AIはどのようにして一般的なサプライチェーンのボトルネックを解消するか

サプライチェーンのボトルネックは、製造業者、サプライヤー、そして配送業者にとって財政的に壊滅的な結果をもたらす可能性があります。人工知能（AI）は、最も有望な新興解決策の1つです。サプライチェーン管理でAIを利用することで、混乱や遅延を解消できるのでしょうか。

サプライチェーンのボトルネックが現れる方法

サプライチェーンのボトルネック — 商品の流れが妨げられるポイント — は、いくつかの理由で発生する可能性があります。

1. 予期せぬ需要の急増

消費者の需要の変化は、広範囲にわたるサプライチェーンの混乱を引き起こす可能性があります。製造業者、サプライヤー、配送業者は、通常、突然の大規模な需要の増加に対応する準備ができていません。その結果、長期間の遅延が発生する可能性があります。

2. 労働力不足

企業は、商品を配送する人手を確保する必要があります。広範囲にわたる労働力不足は、サプライチェーン業界のすべての側面に影響を及ぼし、物流企業がスムーズに運営することを困難にします。

3. 施設または工場の閉鎖

単一の閉鎖でも、サプライチェーン全体に波及効果をもたらす可能性があります。なぜなら、商品の流れを断ち切るからです。企業が緊急対策を講じていない場合、商品の供給を再開するために苦労することになります。一方、商品は倉庫に眠ったままになります。

4. 偽造品

物流詐欺は、世界的な大きな問題です。最新の公開データによると、2016年に国際的に取引された偽造品は 509億ドル に上ることが分かっています。 偽造品がサプライチェーンに違法に流入すると、商品の流れを混乱させ、妨げる可能性があります。

5. 地政学的紛争

国が戦争をすると、輸出入は優先事項ではなくなります — そして近くの貿易ルートも危険になることがあります。地政学的紛争は、物流企業の標準的なルーチンを混乱させ、長期的なサプライチェーンのボトルネックを引き起こす可能性があります。

6. 極端な天候イベント

地球上のどこも、極端な天候イベントから安全ではありません。洪水、吹雪、地震、竜巻は、船、飛行機、配送トラックが移動できないようにします。被害が数日または数週間続く可能性があるため、長期間のサプライチェーンの混乱はほぼ不可避です。

サプライチェーンのボトルネックを解消することの重要性

サプライチェーンのボトルネックは、収益に悪影響を及ぼす可能性があります。なぜなら、倉庫に眠ったままの商品から収益を上げることはできないからです。サプライチェーンの問題が解決した後でも、企業が商品を移動する機会を得られないことがあります。腐りやすい商品 — 花、化粧品、乳製品、植物、野菜、肉 — は、すぐに損なわれるか破壊される可能性があります。

物流プロセスに関与していない人々も、サプライチェーンのボトルネックの悪影響を経済的に受ける可能性があります。実際、研究によると、サプライチェーンのボトルネックは、2021年から2022年にかけてアメリカでのインフレーションの大部分を引き起こしました。つまり、誰もが遅延の代価を支払います。

サプライチェーン管理でAIを活用することで、企業は物流プロセスを迅速化し、データ駆動型の洞察を得て、潜在的な混乱を事前に特定できます。

サプライチェーンのボトルネックを解消するためにAIを活用する方法

1. 予測分析

機械学習モデルは、歴史的および現在のデータを利用して将来の結果を予測できます。予測分析を使用することで、物流企業はサプライチェーンのボトルネックがいつ、どのように発生するかを予測し、それを回避することができます。

2. 需要予測

機械学習モデルは、消費者の行動、市場の動向、地政学的状況を追跡して需要の増加や減少を予測できます。製造業者、サプライヤー、配送業者は、需要の増加や減少を予測することで、注文を時間通りに満たすことができます。

3. 品質管理

AIは、正規品と偽造品を区別することができます。偽造品がサプライチェーンに流入するのを防ぐことで、物流プロセスをスムーズに保つことができます。一つの研究チームは、98% の確率で正規品と偽造品を区別できるアルゴリズムを開発しました。強化された品質管理により、物流プロセスをスムーズに保つことができます。

4. 強化された調整

AIテクノロジーは、サプライチェーンの可視性を高め、データ駆動型の洞察を提供することで、サプライヤー、配送業者、製造業者が調整するのを支援できます。また、自然言語処理モデルは、言語や文化の壁に関係なく、企業間のコミュニケーションを支援できます。

