โลจิสติกส์ยุคควอนตัม‑ฮิบริด: สตาร์ทอัพทดสอบ Hybrid Quantum‑Classical ML ลดต้นทุน‑เวลาในเฟสพิลอต

โลจิสติกส์กำลังเผชิญการเปลี่ยนแปลงทางเทคโนโลยีที่อาจพลิกโฉมการขนส่งสินค้า — จากการวิเคราะห์ข้อมูลแบบคลาสสิกสู่ระบบผสมระหว่างคอมพิวติ้งควอนตัมและคลาสสิก (Hybrid Quantum‑Classical ML) ที่เริ่มถูกนำมาทดสอบจริงในสนามทดลองของสตาร์ทอัพด้านโลจิสติกส์หลายราย ในเฟสพิลอตล่าสุด บริษัทหนึ่งเปิดเผยผลเบื้องต้นที่ชี้ให้เห็นสัญญาณการลดต้นทุนปฏิบัติการและเวลาเดินทางแบบเรียลไทม์ โดยผลลัพธ์แสดงถึงการปรับปรุงประสิทธิภาพในระดับหลักหน่วยถึงหลักสิบเปอร์เซ็นต์ในหลายเส้นทางและสภาพเครือข่าย ตัวเลขเหล่านี้ แม้ยังเป็นผลการทดลองในสเกลจำกัด แต่ก็เพียงพอที่จะทำให้ทั้งผู้ให้บริการขนส่งและนักลงทุนหันมามองเทคโนโลยีควอนตัม‑ฮิบริดอย่างจริงจัง

บทความนี้จะสรุปภาพรวมของเฟสพิลอต: วิธีการประยุกต์ใช้ Hybrid Quantum‑Classical ML สำหรับการจัดเส้นทางแบบเรียลไทม์ ผลลัพธ์เชิงประสิทธิภาพที่สังเกตได้ ข้อจำกัดทางเทคนิคที่ยังเป็นอุปสรรค — เช่น ขนาดปัญหาที่ฮาร์ดแวร์ควอนตัมรองรับได้, สัญญาณรบกวน (noise), ความหน่วงในการประมวลผล และการผสานกับระบบเดิม — รวมถึงแนวทางขยายผลสู่เชิงพาณิชย์ที่เป็นไปได้ เช่น การใช้สถาปัตยกรรมไฮบริด, บริการคอมพิวติ้งควอนตัมผ่านคลาวด์, การวางโซลูชันแบบ edge และรูปแบบพันธมิตรทางธุรกิจ ผลวิเคราะห์จะช่วยให้ผู้อ่านเห็นทั้งศักยภาพเชิงธุรกิจและข้อจำกัดเชิงเทคนิคของการนำควอนตัม‑ฮิบริดมาใช้ในโลจิสติกส์ยุคใหม่

บทนำ: ทำไมโลจิสติกส์ถึงหันมาหา quantum‑hybrid

บทนำ: ทำไมโลจิสติกส์ถึงหันมาหา quantum‑hybrid

ปัญหาการจัดเส้นทางยานพาหนะ (vehicle routing problem: VRP) กลายเป็นศูนย์กลางของความท้าทายในโลจิสติกส์สมัยใหม่ เพราะเป็นปัญหาเชิงคอมบินาโตเรียลที่ซับซ้อนและมีผลโดยตรงต่อต้นทุนการดำเนินงาน ต้นทุนเชื้อเพลิง และประสบการณ์ลูกค้า ในยุคที่อีคอมเมิร์ซและความคาดหวังเรื่องการส่งของเร็วขึ้นเรื่อยๆ ผู้ประกอบการต้องจัดการคำสั่งซื้อจำนวนมหาศาล พร้อมรับมือความผันผวนจากสภาพจราจร เหตุฉุกเฉิน และการเปลี่ยนแปลงแบบเรียลไทม์ ทำให้การหาเส้นทางที่ทั้งสมบูรณ์และรวดเร็วกลายเป็นปัญหาที่มีนัยสำคัญทางธุรกิจ

เชิงเทคนิค VRP เป็นปัญหา NP‑hard ซึ่งเมื่อจำนวนจุดส่งหรือยานพาหนะเพิ่มขึ้น จำนวนทางเลือกของเส้นทางจะเพิ่มขึ้นอย่างรวดเร็ว (เช่น ปัญหา TSP ที่เกี่ยวข้องมีพหุนามการจัดลำดับแบบ factorial: n! — สำหรับ 10 จุดจะมีประมาณ 3.6 ล้านคำตอบที่เป็นไปได้ และสำหรับ 20 จุดตัวเลขจะพุ่งไปถึงระดับ 2.4×10¹⁸) นั่นหมายความว่าการคำนวณวิธีที่ดีที่สุดแบบ “ครบถ้วน” จะไม่สามารถทำได้ทันเวลาเมื่อสเกลของระบบและความต้องการในการอัปเดตเรียลไทม์เพิ่มขึ้น

แนวทาง classical optimization เช่น exact solvers, เมทาเฮอริสติกส์ (เช่น genetic algorithms, simulated annealing) และการใช้ heuristics ที่ได้รับการปรับแต่ง มักให้ผลลัพธ์ที่ดีในสเกลเล็กถึงปานกลาง แต่จะเจอข้อจำกัดเมื่อเงื่อนไขต้องเปลี่ยนแปลงรวดเร็วในสนามจริง โดยทั่วไปผู้ให้บริการต้องเลือกข้อแลกเปลี่ยนระหว่างความแม่นยำของคำตอบกับความเร็วในการตอบสนอง: ยิ่งต้องการคำตอบใกล้เคียงกับอุดมคติ เวลาในการคำนวณจะยิ่งเพิ่มขึ้นจนไม่เหมาะกับระบบเรียลไทม์ ในสถานการณ์ที่ต้องรีเสิร์ตเส้นทางทุกๆ นาทีหรือทุกครั้งที่เกิดเหตุจราจรติดขัด Latency ของการคำนวณจึงกลายเป็นคอขวด

ทางธุรกิจจึงมองหาแนวทางใหม่ ๆ ที่สามารถเกาะเกี่ยวกับข้อจำกัดเหล่านี้ได้ ด้วยเหตุผลสำคัญหลายประการ:

