サプライチェーンにおける AI がビジネスにどのように価値をもたらすか
サプライ チェーンのリーダーは、サプライ チェーンの計画をよりしっかりと把握しようとしています。人工知能 (AI) より始めるのに適した方法はあるでしょうか?
ここ数年、バズワードが飛び交い、多くの輝かしい新しいツールが AI の可能性に関して興奮と混乱を生み出してきたのを私たちは見てきました。 AI 機能を使用して予測を改善し、人間よりも早く洞察を明らかにするためのテクノロジーがゼロから設計されています。さらに、ChatGPT を使用すると、人々が想像できるほぼすべての質問に答えるコンテンツ (完全な記事やホワイトペーパーも含む) を誰でも簡単に作成できるようになります。
サプライチェーン計画に関しては、これらの現在の機能が実際の価値をもたらすとは信じがたいかもしれません。しかし、これにより、週ごとの計画時間を 70% 削減し、予測誤差を 15% ~ 30% 削減し、在庫成果を大幅に改善できる新しいパラダイムの基礎が築かれています。
科学プロジェクトからサプライチェーンイネーブラーまで
による ガートナー, AIは来年、テクノロジー主導のあらゆるイノベーションとあらゆる戦略的意思決定に浸透すると予想されます。また、AI の意思決定の精度とスピードは、サプライ チェーン プランナーにとってこれ以上ないほど優れたタイミングで実現されています。
現在の市場動向に追いつくために、プランナーは、より速く、より頻繁に変化する市場シグナルと需要要因を考慮した予測を使用して、従来のサプライチェーン戦略を最新化する必要があります。
たとえば、リアルタイムの顧客行動、経済変化、環境変化、進行中の地政学的な出来事を予測に統合することで、企業は進化するシナリオをより機敏に予測し、適応できるようになります。 AI を活用した分析は、従来のモデルに固有の重大なギャップを埋め、統合ソリューション内で基本需要、プロモーション効果、因果関係予測、ユーザー インサイトに対処し、予測精度を大幅に向上させます。
人工知能には、サプライ チェーン内で他にも次のような多くの貴重な用途があります。
- 継続的改善 リアルタイムの可視性、実用的なビジネス インテリジェンス、自動化されたデータ分析を通じて
- 監視精度の向上 注文の在庫状況とリアルタイムのステータス
- 早期警戒 緊急時対応計画や代替調達を引き起こす上流の遅延
- より迅速な識別 在庫レベルの分析を通じて、製品の人気の低下とライフサイクルの終了を把握
- 最適化された価格戦略 製品価格、サプライチェーンコスト、小売利益率の比較分析付き
- きめ細かく調整された需要、補充、供給計画 商品価格や気象パターンの分析を通じて
潜在的な改善点のリストは多岐に渡りますが、AI を有意義に活用するために多数の内部および外部ソースからデータを取得することは、ほとんどのサプライ チェーン組織にとって重大な課題です。そして、データが収集されると、多くの場合、ある程度のクレンジングと標準化が必要になります。
AI がサプライチェーン計画能力をどのように成熟させるか
データの可用性の向上とテクノロジーの進歩が融合したことにより、現在では、 AI を活用したサプライ チェーンを導入する時期が来た。幸いなことに、サプライ チェーン プロセスを自動化し、サプライ チェーン チームの意思決定を強化するためのいくつかの機能が現在利用可能です。
最適化された予測アルゴリズムの選択 製品のライフサイクル全体を通じて予測精度を確実に最適化するのに役立ちます。新しいデータが需要履歴に追加されるたびに複数のアルゴリズムを自動的にブレンドし、すべての予測項目の精度を利用可能なすべての予測アルゴリズムと比較し、最終的に予測誤差を最小限に抑えるアルゴリズムのグループを選択します。
需要外れ値の調整 異常な需要履歴データ ポイントを自動的に検出し、外れ値を修正または説明するメカニズムを提供します。これにより、在庫切れ、競合他社のプロモーション プログラム、計画外の中断、または繰り返されないイベントなどによる異常を需要プランナーが手動で特定して対処するために必要な時間と労力が不要になります。この「悪いデータ」に対処すると、モデルで使用されるデータが可能な限りクリーンになるため、予測精度が向上します。
非構造化データからのデマンドセンシング パターン認識と自然言語処理を活用してビッグデータを読み取り、分析し、複雑な関係を認識し、データの洞察を提供します。この機能は、テラバイト単位の非構造化データを数分で自動的に分析することで、消費者の好みや行動のあらゆる変化に対応し、購入者のセンチメントを判断し、短期および長期の需要への影響を迅速に予測します。
確率的な需要と供給のシミュレーション 需要と供給能力の変動を記録レベルで理解します。単一値の予測とは対照的に、これらの機能は、可能な需要と供給のさまざまな予測を構築し、ランダム化された予測を作成します。これは、サプライ チェーンの回復力を予測するために、n 層の供給制約のあるデジタル ツイン シミュレーションで使用されます。製品レベルの収益と利益のデータをこれらのモンテカルロ タイプのシミュレーションに組み込むことで、プランナーは数量目標と財務目標を達成する際のリスクを評価できるようになります。
自動データクレンジングとパラメータ入力 不完全または不正確なサプライ チェーン データを認識し、正しいデータを自動的に適用するか、適切なデータ管理者に是正措置を講じるよう警告します。データを自動的にクレンジングし、サプライ チェーン パラメーターを入力する高度なソリューションにより、サプライ チェーン計画業務にタイムリーで正確なデータを確実に利用できるようになります。
シナリオ選択の拡張 高度な認知機能を使用して新しい洞察を開発し、プランナーが十分な情報に基づいて迅速に決定を下す能力を強化します。混乱や機会に対する最適なソリューションを自律的に検索し、プランナーに意思決定を加速するための最適な代替案を提供します。
製品ライフサイクルプロファイルの最適化 需要プロファイルの作成、新しい品目への割り当て、精度の継続的な評価、改訂のための属性ベースのモデリング技術により、品目レベルの予測精度が向上します。以前の製品導入から学習して、新製品の発売に向けてプロファイルの形状とボリュームを最適化します。
先見性と対応力が出会う場所
サプライ チェーンの運用に AI を導入することは、単にプロセスを合理化するだけではありません。自動化されたデータ分析による継続的な改善から、微調整された需要計画や回復力のあるシミュレーションまで、可能性の領域が開かれます。そして、AI が成熟するにつれて、サプライ チェーンの状況を再構築する可能性がますます具体的になり、比類のない効率性と先見性を備えた未来が約束されます。
Logility では、サプライ チェーン計画におけるこの節目は、技術の進歩だけでなく、サプライ チェーンのリーダーにとって極めて重要な機会でもあります。強化された AI 機能により、チームはリアルタイムのアラートと即時の洞察、インテリジェントなスコアリングと経済的な優先順位付け、各 SKU に最適な在庫ポリシーによって問題を即座に解決できるようになります。
さらに詳しい情報をご希望の方はこちらへ Logility の仕組みをご覧ください。 デマンドAI+ このソリューションは、サプライ チェーン組織が最も重要な機会に集中できるように支援し、最終的にはコストを削減し、在庫を最適化し、優れたサービス レベルを提供します。
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