ປະມວນຜົນພາສາທຳມະຊາດ (NLP) ໃນປັດຈຸບັນສາມາດອ່ານ, ເຂົ້າໃຈ, ແລະ ຕື່ມຂໍ້ມູນໃສ່ເອກະສານເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ໄວ ແລະ ຖືກຕ້ອງກວ່າມະນຸດ. ການດຳເນີນງານທີ່ໄດ້ໃຊ້ລະບົບອັດຕະໂນມັດເອກະສານ AI ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍລິຫານຂອງພວກເຂົາລົງເຖິງ 40%. ການໂຕ້ຖຽງກ່ຽວກັບຄວາມໜ້າເຊື່ອຖືແມ່ນເຂັ້ມແຂງເທົ່າກັບການໂຕ້ຖຽງກ່ຽວກັບປະສິດທິພາບ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບການຂົນສົ່ງຂ້າມຊາຍແດນ, ບ່ອນທີ່ຄວາມຜິດພາດພຽງຄັ້ງດຽວໃນເອກະສານສາມາດນຳໄປສູ່ການລໍຖ້າພາສີທີ່ມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍກ່ວາການປະຫຍັດໃນການບໍລິຫານ.
ຕະຫຼາດທີ່ຢູ່ເບື້ອງຫຼັງແຮງກະຕຸ້ນ: ຂໍ້ມູນສຳຄັນ
ຕາຕະລາງຕໍ່ໄປນີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າມີການລົງທຶນໃນເຕັກໂນໂລຊີ AI ແລະ IoT ເທົ່າໃດໃນປີ 2025 ໂດຍອີງໃສ່ການຄົ້ນຄວ້າຕະຫຼາດໃນປະຈຸບັນ:
| ສ່ວນ | ຂະໜາດຕະຫຼາດ 2024–2025 | ການຄາດຄະເນ | CAGR |
| ລະບົບການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ (ທົ່ວໂລກ) | 19.76 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດ (2025) | 43.21 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນປີ 2034 | 9.4% |
| IoT ໃນ Logistics | 61.17 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດ (2025) | 161.17 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນປີ 2032 | 14.84% |
| ຊອບແວການເບິ່ງເຫັນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ | 1.74 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດ (2025) | 12.94 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນປີ 2034 | 24.98% |
| ຕະຫຼາດຂົນສົ່ງທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ | 38.04 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດ (2024) | ການເຕີບໂຕທີ່ເຂັ້ມແຂງຮອດປີ 2030 | 14.9% |
| ປັນຍາປະດິດ (AI) ໃນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ (CAGR ຈົນຮອດປີ 2028) | - | - | 21.4% |
| ການຂົນສົ່ງທີ່ຂັບເຄື່ອນດ້ວຍ IoT (ກວ້າງຂວາງ) | 17.5 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດ (2024) | 809 ຕື້ໂດລາສະຫະລັດໃນປີ 2034 | 46.7% |
ຕົວເລກເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າຂະແໜງການດັ່ງກ່າວກຳລັງຜ່ານການປ່ຽນແປງພື້ນຖານ, ບໍ່ແມ່ນຄື້ນຟອງຂອງການລົງທຶນດ້ານນະວັດຕະກໍາທີ່ເປັນວົງຈອນ. ຕະຫຼາດລະບົບການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າກຳລັງເຕີບໂຕໃນອັດຕາ 9.4% ຕໍ່ປີ. ຕະຫຼາດຊອບແວການເບິ່ງເຫັນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງກຳລັງເພີ່ມຂຶ້ນໃນອັດຕາປະມານ 25% ຕໍ່ປີ. ນີ້ແມ່ນຊັ້ນທີ່ກຳລັງສ້າງຂຶ້ນຢູ່ເທິງສຸດຂອງມັນ. ການເຕີບໂຕສະເລ່ຍຕໍ່ປີ (CAGR) 46.7% ຂອງຕະຫຼາດໂລຈິສະຕິກທີ່ໃຊ້ IoT ສະແດງໃຫ້ເຫັນພື້ນຖານໂຄງລ່າງຮາດແວ ແລະ ການສື່ສານທີ່ເຮັດໃຫ້ທັງສອງຢ່າງຂ້າງເທິງນີ້ເປັນໄປໄດ້. ອາຊີປາຊີຟິກເປັນພື້ນທີ່ທີ່ມີການເຕີບໂຕໄວທີ່ສຸດເນື່ອງຈາກການລົງທຶນໃນທ່າເຮືອອັດສະລິຍະ ແລະ ການເຕີບໂຕຂອງ IoT ມືຖື. ສະຫະລັດມີພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ໃຊ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນອາເມລິກາເໜືອ. ອຸດສາຫະກຳໂລຈິສະຕິກທີ່ໃຊ້ IoT ມີມູນຄ່າ 6.65 ຕື້ໂດລາໃນປີ 2024 ແລະ ຄາດວ່າຈະເພີ່ມຂຶ້ນໃນອັດຕາ 41.8% ຕໍ່ປີ.
ການຕິດຕາມ IoT ແບບເວລາຈິງ: ມີຫຍັງປ່ຽນແປງເມື່ອທ່ານສາມາດເຫັນທຸກຢ່າງໄດ້
ການເບິ່ງເຫັນໄດ້ຢ່າງເຕັມທີ່ໃນເວລາຈິງມີຜົນກະທົບພື້ນຖານຕໍ່ວິທີການເຮັດວຽກຂອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ, ບໍ່ແມ່ນພຽງແຕ່ການເພີ່ມຂຶ້ນເທື່ອລະກ້າວ. ຂະບວນການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ຍົກເວັ້ນ, ເຊິ່ງກ່ຽວຂ້ອງກັບການຊອກຫາ ແລະ ການຈັດການກັບການຂົນສົ່ງທີ່ບໍ່ເປັນໄປຕາມແຜນການ, ປ່ຽນຈາກການຕອບສະໜອງໄປສູ່ການເປັນແບບເຄື່ອນໄຫວ. ຖ້າຕູ້ຄອນເທນເນີທີ່ໃຊ້ IoT ຖືກຊັກຊ້າຢູ່ທ່າເຮືອຂົນສົ່ງສິນຄ້າ, ແຜງຄວບຄຸມຂອງຜູ້ຈັດການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຈະໄດ້ຮັບສັນຍານເຕືອນກ່ອນທີ່ຜູ້ຮັບສິນຄ້າຈະມີເຫດຜົນທີ່ຈະກັງວົນ. ເມື່ອອຸນຫະພູມໃນລົດບັນທຸກຕູ້ເຢັນທີ່ຂົນສົ່ງຢາເສບຕິດເພີ່ມຂຶ້ນ ຫຼື ຫຼຸດລົງ, ເຊັນເຊີຈະສົ່ງແຈ້ງການທັນເວລາເພື່ອຢຸດມັນ, ແຕ່ບໍ່ແມ່ນທັນເວລາເພື່ອຍື່ນລາຍງານຄວາມເສຍຫາຍ.