5. 自動化された配送

ラストマイル配送は、物流費用の50% を占めることがあります。大量の注文、非効率的なドライバー、ルートの複雑さにより、ボトルネックが発生しやすくなります。AI駆動の自動車は、パーセルロッカーのような事前定義された場所に商品を配送することで配送を合理化することを約束しています。

6. リアルタイム調整

サプライチェーン管理でAIを活用することで、物流企業はリアルタイムの市場や需要の変化に対応できます。また、遅延や混乱の兆候が見られた場合に、事前に対応することができます。

7. ルート最適化

サプライチェーンのボトルネックの最も一般的な原因 — 天候や地政学的紛争 — は、物流企業が制御できないものです。しかし、AIは、事前にボトルネックが発生する可能性のあるケースに基づいて、代替ルートやサプライヤーを提案することで、混乱を回避することができます。

サプライチェーンの問題を解決するためにAIはどのように重要か

多くの物流企業は、デジタル化を計画しています。実際、23% の倉庫管理者は、2019年に自動化技術を導入する予定でした。AIは、まだ新しい技術ですが、物流企業が求めていたものと正確に一致しています。

AIは、物流プロセスが生成する大量のデータを処理することができます。AIは、数百の情報源からのデータを集約、処理、分析することができ、圧倒されることなく、洞察を提供することができます。

スピードも、AIを他の技術と区別する重要な要素です。ほとんどの代替技術は、AIが処理、分析、出力を実行する速度に追いつくことはできません。AIは、数百万の可能性を数秒で検討し、リアルタイムで対応することができます。

AIの主な利点は、タスクの自動化と自律的な作業能力です。AIは、24時間365日、人間の介入を必要とせずに作業できます。これは、労働力不足の際に理想的です。

この技術は、費用対効果も高く、63% の物流企業が、サプライチェーン管理でAIを活用することで、収益の増加を実現しました。また、61% の企業は、運用費用の削減を報告しました。

多くの技術は、タスクを自動化したり、データを迅速に処理したり、自律的に作業したりすることができますが、同時にすべてを行う技術はほとんどありません。したがって、AIは、サプライチェーンの混乱や遅延に対する最も有望な解決策です。

サプライチェーンにおけるAIの例

AI駆動の監視システムやバーコードスキャナーは、商品の欠陥や偽造を防ぐことができます。通常、コンベアベルトの近くに設置され、在庫を追跡します。

物流企業は、AIを他のサプライチェーン技術と統合することができます。例えば、IoTパッケージセンサーを動かすために、機械学習モデルを使用することができます。これにより、企業は商品データを分析して出荷を追跡することができます。

管理AIは、内部の記録管理、管理、文書処理、情報共有タスクを処理します。例えば、請求書の処理、出荷注文、サプライヤー契約の更新、入札依頼の送信、従業員のスケジューリングを行うことができます。

サプライチェーンにおけるAIの新しい用途の1つは、自動運転車です。自律走行トラックやドローンは、リアルタイムで環境に反応するために、機械学習を使用することができます。自律走行車はまだ開発中ですが、実証実験は存在します。

サプライチェーン管理におけるAIの将来

AIはまだ比較的新しい技術であるため、浸透率はしばらく低いままである可能性があります。ただし、73% の物流企業は、新興技術に対して楽観的です。50%の企業は、リスクが減るまで導入を延期する予定です。多くの企業は、理想的なユースケース、潜在的なギャップ、ベストプラクティスが明らかになるまで待つようです。

業界の中には、AIの導入を躊躇する声もありますが、指標は、企業がAIを素早く受け入れることを示唆しています。2022年には、11% の物流幹部が、AIを重要視していましたが、2025年までにその割合は38% に上昇する可能性があります。企業がサプライチェーン管理でAIを活用するにつれて、業界は大きな変化を経験する可能性があります。

AIはサプライチェーンのボトルネックを永久に解消するかもしれない

サプライチェーン管理におけるAIの浸透率が増加するにつれて、この技術の変革的な潜在能力が明らかになるでしょう。物流企業がAIを戦略的に活用することで、標準的なボトルネックのほとんど — またはすべて — を解消できるかもしれません。