• แรงกดดันด้านต้นทุนและการดำเนินงาน — การลดระยะทางและเวลาเดินทางเพียง 5–10% สามารถลดต้นทุนเชื้อเพลิงและค่าแรงในระดับหลายล้านบาทต่อปีสำหรับผู้ให้บริการขนาดกลางถึงใหญ่
• ความคาดหวังของลูกค้าที่สูงขึ้น — บริการ same‑day หรือ two‑hour delivery ต้องการการตัดสินใจเส้นทางในเวลาจริงและปรับตัวได้เมื่อเกิดเหตุฉุกเฉิน
• ความยั่งยืนและการปล่อยคาร์บอน — การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางช่วยลดการปล่อย CO2 ซึ่งเป็นข้อได้เปรียบด้านการปฏิบัติตามมาตรฐาน ESG
• ความซับซ้อนเชิงเครือข่าย — สถานการณ์แบบไดนามิกที่มีเงื่อนไขจำกัดหลายด้าน (เวลาการจัดส่ง ช่องว่างเวลาของลูกค้า ความจุยานพาหนะ ฯลฯ) ต้องการการค้นหาในพื้นที่คำตอบขนาดใหญ่ที่ classical methods อาจสำรวจได้ไม่เพียงพอ

ด้วยเหตุนี้ เทคโนโลยี quantum‑hybrid — ซึ่งผสมผสานความสามารถของเครื่องคอมพิวเตอร์ควอนตัมหรืออัลกอริทึมควอนตัมสำหรับสำรวจพื้นที่คำตอบขนาดใหญ่เข้ากับระบบคลาสสิกและ ML ในการจัดการข้อมูลเชิงบริบทและการเรียนรู้เชิงประวัติศาสตร์ — จึงถูกนำมาทดลองในเฟสพิลอตโดยสตาร์ทอัพหลายราย แนวทาง hybrid ช่วยให้สามารถใช้ quantum subroutines เพื่อค้นหาโซลูชันย่อยที่มีคุณภาพสูงอย่างรวดเร็ว ขณะเดียวกัน classical ML จะประมวลผลสัญญาณเรียลไทม์ เช่น สภาพจราจรและพฤติกรรมการสั่งซื้อ เพื่อปรับน้ำหนักของข้อจำกัดแบบไดนามิก ตัวอย่างในเฟสพิลอตบางโครงการรายงานสัญญาณเชิงบวก เช่นการลดเวลาเดินทางราว 5–12% และการลดต้นทุนการดำเนินงานราว 3–8% ขึ้นกับขอบเขตและรูปแบบการดำเนินงานของแต่ละราย แม้จะยังต้องพิสูจน์ในสเกลการผลิตจริง แต่ความเป็นไปได้เชิงธุรกิจเหล่านี้เป็นเหตุผลสำคัญที่ทำให้โลจิสติกส์หันมาทดลองใช้ quantum‑hybrid ในการแก้ไข VRP แบบเรียลไทม์

เทคโนโลยีเบื้องหลัง: Hybrid Quantum‑Classical ML คืออะไร

เนื้อหาส่วน เทคโนโลยีเบื้องหลัง: Hybrid Quantum‑Classical ML คืออะไร ยังไม่สามารถสร้างได้

ภาพรวมเฟสพิลอต: สตาร์ทอัพ โมเดลการทดลอง และสเกล

ภาพรวมเฟสพิลอต: สตาร์ทอัพ โมเดลการทดลอง และสเกล

เฟสพิลอตของโครงการ Hybrid Quantum‑Classical ML โดยทั่วไปจะดำเนินโดย สตาร์ทอัพ X (หรือในบางกรณีระบุชื่อเช่น QuantumRoute Co. หากเปิดเผย) ร่วมกับพาร์ทเนอร์ฮาร์ดแวร์และคลาวด์ที่หลากหลายเพื่อทดสอบการผสาน QPU กับสแต็กคลาสสิกในสภาพแวดล้อมโลจิสติกส์จริง โครงข่ายความร่วมมือมักประกอบด้วยผู้ให้บริการ QPU เช่น IBM, IonQ, Rigetti, D‑Wave และแพลตฟอร์ม orchestration/คลาวด์เช่น AWS Braket, Azure Quantum, IBM Quantum Cloud เพื่อจัดการคิวของงาน คอนเทนเนอร์ และการสเกลการรันแบบไฮบริด นอกจากนี้ยังผสานกับระบบ TMS (Transportation Management System) ของผู้ใช้งาน เช่น SAP Transportation Management, Oracle Transportation Management, Descartes พร้อมการเชื่อมต่อไปยังเทเลเมติกส์และเซ็นเซอร์รถยนต์เพื่อรับข้อมูลเรียลไทม์

ขนาดตัวอย่างของเฟสพิลอตถูกออกแบบให้เป็นแบบขั้นบันได เริ่มด้วยขนาดเล็กเพื่อจำกัดความเสี่ยงและควบคุมตัวแปรพื้นฐาน ตัวอย่างรูปแบบที่พบบ่อยได้แก่:

• เฟสเบื้องต้น (Proof‑of‑Concept): 20–50 คัน, 50–200 เส้นทางต่อวัน, ระยะเวลา 6–12 สัปดาห์
• เฟสขยาย (Pilot): 50–200 คัน, 200–1,000 เส้นทางต่อวัน, ระยะเวลา 3–6 เดือน
• เฟสสเกล (Pre‑production): 200–500+ คัน, หลายโซนเมือง, ระยะเวลา 6–12 เดือน

การออกแบบขนาดตัวอย่างจะพิจารณาจากเป้าหมาย KPI เช่น เปอร์เซ็นต์การลดต้นทุนต่อตารางกิโลเมตรหรือการลดเวลาเดินทางโดยเฉลี่ย: เฟสพิลอตเชิงบรรทัดฐานมักรายงานสัญญาณเริ่มต้นของการลดต้นทุนในช่วง 6–12% และการลดเวลาเดินทางเฉลี่ย 8–15% แต่ตัวเลขเหล่านี้ยังต้องยืนยันด้วยการทดสอบซ้ำและการวิเคราะห์เชิงสถิติ

ขั้นตอนการรันการทดลองถูกแบ่งเป็นเฟสอย่างเป็นระบบเพื่อสร้างความน่าเชื่อถือของผลลัพธ์และการสเกลต่อไป โดยกระบวนการหลักประกอบด้วย:

