人工知能がサプライチェーンに及ぼす8つの影響

サプライチェーンに影響を及ぼす人工知能 (AI) について知っておくべき 8 つの方法をご紹介します。

サプライチェーンを理解する

簡単に言えば、サプライ チェーンは、製品またはサービスを顧客に提供するための一連のステップで構成されます。特定の製品を生産し、それをエンドユーザーに届けるために、企業とそのサプライヤーの間には常にネットワークが存在します。このネットワークには、さまざまなアクティビティ、人、エンティティ、情報、リソースが含まれます。

サプライ チェーンは、製品またはサービスを元の状態から顧客に届けるまでの手順も示します。これらのステップには通常、原材料の製品への移送と変換、これらの製品の輸送、そして最終的にエンドユーザーへの配送が含まれます。サプライ チェーンに関与する組織には、製造業者、サプライヤー、倉庫、運送会社、配送センター、小売業者が含まれます。

サプライ チェーン管理は、最適化されたサプライ チェーンによってコストを削減し、ビジネス環境における競争力を維持するのに役立つため、企業にとって重要なプロセスです。

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AIとサプライチェーンへの影響を理解する

ほとんどの人が「人工知能」という言葉を聞くと、まず最初に思い浮かべるのはロボットです。しかし、それは完全に真実ではありません。人工知能 (AI) は機械知能の同義語であり、人間が示す自然な知能ではなく、機械が示す知能です。

「人工知能」という用語は、多くの場合、「学習」や「問題解決」など、人間が人間の心と関連付ける「認知」機能を模倣する機械（またはコンピューター）を説明するために使用されます。

企業はこれらの方法を使用し、分析して、プロセスや複雑な機能を開始できる結果を得ることができます。

Crisp Research AG が 2016 年に IT 意思決定者を対象に実施した調査では、物流業界は機械学習プロセスをすでに積極的に使用している企業が最も多い業界の 1 つであることが判明しました。

現在、多くの企業が人工知能への投資から利益を得ています。 Adobe の調査によると、企業の 15% がすでに人工知能の使用を開始しており、さらに 31% が 2019 年に導入する予定です。収益を生み出すことができる分野には、研究開発、製品イノベーション、サプライチェーンの運用、顧客サービスなどがあります。

調査会社マッキンゼーは、企業がサプライチェーンに人工知能を活用することで、年間1兆3000億～2兆ドルの経済的価値を獲得できると推定している。プライスウォーターハウスクーパースによれば、人工知能は2030年までに世界経済に約15.7兆ドルの価値をもたらす可能性がある。

AI がサプライチェーンに影響を及ぼす 8 つの方法は次のとおりです。

1. AIは大量のデータを分析して需要予測を強化できる

企業は、センサーによって生成されるデータなど大量のデータを処理して現実世界を表現し、情報に基づいた意思決定を行います。たとえば、在庫が需要に追いつかない場合、企業は損失を被る可能性があります。

AI の予測機能は、ネットワークの計画と需要の予測に役立ちます。これにより、販売者はより積極的になることができます。物流会社は、予測を把握することで、車両の数を調整し、最も需要があると予想される場所に車両を誘導することができます。これにより運用コストが削減されます。

ビッグデータの力により、物流会社は極めて正確な見通しを予測し、これまで以上に将来のパフォーマンスを最適化できるようになります。ビッグデータ テクノロジーにより、予測や複雑なシナリオ分析が可能になるほか、サプライ チェーンと在庫の正確なキャパシティ プランニングと最適化も可能になります。

2. AIは生産性を向上させる洞察を提供する

AI は、より良いソリューションを自動的に計算することで、特にオンライン小売業者の倉庫の生産性を大幅に向上させることができます。

AI をサプライ チェーン管理に適用すると、そのパフォーマンスを分析し、同じ領域に影響を与える新しい要因を特定できます。サプライチェーンのパフォーマンスに影響を与える要因と問題を特定するために、AI は強化学習、教師なし学習、教師あり学習などのさまざまな手法の機能を組み合わせます。

3. チャットボットが顧客サポートを再定義

アクセンチュアによれば、顧客サービスの80%はロボットで対応できるそうです。人工知能は、顧客と物流プロバイダーとの関係をパーソナライズすることができます。

Pega 社によると、消費者の 38% が AI によって顧客サービスが向上すると考えているとのことです。

パーソナライズされた顧客体験のもう 1 つの例は、DHL と Amazon のコラボレーションです。 Alexa アプリを使用して DHL パッケージの移動を追跡することで、DHL の顧客は Alexa に Amazon Echo または Echo Dot スマート スピーカーに接続するように依頼し、パッケージのステータスを確認できます。やり取り中に問題が発生した場合、Echo ユーザーは DHL に直接連絡して、カスタマー サポート チームから支援を受けることができます。