ຂໍ້ມູນສຳລັບລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມເຢັນແມ່ນໜ້າສົນໃຈຫຼາຍ. ການໃຊ້ IoT ໃນການຂົນສົ່ງລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມເຢັນໄດ້ເຮັດໃຫ້ອຸປະກອນເຮັດວຽກໄດ້ດີຂຶ້ນ 25%. ການວິເຄາະແບບຄາດເດົາໃນການດຳເນີນງານລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມເຢັນໄດ້ຊ່ວຍຢຸດບັນຫາໄດ້ເຖິງ 75% ໃນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ. ການຕິດຕາມດ້ວຍ IoT ໄດ້ຫຼຸດຜ່ອນການສູນເສຍການຂົນສົ່ງລົງ 23% ໃນທຸກປະເພດສິນຄ້າ. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນຜົນປະໂຫຍດເລັກນ້ອຍສຳລັບສິນຄ້າທີ່ມີເວລາຈຳກັດ ຫຼື ມີມູນຄ່າຫຼາຍ, ລວມທັງເຄື່ອງໃຊ້ໄຟຟ້າ, ຢາ, ແລະ ຊິ້ນສ່ວນຍານພາຫະນະ. ການຫຼີກລ່ຽງຄວາມລົ້ມເຫຼວຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມເຢັນຄັ້ງດຽວສາມາດປະຫຍັດເງິນໄດ້ຫຼາຍກວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍທັງໝົດຂອງການນຳໃຊ້ IoT ເປັນເວລາໜຶ່ງປີ.
ແອັບ Geofencing ໄດ້ມາໄກຫຼາຍແລ້ວ. ລະບົບຕິດຕາມກວດກາ IoT ແລະ geofencing—ການເຕືອນອັດຕະໂນມັດທີ່ດັງຂຶ້ນເມື່ອການຂົນສົ່ງອອກນອກເສັ້ນທາງ—ໄດ້ເຮັດໃຫ້ການລັກຂະໂມຍສິນຄ້າ ແລະ ການຍ້າຍຜິດບ່ອນພົບເລື້ອຍໜ້ອຍລົງ. ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ຢ່າງຮຸກຮານທີ່ສຸດໃນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າທີ່ມີມູນຄ່າສູງ ລວມທັງເຄິ່ງຕົວນຳ, ສິນຄ້າຟຸ່ມເຟືອຍ ແລະ ຢາ. ການຄຸ້ມຄອງກອງລົດໃນປະຈຸບັນກວມເອົາ 32.47% ຂອງອຸດສາຫະກຳຂົນສົ່ງ IoT ໂດຍການນຳໃຊ້. ການຕິດຕາມຊັບສິນມີອັດຕາການເຕີບໂຕປະຈຳປີ (CAGR) 14.63% ຍ້ອນວ່າການຕິດຕາມສະພາບກາຍເປັນມາດຕະຖານສຳລັບສິນຄ້າທີ່ມີມູນຄ່າສູງ.
ມີວິທີການໃໝ່ໃນການຕິດຕາມການຂົນສົ່ງທາງທະເລ. AIS (ລະບົບການລະບຸອັດຕະໂນມັດ) ແລະ ວິທີແກ້ໄຂການຄາດຄະເນທີ່ໃຊ້ AI ໃນປັດຈຸບັນຊ່ວຍໃຫ້ຜູ້ຈັດການຂົນສົ່ງເຫັນສະຖານທີ່ທີ່ແນ່ນອນຂອງເຮືອ ແລະ ສະໜອງການຄາດຄະເນ ETA ທີ່ຄຳນຶງເຖິງສະພາບອາກາດ, ການປ່ຽນແປງຂອງເສັ້ນທາງ ແລະ ຄວາມແອອັດຂອງທ່າເຮືອ. ໃນປີ 2024, ຈຳນວນອຸປະກອນຕິດຕາມທີ່ເປີດໃຊ້ IoT ສຳລັບການຂົນສົ່ງທາງທະເລໄດ້ເພີ່ມຂຶ້ນ 52% ທົ່ວໂລກ. ນີ້ແມ່ນຍ້ອນວ່າວິສາຫະກິດຕ້ອງການຕິດຕາມສະພາບອາກາດໃນເວລາຈິງສຳລັບສິນຄ້າທີ່ມີຄວາມອ່ອນໄຫວຕໍ່ອຸນຫະພູມ. ບໍລິສັດຈຳໜ່າຍແຫ່ງໜຶ່ງໄດ້ຫຼຸດຄ່າທຳນຽມການກັກຂັງ ແລະ ການຍົກເວັ້ນພາສີລົງ 40% ພຽງແຕ່ສົ່ງການແຈ້ງເຕືອນການກຳນົດເວລາທ່າເຮືອລ່ວງໜ້າຫຼັງຈາກຕິດຕັ້ງການຕິດຕາມທີ່ເປີດໃຊ້ IoT. ນີ້ແມ່ນຜົນຕອບແທນຈາກການລົງທຶນ (ROI) ດຽວທີ່ສາມາດສະແດງໃຫ້ເຫັນໄດ້ທີ່ຢືນຢັນກໍລະນີທຸລະກິດສຳລັບການຈັດຕັ້ງປະຕິບັດ.
