6 วิธีที่ AI ส่งผลกระทบต่ออุตสาหกรรมรถบรรทุกและการขนส่งทางถนน

ตั้งแต่ศูนย์ซ่อมบำรุงไปจนถึงที่นั่งคนขับ AI มีศักยภาพมหาศาลในการปรับปรุงประสิทธิภาพการทำงาน เวลาทำงาน การใช้น้ำมันเชื้อเพลิง รวมถึงความปลอดภัย ในหลายพื้นที่ ผลกระทบที่เกิดขึ้นนั้นมีขนาดใหญ่มากอยู่แล้ว และผลกระทบนั้นจะยิ่งทวีคูณขึ้นเรื่อย ๆ

การเกิดขึ้นของ AI กำลังนำมาซึ่งประสิทธิภาพและประสิทธิผลที่เพิ่มขึ้นในทุกภาคส่วนของสังคม และอุตสาหกรรมรถบรรทุกก็เช่นเดียวกัน สิ่งนี้ช่วยเร่งแนวโน้มที่มีอยู่แล้ว รวมถึงเปิดโอกาสให้เกิดความสามารถใหม่ๆ ที่ก่อนหน้านี้เป็นสิ่งที่นึกไม่ถึง ต่อไปนี้คือ 7 ด้านหลักที่ปัญญาประดิษฐ์ (AI) กำลังส่งผลกระทบต่อโลจิสติกส์และการขนส่งทางถนน

1. การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์ที่รวดเร็วและแม่นยำยิ่งขึ้น

ในช่วงไม่กี่ปีที่ผ่านมา หนึ่งในความก้าวหน้าครั้งสำคัญที่สุดในอุตสาหกรรมรถบรรทุกคือความสามารถในการเก็บรวบรวมข้อมูลจากตัวรถ และนำมาใช้เพื่อช่วยในการคาดการณ์ล่วงหน้าและป้องกันความผิดพลาดก่อนที่จะก่อให้เกิดการชำรุดเสียหาย แม้ว่านี่จะไม่ใช่เรื่องใหม่แล้ว แต่ AI ช่วยให้สามารถประมวลผลและวิเคราะห์ข้อมูลจำนวนมหาศาลได้ และรวดเร็วยิ่งขึ้นกว่าเดิมมาก

สิ่งนี้ทำให้การระบุรูปแบบข้อมูลและการหาความเชื่อมโยงระหว่างข้อบกพร่องแบบเฉพาะกับเหตุปัจจัยที่ก่อให้เกิดข้อผิดพลาดเหล่านั้นได้ง่ายขึ้น ระบบนี้ช่วยให้เข้าใจสัญญาณเตือนที่อาจนำไปสู่การชำรุดเสียหายได้ดียิ่งขึ้น เพื่อให้สามารถแก้ไขได้ด้วยการบำรุงรักษาตามกำหนดเวลา

ความเร็วของ AI ยังมีศักยภาพที่จะช่วยให้สามารถดึงและวิเคราะห์ข้อมูลแบบเรียลไทม์ รวมถึงลดระยะเวลาในการวินิจฉัยปัญหาลงอย่างมาก ยิ่งเจ้าของรถบรรทุกได้รับแจ้งล่วงหน้าเร็วเท่าไหร่ ก็ยิ่งวางแผนการซ่อมบำรุงได้ง่ายขึ้นเท่านั้น

2. การจัดตารางการให้บริการขึ้นอยู่กับความต้องการ ไม่ใช่ระยะทาง

นอกเหนือจากการบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์แล้ว การเชื่อมต่อและข้อมูลยังช่วยให้สามารถบำรุงรักษาเชิงปรับตัวได้อีกด้วย โดยปกติแล้ว การเข้ารับบริการจะถูกกำหนดตามปฏิทินหรือระยะทางที่รถวิ่ง แต่การบำรุงรักษาแบบปรับเปลี่ยนได้จะถูกกำหนดตารางเวลาตามปริมาณงานและสภาพของรถบรรทุกโดยเฉพาะ หากรถบรรทุกอยู่ในสภาพดี การบริการอาจล่าช้าออกไปได้ ในทางกลับกัน หากตรวจพบความผิดปกติที่อาจเกิดขึ้น หรือหากรถบรรทุกใช้งานในสภาพแวดล้อมที่รุนแรง การนัดหมายเข้ารับบริการสามารถดำเนินการได้เร็วกว่ากำหนด เพื่อลดความเสี่ยงของการเสียที่เกิดขึ้นโดยไม่คาดคิด ไม่ว่าจะอย่างไรก็ตาม รถบรรทุกก็ใช้เวลาอยู่บนท้องถนนมากกว่า