4. スマート倉庫管理

今後数年のうちに、倉庫管理の大部分が完全に自動化されるでしょう。人工知能技術は、特に短期および中期の予測においては、ますます不可欠な要素になりつつあります。

スマート倉庫は、ほとんどの作業が自動化またはソフトウェアによって実行される、完全に自動化された施設です。このプロセスでは、面倒な作業が簡素化され、運用コストがより効率的になります。

アリババグループとアマゾン・ドット・コムはすでに自動化を活用して倉庫を変革している。アマゾンは最近、顧客の注文に基づいて箱を自動的に梱包するロボットを発売した。 Amazon の倉庫では、ロボットと人間が協力して生産性と効率性を高めています。

5. 自動運転車

自動運転車は、AI を活用したサプライチェーンにおける次の大きなトレンドです。無人トラックが登場するまでにはしばらく時間がかかるかもしれませんが、物流業界では効率性と安全性を向上させるために、現在ハイテク運転を活用しています。業界では、ブレーキアシスト、車線支援、高速道路での自動運転に関して大きな変化が見られると予想されています。

燃料消費量を削減するために、複数のトラックをまとめて隊列を組むことで機能する、より優れた運転システムが導入されています。物流会社はコンピューターを通じてこうした車両群を管理しており、車両群同士も接続されています。

6. 遺伝的アルゴリズムにより配送時間とコストが削減される

サプライチェーンでは、1 マイル 1 分が重要です。企業は遺伝的アルゴリズムに基づくルートプランナーを使用して、配送に最適なルートを計画できます。

世界的な速達サービスプロバイダーである UPS は、ドライバーが荷物をタイムリーかつ経済的かつ効率的に配達できるよう、GPS ツール Orion を使用しています。交通状況やその他の要因に基づいてルートを計画し、最適化できます。 Orion は UPS が年間約 5,000 万ドルを節約できるよう支援します。

7. ロボット工学

人工知能に関する議論は、ロボット工学の分野から切り離すことはできません。未来的なコンセプトのように聞こえますが、すでにサプライチェーンに組み込まれています。 Tractica Researchによると、倉庫・物流ロボットの世界売上高は2021年末までに224億ドルに達する見込みです。

現在、倉庫の中には、人工知能によって管理されているため、人間の観察者にはもはや理解できない原理に基づいて運営されているところもあります。それらの共通の特徴は通常、ロボット処理、特に自動誘導車両 (AGV) の使用です。

倉庫では、商品がさまざまなラックや通路に無秩序に保管されています。自動ピッキング装置にとって不要な移動と検索時間は、自動運転ロボットにとっては問題になりません。注文が入ると、最初に利用可能な自動ピッキング装置がその場所に最も近い場所に保管されている商品をピックアップし、倉庫の端にいる人間の梱包担当者に渡します。

8. 金融異常検出

サプライ チェーン プロバイダーは、多くの場合、公営航空会社、下請け業者、チャーター航空会社、その他のサードパーティ サプライヤーなど、多数のサードパーティに依存してビジネスの中核機能を運用しています。これにより、何千ものサプライヤー、パートナー、ベンダーから毎年何百万もの請求書を処理する物流会計チームにさらに大きな負担がかかります。

ここでは、自然言語処理などの AI テクノロジーにより、企業が受け取る構造化されていない請求書フォームから、請求金額、アカウント情報、日付、住所、関係者などの重要な情報を抽出できます。

コンサルティング会社EYも不正請求書の検出に同様のアプローチを採用している。機械学習を使用して海外の当事者からの請求書を徹底的に分類し、専門家によるレビューのために異常を特定することで、EY は制裁、贈収賄防止規制、および米国海外腐敗行為防止法のその他の規定に準拠できます。アーンスト・アンド・ヤングの不正検出システムは 97% の精度を達成し、50 社以上に導入されています。

同様のロジックは、高頻度の反復タスクを伴うあらゆるビジネス プロセスに適用できます。

結論は

近い将来、AI はサプライ チェーンと物流プロセス全体に新たな効率基準を設定するでしょう。ゲームのルールは急速に変化しており、自動化、インテリジェンス、より効率的な方法を通じて、データと業務を管理し、顧客にサービスを提供するグローバル物流企業にとっての「新しい常態」が生まれています。

かつては人間だけが実行できると考えられていたタスクも、アルゴリズム開発の進歩、処理能力の向上、利用可能なデータ量の急激な増加により、今では実行できるようになりました。