Big Data กับการบริหารจัดการด้านโลจิสติกส์

เศรษฐกิจที่กำลังเติบโตอย่างต่อเนื่องทั่วโลก ทำให้การเกิดขึ้นของโรงงาน คลังสินค้า ร้านค้าตลอดจนลูกค้าปลายทางที่ต้องการสินค้า/บริการเกิดขึ้นได้ในทุกจุดบนโลกนี้ ที่ผ่านมาผู้ประกอบการทางด้านโลจิสติกส์ที่ดำเนินธุรกิจแบบ B2B สามารถบริหารจัดการต้นทุนทางด้านโลจิสติกส์ได้อย่างมีประสิทธิภาพ เนื่องจากเครือข่ายโลจิสติกส์ (Logistics Network) ของตนยังไม่ซับซ้อนมากนัก แต่เมื่อสถานการณ์เปลี่ยนไปการบุกตลาดของ e-commerce หรือ programmatic commerce เกิดขึ้นอย่างกว้างขวาง การแข่งขันทางด้านโลจิสติกส์เพื่อตอบสนองโอกาสทางธุรกิจในการค้าขายแบบ B2C ทำให้ผู้ประกอบการต้องกลับมาพิจารณาเครือข่ายโลจิสติกส์ของตนเอง บางรายสามารถที่จะพัฒนาต้นทุนโลจิสติกส์ที่ต่ำที่สุดในบาง route ได้ แต่บางรายการมองภาพรวมของเครือข่ายทั้งหมดที่กระทบกับต้นทุนค่าขนส่งยังคงเป็นความท้าทายอยู่ ซึ่งนอกจากจะต้องพิจารณาในเรื่องของการขนส่ง การดูแลสินค้าระหว่างจัดส่ง ยังจะต้องพิจารณาถึงคลังสินค้า ค่าใช้จ่ายสำหรับสินค้าคงคลังของลูกค้าแต่ละรายด้วย ซึ่งการไม่มองในภาพรวมของตนเองจะทำให้องค์กรพลาดโอกาสในการใช้ประโยชน์จากเครือข่ายโลจิสติกส์ที่ตนมีอยู่อย่างน่าเสียดาย

การไม่มองในภาพรวม เกิดจากการที่องค์กรมองต้นทุนค่าขนส่งเป็นหน่วยงานด้วยโครงสร้างองค์กรแบบ “Silo” เช่น หน่วยงานหนึ่งดูแลการขนส่งจากโรงงานไปที่คลังสินค้า ในขณะที่อีกหน่วยงานหนึ่งดูแลการเจรจาเรื่องค่าขนส่งกับผู้รับเหมาขนส่งเท่านั้น หรือ การบริหารจัดการ “Inbound Logistics” ถูกมองแยกส่วนกับ “Outbound Logistics” ซึ่งผลที่ตามมาก็คือ การบริหารจัดการสินค้าขากลับไม่มีประสิทธิภาพ (Backhaul Management) โดยเฉพาะการขนส่งในระยะทางไกลๆ เป็นต้น ผู้จัดการแต่ละหน่วยงานจะพยายามบริหารต้นทุนของตนเองโดยไม่มองการพึ่งพาซึ่งกันและกันในองค์กร/ห่วงโซ่อุปทาน นั่นคือไม่รู้ว่าการตัดสินใจของตนเองจะกระทบกับต้นทุนที่สูงขึ้นของอีกหน่วยงานในธุรกิจ

ดังนั้น ธุรกิจควรจะมองเครือข่ายโลจิสติกส์ของตนเองในภาพรวม นั่นคือวิเคราะห์ถึง “ปริมาณงานขนส่ง” ทั้งหมดทุกลูกค้า และ “เส้นทางการขนส่ง” ที่จะเป็นไปได้ทั้งหมดจากต้นทางไปปลายทาง และพิจารณาผลกระทบจากการตัดสินใจที่จะมีผลต่อต้นทุนทางด้านโลจิสติกส์โดยรวม โดยพิจารณา 3 สิ่งเบื้องต้นที่สามารถเพิ่มประสิทธิภาพของเครือข่ายโลจิสติกส์ได้ดังนี้

