คาดการณ์ธุรกิจในภาคการผลิตปี 2567

เทอร์รี สมา, รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไป ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น, บริษัทอินฟอร์
เทอร์รี สมา, รองประธานอาวุโสและผู้จัดการทั่วไป ประจำภูมิภาคเอเชียแปซิฟิกและญี่ปุ่น, บริษัทอินฟอร์

ตลอดปี 2566 เศรษฐกิจของประเทศสหรัฐฯ ยังคงฟื้นตัวได้สูงแม้ว่าจะมีการปรับนโยบายด้านการเงินให้กระชับมากขึ้นก็ตาม อีกทั้งความต้องการของผู้บริโภคที่ยังคงตัวและตลาดแรงงานที่แข็งแกร่งยังช่วยให้ธุรกิจในภาคการผลิตดำเนินกิจการไปได้อย่างเหมาะสม สำหรับปี 2567 ที่จะถึงนี้ ภาคการผลิตมีแนวโน้มที่จะยังคงต้องดำเนินงานอย่างระมัดระวังท่ามกลางความท้าทายหลายประการ เช่น ความเข้มงวดทางการคลัง อัตราเงินเฟ้อ และความไม่มั่นคงด้านภูมิรัฐศาสตร์ ที่อาจเป็นอุปสรรคต่อการเติบโตในปี 2567 ได้ และหากแนวโน้มเศรษฐกิจที่ดีเริ่มหดหาย ความเสี่ยงที่เศรษฐกิจจะชะลอตัวก็จะมีมากขึ้น

คาดการณ์ธุรกิจในภาคการผลิตในปี 2567 ห้าประการ

  1. การปรับสมดุลทางธุรกิจยังคงเป็นเรื่องท้าทาย – ผู้บริหารธุรกิจในภาคการผลิตใช้เวลาสี่ปีที่ผ่านมารับมือกับโรคระบาดและผลกระทบที่ตามมา และหวังว่าจะกลับเข้าสู่ภาวะปกติด้วยการพยายามปรับสมดุลทางธุรกิจของตน

ตัวชี้วัดประสิทธิภาพของซัพพลายเชน ตลาดแรงงาน และความสามารถในการผลิต จะค่อย ๆ ปรับตัวให้สอดคล้องกับสถานการณ์ก่อนเกิดโรคระบาด อย่างไรก็ตาม ภาวะเงินเฟ้อ การตัดค่าใช้จ่ายด้านการคลัง และความไม่แน่นอนทางภูมิรัฐศาสตร์ยังคงมีเค้ารางที่จะเกิดขึ้นต่อเนื่องในปี 2567 การลงทุนด้านซอฟต์แวร์และเทคโนโลยีดิจิทัลอื่น ๆ จะช่วยป้องกันความไม่แน่นอนจากความผันผวน ความซับซ้อน และความคลุมเครือเหล่านี้ได้

ธุรกิจในภาคการผลิตจะเร่งลงทุนเพื่อปกป้องความสามารถในการทำกำไรระยะยาว ด้วยการขยายความสามารถด้านการผลิตอัจฉริยะ (Smart Manufacturing) ของตน ประเด็นหลักสองประการที่ธุรกิจในภาคการผลิตจะนำมาใช้คือ หนึ่ง-ดำเนินแนวคิดโรงงานอัจฉริยะอย่างต่อเนื่องเพื่อให้บรรลุเป้าหมายทางธุรกิจที่ตั้งไว้ และสอง-ใช้เทคโนโลยีดิจิทัลเพื่อเพิ่มการเข้าถึงความเป็นไปของซัพพลายเชน เพิ่มความสามารถในการผลิต และเพิ่มความสามารถในการเชื่อมต่อกับซัพพลายเออร์ พันธมิตร และผู้บริโภค