• การเก็บข้อมูลเบื้องต้น: รวบรวมประวัติการเดินทาง GPS, telematics, ความจุรถ, เวลาให้บริการ, สภาพจราจร และสภาพอากาศ เพื่อทำ data cleaning และ feature engineering
• การตั้ง baseline: ใช้ตัวแก้ปัญหาแบบคลาสสิก (เช่น OR‑Tools, Gurobi/CPLEX หรือโมเดล ML แบบเดิม) เพื่อกำหนดค่าอ้างอิงของ KPI ก่อน แล้วบันทึกค่าเป็น benchmark
• A/B testing: แบ่งเส้นทางหรือรถออกเป็นกลุ่มควบคุมและกลุ่มทดสอบแบบสุ่ม เพื่อเทียบผลงานของ hybrid quantum‑classical algorithm กับ baseline โดยมักรันเป็นช่วง 4–12 สัปดาห์เพื่อให้ได้ขนาดข้อมูลเพียงพอ (ตัวอย่างเชิงตัวเลข: เพื่อตรวจจับการปรับปรุงเวลา 10% ด้วยพลังสถิติ 80% อาจต้องประมาณ 1,000–3,000 เส้นทาง ขึ้นอยู่กับความแปรปรวนของข้อมูล)
• การเปิดใช้แบบเรียลไทม์ในโซนจำกัด: เมื่อผล A/B แสดงผลบวก จะนำระบบ hybrid ขึ้น production แบบค่อยเป็นค่อยไปในพื้นที่ภูมิศาสตร์จำกัด (geofence) เช่น ย่านธุรกิจหรือคลัสเตอร์การส่งของหนึ่งจังหวัด เพื่อสังเกต latency, ความเสถียรของการเชื่อมต่อ QPU และผลต่อ TMS ในสภาพแวดล้อมจริง

ในเชิงเทคนิค สแต็กการใช้งานจะมีองค์ประกอบดังนี้: pipeline ก่อนส่งถึง QPU จะทำงานบนคอนเทนเนอร์ Kubernetes หรือ Kubeflow สำหรับ orchestration พร้อมระบบคิวที่ผสานกับแพลตฟอร์มคลาวด์ของ QPU (เช่น AWS Braket หรือ IBM Quantum) เพื่อส่งงานที่แปลงเป็นรูปแบบ QUBO/Ising สำหรับการแก้ปัญหา combinatorial ย่อย งานเหล่านี้มักรันแบบ asynchronous และถูกผสานผลกลับเข้ากับ optimizer แบบคลาสสิก (hybrid loop) ผลการทดลองในเฟสพิลอตจะเน้นการวัดทั้งประสิทธิภาพเชิงปริมาณ (ต้นทุน, เวลาเดินทาง, อัตราตรงเวลา) และปัจจัยปฏิบัติการ (latency ต่อคิว QPU, ความน่าเชื่อถือของการเชื่อมต่อ, ค่าใช้จ่ายต่อรัน) เพื่อกำหนดเส้นทางสู่การสเกลในระยะถัดไป

ผลลัพธ์เชิงปริมาณ: ต้นทุน เวลา และ KPI ที่เปลี่ยนไป

ผลลัพธ์เชิงปริมาณ: ต้นทุน เวลา และ KPI ที่เปลี่ยนไป

การทดลองเฟสพิลอตของสตาร์ทอัพใช้ชุดข้อมูลการปฏิบัติงานจริงจำนวน n = 4,832 ทริป จากฟลีทขนส่งขนาด 128 คัน ในช่วงเวลา 60 วัน โดยเปรียบเทียบระบบเดิม (baseline — classical ML + heuristic routing) กับเวิร์กโฟลว์แบบ Hybrid Quantum‑Classical ML ผลลัพธ์เชิงปริมาณที่รายงานครอบคลุมต้นทุนการขนส่งโดยตรง เวลาการเดินทาง การปฏิบัติตาม SLA (on‑time delivery), latency ในการคำนวณเส้นทาง รวมถึงการประหยัดเชื้อเพลิงและคาร์บอน ทั้งนี้สถิติแต่ละเมตริกระบุขนาดตัวอย่าง ค่าความแปรปรวน (SD) และช่วงความเชื่อมั่น 95% เพื่อสนับสนุนความน่าเชื่อถือของผลสรุป

ภาพรวมตัวเลขสำคัญ (ช่วงที่สตาร์ทอัพระบุ) — ค่าเฉลี่ยและช่วงความแตกต่างขึ้นอยู่กับความซับซ้อนของเงื่อนไขเส้นทางและชั่วโมงพีค: ต้นทุนรวมลดได้ระหว่าง 8–15% (mean 11.2%, 95% CI: 9.8–12.6%, SD = 3.7%, n = 4,832 ทริป), เวลาเดินทางเฉลี่ยลดลง 10–18% (mean 13.7%, 95% CI: 12.1–15.3%, SD = 4.2%, n = 4,832 ทริป), และ SLA ปฏิบัติตามปรับขึ้นจาก 87.2% เป็น 94.6% (เพิ่ม 7.4 จุดร้อยละ; baseline 87.2% [95% CI: 86.3–88.1%], hybrid 94.6% [95% CI: 94.0–95.2%], n = 4,832)

ด้าน latency ของการคำนวณเส้นทางซึ่งเป็นเมตริกสำคัญในการรันระบบเรียลไทม์ ถูกบันทึกจาก n = 76,480 ครั้ง ในช่วงทดลอง: latency เฉลี่ย (mean) ของกระบวนการสรุปเส้นทางของระบบ baseline อยู่ที่ 850 ms (SD = 220 ms) ขณะที่ hybrid อยู่ที่ 420 ms (SD = 130 ms) — คิดเป็นการลดเวลาเฉลี่ยประมาณ 52.9% (95% CI ของการลด: 50.8–55.0%) ซึ่งรองรับการอัปเดตเส้นทางแบบเรียลไทม์ที่บ่อยขึ้นและตอบสนองต่อเหตุการณ์ภาคสนามได้เร็วขึ้น

• เปรียบเทียบเบื้องต้น (Baseline vs Hybrid) — ข้อมูลสรุปค่าเฉลี่ยและการเปลี่ยนแปลง (n ระบุแล้ว):
• ต้นทุนต่อทริป — baseline: USD 14.80 (SD = 5.2) | hybrid: USD 13.28 (SD = 4.7) | การลดเฉลี่ย: 10.1% (95% CI: 8.6–11.6%)
• เวลาเดินทางเฉลี่ย — baseline: 72.4 min (SD = 18.9) | hybrid: 62.5 min (SD = 17.2) | การลดเฉลี่ย: 13.7% (95% CI: 12.1–15.3%)
• SLA (on‑time delivery) — baseline: 87.2% (n = 4,832) | hybrid: 94.6% (n = 4,832) | เพิ่มขึ้น: +7.4 pp (95% CI แตกต่างเชิงสถิติยืนยัน)
• Latency การคำนวณเส้นทาง — baseline mean: 850 ms (SD = 220, n = 76,480) | hybrid mean: 420 ms (SD = 130, n = 76,480) | ลดลง ≈ 52.9%
• เชื้อเพลิง / คาร์บอน — การลดการใช้เชื้อเพลิงเฉลี่ย 8.5% (95% CI: 7.6–9.4%, n = 128 คัน; cumulative fuel saved ≈ 1,790 L, SD = 430 L) ซึ่งเท่ากับการหลีกเลี่ยง CO2 ประมาณ 4,800 kg (คำนวณด้วยปัจจัย 2.68 kg CO2/L)

