7 ข้อมูลที่ธุรกิจขนส่งควรเริ่มเก็บเพื่อวัดต้นทุน เพิ่มประสิทธิภาพ และเตรียมพร้อมสู่ Carbon Footprint & Green Logistics

                  ในวันที่ธุรกิจต้องเผชิญทั้งแรงกดดันเรื่องต้นทุน ความเร็วในการส่งสินค้า เป้าหมาย ESG และการเปลี่ยนผ่านสู่เศรษฐกิจคาร์บอนต่ำ “ข้อมูลการขนส่ง” กำลังมีความสำคัญมากกว่าการเป็นเพียงข้อมูลสำหรับฝ่ายปฏิบัติการ เพราะข้อมูลเดียวกันสามารถใช้ตอบได้ทั้งเรื่องต้นทุน ประสิทธิภาพการใช้รถ และกิจกรรมที่เกี่ยวข้องกับการปล่อยก๊าซเรือนกระจก     ประเทศไทยยังอยู่ระหว่างการผลักดันร่างพระราชบัญญัติการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศ พ.ศ. …. โดยข้อมูลจากกรมการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศและสิ่งแวดล้อมในปี 2569 ยังเรียกเอกสารดังกล่าวว่า “ร่างพระราชบัญญัติ” และมีการพิจารณาร่วมกับสำนักงานคณะกรรมการกฤษฎีกา ดังนั้น ธุรกิจไม่ควรสื่อสารว่ากฎหมายมีผลบังคับใช้แล้ว แต่ควรใช้ช่วงเวลานี้ในการเตรียม Data Readiness และระบบข้อมูลให้พร้อม

           ทำไมธุรกิจขนส่งควรเริ่มเก็บข้อมูลตั้งแต่วันนี้?

            รถขนส่งทุกคันสร้างข้อมูลในทุกเที่ยว ตั้งแต่รถอะไรเป็นผู้วิ่งงาน วิ่งจริงกี่กิโลเมตร ใช้เชื้อเพลิงเท่าไร บรรทุกสินค้าเท่าไร ไปกี่จุด และมีระยะทางเที่ยวเปล่าหรือไม่ หากข้อมูลเหล่านี้ถูกเก็บแบบกระจัดกระจายอยู่ใน Excel, GPS, ใบงาน หรืออยู่กับผู้รับเหมาขนส่ง การนำกลับมาวิเคราะห์ Cost, Productivity หรือ Carbon Footprint จะใช้เวลามากและตรวจสอบย้อนหลังได้ยาก   การเริ่มเก็บข้อมูลในระดับ Trip จึงช่วยให้องค์กรสร้าง Historical Data ที่นำไปใช้ได้จริงทั้งในงานบริหารขนส่งและการเตรียมพร้อมด้าน Green Logistics

           1.ประเภทรถ (Vehicle Type)   ควรมี Vehicle Master ที่ระบุประเภทรถ ความจุ น้ำหนักบรรทุกสูงสุด ประเภทพลังงาน และความเป็นเจ้าของรถ เพราะรถ 4 ล้อ รถ 6 ล้อ รถ 10 ล้อ รถหัวลาก หรือรถ EV มีโครงสร้างต้นทุนและรูปแบบการใช้พลังงานแตกต่างกัน การรู้ว่าทุก Trip ใช้รถประเภทใดช่วยให้เปรียบเทียบต้นทุนและประสิทธิภาพได้อย่างถูกต้อง

           2. ระยะทางจริงต่อเที่ยว (Actual Distance)   ระยะทางตามแผนไม่ใช่ระยะทางจริงเสมอไป ธุรกิจควรเก็บ Planned Distance และ Actual Distance เพื่อดูความแตกต่างที่เกิดจากการวิ่งอ้อม เปลี่ยนลำดับจุดส่ง ส่งไม่สำเร็จ หรือการจัด Route ที่ไม่เหมาะสม ยิ่งลดระยะทางที่ไม่จำเป็นได้มาก โอกาสลดทั้งต้นทุนเชื้อเพลิง เวลา และกิจกรรมที่ก่อให้เกิดการปล่อยก็ยิ่งสูงขึ้น

          3.  ประเภทและปริมาณเชื้อเพลิง (Fuel Data)   หากมีเพียงยอดค่าน้ำมันรวมรายเดือน องค์กรจะไม่รู้ว่ารถคันใดหรือ Trip ใดมีประสิทธิภาพต่ำ ควรเชื่อมข้อมูลเชื้อเพลิงกับ Vehicle และ Trip เพื่อดู Fuel Efficiency, ค่าใช้จ่ายต่อกิโลเมตร และใช้เป็น Activity Data สำหรับการคำนวณการปล่อยตามมาตรฐานที่องค์กรเลือกใช้

