ロボットとAIがサプライチェーンを自動化する方法

自動化技術は現在あらゆる業界に浸透しつつあり、これはサプライチェーンにおいて特に顕著です。実際、自動化技術の今後の進歩により、私たちが知っているサプライ チェーン全体とサプライ チェーン管理ソフトウェアが一変する可能性があります。

先見性のあるサプライチェーンのプレーヤーはすでに新たな現実に備えています。 CIO は組織にとって最良の結果をもたらすために主導権を握る必要がありますが、まずはサプライ チェーンにおけるロボット工学、AI、自動化の性質を理解することが重要です。

サプライチェーンの自動化とは何ですか?

サプライ チェーンの自動化は、サプライ チェーン活動における人間の関与を削減または排除するテクノロジを指す広い用語です。自動化には、機械学習、ロボット工学、人工知能など、さまざまなテクノロジーとアプローチが含まれます。つまり、サプライチェーンのさまざまな側面を自動化する方法は数多くあるということです。

サプライ チェーンの自動化は、労働者不足、資材不足、不正確な需要予測、出荷の遅延など、今日の製造業界が直面している多くの問題を解決する可能性があります。サプライチェーン自動化テクノロジーが成熟し、それに応じて価格が下がると、ニッチなユースケース向けのアドオンではなく、すぐに業界に不可欠な要素になるでしょう。

どのサプライチェーンプロセスを自動化できますか?

少なくとも理論上は、サプライチェーンのほぼすべての側面を自動化できます。実際には、サプライ チェーン プロセスの一部のステップは、他のステップよりも完全自動化に近いです。サプライ チェーンの追跡、在庫管理、倉庫管理、出荷、バックオフィス タスクは、現在自動化されている最も一般的なプロセスの一部です。

（１）サプライチェーンの追跡

サプライ チェーンには、原材料の調達から完成品の出荷まで、多くの可動部分が関わってきます。追跡システムは各出荷を自動的に監視し、すべての出荷が時間どおりに送受信されることを保証します。

特定の目的地、運送業者、またはルートのパターンが明らかになった場合、追跡システムは関係するチームに警告を発することができます。たとえば、特定の地域の悪天候が配達時間に影響していると思われる場合、カスタマー サービス チームは顧客に遅延を事前に通知できます。あるいは、ある運送業者が配送の問題を頻繁に抱えていると思われる場合、ビジネス リーダーシップ チームはこのデータを活用して、そのビジネス関係について十分な情報に基づいた決定を下すことができます。

（２）在庫管理

適切な在庫管理は、過剰在庫と不足在庫を防ぐ鍵となります。過剰在庫と不足在庫はどちらも、サプライ チェーンに大きな問題を引き起こし、ビジネス利益を損なう可能性があります。

幸いなことに、需要計画分析により、製品の需要が将来変化するかどうかを予測できます。在庫管理システムは、SKU が少なくなると自動的に通知を生成し、在庫切れによるイライラを解消し​​ます。

（３）倉庫管理

サプライチェーンの自動化により、倉庫管理はさまざまな形で変革しました。たとえば、SCM ソフトウェアは注文を自動的に受信して確認し、ボックス アルゴリズムは出荷を統合して廃棄物を削減するために適切なサイズのコンテナーを推奨します。

さらに、倉庫管理ツールは、反復的なタスクを排除または最適化するのに役立ちます。たとえば、ピッキング システムを使用すると、作業者は製品をより早く見つけることができます。アマゾンの倉庫で注文を処理するために使用されているようなロボット誘導車両は、人間の助けを借りずに荷物を取り出すことができます。

（４）交通

配送の自動化は、大きな技術的課題があるため、まだ長い道のりが残っていますが、サプライチェーンの自動化の将来にとって大きな期待が寄せられています。このタイプの自動化には、自動運転車両、代替配送機器、ルート最適化テクノロジーが含まれます。

