จากเวียงจันทน์ถึงคุนหมิง ระยะทาง 1,035 กิโลเมตร — การเปิดให้บริการของรถไฟจีน-ลาว ได้เปลี่ยนแปลงสภาพแวดล้อมด้านโลจิสติกส์ของลาวอย่างถึงรากถึงโคน เดิมทีการขนส่งทางบกไปยังจีนต้องอาศัยการเดินทางขึ้นเหนือตามถนนหมายเลข 13 แล้วเปลี่ยนรถบรรทุกที่ด่านชายแดนบ่อเต็น จึงจะเชื่อมต่อกับโครงข่ายถนนฝั่งจีนได้ โดยใช้เวลาเดินทางไป-กลับ 5–7 วัน และมีต้นทุนอยู่ที่ $2,000–3,000 ต่อตู้คอนเทนเนอร์

หลังจากรถไฟเปิดให้บริการ เส้นทางเดิมนั้นใช้เวลาเพียง 2–3 วัน และมีต้นทุนลดลงเหลือ $800–1,200 อย่างไรก็ตาม บริษัทลาวที่ "ใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่" จากการปรับปรุงอันน่าทึ่งนี้ยังคงมีอยู่น้อยมาก ไม่ว่าจะเป็นการตัดสินใจว่าระหว่างรถไฟกับการขนส่งทางบกแบบใดเหมาะสมกว่า หรือจะผสมผสานทั้งสองวิธีอย่างไรตามปริมาณสินค้า — การตัดสินใจเหล่านี้โดยอาศัยข้อมูลแทนการใช้ประสบการณ์เชิงประจักษ์ คือสิ่งที่เรียกว่าการเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ด้วย AI

บทความนี้จะอธิบายวิธีที่บริษัทโลจิสติกส์ของลาวสามารถลดต้นทุนและระยะเวลานำ (Lead Time) ได้พร้อมกัน โดยผสานการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางการจัดส่งด้วย AI เข้ากับการบริหารจัดการสินค้าคงคลังบนพื้นฐานการพยากรณ์ความต้องการ

ทางรถไฟจีน-ลาวไม่ใช่เพียงแค่การเพิ่มระบบขนส่งเท่านั้น แต่เป็นจุดเปลี่ยนที่จะปรับเปลี่ยนโครงสร้างด้านโลจิสติกส์ของลาวโดยรวม

สิ่งที่น่าสังเกตเป็นพิเศษคือ เส้นทางรถไฟไม่ได้ส่งผลกระทบโดยตรงต่อการขนส่งโลจิสติกส์ที่มุ่งหน้าสู่ประเทศไทย การขนส่งไปยังไทยยังคงใช้รถบรรทุกผ่านสะพานมิตรภาพตามเดิม ซึ่งเป็นวิธีที่เร็วที่สุดและถูกที่สุด โดยประโยชน์ของเส้นทางรถไฟนั้นกระจุกตัวอยู่ที่การขนส่งไปยังจีนและภาคเหนือของ ASEAN

กล่าวคือ บริษัทโลจิสติกส์ของลาวจำเป็นต้องมีความสามารถในการตัดสินใจผสมผสานการขนส่งหลายรูปแบบ (Multimodal Logistics) อย่างเหมาะสม นั่นคือ "ขนส่งทางบกสำหรับไทย และใช้รถไฟสำหรับจีน"

มัลติโมดัลโลจิสติกส์ (Multimodal Logistics) คือระบบที่ผสมผสานการขนส่งหลายรูปแบบเข้าด้วยกันในห่วงโซ่โลจิสติกส์เดียว ไม่ว่าจะเป็นทางรถไฟ รถบรรทุก เรือ หรือเครื่องบิน

