AIが物流を静かに変革する：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、物流業界では、より多くの利益を生み出すユースケースが存在する。物流は世界貿易の骨格であり、2024年には、90％のサプライチェーンリーダーが、技術的能力を物流パートナーを選択する際の重要な要素として挙げた。理由は、AIが物流業界の非効率性を競争上の優位性に変えているからである。

歴史的に紙ベースのプロセスに依存してきた物流業界は、サプライチェーンリーダーにとって盲点であった。この可視性の欠如は、ブルーホイ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、配送業者、製造業者）が過剰に注文し、問題を悪化させる。

しかし、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なるだろうか。需要の変動を99.9％の精度で予測できたらどうなるだろうか。需要に応じた柔軟な物流ソリューションを提供できたらどうなるだろうか。

AIと機械学習を使用すると、この理想はビジネスリーダーが考えているよりも近い将来実現できるかもしれない。

サプライチェーンの可視性が不可解なことを説明する

「物流会社の技術的能力のうち、どれが最も貴重ですか？」と尋ねられたとき、67％の回答者はリアルタイムの貨物追跡を選択した。

IoTデバイスは貨物追跡を革命的に変え、グランラ性の可視性とリアルタイムのアラートを提供し、時間制約や温度制御の厳格な検証規制がある食品や医薬品などの貨物の状態についての情報を提供する。サプライチェーンリーダーは、在庫の量と位置をいつでも把握でき、またその状態についても情報を得ることができる。発送者は、貨物が熱い、冷たい、濡れた、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共有できる。これらの洞察は、食品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。

電子機器業界に移ると、企業は、トラッキングと追跡が行われている場合、ラップトップマザーボードなどの製品が本物であることを保証できる。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、温度などの条件が事前に設定されたしきい値から外れ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、発送者とそのサプライチェーンパートナーにとって必須となった。物流会社は、混乱と需要の変化に迅速に対応でき、可視性は回復力の向上に貢献する。これらの洞察により、企業は在庫とリソースの全体像を把握し、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、顧客にリアルタイムで情報を提供することだけに留まらない。需要予測アルゴリズムにデータを提供する。

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メトリクスを収集し、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と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。

物流会社は、同様の方法を使用して、特定のルートでの貨物量を予測し、艦隊の配置を最適化し、サービスレベル契約（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るため、在庫コストが低減し、在庫不足が減るからである。

物流会社が予測を使用する方法は、主に2つある。

1. 長期的（戦略的）：予算と資産計画（6ヶ月から3年間の計画）
2. 短期的（運用的）：物流にとって最も価値のあるもので、地上輸送を14日以内に、海上輸送を1〜12週間以内に予測する。

例えば、DPDgroupの宅配便会社、Speedyは、歴史的な出荷データ（荷物のサイズ、配達時間、顧客の行動など）と外部要因（祝日、小売りのピーク（ブラックフライデー）など）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を使用した需要予測により、Speedyは不要な旅行とラインホールを迅速に特定して取消することができた。これにより、ハブ間のコストが25％削減され、艦隊の利用率が14％向上した。マッキンゼーも、サプライチェーン管理における同様の結果を発見しており、予測ツールはエラーを20〜50％削減した。

容量との一致：空のトラックを運転するのをやめる

Uber Freightは2023年に、米国で年間約1750億マイルを走行するトラックのうち、20〜35％は空のまま走行していると報告した。AI、ML、デジタルツイン技術が主流になった現在、ダラスで配達したトラックがシカゴに空のまま戻るべきではない。AI駆動の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、トラックが最大の効率で走行するようにする。

物流会社は、需要予測ツールで使用される貨物情報（荷物のサイズ、重量、寸法、種類など）を収集し、それを容量と組み合わせて分析する。AI駆動の分析では、トラックのサイズ、特徴、位置、可用性、およびドライバーのサービス時間規制をレビューして、発送者と運送業者をリアルタイムで接続する。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一致を確保することで、これをさらに進めることができる。

発送者がデジタルプラットフォームに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一致させる。取引が処理され、荷物はその旅程中に追跡される。

資産を追跡し、需要を予測し、荷物を一致させることで、物流会社は多大なコストを節約している。空のマイルを最小限に抑え、車両の利用率を最大化し、炭素足跡を削減することで、より信頼できる配達を実現し、顧客関係を改善している。

利点は物流業界を超えて広がっている。サプライチェーンの可視性により、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、輸送費用を削減することができる。トラックの利用率を最適化し、無駄な容量を最小限に抑えるからである。

資源割り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が運用を合理化する方法から学ぶことができる。