サプライチェーンにおけるAIとは

最近、生成AIなどのさらなる進歩やチャットボットなどのツールが登場し、システムがサプライチェーン管理にどれほど有益であるかが示されたため、このテクノロジーは人気を博しています。一方、新型コロナウイルス感染症のパンデミックは、グローバル・サプライチェーンがいかに脆弱であるか、そしてより優れた管理ツールが必要である理由を示しました。

AIのサブセットは機械学習（ML）です。これは、組み込みの命令でプログラムされるのではなく、システムがデータ・セットを取り込んでそこからプロセスを学習するプロセスです。MLは、従来のソフトウェアの機能をはるかに超えることができます。顧客の需要を予測し、パターンを発見し、市場を予測し、音声と文字テキストを解釈し、サプライチェーンのワークフローを最適化できるさまざまな要因を分析することができます。かつてないほど多くのユースケースが出現しています。

AIを採用することは重要ですが、サプライチェーンに新しいシステムを導入する前に、AIによってもたらされるすべての利点と課題を理解することも不可欠です。メーカーや物流プロバイダーは、サプライチェーンをAIシステム用に準備するために必要な手順を実行する必要があり、この規模の最適化には時間とリソースがかかることを理解する必要があります。

AIを活用したサプライチェーン・システムは、企業がルートを最適化し、ワークフローを合理化し、調達を改善し、不足を最小限に抑え、タスクをエンドツーエンドで自動化するのに役立ちます。

サプライチェーンは、特に、商品をタイムリーかつ組織的に出荷するためにパートナーに依存することが多い商品メーカーにとっては複雑になることがあります。AIは、従来の非AIシステムとは異なり、パターンや関係を見つける能力により、サプライチェーンのすべての部分のバランスを保つことができます。これらのパターンは、倉庫から貨物船、配送センターに至るまでの物流ネットワークを最適化するのに役立ちます。

現代のサプライチェーンは広範囲に及ぶため、不必要な混乱を避けるために徹底した監視が必要です。AIシステムは、需要計画、または顧客の需要に基づいて生産や倉庫の容量を予測するなどの支援を提供できます。サプライチェーン全体に導入されたモノのインターネット（IoT）デバイスから収集された広範なデータ・セットからインサイトを得るためにAIを使用している企業もあります。

AIは、在庫レベルや市場動向を追跡するためのサプライチェーン運用にも使用できます。在庫管理においては、AIはサプライチェーンの可視性を高め、物理的な商品の文書化を自動化し、商品の所有権が変わるたびにデータをインテリジェントに入力できます。

これはメーカーの透明性を高め、サプライチェーンのすべての利害関係者に貴重なデータを提供します。AIによるサプライチェーンの透明性の向上により、比類のない時間とコストの節約が実現します。また、これまで時間と費用がかかっていた倫理基準や持続可能性基準を企業が満たすのにも役立ちます。

AIを活用したサプライチェーンは、サプライチェーンのレジリエンスを高め、メーカーの基盤を強化する上で多くの潜在的なメリットをもたらします。

AIは複雑な行動を学習して理解し、在庫の追跡などの反復的なタスクを学習して、それらを迅速かつ正確に完了することができます。AIソリューションは、非効率性を特定し、ボトルネックを軽減することで、全体的な運用コストを削減できます。

AIは、履歴データとリアルタイムのデータを使用してリアルタイムの意思決定を行い、多くの場合、会話形式で回答します。AIはデータを処理し、問題の根本を分析し、その瞬間に解決策を提案します。

AIテクノロジーの利点の1つは、行動やパターンを見分けることができることです。そうすることで、製造業者や倉庫のオペレーターは、大きなミスを犯す前に、従業員のミスや製品の欠陥などの欠陥を見つけるためのアルゴリズムをトレーニングすることができます。さらに、AIはERPフレームワークの合理化に役立ち、直接組み込むこともできます。

前述したように、AIは在庫情報を広範に活用することで需要の予測に役立ちます。これにより、メーカーやサプライチェーン管理者は、製品に対する顧客の関心度を測定し、顧客の需要が上昇しているか低下しているかを判断し、それに応じて調整することができます。これは、メーカーの意思決定プロセスを支援し、需要予測の精度を向上させるのに役立ちます。

AI、特にMLモデルは、入ってくる資材の量を評価してサービス・レベルを向上させることができるため、倉庫をより効率的にレイアウトするのに役立ちます。AIシステムは、機械や作業員の最適なルートを計画することもでき、倉庫管理全体の強みになります。

AIが提供する予測分析を利用することで、企業はサプライチェーンをより持続可能で、環境に優しいものにすることができます。メーカーはAIとMLモデルを使用して、トラックの積載量を最適化し、最も効率的な配送ルートを予測し、市場での無駄を削減できます。

サプライチェーン・マネージャーは、常に自社の業務をより深く理解しようとしています。AIを活用したシミュレーションにより、洞察を得るだけでなく、理解し、改善する方法を見つけることもできます。AIはデジタルツインと連携して、潜在的なサプライチェーンの混乱を可視化し、2Dビジュアル・モデルを通じて、不必要なダウンタイムを生み出す可能性のある外部プロセスを視覚化できます。

AIの実装は複雑な場合があり、企業はこの新しいテクノロジーの導入における課題とリスクを理解する必要があります。

企業が新しい技術を導入するときはいつでも、どのようなレベルであれ、その技術に接する個人を訓練する必要があります。そのため、ダウンタイムが発生する可能性が高く、中断を最小限に抑えるために、それに応じて準備とスケジュールを立てることが最善です。サプライチェーンのすべての専門家は、潜在的なダウンタイムを認識し、発生する可能性があることをパートナーに伝える必要があります。

AIを導入する際には、コストに関する考慮事項がいくつかあります。システムを実行するためのソフトウェアのコストに加えて、機械学習モデルも考慮すべき費用です。事前構築済みのものもあれば、企業がそのオプションを好む場合には、ゼロから構築することもできます。いずれにせよ、AIアルゴリズムを入力する前に、自社独自のクリーンな過去データでモデルをトレーニングすることが重要です。

AIが実装されたからといって、作業は終わりではありません。世界規模のAIシステムは複雑であり、サプライチェーンの計画担当者はツールのパフォーマンスを常に把握し、必要に応じて微調整する必要があります。

サプライチェーンにAIを統合する際の一般的なリスクは3つあります。

AIは、さまざまなソースから得られる大量のデータから構築および生成されます。データの出所の性質上、不正確さや偏りが存在する可能性があり、その結果、誤った情報が広まる可能性があります。そのため、AIにはデータが公正で偏りがなく、説明可能であることを確認するために、人間によるレビューが必要です。

人間との対話こそが優れたソリューションであり、人間はサプライチェーンのリスクを管理し処理する上での鍵となる専門家であるべきです。AIはツールです。人間関係を築くことはできません。AIが人間の知性に取って代わるという誤解がありますが、実際にはAIは人間の知性を補強するものなのです。さらに、テクノロジーがうまくいかなかったとしても、専門知識を持つ人間がサプライチェーンを稼働し続ける必要があります。

AIモデルのための顧客データの収集と使用の増加は、監視、ハッキング、サイバー攻撃のリスクも増大させます。企業は、消費者のプライバシーとデータの権利を優先して保護し、データの使用方法と保護方法について明確に保証する必要があります。

企業はAIソリューションを導入する前に、レガシーのサプライチェーン計画と管理システムを準備する必要があります。