หลักสูตรใช้ AI จัดเส้นทางขนส่ง พยากรณ์ดีมานด์ บริหารคลังสินค้า และมองเห็นทั้งซัพพลายเชน เพื่อช่วยให้ไทยเป็นศูนย์กลางโลจิสติกส์ของอาเซียน โดยยึดหลักง่าย ๆ ว่า AI ช่วยวางแผนและเสนอทางเลือก แต่คนยังเป็นผู้คุมการตัดสินใจ ความปลอดภัยของคนขับและข้อมูลลูกค้าต้องมาก่อนเสมอ
ทุกตัวอย่างในหลักสูตรยึดหลักเดียวกัน คือ AI ช่วยจัดเส้นทาง พยากรณ์ และร่างเอกสารมาให้เราพิจารณาต่อ ไม่ใช่มาสั่งงานแทนคน สุดท้ายผู้จัดการคลัง ผู้วางแผนขนส่ง และคนขับก็ยังต้องเป็นคนตรวจ แก้ และรับผิดชอบเองอยู่ดี
สอนใช้เครื่องมือจัดเส้นทางอัจฉริยะ (route optimization) และ last-mile, การพยากรณ์ดีมานด์ (demand forecasting) และบริหารสินค้าคงคลัง เพื่อลดระยะทาง ค่าน้ำมัน ของขาดสต๊อกและของค้างสต๊อก โดยยังคำนึงถึงชั่วโมงขับของคนขับ
พูดถึงระบบที่ใช้จริงอย่าง WMS/TMS (SAP, Oracle, Blue Yonder, Manhattan, myCloudFulfillment), route engines (Google OR-Tools, Locus, NextBillion), control tower (project44, FourKites) และผู้ให้บริการขนส่งไทย Flash, Kerry, J&T, ไปรษณีย์ไทย, SCGJWD ตามข้อเท็จจริง
ยกบริบทจริงอย่างท่าเรือแหลมฉบัง เขตพัฒนาพิเศษภาคตะวันออก (EEC), การค้าข้ามพรมแดน, พิกัดศุลกากร (HS code) และระบบ e-Customs / National Single Window (NSW) ของกรมศุลกากร รวมถึงห่วงโซ่ความเย็น (cold chain) ของอาหารและผลไม้ส่งออก
มีเรื่อง PDPA (พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562) สำหรับข้อมูลลูกค้า พิกัดและที่อยู่, ความปลอดภัยและสวัสดิภาพคนขับ (ชั่วโมงขับ ความล้า) และการตรวจจับ AI มั่วข้อมูล (hallucination) เรื่องพิกัดศุลกากร ค่าขนส่ง และระยะทาง ให้ตรวจกับแหล่งจริงเสมอ
เลือกจุดเริ่มที่เหมาะกับตัวเอง แล้วค่อย ๆ ไต่ขึ้นทีละขั้น
เข้าใจว่า AI ช่วยงานขนส่งอะไรได้ และทำไมคนต้องคุมการตัดสินใจเสมอ · 10-14 ชั่วโมง
ภาพรวม AI ในโลจิสติกส์ไทยปี 2025-2026 และหลัก AI ช่วยวางแผน คนคุมการตัดสินใจ; งานเอกสารขนส่ง ใบส่งของ ใบขนสินค้า อีเมลและสรุปสถานะด้วย AI; การถาม-สรุปค่าขนส่งและพิกัดศุลกากร พร้อมตรวจการมั่วข้อมูล; แชตบอตติดตามพัสดุหลายภาษาที่ส่งต่อพนักงานได้; และการดูแลข้อมูลลูกค้า/พิกัดตาม PDPA กับความปลอดภัยคนขับเบื้องต้น …
เข้าสู่บทเรียน →จัดเส้นทาง พยากรณ์ดีมานด์ บริหารคลัง และมองเห็นความเสี่ยงทั้งสายส่ง · 14-18 ชั่วโมง
จัดเส้นทางอัจฉริยะ (route optimization) และ last-mile; พยากรณ์ดีมานด์และบริหารสินค้าคงคลัง/คลังสินค้า (WMS + AI); การมองเห็นทั้งซัพพลายเชน (visibility/control tower) และจัดการความเสี่ยงเมื่อเกิดการหยุดชะงัก; คลังอัตโนมัติ กล้อง+AI และการจัดการกองรถ (fleet/telematics); และการค้าข้ามพรมแดน ศุลกากรและ e-commerce fulfillment ในบริบท EEC …
เข้าสู่บทเรียน →วางระบบข้อมูลซัพพลายเชน คุมต้นทุน ความปลอดภัยไซเบอร์ และความยั่งยืน · 18-22 ชั่วโมง
วางระบบข้อมูลซัพพลายเชน (control tower) กับ AI agents และการเชื่อม TMS/WMS/ERP; การเงิน ต้นทุนโลจิสติกส์และ ROI พร้อมพลังงาน/EV/คาร์บอน; ความมั่นคงไซเบอร์และ PDPA ของข้อมูลพิกัด/ลูกค้า; กำลังคนและความปลอดภัยคนขับในยุค human-AI; และกลยุทธ์ ความยั่งยืน กับการกำกับดูแล/จริยธรรมระดับองค์กร …
เข้าสู่บทเรียน →ขนส่งพัสดุ/last-mile คลัง/fulfillment ขนส่งเย็น freight forwarder e-commerce กองรถ ท่าเรือ/ศุลกากร และจัดซื้อ ทุกตัวอย่างยึดหลัก AI ช่วยวางแผน คนตัดสินใจ
