แชร์

บทบาทของ Data Analytics ในการพยากรณ์ Supply Chain

สีเขียว_สีเหลือง_น่ารัก_ภาพประกอบ_ปิดร้านค้า_Sorry_We_Are_Closed_Instagram_Post_.png

BS Rut กองรถ

อัพเดทล่าสุด: 5 ก.ค. 2025

5 ผู้เข้าชม

ทำไมการพยากรณ์ Supply Chain จึงสำคัญ?
การบริหารสินค้าคงคลัง การสั่งซื้อวัตถุดิบ การจัดส่งสินค้า หรือแม้กระทั่งการกำหนดราคา ล้วนขึ้นอยู่กับ ข้อมูลในอนาคต เช่น

ลูกค้าจะสั่งของเท่าไรในเดือนหน้า?
ต้องเตรียมวัตถุดิบเพิ่มหรือไม่?
จะมีความล่าช้าในการขนส่งจากต่างประเทศหรือเปล่า?

หากการพยากรณ์ผิดพลาด = อาจเกิด ของขาด หรือ ของล้นสต๊อก ซึ่งส่งผลโดยตรงต่อ ต้นทุน กำไร และความพึงพอใจของลูกค้า

Data Analytics เข้ามาช่วยตรงไหน?
Data Analytics = การใช้ข้อมูลเพื่อเข้าใจสิ่งที่เกิดขึ้น และทำนายสิ่งที่จะเกิดขึ้น โดยเฉพาะในด้าน Supply Chain Analytics จะมีบทบาทหลัก 4 ด้านคือ:

Descriptive Analytics วิเคราะห์สิ่งที่เคยเกิดขึ้น เช่น ยอดขายย้อนหลัง ปริมาณการสั่งซื้อ
Diagnostic Analytics หาสาเหตุของปัญหา เช่น ทำไมสินค้าล่าช้า ทำไมลูกค้าคืนสินค้า
Predictive Analytics คาดการณ์อนาคต เช่น ความต้องการสินค้าในช่วงโปรโมชั่น
Prescriptive Analytics แนะนำแนวทางที่ควรทำ เช่น ควรสั่งเพิ่มกี่ชิ้นในสัปดาห์หน้า

เทคโนโลยีที่ช่วยวิเคราะห์ข้อมูลใน Supply Chain

ERP + BI Tools: เช่น SAP, Oracle, Power BI, Tableau
AI/ML Models: ใช้คาดการณ์ Demand แบบอัตโนมัติ
Cloud Data Warehouse: เช่น Google BigQuery, Amazon Redshift
IoT Sensors: ใช้วัดอุณหภูมิ ตำแหน่ง และความชื้นของสินค้าเรียลไทม์

ประโยชน์ของการวิเคราะห์ข้อมูลใน Supply Chain

ประโยชน์	รายละเอียด
ลดต้นทุน	ปรับปริมาณสต๊อกให้พอดี ลดของเสียหรือของค้าง
ส่งของได้ตรงเวลา	พยากรณ์ Demand ช่วยให้เตรียมพร้อมด้านโลจิสติกส์ล่วงหน้า
วางแผนผลิตได้แม่นยำ	ปรับรอบการผลิตให้ตรงกับแนวโน้มยอดสั่งซื้อ
ตัดสินใจเร็วขึ้น	ผู้บริหารเห็นข้อมูลจริง ไม่ต้องรอรายงานหลายวั

สรุป
Data Analytics คือกุญแจสำคัญของการพยากรณ์ Supply Chain ที่แม่นยำ
ในยุคที่ความไม่แน่นอนสูง การวิเคราะห์ข้อมูลเชิงลึกจะช่วยให้ธุรกิจสามารถมองเห็นแนวโน้มล่วงหน้า ลดความเสี่ยง และทำให้ Supply Chain แข็งแกร่งยิ่งขึ้น

Tags :

Supply Chain