การเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารคลังสินค้าด้วยปัญญาประดิษฐ์

Enhancing warehouse management efficiency with artificial intelligence

Name: มลทินี ตรีสอน

Organization : มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ. คณะบริหารธุรกิจ. สาขาการจัดการ. หลักสูตรปรัชญาดุษฎีบัณฑิต.

Name: พิสมัย จารุจิตติพันธ์

Organization : มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ. คณะบริหารธุรกิจ. สาขาการจัดการ. หลักสูตรปรัชญาดุษฎีบัณฑิต.

Name: เกียรติชัย วีระญาณนนท์

Organization : มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ. คณะบริหารธุรกิจ. สาขาการจัดการ. หลักสูตรปรัชญาดุษฎีบัณฑิต.

keyword: ปัญญาประดิษฐ์

ThaSH: คลังสินค้า -- การบริหาร -- ปัญญาประดิษฐ์ -- วิจัย

; การบริหารคลังสินค้า

ThaSH: มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ -- การประชุม -- ด้านสังคมศาสตร์และสหวิทยาการ -- พ.ศ.2568

; Machine Learning

; Robotic Process Automation

; Internet of Things

Abstract: ปัญญาประดิษฐ์ (AI) มีบทบาทสําคัญในการเพิ่มประสิทธิภาพการบริหารคลังสินค้า โดยเน้นการประยุกต์ใช้ เทคโนโลยี Machine Learning (ML), Computer Vision, Robotic Process Automation (RPA), และ Internet of Things (IoT) เพื่อยกระดับความแม่นยําและความรวดเร็วในกระบวนการจัดเก็บ การหยิบสินค้า และการบริหาร สินค้าคงคลัง AI ช่วยเพิ่มประสิทธิภาพในการพยากรณ์ความต้องการสินค้า ลดความเสี่ยงของสินค้าขาดแคลนหรือ ค้างสต็อก และปรับปรุงการใช้พื้นที่จัดเก็บให้เกิดประโยชน์สูงสุด ระบบอัตโนมัติช่วยลดการพึ่งพาแรงงานมนุษย์ ลด ข้อผิดพลาดจากการดําเนินงาน และเพิ่มความรวดเร็วในการขนถ่ายสินค้าได้ถึง 50% อย่างไรก็ตาม การนํา AI มาใช้ ในคลังสินค้ายังคงเผชิญความท้าทาย เช่น ต้นทุนเริ่มต้นที่สูง ความซับซ้อนในการบูรณาการระบบกับโครงสร้างเดิมและความท้าทายด้านการยอมรับของแรงงาน บทความนี้นําเสนอแนวทางการประยุกต์ใช้ AI ในการบริหารคลังสินค้า พร้อมทั้งวิเคราะห์ประโยชน์และ ความท้าทายในการนํา AI มาประยุกต์ใช้ เพื่อให้ ผู้ประกอบการ นักวิจัย และนักบริหาร สามารถใช้เทคโนโลยีดังกล่าว อย่างมีประสิทธิภาพ และเตรียมพร้อมรับมือกับการเปลี่ยนแปลงของอุตสาหกรรมโลจิสติกส์และซัพพลายเชนในยุค อุตสาหกรรม 4.0 และ 5.0

Abstract: Artificial Intelligence (AI) plays a crucial role in enhancing warehouse management efficiency by leveraging Machine Learning (ML), Computer Vision, Robotic Process Automation (RPA), and the Internet of Things (IoT) to improve accuracy and speed in storage, order picking, and inventory management. Al enhances demand forecasting, reduces stock shortages and overstock issues, and optimizes warehouse space utilization. Automation minimizes reliance on human labor, decreases operational errors, and increases material handling speed by up to 50%. However, Al implementation in warehouses faces challenges such as high initial costs, system integration complexities, and workforce resistance. This study explores Al applications in warehouse management, highlighting its benefits and limitations to provide business professionals, researchers, and managers with insights into effectively utilizing Al. By understanding its capabilities and challenges, organizations can strategically adopt Al to remain competitive in the evolving Industry 4.0 and 5.0 logistics and supply chain landscape.

มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ. สำนักหอสมุด

Address: กรุงเทพมหานคร

Email: library@northbkk.ac.th

Created: 2568

Modified: 2568-11-05

Issued: 2568-11-05

Article/Proceeding

application/pdf

BibliograpyCitation : การประชุมวิชาการระดับชาติ การวิจัยประยุกต์ มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ (NBU: NCAR) ครั้งที่ 7 “นวัตกรรมและปัญญาประดิษฐ์เพื่อสังคมแห่งการเรียนรู้” ด้านสังคมศาสตร์และสหวิทยาการ วันที่ 28 มี.ค. 2568 (หน้า 124-136). กรุงเทพฯ : มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ.

tha

©copyrights มหาวิทยาลัยนอร์ทกรุงเทพ

ลำดับที่.	ชื่อแฟ้มข้อมูล	ขนาดแฟ้มข้อมูล	จำนวนเข้าถึง	วัน-เวลาเข้าถึงล่าสุด
1	10.มลทินี ตรีสอน 2568.pdf	254.42 KB	2	2025-11-28 13:41:52

ใช้เวลา

0.082582 วินาที