ตารางเทียบเครื่องมือ พร้อม prompt และหลักการเลือกให้เหมาะกับ SME หรือองค์กรใหญ่ ทั้งเรื่องต้นทุน ข้อมูล และการเชื่อมระบบเดิม
รวมเรื่อง PDPA ข้อมูลพิกัด/ที่อยู่ ความปลอดภัยคนขับ ความมั่นคงไซเบอร์ ผลต่อแรงงาน พลังงาน/คาร์บอน และเส้นแบ่งด้านจริยธรรมของทั้งหลักสูตร
| ระดับ | กลุ่มเป้าหมาย | ความคาดหวังหลังเรียน |
|---|---|---|
| Foundation | พนักงานคลังสินค้า ธุรการขนส่ง เจ้าหน้าที่ประสานงาน (dispatcher) เจ้าของร้านค้าออนไลน์ที่ส่งพัสดุเอง และคนขับ/หัวหน้าสายที่เพิ่งเริ่มใช้ AI ยังไม่มั่นใจเรื่องข้อมูลลูกค้าและความปลอดภัย | ใช้ AI ช่วยร่างเอกสารขนส่ง สรุปสถานะ และตอบลูกค้าได้อย่างปลอดภัย รู้ว่างานไหนห้ามให้ AI ตัดสินเอง และจับได้เบื้องต้นเวลา AI มั่วเรื่องพิกัดศุลกากร ค่าขนส่งหรือระยะทาง |
| Intermediate | ผู้วางแผนขนส่ง (transport planner) ผู้จัดการคลัง นักวางแผนดีมานด์ ทีมจัดซื้อ หัวหน้ากองรถ และทีม IT/ระบบของบริษัทขนส่งและผู้ให้บริการโลจิสติกส์ (3PL) | ออกแบบการใช้ AI จัดเส้นทาง พยากรณ์ดีมานด์ บริหารคลัง (WMS) และมองเห็นทั้งซัพพลายเชน (visibility) โดยมีคนกำกับทุกจุด พร้อมคุมความเสี่ยงเมื่อเกิดการหยุดชะงัก และดูแลชั่วโมงขับของคนขับ |
| Advanced | ผู้บริหารซัพพลายเชน (Head of Supply Chain), COO, ผู้จัดการฝ่ายปฏิบัติการ, เจ้าหน้าที่คุ้มครองข้อมูล (DPO), ทีมกลยุทธ์/ความยั่งยืน และคนที่ต้องจัดซื้อหรือวางระบบ TMS/WMS/control tower | วางระบบข้อมูลซัพพลายเชนและ AI agents ระดับองค์กร คุมต้นทุนและ ROI ประเมินความมั่นคงไซเบอร์และ PDPA กำกับดูแลด้านความปลอดภัยคนขับ พลังงาน/คาร์บอน และกำหนดกลยุทธ์/จริยธรรม |
แยกออกว่างานไหนใช้ AI ได้อย่างปลอดภัย เช่น การร่างเอกสารขนส่ง จัดเส้นทาง (route optimization) พยากรณ์ดีมานด์ และสรุปสถานะ ส่วนงานไหนที่คนต้องเป็นผู้ตัดสินใจสุดท้าย เช่น การยอมรับความเสี่ยง การสั่งเดินรถในสภาพอันตราย หรือการเคลมประกัน โดยยึดหลัก AI ช่วยวางแผน คนคุมการตัดสินใจ
ใช้ LLM copilots (ChatGPT, Microsoft Copilot, Gemini, Claude) ช่วยงานเอกสารขนส่ง เช่น ใบส่งของ ใบขนสินค้า อีเมลลูกค้า และสรุปสถานะการจัดส่ง แบบร่างไว้ให้คนตรวจก่อน (draft-for-review) พร้อมเทคนิคเขียน prompt ภาษาไทยที่นำไปใช้ได้จริง
จัดเส้นทางอัจฉริยะ (route optimization) และวางแผนส่งของด่านสุดท้าย (last-mile) ให้ลดระยะทาง ค่าน้ำมัน และการปล่อยคาร์บอน โดยยังคำนึงถึงชั่วโมงขับและความล้าของคนขับ ไม่เร่งงานจนเกิดความเสี่ยงต่อความปลอดภัย
พยากรณ์ดีมานด์ (demand forecasting) และบริหารสินค้าคงคลัง/คลังสินค้าด้วยระบบ WMS ที่เสริมด้วย AI เพื่อลดของขาดสต๊อก (stockout) และของค้างสต๊อก (overstock) รวมถึงจัดพื้นที่หยิบของ (picking) ในคลังให้เร็วขึ้น
มองเห็นทั้งซัพพลายเชน (supply chain visibility) ผ่านศูนย์ควบคุม (control tower) เตรียมรับและตอบสนองต่อการหยุดชะงัก (disruption) เช่น น้ำท่วม ปิดด่าน หรือของขาด และเชื่อมข้อมูลจาก TMS/WMS/ERP เข้าด้วยกัน
ตรวจจับการมั่วข้อมูล (hallucination) ของ AI เรื่องพิกัดศุลกากร (HS code) ค่าขนส่ง อัตราภาษี และระยะทาง โดยยืนยันกับแหล่งจริงเสมอ เช่น กรมศุลกากร ระบบ e-Customs / National Single Window (NSW) และผู้ให้บริการขนส่ง ก่อนนำไปใช้ทำเอกสารหรือคิดราคา
ดูแลข้อมูลลูกค้า พิกัด และที่อยู่ตาม PDPA (พ.ร.บ.คุ้มครองข้อมูลส่วนบุคคล พ.ศ. 2562) วางกติกาความปลอดภัยไซเบอร์ ปกป้องสวัสดิภาพคนขับ และคำนึงถึงผลต่อแรงงานและสิ่งแวดล้อม (พลังงาน/คาร์บอน) เมื่อนำ AI มาใช้จริง