サプライチェーン管理におけるインテリジェント技術の応用：人工知能とインテリジェント文書処理技術

人工知能 (AI) にはビジネス運営を改善する疑いの余地のない潜在力がありますが、必ずしも人々が想像しているとおりになるとは限りません。サプライチェーンにおける人工知能というと、ベルトコンベアに配置されているロボットや配送時間を短縮するドローンのイメージを思い浮かべる人もいます。これは最終的には現実になるかもしれませんが、最新のサプライチェーン管理戦略に AI を適用する方がはるかに実用的です。

サプライ チェーンは、他の組織に納品するか、消費者に直接納品するかにかかわらず、納期どおりに納品するという強いプレッシャーにさらされています。この状況は、全国的な人員不足によってさらに悪化しており、日々の業務に従事できる従業員が減少しています。

AI を活用したインテリジェント文書処理 (IDP) は、手動のデータ入力を自動化されたデータ キャプチャに置き換えることができるため、数分で情報のデジタル抽出とエクスポートが可能になり、税関コンプライアンスが簡素化され、バックログが削減されます。 AI アプリケーションを統合してユーザー エクスペリエンスを最適化し、即時に測定可能な結果を​​提供することで、サプライ チェーン業界は日常業務を合理化し、手動データ入力を合理化し、企業の時間と経費を節約できます。

#ここでは、インテリジェントなドキュメント処理をサプライ チェーン管理業務に統合するための最良の使用例と、このテクノロジーが克服できる障害をいくつか示します:

手動データ入力エラー

ガートナーは、データ品質が低いと企業に年間平均 1,290 万ドルのコストがかかると予測しています。この統計には多くの要因が寄与しており、手動によるデータ入力が大きな役割を果たしています。これには時間がかかるだけでなく、人的ミスが発生する可能性も高まります。エラーが増えるとデータの品質が低下し、誤ったビジネス上の意思決定につながります。さらに、手動でデータを入力すると、従業員が大量のデータに対応できないため、サプライ チェーンに古い情報が残る可能性があります。追いつくことを急ぐと、入力データの品質が先を行き、企業に不正確な情報や古いデータが残され、非効率性や不十分な意思決定につながる可能性があります。

2020 年の調査では、手動データ入力は従業員の間で最も嫌われる事務作業の 1 つとしてランク付けされており、離職率の高さにつながっています。インテリジェントなドキュメント処理により手動でのデータ入力が不要になり、従業員は価値の高いタスクに集中できるようになります。データの品質が向上し、データ処理が高速化されるため、企業の費用と時間が節約されます。

データの不整合

会社に手動データ入力のポジションがある場合、複数の担当者がそのポジションを担当する可能性が高くなります。人を追加すると、このデータをシステムに記録するのにかかる時間が短縮される可能性がありますが、データの不整合が生じる可能性もあります。たとえば、手動データ入力を担当する各従業員は、カテゴリを異なる方法で定義し、データを異なる方法で解釈する可能性があります。その結果、情報は正しく入力されていても、シフトまたは順序が一貫していない可能性があり、企業が利用できるデータの品質が低下します。これは適切なトレーニングによって軽減できますが、この不一致の可能性が排除されるわけではありません。

Intelligent Document Processing (IDP) は、データ入力の一貫性と品質を提供します。このシステムは人間と同じように文書を読み取ることができますが、形式をやみくもに分析するよりも、コンテンツを識別して分類する方が優れています。 AI システムの使用が増えるにつれて、データのキャプチャが向上し、すべての入力がより正確になります。これにより、サプライ チェーン内のデータ競合の数を大幅に減らすことができます。

継続的なバックログ

バックログとボトルネックにより、輸送と物流の遅延が続いています。個々の企業におけるこの問題は、世界経済に悪影響を与える可能性があります。企業は、未処理の処理に取り組む間、販売と注文を一時停止することでこの問題を回避できますが、会社を存続させるには継続的な収益源が必要です。ここからバックログが積み重なり、問題が悪化して顧客と従業員の両方がイライラすることになります。サプライチェーンが拡大するにつれて、これらのバックログの処理を 1 人の担当者が担当することはますます現実的ではなくなります。

インテリジェントな文書処理により、未処理の処理にかかる時間が大幅に短縮され、商品の配送が迅速化されます。請求書の出力が高速化され、文書内のエラーがより迅速に特定され、システムにはリアルタイムのエラー修正フィードバックを組み込むことができます。不正確さはすぐに解決でき、さらなるトレースバック プロセスの必要がなくなります。

電子メール統合の追加により、スマートなファイル処理がさらに強力になります。自動化された電子メール通知とステータス更新により、サプライヤーが積極的に最新情報を把握できるようになることを想像してみてください。通知とアラートの自動化、支払いと請求情報の送信、領収書の確認、ステータスの提供、電子メールによるフォローアップ更新が可能になりました。

IDC が発表したデータによると、世界のインテリジェント文書処理 (IDP) 市場は、今後 5 年間で年平均成長率 23.1% で成長すると予想されています。ほぼすべての業界が、IDP をビジネス モデルに統合することの重要性を認識し始めています。

ただし、サプライチェーンやあらゆる業界における人工知能の進歩は、一夜にして起こるものではありません。新しいテクノロジーを設計する場合、改善は常に段階的なプロセスです。サプライチェーンに最高の AI を確実に導入するには、AI を基礎レベルから実装する必要があります。インテリジェントなファイル処理は、ワークフローの自動化と合理化に必要な人工知能要素を提供し、運用の柔軟性を高めます。このテクノロジーは、面倒な手動データ入力を排除しながら、誰もが注目するドローンやロボットをサポートできる集合的な未来へのポータルを提供します。

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