AIがサプライチェーンと物流に与える影響

1. サプライチェーンにおける人工知能の応用

テクノロジーの変革の可能性のため、多くの業界で AI の活用が進んでいます。

サプライチェーンと物流の分野では、多くの企業がワークフローの効率性を向上させ、企業から最終消費者までの商品の流れを管理する際の複雑さを克服するために、AI を活用したソリューションを模索しています。

調査およびデータ分析会社ガートナーは、2021年のレポートで、サプライチェーン組織の50％が2024年までに人工知能と分析アプリケーションに投資すると予想されると強調しました。

このトレンドが始まった当初から、2020年にはCOVID-19パンデミックの発生により、サプライチェーンにおけるAIの需要が急増しました。 世界的な健康危機は経済を混乱させ、製造業を停止させ、消費者行動の不安定化を引き起こしました。この流行は、世界のサプライチェーン組織に前例のない課題をもたらしました。

急速に変化する状況により、長年の伝統的なサプライチェーン管理モデルでは混乱の規模と複雑さに対処するのに不十分であることが判明し、多くのサプライチェーン事業者が前例のない不確実性に直面しています。

このジレンマにより、業界全体のサプライチェーン組織は、より革新的なツールとテクノロジーを模索せざるを得なくなりました。 そのため、テクノロジーの利点から、かなりの数の企業が AI ソリューションに目を向けています。

2. AI予測分析ソリューションで需要予測を強化する

需要予測により予測可能性とリソース計画が強化され、サプライ チェーンと物流組織は消費者の需要と供給の微妙なバランスを維持できるようになります。

AI テクノロジーは、広範なデータ リポジトリから洞察を抽出することで需要を予測することに優れています。 一部のビッグデータおよび人工ニューラル ネットワーク AI 予測ツールは、データ サイエンス モデルを適用し、過去の販売記録、顧客取引、ソーシャル メディアでの言及、一般的な経済指標など、さまざまなソースから関連情報を取得するように設計されています。

とりわけ、これらのツールは、需要予測データをサプライヤーと共有することで、サプライチェーン パートナー間の連携を強化できます。 これらの機能は、企業が生産計画と配送スケジュールを最適化し、調整されたサプライ チェーン システムを構築するのに役立ちます。 この側面は、需要の変動に迅速に対応できるようにすることで、サプライ チェーン組織にメリットをもたらします。

予測可能性のレベルが高まれば、在庫切れを最小限に抑え、在庫レベルを最適化し、過剰在庫を削減することも可能になり、結果として在庫管理の改善、コストの削減、顧客満足度の向上につながります。

3. 倉庫自動化における人工知能の応用

AI ロボットは、商品のピッキング、梱包、補充などのさまざまなタスクを自動化するために、サプライ チェーンや物流倉庫でますます使用されるようになっています。

自律移動ロボット (AMR) は、世界中のサプライチェーン倉庫でますます人気のツールになりつつあります。 これは、人間の指示や介入をほとんど受けずに、自律的に動作できるためです。 これらのロボットは、人工知能や機械学習、コンピュータービジョン、センサーフュージョンなどの高度なテクノロジーを組み合わせることで、複雑なタスクを効率的に実行できます。

さらに、AMR は変化する倉庫構成や運用ニーズに適応できます。 AI ロボットが人間の労働者と共同作業できる環境では、この相乗効果により、ロボットが反復的で単調なタスクを処理する一方で、人間は人間の創造性と問題解決能力を必要とするより複雑なタスクに集中できるようになります。

このダイナミックなパートナーシップは、従業員の生産性を最大化し、サプライチェーンおよび物流部門の倉庫業務の全体的な効率を向上させる可能性を秘めています。

4. 人工知能による品質管理

AI 対応のセンサーと分析ツールの登場により、サプライ チェーンおよび物流企業の品質管理に革命が起こりました。AI テクノロジーにより、製品の品質を監視して欠陥をリアルタイムで検出できるため、顧客に届く前に製品が最高基準を満たしていることを保証できます。

たとえば、製品の傷、ひび割れ、へこみを検出できるセンサーもあれば、不良なマークや部品の欠落をチェックするようにプログラムされたセンサーもあります。 一部の予測メンテナンス AI モデルは、製品の使用状況を評価し、広範な使用傾向に基づいて推奨メンテナンス プランを作成するためにも使用されます。

