サプライチェーン管理における AI イノベーションを活用するために従業員を再教育する方法

サプライチェーン管理は最適化ゲームです。 AI の導入により、企業は最適な成果の達成にさらに注力できる優れたツールも利用できるようになりました。業界の専門家が、企業が最新の AI ソリューションを活用して従業員を再教育し、サプライ チェーンを最適化する方法を紹介します。

過去数年間のビジネス革命から学ぶべき重要な教訓が 1 つあるとすれば、それは混乱がこれまでもこれからも当たり前のことであり、企業はそれに備える必要があるということです。彼らは、あらゆる手段を駆使することによってのみ、この不確実性の中で生き残り、繁栄することができるのです。幸いなことに、AI テクノロジーは、彼らの手の中で実用的なツールになるほど成熟しています。

AI を適切に構成することで、ビジネス リーダーは組織の包括的なビューをリアルタイムで把握できるようになります。企業はこの情報を活用して業務を合理化し、最適化することを目指していますが、同時に現在直面している人材不足にも対処する必要があります。

AIはサプライチェーン管理をどのように変えるのでしょうか?

簡単な解決策はありませんが、AI テクノロジーがワークフローに統合され、従業員がスマート テクノロジーの使用について適切にトレーニングされれば、企業は次の大きなショックに対して十分に備えることができます。ここでは、変革の 3 つの主要な領域について説明します。

1. 気象の乱れを事前に防ぐ

デジタル変革の時代にレガシーテクノロジーを捨て去るには、組織のテクノロジースタックのサイロを解体し、新しいテクノロジーをビジネスの業務に組み込む必要があります。 AI が天気予報をサプライチェーンのプロセスに統合することで天候による混乱を防ぐことができれば、天候による混乱を防ぐのに役立ちます。気象現象はより頻繁に発生し、サプライチェーンのプロセスに混乱をきたすようになっています。現在、標準的な配送時間に従って作業を行うことはもはや不可能であり、重大な気象事象が発生すると、スケジュールは完全に乱れてしまいます。

AI は過去の気象傾向や気象データを活用できるため、企業は気象現象によって配達時間が遅れる可能性を測定できます。可能性が高い場合、企業は予測に備えて計画を変更することができます。AI は発注や出荷指示を通じて直接変更できるため、これは自動的に実行することもできます。

ハリケーンの発生を防ぐことはできませんが、ハリケーンをより正確に予測して計画することができれば、実際にハリケーンが発生したときにビジネスのパフォーマンスは向上します。

2. 予測資産管理を活用する

企業が新しい AI や ERP ツールを導入するにつれて、予測保守の人気が高まっています。予測資産管理 (PAM) は、IoT データを使用して資産の信頼性を向上させ、保守コストを削減し、資産のパフォーマンスに関するより優れた洞察を提供する資産パフォーマンス管理 (APM) の一種です。資産パフォーマンス管理 (APM) は、資産が最適なレベルで動作できるようにし、信頼性と可用性を向上させ、IoT データの使用を促進します。

予測資産管理 (PAM) は、作業指示プロセスを合理化することでコストを削減し、メンテナンスに関連する必要な時間を短縮します。故障した機器からアラーム信号または障害コードを取り込むと、AI は以前の作業とそのタイプの機器の特定の信号コードを分析します。 AI はコードと機械のメンテナンス履歴に基づいて、修理を完了するために必要な正しいスペアパーツとツールを決定し、作業指示書に記録します。これにより、機器の初期診断が不要になり、部品の注文にかかる時間も削減されます。

デバイスがこの情報を AI に直接提供できるモノのインターネットと組み合わせることで、予測的な資産監視は、フィールド サービス技術者など、機器を扱うすべての人にとって画期的なものです。

3. データの最適化

AI と予測保守の可能性をすべて実現するには、適切なデータを収集することが重要です。サプライ チェーンや資産メンテナンスで AI を使用する企業にとって、資産を設計、構築、展開、およびサービスする主な方法は、現場の機器のセンサーから、または製造現場からのデータからこのデータを取得することです。品質フィルターをプロセスに統合できるため、企業はソースで直接データを使用することでコストを削減し、対面での移動を防ぐことができます。

このデータは、これらの資産の実際の状態を理解するための鍵となります。企業が周囲の状況を常に監視していれば、定期的に予定されているスケジュールの前または後にメンテナンスを行う必要がある時期を予測することもできます。たとえば、定期メンテナンスの前にデバイスの温度が上昇していることがわかった場合、温度が高くなりすぎてマシンがオフラインになり、大規模な停止が発生する前に対処できます。資産から直接得られる情報により、データ使用の予測面と最終結果が大幅に改善されます。

スマートなマシンがスマートな人々に仕事をさせる

製造業者やフィールドサービスプロバイダーはデータサイエンスへの投資を増やし、新たな雇用を生み出しています。 IFSが委託した新しい調査によると、企業の約3分の1が技術的優位性を最も重要な差別化要因とみなしており、この数字は2018年以降3倍に増加している。これは、スマート テクノロジーがもたらすメリットをすべて活用したいという企業の強い願望を明確に示しています。

先進技術の導入に対する関心は高まる一方ですが、その導入に必要な熟練労働者の供給は需要に追いついていません。実際、IFS の調査によると、約 50% の企業がサービス レベル契約を満たすのが困難であると報告しており、37% が技術サポートの不十分さが原因であるとしています。さらに、製造業にとってスキル不足の問題はこれまでになく顕著になっており、44% が熟練労働者の不足と離職を最大の懸念事項として挙げ、次いでユーザーによる新技術の導入 (40%)、資産の複雑性の増加 (29%) となっています。

適切な人材を確保することは、適切な設備を確保することと同じくらい重要です。特に経済全体で労働力不足が拡大し、適切な人材の確保が困難になっているため、既存の従業員の再訓練とスキルアップから始めるのが良いでしょう。既存の従業員を維持し、新しい役割のために再訓練することで、企業は組織内の知識を円滑な組織運営の鍵として維持し、解雇に関連するコストを節約できます。また、健全な企業というイメージを構築し、従業員の士気を高めるだけでなく、より多くの顧客や投資を引き付ける鍵となります。

見習いプログラムを始めることも役立ちます。職場で実践的な業務を学ぶことで、企業は自社の基準に合わせて従業員を具体的にトレーニングすることができます。見習いプログラムを卒業した従業員は会社に留まる可能性も高くなるため、企業は十分に訓練された技術系人材を維持することができます。これは、テクノロジーを活用した新しい役割に必要なスキルを習得するための、手頃な「稼ぎながら学ぶ」方法でもあります。

総合的なアプローチ

労働問題を解決するには、複数の解決策が必要です。人とテクノロジーは表裏一体です。 AI とそれがもたらすイノベーションにより、企業は最適な結果の達成にさらに重点を置くためのより優れたツールを手に入れられるようになりました。スマートテクノロジーは現実世界に導入できるほど成熟していますが、労働力不足は依然として対処が必要な問題です。

企業は、技術進歩の約束を果たすために適切な労働力を確保できるよう、労働力不足への取り組みを開始する必要があります。どのようなビジネスでも成功するには、高度なテクノロジーと、それを活用できる十分に訓練された人材の両方が必要です。