デジタルツインがグローバルサプライチェーンの悪夢からの脱出にどのように役立つか

編集：王昊、千山

企画丨張傑

新型コロナウイルス感染症の世界的大流行の発生と拡大により、過去2年間にわたる世界のサプライチェーンシステムの混乱は、短期的には改善の兆しを見せていない。こうした変化に対応するため、企業は「デジタルツイン」と呼ばれる新世代の人工知能駆動型シミュレーション技術に注目し始めており、これにより企業は商品やサービスをタイムリーにユーザーに提供できるようになる。

このようなツールは、プロセス全体を通じて起こり得るビジネスの混乱を予測できるだけでなく、問題を解決するための推奨事項も提供できます。ジャストインタイム配送システムの崩壊に悩む企業は、これらのツールを使用して、効率性と回復力の間の重要なバランスをとろうと取り組んでいます。

過去数か月にわたって、不足品はより多様化しており、新車、新しい携帯電話、コンタクトレンズ、洗剤、生鮮食品、園芸用具、書籍など、多岐にわたります。人工知能企業パスマインド創業者のクリス・ニコルソン氏は「これは2020年3月から起きている『トイレットペーパーラッシュ』とは異なる。今回の品不足は非常に個人的なものだ」と語った。

この流行は世界中の多くの活動に深刻な影響を及ぼしました。世界中に広がるサプライチェーン、つまり工場、港、倉庫を結び、私たちが購入するほぼすべての品物を何千マイルも離れた生産地から消費地まで輸送する船舶、トラック、列車は、かつてないほど厳しい監視に直面している。

「何を売るにしても、今は問題を抱えていると言っても過言ではない」と、サービスコンサルティング会社アベニュー7メディアの創業者兼CEO、ジェイソン・ボイス氏は語る。「私たちは、何ヶ月も毎月在庫が不足していると訴える顧客と毎日やり取りしている」

デジタル ツインは、問題が発生する前に予測し、人工知能を使用して解決策を見つけることで、サプライ チェーンの問題を解決します。デジタルツインという名前は、コンピューターを使用して複雑なシステムをシミュレートするという特徴を強調しています。シミュレーション システムは、港から商品、それらが存在する物流システムまで、現実世界のオブジェクトの鏡像バージョンを作成します。システム シミュレーションは長年にわたり産業界の意思決定システムの一部となっており、さまざまな製品設計の検討や倉庫レイアウトの簡素化に役立っています。しかし、今では膨大な量のリアルタイムデータと計算能力にアクセスできるようになり、多数のサプライヤーと輸送ネットワークを伴う非常に複雑なグローバルサプライチェーンを含む、より複雑な物流システムを初めてシミュレートできるようになりました。

このテクノロジーにより、Amazon は特に物流と倉庫管理の分野で永続的な競争優位性を獲得しました。今では他の企業も積極的に計画を立て始めています。 Googleはサプライチェーンのデジタルツインを開発しており、自動車メーカーのルノーは2021年9月にこれを使い始めたと発表した。 FedEx や DHL などの国際海運大手は、独自のシステムシミュレーション ソフトウェアを開発しています。また、Pathmind のような人工知能企業は、お金を払う意思のあるユーザー向けに関連製品をカスタマイズしています。しかし、誰もが勝者になれるわけではありません。実際、この強力なテクノロジーは、世界経済における拡大するデジタル格差を拡大させる可能性があります。

嵐から抜け出して✦

サプライチェーンシステムの現在の問題の原因をCOVID-19のせいにするのは当然です。工場の閉鎖や労働力不足は生産・配送センターに壊滅的な影響を及ぼしており、同時にオンラインショッピングや消費の増加により宅配サービスの需要が急増している。

実際、この流行はすでに悪い状況をさらに悪化させただけだ。 「これを推進しているのは世界的な力であり、これらすべての要因が合わさって最悪の状況を作り出している」とロンドン大学ユニバーシティ・カレッジの経済学者ディマリス・カウフマン氏は語った。

