AIはサプライチェーン管理でどのように使用されるか

AIは、より効率的、可視性、最適化されたサプライチェーン管理を実現しています。サプライチェーン組織がAIを導入してこれらの利点を得る方法は数多くあり、スマートシミュレーションから自動化された品質管理まであります。AIの導入は、サプライチェーンを進化させ、今日のサプライチェーンの課題に適応するための鍵となります。

1. AIシミュレーションによる最適化

AIは、データを分析して結果を予測することが得意です。サプライチェーン企業は、この機能を使用して、AIシミュレーションを通じて運用を最適化することができます。AIは、特定の運用設定を評価し、ボトルネックや潜在的な問題を特定することができます。

シミュレーションでは、サプライチェーン企業が実世界の遅延を引き起こすことなく、運用を最適化するための柔軟性が大幅に増加します。Googleは2021年に、サプライチェーン企業が最適化を通じてコストを削減するのに役立つAIベースのデジタルツインツールを立ち上げました。このツールは、サプライチェーン企業がコストを削減するのに役立つように設計されています。このようなツールは、サプライチェーンのあらゆるリンクにとって非常に有効です。

たとえば、倉庫管理者は、倉庫全体のデジタルツインを作成できます。次に、倉庫のデジタルツイン上でAIロジスティクスシミュレーションを使用して、さまざまな最適化戦略を実験できます。こうすることで、実世界の運用を妨げることなく、倉庫の最適なロジスティクス戦略を見つけることができます。

2. 自動化された在庫管理

倉庫は、サプライチェーンの重要なリンクです。倉庫が非効率的に運営されている場合、または在庫管理が非効率的である場合、サプライチェーン全体に深刻な波及効果をもたらす可能性があります。AIは、倉庫が在庫管理を自動化するのを支援し、時間とコストを節約することができます。

たとえば、ユニットには、各アイテムの状態を追跡するIoTタグが付いている場合があります。アイテムが消費期限のある場合、IoTトラッカーは消費期限が近づいていることを追跡します。IoTタグは、このようなデータをAIハブに送信し、在庫データを管理します。AIは、在庫ユニットが消費期限に近づいている場合、または在庫レベルが一定のしきい値を超えた場合に、倉庫管理者に警告します。

3. サプライチェーンサイバーセキュリティ

サイバーセキュリティは、サプライチェーン組織にとって今までで最も重要なものとなりました。実際、2022年には、ハッカーがビジネスに対する急速な攻撃を実行するためにランサムウェアを購入できる、ランサムウェア・アズ・ア・サービスという新しい地下市場が登場しました。大企業だけがサプライチェーンの標的ではありません。2022年の1件の事件は、最大2,000の個別の中小企業に影響を及ぼしました。

サプライチェーン管理には、サイバーセキュリティの脅威に対処するために、効果的で敏捷なサイバーセキュリティが必要です。AIは、パターン認識能力により、このタスクを実行するための非常に有効なツールです。

たとえば、倉庫は、サーバーのログインアクティビティを常に監視するためにAIを使用できます。AIが不正なログインアクティビティを検出すると、セキュリティ担当者に警告を送信し、不正なアカウントをブロックすることもできます。

4. AI需要予測

AIは、製造業者や小売業者にも多くの利点を提供します。これらのビジネスは、AIデータ分析ツールを使用して、将来の需要と供給を予測することができます。AIアルゴリズムは、販売データや消費者トレンドなどの多数のデータセットを分析して、特定の製品の需要を予測することができます。

正確な需要予測により、サプライチェーンの各リンクが全体的な供給の緊張を軽減することができます。製造業者が必要な材料の正確な量を知っている場合、過剰な材料を注文することなく、原材料サプライヤーに過大な負担を課すことがありません。

同様に、製造業者に注文を出す小売業者も同様です。最終的には、これはサプライチェーンでの浪費を減らすのにも役立ちます。

5. 浪費とエラーの削減

AIは、サプライチェーンでの材料の浪費と品質管理の改善のために、非常に有価値なツールとなり得ます。これは、コンピュータビジョンが複雑なプロセスを自動化する方法を学習することを可能にする、マシンラーニングの驚くべき能力によります。サプライチェーン企業は、AIとIoTを組み合わせて、迅速かつ正確に浪費とエラーを削減することができます。

たとえば、製造会社は、ボックスの品質管理を自動化したいと考えている場合があります。AI搭載カメラを使用して、ボックスが組み立てラインを通過する際にスキャンし、ボトルネックを生成せずに不完全なボックスを迅速に検出することができます。

同様に、IoTデバイスを使用して、製造プロセスで使用される原材料の量に関するデータを収集することができます。AIデータ分析アルゴリズムを使用して、このデータから、最も多くの材料が使用されている場所と、材料が最も浪費されている場所を特定することができます。

これらの洞察により、企業は原材料をより効率的に使用し、サプライチェーン全体の負担を軽減することができます。

6. サプライチェーンの持続可能性の追跡

近年、サプライチェーン全体で持続可能性が重要な優先事項となりました。一方では、環境とサプライチェーンで働く人々やサプライチェーンを支援する人々にとって良いことです。

さらに、持続可能性イニシアチブは、浪費を削減すること、特に原材料サプライヤーにとって、サプライチェーンの負担を軽減する上で重要な側面です。AIは、企業がサプライチェーンの持続可能性を追跡し、可視性を高めるのに役立ちます。

優れた例としては、AIロジスティクスアルゴリズムを使用したルートの最適化があります。企業は、陸路または海路で使用する最も効率的な輸送ルートを特定することで、サプライチェーンの炭足跡を削減することができます。

さらに、AIとIoTデバイスは、企業がパートナーとサプライヤーの持続可能性を監視するのを支援することもできます。AIアルゴリズムは、完成品のすべてのコンポーネントがサプライチェーン全体でどこから来ているかを追跡することができます。これにより、可視性が高まり、潜在的な持続可能性の弱点に対する認識が向上します。

たとえば、サプライヤーが製造プロセスで有害な染料を使用している場合、AIを使用してこれに気付くことができます。企業は、より持続可能なサプライヤーを選択することができます。

AIを使用したスマートサプライチェーンの構築

AIは、将来的により効率的で持続可能なサプライチェーンを構築する上で、重要な役割を果たすことになります。サプライチェーンのすべてのリンクの企業は、AIを使用してプロセスを自動化し、運用を改善し、セキュリティを強化し、原材料をより効果的に使用することができます。適切なテクノロジーを使用することで、サプライチェーンの企業は今日の課題に適応することができます。