AIとIoTを活用したスマートサプライチェーン

デジタル時代では、サプライチェーンのインテリジェンスのレベルが企業の生産効率とパーソナライズされたサービス レベルを決定します。モノのインターネット、ロボット工学、人工知能は、サプライチェーンのデジタル化とインテリジェンス化を急速に推進しています。ビッグデータ分析とセンサーデータの統合は、あらゆるもののデジタル化と相互接続を通じて、無駄のない生産管理をサポートし、業界全体のコラボレーション効率を向上させ、グローバル市場におけるデジタルイノベーション能力を高めます。

デジタルサプライチェーンの価値

サプライチェーンのデジタル化により、企業の俊敏性が向上し、業務の品質と効率が向上し、生産コストが削減され、キャッシュフローの柔軟性が高まり、企業の業務が推進され、変革とアップグレードが成功します。

インテリジェンスとデジタル化により、サプライ チェーン管理とサプライ チェーン サービスの機能が強化されます。サプライ チェーン マネージャーは、利用可能なデータ/情報を最大限に活用して、エンドツーエンドの顧客エンゲージメントを強化し、生産とサービスの各リンクの相互作用方法を改善できます。デジタル技術は、サプライチェーン管理者に情報の透明性を提供し、需要に基づいた需要認識機能を確立し、将来の生産やサービスのさまざまな側面における変化や傾向を予測し、予測の品質と運用効率を向上させることができます。たとえば、サプライ チェーンのエンドツーエンドの追跡システムは、注文に関する詳細な更新情報をいつでも送信できます。

デジタルインテリジェントサプライチェーンの適用により、自動化が実現し、企業の生産コストを大幅に削減できます。 McKinsey* によれば、戦略を計算および最適化し、ルートをインテリジェントに計画し、輸送ダイナミクスを最適化する高度な方法を適用することで、輸送および倉庫保管コストを最大 30% 削減できます。同時に、高度なデジタルシステムのサポートにより、タスクと作業計画の 80% ～ 90% を自動化できます*。手動操作と比較して、リアルタイムで更新されるソリューションに基づく自動化されたサプライ チェーンの意思決定プロセスは、より正確でタイムリーな情報を提供し、システムは即時の介入を必要とする異常な状態を検出することもできます。自動化された操作により、サプライチェーンの専門家の作業が簡素化され、より価値の高いタスクに集中できるようになります。たとえば、デジタル ソリューションは、リアルタイムの情報を自動的に処理するように構成でき、準備とワークフロー管理を自動化して、データの収集、クリーニング、入力といった手作業を排除できます。

企業はデジタルインテリジェントサプライチェーンを適用することでキャッシュフローのプレッシャーを軽減できます。 製造業や商業企業に対するキャッシュフロー圧力のかなりの部分は在庫から生じます。新しい生産計画アルゴリズムを実装すると、生産および製造プロセス中の需要と供給の変化を調整し、在庫を最小限に抑えることができます。さらに、需要/供給予測の精度が大幅に向上したため、プロセスにおける不確実性が大幅に減少し、安全在庫の考慮が軽減または不要になり、ゼロ在庫計画が運用オプションの 1 つになります。マッキンゼーは、インテリジェントなサプライチェーン管理を適用することで、全体の在庫が 75% 削減され、企業のキャッシュフローのプレッシャーが大幅に軽減されると予測しています*。

* 出典: サプライチェーン 4.0 – 次世代デジタルサプライチェーン、マッキンゼー、2016 年 10 月

デジタルサプライチェーンの特徴

世界経済は変革とアップグレードの過程にあります。インターネット、モノのインターネット、人工知能、機械学習、クラウドコンピューティングの波が世界を席巻しています。企業の革新が直面している現代のビジネス環境は、洗練された無駄のない管理に対するより高い要求を突きつけています。従来のサプライ チェーンでは、デジタル廃棄物/データ廃棄物がインテリジェント サプライ チェーン アプリケーションの可能性を妨げています。デジタル サプライ チェーンは、モノのインターネットやその他の高度なテクノロジーを使用して情報を自動的に収集および処理し、人工知能とビッグ データ アルゴリズムを活用してデータの価値を高め、デジタル廃棄物の発生を減らし、意思決定やその他の活動を自動的にサポートします。