1. Mode and Route Mix : 
ผู้จัดการด้านโลจิสติกส์จะต้องพิจารณาการเลือก “Mode” การขนส่ง; รถบรรทุก รถไฟ และเรือ; ควบคู่ไปกับเส้นทางและจุดตัดของเส้นทางที่จะสามารถทำให้การขนส่งสินค้าเหมาะสมที่สุดในด้านต้นทุนค่าขนส่งและระยะเวลาในการจัดส่ง (Leadtime)  จะต้อง trade-off ทั้งขาเข้า (inbound) และขาออก (outbound) ซึ่งรวมถึงการประสานงานกับ supplier และลูกค้าเพิ่อบริหารจัดการสินค้าขากลับด้วย (Backhual Management) 
เช่น การขนส่งด้วยรถบรรทุกในบางเส้นทางอาจจะแพงกว่าการขนส่งด้วยรถไฟ ;แต่ถ้ามีการขนสินค้าขากลับจะถูกกว่า; หรือ การขนส่งสินค้าในปริมาณน้อยถึงแม้ต้นทุนจะสูง แต่สามารถขนส่งได้เร็วกว่า; Leadtime สั้นกว่า; และลดปริมาณสินค้าคงคลังของลูกค้าได้ด้วยความถี่ในการส่งมากกว่า หรือแม้แต่การเปลี่ยน mode การขนส่งในบางจุด ซึ่งอาจจะทำให้มีต้นทุนในการดูแลสินค้า (Handling Product Cost) แต่การที่สินค้ามีปริมาณมากต้นทุนในภาพรวมอาจจะลดลงได้ เช่นเปลี่ยนจากการขนส่งโดยรถไฟเป็นเรือ เป็นต้น ทั้งหมดนี้จะต้องถูกพิจารณาอย่างละเอียดในทุกส่วน
 
2. Warehouse and Distribution Center Network : 
ผู้จัดการจะต้องพิจารณาจำนวนและตำแหน่งของคลังสินค้า/ศูนย์กระจายสินค้าขององค์กร แต่ละจุดจะต้องดูแลสินค้าประเภทไหน อย่างไร  การใช้คลังสินค้า/ศูนย์กระจายสินค้าร่วมกันหลายๆสินค้าหรือหลายลูกค้า จะช่วยให้บริหารจัดการการใช้ประโยชน์จากทรัพยากรได้เหมาะสมที่สุด (Asset Utilization) ซึ่งต้นทุนจะลดลงด้วย
 
3.Shipment Consolidation :
การที่ผู้ผลิตวิเคราะห์และพิจารณาตารางการผลิตของตนอย่างละเอียด สามารถที่จะรวม Shipment Order เพื่อขนส่งสินค้าที่ผลิตแล้วไปยังลูกค้ารายเดียวกันได้พร้อมกัน (ลูกค้าสั่งผลิตสินค้า 2 ประเภท) ในขณะที่การขนส่งที่รวมสินค้าหลายๆประเภทเข้าด้วยกันสามารถที่จะ Maximize Utilization ของทรัพยากร; ไม่ว่าจะเป็นศูนย์กระจายสินค้า รถขนส่ง ตลอดจนแรงงานขนถ่ายสินค้า; และมีโอกาสที่ต้นทุนค่าขนส่งจะลดลงได้จากการที่ผู้ประกอบการโลจิสติกส์สามารถบริหารงานได้อย่างมีประสิทธิภาพและสามารถแชร์ต้นทุนในการบริหารจัดการกับลูกค้าหลายๆรายได้
นอกเหนือจากนี้, ธุรกิจจะต้องพิจารณาข้อมูลมากมายมหาศาลที่เกี่ยวข้อง เช่น หากธุรกิจกำลังต้องการขนส่งสินค้าที่เป็นโลหะในอเมริกาเหนือ  ธุรกิจจะต้องรวบรวมข้อมูลที่เกี่ยวข้องกับสินค้า ลูกค้า การขนส่ง (mode, เส้นทาง, ปริมาณต่อ Shipment) เพื่อพิจารณาวิธีการกระจายสินค้าอย่างมีประสิทธิภาพที่สุดไปยังจุดต่างๆทั้งหมด และจะต้องอาศัย “Big Data Analysis” ในการพิจารณาด้วย
 
