AI Inventory: จัดการสต๊อกด้วย AI ไม่ให้ของขาด ไม่ให้ของล้น

การจัดการสินค้าคงคลัง (Inventory Management) เป็นเรื่องที่ยากและส่งผลกระทบต่อธุรกิจมาก สต๊อกมากไปก็จมทุน สต๊อกน้อยไปก็ขายไม่ได้ จะรู้ได้อย่างไรว่าควรสต๊อกเท่าไหร่?

AI ช่วยแก้ปัญหานี้ได้ด้วยการวิเคราะห์ข้อมูลและพยากรณ์ความต้องการได้แม่นยำ

ปัญหาการจัดการสต๊อกที่ธุรกิจเจอ

1. Stockout - ของหมด ขายไม่ได้

ลูกค้ามาซื้อแต่ของหมด = เสียโอกาสขาย และอาจเสียลูกค้าไปเลย

2. Overstock - ของล้น จมทุน

สต๊อกเยอะเกินไป = เงินจม ค่าเก็บรักษา สินค้าหมดอายุ/ตกรุ่น

3. Dead Stock - ของค้าง ขายไม่ออก

สินค้าที่อยู่นานแล้วขายไม่ได้ กินพื้นที่และทุน

4. ไม่รู้เวลาที่ควรสั่ง

สั่งเร็วไป = จม สั่งช้าไป = ของหมด

5. Seasonal Variation

ของบางอย่างขายดีบางฤดู พยากรณ์ยาก

AI ช่วยจัดการสต๊อกได้อย่างไร?

1. พยากรณ์ความต้องการ (Demand Forecasting)

AI วิเคราะห์ข้อมูลยอดขายย้อนหลังและปัจจัยต่างๆ:

วิเคราะห์ข้อมูลขายและพยากรณ์ความต้องการ:

ข้อมูล:
- ยอดขายรายวัน 2 ปีที่ผ่านมา
- ปัจจัยภายนอก: ฤดูกาล, เทศกาล, โปรโมชั่น

ต้องการ:
1. คาดการณ์ยอดขาย 3 เดือนข้างหน้า
2. ระบุช่วงเวลาที่ยอดขายสูง/ต่ำ
3. สินค้าที่ควรเตรียมสต๊อกเพิ่ม
4. ความมั่นใจในการพยากรณ์

2. กำหนดจุดสั่งซื้อ (Reorder Point)

คำนวณ Reorder Point และ Safety Stock:

ข้อมูลสินค้า: [ชื่อสินค้า]
- ยอดขายเฉลี่ย: 50 ชิ้น/วัน
- Lead time สั่งของ: 7 วัน
- ความผันผวนยอดขาย: +/- 20%
- Service Level ที่ต้องการ: 95%

คำนวณ:
1. Reorder Point (เมื่อไหร่ควรสั่ง)
2. Safety Stock (สต๊อกสำรอง)
3. Order Quantity (สั่งเท่าไหร่)

3. ABC Analysis

จัดลำดับความสำคัญของสินค้า:

ทำ ABC Analysis จากข้อมูลสินค้า:

[รายการสินค้า, ยอดขาย, มูลค่า]

จัดกลุ่ม:
- A: สินค้าสำคัญมาก (80% ของมูลค่า)
- B: สินค้าสำคัญปานกลาง (15% ของมูลค่า)
- C: สินค้าสำคัญน้อย (5% ของมูลค่า)

แนะนำกลยุทธ์จัดการแต่ละกลุ่ม

4. ระบุ Dead Stock

วิเคราะห์หา Dead Stock และแนะนำวิธีจัดการ:

เกณฑ์ Dead Stock:
- ไม่มียอดขายเกิน 90 วัน
- ยอดขายลดลง > 80% เทียบปีก่อน

ข้อมูลสินค้า:
[รายการสินค้า, วันที่ขายล่าสุด, จำนวนคงเหลือ]

แนะนำ:
1. รายการ Dead Stock
2. สาเหตุที่เป็นไปได้
3. วิธีระบายสต๊อก
4. การป้องกันในอนาคต

