Artificial Intelligence
AI がサプライチェーンの一般的なボトルネックをどのように解消するか
サプライチェーンのボトルネックは、メーカー、サプライヤー、流通業者にとって経済的に壊滅的な打撃となる可能性があります。人工知能は、最も有望な新しいソリューションの 1 つです。サプライチェーン管理に AI を活用すれば、混乱や遅延を排除できるでしょうか?
サプライチェーンのボトルネックがどのようにして現れるか
サプライチェーンのボトルネック、つまり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。メーカー、サプライヤー、流通業者は通常、突然の大量の注文に対応する準備ができておらず、長期にわたる遅延が発生する可能性があります。
2. 労働力不足
企業は、商品を配送する人がいる場合にのみ商品を移動できます。広範な労働力不足はサプライチェーン部門のあらゆる側面に影響を及ぼし、物流企業が業務を円滑に進めることが困難になっています。
3. 施設または工場の閉鎖
たった 1 件の閉鎖でも、商品の流れが遮断されるため、サプライチェーン全体に波及効果を及ぼす可能性があります。緊急時対応計画のない企業は、そのギャップを埋めるために奔走することになります。その間、彼らの製品は埃をかぶっています。
4. 偽造品
物流上の不正は世界的な大問題です。最新の公開データの一部によると、 509億ドル相当の偽造品 それらがサプライチェーンに不法に侵入すると、商品の流れを混乱させ、分断する可能性があります。
5. 地政学的紛争
国々が争いになると、その輸出入は優先事項ではなくなり、近隣の貿易ルートが危険になることがよくあります。地政学的な紛争は物流組織の標準業務を混乱させ、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. 異常気象現象
地球上に異常気象から安全な場所はありません。洪水、吹雪、地震、竜巻により、船、飛行機、配送トラックがどこにも行けなくなることがあります。影響は数日から数週間続く可能性があるため、長期にわたるサプライチェーンの混乱は事実上避けられません。
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与える可能性があります。結局のところ、ブランドは倉庫に詰まった製品では利益を得ることができません。その後のブランドの評判へのダメージ（消費者は配送の遅延を好まない）は、長期的な経済的損失につながる可能性があります。
場合によっては、サプライチェーンの問題が解決された後、企業は商品を移動する機会を得られないことがあります。花、化粧品、乳製品、植物、農産物、肉などの生鮮食品は、すぐに損傷したり破壊されたりする可能性があります。
物流プロセスに関与していない人でも、経済的にマイナスの影響を被ります。実際、調査ではサプライチェーンのボトルネックが示されています インフレの大部分を引き起こした 米国では 2021 年から 2022 年にかけて予定されています。言い換えれば、全員がこれらの遅延の代償を支払っているということです。
サプライチェーンで AI を活用してボトルネックを合理化する方法
サプライチェーンで AI を活用する企業は、物流プロセスをスピードアップし、データに基づいた洞察を取得し、問題が発生する前に潜在的な破壊者を特定できます。
1。 予測分析
機械学習モデルは、過去のデータと現在のデータを活用して将来の結果を予測できます。予測分析を使用すると、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判断し、ボトルネックをより適切に回避できます。
2. 需要予測
機械学習モデルは、消費者の行動、市場動向、地政学を追跡して、需要がいつ急増または減少するかを予測できます。メーカー、サプライヤー、流通業者は、いつ注文を増やしたり、減速したりするかを把握していれば、時間通りに注文を処理することが容易になります。
3。 品質管理
AI は正規品と偽造品を区別し、サプライチェーンの混乱を防ぎます。ある研究チームはそれらを区別できるアルゴリズムを開発しました 時間の98％ 平均して。品質管理を強化することで、物流プロセスをスムーズに進めることができます。
4. 連携機能の強化
AI テクノロジーはサプライ チェーンの可視性を高め、データに基づいた洞察を提供し、サプライヤー、流通業者、メーカーの調整を支援します。さらに、自然言語処理モデルは、言語や文化の壁に関係なくコミュニケーションを図るのに役立ちます。
5. 自律配信
ラストマイル配達 物流費の50％を占める、いくつかの推定によると。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、ボトルネックが非常に発生しやすくなります。 AI を搭載した自動運転車は、有望なソリューションです。宅配ロッカーなどの事前に定義された場所に商品を配送して、配送を効率化できます。
6. リアルタイム調整
サプライチェーン管理に AI を活用することで、物流会社はリアルタイムの市場と需要の変化に対応できるようになります。さらに、遅延や混乱の兆候が現れた場合に、積極的に行動できるようになります。
7. ルートの最適化
サプライチェーンのボトルネックの最も一般的な原因のいくつかは避けられません。物流会社は天候や地政学的な紛争を制御できません。ただし、AI はケース固有の緊急時対応計画を作成し、混乱が問題になる前に回避策を提供できます。物事をスムーズに進めるために、代替ルートやサプライヤーを提案することもできます。
サプライチェーンの問題を解決するために AI がそれほど重要なのはなぜですか?