อย่างที่กล่าวไปแล้ว นี่ไม่ใช่เรื่องใหม่ แต่ AI กำลังเร่งและปรับปรุงกระบวนการนี้ให้ดียิ่งขึ้น เทคโนโลยีนี้ทำให้การประเมินสภาพรถบรรทุกจากระยะไกลและแบบเรียลไทม์ทำได้ง่ายและรวดเร็วยิ่งขึ้น ด้วยวิธีนี้ รถบรรทุกจึงจำเป็นต้องเข้าอู่เพื่อตรวจเช็คเฉพาะเมื่อจำเป็นจริงๆ เท่านั้น

3. เพิ่มประสิทธิภาพการปรับเส้นทางและการจัดการฟลีทให้ดียิ่งขึ้น

การวางแผนและการประสานงานที่ซับซ้อนเป็นส่วนสำคัญของการดำเนินงานด้านโลจิสติกส์ที่มีประสิทธิภาพ และการเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางสามารถช่วยให้มั่นใจได้ว่ารถบรรทุกทุกคันมีประสิทธิภาพสูงสุดโดยมีระยะทางวิ่งเปล่าน้อยที่สุด อย่างไรก็ตาม กระบวนการนี้อาจมีความซับซ้อน เนื่องจากมีตัวแปรเปลี่ยนแปลงหลายอย่าง เช่น สภาพการจราจร สภาพอากาศ และความต้องการของลูกค้า สถานการณ์นี้มีความซับซ้อนเป็นพิเศษสำหรับผู้ขนส่งที่ขนส่งสินค้าหลากหลายประเภทไปยังจุดส่งมอบหลายแห่ง

AI สามารถช่วยยกระดับการเพิ่มประสิทธิภาพการปรับเส้นทางไปอีกระดับ สามารถนำไปใช้ในการออกแบบตารางเวลาและเส้นทางการจัดส่งที่มีประสิทธิภาพ และปรับเปลี่ยนได้แบบเรียลไทม์ตามสถานการณ์ที่เปลี่ยนแปลงไป UPS, Amazon, FedEx และ DHL เป็นเพียงตัวอย่างบางส่วนของบริษัทโลจิสติกส์รายใหญ่ที่ใช้ระบบเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางด้วย AI ในปัจจุบัน

สิ่งนี้จะยิ่งมีค่ามากขึ้นเมื่ออุตสาหกรรมเปลี่ยนไปสู่ระบบไฟฟ้า ความจำเป็นในการชาร์จไฟทำให้การวางแผนเส้นทางมีความซับซ้อนมากขึ้นอีกระดับ อย่างไรก็ตาม โซลูชันที่ขับเคลื่อนด้วย AI มีศักยภาพในการจำลองเส้นทาง อัตราสิ้นเปลืองพลังงาน รวมถึงเพิ่มโอกาสในการชาร์จไฟโดยกระทบต่อตารางการส่งสินค้าของคนขับให้น้อยที่สุด

4. บริการสนับสนุนผู้ขับขี่ที่ดีกว่าในแบบเรียลไทม์

ข้อมูลรถส่วนใหญ่ที่เก็บรวบรวมได้ในปัจจุบันนั้นเชื่อมโยงกับพฤติกรรมของผู้ขับขี่ โดยสามารถใช้เพื่อตรวจจับพฤติกรรมต่างๆ เช่น การเบรกและการเร่งความเร็วอย่างรุนแรงบ่อยครั้ง ซึ่งเป็นพฤติกรรมที่ส่งผลเสียต่อทั้งการใช้น้ำมันเชื้อเพลิงและความปลอดภัย ปัจจุบันเรามีบริการที่เชื่อมต่อกันอยู่แล้ว ซึ่งสามารถวิเคราะห์และประมวลผลข้อมูลเหล่านี้ และนำไปใช้เพื่อช่วยสนับสนุนผู้ขับขี่ในการปรับปรุงเทคนิคการขับขี่ของตนได้

ด้วย AI เราสามารถปรับปรุงบริการเหล่านี้ให้ตอบสนองได้ไวขึ้นและประมวลผลข้อมูลได้มากขึ้น บางทีบริการเหล่านั้นอาจให้คำแนะนำแบบเรียลไทม์แทนการให้ข้อมูลเชิงสถิติก็เป็นได้ 

