機械学習とAIがサプライチェーン管理システムをどのように変革しているか

第4次産業革命の中で、サプライチェーンやロジスティクスを含むさまざまな生産プロセスとテクノロジーの融合は、今日のビジネスを行う上で不可欠な部分になっています。企業は、サプライチェーンの可視性とトレーサビリティをさらに強化するツールの必要性を表明しており、情報化時代に利益を拡大するための新しい方法を定義しています。その結果、サプライチェーン管理システムのデジタルトランスフォーメーションは、ビジネスの世界における最新のトレンドの1つとして浮上しています。

過去数年間で、サプライチェーン管理のデジタルトランスフォーメーションを強化するための最新テクノロジーへの投資は、新たな高みに達しました。認知分析、人工知能（AI）、機械学習（ML）などの次世代テクノロジーをサプライチェーン管理システムと統合することで、メーカーは需要と供給のギャップを埋める際に高レベルの効率を達成することができました。

サプライチェーンの最適化で大幅に成長するAIとMLの採用

最近、米国のソフトウェア会社であるJDA Software、Inc。と多国籍コンサルティング会社であるKPMG LLPが調査を発表し、回答者の4分の3以上が、サプライチェーンの可視性とトレーサビリティを供給の最大の投資分野と見なしていることがわかりました。チェーンエグゼクティブ。

調査では、回答者の80％近くが、サプライチェーンおよびバリューチェーンシステムの複雑な問題への対処に適用できるため、AIとMLをこの状況で最も影響力のあるテクノロジーと見なしていることもわかりました。予測的なエンドツーエンドの可視性がサプライチェーンを最適化する最新の方法で最も重要な側面の1つになっているため、AIおよびMLツールの普及は、さまざまな産業分野のサプライチェーン管理システムで劇的に増加します。

AIとMLは、あらゆるビジネスのサプライチェーン運用において最も影響力のあるテクノロジーの一部として浮上しているため、これらのテクノロジーへの投資は引き続き増加傾向にあります。ただし、AIとMLが一緒になってサプライチェーン管理に与える正確な影響を理解し、これらのテクノロジーを最大限に活用できるようにすることは非常に重要です。サプライチェーン管理における人工知能は、プロセスを自動化するだけでなく、人の介入なしに調達、在庫管理、供給ロジスティクスなどの意思決定を行います。

サプライチェーン戦略としてのVUCAの管理におけるAI / MLの実装

インダストリー4.0のトレンドは、組織の改善を後押しするために業界の量的変化と質的変化の両方を招いていますが、さまざまな産業活動のデジタル化は、変動性、不確実性、複雑さ、曖昧さ（VUCA）などの多くのリスク要因も引き起こしています。 VUCAは、サプライチェーン管理プロセスを標準化するための主要な障害であり、企業はAIやMLなどの高度なテクノロジーの出現でこれらの問題に取り組む方法をどのように見つけましたか。

人工知能と機械学習をサプライチェーン管理システムとロジスティクスに統合することで、VUCAを管理する効果的な方法として人気が高まっています。これにより、さまざまなプロセス全体で不測の事態を特定できるだけでなく、定義することもできます。サプライチェーン管理にAIおよびMLベースのツールを採用することで、メーカーはハイテク製品に関連するあいまいさ、複雑さ、およびその他のVUCAの課題を管理できるようになりましたが、インダストリー4.0のトレンドは引き続き上昇しています。

サプライチェーン管理における人工知能の役割

ロボットによるプロセスの自動化は、機器だけでなくほとんどの産業活動において不可避の部分になりつつあるため、サプライチェーン管理システムもデジタル変革を遂げています。そのため、AIやMLなどのテクノロジーは、製造装置だけでなく、供給、バリューチェーン、倉庫管理の一部でもあり、主に迅速かつ正確な意思決定を実現します。

適切な意思決定をこれまでになく迅速に行うという絶え間ないプレッシャーにより、製造業者はAIおよびML技術を使用して、サプライチェーン管理における人間の干渉を「置き換えない」ようにしています。ほとんどのAIおよびML支援ツールは、サプライチェーン管理の意思決定プロセスと統合されたときにモデルとして人間の推論手法を実装します。これにより、製品に関する洞察の速度と精度、およびそのようなプロトコルによって最終的に達成される傾向が向上します。 。

意思決定の遅れは、利益、収益、キャッシュフロー、場合によっては顧客満足度にも大きな影響を与える可能性があるためです。これにより、AIとMLにより、メーカーはハイテクサプライチェーン管理システムの意思決定プロトコルの速度を上げることができます。AIとMLを活用したツールがサプライチェーンの意思決定プロセスにプラスの影響を与えるため、その採用はデジタル変革を遂げているビジネスのプラスの成長に影響を与える可能性があります。

AIとMLの手法は、サプライチェーンの計画と最適化への同期アプローチに影響を与えます

サプライチェーン管理は、常にさまざまなデータ駆動型および分析プロセスの相互接続と見なされており、正確なサプライチェーン計画を確実にするためには、このような膨大な量のデータの同期が不可欠になります。さらに、テクノロジー主導のサプライチェーンの複雑さが増すにつれて、サプライチェーンの最適化を確実にするための同期計画のプロセスの実行方法に根本的な変化がもたらされています。

AIとMLを活用したツールがサプライチェーン計画の展望に入り、複数のサプライチェーンオペレーションの静的なシーケンスから動的なシーケンスへの移行を促進しています。このような技術主導のツールは、今日のサプライチェーン管理システムに組み込まれており、これは、エンドツーエンドのサプライチェーン計画を同期することの利点を浮き彫りにしています。これらのツールは、需要と供給に一致する手順の自動化や、意思決定プロセスをリアルタイムで実行するためにも使用できます。これにより、サプライチェーンランドスケープの計画エコシステムが最終的に同期されます。

サプライチェーン管理における人工知能と機械学習の採用における課題

世界の産業環境は、デジタルトランスフォーメーションを強化するために次世代テクノロジーの採用に向けて動きを見せていますが、サプライチェーン管理などのニッチな分野でのこれらのテクノロジーの採用は依然としてかなり低いままです。 AIやMLなどのテクノロジーの誇大宣伝と実際の技術的価値とのギャップは、主にサプライチェーン管理におけるテクノロジー主導のツールの採用の限界に起因しています。

ほとんどのマネージャーと経営幹部は、ビジネスの成長におけるサプライチェーン管理におけるAIとMLの正確なメリットと影響を理解して視覚化することができません。さらに、AIおよびMLツールは、サプライチェーン管理システムの期待されるパラメーター内で完璧に機能するように定期的なメンテナンスを必要とし、これは追加コストにつながります。このような課題は、これらのテクノロジーが世界のすべての地理的地域に浸透するのを大きく妨げてきました。しかし、サプライチェーン管理におけるAIとMLの劇的なプラスの影響についての認識が急速に高まっているため、これらの課題にもかかわらず、今後数年間でその採用は避けられなくなります。