拡大し続けるデジタル技術と人工知能、モノのインターネット、ビッグデータにより、クラウドベースのインテリジェントなサプライチェーン サービスが可能になり、サプライチェーン管理のニーズを満たすデジタル ソリューションがますます増えています。機械学習システムは、新しい顧客の注文に基づいて材料計画やスケジュールを変更するなど、特定の状況に対処する方法についてサプライチェーン管理者にアドバイスしたり、決定を完全に自動化したりできます。自動化された意思決定システムを機能部門全体に導入することで、効率を向上させることができます。強力で使いやすい分析ツールを使用すると、大量の非構造化データをまとめ、そこから有用な洞察を引き出すことができます。 AI アプリケーションは、パフォーマンスの問題を自動的に追跡し、根本原因を特定して、管理者に是正措置を推奨できます。クラウドベースのデジタル テクノロジーのもう 1 つの利点は、以前よりもセットアップと使用が簡単になり、パーソナライズされた製品やサービスを提供できるようになったことです。たとえば、クラウドベースの製品はいつでも試験運用でき、その後組織全体に迅速に拡張できます。多くの新しいテクノロジーは、標準のアプリケーション プログラミング インターフェイス (API) を使用して ERP システムに接続できるため、既存のシステムやソフトウェア パッケージとの統合が容易になります。

AWS のサービスポートフォリオとサプライチェーンの価値

スマートサプライチェーン向けの産業、消費者、商用ソリューション向けの AWS IoT 製品は、クラウド全体およびさまざまなデバイスにわたるほぼすべての IoT アプリケーションケースに対応するサプライチェーンソリューションを構築できます。 AWS IoT と人工知能の統合機能に基づいて、サプライチェーン機器はよりスマートになります。さらに、AWS デバイスソフトウェアを使用すると、サプライチェーンマネージャーは、ネットワークがなくても、デバイスを安全に接続し、データを収集し、ビッグデータ分析と人工知能アルゴリズムを通じてローカルでインテリジェントな操作を実行できます。

ジョージア・パシフィックが製造およびサプライチェーンのプロセスを最適化

ジョージア・パシフィックは、パルプ、タオル、ティッシュ材、石膏建築製品の世界的製造・販売会社です。 Georgia-Pacific は、Amazon Kinesis を使用して、製造設備からのリアルタイムデータを Amazon S3 ベースの中央データレイクにストリーミングし、構造化データと非構造化データを大規模に取り込んで分析できるようにしています。同時に、Georgia-Pacific は AWS ベースの高度な分析ソリューションを使用して工場の主要な製造プロセスを最適化し、利益を数百万ドル増加させました。たとえば、生産ラインの場合、AWS のデータ分析テクノロジーによって紙の親ロールの品質を予測し、紙ロールの破れを 40% 削減できるため、単一の生産ラインで数百万ドルの利益を増やすことができます。ジョージア・パシフィック社の OSB (配向性ストランドボード) 工場では、切断プロセスを最適化することで、生産関連の廃棄物を 30 パーセント削減しました。 Georgia-Pacific は、AI を予測に使用して、機器の故障を 60 ～ 90 日前に予測できるようになりました。これにより、機器のダウンタイムを計画できるようになり、資産の活用と製紙工場の安全性が向上し、計画外の生産ダウンタイムによる収益の損失を回避できるようになりました。

Georgia-Pacific は、Amazon Redshift を使用してデータを構造化して変換するために Amazon EMR を使用しています。アナリストは Amazon Athena を使用して、パルプ製造の仕組み、製紙機械、加工ライン、振動の傾向、生産量、紙の品質に関する情報を含む Amazon Simple Storage Service (S3) の生データを照会します。 Georgia-Pacific では、AWS SageMaker を使用して、大規模な ML モデルの構築、トレーニング、デプロイも行っています。 Amazon SageMaker は、生の生産データに基づいて構築された ML モデルを使用して、機械の速度やその他の調整可能な変数に関するリアルタイムのフィードバックを機械オペレーターに提供し、経験の浅いオペレーターが潜在的な品質問題を早期に検出できるようにします。

