6 サプライチェーン管理における AI の革新的な応用

今日、人工知能 (AI) は、私たちの心を読んでいるかのようなチャットボットを使った買い物から、自動運転車による通勤まで、私たちの生活のあらゆるものに力を与えているようです。

世界中のあらゆる種類の企業が AI を自社のオペレーション システムに急速に統合しているのは不思議ではありません。あ 最近の調査 McKinsey & Company は、現在 2.5 年の 2017 倍であるという驚くべき AI 導入率を発表しました。

反復的なタスクを自動化し、大量のデータを迅速に分析する AI の機能により、企業はプロセスを合理化し、生産性と効率性を高めることができます。こうした理由から、サプライ チェーンの運用における AI の使用はもはやオプションではなく、パフォーマンスと燃料効率を推進するエンジンとなっています。 

AI アルゴリズムを使用すると、企業は遅延を予測し、サプライ チェーンの潜在的な混乱を特定し、商品の仕分けや梱包から在庫レベルの管理に至るまで倉庫業務を最適化することもできます。

面白そうですか？ AI とは何なのか、そして AI が 6 つの革新的な方法でどのようにサプライ チェーンに革命を起こすことができるのかを説明しながら読み続けてください。

目次
AI の ABC: その基本と現状の内訳
AIはサプライチェーンでどのように活用されているのでしょうか?
AI に最適化されたサプライチェーンに向けて: 最終的な考え

AI の ABC: その基本と現状の内訳

人工知能 (AI) は、人間の知能を模倣できるマシンとソフトウェアを作成することを目的としたコンピューター サイエンスの一分野です。それは過度に複雑または技術的だと思われますか?そうである必要はありません。サプライ チェーン管理における AI の用途を詳しく調べる前に、AI が実際に何であるかを一緒に探ってみましょう。

人工知能（AI）とは何ですか？

人工知能、または略して AI は、人間と同じように考え、学習し、問題を解決できる脳をコンピューターに与えるようなものです。それは細胞とニューロンで作られた脳ではなく、データと経験を使用してタスクをより良くするプログラミングコードで作られた脳です。 

これらのタスクには、話し言葉の理解 (Siri や Alexa など)、写真の認識 (Facebook が写真内の友達を識別するなど)、次に見るべきビデオを推奨する (Netflix など)、さらには車の運転など、さまざまなタスクが含まれます。 AI は、取得した情報をどのように扱うかに基づいて、大きく 2 つのタイプに分類できます。

• 識別型AI: この AI のサブセットは、識別がすべてです。たとえば、大量の写真を見せると、どの写真に猫が写っていて、どの写真に写っていないかを判断できます。それは、「フーダニット」を解明する（物事を特定する）ために手がかり（データ）を調べる探偵のようなものです。
• ジェネレーティブ AI: 生成 AI は単に物を識別するだけでなく、実際に新しい物を作ることができます。猫がどのようなものかを知っているだけではありません。存在すらしない猫を想像し、それについての写真や物語を一から生成することができます。

現在のAIテクノロジーは何ですか?

現在の生成型 AI ツールは、事務作業やコンテンツ作成から設計や製造に至るまで、さまざまなタスクや役割を実行できるようになってきています。現在のAI技術は、文字や音声に関する技術と、画像や映像に関する技術の2つに分類できます。

テキストと音声の生成

生成 AI はテキストやサウンドの作成方法を変革し、文書コンテンツから音楽まであらゆるものを簡単に作成できるようにしています。などの会話ツール AI言語モデルを活用してコードのデバッグからデータの異常検出まで、 および 双子座 インターネットの膨大なコンテンツをもとにトレーニングを受けています。会話をしたり、メールの下書きをしたり、エッセイを書いたり、質問に答えたり、さらには文書コンテンツをゼロから作成したりすることもできます。

音声とサウンドに関しても、同様に目覚ましい進歩が見られます。たとえば、次のようなツール OpenAIのMuseNet および ジュークボックス は、さまざまなジャンルの楽曲を生成したり、歌詞や音楽スタイルを指定して、その入力からオリジナルの作品を生成したりできます。

画像とビデオの生成

AI の自然言語処理は、画像やビデオの世界にも変化をもたらしています。シーンの簡単な説明を入力すると、その言葉と一致する詳細なオリジナルの画像が得られることを想像してください。まさにツールの好みです DALL-E する。 DALL-E に「空を飛ぶピンクの象を描いて」と言えば、まさにそのような画像が得られます。

ビデオとなると、その進歩はさらにエキサイティングです。 OpenAIは最近導入されました ソーラは、リッチで詳細、リアルなビデオを作成できるテキストからビデオへの AI ツールです。したがって、誰かがソラにドラゴンと騎士のダンスオフのビデオを作成するように指示すると、ソラはそのビデオを生成して、本物の小さな映画のシーンのように見せることができます。

AIはサプライチェーンでどのように活用されているのでしょうか?