          4.น้ำหนักหรือปริมาณสินค้า (Weight / Volume)    รถสองคันอาจวิ่งระยะทางเท่ากัน แต่ประสิทธิภาพไม่เท่ากันหากคันหนึ่งบรรทุกเกือบเต็มคัน ขณะที่อีกคันใช้ Capacity เพียงครึ่งเดียว การเก็บน้ำหนัก ปริมาตร จำนวนลัง หรือจำนวนพาเลท ช่วยคำนวณ Load Utilization และมองหาโอกาส Consolidate Order เพื่อลดจำนวนเที่ยว

          5.จำนวนเที่ยวขนส่ง (Total Trips)   จำนวนเที่ยวเชื่อมโยงโดยตรงกับรถที่ใช้ ระยะทาง เวลาคนขับ และต้นทุน หากธุรกิจสามารถส่งสินค้าเท่าเดิมด้วยจำนวนเที่ยวที่ลดลงโดยยังรักษา SLA ได้ ก็สะท้อนถึงการใช้ทรัพยากรที่มีประสิทธิภาพมากขึ้น ดังนั้น Total Trips, Trips per Day และ Trips per Vehicle ควรเป็น KPI พื้นฐาน

          6.รถเที่ยวเปล่า (Empty Run / Empty Mile)   รถที่วิ่งโดยไม่มีสินค้าเป็นระยะทางที่ไม่สร้างรายได้ แต่ยังมีค่าน้ำมัน ค่าแรง เวลา ค่าสึกหรอ และการใช้พลังงานเกิดขึ้น การวัด Empty Run Ratio ทำให้องค์กรเห็นพื้นที่ที่ควรแก้ไข เช่น การจับคู่เที่ยวกลับ การจัดรอบรถ หรือการรวมงานขนส่งให้เหมาะสม

          7.ข้อมูลรถรับเหมา (Subcontractor / Carrier Data)   แม้องค์กรไม่มีรถเองทั้งหมด ก็ควรเก็บข้อมูล Transport Partner ในมาตรฐานเดียวกัน เช่น Carrier, ประเภทรถ, ทะเบียน, ระยะทาง, น้ำหนักสินค้า, จำนวนเที่ยว และสถานะการส่ง เนื่องจากการขนส่งโดยผู้ให้บริการภายนอกอาจเกี่ยวข้องกับการปล่อยทางอ้อมในห่วงโซ่คุณค่าหรือ Scope 3 ตามขอบเขตการรายงานขององค์กร

         เมื่อข้อมูลครบ ธุรกิจจะวัดอะไรได้บ้าง?

* หมายเหตุ: การคำนวณ CO₂e อย่างเป็นทางการต้องใช้ Emission Factor ขอบเขตการรายงาน และมาตรฐานที่องค์กรเลือกใช้อย่างเหมาะสม

Green Logistics ไม่ได้เริ่มจากการซื้อรถ EV เพียงอย่างเดียว

             รถ EV เป็นหนึ่งในแนวทางลดการพึ่งพาเชื้อเพลิงฟอสซิล แต่ Green Logistics ที่มีประสิทธิภาพควรเริ่มจากการใช้ทรัพยากรที่มีอยู่ให้คุ้มที่สุดก่อน หากรถยังวิ่งอ้อม ออกไม่เต็มคัน มีเที่ยวเปล่าสูง หรือใช้จำนวนรถมากเกินความจำเป็น ต่อให้เปลี่ยนพลังงาน รถก็ยังถูกใช้งานไม่เต็มประสิทธิภาพ

             ดังนั้นมาตรการที่ควรทำควบคู่กันคือการลดระยะทางที่ไม่จำเป็น เพิ่ม Load Utilization ลด Empty Run ปรับ Vehicle Assignment และใช้ข้อมูลจริงมาวัดผลก่อน–หลังการปรับปรุง

AI Route Optimization ช่วยเปลี่ยนข้อมูลเป็นแผนที่ดีกว่าได้อย่างไร?

