グローバルサプライチェーンは、前例のない不安定な環境の中で運営されています。パンデミックによる混乱、地政学的不安定、労働力不足、インフレにより、企業の運営方法が変わりました。一方、データ量は圧倒的なレベルに急増しています。世界的に、工業生産は 2030 年までに 4.4 ゼタバイトのデータ を生成すると推定されており、物流と小売はさらに複雑になっています。
大企業の経営幹部にとって、これはパラドックスを生み出します:かつてないほど多くのデータがあるが、明確さは低下します。最近の調査によると、リーダーの 85% が「意思決定の苦痛」を報告しており、10 年前に比べて毎日 10 倍の意思決定を行っており、多くの場合、不完全またはサイロ化された情報を使用しています。
ここで、エンタープライズ AI ソフトウェアが変革をもたらします。AI および機械学習 (ML) サプライ チェーン プラットフォームは、ノイズをカットし、意思決定を加速し、運用の回復力を解き放つために必要なインテリジェンスと自動化を提供します。しかし、サプライチェーンにAIを導入するには、テクノロジー以上のものが必要であり、戦略的で全社的なアプローチが必要です。
当社の電子ブック「AI の謎を解き明かす」は、人工知能をサプライ チェーン業務に大規模に統合するための実用的なフレームワークを提供します。
AI と ML が今やビジネス上の必須事項である理由
AI と ML はもはや実験的なものではなく、現代のサプライ チェーンの中核的な機能を再構築しています。AIの導入は、測定可能なコスト削減、収益の増加、俊敏性の向上によって、すべての企業機能でROIをもたらします。
主要な組織がMLサプライチェーンソフトウェアを導入して、すべてのフェーズに影響を与えている方法は次のとおりです。
計画と予測
- AI 需要計画は、膨大なデータセットを活用することで予測精度を向上させます。
- 予測分析により、プロアクティブなリソース調整と在庫の最適化が可能になります。
- AI を使用したシナリオ モデリングにより、シミュレーションのタイムラインが数時間から数分に短縮され、俊敏性が向上します。
調達と調達
- ML はサプライヤーのリスクを評価し、環境への影響を予測します。
- AI 主導の洞察は、回復力のあるサプライヤー ネットワークを構築し、混乱への露出を最小限に抑えるのに役立ちます。
生産・製造
- 生産における AI は、品質管理のために異常を検出し、リソース配分を最適化し、エネルギーの無駄を削減します。
- コネクテッド ソリューションは AI を統合して、最前線の意思決定をサポートし、スループットを向上させます。
物流・流通
- ロジスティクスとサプライチェーンにおけるAIにより、予測ETA、積荷リスクモデリング、ルート最適化が可能になります。
- AI 主導の意思決定エンジンは、リアルタイムの混乱に対応して出荷のルートを動的に変更します。
リターンと持続可能性
- AI は、予測リバース ロジスティクスを通じて返品ワークフローを最適化し、無駄を削減します。
- AI 主導のネットワーク設計により、循環経済への取り組みとコスト効率が向上します。
サプライチェーンにおけるAIとMLの拡張の課題
メリットは明らかですが、グローバル企業全体で AI と ML のサプライ チェーン ソフトウェアを統合するのは複雑です。多くのリーダーは、次のような共通のハードルに直面しています。
• 拡張に失敗するサイロ化されたパイロット: コアビジネス目標に合わせずに孤立した機能で AI をテストすると、ROI が制限されます。
• データの断片化: 異種システムと不十分なデータガバナンスは、AI モデルの有効性を妨げます。
• 変更管理の摩擦: アクセンチュアによると、生成 AI はサプライ チェーンの労働時間の 最大 29% を自動化できるため、労働力の変革とスキル開発が必要です。
• 統合の複雑さ: レガシー インフラストラクチャには、最新の AI および ML プラットフォームが効果的に動作するために必要なアーキテクチャが欠けていることがよくあります。