最新のブレークスルーも含めて、人工知能とは何なのかを理解したところで、人工知能が社会でどのような役割を果たしているのか疑問に思うかもしれません。 サプライチェーンマネジメント は。グローバル サプライ チェーンにおける AI の 6 つの実際的な応用例を探りながら読み続けてください。

1. 需要予測

AI に強力な点があるとすれば、ビッグデータ (人間の頭では吸収できない膨大な量の情報) をリアルタイムで処理および分析できることです。まず、AI は、過去の購入量、一般的な気象条件、現在のソーシャル メディアのトレンド、消費者の購入の好みを変える可能性のある今後の主要なイベントを含む可能性のあるこれらの大規模なデータセットを検査します。

次に、と呼ばれるテクニックを活用することで、 機械学習, AI はこれらすべてのデータから学習し、特定の商品に必要な数量と、顧客がその商品を購入する可能性が高い時期を予測します。による 顧客の需要を予測する より正確に言えば、企業は在庫レベルを予想される需要に合わせて調整することができ、保有コストを削減し、売れ残りのリスクを最小限に抑えることができます。

Amazon は、AI アルゴリズムを使用して 需要予測に革命を起こす。機械学習に基づくサービスである Amazon Forecast を使用することで、Amazon はわずか数秒で世界中の何百万もの製品の将来の需要を予測できます。 

Amazon の仮想棚には、AI が売れる数を予測するため、必要十分な商品が在庫されています。そして、何がどこで必要になるのかについてより良いアイデアを持っているため、Amazon は顧客がクリックする前に商品を顧客の住んでいる場所の近くに移動することができます。購入。 '

2. 倉庫の最適化

倉庫保管 はサプライ チェーン管理の重要な部分であり、企業が製品を安全に保管、整理し、顧客にすぐに発送できるようにするバックボーンとして機能します。しかし、倉庫保管には、保管する適切な在庫量の予測、迅速にアクセスできるように品目を整理する最適な方法の考案、さらには倉庫内で商品を移動する物理的な作業の処理など、物流上の課題が山積しています。

AI アルゴリズムは、製品の移動と需要パターンに関する履歴データを分析して、最適な倉庫レイアウトを設計または提案できます。これには、商品のサイズ、重量、アクセス頻度に基づいて商品の最適な場所を特定し、スペース利用率を最大化し、ピッキング時間を最小限に抑える論理的な配置を確保することが含まれます。 

例えば、 オカドは食料品テクノロジーのパイオニアであり、AI を活用して倉庫業務を自動化しています。従来の倉庫設計では、人間が商品をピッキングするために通路にかなりの床面積が割り当てられていますが、オカドの倉庫は高度に自動化されており、すべての平方メートルが製品の保管に使用され、自律移動ロボット (AMR) が必要に応じて商品の取り出しと輸送を行います。

これらのロボットは、「ハイブ」と呼ばれる 3 次元の保管グリッド上を移動し、潜在的な保管スペースをすべて最適に利用します。このグリッドの設計により、ロボットが保管されている製品に上からアクセスできるようになり、従来の倉庫保管とは大きく異なります。この設計により、ロボットはグリッド内のあらゆる場所に迅速に移動できるため、Ocado は限られたエリアにより多くの商品を保管し、注文を迅速に履行することができます。

3. 物流とルート計画

物流において時間は非常に重要です。過去の交通パターン、現在の道路状況、天気予報などを分析する AI の機能により、最も効率的な輸送ルートを予測して決定することができます。道路での移動時間が短縮され、より直接的なルートが増えるということは、車両が使用する燃料が少なくなることを意味し、コストが削減されるだけでなく、輸送業務による環境への影響も軽減されます。

輸送ルートにおける AI の主な利点の 1 つは、変更が発生したときにそれに適応できることです。交通渋滞や道路閉鎖により遅延が発生した場合、AI はリアルタイムで貨物のルートを変更し、スケジュールやルートに必要な調整を行うことができます。これは、トラック、船舶、電車など、さまざまな輸送モード間を調整する場合に特に役立ちます。 インターモーダルシッピング or 積み替え中.

