แชร์

จาก Internet of Things สู่ Internet of Logistics เมื่อทุกชิ้นส่วนในระบบขนส่งเชื่อมต่อกันหมด

ChatGPT_Image_27_มิ_ย_2568_09_35_26.png BANKKUNG
อัพเดทล่าสุด: 28 ก.ค. 2025
168 ผู้เข้าชม

ในยุคที่ทุกอย่างกำลังเชื่อมโยงเข้าหากัน เทคโนโลยี Internet of Things (IoT) ไม่ได้หยุดแค่ในบ้านหรือรถยนต์อีกต่อไป แต่กำลังเข้าไปเปลี่ยนวิธีคิด วิธีจัดการ และวิธีควบคุมในระบบโลจิสติกส์ทั้งระบบ จนเกิดคำใหม่ที่น่าจับตามองว่า Internet of Logistics หรือ IoL

บทความนี้จะพาคุณไปรู้จักกับการเปลี่ยนผ่านจาก IoT แบบแยกส่วน สู่ระบบ IoL ที่ทุกอย่างเชื่อมโยงกันหมด ตั้งแต่กล่องพัสดุ ยันศูนย์กระจายสินค้า และแม้กระทั่งพนักงานขับรถ


จาก IoT สู่ IoL: วิวัฒนาการที่มากกว่าแค่การติดเซ็นเซอร์

IoT (Internet of Things) = เทคโนโลยีที่อุปกรณ์เช่น เซ็นเซอร์ กล้อง หรือเครื่องจักร สามารถเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตและส่งข้อมูลได้
IoL (Internet of Logistics) = การที่ทุกองค์ประกอบในโลจิสติกส์ ตั้งแต่พัสดุ รถ ศูนย์กระจายสินค้า คนขับ ฯลฯ เชื่อมโยงกันเป็นหนึ่งเดียว โดยมีระบบอัจฉริยะคอยประมวลผลแบบเรียลไทม์
จุดเด่นของ IoL ไม่ใช่แค่ การดูข้อมูลได้ แต่คือ ระบบคิด วิเคราะห์ ตัดสินใจ และแนะนำทางเลือกที่ดีที่สุดโดยอัตโนมัติ ในระดับที่มนุษย์อาจตามไม่ทัน


ตัวอย่างการทำงานของ Internet of Logistics

1. พัสดุที่รายงานตัวเองได้
กล่องพัสดุมีเซ็นเซอร์ตรวจจับแรงกระแทก ความชื้น อุณหภูมิ และ GPS ที่ส่งสัญญาณแบบเรียลไทม์
หากกล่องเอียง หรือโดนกระแทก ระบบจะประมวลผลและแจ้งเตือนไปยังศูนย์ทันที พร้อมสั่งเปลี่ยนเส้นทางหากจำเป็น

2. รถที่เป็นส่วนหนึ่งของเครือข่ายอัจฉริยะ
รถขนส่งเชื่อมต่อกับระบบคลาวด์ ตรวจสอบประสิทธิภาพเครื่องยนต์, ปริมาณพัสดุ, ความเร็ว, สภาพถนน และส่งข้อมูลกลับศูนย์
ระบบสามารถสั่งให้รถวิ่งไปเติมของที่คลังใกล้ที่สุดหรือเปลี่ยนเส้นทางหากจราจรข้างหน้าติดขัด

3. ศูนย์กระจายสินค้าที่รู้ทุกการเคลื่อนไหว
WMS (ระบบจัดการคลังสินค้า) ที่เชื่อมต่อกับ RFID, หุ่นยนต์, กล้อง AI Vision และระบบ Tracking
เมื่อพัสดุถึงคลัง ระบบรู้ทันทีว่าชิ้นไหนควรจัดส่งก่อน, ไปที่ไหน, มีพัสดุเสียหายหรือไม่ แบบไม่มีคนตรวจเลยก็ได้


ประโยชน์หลักของ Internet of Logistics

ความเร็ว: ข้อมูลไหลเวียนแบบเรียลไทม์ ลดเวลาในการตัดสินใจ
ลดความผิดพลาด: ระบบอัตโนมัติช่วยลดข้อผิดพลาดจากมนุษย์
ปรับตัวอัตโนมัติ: ระบบสามารถปรับรอบรถ, เส้นทาง หรือทีมงานได้ตามสถานการณ์จริง
วิเคราะห์ย้อนหลัง: เก็บข้อมูลเชิงลึกที่ใช้พัฒนาระบบในระยะยาวได้

แล้วธุรกิจในไทยเริ่มใช้หรือยัง?