ການນຳໃຊ້ AI ແລະ IoT ໃນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ: ສິ່ງທີ່ພວກມັນເຮັດ ແລະ ສິ່ງທີ່ພວກມັນສົ່ງມອບ
| ແອັບພລິເຄຊັນ AI/IoT | ມັນເຮັດຫຍັງ | ຜົນໄດ້ຮັບທີ່ວັດແທກໄດ້ |
| ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການຄາດຄະເນ | ວິເຄາະຂໍ້ມູນທາງປະຫວັດສາດ + ເວລາຈິງເພື່ອຄາດຄະເນປະລິມານການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ | ຫຼຸດຜ່ອນຄວາມຜິດພາດຂອງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງໄດ້ 30–50% (McKinsey) |
| ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ AI | ປ່ຽນເສັ້ນທາງແບບໄດນາມິກໂດຍອີງໃສ່ການຈະລາຈອນ, ສະພາບອາກາດ, ສະຖານະທ່າເຮືອ | ສົ່ງໄວຂຶ້ນ 25%; ປະຫຍັດນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟໄດ້ 15–20% |
| ການຕິດຕາມການຂົນສົ່ງ IoT ແບບເວລາຈິງ | ການເບິ່ງເຫັນສົດໂດຍອີງໃສ່ GPS/ເຊັນເຊີຕະຫຼອດການເດີນທາງ | ການຫຼຸດຜ່ອນຕົ້ນທຶນການຂົນສົ່ງ 20–30%; ການສູນເສຍການຂົນສົ່ງຫຼຸດລົງ 23% |
| ການບຳລຸງຮັກສາກອງເຮືອແບບຄາດເດົາ | ຕິດຕາມກວດກາສຸຂະພາບຂອງຍານພາຫະນະ ແລະ ລາຍງານຄວາມລົ້ມເຫຼວກ່ອນທີ່ຈະເກີດຂຶ້ນ | ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບຳລຸງຮັກສາຫຼຸດລົງເຖິງ 40%; ເວລາຢຸດເຮັດວຽກຫຼຸດລົງ 50% |
| ເອກະສານອັດຕະໂນມັດ (NLP) | ອ່ານ, ຕື່ມຂໍ້ມູນ ແລະ ຍື່ນເອກະສານ BoL, ແບບຟອມພາສີ, ແລະ ໃບແຈ້ງໜີ້ | ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບໍລິຫານຫຼຸດລົງເຖິງ 40%; ເກືອບບໍ່ມີຂໍ້ຜິດພາດຈາກຄູ່ມື |
| ການກຳນົດລາຄາແບບໄດນາມິກ AI | ປັບອັດຕາຄ່າຂົນສົ່ງສິນຄ້າຕາມເວລາຈິງຕາມຄວາມຕ້ອງການ ແລະ ກຳລັງການຜະລິດ | ຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຂົນສົ່ງຫຼຸດລົງ 15–20%; ການຄວບຄຸມຂອບການຜະລິດທີ່ດີຂຶ້ນ |
| ການຕິດຕາມກວດກາ IoT ລະບົບຕ່ອງໂສ້ຄວາມເຢັນ | ການແຈ້ງເຕືອນອຸນຫະພູມ/ຄວາມຊຸ່ມຊື່ນຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງສຳລັບສິນຄ້າທີ່ລະອຽດອ່ອນ | ປະສິດທິພາບຂອງອຸປະກອນດີຂຶ້ນ 25%; ການລົບກວນໜ້ອຍລົງ 75% |
| AI-Powered ການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ຍົກເວັ້ນ | ລາຍງານການບ່ຽງເບນ; ແນະນຳການກະທຳແກ້ໄຂໂດຍອັດຕະໂນມັດ | ຄວາມລະອຽດໄວຂຶ້ນ; ຄວາມພໍໃຈຂອງລູກຄ້າສູງຂຶ້ນ 15% |
ສິ່ງທ້າທາຍທີ່ບໍ່ສາມາດລະເລີຍໄດ້
ມີກໍລະນີທີ່ເຂັ້ມແຂງສຳລັບ AI ແລະການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງໃນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ, ແຕ່ຍັງມີບັນຫາໃຫຍ່ໆທີ່ຕ້ອງໄດ້ຮັບການແກ້ໄຂກ່ອນທີ່ຈະສາມາດນຳໃຊ້ໄດ້ຢ່າງກວ້າງຂວາງ. ອຸດສາຫະກຳບໍ່ໄດ້ຊ່ວຍຕົນເອງໂດຍການຫຼຸດຄວາມສຳຄັນຂອງບັນຫາເຫຼົ່ານີ້. ບັນຫາທີ່ລະບຸໄວ້ຂ້າງລຸ່ມນີ້ແມ່ນບັນຫາຕົວຈິງທີ່ບໍລິສັດຂົນສົ່ງທຸກຂະໜາດກຳລັງປະເຊີນຢູ່.
| ສິ່ງທີ່ທ້າທາຍ | ຜົນກະທົບຂອງໂລກທີ່ແທ້ຈິງ | ການຫຼຸດຜ່ອນຜົນກະທົບທາງປະຕິບັດ |
| ການລົງທຶນໃນ IoT/AI ໃນລະດັບຕົ້ນໆ | ຂັດຂວາງ SMEs; ການເບິ່ງເຫັນ ROI ຊ້າ | ເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍຊ່ອງທາງທີ່ມີຄວາມສ່ຽງສູງສຸດ; ໃຊ້ແພລດຟອມ IoT ແບບສະໝັກສະມາຊິກ |
| ການເຊື່ອມໂຍງ TMS/WMS ແບບເກົ່າ | ເຄື່ອງມືໃໝ່ບໍ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັບລະບົບເກົ່າ | ຕົວເຊື່ອມຕໍ່ API ທົດລອງ; ໃຫ້ຄວາມສຳຄັນກັບແພລດຟອມ cloud-native |
| ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີ | ການຂົນສົ່ງແມ່ນເປົ້າໝາຍອັນດັບຕົ້ນໆຂອງ ransomware | ສະຖາປັດຕະຍະກຳສູນຄວາມໄວ້ວາງໃຈ; ການຝຶກອົບຮົມການຫຼອກລວງພະນັກງານ |
| ຂໍ້ມູນຫຼາຍເກີນໄປໂດຍບໍ່ມີການກັ່ນຕອງ AI | ຄວາມອິດເມື່ອຍຈາກການແຈ້ງເຕືອນ; ການຕັດສິນໃຈຊ້າລົງ | ການກວດຈັບຄວາມຜິດປົກກະຕິຂອງ AI ເພື່ອສະແດງສັນຍານທີ່ສາມາດປະຕິບັດໄດ້ເທົ່ານັ້ນ |
| ຊ່ອງຫວ່າງດ້ານທັກສະແຮງງານ | ທີມງານບໍ່ສາມາດສະກັດເອົາມູນຄ່າເຕັມທີ່ຈາກເຄື່ອງມືໄດ້ | ການຍົກລະດັບທັກສະທີ່ມີໂຄງສ້າງ; ອິນເຕີເຟດຮ່ວມ AI |
| ມາດຕະຖານຂໍ້ມູນທີ່ບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ | ຂໍ້ມູນຕິດຕາມຫຼາຍຜູ້ໃຫ້ບໍລິການບໍ່ສອດຄ່ອງກັນ | ຮັບຮອງເອົາມາດຕະຖານໝາຍເລກ BoL/ຕູ້ຄອນເທນເນີທົ່ວໄປຜ່ານ APIs |
ຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຄວນໄດ້ຮັບການເອົາໃຈໃສ່ເປັນພິເສດ. ຍ້ອນວ່າການດຳເນີນງານຂົນສົ່ງສິນຄ້າມີການເຊື່ອມຕໍ່ກັນຫຼາຍຂຶ້ນຜ່ານອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT) ແລະ API ທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ຜູ້ຂົນສົ່ງ, ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການ, ເຈົ້າໜ້າທີ່ພາສີ, ແລະ ຜູ້ປະກອບການທ່າເຮືອ, ພື້ນທີ່ການໂຈມຕີສຳລັບ ransomware ແລະ ການລັກຂໍ້ມູນເພີ່ມຂຶ້ນຫຼາຍ. ການສຶກສາໄພຂົ່ມຂູ່ທາງໄຊເບີສະເໝີເອົາການຂົນສົ່ງ ແລະ ການຂົນສົ່ງໄວ້ຢູ່ເທິງສຸດຂອງບັນຊີລາຍຊື່ອຸດສາຫະກຳທີ່ມັກຈະຖືກເປົ້າໝາຍຫຼາຍທີ່ສຸດ. ການໂຈມຕີ ransomware ທີ່ປິດ TMS ຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໃນຊ່ວງລະດູການສູງສຸດສາມາດມີຄ່າໃຊ້ຈ່າຍຫຼາຍກ່ວາຄວາມພະຍາຍາມດ້ານຄວາມປອດໄພທີ່ສາມາດຢຸດມັນໄດ້. ທ່າທາງຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີຂອງຜູ້ປະກອບການຕ້ອງມີຄວາມເປັນผู้ใหญ่ເທົ່າກັບໂຄງສ້າງພື້ນຖານດິຈິຕອນຂອງມັນ, ບໍ່ແມ່ນຢູ່ເບື້ອງຫຼັງມັນ.