           เมื่อมีจุดส่งจำนวนมาก Planner ต้องพิจารณาพร้อมกันทั้งพิกัดลูกค้า น้ำหนักสินค้า Vehicle Capacity, Time Window, Service Time, จำนวนรถ และข้อจำกัดเฉพาะของแต่ละลูกค้า การวางแผนด้วยข้อมูลและ AI Route Optimization ช่วยประมวลผลเงื่อนไขเหล่านี้เพื่อสร้างแผนที่ใช้ทรัพยากรได้เหมาะสมขึ้น

           เป้าหมายจึงไม่ใช่เพียง “หาระยะทางสั้นที่สุด” แต่เป็นการจัดรถและเส้นทางให้สมดุลระหว่างจำนวนรถ ระยะทาง ความจุ เวลา และระดับการบริการ โดยผลลัพธ์ควรถูกวัดจากข้อมูลจริงก่อนและหลังการ Optimize

MoveMax ช่วยสร้าง Transportation Data Infrastructure

          MoveMax มีโครงสร้างสำหรับบริหารงานขนส่งตั้งแต่การวางแผน การจัดรถ การสั่งงาน การติดตาม และ Data Analytics ผ่าน Operations App, Driver App และ AI Planning ทำให้ข้อมูลการขนส่งเกิดขึ้นในระบบและสามารถนำกลับมาวิเคราะห์ได้เป็นระบบมากขึ้น

Checklist: วันนี้ธุรกิจของคุณตอบ 7 ข้อนี้ได้หรือยัง?

• รู้ Actual Distance ของแต่ละ Trip หรือไม่?
• เชื่อมข้อมูล Fuel กับรถแต่ละคันได้หรือไม่?
• รู้ Load Utilization ของ Fleet หรือไม่?
• รู้จำนวนและสัดส่วน Empty Run หรือไม่?
•  รู้ Cost per Trip และ Cost per Kilometer หรือไม่?
• มีข้อมูล Own Fleet และ Subcontractor ในมาตรฐานเดียวกันหรือไม่?
•  สามารถดึง Historical Transportation Data ย้อนหลังได้ทันทีหรือไม่?

สรุป: ข้อมูลวันนี้ คือความพร้อมของธุรกิจในวันข้างหน้า

          การเตรียม Green Logistics ไม่จำเป็นต้องเริ่มจากโครงการใหญ่ สิ่งที่จับต้องได้ที่สุดคือการทำให้ข้อมูลระดับ Trip ถูกเก็บอย่างต่อเนื่อง ถูกต้อง และตรวจสอบย้อนหลังได้ เพราะข้อมูลชุดเดียวกันสามารถสร้างคุณค่าทั้งด้าน Cost, Efficiency, Service Level และ Carbon Management

          ธุรกิจที่เริ่มเก็บข้อมูลก่อนย่อมมีฐานสำหรับตัดสินใจได้เร็วกว่า และสามารถตอบคำถามจากลูกค้า คู่ค้า ฝ่าย ESG หรือผู้บริหารได้ด้วยข้อมูลจริงแทนการประมาณการ

FAQ

ธุรกิจขนส่งควรเริ่มเก็บข้อมูลอะไรเพื่อทำ Carbon Footprint?

              ควรเริ่มจากประเภทรถ ระยะทางจริง เชื้อเพลิง น้ำหนักหรือปริมาตรสินค้า จำนวนเที่ยว รถเที่ยวเปล่า และข้อมูลผู้รับเหมาขนส่ง เพื่อสร้าง Activity Data ที่ตรวจสอบย้อนหลังได้

รถเที่ยวเปล่าคืออะไร และทำไมต้องวัด?

              Empty Run คือระยะทางที่รถวิ่งโดยไม่มีสินค้า เป็นระยะทางที่ไม่สร้างรายได้แต่ยังมีต้นทุนและการใช้พลังงาน การวัดช่วยให้เห็นโอกาสในการจับคู่เที่ยวกลับหรือปรับแผนการใช้รถ

บริษัทไม่มีรถเองต้องเก็บข้อมูลหรือไม่?

           ควรเก็บข้อมูลจาก Transport Partner ด้วย เพราะการขนส่งโดยผู้ให้บริการภายนอกอาจเกี่ยวข้องกับ Scope 3 ตามขอบเขตการรายงานขององค์กร

TMS ช่วยเรื่อง Carbon Footprint อย่างไร?

            TMS ช่วยรวบรวม Transportation Activity Data เช่น Trip, Distance, Vehicle และ Load ซึ่งสามารถนำไปต่อยอดกับ Emission Factor และมาตรฐานที่เหมาะสมเพื่อประเมิน CO₂e

AI Route Optimization ช่วยลดคาร์บอนได้หรือไม่?

           หากการ Optimize ทำให้ระยะทาง จำนวนเที่ยว หรือการใช้เชื้อเพลิงจริงลดลง ก็มีโอกาสลดกิจกรรมที่ก่อให้เกิดการปล่อย แต่ควรวัดผลจากข้อมูลก่อนและหลังจริง

สอบถามรายละเอียดเพิ่มเติม

📞 โทร: 095-526-5898 | 095-798-9568

📲 Line: @movemax

🌐 Website: www.movemax.me