ここ数年、人工知能の高度化により、サプライチェーン管理に前例のないレベルの精度、効率性、革新性がもたらされました。タスクの実行方法、データ管理方法、顧客サービスの提供方法が再構築されています。
サプライチェーンにおける AI の未来はさらにエキサイティングです。ブランドや小売業者にとって、単なる可視性だけではもはや十分ではありません。彼らは、以前に何が起こったのか、あるいは現在何が起こっているのかさえ知りたいと考えています。彼らは、顧客の期待を超えながら、需要と供給のバランスをとるために、できるだけ正確かつ迅速に将来を予測できるようにしたいと考えています。
AI がサプライ チェーン業界に大きな影響を与えると考えられる 3 つの主要分野を以下に示します。
倉庫保管と輸送
よりスマートなルーティング決定。 AI アルゴリズムは、配送ルートの合理化、コストの削減、顧客満足度の向上に役立つことがすでに証明されています。データとフィードバックから学習できるこのシステムは、交通量、天候、配送スケジュール、建物のレイアウト、車両の収容能力などの変数を考慮して、最小の移動時間と燃料消費量を決定する際にさらに賢くなります。
在庫と移動。 倉庫管理の重要な側面の 1 つは、施設内での商品の移動を最適化することです。 AI アルゴリズムは、製品の需要、倉庫のレイアウト、在庫レベルのリアルタイム データなどの要素を考慮します。 AI 主導のツールは、機械学習アルゴリズムを利用して需要パターンを予測するため、倉庫はどの製品がより頻繁に必要になるかを予測し、より迅速にアクセスできるように配置できます。このようなシステムは、変化する条件に継続的に適応し、動的な環境でも最適な意思決定を維持します。
アナリティクス. サプライチェーン管理の領域では、データが王様です。 AI を活用した分析により、倉庫は業務に関する貴重な洞察を得ることができ、データ主導の意思決定が可能になります。これらのツールは、倉庫内のセンサー、無線 ID タグ、モノのインターネット デバイスによって生成された膨大な量のデータを分析します。
たとえば、予測分析では、在庫のニーズと潜在的なボトルネックを予測できます。記述的分析は履歴データの包括的な概要を提供し、倉庫が傾向と改善すべき領域を特定するのに役立ちます。これらのアプローチを組み合わせることで、在庫管理の精度が向上するだけでなく、より効果的なリソースの割り当てと計画にも貢献します。
AI を活用したシステムは、履歴データを分析して需要パターンを予測し、在庫レベルを最適化し、在庫切れの可能性を減らすことができます。これらの進歩は仕事の変革にもつながり、従業員は自動化されたプロセスの監督や最適化など、より知的に刺激的で戦略的な役割に従事できるようになります。
フルフィルメントと梱包。 近年、AI と自動化により、倉庫内でのタスクの実行方法に革命が起きています。注文のピッキング、梱包、在庫管理など、労働集約的な日常業務が自動化されています。機械学習アルゴリズムを活用したシステムは、商品を効率的に整理して梱包できるため、フルフィルメントに必要な時間を短縮できます。これらのシステムは、パッケージのサイズ、重量、壊れやすさなどの要素を考慮して、最適な梱包構成を確保し、スペースの必要性を最小限に抑え、輸送中の損傷のリスクを軽減します。
クロスドック。 AI アルゴリズムは、気象条件、交通パターン、配達時間などの無数の要因を分析し、経路計画の動的な調整を可能にします。これにより、より応答性が高く適応性のあるクロスドッキング操作が可能になります。膨大な量の情報を処理する AI の能力により、クロスドックは交通ネットワークの現在の状態に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。
手動プロセスとワークフロー