ในบริบทของลาว ตัวเลือกที่เป็นไปได้จริงมีดังนี้

• รถไฟ + รถบรรทุก (Rail-Truck): รวบรวมสินค้าด้วยรถบรรทุกไปยังสถานีเวียงจันทน์ → ขนส่งทางรถไฟไปคุนหมิง → กระจายสินค้าผ่านเครือข่ายภายในจีน
• รถบรรทุก + รถบรรทุก (Truck-Truck): เวียงจันทน์ → สะพานมิตรภาพ → 3PL ภายในประเทศไทย
• รถไฟ + เรือ (Rail-Sea): ขนส่งทางรถไฟไปคุนหมิง → ท่าเรือคุนหมิง → ขนส่งทางน้ำแม่น้ำแยงซี → เซี่ยงไฮ้

การผสมผสานใดจะเหมาะสมที่สุดนั้นขึ้นอยู่กับปัจจัยหลายประการ ได้แก่ ประเภทของสินค้า (จำเป็นต้องควบคุมอุณหภูมิหรือไม่) ปริมาณ (ขนส่งเต็มตู้คอนเทนเนอร์หรือสินค้าชิ้นเล็ก) ระยะเวลาจัดส่ง (ความเร่งด่วน) และงบประมาณสูงสุด ปัญหาการหาค่าเหมาะที่สุดแบบหลายตัวแปรนี้ AI สามารถแก้ได้รวดเร็วและแม่นยำกว่าประสบการณ์ของมนุษย์

ความท้าทายที่บริษัทโลจิสติกส์ในลาวเผชิญอยู่สามารถสรุปได้เป็น 3 ประเด็นหลัก ซึ่งทั้งหมดสามารถปรับปรุงได้ด้วย AI

บริษัทโลจิสติกส์ส่วนใหญ่ในลาวยังคงพึ่งพา "ความเชี่ยวชาญและสัญชาตญาณของ dispatcher ผู้มากประสบการณ์" ในการจัดส่งรถ ถนนหมายเลข 13 ทอดยาวในแนวเหนือ-ใต้ เชื่อมต่อ หลวงพระบาง〜เวียงจันทน์〜สะหวันนะเขต เป็นเส้นทางหลักสำคัญ แต่สภาพถนนในฤดูฝนและความแออัดบริเวณชายแดนนั้นเปลี่ยนแปลงได้ตลอดเวลาแบบ real-time

ตัวอย่างความไม่มีประสิทธิภาพที่เกิดขึ้นจริง：

• เที่ยวรถที่มีอัตราการบรรทุกต่ำกว่า 50% หรือที่เรียกว่า "ขนอากาศ" คิดเป็นมากกว่า 30% ของเที่ยวทั้งหมด
• การเกิด deadhead หรือการวิ่งรถเปล่าขากลับโดยไม่มีสินค้า เป็นเรื่องที่พบได้ในชีวิตประจำวัน
• การจองพื้นที่ขนส่งสินค้าทางรถไฟแบบ "จองไว้ก่อนเผื่อไว้" ทำให้อัตราการใช้งานจริงอยู่ที่ประมาณ 60% เท่านั้น

AI routing สามารถขจัดความไม่มีประสิทธิภาพเหล่านี้ได้ด้วยการจับคู่สินค้า (cargo matching)และการคำนวณเส้นทางแบบ dynamic

ลองพิจารณากรณีของภาคการผลิตใน Savannakhet SEZ ที่นำเข้าวัตถุดิบจากจีนและส่งออกสินค้าสำเร็จรูปไปยังไทย เดิมทีใช้การบริหารสต็อกแบบ Push ที่ว่า "ของมาก็เข้าคลัง พอมีออเดอร์ก็ส่งออก"

วิธีนี้มีปัญหาดังนี้:

• แม้วัตถุดิบจะมาถึงทางรถไฟ แต่หากคลังสินค้าไม่มีที่ว่าง ก็เกิด Demurrage (ค่าธรรมเนียมการจอดค้าง)
• ช่วงเวลาการส่งออกสินค้าสำเร็จรูปและช่วงเวลาที่วัตถุดิบมาถึงไม่ตรงกัน ทำให้สายการผลิตหยุดชะงัก
• ค่าใช้จ่ายคงที่ของคลังสินค้าอยู่ที่ $3,000–5,000 ต่อเดือน ซึ่งเป็นภาระหนักสำหรับ SME