  1. AI จะเป็นกุญแจสำคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพให้กับซัพพลายเชนและสินค้าคงคลัง – แนวทางการบริหารจัดการซัพพลายเชนทั่วโลกแบ่งเป็นสองประเภท คือ แบบทันเวลาพอดี (just-in-time) หรือ แบบการจัดเก็บและกักตุนสินค้าเพื่อใช้เฉพาะสถานการณ์ (just-in-case) การจะใช้แบบใดนั้นขึ้นอยู่กับหลักการและระบบการบริหารจัดการสินค้าคงคลังของแต่ละบริษัท แต่บริษัทต่าง ๆ มักใช้แนวทางสองแบบนี้สลับกันไปมาตามสภาพตลาดและการดำเนินงานจริง เช่น ในสถานการณ์ที่สงบสุขเช่นในช่วงสองทศวรรษที่ผ่านมา บริษัทต่าง ๆ ให้ความสนใจกับการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนสินค้าคงคลัง จึงใช้แบบ just-in-time แต่ในช่วงของการขาดแคลนเนื่องจากโรคระบาดเมื่อเร็ว ๆ นี้ บริษัทต่างมองหาวิธีการบริหารจัดการสินค้าคงคลังแบบ just-in-case และเพิ่มสินค้าคงคลังเพื่อรับมือกับเหตุฉุกเฉินต่าง ๆ

อย่างไรก็ตาม วิธีการแบบ just-in-case ทำให้พื้นที่จัดเก็บไม่เพียงพอ และต้องจ่ายค่าเช่าคลังสินค้าเพิ่มขึ้นอย่างมาก ธุรกิจในภาคการผลิตตระหนักดีถึงลักษณะที่แท้จริงในระยะยาวของสภาพแวดล้อมที่มีความผันผวน ความซับซ้อน และความคลุมเครือเหล่านี้ ธุรกิจจำนวนมากเปลี่ยนไปใช้วิธีการที่ขับเคลื่อนด้วยข้อมูลและแนวทางที่คล่องตัวที่สามารถปรับได้อย่างไดนามิกให้เข้ากับสถานการณ์ต่าง ๆ ได้แบบเรียลไทม์ 

การใช้จ่ายด้านโซลูชันบริหารจัดการซัพพลายเชนที่ใช้ AI จะเพิ่มขึ้นในปี 2567 เนื่องจากธุรกิจในภาคการผลิตต้องการสร้างสมดุลระหว่างค่าใช้จ่ายและความเสี่ยงที่จะเกิดขึ้นกับสินค้าคงคลัง โซลูชันบริหารจัดการซัพพลายเชนที่สามารถคาดการณ์อุปสงค์และความเสี่ยงต่าง ๆ สามารถพิจารณาความน่าเชื่อถือและความคล่องตัวของซัพพลายเออร์ รวมถึงความเสี่ยงในการขนส่งข้ามทวีปได้ จะเป็นปัจจัยสำคัญหนึ่งที่จะช่วยให้ธุรกิจขึ้นเป็นผู้นำและเป็นที่หนึ่งในตลาด

  1. ระบบอัตโนมัติจะแก้ปัญหาคอขวดให้กับคลังสินค้า – ภาคการผลิตเข้าสู่ภาวะการใช้ just-in-case เกินพิกัดไปแล้วในช่วงสองสามปีที่ผ่านมา ปริมาณการขนส่งสินค้าที่พุ่งสูงขึ้นพร้อม ๆ กัน ทำให้ท่าเรือและคลังสินค้าอัดแน่นไปด้วยสินค้าเหล่านั้น และไม่นานหลังจากนั้นสงครามยูเครนก็เริ่มขึ้น ภาคการผลิตต้องจัดการกับปรากฎการณ์แส้ม้า (bullwhip effect) ของซัพพลายเชน ซึ่งคือความผันผวนของความต้องการในซัพพลายเชนตั้งแต่ต้นน้ำถึงปลายน้ำที่ทำให้มีปัญหาสินค้าขาดแคลนหรือล้นตลาดอย่างระมัดระวัง ประเด็นสำคัญของปี 2566 คือการหาสมดุลระหว่างการเพิ่มสินค้าคงคลัง และ การลดความเสี่ยงจากการหยุดชะงัก ปัจจัยที่ได้รับผลกระทบมากที่สุดจาก bullwhip effect คือการใช้และเช่าคลังสินค้า แม้ว่ามีพื้นที่คลังสินค้าว่างมากขึ้นเมื่อเร็ว ๆ นี้ แต่ค่าเช่ายังคงอยู่ในระดับสูงเป็นประวัติการณ์