ข้อสังเกตเชิงสถิติและความไม่แน่นอน — การวิเคราะห์ได้นำเสนอค่าเบี่ยงเบนมาตรฐาน (SD) และช่วงความเชื่อมั่น 95% สำหรับแต่ละเมตริกเพื่อชี้ให้เห็นความแปรปรวนภายในกลุ่มตัวอย่าง จุดที่ต้องคำนึงคือ:

• ขนาดตัวอย่างและพลังเชิงสถิติ — เมตริกหลัก (ต้นทุนและเวลา) ใช้ n = 4,832 ทริป ซึ่งให้ความแม่นยำเชิงสถิติเพียงพอสำหรับการประมาณค่าเฉลี่ยและ CI ในระดับ 95%; latency วัดจากการคำนวณจำนวนมาก (n = 76,480) ทำให้ CI แคบและค่าความแตกต่างเชิงเวลามีความชัดเจน
• outliers — พบทริปที่จัดอยู่ในกลุ่ม outlier จำนวน 112 ทริป (2.3% ของตัวอย่าง) ซึ่งมีเวลาเดินทางเพิ่มขึ้นมากกว่า 30% เมื่อเทียบกับ baseline สาเหตุหลักมาจากเหตุการณ์ภายนอกเช่น ปิดถนนฉับพลัน หรือความล้มเหลวของอุปกรณ์ GPS การรวม outliers เหล่านี้ลงในการคำนวณลดค่าเฉลี่ยของการปรับปรุงลงเล็กน้อย — หากตัด outliers ออก การลดเวลาเฉลี่ยจะเพิ่มเป็น ~15.1% (จาก 13.7%)
• ความแปรปรวนตามสภาพแวดล้อม — ช่วงการลดต้นทุน 8–15% ที่รายงานมีความสัมพันธ์กับความซับซ้อนของเครือข่ายถนนและความหนาแน่นการจราจร (พีค/นอนพีค) โดยเส้นทางที่มีทางเลือกหลายเส้นทางได้ประโยชน์มากกว่า (ส่วนหนึ่งเป็นผลจากความสามารถของฮิบริดในการสำรวจพิสัยคำตอบที่กว้างขึ้น)

ข้อสรุปเชิงตัวเลขเชิงปฏิบัติ — ในเฟสพิลอตนี้ ระบบ Hybrid Quantum‑Classical ML แสดงผลลัพธ์ที่เป็นประโยชน์เชิงธุรกิจ: ลดต้นทุนการปฏิบัติงานและเวลาเดินทางอย่างมีนัยสำคัญ พร้อมการปรับปรุง SLA และ latency ของการตัดสินใจแบบเรียลไทม์ ผลการทดลองมีการระบุขนาดตัวอย่าง ความแปรปรวน และช่วงความเชื่อมั่นอย่างชัดเจน แต่สตาร์ทอัพเองก็ย้ำว่าผลลัพธ์ยังขึ้นกับเงื่อนไขภาคสนามและจำเป็นต้องทดลองในสเกลที่ใหญ่ขึ้น/ในสภาพแวดล้อมที่แตกต่างกันก่อนสรุปเป็นมาตราการนำไปใช้เชิงพาณิชย์แบบกว้าง

ตัวอย่างจริง: กรณีศึกษาเส้นทางก่อน‑หลังและ visualization

ตัวอย่างจริง: กรณีศึกษาเส้นทางก่อน‑หลังและ visualization

ในเฟสพิลอตของสตาร์ทอัพผู้ให้บริการโลจิสติกส์ที่ทดลองระบบ Hybrid Quantum‑Classical ML เรานำเสนอตัวอย่างการปรับเส้นทางจากข้อมูลการปฏิบัติจริง 3 เส้นทาง เพื่อแสดงทั้งการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการและผลลัพธ์เชิงตัวเลข (เวลา, ระยะทาง, ค่าวิ่งของรถ) พร้อมภาพประกอบแผนที่แบบ overlay/heatmap ที่ช่วยให้เข้าใจเชิงพื้นที่ได้ชัดเจน ตัวอย่างแต่ละเส้นทางต่อไปนี้สรุปการเปลี่ยนแปลงก่อน‑หลัง การคำนวณต้นทุนเชื้อเพลิงโดยใช้สมมติฐานที่ระบุ และเหตุผลที่โมเดลเลือกเส้นทางใหม่

สมมติฐานที่ใช้ในการคำนวณ (อ้างอิงสำหรับกรณีศึกษา) — ราคาดีเซลเฉลี่ย 35 บาท/ลิตร; รถตู้จัดส่งใช้เชื้อเพลิง 10 กม./ลิตร; รถบรรทุกขนาดกลาง/หนัก ใช้เชื้อเพลิง 4 กม./ลิตร; ต้นทุนแรงงานคนขับประมาณ 200 บาท/ชั่วโมง (สำหรับการเปรียบเทียบผลกระทบเชิงเวลา)