ລັກສະນະດ້ານການຈັດຕັ້ງກໍ່ເປັນຈິງຄືກັນ. ອີງຕາມການສຳຫຼວດອະນາຄົດຂອງການຂົນສົ່ງຂອງ Gartner, ໜຶ່ງໃນບັນຫາໃຫຍ່ທີ່ສຸດທີ່ເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດບໍ່ໄດ້ຮັບຜົນປະໂຫຍດຈາກການລົງທຶນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີຂອງເຂົາເຈົ້າບໍ່ແມ່ນເຕັກໂນໂລຢີເອງ, ແຕ່ແມ່ນຄວາມຈິງທີ່ວ່າຄົນ, ຂະບວນການ, ແລະເຄື່ອງມືດິຈິຕອນບໍ່ໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັນ. ເຄື່ອງຈັກແນະນຳ AI ທີ່ບໍ່ມີໃຜໃຊ້, ແຜງຄວບຄຸມການຕິດຕາມທີ່ບໍ່ມີໃຜເບິ່ງ, ແລະການແຈ້ງເຕືອນຂໍ້ຍົກເວັ້ນທີ່ໄປຫາກ່ອງຈົດໝາຍທີ່ບໍ່ມີໃຜກວດສອບລ້ວນແຕ່ເປັນສັນຍານຂອງບັນຫາດຽວກັນ: ເຕັກໂນໂລຢີກຳລັງຖືກນຳໃຊ້ໄວກວ່າວັດທະນະທຳຂອງທຸລະກິດສາມາດຈັດການໄດ້. ບໍລິສັດທີ່ໄດ້ຮັບປະໂຫຍດສູງສຸດຈາກເຄື່ອງມືເຫຼົ່ານີ້ໄດ້ເຮັດໃຫ້ການຮັບຮອງເອົາດ້ານມະນຸດເປັນໄປຕາມແຜນການທີ່ວາງໄວ້ຄືກັບດ້ານເຕັກໂນໂລຢີ.
ເທັກໂນໂລຢີທີ່ຈະມາເຖິງຕໍ່ໄປ
ເຕັກໂນໂລຊີໃໝ່ຈຳນວນໜຶ່ງກຳລັງກ້າວໄປຈາກໂຄງການທົດລອງໄປສູ່ການນຳໃຊ້ການຂົນສົ່ງສິນຄ້າທາງການຄ້າ, ແລະ ພວກມັນຈະເປັນການປ່ຽນແປງໃຫຍ່ຕໍ່ໄປໃນການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ.
ຫົວຂໍ້ທີ່ຖືກເວົ້າເຖິງຫຼາຍທີ່ສຸດແມ່ນລົດບັນທຸກທີ່ຂັບດ້ວຍຕົນເອງ. ລົດບັນທຸກທີ່ໃຊ້ພະລັງງານ AI ພ້ອມດ້ວຍເຊັນເຊີທີ່ກ້າວໜ້າ, ການນຳທາງການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງຈັກ, ແລະ ການປະມວນຜົນຂໍ້ມູນແບບເວລາຈິງ ກຳລັງແລ່ນຢູ່ໃນບາງຖະໜົນຫົນທາງໃນສະຫະລັດ. ຮອດປີ 2030, 11% ຂອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຄາດວ່າຈະເຮັດໂດຍລົດບັນທຸກທີ່ຂັບດ້ວຍຕົນເອງ. ບໍລິສັດຕ່າງໆເຊັ່ນ UPS ແລະ Amazon ເຫັນວ່າໂຄງການລົດທີ່ຂັບດ້ວຍຕົນເອງເປັນການລົງທຶນພື້ນຖານໂຄງລ່າງຍຸດທະສາດແທນທີ່ຈະເປັນພຽງແຕ່ເຕັກໂນໂລຢີໃໝ່. ຜົນກະທົບອາດຈະສັງເກດເຫັນໄດ້ຫຼາຍທີ່ສຸດໃນການດຳເນີນງານໄລຍະຍາວລະຫວ່າງສູນກາງໃນອະນາຄົດອັນໃກ້ນີ້. ຫຼັງຈາກນັ້ນ, ພວກມັນຈະຂະຫຍາຍໄປສູ່ສະຖານະການການຈັດສົ່ງໄລຍະທາງສຸດທ້າຍ, ເຊິ່ງຍັງມີຄວາມສັບສົນຫຼາຍກວ່າຈາກທັດສະນະດ້ານກົດລະບຽບ ແລະ ທາງດ້ານຮ່າງກາຍ.
ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລ, ເຊິ່ງເປັນສຳເນົາເສມືນຂອງໂຄງສ້າງພື້ນຖານດ້ານການຂົນສົ່ງທີ່ແທ້ຈິງທີ່ຖືກອັບເດດຢູ່ສະເໝີດ້ວຍຂໍ້ມູນ IoT ສົດໆ, ກຳລັງໄດ້ຮັບຄວາມນິຍົມຫຼາຍຂຶ້ນໃນຖານະເປັນເຄື່ອງມືການວາງແຜນ ແລະ ການຈຳລອງ. ກ່ອນທີ່ຈະລົງທຶນຕົວຈິງ, ຜູ້ຈັດການສາງກຳລັງໃຊ້ຄູ່ແຝດດິຈິຕອລເພື່ອວາງແຜນການປ່ຽນແປງຮູບແບບ ແລະ ດຳເນີນການສະຖານະການໃນຊ່ວງລະດູການສູງສຸດ. ເມື່ອຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ IoT ຖືກສົ່ງໄປຫາຄູ່ແຝດດິຈິຕອລຢ່າງຕໍ່ເນື່ອງ, ຮູບແບບດັ່ງກ່າວຈະທັນສະໄໝຢູ່ສະເໝີ. ສິ່ງນີ້ເຮັດໃຫ້ການວາງແຜນ ແລະ ການຕັດສິນໃຈມີຄວາມຖືກຕ້ອງຫຼາຍກວ່າການໃຊ້ພາບຖ່າຍທາງປະຫວັດສາດ.
