Objective

To enhance logistics efficiency, predict disruptions, and optimize resource allocation through AI-driven analytics across the national logistics system.

Action

• Develop AI models for demand forecasting, congestion prediction, and route optimization

• Enable predictive analytics for border delays, port congestion, and supply chain risks

• Integrate AI engine with national logistics platform (05-01) and customs system (05-02)

• Provide real-time optimization recommendations for operators and policymakers

• Continuously train models using real-time logistics data

Expected Output

• Reduced logistics cost and transit time through optimization

• Improved reliability and predictability of supply chains

• Proactive management of disruptions

• Data-driven decision-making at system level

Objective 

เพื่อเพิ่มประสิทธิภาพโลจิสติกส์ คาดการณ์ปัญหา และจัดสรรทรัพยากรอย่างเหมาะสม โดยใช้ AI วิเคราะห์ข้อมูลทั้งระบบ

Action

• พัฒนา AI สำหรับพยากรณ์ demand, คาดการณ์ congestion และ optimize เส้นทาง

• ใช้ predictive analytics สำหรับด่าน ท่าเรือ และความเสี่ยง supply chain

• เชื่อม AI เข้ากับ platform กลาง (05-01) และศุลกากร (05-02)

• ให้คำแนะนำแบบ real-time แก่ผู้ปฏิบัติและผู้กำหนดนโยบาย

• train model อย่างต่อเนื่องจากข้อมูลจริง

 Expected Output

• ลดต้นทุนและเวลาโลจิสติกส์

• เพิ่ม reliability และ predictability

• จัดการปัญหาได้ล่วงหน้า

• ตัดสินใจบนฐานข้อมูลจริง