イベントをスキャンします。 サプライチェーン管理において、手作業によるデータ入力は長年にわたり労働集約的であり、間違いが発生しやすい側面でした。今日でも多くの企業は、製品が所定の場所に到着または出発するときに手書きのタイムスタンプを使用しています。自動スキャンはデータ入力を高速化するだけでなく、手動入力に伴うエラーを事実上排除します。パレットまたは小包の輸送のあらゆる段階でスキャンを利用できるため、チェーン全体にわたって混載の機会が広がります。これらのシステムは、リアルタイムでデータを取得して処理することにより、正確な在庫追跡、注文処理、サプライ チェーン全体の可視化に貢献します。リアルタイムの位置情報は、使いやすいアプリケーションまたはプラットフォームを介して関係者に直接伝えられます。
予定のスケジューリング。 倉庫のキャパシティ、ドックの混雑、運送業者の空き状況、配達時間帯などの要素を考慮して予約スケジュールを最適化するために、AI アルゴリズムの採用が増えています。これらのシステムは、天候の混乱や交通遅延などの予期せぬ出来事に応じてスケジュールを動的に調整できます。予約スケジュールを自動化することで、企業は待ち時間を最小限に抑え、輸送コストを削減し、サプライチェーン全体の効率を向上させることができます。
追跡および追跡テクノロジー。 AI 誘導の追跡および追跡システムは、最終消費者に至るまでのエンドツーエンドの可視性を提供します。リコールや品質問題が発生した場合、企業は影響を受けた製品を迅速に追跡し、消費者とサプライチェーン全体への影響を最小限に抑えることができます。
パーソナライズされたカスタマーサービス
チャットボットと会話型AI。 AI を活用したチャットボットと会話型 AI の統合により、顧客サービスの状況は大幅に変化しました。サプライ チェーン業界では、チャットボットは顧客からの問い合わせに対応し、リアルタイムの更新情報を提供するためのスケーラブルなソリューションを提供します。チャットボットは、自然言語処理 (NLP) と機械学習を活用して、顧客の質問を理解して応答します。顧客が注文状況、出荷追跡、製品情報などを問い合わせている場合、チャットボットは即座に正確な応答を提供できます。一方、人間の従業員は、複雑で感情的に微妙なやりとりの処理に集中できます。
問題のトラブルシューティング。 AI はサプライチェーンの問題をエスカレートする前に特定し、対処します。予測分析と機械学習アルゴリズムにより、輸送の遅延、在庫不足、生産のボトルネックなどの潜在的な混乱を事前に特定できます。 AI システムはリアルタイムのデータ分析を通じて問題の根本原因を特定し、適切な解決策を提案します。
クレームに関する調査。 AI 駆動のシステムは、複数のソースからのデータを分析および相互参照して、主張の有効性を効率的に調査できます。これには、状況を包括的かつ正確に把握するための出荷記録、在庫データ、通信ログの調査が含まれます。調査プロセスを自動化することで、企業はクレームの解決を迅速化できます。
データ入力、在庫管理、ルーティング、基本的な分析などの業務はますます自動化されており、人間の労働者はより複雑で戦略的な役割に集中できるようになりました。しかし、これは物流分野の労働者にとって必ずしもマイナスではありません。自動化は特定の仕事を置き換える可能性がありますが、同時に新たな機会を生み出します。 AI の台頭により、AI システム トレーナー、ロボット システムのメンテナンス技術者、サプライ チェーンの最適化を専門とするデータ アナリストなどの新しい役割が出現しました。
業界の進化に伴い、自動化システムの管理と保守に関する専門知識を持つ人材の需要が高まっており、スキルアップと再スキルアッププログラムの重要性が強調されています。機械学習は改善され、適応し続けますが、感情が関与する場合には常に人間らしいタッチが必要になります。
企業がこれらのテクノロジーを採用し続けることで、今日の課題に対処するだけでなく、ダイナミックで進化し続ける未来の環境でも成功できる立場に立つことができます。サプライ チェーンにおける AI の継続的な開発と導入は、イノベーションを推進し、世界的な供給ネットワークの回復力を確保する上で AI が極めて重要な役割を果たしていることが浮き彫りになっています。
ダニエル・ソコロフスキーは最高経営責任者であり、 WARP.
