サプライチェーンにおける人工知能の応用とは何ですか?

人工知能 (AI) の使用は、サプライ チェーンの専門家が重大な問題を解決し、グローバルな業務を改善できる方法の 1 つです

AI で強化されたツールがサプライ チェーン全体で広く使用されています効率を向上させ、世界的な労働力不足の影響を軽減し、商品を移動するためのより適切で安全な方法を発見するためのチェーンです。

なぜ企業は人工知能を使用する必要があるのですか?

人工知能のアプリケーションは、あらゆる分野で使用できます。製造現場から製品の配送までのサプライチェーンに見られます。海運会社は、IoT デバイスを使用して輸送品に関するデータを収集および分析し、高価な車両および関連する輸送車両の機械の状態と一定の位置を追跡しています。

顧客対応小売業者は、人工知能を使用して主要な人口統計をより深く理解し、将来の行動をより正確に予測しています。リストは数え切れないほどあります。A 地点から B 地点に輸送する必要がある商品がある限り、サプライ チェーンの運用を強化、最適化、分析するために AI が使用される可能性があります。

サプライ チェーンでは、人工知能の利点は他の利点ほど明らかではありません。たとえば、予測分析の影響を判断するためにサプライ チェーン データを使用することには利点があるかもしれませんが、一部の企業は、収益の変化とサプライ チェーンでの人工知能の使用との間に直接的な関連性があると報告しています。サプライ チェーン タスクの AI 自動化により、従来の手動タスクに費やされる時間と費用を削減できます。企業向けに自動化できるサプライ チェーン タスクには次のものがあります。 倉庫ロボット: 企業は自動化システムと特殊なソフトウェアを使用して、資材の移動やその他のタスクを実行できます。

モノのインターネット: オートメーションは、他のデバイスや他の通信ネットワークに接続してデータを送受信するセンサー、処理能力、ソフトウェアを備えた物理ツールであるモノのインターネットも提供します。

人工知能/機械学習: 人工知能 (AI) と機械学習 (ML) は、サプライ チェーンの学習を自動化し、ユーザー アクティビティを予測するのに役立ちます。

予測分析: 予測分析は、データ マイニング、予測モデリング、機械学習を通じてサプライ チェーンを自動化し、過去と現在の事実を分析して将来何が起こるかを予測します。
• デジタル プロセス オートメーション (DPA): DPA は、アプリケーション全体にわたるサプライ チェーンの複数のタスクを自動化します。
• 光学式文字認識 (OCR): OCR は、サプライ チェーンに役立つテキスト認識形式です。
• データ入力の自動化: データ入力には時間がかかる場合がありますが、自動化により、サプライ チェーン企業は手動作業を行わずに必要な情報を取得できます。
• 人工知能による自動化はゲームのルールを変えており、あらゆるサプライチェーン業界が急速な発展に追いつくために必要なものとなっています
• 人工知能を利用するメリットサプライチェーン
• 企業における人工知能の開発は増加しており、企業の開発と計画に役立ちます。人工知能は、企業のインフラストラクチャ内のリスクを発見して特定するために使用されます。

生産性の向上: 自動化などの AI テクノロジーによりビジネスの時間が節約され、従業員はより高度な業務に集中できるようになります。自動化によって達成できるタスクではありません。

継続的な可視性: ビジネスで必要な場合、AI ツールは中断やダウンタイムなしで実行できます。

専門家と初心者による使用: 人工知能は、ビジネス テクノロジ ツールの専門家ではない従業員の能力を強化できます。

意思決定の簡素化: 人工知能により意思決定プロセスが容易になり、意思決定の速度が向上し、より賢明な意思決定が可能になります。
• サプライ チェーンでの人工知能の使用の課題
• 人工知能には多くの利点がありますが、完璧なテクノロジーはありません。人工知能は日々進化し、変化しています。これは、テクノロジーが時代遅れになったり、ビジネスのニーズを満たせなくなったりすることを意味します。
• サプライ チェーンは、次の AI の課題に直面する可能性があります。

スケーラビリティの難しさ: AI が効果的に機能するには大量のデータが必要であるため、AI/機械学習: アルゴリズム、予測モデル、分析的な洞察。

人工知能に対する信頼の欠如: 最近の人工知能の発展により、企業は人工知能を自社のサプライチェーンに組み込むことに躊躇する可能性があります。また、コンピュータには人間と同じ機能がないため、変換が困難です。

人工知能テクノロジーの限界: 人工知能は前向きなツールではありますが、新しいツールであり、まだ完全には開発されていません。企業は、差し引かれた時間を超えて時間がかからない、またはかかるタスクを自動化したい場合があります。