ມັນກຳລັງຈະແຈ້ງຂຶ້ນວ່າບົດບາດຂອງ blockchain ໃນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າແມ່ນຫຍັງ. ຄຸນຄ່າຂອງມັນບໍ່ແມ່ນການທົດແທນລະບົບຕິດຕາມໃນປະຈຸບັນ; ມັນຢູ່ໃນການສ້າງບັນທຶກທີ່ບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ ແລະ ສາມາດແບ່ງປັນໃນບັນດາຜູ້ທີ່ບໍ່ໄວ້ວາງໃຈບັນທຶກຂອງກັນແລະກັນ. ເມື່ອຮັກສາໄວ້ໃນ blockchain, ໃບບິນຂົນສົ່ງ, ໃບຢັ້ງຢືນຕົ້ນກຳເນີດສິນຄ້າ, ແລະ ພັນທະບັດພາສີບໍ່ສາມາດປ່ຽນແປງໄດ້ ແລະ ສາມາດກວດສອບໄດ້ໂດຍທຸກຄົນໃນເວລາດຽວກັນ. ສັນຍາສະຫຼາດທີ່ຈ່າຍເງິນໂດຍອັດຕະໂນມັດເມື່ອການຈັດສົ່ງໄດ້ຮັບການຢືນຢັນ, ຫຼື ປ່ອຍພັນທະບັດພາສີເມື່ອຂໍ້ມູນເຊັນເຊີສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າເງື່ອນໄຂການຂົນສົ່ງໄດ້ຮັບການຕອບສະໜອງ, ຫຼຸດຜ່ອນຂໍ້ຂັດແຍ່ງ ແລະ ວົງຈອນການບໍລິຫານຢ່າງຫຼວງຫຼາຍ. ໃນໄຕມາດທຳອິດຂອງປີ 2025, UPS ໄດ້ເຮັດວຽກຮ່ວມກັບ Microsoft ເພື່ອໃຊ້ AI ແລະ ອິນເຕີເນັດຂອງສິ່ງຕ່າງໆ (IoT) ເພື່ອປັບປຸງການຂົນສົ່ງ. ໃນໄຕມາດທີສອງຂອງປີ 2025, Flexport ໄດ້ລະດົມທຶນ 100 ລ້ານໂດລາໃນ Series E ເພື່ອຂະຫຍາຍແພລດຟອມການຂົນສົ່ງ IoT ຂອງຕົນ. ຜົນສຳເລັດທີ່ຜ່ານມາເຫຼົ່ານີ້ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການລົງທຶນໃນຄື້ນຕໍ່ໄປຂອງເຕັກໂນໂລຊີການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຍັງເຂັ້ມແຂງ, ບໍ່ໄດ້ຊ້າລົງ.
ວິທີການທີ່ Topway Shipping ກຳລັງສ້າງສຳລັບສະພາບແວດລ້ອມນີ້
ບໍລິສັດ Topway Shipping ເປັນຜູ້ໃຫ້ບໍລິການດ້ານການຂົນສົ່ງທາງອີເລັກໂທຣນິກຂ້າມຊາຍແດນທີ່ມີຄວາມສາມາດຕັ້ງແຕ່ປີ 2010. ສຳນັກງານໃຫຍ່ຕັ້ງຢູ່ເມືອງເຊີນເຈີ້ນ, ປະເທດຈີນ. ທີມງານຜູ້ກໍ່ຕັ້ງມີປະສົບການຫຼາຍກວ່າ 15 ປີໃນດ້ານການຂົນສົ່ງສາກົນ ແລະ ການເກັບພາສີ, ພ້ອມດ້ວຍຄວາມຮູ້ຫຼາຍຢ່າງກ່ຽວກັບການຂົນສົ່ງລະຫວ່າງຈີນ-ສະຫະລັດ, ເຊິ່ງເປັນໜຶ່ງໃນເສັ້ນທາງຂົນສົ່ງສິນຄ້າທີ່ຫຍຸ້ງທີ່ສຸດ ແລະ ສັບສົນທີ່ສຸດໃນໂລກ. ການບໍລິການກວມເອົາລະບົບຕ່ອງໂສ້ການຂົນສົ່ງທັງໝົດ, ຕັ້ງແຕ່ການຂົນສົ່ງຂາທຳອິດຈົນເຖິງຕ່າງປະເທດ. ສາງ ການເກັບພາສີຈົນເຖິງການຈັດສົ່ງແບບສຸດທ້າຍ. ພວກເຂົາຍັງສະເໜີທາງເລືອກໃນການຂົນສົ່ງທາງທະເລ FCL ແລະ LCL ທີ່ມີຄວາມຍືດຫຍຸ່ນຈາກຈີນໄປຍັງທ່າເຮືອໃຫຍ່ທົ່ວໂລກ.
AI ແລະ ການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງ ກຳລັງສ້າງການປ່ຽນແປງທີ່ລູກຄ້າຂອງ Topway ສາມາດເຫັນ ແລະ ຮູ້ສຶກໄດ້. ເມື່ອຂົນສົ່ງສິນຄ້າລະຫວ່າງຈີນ ແລະ ສະຫະລັດ, ມີກົດລະບຽບຫຼາຍຢ່າງທີ່ປ່ຽນແປງຢ່າງໄວວາ, ເຊັ່ນ: ການປ່ຽນແປງການຈັດປະເພດພາສີ, ຂໍ້ກຳນົດເອກະສານພາສີ, ແລະ ການຕັດສິນກ່ຽວກັບວິທີການສົ່ງສິນຄ້າຜ່ານທ່າເຮືອ. ບໍ່ມີຮູບແບບການດຳເນີນງານແບບຄົງທີ່ໃດສາມາດຕິດຕາມການປ່ຽນແປງເຫຼົ່ານີ້ໄດ້. ການສາມາດຕິດຕາມການຂົນສົ່ງໃນເວລາຈິງ, ອັດຕະໂນມັດເອກະສານ, ແລະ ໄດ້ຮັບຄຳເຕືອນກ່ຽວກັບການເກັບກູ້ພາສີກ່ອນທີ່ມັນຈະເກີດຂຶ້ນ ບໍ່ແມ່ນຄຸນສົມບັດພິເສດໃນເສັ້ນທາງນີ້; ພວກມັນແມ່ນຄວາມຕ້ອງການພື້ນຖານສຳລັບການບໍລິການທີ່ດີ. ການຮ່ວມມືທີ່ຍາວນານຂອງ Topway ກັບຜູ້ຂົນສົ່ງ, ຄວາມຮູ້ກ່ຽວກັບພາສີ, ແລະ ພື້ນຖານໂຄງລ່າງເຕັກໂນໂລຢີ ເຮັດໃຫ້ລູກຄ້າສາມາດເຂົ້າເຖິງຈີນ-ສະຫະລັດໄດ້ໃນເວລາຈິງ. ແທນທີ່ຈະລໍຖ້າການອັບເດດ, ລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ.