- SEO を活用したコンテンツと PR 配信。 今日増幅されます。
- PlatoData.Network 垂直生成 Ai。 自分自身に力を与えましょう。 こちらからアクセスしてください。
- プラトアイストリーム。 Web3 インテリジェンス。 知識増幅。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンESG。 カーボン、 クリーンテック、 エネルギー、 環境、 太陽、 廃棄物管理。 こちらからアクセスしてください。
- プラトンヘルス。 バイオテクノロジーと臨床試験のインテリジェンス。 こちらからアクセスしてください。
- 情報源: https://www.supplychainbrain.com/blogs/1-think-tank/post/38847-how-ai-and-automation-are-poised-to-revolutionize-the-supply-chain-industry
- :持っている
- :は
- :not
- :どこ
- $UP
- a
- 能力
- できる
- 私たちについて
- 加速する
- アクセス
- 会計
- 正確な
- 正確にデジタル化
- 活動
- 適応する
- アドレス
- 調整します
- 調整
- 養子縁組
- 進歩
- 影響を受けました
- AI
- AIシステム
- AI電源
- アルゴリズム
- すべて
- 配分
- 許可
- ことができます
- 既に
- また
- 常に
- 量
- 金額
- an
- 分析
- アナリスト
- 分析論
- 分析します
- および
- 予想する
- 申し込み
- 任命
- アプローチ
- 適切な
- です
- エリア
- 到着
- 人工の
- 人工知能
- AS
- 側面
- 側面
- 関連する
- At
- 自動化
- 自動化する
- オートメーション
- 賃貸条件の詳細・契約費用のお見積り等について
- 利用できます
- ベース
- 基本
- BE
- になる
- になる
- き
- さ
- 両言語で
- ボトルネック
- ブランド
- た
- 建物
- 焙煎が極度に未発達や過発達のコーヒーにて、クロロゲン酸の味わいへの影響は強くなり、金属を思わせる味わいと乾いたマウスフィールを感じさせます。
- by
- 缶
- 容量
- キャプチャ
- 原因となる
- 一定
- チェーン
- 課題
- 変化
- チャットボット
- チーフ
- 最高経営責任者
- 最高経営責任者
- クレーム
- 共同創設者
- 組み合わせ
- コミュニケーション
- 企業
- 複雑な
- 包括的な
- 条件
- 混雑
- 圧密
- consumer
- 消費者
- 消費
- 続ける
- 続ける
- 連続的に
- 貢献する
- 貢献する
- 会話
- 会話型AI
- コスト
- 作成します。
- 重大な
- 電流プローブ
- 現在の状態
- 顧客
- 顧客の期待
- 顧客満足
- 顧客サービス
- Customers
- カット
- コストカット
- 損傷
- データ
- データ分析
- データ入力
- データ駆動型の
- 意思決定
- 決定
- 遅延
- 配信
- 配達
- 需要
- 決定
- 開発
- Devices
- 直接に
- 混乱
- ドック
- そうではありません
- ダウン
- ドロー
- 運転
- 間に
- ダイナミック
- 動的に
- 使いやすい
- 効果的な
- 効率
- 効率良く
- 排除
- 受け入れる
- 出現
- 感情
- 採用
- 有効にする
- end
- 端から端まで
- 従事する
- 高めます
- 強化
- 十分な
- 確保
- 確実に
- 確保する
- エントリ
- 環境
- エラー
- エスカレート
- さらに
- イベント
- イベント
- あらゆる
- 進化する
- 調べる
- エキサイティング
- エグゼクティブ
- 役員
- 期待
- 迅速化する
- 専門知識
- 施設
- 要因
- フィードバック
- 少数の
- フィールド
- フォーカス
- 予想
- もろさ
- 周波数
- 頻繁に
- から
- ガソリンタンク
- 履行
- 未来
- AIの未来
- 生成された
- グローバル
- 商品
- 大きい
- 成長
- ハンドリング
- が起こった
- 出来事
- 持ってる
- 助け
- 歴史的
- 認定条件
- HTTPS
- 人間
- 識別
- 識別する
- 識別する
- 影響
- 重要性
- 改善します
- 改善
- in
- 含ま
- 含めて
- ますます
- 個人
- 産業を変えます
- 情報
- 情報に基づく
- 革新的手法
- お問い合わせ
- 洞察
- インスタント
- インストルメンタル
- 統合
- インテリジェンス
- 相互作用
- に
- 貴重な
- インベントリー
- 在庫データ
- 在庫管理
- 調べる
- 関係する
- 問題
- 問題
- IT
- リーディングシート
- ITS
- ジョブ
- Jobs > Create New Job
- 旅
- JPG
- キー
- 重要な場所
- 神様です。
- 知っている
- 風景
- 言語
- 姓
- レイアウト
- LEARN
- 学習
- 最低
- ツェッペリン
- レベル
- 尤度
- 場所
- 物流
- 長い
- より長いです
- 機械
- 機械学習
- 保守
- メンテナンス
- make
- マネージド
- 管理
- 管理する
- マニュアル
- 多くの
- 五月..
