AIと分析によるサプライチェーンの最適化

人工知能とデータ分析の2つの最も著名なテクノロジーの次の波は、すでにヒットしています。 パンデミック後の影響を克服するためにいくつかの業界がまだ扉を開いているところでは、これらの最新技術を大規模に採用する機会を得た業界がいくつかあります。

その1つがサプライチェーン業界です。 最近の研究では、サプライチェーンに人工知能を採用することで、在庫管理、スマート製造、動的ロジスティックシステム、およびリアルタイムの配送管理が改善されたと宣言されています。

サプライチェーンとロジスティクスでAIを使用する主な目的は、効率と生産性を向上させることです。 サプライチェーン管理におけるこのデジタル化により、持続可能性が高まり、すべての企業は、この規模のデジタルトランスフォーメーションがそれぞれのサプライチェーンビジネスに利益をもたらすことができるかどうか疑問に思っています。

したがって、AIと分析がサプライチェーンビジネスに何ができるかわからない場合は、この記事がすべての疑問を解決するために必要なものです。 AIがサプライチェーンにどのように影響するか、そして最新のサプライチェーン管理がどのように労働力、機械、ソフトウェアを実行に移すかを見てみましょう。

人工知能と分析によって推進される最新のサプライチェーン管理

サプライチェーンとロジスティクスでAIベースのソリューションを使用することは、スマートマシンが問題解決タスクを実行できるプロセスを指します。 IIoT（Industrial Internet of Things）によって実行されるこのスマートな産業製造の自動化されたプロセスは、手動で参加することなくサプライチェーン全体を推進できます。 サプライチェーンでAIを使用する企業は、サプライチェーンビジネスをさらに強化することを目指しています。

• インストルメント化–IoTデバイスから流出するマシン生成データ
• インテリジェント–データ分析とモデリングの助けを借りたより正確で有能な仮定
• 相互接続–より良い意思決定のための広範な接続

サプライチェーンのデータ分析は、大量のデータが予測を提供し、非効率性を特定し、イノベーションを推進できるワークフローを最適化するのに役立ちます。 専門家はそれをサプライチェーン分析と呼んでいます。 サプライチェーンビジネスの洞察に満ちたデータ主導の意思決定を行うために従うことができるサプライチェーン分析には、主に4種類あります。 サプライチェーン分析の例は次のとおりです。

1.予測分析

これは、サプライチェーン企業が最も可能性の高い将来の結果とそのビジネスへの影響を予測するのに役立ちます。 たとえば、予測分析を使用してリスクと混乱を軽減します。

2.記述的分析

これは、サプライチェーン管理全体のあらゆる種類の内部および外部データの可視性と確実性を提供するのに役立ちます。

3.処方分析

これには、ロジスティックパートナーと協力して、最大のビジネス価値を得るための時間と労力を削減することが含まれます。 人気のある参考資料の1つは、処方分析アプローチとしてのSRM（サプライヤー関係管理）の使用です。

4.認知分析

これは、サプライチェーン管理における顧客体験と関係を強化するのに最適です。 AI駆動型システムを通じて受信したフィードバックデータは、レポートやダッシュボードで分析および実行され、複雑な質問に答えます。

サプライチェーン分析のこの高度な使用により、ビジネスは自動的に画期的なアイデアを追求し、より良い顧客のニーズと要求を提供することができます。 ビジネスにAIと分析を採用することをまだ決定していない場合は、次の議論のポイントはあなたのためです。

AIとサプライチェーン分析に投資するメリット

危機に瀕している重要なビジネス価値を考えると、複数のサプライチェーンベンダーとディストリビューターが競争に参加しています。 サプライチェーンビジネスの新しい競争には、需要計画（データ分析と機械学習によって革新）、リアルタイムの在庫管理（ IoTと接続されたシステムによって制御される）、およびサプライチェーン業界内のエンドツーエンドの動的マージン最適化が含まれます（ AIベースのソリューションによって駆動されます）。