この嵐を鎮めるには、港湾の拡張、物流と輸送の拡大、より優れた管理システムの育成、より良い労働条件の構築、そしてより良い貿易取引のための条件の創出など、世界的なインフラに数兆ドルを投入する必要があります。

「テクノロジーですべての問題を解決できるわけではない」とMITデータサイエンス研究所所長のデビッド・シムチ・レヴィ氏は言う。しかし、彼の考えでは、テクノロジーは企業が最悪の時期を乗り越えるのに役立つ可能性があり、彼はいくつかの大企業のデジタルツインモデルの構築を支援してきました。 「デジタルツインにより、問題が発生する前に特定できるようになります」と彼は語った。

Google のサプライチェーンおよび物流チームのディレクターである Hans Thalbauer 氏によると、ビジネスにおける最大の問題は、サプライチェーンの上流で何が起こるかを予測できないことだという。 「どの会社に行っても、サプライチェーン分野の誰もが、意思決定に必要な可視性が欠けていると言うでしょう」と彼は語った。

サプライチェーンの可視性により、Amazon は商品がいつお客様の玄関先に届くかを予測できます。アマゾンは、自社で配送するすべての商品、そしてボイス氏やそのクライアントのようなサードパーティの販売業者に代わって配送する何百万もの商品について、いつお客様の玄関先に配達されるかを正確に予測することができます。ボイス氏は、それは大したことではないように聞こえるかもしれないが、アマゾンが予測を間違えれば顧客を失うことになるだろうと語った。特に休暇中は、人々はいつもギリギリになってプレゼントを購入し、Amazon が時間通りに配達してくれると信じています。 「ちょっとした配達をするだけでも、大量のコンピューティング リソースが必要です」と彼は説明した。「しかし、商品が時間通りに届かないと、人々は怒ります。」

Deliverr は、複数の電子商取引企業の物流システムを管理するアメリカの企業です。同社の顧客にはAmazon、Walmart、eBay、Shopifyなどが含まれる。配送時間を 7 ～ 10 日から 2 日に短縮できれば、売上は 40% 増加します。1 日に短縮できれば、売上は 70% 増加します。

他の人たちが自分自身の予測の水晶玉を欲しがるのは驚くことではありません。ジャストインタイムのサプライチェーンはほぼ死に絶えています。過去2年間の混乱により、超効率化を追求していた多くの企業が苦境に陥った。倉庫スペースは高価であり、供給が豊富な場合、1 週間は必要にならない可能性のある在庫を保管するためにお金をかけるのは贅沢に思えるかもしれません。しかし、翌週に在庫がなくなると、販売するものがなくなります。

「パンデミック以前は、大多数の企業がコスト削減に注力していた」とシムッチ・レヴィ氏は言う。現在、企業は回復力のためにお金を払う用意がありますが、回復力だけに焦点を当てるのも間違いです。コスト削減と回復力の維持の間で適切なバランスを見つける必要があります。これがシステムシミュレーションの真の力です。 「サプライチェーンシステムのストレステストにデジタルツインを活用する企業が増えている」と彼は語った。

もし…✦

さまざまなシナリオを検討することで、企業は自社に適した効率性と柔軟性の最適なバランスを見つけることができます。強化学習は、試行錯誤を通じて人工知能がさまざまなシナリオでどのようなアクションを取るべきかを学習できるようにする技術であり、デジタル ツインはさまざまな「もしも」の質問を探索するマシンになります。台湾で干ばつが発生し、水不足により半導体の生産が停止したらどうなるでしょうか? デジタル ツインは、このリスクを予測し、サプライ チェーンへの影響を追跡し、強化学習を通じて、被害を最小限に抑えるアクションを推奨できます。

中西部の自動車メーカーの場合、デジタル ツインは、在庫がある西海岸のディーラーから追加の自動車部品を購入することを提案する可能性があります。しかし、さまざまなシナリオを一緒に考えると、事態は非常に複雑になります。シムッチ・レヴィ氏によると、例えばフォードは世界中に50の工場を持ち、350億個の部品を使って年間600万台の自動車とトラックを生産している。フォードの 4,400 の製造拠点と直接取引しているサプライヤーは約 1,400 社あります。フォードの原材料から完成品までのサプライ チェーン ネットワークは合計 10 層あり、そのどのリンクも切断される可能性があります。適切なストレス テストでは、すべてのリンクで問題を検出できる必要があります。