หากนำวิธีการที่แนะนำในการพยากรณ์ความต้องการโดยไม่ต้องใช้ Big Data มาประยุกต์ใช้กับโลจิสติกส์ ก็สามารถเปลี่ยนไปใช้การบริหารสต็อกแบบ Pull ที่จัดเก็บ "สิ่งที่ต้องการ ในเวลาที่ต้องการ และในปริมาณที่ต้องการเท่านั้น" ได้

การส่งออกผลผลิตทางการเกษตรมีความผันผวนตามฤดูกาลสูง ในช่วงฤดูเก็บเกี่ยวกาแฟบนที่ราบสูงโบลาเวน (เดือนตุลาคม–มีนาคม) ปริมาณการจัดส่งจะพุ่งสูงขึ้นเป็น 3–5 เท่าของปกติ แต่โควตาขนส่งสินค้าทางรถไฟกลับมีจำนวนคงที่

เมื่อไม่สามารถจองโควตาขนส่งทางรถไฟได้ในช่วงพีค และต้องเปลี่ยนไปใช้การขนส่งทางรถบรรทุกแทน ต้นทุนจะเพิ่มขึ้นเป็น 2 เท่า ในทางกลับกัน หากโควตาที่จองไว้ในช่วงนอกฤดูกาลว่างลง ก็จะเกิดค่าธรรมเนียมการยกเลิก

หากสามารถคาดการณ์ความผันผวนของอุปสงค์ล่วงหน้าและปรับการจองโควตารถไฟให้เหมาะสมได้ ก็จะสามารถลด "ต้นทุนการขนส่งที่สูงเกินไปในช่วงพีค" และ "การสูญเสียจากโควตาว่างในช่วงนอกฤดูกาล" ได้พร้อมกัน

การเพิ่มประสิทธิภาพแบบผสมผสานระหว่างการขนส่งทางรถไฟและการขนส่งทางบก สามารถทำได้อย่างมีประสิทธิผลโดยใช้ mathematical optimization ที่มีตัวแปรประกอบด้วยต้นทุน เวลา และเงื่อนไขข้อจำกัด

พื้นฐานของ AI Routing คือการรับตัวแปรต่อไปนี้เป็น Input และแสดงผลเป็นวิธีการขนส่งและเส้นทางที่เหมาะสมที่สุด

ตัวแปร Input:

• ต้นทาง (ที่อยู่สำหรับรับสินค้า)
• ปลายทาง (ที่อยู่สำหรับจัดส่งสินค้า)
• คุณสมบัติของสินค้า (น้ำหนัก, ปริมาตร, ความจำเป็นในการควบคุมอุณหภูมิ, ประเภทวัตถุอันตราย)
• กำหนดส่ง (เร็วที่สุด หรือ ประหยัดต้นทุน)
• ช่องว่างของรถไฟ (ตารางขนส่งสินค้าของสถานี Vientiane)
• สภาพถนน (ข้อจำกัดการสัญจรในฤดูฝน, สภาพความแออัดที่ด่านชายแดน)

Output:

• เส้นทางที่แนะนำ (รถไฟ หรือ รถบรรทุก หรือ การผสมผสาน)
• ต้นทุนโดยประมาณ
• จำนวนวันที่ใช้โดยประมาณ
• ปัจจัยความเสี่ยง (สภาพอากาศ, ความน่าจะเป็นของความแออัดที่ชายแดน)

Logic นี้ในเบื้องต้นควรนำไปใช้งานด้วยตาราง Decision Table ใน Excel (กฎ if-then) และเมื่อข้อมูลสะสมมากพอ จึงค่อยย้ายไปใช้ Machine Learning Model ซึ่งถือเป็นแนวทางที่เป็นไปได้จริงในทางปฏิบัติ