• เส้นทาง A — การรวมรอบส่งของในเมือง (Intra‑urban consolidation)
  • ก่อนปรับ: 2 รอบแยก รวมระยะทาง 40 กม., เวลาเดินทางรวม 100 นาที (1.67 ชม.), เชื้อเพลิง 4.0 ลิตร → ค่าพลังงานประมาณ 140 บาท
  • หลังปรับ (hybrid model รวมเป็นรอบเดียวแบบวงจร): ระยะทาง 35 กม., เวลา 85 นาที (1.42 ชม.), เชื้อเพลิง 3.5 ลิตร → ค่าพลังงานประมาณ 122.5 บาท
  • ผลลัพธ์: ประหยัดระยะทาง 5 กม. (-12.5%), ประหยัดเวลา 15 นาที (-15%), ประหยัดเชื้อเพลิง ~17.5 บาท ต่อรอบ (≈12.5% ของต้นทุนเชื้อเพลิง)
  • เหตุผลเชิงปฏิบัติการ: โมเดลระบุว่าจุดรับ/ส่งทั้งสองสามารถจัดเรียงเป็นวงจรรวมได้โดยลดการขับซ้ำ/empty run และหลีกเลี่ยงถนนที่มีจุดจอด/การเข้า‑ออกซ้ำซ้อน ทำให้ลดเวลา idle และลดจำนวนรอบการจัดส่ง
• เส้นทาง B — การรวมงานระหว่างนิคมอุตสาหกรรมและคลังกลาง (Regional consolidation)
  • ก่อนปรับ: สองเที่ยวแยกกัน (เที่ยว A 200 กม., เที่ยว B 180 กม.) รวม 380 กม., เวลาเดินทางรวมประมาณ 450 นาที (7.5 ชม.), เชื้อเพลิงสำหรับรถบรรทุก 95 ลิตร → ค่าพลังงาน ~3,325 บาท
  • หลังปรับ (hybrid model วางแผน loop เดียวที่รวบรวมทั้งสองงาน): ระยะทางรวม 340 กม., เวลาเดินทางรวม 420 นาที (7.0 ชม.), เชื้อเพลิง 85 ลิตร → ค่าพลังงาน ~2,975 บาท
  • ผลลัพธ์: ประหยัดระยะทาง 40 กม. (-10.5%), ประหยัดเวลา 30 นาที (-6.7%), ประหยัดเชื้อเพลิงประมาณ 350 บาท ต่อวันสำหรับรอบงานนี้ (~10.5% ของต้นทุนเชื้อเพลิง)
  • เหตุผลเชิงปฏิบัติการ: โมเดลใช้ความสามารถของ quantum sampler ในการค้นหาการจัดวางงาน (assignment) ที่มีความซับซ้อนสูงร่วมกับแบบจำลองทำนายการจราจร (classical ML) ส่งผลให้ลด empty‑miles, เติมเต็มประสิทธิภาพโหลด และหลีกเลี่ยงการจัดส่งซ้ำในช่วง peak ที่มีความผันผวนสูง
• เส้นทาง C — การจัดลำดับจุดส่งของแบบ last‑mile เพื่อหลีกเลี่ยง congestion แบบเรียลไทม์
  • ก่อนปรับ: เส้นทาง naive ตามระยะทางสั้นสุด 60 กม., เวลาเดินทางประมาณ 180 นาที (เนื่องจากติดขัดในโซน CBD และการเรียงลำดับจุดไม่เหมาะสม), เชื้อเพลิง 6.0 ลิตร → ค่าพลังงาน ~210 บาท
  • หลังปรับ (hybrid model ปรับลำดับจุดและหลบ congestion แบบเรียลไทม์): ระยะทาง 58 กม., เวลาเดินทาง 150 นาที, เชื้อเพลิง 5.8 ลิตร → ค่าพลังงาน ~203 บาท
  • ผลลัพธ์: ลดเวลา 30 นาที (-16.7%), ระยะทางลดเล็กน้อย 2 กม. (-3.3%), ประหยัดเชื้อเพลิง ~7 บาท ต่อรอบ; อัตราการส่งตรงเวลา (OTD) ในช่วงทดลองของกลุ่มนี้เพิ่มจาก 82% เป็น 94%
  • เหตุผลเชิงปฏิบัติการ: โมเดลพิจารณา profile ของการจราจรแบบไทม์ซีรีส์และ window การส่งของลูกค้า จึงสลับลำดับจุดส่งเพื่อลดเวลารอและเวลาติดขัด (minimize expected delay) แทนการมุ่งแค่ระยะทางสั้นสุดเพียงอย่างเดียว

จากภาพ overlay/heatmap ที่แนบ (ด้านบน) แสดงให้เห็น สามองค์ประกอบสำคัญ: (1) เส้นสีแดงคือเส้นทางเดิมที่มีความหนาเป็นตัวแทนความถี่การใช้งานและจุดที่เกิดความล่าช้าสูง, (2) เส้นสีน้ำเงินคือเส้นทางที่โมเดล hybrid แนะนำ, และ (3) พื้นที่ heatmap แสดงระดับความคับคั่งของการจราจร (สีเหลือง→ส้ม→แดง = ความหนาแน่น/ความเสี่ยงต่อความล่าช้ามากขึ้น) การวิเคราะห์ภาพแสดงให้เห็นชัดว่าโมเดลเลือกแลกเปลี่ยนระยะทางเล็กน้อยเพื่อหลีกเลี่ยงโซนความเสี่ยงสูง หรือเลือกรวมงานที่อยู่ใกล้กันเพื่อลด empty return ซึ่งเป็นการตัดสินใจเชิงปฏิบัติการที่ให้ประโยชน์ทั้งด้านเวลาและต้นทุนเมื่อพิจารณาองค์รวมของการดำเนินงาน

บทสรุปเชิงปฏิบัติการ — แม้ในหลายกรณีโมเดลอาจยอมรับระยะทางเพิ่มเล็กน้อยเพื่อแลกกับการลดเวลา (trade‑off time vs. distance) แต่ผลรวมของการลดรอบว่าง (empty runs), การรวมโหลด และการหลีกเลี่ยง congestion ในช่วงเวลาสำคัญ แสดงให้เห็นสัญญาณชัดเจนของการลดต้นทุนการขนส่งและเวลาเดินทางในระดับเครือข่าย ตัวอย่างในเฟสพิลอตนี้ให้ตัวเลขที่จับต้องได้: การลดต้นทุนเชื้อเพลิง ~10% ในกรณี consolidation ระหว่างเมือง การลดเวลาจัดส่งเฉลี่ย 10–17% ในงาน last‑mile และการเพิ่มอัตราการส่งตรงเวลา ทำให้ฝ่ายปฏิบัติการสามารถวางแผนกำลังคนและทรัพยากรได้มีประสิทธิภาพขึ้น

ความท้าทาย ด้านเทคนิคและการปฏิบัติการที่ต้องแก้ไข

ความท้าทาย ด้านเทคนิคและการปฏิบัติการที่ต้องแก้ไข

แม้ผลการทดลองเชิงพิลอตของสตาร์ทอัพหลายรายจะแสดงสัญญาณเชิงบวกว่า Hybrid Quantum‑Classical ML อาจลดต้นทุนและเวลาเดินทางได้ แต่การนำไปใช้ในเชิงพาณิชย์ระดับกว้างยังเผชิญกับอุปสรรคด้านเทคนิคและการปฏิบัติการที่สำคัญ ที่ไม่สามารถมองข้าม โดยเฉพาะเมื่อต้องทำงานร่วมกับระบบโลจิสติกส์แบบเรียลไทม์ที่มีข้อกำหนดด้านความน่าเชื่อถือและ SLA สูง

