AIは静かに物流を変革している：無駄を削減し、マージンを拡大する

金融やヘルスケアがAIの導入で注目を集める一方で、道路でのAIの活用例は非常に魅力的である。物流は世界貿易の骨格であり、経営者は2024年には、90％のサプライチェーンのリーダーが、技術的能力が物流パートナーを選択する際の重要な要因であると述べた。理由は、AIが非効率で知られる業界を競争上の優位性に変えているからである。

歴史的に、物流は紙ベースのプロセスに依存してきたため、サプライチェーンのリーダーにとって盲点となっていた。この可視性の欠如は、ブルウィップ効果を生み出す。小さな小売需要の変化がサプライチェーンを上昇させ、原材料サプライヤーに達する。長いリードタイムと組み合わせると、各ステージ（小売業者、卸売業者、配給業者、製造業者）が過剰に注文することを余儀なくされ、問題が悪化する。

しかし、半導体チップでトラックや倉庫を満たすのではなく、物流がリアルタイムの追跡とサプライチェーンの可視性を持っていたらどうだろうか。需要の変動を99.9％の精度で予測できるようなものだったらどうだろうか。さらに、需要に応じた輸送のような柔軟な物流ソリューションを提供できるようなものだったらどうだろうか。

AIとマシンラーニングを使用すると、この理想はビジネスリーダーが思っているよりも遠くないかもしれない。

サプライチェーンの可視性が説明できないものを説明する

「フリートフォワーダーの技術的能力のうち、どれが最も価値があると思いますか？」と問われたとき、67％の回答者はリアルタイムの出荷追跡を選んだ。

IoTデバイスは貨物の追跡を革命的に変え、商品の状態についての詳細な可視性とリアルタイムのアラートを提供する。時間敏感または温度制御が必要な出荷（食品や医薬品など）には、厳格な検証規制が必要となる。サプライチェーンのリーダーは、在庫の量と場所をいつでも確認でき、さらにその状態についても知ることができる。出荷者は、商品が熱い、冷たい、湿った、または乾いたか、またドア、箱、またはその他のコンテナが開けられているかどうかについての情報を監視して共有できる。これらの洞察は、食品アイテムが腐った状態で到着する異常を説明し、将来の無駄を最小限に抑える。

電子工業に移ると、企業はトラッキングとトレーシングされたアイテムが本物であることを顧客に保証できる。倉庫と在庫管理者は、バーコードとQRコードをスキャンして在庫レベルを追跡したり、オブジェクトに付けたRFIDタグを使用して、高価な資産をスキャンせずに追跡したりできる。より高度なRFIDタグは、事前に設定されたしきい値から温度などの条件が逸脱したときにリアルタイムのアラートを提供する。

アイテムレベルの可視性は、出荷者とそのサプライチェーンのパートナーにとって必須となった。物流プロバイダーは、断絶や需要の変化に迅速に対応できなければならないが、この可視性は回復力を高める。これらの洞察により、企業は在庫について全体像を把握し、リアルタイムで情報に基づいた決定を下すことができ、無駄を削減し、リソースの活用を改善する。

需要予測と信頼できるリードタイム

IoTセンサーの有用性は、単にアイテムを追跡して顧客にリアルタイムで更新することだけに留まらない。需要予測アルゴリズムに燃料を供給するデータを提供する。

例えば、コカ・コーラは、自動販売機や冷蔵庫からリアルタイムの在庫レベルと消費者分析を追跡するためにIoTを利用している。これにより、コカ・コーラは特定の製品タイプやフレーバーの需要について情報に基づいた予測を行うことができる。

フリートフォワーダーも同様の方法を使用して、特定のレーンでの貨物量を予測し、艦隊の配置を最適化し、サービス水準合意（SLA）を満たすことができる。企業にとっては良いニュースである。より信頼できるリードタイムがもたらされ、在庫コストが低減され、在庫切れが減るからである。

物流企業が予測を使用する方法は、以下の2つがある。

1. 長期的（戦略的）： 予算と資産計画（6か月から3年間の計画）
2. 短期的（運用的）： 物流にとって最も価値がある。地上輸送の需要を最大14日先まで予測し、海上輸送の場合は1〜12週間先まで予測する。

例えば、DPDgroupの配達会社、Speedyは、歴史的な出荷データ（パッケージのサイズ、配達時間、顧客の行動など）と、祝日、小売りのピーク（ブラックフライデーなど）などの外部要因を組み合わせて需要を予測している。新しいシステムでは、AIによる需要予測により、Speedyは不要な旅行とラインホールを迅速に特定してキャンセルできた。これにより、ハブ間のコストが25％削減され、艦隊の活用率が14％向上した。マッキンゼーも、サプライチェーン管理において、予測ツールが20〜50％のエラーを削減したことを発見した。

荷重と容量のマッチング：空気を輸送するのを止める

Uber Freightは2023年に、米国で年間1750億マイルを走行するトラックのうち、20〜35％は空のままであると報告した。これは、燃料と労働予算を浪費している。AI、ML、デジタルツイン技術が主流になった今、ダラスで配達したトラックがシカゴに空で戻るべきではない。AI駆動の荷重マッチングプラットフォームは、貨物需要、トラックの可用性、ルートパターンを分析して、毎回トラックが最大の効率で輸送されることを保証する。

物流企業は、需要予測ツールで使用される集められた貨物情報（荷重、重量、寸法、タイプなど）を、自社の容量と組み合わせて分析する。AI駆動の分析は、トラックのサイズ、特徴、場所、可用性、およびドライバーのサービス時間規制を検討して、出荷者と運送業者をリアルタイムで接続できる。デジタルツイン技術は、仮想シナリオをシミュレートして最適なマッチングを保証することで、これをさらに進めることができる。

出荷者がデジタルプラットフォームに将来の荷物に関する情報を入力すると、システムは利用可能な運送業者の容量を分析して、最も適切なオプションとマッチングする。取引は処理され、出荷はその旅程全体を通じて追跡される。

資産を追跡し、需要を予測し、荷重をマッチングすることで、物流企業は多大な利益を得ている。空のマイルを最小限に抑え、車両の活用率を最大化し、炭素足跡を排除することで、より信頼できる配達と顧客関係を改善している。

利点は物流を超える。サプライチェーンのこのレベルの可視性により、小売業者や製造業者は生産スケジュールを最適化し、在庫保有コストを削減できる。より効率的に出荷を計画し、遅延や倉庫料金を最小限に抑え、最適なトラックの活用率と最小の無駄容量を保証することで、輸送費用を削減できる。

資源割当てを扱うあらゆる業界（航空、製造、クラウドコンピューティングなど）は、物流AIが運用を最適化する方法から学ぶことができる。