たとえば、世界最大の荷物配送会社の 1 つであるユナイテッド パーセル サービス (UPS) は、路上統合最適化およびナビゲーション (オリオン）、AI ベースのシステムで、配送ルートを動的に最適化します。 ORION は、交通状況、集荷約束、配達注文の変化に応じて、個別の荷物の配達ルートを 1 日を通して再計算します。 

ORION はルートを動的に最適化することで時間を大幅に節約し、燃料使用量を削減します。このシステムにより、ドライバー 2 人あたり毎日 4 ～ XNUMX マイルを節約でき、より短い時間枠でより多くの配達を完了できるようになったと報告されています。

4. サプライヤーの評価と選定

サプライチェーン管理では、優れたサプライヤーは、高品質の製品、コストの削減、納期厳守を実現し、最終的には顧客を満足させます。ただし、実行すると、 サプライヤー評価 これには、何百もの潜在的なベンダーをスクリーニングして、所定の基準 (コスト、品質、納期など) を満たすベンダーを特定することが含まれます。これは、かなりの量の手動作業負荷となり、エラーが発生しやすくなります。

ありがたいことに、AI アルゴリズムはサプライヤーの Web サイト、実績記録、業界レポート、オンライン取引フォーラムなどのさまざまなソースからデータを抽出して分析できるため、より情報に基づいた選択プロセスが可能になります。すべてのデータを処理した後、AI は次のような要素を組み込んだ各サプライヤーの詳細な動的プロファイルを自動的に作成および更新できます。

• 品質パフォーマンス: 過去の品質指標、返品率、品質基準（ISO 認証）への準拠など。
• 金融の安定： 信用スコア、収益性傾向、財務比率分析など
• 配送パフォーマンス： 納期厳守率、リードタイム、納期遵守の信頼性など。
• 費用対効果： 価格競争力、コスト構造分析、総所有コストなど
• 技術力： 先進的な製造技術の導入、知的財産の保有など
• 危機管理： 露出 地政学的リスク, サプライチェーンの回復力、障害対応履歴など。
• 地理的な考慮事項: 主要市場や製造拠点への近さ、物流や輸送コストの影響など。

選択後も、AI はサプライヤーのパフォーマンスを監視し続けることができます。たとえば、センチメント分析を使用してサプライヤーの財務健全性を測定したり、不安定や混乱の初期の兆候を検出したりする場合があります。

たとえば、IBMの Emptoris サプライヤー ライフサイクル管理 このアプリケーションには、機能横断的なサプライヤー評価を作成、管理、評価するために設計されたパフォーマンス評価モジュールが搭載されています。 

このパフォーマンス評価プロセスでは、定量的 (確かな事実) と定性的 (イノベーションなど) の両方の尺度を考慮して、指定された期間にわたるサプライヤーのパフォーマンスを評価します。パフォーマンス評価と並行して、IBM の サプライヤーリスク このモジュールは、リアルタイムのリスク計算を実行し、それに応じてアラートをトリガーすることで、リスクの早期特定を支援します。

5. 包装の最適化

パッケージングは​​ブランディングとマーケティングのための強力なツールです。しかし、より重要なのは、製品流通の効率と費用対効果に直接影響を与えることです。 最適化された梱包 材料コストを削減するだけでなく、重量とスペースの利用を最適化することで輸送コストも削減します。

AI は、製品の形状、脆弱性、重量、さまざまな材料の特性などの要素を分析することで、輸送中の製品の安全性を確保しながら、最小限の材料を使用する設計を特定できます。さらに、AI を活用したツールは、より多くの製品を各出荷に適合させるために梱包サイズと形状をシミュレーションおよび最適化できるため、必要な出張回数が削減されます。

現実世界の素晴らしい例は次のとおりです。 パックサイズオンデマンド包装ソリューションのリーダーである は、AI 搭載システムを利用して、梱包する各商品の寸法を分析し、注文ごとにカスタム サイズの包装を作成します。 AI は次のようないくつかの要素を考慮します。