ສຳລັບບໍລິສັດທີ່ກຳລັງຂະຫຍາຍການດຳເນີນງານການຄ້າອີເລັກໂທຣນິກຂ້າມຊາຍແດນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ຄວາມສາມາດໃນການເກັບຮັກສາສາງ ແລະ ການຂົນສົ່ງໄລຍະສຸດທ້າຍຂອງ Topway, ເຊິ່ງອີງໃສ່ການເບິ່ງເຫັນຂໍ້ມູນດຽວກັນທີ່ຄວບຄຸມການຂົນສົ່ງທາງທະເລ, ສ້າງລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງທີ່ເຮັດວຽກເປັນລະບົບທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນແທນທີ່ຈະເປັນຊຸດຂອງການໂອນຍ້າຍ. ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າຄວາມຖືກຕ້ອງຂອງການວາງແຜນສິນຄ້າຄົງຄັງມີຜົນກະທົບໂດຍກົງຕໍ່ປະສິດທິພາບຂອງກະແສເງິນສົດ. ດ້ວຍ AI ແລະ IoT ຍົກລະດັບມາດຕະຖານສຳລັບສິ່ງທີ່ການເບິ່ງເຫັນການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຄວນເປັນແບບໃດ, ວິທີການປະສົມປະສານນັ້ນແມ່ນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ຄູ່ຮ່ວມງານດ້ານການຂົນສົ່ງແຕກຕ່າງຈາກຜູ້ຂາຍດ້ານການຂົນສົ່ງ.
ນີ້ໝາຍຄວາມວ່າແນວໃດສຳລັບຜູ້ຕັດສິນໃຈດ້ານການຂົນສົ່ງສິນຄ້າໃນປະຈຸບັນ
ສຳລັບຜູ້ປະກອບການດ້ານການຂົນສົ່ງ ແລະ ຜູ້ຈັດການລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງທີ່ກຳລັງຕັດສິນໃຈດ້ານເຕັກໂນໂລຢີໃນປະຈຸບັນ, ຄວາມຕ້ອງການດ້ານຍຸດທະສາດແມ່ນເຫັນໄດ້ຊັດເຈນ, ເຖິງແມ່ນວ່າທາງເລືອກໃນການປະຕິບັດບໍ່ແມ່ນ: ພື້ນຖານໂຄງລ່າງການເບິ່ງເຫັນຕ້ອງມາກ່ອນກ່ອນທີ່ແອັບພລິເຄຊັນ AI ທີ່ກ້າວໜ້າກວ່າຈະສາມາດໃຫ້ຄຸນຄ່າໄດ້. ຖ້າທ່ານໃຊ້ຂໍ້ມູນເກົ່າເພື່ອໃຊ້ເຄື່ອງຈັກວິເຄາະການຄາດຄະເນ, ມັນຈະສ້າງການຄາດຄະເນເກົ່າ. ກົນໄກການກຳນົດລາຄາແບບເຄື່ອນໄຫວທີ່ບໍ່ສາມາດຕິດຕາມຄວາມສາມາດຂອງຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໃນເວລາຈິງຈະສ້າງທາງເລືອກທີ່ບໍ່ກົງກັບຕະຫຼາດ. ພື້ນຖານແມ່ນການຮັບປະກັນວ່າລະບົບໄດ້ຮັບຂໍ້ມູນປົກກະຕິ, ໜ້າເຊື່ອຖື, ເວລາຈິງທີ່ພວກເຂົາສາມາດໃຊ້ໄດ້.
ທາງເລືອກທີສອງແມ່ນກ່ຽວກັບຄູ່ຮ່ວມງານ. ໃນຕະຫຼາດທີ່ຜູ້ສົ່ງຕໍ່ສິນຄ້າ ແລະ 3PL ທຸກຄົນເວົ້າກ່ຽວກັບ AI ໃນໂຄສະນາຂອງເຂົາເຈົ້າ, ສິ່ງດຽວທີ່ເຮັດໃຫ້ເຂົາເຈົ້າແຕກຕ່າງແມ່ນວ່າເທັກໂນໂລຢີສາມາດເຊື່ອມໂຍງກັບຂໍ້ມູນການດຳເນີນງານໃນເວລາຈິງ, ໃຫ້ຜົນຜະລິດທີ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້, ແລະເຮັດວຽກກັບ TMS ຫຼື ERP ຂອງຜູ້ສົ່ງສິນຄ້າເອງ. ແທນທີ່ຈະພຽງແຕ່ເບິ່ງຄວາມສາມາດຂອງ PowerPoint, ໃຫ້ຂໍໃຫ້ຄູ່ຮ່ວມງານດ້ານການຂົນສົ່ງທີ່ມີທ່າແຮງນຳພາທ່ານຜ່ານຂະບວນການເຮັດວຽກການຄຸ້ມຄອງຂໍ້ຍົກເວັ້ນຂອງເຂົາເຈົ້າ, ສະແດງໃຫ້ທ່ານເຫັນວ່າ API ຕິດຕາມຂອງເຂົາເຈົ້າເຊື່ອມຕໍ່ກັນແນວໃດ, ແລະອະທິບາຍວ່າເຂົາເຈົ້າແຈ້ງເຕືອນທ່ານແນວໃດເມື່ອຕ້ອງການການເກັບພາສີ. ສິ່ງນີ້ແຍກເນື້ອໃນການດຳເນີນງານອອກຈາກການວາງຕຳແໜ່ງ.
ບໍລິສັດທີ່ຈະເປັນບໍລິສັດທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າສຳລັບສ່ວນທີ່ເຫຼືອຂອງທົດສະວັດນີ້ແມ່ນບໍລິສັດທີ່ກຳລັງສ້າງພື້ນຖານໂຄງລ່າງທີ່ເນັ້ນຂໍ້ມູນເປັນຫຼັກ. ນີ້ລວມມີການເບິ່ງເຫັນທີ່ເປີດໃຊ້ງານໂດຍ IoT ໃນທຸກຮູບແບບ, ການສະໜັບສະໜູນການຕັດສິນໃຈດ້ວຍ AI ໃນທຸກຈຸດຕັດສິນໃຈດ້ານການດຳເນີນງານ, ແລະວັດທະນະທຳທີ່ຊຸກຍູ້ໃຫ້ຜູ້ຄົນປະຕິບັດຕາມສິ່ງທີ່ຂໍ້ມູນເວົ້າ. ເທັກໂນໂລຢີມີຢູ່ແລ້ວ. ຫຼັກຖານຂອງ ROI ຖືກຂຽນລົງ. ສິ່ງດຽວທີ່ເຫຼືອແມ່ນເລັ່ງການປະຕິບັດ, ເຊິ່ງເປັນສິ່ງທີ່ເຮັດໃຫ້ທ່ານມີຄວາມໄດ້ປຽບໃນການແຂ່ງຂັນໃນຕະຫຼາດທີ່ບັນຫາລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງອາດຈະເກີດຂຶ້ນໄດ້ທຸກເວລາ.