ปี 2567 เราจะได้เห็นการปรับความสามารถด้านการใช้พื้นที่คลังสินค้าให้เหมาะสม ในแง่ของราคาอสังหาริมทรัพย์ที่เพิ่มขึ้นและอัตราดอกเบี้ยที่สูงขึ้น จุดสำคัญจะอยู่ที่การเพิ่มประสิทธิภาพพื้นที่จัดเก็บผ่านระบบอัตโนมัติ โดยระบบบริหารจัดการคลังสินค้า (warehouse management systems: WMS) จะมีบทบาทสำคัญ เพราะสามารถเพิ่มความรวดเร็วในการะบวนการด้านต่าง ๆ ของสินค้า ลดข้อผิดพลาด เพิ่มผลิตภาพแรงงาน และเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเก็บในคลังสินค้า นอกจากนี้จะมีการผสานรวม WMS เข้ากับโซลูชันด้านซัพพลายเชนอื่น ๆ เพิ่มขึ้นในปี 2567 เนื่องจากลูกค้าต้องการความคล่องตัว ความโปร่งใส และเพิ่มผลผลิตในซัพพลายเชนของตน

  1. อุตสาหกรรม 4.0 จะใช้ AI อย่างถ้วนทั่ว – ปัจจุบัน AI เป็นเทคโนโลยีหลักของการทรานส์ฟอร์มสู่อุตสาหกรรม 4.0 โดยได้รับการยอมรับอย่างกว้างขวางว่าเป็นเครื่องมือที่สำคัญที่สุดที่จะเปลี่ยนโฉมธุรกิจในภาคการผลิต อย่างไรก็ตาม ปี 2566 เป็นปีแห่ง Generative AI (Gen-AI) และการเติบโตอย่างรวดเร็วของ Gen-AI ในปีนี้ได้สร้างความประหลาดใจให้กับภาคการผลิต สำหรับปี 2567 จะเป็นปีที่มีการนำ Gen-AI ไปใช้งานในรูปแบบต่าง ๆ อย่างสมบูรณ์ และจะมีการใช้ Gen-AI ทำงานร่วมกับการคาดการณ์ที่ใช้ AI แบบเดิม เพื่อช่วยเพิ่มผลิตผลในแง่มุมต่าง ๆ มากขึ้น