高コスト: AI テクノロジーは時間とコストを節約できますが、多くのサプライ チェーンでは初期コストが高額になる可能性があります。統合および運用プロセスには、企業が予想するよりもコストがかかる場合もあります。
• 人工知能マシンは、特に交換や更新が必要な場合には複雑になることがあります。ただし、適切な AI ソリューションがあれば、サプライ チェーンは AI ツールの恩恵を受けることができます。
サプライ チェーン担当者における人工知能の適用例 5 つ
(1) 需要予測により倉庫の需給管理が改善されています
アルゴリズムと制約ベースのモデリングを通じて、機械学習は供給の特定 チェーンデータのパターンと影響要因を特定する上で重要な役割を果たします。制約ベースのモデリングは、最小範囲と最大範囲の制約に基づいて各決定の結果を決定する数学的手法です。このデータ豊富なモデリングにより、倉庫管理者は在庫管理について、より多くの情報に基づいた意思決定を行うことができます。
このタイプのビッグデータ予測分析は、深い洞察を提供することで、倉庫管理者が在庫を処理する方法を変えています。これは人間主導では解決できません。プロセスと無限の自己改善予測サイクル。
C3AI は、人工知能テクノロジーを活用して在庫最適化プラットフォームを強化し、倉庫管理者に部品や完成品に関する情報を含むリアルタイムの在庫レベル データを提供します。機械学習時代の到来により、プラットフォームは製造オーダー、発注書、サプライヤー納品のデータに基づいて在庫推奨事項を生成します

#(2) 人工知能がルーティングの効率と物流ロジスティクスを最適化します

##ほぼすべてのものをオンラインで注文し、データで配送できる世界では、物流と流通を厳密に管理していない企業は遅れを取る危険があります。今日の顧客は、迅速かつ正確な出荷に対する期待を高めており、ある会社が顧客の期待に応えられない場合、喜んで別の会社に頼ろうとしています。
マッキンゼー・アンド・カンパニーの報告によると、初回試行の約 40%食料品配達の顧客は、サービスを無期限に使用する予定です。ニューヨークやシカゴなどの主要市場の顧客は、物流業界のリーダーである UPS が使用する ORION など、AI を活用したルート最適化プラットフォームや GPS ツールの選択肢を数多く持っています。これらのツールは、あらゆる可能性から最も効率的なルートを作成できます。これは、無数のルートの可能性を適切に分析できないため、従来の方法では達成できないタスクです。
(3) 機械学習 人工知能により、交通ツールの健康状態と寿命が改善されています。
IoT デバイスのデータやその他の情報は、輸送サプライ チェーンの車両が商品を移動し続けるために必要とする高価な機器の健全性や寿命についての貴重な洞察を提供します。機械学習により、過去のリアルタイム データに基づいてメンテナンスの推奨事項や故障予測を行うことができるため、企業は、パフォーマンスの問題によって一連の遅延が引き起こされる前に、サプライ チェーンから車両を削除できます。
シカゴを拠点とする Uptake は、人工知能と機械を使用しています。トラック、乗用車、鉄道車両、コンバイン、航空機など、さまざまな車両やコンテナの機械的故障を予測するためのデータ分析方法を学びます。同社は、IoT デバイスからのデータ、GPS 情報、および車両の性能記録から直接取得したデータを使用して予測を行うため、ダウンタイムを大幅に削減できます。
(4) 人工知能の洞察により、積み込みプロセスの効率と収益性が向上しています
サプライ チェーン管理には、商品のコンテナへの積み込みとコンテナからの積み下ろしの方法など、詳細指向の分析が数多く含まれています。商品をトラック、船、飛行機に積み込む最速かつ最も効率的な方法を決定することは、芸術であると同時に科学でもあります。
Zebra Technologies のような企業は、ハードウェア、ソフトウェア、データ分析を組み合わせて使用​​し、読み込みプロセスをリアルタイムで可視化します。これらの洞察は、トレーラーの内部スペースを最適化し、輸送される「空気」の量を削減するために使用できます。 Zebra は、企業がパッケージを管理するための、より高速でリスクが低く、より効率的な処理プロトコルを設計するのにも役立ちます。
(5) サプライ チェーン マネージャーは人工知能を活用してコストを削減し、収益を増やす方法を発見しています。
商品を世界中に発送するのは高価であり、その費用はさらに高くなる一方です。たとえば、ブルームバーグによると、海上で商品を輸送するコストは2020年に12％上昇し、5年前に続いた水準となった。
EchoGlobalLogistics のような企業は、人工知能を使用して、より良い配送価格と購入価格を交渉し、運送業者契約を管理し、利益向上につながるサプライ チェーンの変更を特定します。ユーザーは、サプライチェーンの事実上あらゆる側面を考慮した一元化されたデータベースにアクセスして、財務上の意思決定に関する推奨事項を提供します。
サプライ チェーンにおける AI イノベーションは、最終的には AI を搭載した自動運転車がサプライ チェーン全体で使用されることが期待できる未来への道を切り開いています。これらのプラットフォームが今日収集し分析するデータは、ますます複雑化するグローバル サプライ チェーンのコストと効率を改善し続けるでしょう。
サプライ チェーンに人工知能を実装する方法
サプライ チェーンでは、人工知能を適用することで効率、可視性、最適化レベルが向上します。人工知能テクノロジーを実際のビジネス慣行に適用すると、企業に多くのメリットがもたらされます。人工知能はサプライ チェーン企業の発展の重要な部分となっており、サプライ チェーンの問題への対処に役立ちます
人工知能シミュレーションをお試しください
人工知能の利点の 1 つは、予測能力です。行動の結果。サプライ チェーンは、人工知能シミュレーションを通じて業務効率を向上させるためにこの機能を試すことができます。
シミュレーションを使用することで、サプライ チェーン企業は現実のシナリオをより柔軟に活用して業務を最適化できます。 AI シミュレーション ツールは、サプライ チェーンのさまざまな側面に効果的です。
AI シミュレーションを使用すると、サプライ チェーン マネージャーは、作業している倉庫の正確なデジタル レプリカを作成できます。その後、AI ロジスティクスをデジタル レプリカ上でシミュレーションして、さまざまな最適化戦略を試すことができます。