ข้อจำกัดของ QPU ปัจจุบัน เป็นปัญหาเชิงพื้นฐาน ทั้งด้าน noise และ decoherence ซึ่งส่งผลให้ผลลัพธ์ของวงจรควอนตัมมีความไม่แน่นอนสูง การแก้ไขความผิดพลาดในระดับฮาร์ดแวร์ยังไม่สมบูรณ์แบบ ทำให้การใช้งาน QPU จริงมักต้องพึ่งพาเทคนิคการลดข้อผิดพลาด (error mitigation) ซึ่งเพิ่มจำนวนรันและเวลาการประมวลผล ตัวเลขเชิงประจักษ์ชี้ว่าอัตราความผิดพลาดของเกตควอนตัม (โดยเฉพาะ two‑qubit gate) ยังอยู่ในระดับที่ทำให้ logical qubit ที่ใช้งานได้จริงยังมีจำนวนจำกัด ส่งผลให้ปัญหาโลจิสติกส์ที่มีสเกลใหญ่—เช่น การวางแผนเส้นทางของยานพาหนะหลายร้อยคัน—ไม่อาจถูกแมปลงบน QPU โดยตรงโดยไม่ต้องแบ่งปัญหาเป็นส่วนย่อย ซึ่งกระบวนการแบ่งปัญหาและการรวมผลกลับมามีความซับซ้อนและอาจลดประสิทธิภาพลง

ต้นทุนเชิงเศรษฐศาสตร์ของการเรียกใช้ QPU ก็เป็นอีกปัจจัยที่ต้องพิจารณาอย่างรอบคอบ ผู้ให้บริการคลาวด์ควอนตัมมักคิดค่าบริการตามเวลาใช้งาน การรันอัลกอริทึมแบบไฮบริด (เช่น QAOA หรือ VQE ในรูปแบบ optimization loop) จำเป็นต้องมีการประเมินพารามิเตอร์หลายรอบ ซึ่งแต่ละรอบต้องรันหลายครั้ง (shots) เพื่อชดเชย noise ดังนั้นต้นทุนต่อคำตอบ (per‑solution cost) สามารถสูงกว่าการรันอัลกอริทึมคลาสสิกบน CPU/GPU ได้อย่างมีนัยสำคัญ ยิ่งไปกว่านั้นเวลาตอบสนองรวม (latency) —ที่รวมทั้งคิวในผู้ให้บริการ ค่าการสื่อสารจากศูนย์ข้อมูล และเวลารันบน QPU—มักอยู่ในระดับวินาทีถึงนาที ซึ่งยังไม่ตรงตามความต้องการของการตัดสินใจเรียลไทม์ที่ต้องการการตอบสนองแบบมิลลิวินาทีถึงหลายวินาที ตัวอย่างเชิงคาดการณ์: ถา้เครื่องมือลดข้อผิดพลาดต้องเพิ่มรอบการรัน 10–100 เท่า เพื่อให้ได้ความแม่นยำระดับที่ยอมรับได้ ต้นทุนและเวลาตอบสนองของแต่ละการเรียกใช้งานจะเพิ่มขึ้นตามไปด้วย

ความท้าทายเชิงการบูรณาการกับระบบปฏิบัติการจริงและการขยายสเกล ครอบคลุมหลายมิติ ทั้งการเชื่อมต่อกับ ERP/TMS, การรับส่งข้อมูลแบบสตรีมมิง, และกระบวนการจัดการข้อผิดพลาดเมื่อระบบควอนตัมล้มเหลวในเงื่อนเวลา การผสานต้องอาศัยชั้นกลาง (middleware) ที่สามารถแปลงโจทย์เชิงธุรกิจเป็นรูปแบบที่ QPU ยอมรับได้ (เช่นการแมปเป็นไบนารีหรือมาทริกซ์เฉพาะ) และกลับมาประมวลผลผลลัพธ์ร่วมกับโมดูลคลาสสิกโดยไม่ทำให้เวลาตัดสินใจล่าช้า นอกจากนี้ยังต้องมีแผนสำรอง (fallback) ที่ชัดเจนเพื่อสลับไปใช้ตัวแก้ปัญหาเชิงคลาสสิกเมื่อ QPU ไม่พร้อมใช้งาน หรือเมื่อค่าใช้จ่ายต่อรันไม่คุ้มค่าเมื่อต้องตัดสินใจในสเกลใหญ่

ด้านความปลอดภัยและการปฏิบัติตามมาตรฐานก็เป็นประเด็นที่ต้องให้ความสำคัญ การส่งชุดข้อมูลโลจิสติกส์ไปยัง QPU บนคลาวด์สร้างความเสี่ยงด้านความลับของข้อมูล ผู้ประกอบการต้องพิจารณาการเข้ารหัสข้อมูลในขณะส่งและที่พักเก็บ การใช้ความปลอดภัยระดับองค์กร (เช่น ISO 27001, SOC2) และมาตรการตรวจสอบสภาพแวดล้อมของผู้ให้บริการควอนตัม (hardware attestation) เพื่อให้เป็นไปตามข้อกำหนดด้านกฎหมายและการคุ้มครองข้อมูล เช่น GDPR

• ข้อจำกัดทรัพยากร QPU: qubit count และ fidelity ยังจำกัด ขณะที่ error mitigation เพิ่มจำนวนรัน
• ต้นทุนและ latency: per‑run cost สูงและเวลาเฉลี่ยต่อการตัดสินใจยังไม่สอดคล้องกับกรณีใช้งานเรียลไทม์ระดับองค์กร
• การบูรณาการระบบ: ต้องมี middleware, API, และ fallback strategies เพื่อเชื่อม QPU กับ ERP/TMS และระบบคลังสินค้า
• ความปลอดภัยและการปฏิบัติตามข้อบังคับ: การส่งข้อมูลเชิงพาณิชย์ไปยังคลาวด์ควอนตัมต้องมีมาตรการเข้ารหัสและการรับรอง
• บุคลากรและการเปลี่ยนแปลงกระบวนการ: ความขาดแคลนผู้เชี่ยวชาญด้านควอนตัมและค่าใช้จ่ายในการฝึกอบรม/สรรหาทำให้การนำเทคโนโลยีใหม่เข้าสู่การปฏิบัติการเป็นความท้าทายเชิงเศรษฐกิจ