- その間
- 大会
- 単なる
- 最小限に抑えます
- 最小化
- 他には?
- 運動
- ずっと
- の試合に
- 無数の
- ナチュラル
- 自然言語
- 自然言語処理
- 必要
- 必要とされる
- ニーズ
- 負
- ネットワーク
- ネットワーク
- 新作
- NLP
- いいえ
- 今
- of
- 提供
- 役員
- on
- 継続
- の
- 業務執行統括
- 機会
- 最適な
- 最適化
- 最適化
- 最適化
- or
- 注文
- 全体
- 監督
- 概要
- パック
- パッケージ
- パターン
- 実行
- ピッキング
- 極めて重要な
- 計画
- プラン
- プラットフォーム
- プラトン
- プラトンデータインテリジェンス
- プラトデータ
- 態勢を整えた
- 位置
- 可能
- 潜在的な
- パワード
- 精度
- 予測する
- 予測的
- 予測分析
- 前に
- 問題
- プロセス
- ラボレーション
- 処理
- プロダクト
- 製品情報
- 生産
- 製品
- プログラム
- 証明
- 提供します
- 提供
- 品質
- クエリ
- より速い
- ラジオ
- 上げる
- 急速に
- リアル
- への
- リアルタイムデータ
- realm
- 最近
- 記録
- 減らします
- 縮小
- 頼る
- 残る
- の提出が必要です
- 研究
- 形を整える
- 回復力
- リスキル
- 解像度
- リソースを追加する。
- 反応します
- 応答
- 回答
- 反応する
- 結果
- 結果
- 小売業者
- 革命を起こす
- 革命
- 上昇
- リスク
- 職種
- 役割
- ルート
- ルート
- ルーチン
- ルーティング
- s
- 満足
- ド電源のデ
- スキャニング
- スケジューリング
- センサー
- サービス
- セッションに
- 発送
- 不足
- 重要
- 同時に
- 状況
- サイズ
- 賢い
- So
- 溶液
- ソリューション
- 洗練された
- ソース
- スペース
- 特化
- ステージ
- 利害関係者
- 都道府県
- Status:
- まだ
- 戦略的
- 流線
- 努力する
- そのような
- 示唆する
- 供給
- 需要と供給
- サプライチェーン
- サプライチェーンマネジメント
- サプライチェーンの最適化
- サプライチェーンの可視性
- 素早く
- システム
- 取る
- 取得
- タスク
- テクノロジー
- テクノロジー
- より
- それ
- 未来
- アプリ環境に合わせて
- それら
- 自分自身
- そこ。
- ボーマン
- 彼ら
- この
- 三
- 繁栄する
- 介して
- 時間
- <font style="vertical-align: inherit;">回数</font>
- 〜へ
- 今日
- 豊富なツール群
- touch
- トレース
- 追跡する
- 追跡
- トラフィック
- 変換
- 変換
- トランジット
- 輸送サービス
- 旅行
- トレンド
- 受けた
- 下線
- わかる
- 理解する
- 思いがけない
- 前例のない
- 更新版
- スキルアップ
- 活用する
- 広大な
- 自動車
- 、
- 事実上
- 視認性
- wait
- 欲しいです
- 倉庫
- 倉庫管理
- 仕方..
- 天気
- 重量
- この試験は
- いつ
- かどうか
- which
- while
- 意志
- ウィンドウズ
- 以内
- 労働者
- 年
- ゼファーネット