อบรม การใช้ปัญญาประดิษฐ์ในการพยากรณ์ความต้องการสินค้าของลูกค้า (AI for Customer Demand Forecasting)

     การพยากรณ์ความต้องการสินค้า (Demand Forecasting) เป็นหัวใจสำคัญของการบริหารจัดการห่วงโซ่อุปทาน (Supply Chain) และสินค้าคงคลัง (Inventory Management) ในยุคปัจจุบันที่มีความผันผวนสูง การนำปัญญาประดิษฐ์ (Artificial Intelligence: AI) เข้ามาประยุกต์ใช้ช่วยยกระดับความแม่นยำและความรวดเร็วในการตัดสินใจเชิงธุรกิจได้อย่างมีนัยสำคัญ

     AI สามารถประมวลผลข้อมูลจำนวนมหาศาลจากหลายแหล่ง เช่น ข้อมูลยอดขายย้อนหลัง พฤติกรรมลูกค้า ฤดูกาล โปรโมชั่น รวมถึงปัจจัยภายนอก เช่น สภาพอากาศหรือแนวโน้มเศรษฐกิจ โดยใช้เทคนิค Machine Learning และ Deep Learning ในการค้นหารูปแบบ (Patterns) และความสัมพันธ์เชิงซ้อนที่มนุษย์อาจไม่สามารถวิเคราะห์ได้ ส่งผลให้การพยากรณ์มีความแม่นยำสูงขึ้นเมื่อเทียบกับวิธีแบบดั้งเดิม

     ประโยชน์ที่สำคัญของ AI ในการพยากรณ์ ได้แก่ การลดปัญหาสินค้าขาด (Stockout) และสินค้าคงคลังส่วนเกิน (Overstock) การเพิ่มระดับการให้บริการลูกค้า (Customer Service Level) และการเพิ่มประสิทธิภาพต้นทุนโดยรวม นอกจากนี้ AI ยังสามารถปรับตัว (Adaptive Learning) ได้อย่างต่อเนื่องเมื่อมีข้อมูลใหม่เข้ามา ทำให้การพยากรณ์มีความทันสมัยและสอดคล้องกับสถานการณ์จริง

     อย่างไรก็ตาม ความสำเร็จของการนำ AI มาใช้ขึ้นอยู่กับคุณภาพของข้อมูล (Data Quality) โครงสร้างพื้นฐานด้านเทคโนโลยี และความพร้อมของบุคลากรในองค์กร ดังนั้น องค์กรควรเริ่มจากการจัดการข้อมูลให้เป็นระบบ และเลือกใช้โมเดลที่เหมาะสมกับลักษณะธุรกิจ

วัตถุประสงค์

     1.      เพื่อให้ผู้เข้าอบรมเข้าใจหลักการพื้นฐานของการพยากรณ์ความต้องการสินค้าและบทบาทของ AI ในงานด้านนี้

     2.      เพื่อเรียนรู้เทคนิคและเครื่องมือด้าน AI เช่น Machine Learning ที่ใช้ในการวิเคราะห์และพยากรณ์ข้อมูล

     3.      เพื่อเสริมสร้างความสามารถในการเตรียมและจัดการข้อมูล (Data Preparation) สำหรับการพยากรณ์อย่างมีประสิทธิภาพ

     4.      เพื่อให้สามารถเลือกและประยุกต์ใช้โมเดลการพยากรณ์ที่เหมาะสมกับลักษณะธุรกิจ

     5.      เพื่อเพิ่มความแม่นยำในการพยากรณ์ ลดปัญหาสินค้าขาดและสินค้าคงคลังส่วนเกิน

     6.      เพื่อพัฒนาทักษะการนำผลการพยากรณ์ไปใช้ในการวางแผนด้านคลังสินค้าและห่วงโซ่อุปทาน

     7.      เพื่อส่งเสริมแนวคิดการตัดสินใจเชิงข้อมูล (Data-Driven Decision Making) เพื่อเพิ่มขีดความสามารถในการแข่งขันขององค์กร

     •      ประเภทของวิธีการพยากรณ์ขั้นพื้นฐาน

     •      คุณสมบัติที่ดี 8 ประการของการพยากรณ์ความต้องสินค้าของลูกค้า

     •      การกำหนดขอบเขตและระยะเวลาของการพยากรณ์อย่างได้ผล (Forecast Horizontal and Purpose)

     •      ข้อมูลและขั้นตอนของการพยากรณ์ความต้องการสินค้าของลูกค้า (Data Collection & Preparation and Process)

     •      รูปแบบของความต้องการสินค้าของลูกค้า (Demand Trend)

     •      เทคนิคและวิธีการพยากรณ์ความต้องการสินค้าของลูกค้า

     •      เทคนิคการพยากรณ์เชิงปริมาณและอนุกรมเวลา (Quantitative & Time Series Forecasting)

     •      การพยากรณ์ข้องมูลแบบเป็นฤดูกาล (Seasonal Trend Forecasting)

     •      การวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นอย่างง่าย (Simple Linear Regression Model)

     •      การวัดความถูกต้องของการพยากรณ์ (Measures of Forecast Error)

     •      การวิเคราะห์ความแปรปรวน (Analysis of Variance: ANOVA)

     •      Workshop การวิเคราะห์ความแปรปรวนด้วย AI

สัมมนานี้ได้รับประกาศนียบัตร