การเพิ่มประสิทธิภาพด้านโลจิสติกส์มักมีการแลกเปลี่ยนระหว่าง "ต้นทุน vs ระยะเวลานำ (Lead Time)" อยู่เสมอ

AI จะสลับเส้นทางที่เหมาะสมแบบไดนามิกตามคำสั่งของผู้ส่งสินค้า ไม่ว่าจะเป็น "ครั้งนี้เน้นต้นทุน" หรือ "ครั้งนี้เน้นกำหนดส่ง" นอกจากนี้ยังสามารถเพิ่มประสิทธิภาพการ "Consolidation" หรือการรวมสินค้าของผู้ส่งหลายรายไว้ในตู้คอนเทนเนอร์เดียวกันได้อีกด้วย เมื่ออัตราการรวมสินค้า (Mixed Loading Rate) สูงขึ้น ต้นทุนการขนส่งต่อผู้ส่งสินค้าหนึ่งรายจะลดลง 30〜50%

ควบคู่ไปกับการเพิ่มประสิทธิภาพการจัดส่งรถ สิ่งที่สำคัญไม่แพ้กันคือการเพิ่มประสิทธิภาพปริมาณสินค้าคงคลังที่จัดเก็บในคลังสินค้า

การพยากรณ์ความต้องการโดยไม่ต้องใช้ Big Data ที่ได้อธิบายไว้นั้น สามารถนำไปประยุกต์ใช้กับการบริหารสินค้าคงคลังในโลจิสติกส์ได้โดยตรง

เป้าหมายของการพยากรณ์ความต้องการในโลจิสติกส์คือ "ปริมาณสินค้าคงคลังที่ควรเก็บไว้ในคลังสินค้าของบริษัท" ข้อมูลที่จำเป็นได้แก่:

• ปริมาณการจัดส่งรายเดือนย้อนหลัง 6–12 เดือน (แยกตามรายการสินค้า)
• ปัจจัยตามฤดูกาล (ช่วงเก็บเกี่ยวผลผลิตทางการเกษตร, วันหยุดเทศกาลต่างๆ เช่น สงกรานต์)
• Lead Time (จำนวนวันนับจากการสั่งซื้อจนถึงการรับสินค้า)
• ปัจจัยพิเศษ (โปรโมชั่น, การเพิ่มคู่ค้าใหม่)

หากข้อมูลเหล่านี้ถูกสะสมไว้ใน Excel การใช้ Linear Regression หรือ Moving Average ก็เพียงพอสำหรับการพยากรณ์ที่ใช้งานได้จริง หากความคลาดเคลื่อนของการพยากรณ์ปริมาณการจัดส่งรายเดือนอยู่ในช่วงบวกลบ 20% ก็จะสามารถลดต้นทุนได้จากการปรับ Safety Stock ให้เหมาะสม

สิ่งสำคัญในด้านโลจิสติกส์ของลาวคือความผันผวนของ Lead Time โดยในช่วงฤดูฝน Lead Time ของการขนส่งทางรถบรรทุกจะยืดออกไป 1.5 ถึง 2 เท่า

สูตรพื้นฐานของ Safety Stock คือ "Safety Factor ตามระดับ Service Rate × ค่าเบี่ยงเบนมาตรฐานของความต้องการ × รากที่สองของ Lead Time" โดยคำนวณแยกตามรายการสินค้า สินค้าที่มีความผันผวนของความต้องการสูงจะกำหนด Safety Stock ไว้มาก ส่วนสินค้าที่มีความต้องการคงที่จะกำหนดไว้น้อย

AI จะนำความผันผวนตามฤดูกาลนี้เข้าไปในโมเดล และทำการปรับแบบ Dynamic โดยอัตโนมัติ คือเพิ่ม Safety Stock ในช่วงฤดูฝนและลดลงในช่วงฤดูแล้ง การเปลี่ยนจาก Safety Stock แบบคงที่ไปสู่ Dynamic Safety Stock เพียงอย่างเดียว มักช่วยลดต้นทุนคลังสินค้าได้ถึง 15 ถึง 25%

การเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ด้วย AI นั้น ไม่ได้นำเข้ามาใช้ทั้งหมดในคราวเดียว แต่จะค่อย ๆ เริ่มต้นเป็นขั้นตอนภายใน 3 เดือน

เดือนแรกคือช่วงของการรวบรวมข้อมูลโลจิสติกส์ที่มีอยู่และทำให้ "มองเห็นได้"

• จัดระเบียบบันทึกการจัดส่งย้อนหลัง 12 เดือน (วันที่ รายการสินค้า น้ำหนัก ปลายทาง และต้นทุน) ลงใน Excel
• รวบรวมข้อมูล Lead Time และต้นทุนแยกตามเส้นทางการจัดส่ง
• คำนวณอัตราการหมุนเวียนสินค้าคงคลังในคลังสินค้า
• ทำความเข้าใจสัดส่วนระหว่างอัตราการใช้ขนส่งทางรถไฟและทางบก

ในขั้นตอนนี้ยังไม่จำเป็นต้องใช้ AI Pivot Table และกราฟใน Excel เพียงพอสำหรับการทำความเข้าใจ "จุดที่บริษัทอยู่ในปัจจุบัน" ด้านโลจิสติกส์ หลายบริษัทมักค้นพบในขั้นตอนนี้ว่า "อัตราการวิ่งรถเปล่าสูงกว่าที่คาดไว้มาก" หรือ "อัตราการหมุนเวียนสินค้าคงคลังของบางรายการต่ำอย่างผิดปกติ"

โดยอิงจากข้อมูลที่รวบรวมได้ใน Step 1 ให้สร้างโมเดลพยากรณ์ความต้องการแยกตามรายการสินค้า

• จำกัดขอบเขตการสร้างโมเดลเฉพาะรายการสินค้าหลัก (10 รายการที่มีปริมาณจัดส่งสูงสุด)
• เริ่มต้นด้วย Moving Average ใน Excel หากความแม่นยำไม่เพียงพอให้เปลี่ยนไปใช้ Prophet หรือ statsmodels ใน Python
• เริ่มพยากรณ์ในระดับรายเดือนก่อน เมื่อมีข้อมูลสะสมเพียงพอแล้วจึงแบ่งละเอียดเป็นรายสัปดาห์
• ตัวชี้วัดความแม่นยำของการพยากรณ์ใช้ MAPE (Mean Absolute Percentage Error) หากต่ำกว่า 30% ถือว่าอยู่ในระดับที่นำไปใช้งานได้จริง

โดยอาศัยผลลัพธ์จากโมเดลนี้ ให้สร้างระบบคำนวณระดับ Safety Stock ที่เหมาะสมและจังหวะการสั่งซื้อโดยอัตโนมัติ ผ่าน n8n หรือ Spreadsheet

เมื่อการพยากรณ์ความต้องการมีความเสถียรแล้ว ให้ดำเนินการอัตโนมัติในการปรับเส้นทางการจัดส่งให้เหมาะสมที่สุด

• นำรายการจัดส่งประจำวันเป็น input เพื่อตัดสินใจเส้นทางที่เหมาะสมที่สุดโดยอัตโนมัติ (ทางรถไฟ, รถบรรทุก หรือการขนส่งแบบรวมสินค้า)
• สร้างแผนการขนส่งแบบรวมสินค้าของตู้คอนเทนเนอร์โดยอัตโนมัติ และรักษาอัตราการบรรทุกให้อยู่ที่ 80% ขึ้นไป
• จองพื้นที่ขนส่งสินค้าทางรถไฟล่วงหน้า 2 สัปดาห์โดยอัตโนมัติ โดยอิงจากการพยากรณ์ความต้องการ
• แสดงผลต้นทุนที่เพิ่มขึ้นจากการจัดส่งด่วน (จัดส่งวันถัดไป) และส่งข้อมูลป้อนกลับไปยังฝ่ายขาย