ສະຫຼຸບ
ທຸລະກິດການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າກຳລັງຜ່ານການປ່ຽນແປງອັນໃຫຍ່ຫຼວງ ເຊິ່ງຈະຖືກຈົດຈຳໄວ້ວ່າມີຄວາມສຳຄັນເທົ່າກັບການບັນຈຸສິນຄ້າໃນຕູ້ຄອນເທນເນີ. ປັນຍາປະດິດ ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງບໍ່ໄດ້ເຮັດໃຫ້ຂັ້ນຕອນໃນປະຈຸບັນງ່າຍຂຶ້ນ; ແທນທີ່ຈະ, ພວກມັນກຳລັງປ່ຽນແປງວິທີການວາງແຜນ, ປະຕິບັດ, ຕິດຕາມກວດກາ ແລະ ກູ້ຄືນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຈາກຂໍ້ຍົກເວັ້ນ. ຂໍ້ມູນຕະຫຼາດເຮັດໃຫ້ມັນຊັດເຈນວ່າສິ່ງຕ່າງໆກຳລັງດຳເນີນໄປໃນທາງໃດ: ລະບົບການຄຸ້ມຄອງການຂົນສົ່ງສິນຄ້າ, ພື້ນຖານໂຄງລ່າງດ້ານການຂົນສົ່ງ IoT, ແລະ ຊອບແວການເບິ່ງເຫັນລະບົບຕ່ອງໂສ້ການສະໜອງ ລ້ວນແຕ່ເພີ່ມຂຶ້ນໃນອັດຕາທີ່ສະແດງໃຫ້ເຫັນເຖິງການຮັບຮອງເອົາໂຄງສ້າງແທນທີ່ຈະເປັນການລົງທຶນແບບວົງຈອນ.
ຜົນປະໂຫຍດແມ່ນເປັນຮູບປະທຳ ແລະ ສາມາດວັດແທກໄດ້: ການຮັບຮອງເອົາ IoT ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຂົນສົ່ງລົງ 20 ຫາ 30%, ການເພີ່ມປະສິດທິພາບເສັ້ນທາງ AI ຊ່ວຍເລັ່ງເວລາການຈັດສົ່ງລົງ 25%, ແລະ ເຕັກໂນໂລຊີການຄາດເດົາການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບຳລຸງຮັກສາລົງ 40%. ສິ່ງເຫຼົ່ານີ້ບໍ່ແມ່ນການຄາດເດົາຈາກບໍລິສັດເຕັກໂນໂລຊີ; ເຫຼົ່ານີ້ແມ່ນຜົນໄດ້ຮັບຕົວຈິງທີ່ບໍລິສັດທີ່ໄດ້ນຳໃຊ້ວິທີການເຫຼົ່ານີ້ ແລະ ວັດແທກຜົນໄດ້ຮັບໄດ້ລາຍງານ.
ຍັງມີບັນຫາຕົວຈິງຫຼາຍຢ່າງເຊັ່ນ: ມັນຍາກປານໃດທີ່ຈະເຊື່ອມໂຍງລະບົບຕ່າງໆເຂົ້າກັນ, ພວກມັນມີຄວາມສ່ຽງຕໍ່ການໂຈມຕີທາງໄຊເບີແນວໃດ, ມັນຍາກປານໃດທີ່ຈະຊອກຫາຄົນທີ່ມີທັກສະທີ່ຖືກຕ້ອງ, ແລະ ມັນຍາກປານໃດສຳລັບອົງກອນຕ່າງໆທີ່ຈະສ້າງລະບົບມະນຸດທີ່ເຮັດໃຫ້ການລົງທຶນດ້ານເຕັກໂນໂລຢີມີຄ່າ. ບໍ່ມີຂໍ້ຈຳກັດໃດໆທີ່ເປັນໄພຂົ່ມຂູ່ຕໍ່ຊີວິດ. ດ້ວຍການວາງແຜນຢ່າງລະມັດລະວັງ ແລະ ຄູ່ຮ່ວມງານທີ່ຖືກຕ້ອງ, ທັງໝົດສາມາດຈັດການໄດ້. ການດຳເນີນງານບໍລິສັດຂົນສົ່ງສິນຄ້າໃນປີ 2025 ດ້ວຍພື້ນຖານໂຄງລ່າງການເບິ່ງເຫັນປີ 2015 ແລະ ຄາດຫວັງວ່າຈະສາມາດແຂ່ງຂັນໄດ້ນັ້ນເປັນໄປບໍ່ໄດ້. ເວລາທີ່ຈະຕາມທັນກຳລັງໝົດລົງ. ບໍລິສັດທີ່ກຳລັງລົງທຶນໃນ AI ແລະ ການຕິດຕາມແບບເວລາຈິງໃນປະຈຸບັນບໍ່ພຽງແຕ່ເຮັດໃຫ້ສິ່ງຕ່າງໆດີຂຶ້ນໃນມື້ນີ້ເທົ່ານັ້ນ; ພວກເຂົາຍັງກຳລັງວາງພື້ນຖານສຳລັບການດຳເນີນງານທີ່ຈະຍາກຫຼາຍສຳລັບບໍລິສັດທີ່ເຮັດວຽກຊ້າກວ່າທີ່ຈະຄັດລອກ.
ຄໍາຖາມ
ຖາມ: AI ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າຂົນສົ່ງໄດ້ຫຼາຍປານໃດ?
ກ: ການຄົ້ນຄວ້າຂອງ McKinsey ສະແດງໃຫ້ເຫັນວ່າການໃຊ້ AI ສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຂົນສົ່ງໄດ້ 5% ຫາ 20%, ຂຶ້ນກັບການນຳໃຊ້. ບໍລິສັດທີ່ໃຊ້ AI ເພື່ອວາງແຜນເສັ້ນທາງກ່າວວ່າຄ່າໃຊ້ຈ່າຍນໍ້າມັນເຊື້ອໄຟ ແລະ ການຂົນສົ່ງຂອງພວກເຂົາຫຼຸດລົງໂດຍສະເລ່ຍ 15 ຫາ 20%. ການບຳລຸງຮັກສາແບບຄາດເດົາສາມາດຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການບຳລຸງຮັກສາລົດໄດ້ເຖິງ 40%. ການຄາດຄະເນຄວາມຕ້ອງການຂອງ AI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນຄ່າໃຊ້ຈ່າຍໃນການຮັກສາສິນຄ້າຄົງຄັງໄດ້ປະມານ 12%.