このような場合、適切なソリューションを選択することが重要です。 したがって、現代のサプライチェーンの複雑さを管理するには、ビジネスは、日常のニーズに合わせてこれらのスマートに設計されたソリューションを採用する必要があります。

他になぜAIと分析ベースのソリューションに投資する必要があるのですか？ 主な理由は次のとおりです。

1.360度の視認性と応答性の向上

サプライチェーンの人工知能により、ビジネスは複数の接続されたデバイスから関連する過去および現在のデータを収集できます。 これには、SRMソフトウェア、 CRMおよびERPシステム、および既存のデータへのビジネスインテリジェンスソリューションの実装が含まれます。 このようにして、より広いスケールでパフォーマンスを評価できます。 同様に、サプライチェーンデータ分析も、流通チャネルへのリスクと悪影響を予測して最小化します。

2.顧客体験の向上

これは、ビッグデータと人工知能が顧客体験をまったく新しいレベルに引き上げるほど十分に拡張することはできません。 これらのソリューションにより、サプライチェーンは現在のユーザーの要求に基づいてパーソナライズされた製品を作成できます。 広く使用されている例の1つは、出荷と注文を追跡する音声起動手段を使用した最新の輸送とロジスティクスです。 これは、顧客でさえAlexaまたはGoogleアシスタントを使用して音声起動クエリ検索を実行できる両方の方法になります。

3.フリート効率の向上

サプライチェーン管理の重要なタスクは、時間通りの製品配送です。 高度なAIベースのGPSツールにより、つかの間や輸送のためのルートのナビゲーションと最適化が向上します。 これらのツールは、機械学習を通じてドライバー、車両、顧客のデータを処理することにより、製品配送の最も効果的なルートにアクセスします。 同時に、将来の出荷のために時間とお金の両方を節約するのに役立ちます。

4.競争力

市場のトレンドとパターンを観察することは、サプライチェーンビジネスで先を行くための鍵です。 サプライチェーン分析のAIは、工業生産、天気、雇用履歴などの外部リソースからのリアルタイムデータを利用できます。 蓄積されたすべてのデータを使用して、市場の状況をより適切に測定し、安定した成長のための今後の需要を評価できます。

AIの感覚能力を活用して、製品ポートフォリオと設備投資を再構築することもできます。 これは現在、サプライチェーン管理における人工知能の好ましいアプリケーションです。

5.簡素化された在庫管理

組織化された在庫管理がサプライチェーンビジネスの基盤であることを忘れないでください。 分析ベースのマシンビジョンソフトウェアは、標準の手動入力を最小限に抑え、正確な予測を作成できます。 AIシステムは、倉庫内の在庫と在庫を継続的に監視するリアルタイムの機械データも解釈します。

6.将来の洞察へのアクセス

AIエコシステムは、サプライチェーンビジネスに最高レベルの俊敏性をもたらします。 同じことがサプライチェーン予測のデータサイエンスのユースケースにも当てはまります。このユースケースでは、クライアントが気付く前にクライアントのニーズを判断できます。 これは、最大の顧客満足度を達成するために、将来的にサプライチェーン企業に参入するようなものです。

上記のメリットは、サプライチェーンとロジスティクスにおけるAIと分析の範囲が拡大し続けていることを証明しています。 AIベースのサプライチェーン分析ソリューションに投資するという決定は、ビジネスにおけるこれらのテクノロジーのユースケースを確認すると、より単純化されます。

サプライチェーンの混乱を制御するための上位5つのAIおよび分析対応のユースケース

現代のサプライチェーン企業が、信頼性が高く自動化されたデータビジュアル分析プラットフォームでビジネスを強化する時が来ました。 サプライチェーンの混乱を最小限に抑え、ビジネスを最大限に活用するために、AIと分析に関する以下で説明するプラクティスに従うことができます。