何を自動化すべきかを決定する

サプライ チェーンが非効率的に実行されている場合、サプライ チェーン全体に深刻な問題を引き起こす可能性があります。人工知能は、在庫管理を通じて倉庫のさまざまな部分を自動化するのに役立ち、正しく使用すれば、時間とコストを節約できます。

IoT タグは、さまざまなアイテムのステータスを追跡するために使用できるツールです。すべての在庫データの更新を管理する人工知能センターと通信します。このようにして、AI はサプライ チェーン企業にあらゆる問題を警告できます

サイバーセキュリティにおける AI の利点を見てください

サイバーセキュリティはデータ処理に不可欠な部分であり、現在、あらゆるサプライ チェーン企業にとって重要です。サイバー攻撃は一般的であり、サイバー犯罪者はさまざまな戦略を使用してデータや機密情報を盗みます。人工知能を使用すると、サプライ チェーン企業のインフラストラクチャを保護できます。

人工知能は、変化やリスクに先手を打つのに役立つ非常に効果的なツールです。サプライ チェーンの AI は、最も一般的なパターンを特定し、変化がいつ起こるかを予測できます

サプライ チェーン企業は AI を活用して、ログイン アクティビティ、トラフィック、およびサーバー上の異常なプロセスを監視できます。人工知能はこれらの変化を企業に即座に通知できます

(1) 人工知能による需要と供給の分析

人工知能によるデータ分析を使用すると、サプライ チェーンは今後数年間の需要と供給の状況を理解できます。四分の一。人工知能アルゴリズムを使用してデータを分析し、市場の需要と製品の種類を予測することができ、需要予測により、サプライ チェーンのさまざまなリンクにおける供給圧力を軽減できます。サプライチェーン企業は、必要な製品の数量がわかれば、購入数量についてより適切な決定を下すことができます

(2) 企業エラーのリスクを軽減します

機械学習の機能により、システムはインフラストラクチャのビジョンなどのさまざまなプロセスを許可し、サプライチェーン企業のニーズに基づいて自動化する方法を学ぶことができます。

機械学習と人工知能に加えて、IoT デバイスは使用された材料の量に関するデータを収集できます。 AI データ分析アルゴリズムは、材料がどこで使用されているか、どの材料が無駄になっているかを特定できます。

概要: サプライ チェーンにおける人工知能

サプライ チェーンにおける人工知能は、より優れたサプライ チェーン プロセスの革新の一部となり、それによって将来的にはより効率的なサプライ チェーンを構築できるようになります。サプライ チェーンのあらゆる部分に AI を導入して、タスクを自動化し、業務を改善し、サイバーセキュリティの実践を強化できます。

人工知能ツールの助けを借りて、サプライ チェーン企業は成長し、ビジネスに前向きな変化をもたらし、サプライ チェーンの新たな課題に対処できます。

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