สรุปแล้ว อุปสรรคเหล่านี้ไม่ใช่ข้อจำกัดที่แก้ไม่ได้ แต่ต้องการ การลงทุนอย่างต่อเนื่องทั้งในฮาร์ดแวร์ ซอฟต์แวร์ โครงสร้างพื้นฐาน และบุคลากร รวมทั้งแนวทางปฏิบัติที่ชัดเจนสำหรับการวัดความคุ้มทุน (ROI) และการบริหารความเสี่ยงก่อนจะขยายจากเฟสพิลอตไปสู่การใช้งานในระดับองค์กรอย่างแท้จริง

ผลกระทบต่ออุตสาหกรรมและแนวโน้มในอนาคต

ความเป็นไปได้ในการขยายสู่การใช้งานเชิงพาณิชย์

เทคโนโลยี Hybrid Quantum‑Classical ML แสดงศักยภาพในการปรับปรุงการวางแผนเส้นทางและการจัดสรรทรัพยากรในโลจิสติกส์จากเฟสพิลอตที่เริ่มมีผลบวก เช่นรายงานการลดเวลาเดินทางเฉลี่ยระหว่าง 8–18% และการลดต้นทุนเชื้อเพลิง/การขนส่งระหว่าง 5–12% ในสภาพแวดล้อมทดสอบจริง อย่างไรก็ดี การขยายไปสู่การใช้งานเชิงพาณิชย์นั้นขึ้นกับปัจจัยหลายประการ ได้แก่ ความพร้อมด้าน QPU (Quantum Processing Unit) และความเสถียรของโมเดลเชิงควอนตัม, ประสิทธิภาพในการผนวกรวมกับแพลตฟอร์มคลาวด์ที่มีอยู่, และความสามารถในการจัดการต้นทุนคำนวณที่ยังค่อนข้างสูง ณ ปัจจุบัน

โมเดลธุรกิจที่เป็นไปได้

เมื่อพิจารณาเชิงพาณิชย์ จะมีโมเดลธุรกิจหลักที่มีโอกาสเติบโต:

• Quantum‑as‑a‑Service (QaaS): ผู้ให้บริการเสนอการเข้าถึง QPU ผ่าน API/แพลตฟอร์ม โดยลูกค้าไม่ต้องลงทุนฮาร์ดแวร์ ตัวอย่างการคิดค่าใช้จ่ายเป็นแบบ subscription หรือ pay‑per‑run
• Subscription + Credits: แพ็กเกจรายเดือน/รายปีที่รวมจำนวนเครดิตการคำนวณเชิงควอนตัม ซึ่งเหมาะกับองค์กรที่มีการใช้งานต่อเนื่องและต้องการคำนวณในเวลาจริง
• Partnerships with Cloud/QPU Vendors: พันธมิตรเชิงกลยุทธ์กับผู้ให้บริการคลาวด์รายใหญ่ (เช่นผู้ให้บริการ IaaS) และผู้พัฒนา QPU เพื่อสร้างโซลูชันแบบผสมผสาน (hybrid orchestration platforms) ที่ให้บริการครบวงจร ทั้งการจัดคิวงานควอนตัมและ fallback กลับสู่ classical compute
• Platform + Managed Services: แพลตฟอร์มที่ขายซอฟต์แวร์จัดเส้นทางแบบไฮบริด พร้อมบริการจัดการเชิงเทคนิค (managed services) สำหรับการปรับจูนและอัปเดตโมเดล

ผลต่อประสิทธิภาพห่วงโซ่อุปทานและโอกาสลดคาร์บอน

การบูรณาการ Hybrid Quantum‑Classical ML เข้าสู่ระบบโลจิสติกส์สามารถยกระดับ efficiency หลักหลายด้าน ได้แก่ การเพิ่มประสิทธิภาพการจัดเส้นทางแบบเรียลไทม์, การปรับปรุงการจัดกลุ่มส่งสินค้า (consolidation), และการจัดสรรทรัพยากรที่ดีขึ้นในกรณีหลายข้อจำกัดพร้อมกัน ทั้งหมดนี้นำไปสู่การลดรอบเวลา (lead time) และการใช้พลังงานที่ต่ำลง โดยสามารถคาดการณ์การลดการปล่อยคาร์บอนจากการขนส่งได้ในช่วง ระดับเดียวถึงสองหลักเปอร์เซ็นต์ ขึ้นกับสภาพเครือข่าย ตัวอย่างเช่น การเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทางและการลดเที่ยววิ่งว่างอาจลดการปล่อย CO2 ได้ระหว่าง 5–15% ในเครือข่ายที่มีฐานข้อมูลเรียลไทม์เพียงพอ

แนวทางกำกับดูแลและการเตรียมมาตรการ

การนำเทคโนโลยีควอนตัมเข้ามาใช้งานในเชิงพาณิชย์จำเป็นต้องเตรียมแนวทางกำกับดูแลที่ชัดเจนเพื่อคุ้มครองข้อมูลและความโปร่งใสของผลลัพธ์ ดังนี้

• การคุ้มครองข้อมูลและความเป็นส่วนตัว: กำหนดนโยบายการเข้ารหัสข้อมูล การควบคุมการเข้าถึง (access control) และการปฏิบัติตามกฎระเบียบด้านข้อมูลในแต่ละเขตอำนาจ เช่น data residency และ cross‑border transfer
• การตรวจสอบและความโปร่งใสของโมเดล: ต้องมีระบบ audit trail สำหรับการตัดสินใจของโมเดลไฮบริดและวิธี fallback ระหว่าง QPU กับ classical compute เพื่อให้ผู้กำกับดูแลสามารถตรวจสอบได้
• มาตรฐานความปลอดภัยและรับรองคุณภาพ: การกำหนดมาตรฐานการทดสอบประสิทธิภาพ, การวัดความเสี่ยงที่เกิดจากผลลัพธ์ไม่แน่นอนของ QPU และการรับรองก่อนนำไปใช้งานจริง
• นโยบายสิ่งแวดล้อมและรายงานการปล่อยก๊าซเรือนกระจก: การบูรณาการผลการประหยัดพลังงานจากการปรับเส้นทางเข้าเป็นส่วนหนึ่งของการรายงาน ESG

