AIとブロックチェーンが壊れたサプライチェーンを修復する方法

2020年にコロナウイルス危機が発生した際、医療上の緊急事態に伴って、特に一部の医療機器に関して深刻な物資不足が生じた。これは人工呼吸器で最初に起こりました。需要が急増し、サプライチェーンが混乱しました。これは、これらのデバイスの生産が複数の国にまたがっており、各コンポーネントが異なる場所で製造された他のコンポーネントに依存しているためです。チェーンが長く、依存関係が複雑になるほど、いずれかのポイントが別のポイントを妨害し、シャットダウンを強制するリスクが高まります。

サプライチェーンの問題は、貿易信用伝染として知られる連鎖的な財務影響を及ぼします。これは、顧客が支払いを遅らせているために、企業がサプライヤーへの支払いを遅らせることです。代金引換モデルでは、出荷のキャンセルや遅延が発生し、破産につながる可能性があります。研究者たちは現在、世界的なサプライチェーンの脆弱性を特定し、貿易信用の伝染リスクを理解するための方法の開発に取り組んでいます。目標は、これらのシステムを全体的により堅牢にすることです。

人工知能と複雑ネットワーク理論は、体系的なリスクをもたらす可能性のある構造を特定するのに役立ちます。これらのツールは、どのような接続パターンが遅延や貿易信用の伝染を引き起こす可能性があり、どのパターンがより強力であるかを問うのに役立ちます。これらのツールを使用すると、さまざまなショックに対応するグローバルサプライチェーンの大規模なシミュレーターを作成し、機械学習技術を使用してサプライチェーンの問題のある部分を検出できます。この知識は、新たなパンデミックや災害が発生する前にシステムを強化するための市場設計に活用することができます。

パンデミック後、貿易信用保険は拡大する可能性が高い。政府が特定の地域で閉鎖措置を課す際には、官民パートナーシップが重要な役割を果たすことになるかもしれない。これらの資金は、支払いの遅延を補い、損失を軽減し、必要に応じて重要な生産を再開するために使用できます。大規模なアルゴリズムによって、どのサプライヤーを置き換える必要があるか、どの新しいサプライヤーが登場する必要があるかを特定することで、サプライ チェーンを再構築することもできます。

全体的な目標がパンデミック前のコストの最小化から遅延と貿易信用リスクの最小化へと移行するため、サプライチェーンは数年後には様相が変わる可能性があります。