AIエージェントをサプライチェーンに統合する方法

経営陣は、サプライチェーンがグローバルに競争するためにAIテクノロジーを必要としていることを知っています。尋ねると、 大多数は 来年にはAIの実装にさらに多くのリソースを投資する予定であると答えた。しかし、新しい機会に対する熱意はある一方で、企業は依然として投資を最大限に活用するための戦略に苦労しています。

企業がAIツールをどのように、そしてなぜ採用すべきかについて明確なビジョンがなければ、ソリューションはミッションクリティカルではなく、後付けとして扱われることがよくあります。AI エージェントの強力な利点に気づかないままにならないようにするために、サプライ チェーン リーダーは、ソリューションから何が得られるかについての正確な情報で武装する必要があります。
最も役立つエージェント機能を理解するために、AI エージェントから何が期待できるか、そしてどのように価値を最大限に引き出すかのリストをまとめました。

より回復力と俊敏性のあるサプライチェーンのためにAIエージェントを活用する最適な方法を決定するために、お客様の目標に基づいて最も役立つアプリケーションのリストをまとめました。 

意思決定のためのエージェント

すべてのサプライチェーンのリーダーは、意思決定疲労感を感じています(10人中7人が日常的に経験していると述べています)。1 時間から次の時間まで、1 つの人が 1 つの選択肢のために数十の変数を考慮する必要があるかもしれません。必要なすべてのデータを消化し、必要なすべての関係者に計画を伝えるために必要な時間とエネルギーは、手動で行うには多すぎます。 

AI エージェントを意思決定に使用すると、リーダーは一度に全体像を見ることができます。包括的なデータを使用して、最善の行動方針と、その選択が将来の意思決定に与える影響を提案できます。多くの経営幹部が信じがちなように、人間の監視なしに意思決定を行うのではなく、AI エージェントは時間を無駄にしないように検討すべき最良の選択肢を提示します。正しい決定を確認した後、エージェントはそれらの計画を独自に実行できます。 

おそらくもっと重要なことは、AI エージェントがリアルタイムでデータを収集し、提案に組み込むことです。これまで、企業は古いデータに基づいて戦略を選択することを余儀なくされていました。不完全な配送、予期せぬ気象現象、製造リコールはすべて一瞬で発生する可能性があります。わずか1時間前にまとめられた報告書は、混乱の中で意思決定に役に立たなくなる可能性があります。しかし、AI エージェントは、いつデータを見ても、最も正確で完全な全体像を確実に把握できるようにします。その結果、ビジネス目標に大きな影響を与える、より適切な意思決定が可能になります。

業務効率化のためのエージェント

AI エージェントの主な利点は、そのプロアクティブな機能です。業務が複雑であるため、サプライチェーンの専門家は日常生活の多くを予期せぬ事態への対応に費やしています。経営陣は、運用戦略を積極的にサポートし、改善しなければならないというプレッシャーを感じていますが、すべての混乱を説明することは難しいと感じています。AIエージェントは、ピッキングスケジュール、倉庫整理、その他のタスクなどの小さな決定でワークフローを即座に改善できます。

AI エージェントはバックグラウンドで常に動作して関連情報を収集し、企業をビジネス目標に近づけるためにどのような小さな変更を加えることができるかを理解し、プロンプトを必要とせずにそれらの戦略を推進します。リーダーシップが全体的な戦略に取り組み、従業員がサプライチェーンのニーズを満たす一方で、AIエージェントはすべての人のプロセスを改善するために働くことができます。

企業は、より大きな目標に役立たない高価な投資を行う必要はもうありません。代わりに、倉庫のレイアウトから労働力のニーズなど、あらゆる細部にどの最適化を行うべきかをきめ細かく知ることができます。 

データ管理用エージェント

意思決定疲労は経営陣から最も報告されている問題点かもしれませんが、データ管理は、サプライチェーンのどこにいても、誰にとっても障害となっています。レガシー システムが相互に直接通信することはめったにないため、情報共有は面倒なプロセスであり、多くの場合、複数のソースからのデータを再編成する必要があります。

AI エージェントは、データを整理し、その整合性をリアルタイムで維持することを目的として構築されています。もちろん、それはシステムに手動で入力されたデータを意味します。しかし、さらに重要なことは、AI が文書をスキャンし、作業員の余分な労力をかけずにデータを整理できることです。AI エージェントは、その情報を即座に使用して、計画や日常業務を更新できます。

書類の山をデジタル化する必要がある多忙な倉庫から、さまざまな車両に最適なルートを分単位で知る必要がある物流専門家まで、AI を活用したデータ管理は業務の大幅なアップグレードです。さらに、エンドツーエンドのデータ管理は、すべての意思決定と手順の全体的な影響をよりよく理解できることを意味します。企業は、アップデートの影響を確認するのを待つ必要はありません。包括的なデータに基づいて予測と推奨アクションをほぼ瞬時に確認できます。 

コラボレーションのためのエージェント

結局のところ、サプライチェーン全体にわたるAIエージェントの利点は、コラボレーションの機会です。サプライチェーンにおけるアクションは独立して起こりません。タスクが完了するたびに、結果と選択肢の網が開きます。個人が自分の専門分野に集中することは重要ですが、自分が他の人にどのような影響を与え、どのように協力してより良く働くことができるかを知ることは、パフォーマンスに大きな違いをもたらします。

AI エージェントは、コラボレーションのための新しい方法を導入し、重要な瞬間に忙しくて覚えていない可能性のある手順や戦略を従業員に思い出させることができます。これはサプライチェーンの運用全体にとって小さな変化のように思えるかもしれませんが、次の正しいタスクを全員が確実に理解できるツールを持つことは非常に貴重です。従業員には選択肢がないことはないため、回復力が構築されます。各個人の暗黙知は、労働者が休暇中であっても、誰でも利用できるようになります。AI エージェントは、セーフティ ネットを提供し、新たな期待や課題が生じても前進する道筋を提供します。

AI エージェントへの投資計画を立てる時が来ました。これは、サプライチェーンの将来の成功を保証する方法です。