AWS は、Georgia-Pacific のサプライチェーン プロセスを最適化し、コストを大幅に削減するのに役立ちます。

AWSとフォルクスワーゲングループがグローバルサプライチェーンを統合

フォルクスワーゲンは、産業用クラウドを通じて世界中の 122 の製造工場の生産設備を相互接続し、設備の運用データを保存・収集して分析し、生産を最適化することを計画しています。この産業プラットフォームは、フォルクスワーゲンのサプライヤー約 1,500 社からのデータをコネクテッド ポートフォリオに追加する予定です。すべてのプラントからのデータを組み合わせることで、プロセス最適化のための新たなエネルギーが生まれます。これらの対策には、材料フローのより効果的な制御、供給ボトルネックと生産プロセスの中断の早期検出と排除、工場内の機械および機器の動作の最適化、生産計画と在庫管理の確立、生産プロセスにおける機器の無駄の削減、サプライチェーン全体にわたる自動車部品の動きの監視、工場への商品移送と工場からの商品移送の追跡、車両位置測定サービス、システム間効率分析などが含まれます。

フォルクスワーゲンは、モノのインターネット (IoT)、Amazon Simple Storage Service (S3) を使用したエンタープライズグレードのデータレイク、AWS 接続デバイス、Amazon SageMaker 人工知能開発ツールキット、機械学習分析およびコンピューティングサービス、スマートロボット、データ分析機能を含む AWS サービスポートフォリオを選択しました。これらのサービスは生産環境向けに特別に開発されており、追加の特定の要件があれば自動車業界にも拡張できます。さらに、ソリューションの一部は AWS Outposts 上に構築されます。このプラットフォームは、システムと工場間のデータ交換を標準化し、簡素化します。 Volkswagen Industrial Cloud の開発により、フォルクスワーゲンの全 122 生産工場が標準化され、ネットワーク化され、生産と物流のシームレスなデジタル化の基盤が築かれます。

フォルクスワーゲンと AWS の連携は、フォルクスワーゲンのグローバルサプライチェーンの生産効率と品質に大きな影響を与えるでしょう。フォルクスワーゲンは、モノのインターネット、機械学習、クラウド コンピューティングを活用して、長期的には工場の生産性を向上させ、フォルクスワーゲンのサプライ チェーンを産業用クラウド (世界中の 1,500 社以上のサプライヤーとパートナーを含む 30,000 以上の拠点) に統合することを目指しています。フォルクスワーゲンと AWS が構築したオープンな業界プラットフォームは、将来的に他のパートナーにも適用できます。

インテリジェントな新河食品サプライチェーン

中国煙台新和企業食品有限公司（以下、「新和」と略す）は、26年間の継続的な発展を経て、10社以上の子会社を擁する多種類の食品を生産する大規模企業になりました。グループ統一管理を採用し、信頼できる食品サプライチェーン、革新的な製品の研究開発、高水準の生産製造、便利な小売チャネル、豊富な食事体験、全面的な食品教育を実現しています。

生産規模が拡大するにつれ、Xinhe の元の IT アーキテクチャはボトルネックに遭遇し始め、急速なビジネス開発のニーズを満たすことができなくなりました。製品開発、マーケティングプロモーション、消費者コミュニケーション、マーケティングチャネル管理では、大規模なデータ分析と処理に対する要件が高まっています。Xinhe は、全体的なビッグデータ戦略計画の基盤として AWS クラウド プラットフォームを使用することを選択しました。現在、Xinhe のディーラーサプライチェーン、消費者サービス、e コマースプラットフォームはすべて AWS 上に構築されています。 AWS クラウドプラットフォームは、Amazon S3、Amazon EMR、Amazon RDS、Amazon DynamoDB、Amazon Redshift など、ビッグデータレイクの構築をサポートする豊富な機能を提供します。これらの機能は、データの保存、セキュリティ保護、分析、処理など、さまざまな側面をカバーしています。

AWS は、Xinhe がデジタルデータを迅速に使用して意思決定を行い、データを商品化できるように支援します。また、ビジネスへの正確な投資を改善し、正確なマーケティングを実現します。

新しいデジタル テクノロジーにより、企業はサプライ チェーンの運用方法を完全に変革できるようになりました。 Georgia-Pacific は、サプライ チェーンによってもたらされる自動化を利用して厳格な効率性を改善し、差別化された個別のニーズにインテリジェントに対応し、サプライ チェーンに新たなスピード、効率性、柔軟性をもたらします。 AWS のグローバル クラウド プラットフォームは、フォルクスワーゲン グループのグローバル サプライ チェーンのリソースとユーザーを統合します。新河は情報の流れを中心に、物流と資金の流れの運営を推進します。 AWS のグローバル サービス ネットワークを適用することで、デジタル インテリジェント サプライ チェーンが完全に相互接続され、企業がテクノロジーの面でグローバル化を進め、新しい市場に進出し、ビジネス モデルの価値ポイントを発見するのに役立ちます。