ຖາມ: ມີຄວາມແຕກຕ່າງກັນແນວໃດລະຫວ່າງການຕິດຕາມ GPS ແລະ ການຕິດຕາມສິນຄ້າທີ່ອີງໃສ່ IoT?
ກ: ການຕິດຕາມ GPS ໃຫ້ຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບບ່ອນທີ່ທ່ານຢູ່. ການຕິດຕາມທີ່ອີງໃສ່ IoT ແມ່ນມີຄວາມຄົບຖ້ວນຫຼາຍກວ່າ ເນື່ອງຈາກມັນປະກອບດ້ວຍ GPS locati0n ເຊັ່ນດຽວກັນກັບເຊັນເຊີສິ່ງແວດລ້ອມທີ່ຕິດຕາມອຸນຫະພູມ, ຄວາມຊຸ່ມຊື່ນ, ການກະທົບ, ແລະ ການອຽງ. ມັນຍັງປະກອບມີ telemetry ສຸຂະພາບຂອງຍານພາຫະນະ, ການແຈ້ງເຕືອນ geofencing, ແລະ ການເຊື່ອມຕໍ່ກັບ port ແລະ ພາສີຂໍ້ມູນ feeds. IoT ຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຫັນຫຼາຍກວ່າບ່ອນທີ່ບາງສິ່ງບາງຢ່າງຢູ່ໃນແຜນທີ່; ມັນຍັງຊ່ວຍໃຫ້ທ່ານເຫັນວ່າມັນເຮັດວຽກແນວໃດ ແລະ ມີຫຍັງເກີດຂຶ້ນ.
ຖາມ: ການຕິດຕາມສິນຄ້າແບບເວລາຈິງແມ່ນໃຊ້ໄດ້ສະເພາະວິສາຫະກິດຂະໜາດໃຫຍ່ເທົ່ານັ້ນບໍ?
ກ: ບໍ່ແມ່ນອີກຕໍ່ໄປ. ການບໍລິການເຊັນເຊີ IoT ທີ່ອີງໃສ່ການສະໝັກໃຊ້ ແລະ ແພລດຟອມການເບິ່ງເຫັນແບບພື້ນເມືອງໃນຄລາວໄດ້ເຮັດໃຫ້ທຸລະກິດຂະໜາດກາງ ແລະ ຂະໜາດນ້ອຍສາມາດຕິດຕາມສິ່ງຕ່າງໆໄດ້ໃນເວລາຈິງ. ວິທີທີ່ດີທີ່ສຸດໃນການເຮັດສິ່ງນີ້ແມ່ນການເລີ່ມຕົ້ນດ້ວຍເສັ້ນທາງທີ່ມີມູນຄ່າຫຼາຍທີ່ສຸດ ຫຼື ມີແນວໂນ້ມທີ່ຈະເຮັດໃຫ້ເກີດບັນຫາຫຼາຍທີ່ສຸດ, ກຳນົດເປົ້າໝາຍ ROI ທີ່ຊັດເຈນ, ແລະ ຈາກນັ້ນເຕີບໂຕຈາກບ່ອນນັ້ນ. ໃນປີ 2025, ທຸລະກິດຂະໜາດນ້ອຍ ແລະ ຂະໜາດກາງຈະຄິດເປັນ 55.7% ຂອງລາຍຮັບຂອງຕະຫຼາດໂລຈິດສະຕິກ IoT.
ຖາມ: AI ຊ່ວຍໂດຍສະເພາະໃນການເກັບພາສີໃນການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຂ້າມຊາຍແດນແນວໃດ?
ກ: ລະບົບ AI ທີ່ໃຊ້ NLP ສາມາດຈັດຮຽງສິນຄ້າໂດຍອັດຕະໂນມັດຕາມລະຫັດພາສີ, ຕື່ມແບບຟອມການແຈ້ງພາສີ, ລະບຸບັນຫາການປະຕິບັດຕາມກ່ອນການສົ່ງ, ແລະເຊື່ອມໂຍງໃບແຈ້ງໜີ້ກັບການຂົນສົ່ງ. ທັງໝົດນີ້ແມ່ນໄວ ແລະ ຖືກຕ້ອງກວ່າການປ້ອນຂໍ້ມູນດ້ວຍມື. ສຳລັບສະຫະລັດ ແລະ ຈີນ, ວິທີແກ້ໄຂການປະຕິບັດຕາມທີ່ຊ່ວຍເຫຼືອໂດຍ AI ຊ່ວຍຫຼຸດຜ່ອນໂອກາດໃນການຖືກກັກ, ຄ່າປັບໄໝ, ແລະ ຄ່າທຳນຽມສຳລັບການປ່ຽນເສັ້ນທາງທີ່ເກີດຈາກຄວາມຜິດພາດໃນເອກະສານ, ໂດຍສະເພາະສຳລັບການຂົນສົ່ງສິນຄ້າຂ້າມຊາຍແດນ, ບ່ອນທີ່ການຈັດປະເພດພາສີໄດ້ມີການປ່ຽນແປງຫຼາຍ.
ຖາມ: ຄວາມສ່ຽງດ້ານຄວາມປອດໄພທາງໄຊເບີທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດໃນລະບົບການຂົນສົ່ງສິນຄ້າທີ່ເຊື່ອມຕໍ່ກັນແມ່ນຫຍັງ?
ກ: ການໂຈມຕີ Ransomware ຕໍ່ການຂົນສົ່ງ ແລະ ໂລຈິສະຕິກ ແມ່ນຢູ່ໃນບັນດາໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ພົບເລື້ອຍທີ່ສຸດ. ໄພຂົ່ມຂູ່ທີ່ໃຫຍ່ທີ່ສຸດແມ່ນການໂຈມຕີ ransomware ໃນລະບົບ TMS/WMS ທີ່ເຮັດໃຫ້ຜູ້ຈັດການຂົນສົ່ງສິນຄ້າບໍ່ສາມາດເຂົ້າລະບົບຂອງຕົນເອງໃນຊ່ວງເວລາທີ່ຫຍຸ້ງ, ການລະເມີດຂໍ້ມູນທີ່ເປີດເຜີຍລາຍການຂົນສົ່ງ ແລະ ຂໍ້ມູນລູກຄ້າ, ແລະ ການນຳໃຊ້ຂໍ້ມູນເຊັນເຊີ IoT ເພື່ອຊ່ອນການລັກຂະໂມຍສິນຄ້າ. ສະຖາປັດຕະຍະກຳເຄືອຂ່າຍ zero-trust, ຄວາມປອດໄພຈຸດສຸດທ້າຍສຳລັບອຸປະກອນ IoT, ແລະ ການຝຶກອົບຮົມການຫຼອກລວງເລື້ອຍໆສຳລັບພະນັກງານແມ່ນບາງວິທີໃນການຫຼຸດຜ່ອນຄວາມສ່ຽງ.