กรณีใช้งานที่มีแนวโน้มว่าจะมีการใช้ในวงกว้างมากขึ้นมีสี่รูปแบบ

  • การบำรุงรักษาเชิงคาดการณ์: การใช้ AI เพื่อคาดการณ์การบำรุงรักษาล่วงหน้าเกิดจากความต้องการหลีกเลี่ยงความเสียหายที่มีค่าใช้จ่ายสูง ไปจนถึงการเตรียมตารางการบำรุงรักษาเพื่อเพิ่มประสิทธิภาพด้านการผลิต ภาพรวมผู้ให้บริการทางเทคโนโลยีมีแนวโน้มเติบโตสูงมาก และโซลูชันจะพร้อมตอบสนองต่อความต้องการที่ซับซ้อนของลูกค้าได้มากขึ้น นอกจากนี้การที่อุปกรณ์ที่ใช้ในอุตสาหกรรมของบริษัทต่าง ๆ เปลี่ยนไปใช้โมเดลที่อยู่ในรูปแบบการให้บริการ โมเดลนั้นก็จะมีบทบาทช่วยขับเคลื่อนความมีประสิทธิภาพเพิ่มขึ้นอีกทางหนึ่ง
  • การบริหารจัดการซัพพลายเชนได้อย่างไดนามิก:  นอกจาก AI ส่งผลต่อการบริหารจัดการคลังสินค้าและการคาดการณ์ความต้องการแล้ว AI จะปฏิวัติการบริหารจัดการซัพพลายเชนตั้งแต่การบริหารจัดการความต้องการไปจนถึงการส่งมอบสินค้า/บริการถึงมือผู้บริโภคอีกด้วย
  • คุณภาพสินค้าผ่านการวิเคราะห์องค์ความรู้: แนวโน้มการใช้การวิเคราะห์องค์ความรู้ที่ใช้ AI เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพการควบคุมคุณภาพมีแนวโน้มจะเพิ่มมากขึ้น และจะมีการนำ Gen-AI มาใช้ร่วมกันอย่างเต็มประสิทธิภาพมากขึ้น
  • การออกแบบสิ่งใหม่ ๆ ด้วยแนวคิดสร้างสรรค์ที่ใช้ Gen-AI: Gen-AI จะปรับโฉมการออกแบบผลิตภัณฑ์ด้วยอัลกอริธึมที่ช่วยสร้างคอนเซปต์ใหม่ ๆ ที่อิงตามความต้องการของผู้บริโภคและแนวโน้มตลาด ซึ่งจะช่วยเร่งวงจรการออกแบบและสร้างผลิตภัณฑ์ให้ตอบโจทย์สถานการณ์ตลาดที่เคลื่อนไหวตลอดเวลาได้มากขึ้น
  1. ระบบนิเวศจะเป็นศูนย์กลาง – แนวคิดที่เน้นระบบนิเวศเป็นศูนย์กลางได้รับการยอมรับอย่างมากในสองสามปีที่ผ่านมา และจะมากขึ้นในปี 2567 ระบบนิเวศดิจิทัลมีหลายประเภท บางประเภทถูกกำหนดด้วยจำนวนพันธมิตรที่เกี่ยวข้อง และบางประเภทขึ้นอยู่กับข้อเสนอของพันธมิตร ระบบนิเวศทั้งหมดมีลักษณะร่วมสี่ประการ: พึ่งพาซึ่งกันและกัน, ยึดลูกค้าเป็นหัวใจสำคัญ, ปรับขนาดได้, และที่สำคัญที่สุดคือมุ่งเน้นสิ่งที่ต้องการ 
  • ระบบนิเวศพันธมิตรเทคโนโลยี: คำกล่าวที่ว่าทุกคนต้องพึ่งพากันเป็นเรื่องจริง โดยเฉพาะกับโครงการทรานส์ฟอร์มสู่ดิจิทัลที่ปกติต้องอาศัยผู้เชี่ยวชาญหลายด้าน การพึ่งพาพันธมิตรแบบครบวงจรเพียงหนึ่งเดียวจะทำให้แนวทางระบบนิเวศด้านพันธมิตรเพิ่มขึ้น เพื่อรับมือกับขนาดและความซับซ้อนของโครงการทรานส์ฟอร์มต่าง ๆ 
  • ระบบนิเวศของแพลตฟอร์ม: ธุรกิจชั้นนำในภาคการผลิตกำลังเปลี่ยนจากแนวคิดการยึดผลิตภัณฑ์เป็นสำคัญ ไปเป็นแนวคิดดิจิทัลที่ทันสมัยโดยยึดแพลตฟอร์มเป็นหลัก ซึ่งแพลตฟอร์มที่มีองค์ประกอบรวมจะมีคุณสมบัติที่พร้อมเพื่อการทรานส์ฟอร์มสู่ดิจิทัลและมีความคล่องตัว ธุรกิจในภาคการผลิตจะพึ่งพาความยืดหยุ่นของแพลตฟอร์มมากขึ้นเพื่อการผลิตขนาดใหญ่

โดยสรุป ในปี 2567 แลนด์สเคปของภาคการผลิตจะยังคงพัฒนาและยังคงต้องต่อสู้กับสภาพแวดล้อมที่มีความผันผวน ความซับซ้อน และความคลุมเครือ และจะต้องพึ่งพาอุตสาหกรรม 4.0 และข้อมูลจากการสังเคราะห์ของ AI การพัฒนานี้ไม่เพียงเกี่ยวกับการเพิ่มผลผลิตเท่านั้น แต่ยังเกี่ยวกับการส่งเสริมนวัตกรรม ความยั่งยืน และสร้างอนาคตที่ผสานรวมความฉลาดของมนุษย์เข้ากับความสามารถทางเทคโนโลยีต่าง ๆ การนำความล้ำหน้าเหล่านี้มาใช้จะช่วยให้ภาคการผลิตมั่นใจว่าจะสามารถรับมือกับความท้าทายระยะสั้นและความท้าทายที่จะเกิดขึ้นได้แข็งแกร่งมากขึ้นในทศวรรษต่อ ๆ ไป