デジタル ツインは、システムをシミュレートし、AI をトレーニングするために、可能な限り多くのデータを活用します。在庫や貨物の動きなどの企業とそのサプライヤーに関する物流情報、市場分析や財務予測のための消費者行動データ、地政学的および社会経済的傾向などの世界全体に関するデータがあります。シムチ・レヴィ氏は、特に流行中の人々の行動を予測するためにソーシャルネットワークのデータも利用している。

Google のデジタル ツインは Google マップに統合でき、世界の気象条件もアルゴリズムに統合できます。 「カリフォルニアの野菜農家なら、システムシミュレーションを実行して、どの畑がラニーニャの影響を受けるかを知ることができます」とタルポール氏は語った。

Google は、ルノーのような顧客向けにデジタル ツインを構築する際、多くのデータ ソースから適切なデータを選択します。 Pathmind はより軽量なアプローチを採用しており、同社のデジタル ツインは既存のサプライ チェーン管理ツールをラップし、すでに生成されているデータを活用します。 Pathmind は、what-if シミュレーションを実行し、その結果得られた合成データを AI のトレーニングに使用するコンテナーに追加することで、独自のデータ収集を強化します。この戦略は、AlphaZero が囲碁をマスターするために使用した学習戦略に似ています。AlphaZero は、自分自身との仮想チェス ゲームを何百万回も学習することで能力を獲得しました。デジタル ツインは、チェス盤上でどの動きをするかを学習するのではなく、どの在庫製品をいつ注文するか、新しい倉庫をどこに建設するかを学習します。

適切な合成データがあれば、デジタル ツインは、世界的パンデミックなど、これまでにない出来事に対応する方法を学習できます。理論的には、誰でもこの技術の恩恵を受けることができます。しかし、実際には、結果は常に不確実です。 「デジタルツイン技術は、どんな規模の企業にとっても無視できないチャンスだ」と、弁護士で元米国下院議員、現在は米国の税務コンサルティング会社アライアントグループの上級副社長を務めるリック・ラツィオ氏は語る。

しかし、ラツィオ氏は、リスク耐性が最も高い大企業が最初にこの技術を採用し、多くの中小企業が遅れをとることを防ぐためには政府投資などの支援が必要になるとも指摘した。 「この技術を早期に導入する企業は『1+1＞2』の効果を実感するだろう」と氏は語った。

そしてそれは中小企業だけではありません。 「世界の大部分は依然として紙ベースです」とニコルソン氏は言う。「デジタル化がなければ、人工知能は生まれません。」

シムチ・レヴィ氏はもっと楽観的だ。 「多くの商業企業は、デジタルツインの構築には多額の投資と何年もの努力が必要だと考えています」と彼は言う。「しかし現実は変わりました。100万ドルと18か月で大きな利益が得られます。」

シムチ・レヴィ氏は、現在の混乱の最悪の時期が過ぎた後も、デジタルツインのコンセプトは人気を保ち続けるだろうと考えています。彼は、過去数年間で多くの企業が不測の事態に備える方法や、より効果的に競争する方法を学んだと信じている。 「通常の状態に戻ったとしても、何もかもが以前と同じではなくなるだろう」と彼は語った。「このパンデミックは、未来がすでにここにあることを示している」

カンファレンスの推奨事項 ✦

MetaCon 2022 は、51CTO が主催する、メタバース テクノロジーに焦点を当てた業界初のカンファレンス イベントです。この会議は、メタバース業界の政策、学術研究成果、技術革新、業界の実装に焦点を当て、メタバースに関心のある技術者がメタバース業界のエコシステムの発展とコアテクノロジーの実践を体系的に理解できるようにすることを目的としています。

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