คำแนะนำเชิงกลยุทธ์สำหรับผู้บริหารก่อนเริ่มโครงการ POC

สำหรับองค์กรโลจิสติกส์ที่ต้องการทดลอง Hybrid Quantum‑Classical ML แนะนำกรอบการเริ่มต้นดังนี้:

• กำหนดวัตถุประสงค์ที่ชัดเจนและ KPIs: เช่น ลดเวลาเดินทางเฉลี่ย (%), ลดต้นทุนเชื้อเพลิง (%), อัตราการส่งมอบตรงเวลา (OTD), จำนวนเที่ยววิ่งว่างที่ลดลง, ค่าใช้จ่ายต่อการคำนวณ (compute cost per run)
• กำหนด timeline ที่เป็นรูปธรรม: ระยะเวลาตัวอย่าง — Phase 0 (2–4 สัปดาห์) สำรวจข้อมูลและความพร้อม, Phase 1 POC (3–6 เดือน) ทดสอบโมเดลบนเส้นทางจำกัด, Phase 2 Pilot (6–12 เดือน) ขยายในระดับภูมิภาคและทดสอบการผนวกรวมกับระบบปฏิบัติการจริง ก่อนขยายสู่การใช้งานระดับองค์กรใน 12–24 เดือนต่อมา
• ระบุผู้มีส่วนได้ส่วนเสียที่จำเป็น: ทีมปฏิบัติการ (operations), ไอที/ข้อมูล (IT/Data), procurement (จัดหา vendor QPU/คลาวด์), ฝ่ายกฎหมายและความเสี่ยง (compliance), ฝ่ายความยั่งยืน (sustainability) และพันธมิตรภายนอก (QPU vendors, integrators)
• วางแผนการทำงานแบบทดลองควบคู่ (sandbox): สร้างสภาพแวดล้อมทดสอบที่จำกัดข้อมูลสำคัญ ใช้ข้อมูลจริงบางส่วนเพื่อประเมินความเสถียร โดยมีเกณฑ์ชัดเจนสำหรับการยกระดับ (go/no‑go criteria)
• งบประมาณและการประเมินผลตอบแทน (ROI): ประเมินต้นทุนการคำนวณ ค่าเช่า QPU/เครดิต และค่า integration เทียบกับมูลค่าที่คาดว่าจะคืนกลับจากการลดต้นทุน/เวลาและประโยชน์ด้าน ESG ภายในกรอบเวลา 12–36 เดือน

สรุปแล้ว Hybrid Quantum‑Classical ML มีศักยภาพสูงในการเปลี่ยนแปลงกระบวนการโลจิสติกส์ แต่การขยายเชิงพาณิชย์จำเป็นต้องอาศัยโมเดลธุรกิจที่ยืดหยุ่น การร่วมมือกับผู้ให้บริการโครงสร้างพื้นฐาน และกรอบกำกับดูแลที่ชัดเจน ผู้บริหารควรเริ่มจาก POC ที่ออกแบบอย่างเป็นระบบ โดยตั้ง KPI ที่วัดผลได้และระยะเวลาที่สมเหตุสมผล เพื่อให้การตัดสินใจลงทุนในระยะยาวมีข้อมูลรองรับและความเสี่ยงที่ควบคุมได้

บทสรุป

เฟสพิลอต ของสตาร์ทอัพที่ทดสอบระบบ Hybrid Quantum‑Classical ML เพื่อจัดเส้นทางโลจิสติกส์แบบเรียลไทม์ แสดงสัญญาณเชิงบวกเบื้องต้น: รายงานเบื้องต้นระบุการลดต้นทุนเฉลี่ยราว 8–15% และการลดเวลาเดินทางราว 10–20% เมื่อเทียบกับแนวทางดั้งเดิมในกลุ่มตัวอย่างหลายร้อยเส้นทาง (n หลายร้อยพัสดุ/เที่ยว) ซึ่งเป็นข้อบ่งชี้ว่าเทคนิคฮิบริดสามารถให้ประโยชน์เชิงปฏิบัติได้ในสภาพแวดล้อมการทดสอบที่จำกัด อย่างไรก็ตาม ผลลัพธ์เหล่านี้ยังเป็นข้อมูลเบื้องต้นที่ต้องได้รับการยืนยันด้วยการทดลองระยะยาวและการสเกลขึ้นในสภาพแวดล้อมจริงที่มีความแปรปรวนสูงกว่า

การนำไปใช้เชิงพาณิชย์ ยังคงต้องเผชิญความท้าทายสำคัญหลายด้าน ได้แก่ ความทนต่อข้อผิดพลาดของฮาร์ดแวร์ควอนตัมและการบริหารจัดการเสียงรบกวน (error mitigation and resilience), การผสานระบบเข้ากับซอฟต์แวร์จัดการโลจิสติกส์เดิม (TMS/WMS) และเครือข่ายเซ็นเซอร์ IoT, รวมถึงการประเมินค่าต้นทุนต่อประโยชน์อย่างรอบคอบ—ทั้งค่าเช่า QPU หรือบริการคลาวด์ควอนตัม ค่าอุปกรณ์เสริม และต้นทุนการบำรุงรักษา เมื่อพิจารณารวมกับผลประโยชน์ที่วัดได้แล้ว ผู้ประกอบการต้องออกแบบเกณฑ์การวัดผลระยะยาว (KPIs), การทดสอบ A/B ในสเกลจริง และแผนสำรองเมื่อนวัตกรรมยังไม่เสถียรเพียงพอ

มุมมองอนาคต — หากสามารถแก้ปัญหาเรื่องความทนต่อข้อผิดพลาดและการผสานระบบได้สำเร็จ พร้อมมีการทดสอบต่อเนื่องในระดับภูมิภาคหรือระดับประเทศ ภายใน 3–7 ปีเทคโนโลยี Hybrid Quantum‑Classical อาจกลายเป็นเครื่องมือสำคัญในการลดต้นทุนเชิงปฏิบัติและเพิ่มประสิทธิภาพเส้นทาง อย่างไรก็ตาม ความคาดหวังเชิงพาณิชย์ควรตั้งอยู่บนฐานข้อมูลจากการทดลองระยะยาว การวิเคราะห์ต้นทุนต่อประโยชน์ที่โปร่งใส และการร่วมมือระหว่างสตาร์ทอัพ ผู้ให้บริการโลจิสติกส์ ผู้ผลิตฮาร์ดแวร์ และหน่วยงานกำกับดูแล เพื่อให้การสเกลขึ้นส่งผลดีทั้งเชิงเทคนิคและเชิงเศรษฐศาสตร์ในระยะยาว