เริ่มต้นจาก ผู้จัดการทางด้าน Supply Chain จะต้องรวบรวมผู้เกี่ยวข้องในกระบวนการทั้งหมดเข้ามาร่วมวิเคราะห์และเข้าใจในภาพธุรกิจและเครือข่ายโลจิสติกส์ที่มีอยู่ในภาพเดียวกัน โดยผู้เกี่ยวข้องจะต้องระบุตำแหน่งของ Supplier, ลูกค้า โรงงาน คลังสินค้าและจุดกระจายสินค้าต่างๆทั้งหมดได้ จากนั้น ร่วมกันกำหนด ปัจจัยที่มีผลต่อต้นทุน เช่น Mode การขนส่ง สินค้าคงคลัง และอุปกรณ์/เครื่องมือในการขนถ่ายสินค้าทั้งหมด รวมถึงข้อจำกัดของบริษัท เช่นข้อกำหนดของระยะเวลาจัดส่งตามที่ลูกค้าต้องการ (Customer Leadtime obligation) ตลอดจนกำลังการผลิตสินค้าของโรงงานต้นทางด้วย เป็นต้น สิ่งที่ต้องพึงระวังคือ ข้อมูลทั้งหมดจะต้องเป็นข้อมูลที่เป็นจริง เช่น ลูกค้าต้องการให้ส่งสินค้าแบบ Next day จริงๆ ไม่ใช่ธุรกิจคิดเอาเองว่าลูกค้าต้องการ ในขณะที่จริงๆแล้วลูกค้าสามารถเลือกการขนส่งแบบตารางเวลาได้ เป็นต้น  เพราะความถูกต้องของข้อมูล มีผลต่อการวิเคราะห์และตัดสินใจในทุกกระบวนการ เมื่อข้อมูลมหาศาล หรือ Big Data ถูกรวบรวมอย่างครบถ้วนแล้ว ผู้จัดการทางด้าน Supply Chain จะต้องให้ทีมผู้เชียวชาญทางด้านโลจิสติกส์วิเคราะห์และสร้างเครื่องมือในการกำหนดและทดลองเครือข่ายโลจิสติสก์ที่เหมาะสม โดยสามารถเปลี่ยนแปลงตัวแปรต่างๆ/กำหนดสมมติญานในหลายๆ scenario ได้ เพื่อให้ได้โมเดลการขนส่งที่เหมาะสมที่สุดนั่นเอง
 
แต่การจะทำได้ตามที่กล่าวมานั้น ต้องอาศัยการทำงานร่วมกัน การแชร์ข้อมูลอย่างถูกต้อง/ครบถ้วนของทุกหน่วยในห่วงโซ่อุปทาน และที่สำคัญต้องอาศัยประสบการณ์ ความรู้ ความเชี่ยวชาญเฉพาะทางในอุตสาหกรรมทางด้านโลจิสติกส์ ซึ่งเป็นความท้าทายที่ผู้ประกอบการต่างพยายามสร้าง “ความสามารถ (Capability)” เพื่อนำเสนอความโซลูชั่นที่มีคุณค่าและตอบโจทย์ของลูกค้าได้มากที่สุด ในขณะเดียวกันธุรกิจก็ได้รับผลประโยชน์ที่คุ้มค่าที่สามารถแข่งขันในตลาดได้อย่างยั่งยืน
 
 
เรียบเรียงโดย BLOG.SCGLogistics
อ้างอิงและรูปภาพจาก  bcgperspectives.com, pixabay.com (account PeteLinforth) 
Share this post