長年にわたり、多くの物流組織は何らかの方法でデジタル化を計画してきました。実際には、 倉庫管理者の 23% AI はまだ新興テクノロジーですが、彼らが探していたものと正確に一致しています。
これは、物流プロセスで生成される膨大な量のデータを処理できる数少ないテクノロジーの 1 つです。圧倒されることなく、何百ものソースからの情報を集約、処理、分析できます。
AI が同様のテクノロジーと比べて優れているもう 1 つの点は、速度です。この速度で処理、分析、出力できる代替手段はほとんどありません。何百万もの可能性を数秒で検討し、リアルタイムでインタラクションに応答できます。
他のテクノロジーに対する AI の主な利点は、タスクを自動化し、自律的に動作する能力です。 24 時間独立して稼働でき、人間の介入をほとんど必要としないため、人手不足の時期に最適です。
このテクノロジーはコスト効率にも優れています。ある研究によると、 物流事業者の63% サプライチェーン管理に AI を活用することで、より多くの収益を獲得しました。さらに、61% が運営コストが削減されたと報告しています。
多くのテクノロジーはタスクを自動化したり、データを迅速に処理したり、自律的に動作したりできますが、すべてを同時に実行できるテクノロジーはほとんどありません。だからこそ、AI はサプライチェーンの混乱や遅延に対する有望な解決策となるのです。
サプライチェーンにおける AI の例
AI を活用した監視システムとバーコード スキャナーにより、製品の欠陥や偽造品が物流チャネルを通過するのを防ぐことができます。通常、在庫を追跡するために、コンベア ベルト上またはその近くに置かれます。
物流企業は AI を他のサプライチェーンテクノロジーと統合できます。たとえば、機械学習モデルを使用して、モノのインターネット (IoT) パッケージング センサーを強化できます。このようにして、製品データを分析して出荷を追跡できます。
管理 AI は、内部の記録保持、管理、文書処理、情報共有タスクを処理します。たとえば、請求書の処理、出荷の注文、サプライヤー契約の更新、入札リクエストの送信、労働者のスケジュール設定などを行うことができます。
サプライ チェーンにおける AI の新たな用途の 1 つは、自動運転車に関するものです。自動運転の配送トラックやドローンは、機械学習を使用して環境にリアルタイムで反応できます。自動運転車の開発は数年残っていますが、概念実証は存在します。
サプライチェーン管理における AI の未来
AI はまだ比較的新しいため、その普及率は数年間は低いままであると考えられます。その間 物流会社の73% 新しいテクノロジーについて楽観的だと感じている人は 50% で、リスクが低くなるまで実装を延期する予定です。多くの人は、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確になるまで待つことになるようです。
この分野の多くの人々は AI の導入にやや躊躇していますが、指標によれば、AI を受け入れる姿勢が急速に高まることが示唆されています。だけですが 物流管理者の 11% 2022 年には AI が不可欠であると感じていた回答者は、38 年までに AI が不可欠であると考えると推定されています。サプライ チェーン管理で AI を活用する企業が増えるにつれ、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排除する可能性がある
サプライチェーン管理における AI の普及率が高まるにつれて、このテクノロジーの変革の可能性が明らかになるでしょう。物流会社がこれを戦略的に利用すれば、標準的なボトルネックのすべてではないにしても、ほとんどを解消できる可能性があります。