自動運転トラックが実用化されれば、長距離トラック運転手の不足が解消され、配達用ドローンへの移行によりラストマイルの配達にトラックやバンを使用する必要性が軽減されるだろう。一方、輸送の自動化は、配送ルートと車両メンテナンス スケジュールの最適化に重点を置くのが最適です。

（５）請求

AI と光学文字認識 (OCR) の力により、注文書、領収書、請求書などの文書を自動的にキャプチャして処理できます。これにより、繰り返しの手作業が削減され、精度が向上し、請求プロセス全体の効率が向上します。

サプライチェーン自動化のメリット

サプライチェーンのあらゆる側面を自動化することは、あらゆる規模の企業にとって大きな可能性を秘めています。

まず、自動化により、人間の労働者は付加価値の高い作業により多くの時間と労力を費やすことができるようになります。また、情報の重複、誤り、紛失のリスクがあるデータ入力などのタスクにおける人為的エラーも最小限に抑えます。

さらに、SCM ソフトウェアによって作成されるデジタル ペーパー トレイルにより、サプライ チェーンのあらゆる側面の可視性が向上します。これにより、ビジネスリーダーはリアルタイムのデータに基づいてより戦略的な意思決定を行うことができます。

サプライ チェーンの自動化により、組織の俊敏性を維持することも容易になります。自然災害、広範囲にわたる原材料不足、コロナウイルスのパンデミックなど、予期せぬ事態が発生した場合、SCM ソフトウェアは、その影響を予測し、対応計画を策定するのに役立ちます。

これらの要素を組み合わせることで、生産プロセスの高速化、利益の増加、顧客満足度の向上が実現します。

サプライチェーン自動化の限界

大きなメリットがあるにもかかわらず、サプライチェーンの自動化はまだ比較的初期段階にあります。したがって、サプライチェーンの自動化を全面的に導入したい企業には、いくつかの制限があります。

多くのテクノロジー、特に人工知能はまだ完全に成熟しておらず、その潜在能力を最大限に発揮できていません。つまり、現時点では最も単純で単調な作業のみが自動化できるということです。現在人間が行っているより複雑なタスクをソフトウェアが処理できるようになるには時間がかかるため、現在多くの SCM ソフトウェアはバックエンドに重点を置いています。

コストももう一つの大きな課題です。これは特にロボットに当てはまります。ロボットは設置に費用がかかり、適切に機能し続けるためには継続的なメンテナンスが必要です。テクノロジーが進歩するにつれてコストは下がるでしょうが、現時点では多くのサプライチェーン企業にとって依然として大きな参入障壁となっています。

そのため、Amazon のような大手企業は現在、特にロボット工学や自動運転車を活用して、サプライチェーンの自動化への道を切り開いています。予算が限られている中小企業がサプライチェーンの自動化のメリットを享受できるようになるまでには、まだしばらく時間がかかるでしょう。

サプライチェーン自動化の未来

サプライチェーンの自動化は現在、開発の比較的初期段階にありますが、最終的には製造業界で競争力を維持するための必須条件となり、それは遅かれ早かれ起こると思われます。

たとえ自社に現時点であらゆる種類の自動化を導入する予算がなかったとしても、サプライチェーン企業の CIO は、長年にわたって競争力を維持するために、競合他社が何をしているのか、自動化が自社のサプライチェーンにどのような影響を与えるのかを理解する必要があります。機械学習や人工知能機能を備えた SCM ソフトウェアを選択するのが、良い出発点です。

倉庫ロボットや自動運転車などのハードウェア集約型の自動化ツールは、より大きな投資が必要ですが、信頼性が向上し、コストが下がれば、小規模なサプライチェーン企業でも使用できるようになります。サプライチェーンにおけるロボットの利点を理解し、それに応じて準備することが重要です。

近い将来、CIO はこれらの今後の変化に備えて、レガシー システムの更新に重点を置く必要があります。また、新たなサプライチェーン自動化イニシアチブを導入する際に必要な人員を確保できるよう、人工知能、データサイエンス、ロボット工学などの主要分野のスキルを持つ従業員を雇用する必要があります。