5. ระบบความปลอดภัยเชิงรุกที่ชาญฉลาดกว่าเดิม

ระบบความปลอดภัยเชิงรุกได้ช่วยให้ความปลอดภัยบนท้องถนนดีขึ้นอย่างมากแล้ว เพื่อให้ได้ผลลัพธ์ที่มีประสิทธิภาพ โซลูชันเหล่านี้ต้องอาศัยอัลกอริธึมที่ซับซ้อนและพลังการประมวลผลที่สามารถประมวลผลข้อมูลหลายจุดก่อนที่จะตัดสินใจภายในเวลาเพียงไม่กี่ไมโครวินาที พวกเขาต้องสามารถตรวจสอบสภาพแวดล้อมรอบตัวรถและระบุสิ่งต่างๆ เช่น คนเดินเท้าและผู้ใช้ถนนรายอื่นๆ ได้ ในขั้นตอนการพัฒนา ระบบความปลอดภัยเชิงรุกจำเป็นต้องได้รับการทดสอบในสถานการณ์การจราจรที่หลากหลาย เพื่อให้มั่นใจได้ว่าระบบมีประสิทธิภาพในทุกสถานการณ์

ด้วย AI เราสามารถประมวลผลข้อมูลในด้านต่างๆ ได้มากขึ้นช่วยการตัดสินใจทำได้อย่างรวดเร็ว เราสามารถจำลองการทดสอบได้เร็วขึ้นและครอบคลุมสถานการณ์ที่หลากหลายได้มากขึ้น หวังว่าสิ่งนี้จะช่วยพัฒนาความสามารถในการจำแนกวัตถุเคลื่อนที่ต่างๆ รวมถึงป้ายถนนและสัญญาณไฟจราจรได้ดียิ่งขึ้น และต่อไปในอนาคต เราอาจมีศักยภาพเพียงพอที่จะพัฒนาฟังก์ชันสนับสนุนการขับขี่อัตโนมัติเพื่อช่วยเหลือผู้ขับขี่ในสถานการณ์อันตราย ตัวอย่างเช่น ฟังก์ชันที่สั่งให้รถบรรทุกจอดข้างทางและหยุดอย่างปลอดภัยโดยอัตโนมัติ หากตรวจพบว่าคนขับหมดสติ

6. ศูนย์ซ่อมบำรุงดิจิทัล

การเปลี่ยนแปลงสู่ระบบดิจิทัลส่งผลต่อศูนย์ซ่อมบำรุงด้วยเช่นกัน โดยช่างเทคนิคต้องพึ่งพาระบบไอทีมากขึ้นในการเรียกดูคำแนะนำและเอกสารก่อนการให้บริการและซ่อมแซม

หนึ่งในแนวทางแก้ไขที่เป็นไปได้ซึ่งกำลังอยู่ระหว่างการศึกษาคือ การจัดหาอุปกรณ์พกพาที่ขับเคลื่อนด้วย AI ให้แก่ช่างเทคนิค ซึ่งจะช่วยให้พวกเขาสามารถเข้าถึงข้อมูลเหล่านี้ได้เร็วกว่าที่เป็นอยู่ในปัจจุบันมาก ปัจจุบันมีผู้คนจำนวนมากประสบความสำเร็จในการใช้เครื่องมือ AI เพื่อแก้ปัญหาที่ซับซ้อนโดยใช้ภาษาธรรมดาและรูปภาพที่อัปโหลด ดังนั้น จึงเป็นไปได้ที่จะสร้างฟังก์ชันสนับสนุนแบบเดียวกันสำหรับช่างเทคนิค ผลลัพธ์ที่ได้คือการซ่อมแซมที่รวดเร็วและมีประสิทธิภาพมากขึ้น

ไม่มีใครบอกได้อย่างแน่ชัดว่าอนาคตจะเป็นอย่างไร แต่มีสิ่งหนึ่งที่แน่นอน ปัญญาประดิษฐ์จะยังคงสร้างความเป็นไปได้ที่น่าตื่นเต้นมากมายให้กับอุตสาหกรรมรถบรรทุกต่อไป

 หากคุณสนใจอ่านเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเปลี่ยนแปลงสู่ระบบดิจิทัล การเชื่อมต่อ และข้อมูล คุณอาจสนใจอ่านบทความต่อไปนี้:

•  การเชื่อมต่อและ AI สามารถช่วยเพิ่มเวลาทำงานให้กับรถบรรทุกได้อย่างไร
• เทคโนโลยีมีส่วนช่วยให้การขับขี่มีประสิทธิภาพได้อย่างไร
• การเรียนรู้ของเครื่องจักรมีบทบาทอย่างไรในอุตสาหกรรมการขนส่งทางรถบรรทุก

[1] ซาราห์ วิตแมน 'ตัวอย่างการใช้งาน AI จริงเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพในการปรับเส้นทาง', 28 กันยายน 2025, Debales, https://debales.ai/blog/real-world-examples-of-ai-route-optimization-in-logistics