5. Optimize Order Quantity

คำนวณ Economic Order Quantity (EOQ):

ข้อมูล:
- ความต้องการต่อปี: 10,000 ชิ้น
- ต้นทุนสั่งซื้อครั้งละ: 500 บาท
- ต้นทุนเก็บรักษาต่อชิ้นต่อปี: 20 บาท

คำนวณ:
1. EOQ (สั่งครั้งละเท่าไหร่)
2. จำนวนครั้งที่สั่งต่อปี
3. Total Cost
4. เปรียบเทียบกับวิธีปัจจุบัน

ตัวอย่างการใช้งานจริง: ร้านค้าปลีก

สถานการณ์:

ร้านขายของชำมีสินค้า 500 รายการ อยากจัดการสต๊อกให้ดีขึ้น

ขั้นตอนที่ 1: วิเคราะห์ภาพรวม

วิเคราะห์ภาพรวมสต๊อกร้านค้าปลีก:

ข้อมูล 12 เดือน:
- รายการสินค้า, หมวดหมู่
- ยอดขายรายเดือน
- สต๊อกปัจจุบัน
- ต้นทุนสินค้า

วิเคราะห์:
1. มูลค่าสต๊อกรวม
2. Inventory Turnover Ratio
3. สินค้าที่หมุนเวียนช้า
4. สินค้าที่ขาด stock บ่อย
5. โอกาสในการปรับปรุง

ขั้นตอนที่ 2: จัดลำดับความสำคัญ

ทำ ABC-XYZ Analysis:

ABC (มูลค่า):
- A: มูลค่าสูง
- B: มูลค่ากลาง
- C: มูลค่าต่ำ

XYZ (ความผันผวน):
- X: ยอดขายสม่ำเสมอ
- Y: ยอดขายผันผวนปานกลาง
- Z: ยอดขายผันผวนมาก

จัดกลุ่มสินค้าและแนะนำวิธีจัดการแต่ละกลุ่ม

ขั้นตอนที่ 3: ตั้งระบบ Reorder

สร้างระบบแจ้งเตือนสั่งซื้อ:

สำหรับสินค้าแต่ละตัว กำหนด:
1. Minimum Stock Level
2. Reorder Point
3. Maximum Stock Level
4. Suggested Order Quantity

ปัจจัยที่พิจารณา:
- Lead time ของ supplier แต่ละราย
- ฤดูกาลการขาย
- ความสำคัญของสินค้า (ABC)

ผลลัพธ์ที่ได้:

ก่อนใช้ AI:

• Stockout 15% ของสินค้า
• Overstock 25% ของสินค้า
• Dead Stock 10% ของมูลค่าสต๊อก

หลังใช้ AI:

• Stockout ลดเหลือ 3%
• Overstock ลดเหลือ 10%
• Dead Stock ลดเหลือ 3%
• ประหยัดเงินทุนจม 20%

เครื่องมือ AI สำหรับจัดการสต๊อก

1. ChatGPT / Claude

ดีสำหรับ:

• วิเคราะห์ข้อมูลสต๊อกเบื้องต้น
• คำนวณ EOQ, Reorder Point
• ABC Analysis
• แนะนำกลยุทธ์

2. Excel + Copilot

ดีสำหรับ:

• สร้าง Inventory Dashboard
• คำนวณอัตโนมัติ
• แจ้งเตือนเมื่อถึง Reorder Point
• Forecast ด้วย built-in functions

3. ระบบ ERP/Inventory Software

Zoho Inventory - เหมาะกับ SME inFlow - ใช้งานง่าย Cin7 - สำหรับธุรกิจขนาดกลาง

4. AI-Powered Solutions

Lokad - Quantitative Supply Chain Blue Yonder - Demand Forecasting ToolsGroup - Supply Chain Planning

วิธีเริ่มต้นใช้ AI จัดการสต๊อก

สำหรับธุรกิจขนาดเล็ก:

Step 1: รวบรวมข้อมูล

• Export ข้อมูลจาก POS หรือระบบขาย
• ต้องมี: รายการสินค้า, ยอดขาย, วันที่

Step 2: วิเคราะห์เบื้องต้น

• อัพโหลดไฟล์ให้ ChatGPT/Claude
• ถามคำถามเกี่ยวกับสต๊อก

Step 3: ตั้งระบบพื้นฐาน

• กำหนด Reorder Point สำหรับสินค้าสำคัญ
• ทำ checklist ตรวจสต๊อกรายสัปดาห์

สำหรับธุรกิจขนาดกลาง:

Step 1: ลงทุนระบบ Inventory

• เลือก Software ที่มี AI forecasting
• Integrate กับระบบ POS และ Accounting

Step 2: Train ทีมงาน

• สอนให้เข้าใจ metrics สำคัญ
• ใช้ Dashboard ติดตามผล

Step 3: ปรับปรุงต่อเนื่อง

• Review accuracy ของ forecast
• ปรับ parameters ตาม feedback

Metrics สำคัญในการจัดการสต๊อก

1. Inventory Turnover Ratio

คำนวณ Inventory Turnover:

สูตร: ต้นทุนขาย / สต๊อกเฉลี่ย

ตัวเลขสูง = สินค้าหมุนเวียนเร็ว (ดี)
ตัวเลขต่ำ = สินค้าค้างนาน (ต้องปรับปรุง)

เปรียบเทียบกับ benchmark ในอุตสาหกรรม

2. Days Sales of Inventory (DSI)

DSI = (สต๊อกเฉลี่ย / ต้นทุนขาย) x 365

แปลว่าสต๊อกอยู่กี่วันก่อนขายได้
ยิ่งน้อยยิ่งดี

3. Stockout Rate

Stockout Rate = จำนวนครั้งที่ของหมด / จำนวนครั้งที่ลูกค้าต้องการ

เป้าหมาย: < 5%

4. Fill Rate

Fill Rate = จำนวนที่ส่งได้ / จำนวนที่สั่ง x 100%

เป้าหมาย: > 95%

ข้อควรระวังในการใช้ AI จัดการสต๊อก

1. ข้อมูลต้องถูกต้อง

• นับสต๊อกจริงสม่ำเสมอ
• อัพเดทข้อมูลให้ทันสมัย
• ตรวจสอบ data entry errors

2. AI ไม่รู้ทุกอย่าง

AI ไม่รู้:

• สินค้าใหม่ที่จะออก
• โปรโมชั่นที่วางแผนไว้
• เหตุการณ์พิเศษ (เช่น งานอีเวนท์)

ต้องบอก AI หรือปรับ manual

3. ตรวจสอบ Forecast

• เปรียบเทียบ forecast กับยอดขายจริง
• ปรับ model เมื่อผิดพลาดบ่อย
• อย่าเชื่อ 100%

4. Balance ระหว่าง Service Level และ Cost

• Service Level สูง = ต้อง stock เยอะ = ต้นทุนสูง
• ต้องหาจุดสมดุลที่เหมาะกับธุรกิจ

สรุป

AI ช่วยให้การจัดการสต๊อกเป็นเรื่องที่แม่นยำขึ้น:

• พยากรณ์ความต้องการได้ดีขึ้น
• ลด Stockout และ Overstock
• ประหยัดเงินทุนจม
• เพิ่มความพึงพอใจลูกค้า

เริ่มจากการรวบรวมข้อมูลให้ครบ วิเคราะห์ด้วย AI และค่อยๆ สร้างระบบที่เหมาะกับธุรกิจของคุณ

อยากเรียนรู้การใช้ AI จัดการธุรกิจอย่างมืออาชีพ? มาเรียน คอร์ส AI กับเราได้ที่ AI Unlocked สอนทั้งการวิเคราะห์ข้อมูลและการตัดสินใจด้วย AI สำหรับคนเชียงใหม่ เรามี สอน AI เชียงใหม่ แบบ workshop ด้วยค่ะ!