1.倉庫の供給と需要管理における需要予測

機械学習を活用して、アルゴリズムと制約ベースのモデリングを使用して、サプライチェーンと輸送データの影響力のある要因を特定します。 制約ベースのモデリングは、各ビジネス上の決定の可能性が製品制限の最大範囲と最小範囲によって制約される数学的アプローチです。

このデータが豊富なモデリング手法は、サプライチェーン予測のデータサイエンスの最良の使用例であり、倉庫の従業員が在庫の在庫についてより多くの情報に基づいた決定を下せるようにします。 もう1つのアプローチは、予測ループを自己改善するための深いレベルの洞察を提供するビッグデータ予測分析です。

今日のサプライチェーン管理では、AIソリューションを使用して在庫の最適化を強化し、倉庫と在庫管理者に部品、コンポーネント、完成品のリアルタイム管理について通知します。 機械学習が古くなるにつれて、AIシステムは、以前に購入したデータとサプライヤーの納品に基づいて、在庫の推奨事項を生成します。

2.輸送とロジスティクスの寿命を延ばすための機械学習とAI

IoTデバイスデータは、輸送車両の寿命に関するリアルタイムの洞察を提供するために、輸送中のサプライチェーン車両から生成されます。 車両に統合された機械学習システムは、過去のデータに基づいてメンテナンスの推奨事項と障害予測を行います。 これにより、パフォーマンスの問題によって配達が遅れる前に、つかの間の車両をチェーンから外すことができます。 重大な機械的故障を節約できるダウンタイムの削減を忘れないでください。

3.サプライチェーンのロードプロセスに移植性を追加するAI

サプライチェーン管理には、貨物や商品が輸送コンテナにどのように積み込まれ、荷降ろしされるかなど、詳細を重視した分析が多数含まれています。 商品をコンテナに出し入れする最も効率的な方法を決定するには、データモデリングとAIの精度の両方が必要です。

最新のサプライチェーン企業は、ソフトウェア（SRM）、ハードウェア、およびサプライチェーンデータ分析の組み合わせを使用して、読み込みプロセスをリアルタイムで実践的に可視化します。 収集されたデータは、小包を管理するためのリスクの少ない迅速なプロセスプロトコルを設計するためにも使用できます。

4.サプライチェーンのコスト削減と収益向上のためのAI

究極のコスト削減に関しては、AIと分析ソリューションは、より良い輸送と調達率を交渉し、サプライチェーンの利益プロセスの変化を特定し、宅配便契約を管理するための最も効果的なオプションです。 サプライチェーンのほぼすべての側面を利用して財務上の意思決定を行う一元化されたデータベースを評価できます。

一般に、サプライチェーン管理のための人工知能は、プラットフォームが費用効果の高い収益構築基準のマイニングと分析に使用される新しいイノベーションへの道を開いています。 ブルームバーグのレポートによると、過去2年間で、サプライチェーンの全体的なコストは12％に減少し、利益につながっています。

5.サプライチェーンにおけるデータ分析ベースの戦略的調達

サプライチェーンにおけるAIと分析の最も過小評価されているユースケースは、重要なサプライヤーと戦略的パートナーの特定です。 これは、低コストの代替案を標準化し、コンプライアンスのための供給パフォーマンス指標を予測するのに役立ちます。

記述的および予測的分析を利用することは、ハイテク、CPG、家庭用電化製品などの製造業のさらなる強化にも貢献します。 高度なセルフサービスAIと分析の鍵は、サプライチェーンビジネスにおける高度な透明性と独立性を可能にします。

サプライチェーンビジネスを将来に備えて

サプライチェーン管理における人工知能の利点は不可欠です。 AIは、あらゆる規模と規模の企業がその広範なアプリケーションを採用している現在、サプライチェーンにとって一般的なテクノロジーです。 現在のシナリオを考えると、すべてのサプライチェーンビジネスモデルは、最適化のためにAIおよび分析ソリューションと批判的に統合する必要があります。

したがって、サプライチェーンビジネスに上記の最新のソリューションがまだ不足している場合は、企業向けのAI開発サービスを選択する時期が来ています。

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