แชร์

AI กับการพยากรณ์สต็อก: แม่นแค่ไหนในโลกจริง

BS&DC SAI5

อัพเดทล่าสุด: 24 มิ.ย. 2025

539 ผู้เข้าชม

ในยุคที่ข้อมูลคือขุมทรัพย์ AI กลายเป็นผู้ช่วยคนสำคัญในการบริหารจัดการคลังสินค้า โดยเฉพาะ "การพยากรณ์สต็อก" หรือการคาดการณ์ความต้องการสินค้าในอนาคต
แต่คำถามคือ... AI ทำนายได้แม่นแค่ไหนในโลกจริง?

การพยากรณ์สต็อกคืออะไร?
การพยากรณ์สต็อก (Stock Forecasting) คือการคาดการณ์ว่า สินค้าจะต้องใช้เท่าไรในช่วงเวลาหนึ่ง เพื่อให้มีของพอขาย แต่ไม่เหลือค้างสต็อกมากเกินไป ซึ่งโดยทั่วไปอิงจากปัจจัยต่าง ๆ เช่น

ยอดขายย้อนหลัง
ฤดูกาล
โปรโมชั่น
เทรนด์ตลาด
พฤติกรรมผู้บริโภค

แล้ว AI เข้ามาช่วยยังไง?
AI โดยเฉพาะ Machine Learning จะวิเคราะห์ข้อมูลขนาดใหญ่ (Big Data) ทั้งยอดขาย รายงานภายนอก เทรนด์โซเชียล หรือแม้แต่สภาพอากาศ แล้วใช้โมเดลคณิตศาสตร์ในการ "เรียนรู้" รูปแบบความต้องการ เพื่อคาดการณ์ว่า สินค้าใดจะต้องเติมสต็อกเท่าไหร่ และเมื่อไร

ความแม่นยำของ AI ในโลกจริง
แม่นแค่ไหน? คำตอบคือ ขึ้นอยู่กับ

ตัวอย่างที่ AI ทำได้ดี:

ธุรกิจ E-Commerce ขนาดใหญ่ เช่น Amazon หรือ JD.com ใช้ AI คาดการณ์สต็อกแม่นระดับ 9095%
ธุรกิจแฟชั่นใช้ AI วิเคราะห์เทรนด์จากโซเชียลแล้วสั่งผลิตแบบจำนวนน้อย แต่ขายได้หมด
AI พยากรณ์สินค้ากลุ่ม FMCG ได้แม่นในช่วงเทศกาล เช่น ขนมขบเคี้ยว น้ำอัดลม ฯลฯ

ตัวอย่างที่ยังท้าทาย:

สินค้าใหม่ที่ไม่มีข้อมูลย้อนหลัง (Cold Start Problem)
เหตุการณ์ไม่คาดฝัน เช่น COVID-19, ภัยพิบัติ, การเมือง
พฤติกรรมผู้บริโภคที่เปลี่ยนเร็วเกินโมเดลเรียนรู้

AI ไม่ใช่เวทมนตร์ แต่คือ "เครื่องมือ"
AI ไม่ได้แม่น 100% แต่ถ้าใช้ร่วมกับประสบการณ์ของทีมบริหารสต็อก จะช่วยให้:

ลดการขาดสต็อก (Out of Stock)
ลดต้นทุนจากการสต็อกเกิน (Overstock)
ตอบสนองลูกค้าเร็วขึ้น
บริหารพื้นที่คลังได้ดีขึ้น

สรุป: AI ช่วยพยากรณ์สต็อกได้แม่นแค่ไหน?
ขึ้นอยู่กับข้อมูล ระบบที่ใช้ และความเข้าใจของผู้ใช้งาน

AI ไม่แทนคน แต่ช่วยให้คนตัดสินใจแม่นขึ้น