輸送中はAIセンサーを使用して製品の状態を監視できます。 たとえば、モノのインターネット (IoT) センサーの AI を使用すると、温度や湿度の変化を検出し、生鮮食品が適切な温度に保たれるようにすることができます。

サプライ チェーンと物流プロセス全体に AI 対応センサーを組み込むことで、企業は高品質の製品だけが顧客に届くようにすることができます。 これにより、顧客満足度が向上するだけでなく、ブランドの評判も維持されます。

5. 人工知能は調達プロセスを効率化するために使用できる

AI は、多くの面倒な作業を自動化して調達プロセスを合理化し、ゲームチェンジャーとなる可能性を秘めています。 たとえば、AI は企業が請求書データを検証するのに役立ち、それによって請求書処理を自動化できます。

さらに、AI を使用すると、保留中の請求書についてサプライ マネージャーに警告し、請求書が適時に処理されるようにすることができます。 さらに、AI 機能は、発注書の作成やその進捗状況の監視にも拡張できます。 このレベルの自動化により、これらのタスクに費やされる時間と労力が大幅に削減されます。

請求関連の機能に加えて、AI は過去のデータを分析し、調達プロセスにおける潜在的なリスクや問題を示すパターンや傾向を検出するようにプログラムすることもできます。 たとえば、AI を使用してサプライヤーのパフォーマンスの問題やコンプライアンス違反を特定できます。 このアプローチは、問題を事前に回避し、プロセスの最適化を強化するのに役立ちます。

一部の企業はすでに、AI とブロックチェーン技術の力を活用して、より安全で透明性の高い分散データベース調達システムを構築しています。

6. サプライチェーンと物流における人工知能の応用による顧客体験の向上

人工知能は、サプライチェーンや物流業界における顧客サービスをさまざまな方法で変革する可能性があります。

その 1 つは、注文のリアルタイム追跡を可能にすることです。 この機能により、顧客は荷物のステータスと場所に関する情報を常に把握でき、透明性と安心感が得られます。

さらに、自然言語処理 (NLP) に基づく AI ソリューションを使用して顧客サービス タスクを自動化し、担当者の負担を軽減することもできます。 たとえば、AI を導入してよくある質問 (FAQ) に回答することで、人間のエージェントはより複雑なタスク、特に人間の入力や専門知識を必要とするタスクに集中できるようになります。

これらの機能により、顧客からの問い合わせへの応答時間が短縮されるだけでなく、顧客満足度も向上します。

7. 輸送管理とルート最適化における人工知能の応用

サプライチェーンや物流の分野では、AI を使用してデータを分析し、パターンを特定して便利な配送ルートを決定することができます。

AI ソリューションは、現在の交通状況や気象状況などのリアルタイム データを活用して、最も効率的な配送ルートを決定できます。 このような AI 機能を使用すると、特に交通ピーク時の交通渋滞などの要因によって引き起こされる不便を軽減し、配達時間を短縮することができます。

AI は他の面でも業界に影響を与えると予想されています。 たとえば、業界アナリストは、この技術を活用した自動運転トラックの使用が近い将来増加すると予測しています。 この変化は、さまざまな要因の組み合わせによって起こると予想されます。

一つの要因としては、車両の背後にある技術が急速に進化している一方で、貨物の需要が増加し、熟練したトラック運転手が不足していることが挙げられます。 専門家によると、技術が進歩し信頼性が高まるにつれ、企業にとって魅力的な選択肢となるだろうという。

もちろん、自動運転トラックがいつ主流になるかを正確に予測することは不可能だ。 ただし、大規模導入する前に、広範なセキュリティ基準を満たす必要があります。

8. サプライチェーンと物流におけるAIの未来

人工知能は、効率性を向上させ、運用コストを削減することで、サプライチェーンと物流業界に革命を起こす可能性を秘めています。

サプライチェーンと物流における AI の活用は、将来的に商品の配送、取り扱い、出荷の方法に革命をもたらす可能性があります。 自動化、予測分析、その他の AI ベースのテクノロジーは、サプライ チェーン関連の多くのプロセスを最適化することを目的としています。

これらの開発により、在庫管理の改善に加えて、需要予測、リアルタイムの貨物追跡、車両ルートの最適化も改善される可能性があります。

さらに、AI は運用コストを削減し、非効率性を特定し、全体的な顧客対応を向上させることができます。 AI をサプライ チェーンと物流業務に組み込むことで、効率が向上し、無駄が削減され、現代の市場の進化と変化し続ける需要に適切に対応できるようになります。