Prachachat
จาก Just in Time สู่ Supply Chain Resilience : โจทย์ใหม่ของผู้ส่งออกไทย
Compiled by KHAO Editorial — aggregated from 1 outlet. See llms.txt for citation guidance.
◌ Single Source
ความไม่แน่นอนจากความขัดแย้งทางภูมิรัฐศาสตร์ ภัยธรรมชาติ มาตรการกีดกันทางการค้า และค่าขนส่งที่ผันผวน ทำให้ธุรกิจทั่วโลกทบทวนการบริหารห่วงโซ่การผลิตจากแนวคิด Just in Time (JIT) ที่มุ่งเพิ่มประสิทธิภาพและลดต้นทุน ไปสู่การสร้างสมดุลระหว่าง “ประสิทธิภาพ” และ “ความยืดหยุ่น” (Supply Chain Resilience) มากขึ้น
Key facts
- พร้อมสำรอง (Strategic Buffer) เน้นสำรองวัตถุดิบที่มีความสำคัญ ใช้เวลาจัดหานาน มีผู้ขายจำกัด หรือมีความเสี่ยงที่จะขาดแคลนสูง เพื่อรักษาความต่อเนื่องในการผลิต โดยไม่สร้างภาระต้นทุน และเงินทุนจมเกินจำเป็น
- พร้อมสลับ (Alternative Sourcing) มีแหล่งวัตถุดิบ คู่ค้า เส้นทางขนส่ง และตลาดสำรองที่พร้อมสลับไปใช้แทนที่ของเดิมได้ทันท่วงที เพื่อลดความเสี่ยงจากการพึ่งพาแหล่งใดแหล่งหนึ่งมากเกินไป
- พร้อมมองเห็น (Visibility & Traceability) พัฒนาระบบข้อมูล การบริหารสต๊อก และการตรวจสอบย้อนกลับของวัตถุดิบและสินค้า รวมถึงใช้ข้อมูลและเทคโนโลยีดิจิทัล เช่น Analytics หรือ AI เพื่อช่วยติดตามและคาดการณ์ความเสี่ยงในห่วงโซ่การผลิต
- พร้อมรับแรงกระแทก (Financial Resilience) บริหารสภาพคล่องและจัดทำประมาณการกระแสเงินสดครอบคลุมสถานการณ์ (Scenario) ที่อาจเกิดขึ้น รวมถึงใช้เครื่องมือบริหารความเสี่ยงอัตราแลกเปลี่ยนและการชำระเงิน
Summary
ทั้งนี้ข้อมูล WTO ระบุว่า การค้าในห่วงโซ่การผลิตโลกปี 2567 ยังมีสัดส่วนสูงถึงราว 46% (ลดลงเพียงเล็กน้อยจากระดับสูงสุด 48% ในปี 2565) สะท้อนว่าโลกไม่ได้ละทิ้งการค้าระหว่างประเทศ แต่กำลังปรับให้มีความหลากหลายและยืดหยุ่นมากขึ้น ส่งผลให้รูปแบบการค้าระหว่างประเทศเปลี่ยนไปใน 3 มิติสำคัญ
จากการแข่งขันด้านราคา สู่ความเชื่อมั่นในการส่งมอบตามสัญญา ผู้ซื้อต่างประเทศไม่ได้ซื้อเพียงสินค้า แต่ยังซื้อความมั่นใจว่าสินค้าจะถูกส่งมอบได้แม้เกิดวิกฤต ส่งผลให้ผู้ส่งออกที่มีวัตถุดิบสำรองและแผนบริหารความเสี่ยงอาจอาศัยการส่งมอบที่เชื่อถือได้ (Resilience Premium) เป็นจุดขายที่ต่างจากคู่แข่งในตลาด ซึ่งจะช่วยลดแรงกดดันจากการต่อรองด้านราคาเพียงอย่างเดียว
3.พร้อมมองเห็น (Visibility & Traceability) พัฒนาระบบข้อมูล การบริหารสต๊อก และการตรวจสอบย้อนกลับของวัตถุดิบและสินค้า รวมถึงใช้ข้อมูลและเทคโนโลยีดิจิทัล เช่น Analytics หรือ AI เพื่อช่วยติดตามและคาดการณ์ความเสี่ยงในห่วงโซ่การผลิต