ในขั้นตอนนี้ให้นำ open-source optimization library อย่าง Google OR-Tools หรือ Python PuLP มาใช้งาน หากการพัฒนาภายในองค์กรเป็นเรื่องยาก แนะนำให้ใช้แนวทางการร่วมมือกับพาร์ทเนอร์ผ่านการพัฒนา PoC

ขอแนะนำ 2 ประเด็นที่มักถูมองข้ามในการนำ AI logistics มาใช้งาน

การนำโมเดล Machine Learning ขั้นสูงมาใช้ในช่วงที่มีข้อมูลการจัดส่งเพียง 6 เดือนนั้น ไม่สามารถให้ความแม่นยำได้ AI คือเทคโนโลยีที่ "ทำนายอนาคตจากรูปแบบในอดีต" และการเรียนรู้รูปแบบดังกล่าวต้องการข้อมูลอย่างน้อย 12 เดือน

ในช่วงที่ข้อมูลยังไม่เพียงพอ ให้เริ่มต้นด้วยการตัดสินใจแบบ Rule-based (if-then) ก่อน ตัวอย่างเช่น กฎง่ายๆ อย่าง "ในฤดูฝน (พฤษภาคม–ตุลาคม) ให้คำนวณ Lead Time ของรถบรรทุกที่ 1.5 เท่า" หรือ "ในช่วงเก็บเกี่ยวกาแฟ (ตุลาคม–มีนาคม) ให้จองพื้นที่คลังสินค้าเพิ่มขึ้น 30%" ก็ยังสามารถปรับปรุงผลลัพธ์ได้อย่างมีนัยสำคัญเมื่อเทียบกับการตัดสินใจโดยอาศัยความรู้สึก

เมื่อสะสมข้อมูลได้ครบ 12 เดือนขึ้นไปแล้ว จึงค่อยเปลี่ยนไปใช้โมเดล Machine Learning หากมุ่งเป้า "ทำให้เป็นอัตโนมัติทั้งหมดด้วย AI" ตั้งแต่เริ่มต้น ความแม่นยำที่ต่ำจะทำให้สูญเสียความเชื่อมั่นจากทีมงานในพื้นที่ และท้ายที่สุดก็จะต้องกลับมาดำเนินการด้วยมืออยู่ดี

แม้ว่า AI จะตัดสินว่า "เส้นทางนี้เหมาะสมที่สุด" แต่คนขับในพื้นที่อาจรู้ว่า "ถนนสายนี้ใช้ไม่ได้ในฤดูฝน" ดังนั้นจึงจำเป็นต้องกำหนดกฎเกณฑ์ล่วงหน้าว่าจะให้ความสำคัญกับสิ่งใดก่อน เมื่อการตัดสินของ AI ขัดแย้งกับความรู้จากประสบการณ์ในพื้นที่

สิ่งที่แนะนำคือการนำการออกแบบ HITL มาใช้ โดยสร้างกระบวนการให้ dispatcher ตรวจสอบและแก้ไขเส้นทางที่ AI เสนอ จากนั้นนำข้อมูลการแก้ไขดังกล่าวกลับไปเป็น feedback ให้กับข้อมูลการเรียนรู้ของ AI ภายใน 3–6 เดือน ความแม่นยำในการตัดสินของ AI จะเพิ่มขึ้น และความถี่ในการแก้ไขของมนุษย์จะค่อยๆ ลดลง

สถานะในอุดมคติคือ "95% เป็นไปตามการตัดสินของ AI และ 5% มนุษย์เป็นผู้แก้ไข" หากมุ่งสู่การทำงานอัตโนมัติ 100% จะมีความเสี่ยงที่จะเกิดปัญหาใหญ่ในกรณีที่เป็นข้อยกเว้น

Q1: บริษัทโลจิสติกส์ขนาดเล็กสามารถนำ AI มาใช้ได้หรือไม่?

