機械学習がサプライチェーン管理を変える10の方法

[[431487]]

サプライチェーン管理で機械学習を使用すると、日常的なタスクを自動化できるため、企業はより戦略的で価値のあるビジネス活動に集中できるようになります。サプライチェーン マネージャーは、高度な機械学習ツールを使用して在庫を最適化し、適切なサプライヤーを見つけてビジネスを円滑に進めることができます。機械学習はその利点により企業の注目を集めています。機械学習は、倉庫、輸送システム、産業物流によって生成される膨大なデータを最大限に活用できるだけでなく、完全な機械知能駆動型サプライチェーンモデルを開発して、リスクを軽減し、洞察力を高め、パフォーマンスを向上させることができます。これらはすべて、世界的に競争力のあるサプライチェーンの重要な要素です。サプライチェーンはデータ駆動型のビジネスであるため、機械学習はさまざまな用途に活用されています。ここでは、サプライ チェーン管理における機械学習が、さまざまな業界セクターにわたって業務を最適化し、効率を高めるのに役立つ 10 の方法の概要を示します。

1. 予測分析

企業は機械学習モデルを使用して需要予測の分析から利益を得ることができます。機械学習アルゴリズムは、過去の需要データに隠れた傾向を検出するのに優れています。サプライ チェーンにおける機械学習は、ビジネスの混乱を引き起こす前にサプライ チェーンの問題を検出するためにも使用できます。強力なサプライ チェーン予測システムにより、企業は新たな課題やリスクに対処するために必要なリソースと知識を確保できます。

2. 堅牢な管理には自動化された品質チェックが必要

通常、物流センターでは、輸送中にコンテナや商品に損傷が発生していないかどうかを確認するために、手動による品質検査が行われます。人工知能と機械学習の台頭により、サプライチェーンにおける品質検査の自動化の範囲が広がりました。機械学習を活用したアプローチにより、産業機器の故障検査や画像認識に基づく損傷検出を自動化できます。これらの強力な自動品質チェックの利点は、消費者に不良品が届けられるリスクが軽減されることです。

3. リアルタイムの可視性により顧客体験が向上

ディープアナリティクス、IoT、リアルタイムモニタリングなどの機械学習アプローチは、企業がサプライチェーンの可視性を大幅に向上させるのに役立ち、顧客体験を変革し、納品義務をより迅速に満たすことを可能にします。これは、サプライヤーバリューチェーン全体のアクティビティ間のつながりを判断する前に、多くのソースからの履歴データを分析する機械学習モデルとワークフローを通じて実現されます。 Amazon は、機械学習を使用して消費者に優れた顧客サービスを提供している点で、その好例です。これは機械学習を使用して行われ、企業は製品の推奨と企業の Web サイトへの将来の消費者の訪問との関係についての洞察を得ることができます。

4. 生産計画の効率化

機械学習は、生産計画の複雑さを軽減する可能性があります。機械学習モデルと技術を使用すると、既存の生産データに対して複雑なアルゴリズムをトレーニングし、潜在的な非効率性や無駄を検出するのに役立ちます。さらに、サプライチェーンにおける機械学習の応用は、あらゆる種類の混乱に効果的に対処できる、より柔軟なエコシステムを構築する上で注目に値します。

5. コストと応答時間を削減

ますます多くの B2C 企業が機械学習技術を使用して自動応答をトリガーし、需要と供給のミスマッチを制御し、コストを削減して顧客エクスペリエンスを向上させています。機械学習アルゴリズムは、リアルタイムデータと過去の配送記録を分析して学習する機能を備えているため、サプライチェーン管理者がトラック車両のルートを最適化し、輸送時間を短縮し、コストを節約し、生産性を向上させるのに役立ちます。さらに、複数の物流サービスプロバイダーとの接続を増やし、貨物輸送と倉庫保管の手続きを統一することで、サプライチェーンにおける管理費や運用費を削減できます。

6. 倉庫管理

倉庫と在庫に基づく管理は、効果的なサプライ チェーン計画と関連付けられることがよくあります。機械学習は、最新の需要と供給の情報を活用して、最低コストで必要な品質の顧客サービスを提供するための企業の取り組みを継続的に改善することができます。サプライチェーンにおける機械学習は、そのモデル、方法、予測機能により、在庫不足や過剰在庫の問題を解決し、倉庫管理全体を改善することもできます。

7. 予測誤差を減らす

機械学習は、サプライチェーン企業が大量のデータを処理するのに役立つ強力な分析手法です。サプライチェーンにおける機械学習は、テレマティクス、IoT デバイス、インテリジェント交通システム、その他の強力なテクノロジーのおかげで、最大限の多様性と予測不可能性を備えた膨大な量のデータを処理できるようになります。これにより、サプライチェーン企業はより多くの知識を獲得し、より正確な予測を行うことができます。

8. ラストマイル追跡

ラストマイル配送の有効性は、顧客体験や製品の品質など、複数の領域に直接影響を与える可能性があり、サプライチェーン全体の重要な要素となります。調査データによると、サプライチェーンにおけるラストマイル配送コストは総配送コストの 28% を占めています。サプライ チェーンにおける機械学習は、顧客が住所を入力する方法や、特定の場所に商品を配達するのにかかる合計時間など、さまざまなデータ ポイントを組み込むことで、大きなメリットをもたらします。機械学習は、プロセスを合理化し、顧客に出荷状況に関するより最新の情報を提供するのにも役立ちます。

9. 詐欺防止

検査および監査手順を自動化し、結果をリアルタイムで分析して異常や通常パターンからの逸脱を検出することにより、機械学習アルゴリズムは製品の品​​質を向上させ、不正のリスクを軽減できます。さらに、機械学習ツールは、グローバルサプライチェーンにおける侵害の最も一般的な原因の 1 つである特権認証情報の悪用を防ぐことができます。

10. 視覚パターン認識

機械学習は視覚的なパターン認識に優れており、サプライ チェーン ネットワーク全体にわたる物理的な資産の検査と保守に多くの新しい可能性をもたらします。機械学習は、多数のデータセットから関連パターンを迅速に検索し、輸送中に損傷したり摩耗した製品を特定できるアルゴリズムを使用して、物流センター全体の入荷品質評価を自動化する上で非常に効果的であることが証明されています。