• 商品の寸法
• 必要な保護スペースまたはパッド
• 箱内の商品の最適な向き
• 材料の制約と効率

その結果、最高レベルの保護が保証され、使用される梱包材が最小限に抑えられ、輸送中に各パッケージが占めるスペースが削減される最適な梱包サイズが得られます。 

さらに、Packsize の オンデマンドパッケージング Box On Demand システムなどの機械は、AI が推奨する設計仕様を使用して、段ボールを自動的に切断、折り、接着してカスタム サイズの箱を作ります。この機械は、AI の設計を製品にぴったりのサイズの物理パッケージに変換します。

6. インテリジェントなグローバル調達

Alibaba.com のような B2B オンライン プラットフォームでのグローバル調達は、サプライ チェーン管理の戦略的要素としてますます重要になってきています。ただし、グローバル ソーシングではさまざまなサービスが提供されます。 潜在的な間違いと課題、特に初心者のビジネスバイヤー向け。

たとえば、購入者は、何百万もの製品の中から適切な製品を見つけるのに困難に直面する可能性があります。さらに、さまざまな国のサプライヤーと関わると、言語の壁により誤解が生じる可能性があります。

AI を使用すると、バイヤーは最適化された調達プロセスを体験できます。 AI アルゴリズムは、市場の傾向を特定して追跡し、特定の製品カテゴリを調達する最適な時期を提案し、注文書の作成、請求書の処理、支払いの追跡などの調達における日常的なタスクを自動化することもできます。

現実世界の素晴らしい例は、Alibaba.com がスマート アシスタント ツールを通じて AI を活用し、購入者に 24 時間 7 日の顧客サービスを提供し、購入者の顧客満足度向上を支援した方法です。 調達プロセス できるだけ効率的に。 

スマート アシスタントは、AI を活用した直感的な調達の個人ガイドであり、企業が新しい機会を発見し、トレンドを常に最新の状態に保ち、注文をシームレスに追跡するなど、単一の効率的なタッチポイントを通じて支援します。多くの支援機能の中でも、グローバル ソーシングをインテリジェントにするための 3 つの重要な機能は次のとおりです。

• アップグレードされた画像検索
• スマートな提案依頼書 (RFQ)
• インスタントヘルプ

最初の 2023 つの機能は XNUMX 年 XNUMX 月に導入され、それ以来、企業が効率的かつ正確に製品を調達できるように支援してきました。の アップグレードされた画像検索 この機能を使用すると、ユーザーはテキストベースのクエリではなく画像を使用して製品を検索できます。購入者は購入したい商品の画像をアップロードすると、スマート アシスタントの AI が画像の内容を正確に解釈して、見た目が似ている商品を見つけます。 

逆に、スマート RFQ は AI を活用してプロセスを自動化し、購入者がより迅速に情報を生成できるようにします。 RFQ。 Alibaba.com によると、Smart RFQ ツールを使用したバイヤーは、 29％の増加 一方、サプライヤーは、従来の手動の RFQ プロセスと比較して、見積書に対するバイヤーの反応が 21% 増加しました。

2024 番目の機能であるインスタント ヘルプは、XNUMX 年にリリースされる予定です。この機能は AI チャットボットを採用しており、基本的な問い合わせに応答するだけでなく、リアルタイムの業界の洞察、重要な業界知識、製品の詳細も提供します。さらに、バイヤーとサプライヤー間のコミュニケーションを強化するための実践的なヒントも提供します。

AI に最適化されたサプライチェーンに向けて: 最終的な考え

すべてのアプリケーションと例から何か得られるものがあるとすれば、それは、AI が製品の需要の決定から物流や流通に至るまで、サプライ チェーンの業務全体を合理化できるということです。ただし、企業は、サプライ チェーンでの適用を妨げる可能性がある次のような AI 関連の課題に留意する必要があります。

• サイバーセキュリティのリスク: たとえば、ハッカーは AI を使用して配送ルートやスケジュールを予測し、悪用する可能性があります。
• 倫理的およびプライバシーに関する懸念: たとえば、同意なしに従業員の生産性を監視する AI 監視テクノロジー。
• 導入コストが高い: たとえば、AI 統合をサポートするには、既存のインフラストラクチャへのアップグレードが必要です。
• 既存システムとの統合: たとえば、古い ERP ソフトウェアと互換性のない AI 分析ツールなどです。

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