แม้แต่บริษัทขนาดเล็กที่มีรถบรรทุกไม่เกิน 5 คัน ก็สามารถดำเนิน Step 1 (การแสดงผลข้อมูล) และ Step 2 (การพยากรณ์ความต้องการ) ได้อย่างเต็มที่ โดยเริ่มต้นจาก Excel และสเปรดชีตเพียงอย่างเดียวก็เพียงพอ สำหรับ Step 3 การจัดเส้นทางรถอย่างเหมาะสมนั้น จะเริ่มเห็นผลเมื่อจำนวนการจัดส่งต่อเดือนเกิน 100 รายการ หากต่ำกว่านั้น การใช้ตารางการตัดสินใจแบบ Rule-based ที่เรียบง่ายก็เพียงพอแล้ว

Q2: การจองพื้นที่ขนส่งสินค้าทางรถไฟทำอย่างไร?

การจองขนส่งสินค้าบนเส้นทางรถไฟจีน-ลาว ดำเนินการได้ที่เทอร์มินัลสินค้าสถานีเวียงจันทน์ของ Lao-China Railway Co., Ltd. ในปัจจุบันการจองผ่านโทรศัพท์และอีเมลยังคงเป็นวิธีหลัก แต่ระบบการจองออนไลน์กำลังได้รับการพัฒนาและขยายตัวอย่างต่อเนื่อง หากมีการจัดส่งปริมาณมากเป็นประจำ การทำสัญญาจองพื้นที่รายเดือนสามารถลดต้นทุนต่อหน่วยได้ 10~15%

Q3: สินค้าเกษตรที่ต้องการความเย็นสามารถขนส่งทางรถไฟได้หรือไม่?

รถไฟจีน-ลาวรองรับ Reefer Container (ตู้คอนเทนเนอร์แช่เย็น) อย่างไรก็ตาม เนื่องจากพื้นที่มีจำกัด จึงจำเป็นต้องจองล่วงหน้า 2~3 สัปดาห์ สำหรับสินค้าที่ต้องการควบคุมอุณหภูมิ การออกแบบระบบที่ผสมผสานระหว่างรถไฟและรถบรรทุกที่รองรับ Cold Chain เพื่อควบคุมอุณหภูมิอย่างต่อเนื่องตั้งแต่จุดรับสินค้าจนถึงปลายทางการจัดส่ง ถือเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง

การเปิดตัวของ เส้นทางรถไฟจีน-ลาว กำลังพาลาวเปลี่ยนผ่านจาก "ประเทศไม่มีทางออกทะเล" สู่ "ประเทศที่เชื่อมต่อทางบก" อย่างไรก็ตาม แม้โครงสร้างพื้นฐานจะพร้อม แต่หากการดำเนินงานด้านโลจิสติกส์ยังคงรูปแบบเดิม ศักยภาพที่มีอยู่ก็ไม่อาจถูกใช้ประโยชน์ได้อย่างเต็มที่

3 แนวทางปฏิบัติ:

1. เริ่มต้นด้วยการแสดงผลข้อมูลโลจิสติกส์ของบริษัทใน Excel — เพียงแค่ทำความเข้าใจอัตรารถเปล่า อัตราการบรรทุก และต้นทุนแยกตามเส้นทาง ก็สามารถมองเห็นจุดเริ่มต้นของการปรับปรุงได้
2. เริ่มพยากรณ์ปริมาณการจัดส่งแยกตามประเภทสินค้า ด้วยแนวทางการพยากรณ์ความต้องการโดยไม่ต้องใช้ Big Data
3. กำหนดกฎเกณฑ์การเลือกใช้รถไฟและการขนส่งทางบกให้ชัดเจน และวัดผลการประหยัดต้นทุนเป็นรายเดือน

การปรับแต่งโลจิสติกส์ด้วย AI ไม่ใช่การสร้างระบบที่สมบูรณ์แบบในครั้งเดียว แนวทางแบบค่อยเป็นค่อยไป ได้แก่ การสะสมข้อมูล → การปรับปรุงกฎเกณฑ์ → การนำโมเดล AI มาใช้ คือเส้นทางที่สมจริงที่สุดสำหรับบริษัทโลจิสติกส์ในลาว