บริษัทขนส่งรายใหญ่ เช่น Kerry, Flash, และ SCG Logistics เริ่มนำ IoT ไปใช้บางส่วน เช่น:

RFID ในคลังสินค้า
กล่องเซ็นเซอร์จับความชื้นในพัสดุอาหาร
ระบบ Track & Trace แบบ Real-Time
แต่ยังไม่มีการบูรณาการเป็น IoL เต็มรูปแบบ ซึ่งเป็นโอกาสที่ดีสำหรับผู้เล่นรายใหม่หรือผู้ที่ปรับตัวเร็วกว่า

ข้อควรเตรียมของธุรกิจที่อยากเข้าสู่ยุค IoL

วางระบบ Data Infrastructure ให้พร้อมก่อน (เก็บ + ประมวลผล + ใช้ข้อมูล)
เริ่มจาก จุดเล็ก ๆ ที่ใช้ IoT ได้จริง เช่น ระบบตรวจวัดกล่องพัสดุ, เซ็นเซอร์ในรถ
เลือกใช้แพลตฟอร์มที่ เชื่อมต่อกันได้ เช่น ระบบ WMS, TMS, CRM บน Cloud
สร้าง Data Culture ในองค์กร ให้คนเห็นประโยชน์ของข้อมูล ไม่กลัวเทคโนโลยี

สรุป
Internet of Logistics ไม่ใช่แค่อนาคต แต่กำลังเริ่มต้นในวันนี้
ใครเข้าใจก่อน ลงมือก่อน จะได้เปรียบในยุคที่ข้อมูลเคลื่อนไหวเร็วกว่าเส้นทางขนส่ง
เมื่อทุกอย่างเชื่อมโยงกันได้หมด โลจิสติกส์จะกลายเป็นระบบที่คิดและปรับตัวได้ด้วยตัวเอง





บทความที่เกี่ยวข้อง
เร็วกว่า ประหยัดกว่า: 4 เทคนิคลับเพิ่มประสิทธิภาพ 'การขนส่ง' ที่คุณอาจไม่เคยรู้
ในโลกของโลจิสติกส์และ Fulfillment "การขนส่ง" คือหนึ่งในต้นทุนที่ใหญ่ที่สุดและซับซ้อนที่สุด ทุกๆ กิโลเมตรที่รถวิ่ง, ทุกๆ นาทีที่ติดอยู่บนท้องถนน, และทุกๆ เที่ยวที่รถออกไปโดยบรรทุกของไม่เต็มคัน ล้วนเป็นต้นทุนที่ส่งผลโดยตรงต่อกำไรของธุรกิจคุณ การ "เพิ่มประสิทธิภาพด้านการขนส่ง" ไม่ใช่แค่การขับรถให้เร็วขึ้น แต่คือการทำงานอย่างชาญฉลาดขึ้นเพื่อลดความสูญเปล่าในทุกมิติ
ซาล(นักศึกษาฝึกงาน)
26 ก.ย. 2025
ถอดรหัส 'สัญลักษณ์สินค้าอันตราย': ป้ายเตือนบนกล่องพัสดุที่ผู้ส่งทุกคนต้องรู้
เวลาที่เราเห็นรถบรรทุกหรือตู้คอนเทนเนอร์วิ่งผ่านบนท้องถนน เรามักจะสังเกตเห็น "ป้ายสัญลักษณ์" รูปข้าวหลามตัดที่มีสีสันและรูปภาพแตกต่างกันไปติดอยู่ สัญลักษณ์เหล่านี้ไม่ใช่แค่การตกแต่ง แต่คือภาษาภาพสากลที่บ่งบอกถึง "สินค้าอันตราย" (Dangerous Goods) ที่อยู่ภายใน ซึ่งมีความสำคัญอย่างยิ่งต่อความปลอดภัยในทุกขั้นตอนของระบบโลจิสติกส์
ปาล์ม นักศึกษาฝึกงาน
26 ก.ย. 2025
Neural Network Visualization: เปิด 'สมอง' AI ให้เห็นว่าคิดอย่างไร
เมื่อเราพูดถึง AI หรือ Machine Learning ที่สามารถพยากรณ์ยอดขายหรือแนะนำสินค้าได้ เคยสงสัยไหมครับว่าเบื้องหลังนั้นมัน "คิด" อย่างไร? Neural Network Visualization คือเครื่องมือที่ช่วยให้นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (Data Scientist) สามารถมองเข้าไปใน "กล่องดำ" (Black Box) ของ AI ที่ซับซ้อนได้
โก้(นักศึกษาฝึกงาน)
26 ก.ย. 2025
icon-messenger
เว็บไซต์นี้มีการใช้งานคุกกี้ เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพและประสบการณ์ที่ดีในการใช้งานเว็บไซต์ของท่าน ท่านสามารถอ่านรายละเอียดเพิ่มเติมได้ที่ นโยบายความเป็นส่วนตัว และ นโยบายคุกกี้
เปรียบเทียบสินค้า
0/4
ลบทั้งหมด
เปรียบเทียบ