今日のペースの速いビジネスの世界では、サプライチェーンはシームレスな運用のバックボーンです。製造から最終消費者までの商品やサービスの流れを効率的に管理する能力は、最も重要です。
近年、人工知能(AI)が変革の力として台頭し、サプライチェーンの運用方法に革命をもたらしています。今日最も一般的なユースケースは、需要予測の精度を高めるためのAIおよび機械学習(ML)モデルの適用です。しかし、AIやMLの採用が普及するにつれ、新たなアプリケーションが次々と登場し、未開拓の大きな可能性が明らかになってきています。
Blue Yonderでは、AIとMLを需要計画に適用することで、サプライチェーンのレジリエンスを高め、プランナーの生産性を向上させ、重要な意思決定に俊敏性をもたらすことを目の当たりにしてきました。AIは 、需要と供給の計画(DSP)の重要なイネーブラーであり、プランナーは360度計画ビューを数日ではなく数秒で簡単にコラボレーション、モデル化、最適化できます。AIによってタイムラグが最小限に抑えられるため、企業は新しい機会を活用し、コストとサービスの結果に影響が及ぶ前に混乱を解決できます。
このブログ記事では、AIがDSPやその他の次世代需要計画の実践を通じてサプライチェーンの未来を再構築する無数の方法を探ります。
インテリジェントなシナリオプランニング:混乱を管理し、レジリエンスを構築します
最新のBlue Yonder Supply Chain Executives Surveyでは、 回答者の84%が、自社が前年にサプライチェーンの混乱を経験したと回答し ています。これらの混乱による最大の影響は、顧客による遅延(経営幹部の42%が挙げた)、生産の停滞(42%)、規制コンプライアンスの問題(39%)、評判および金銭的損害(38%)、需要を満たせない(38%)でした
シナリオプランニングは、行動を起こす前に混乱の影響を理解し、より自信を持って予測可能な結果を実現するための重要なツールです。しかし、今日ほとんどの企業が使用しているシナリオプランニングのツールとプロセスは、最適とは言えません。
なぜでしょうか。なぜなら、彼らは人間の直感と手動の介入に依存して、複数の複雑なシナリオを作成および評価するためです。手動のシナリオプランニングは、面倒で時間のかかる作業であるだけでなく、作成された詳細なシナリオが多すぎるか、幅の広いシナリオが少なすぎるため、重要なレバーや意思決定ポイントが欠落しているため、最適な意思決定ができない結果にもなります。現代のマーケットプレイスやサプライチェーンの複雑さを考えると、人間のプランナーや人間の認知力で意味のある需要計画シナリオを作成し、テストすることは困難です。
ML によって実現された Blue Yonder の次世代需要計画ソリューションは、問題の範囲を現実的で最も適用可能な論理的なシナリオ セットにインテリジェントかつ自律的に縮小する高度なアルゴリズムに依存しています。組み込み型予測AIは、この実現可能な一連のシナリオを評価し、企業が事前に定義した目標を達成するための上位のシナリオを推奨します。これにより、人間のプランナーは、シナリオのさまざまなレバーをマッピングし、境界値を設定してから、発砲して忘れることができます。
AIとMLを活用したシナリオプランニングにより、数日または数時間かかる平均時間をわずか数分に短縮します。プランナーは、単にデータを照合するのではなく、より価値の高い戦略的な意思決定と行動に集中できます。
