サプライチェーン計画の改善における人工知能の役割

3SC Analytics の創設者兼 CEO である Lalit Das は次のように述べています。

人工知能とデータ分析は、ほとんどのビジネス プロセスとドメインにとって非常に貴重です。 大多数のセクターは依然としてパンデミックの影響に対処するのに苦労していますが、一部のセクターは、効率と事業収益の向上を促進するために、すでにそれらの実装を開始しています。 サプライ チェーン計画はその 1 つです。 最近の調査によると、サプライ チェーンで AI を使用することで、産業の効率、動的な物流システム、およびリアルタイムの配送管理が劇的に改善され、それによって生産が促進されました。

ラリット・ダス

サプライチェーン計画とは?
サプライ チェーン計画には、リソースの管理、サービス提供の改善、需要と供給のバランスが含まれます。 製品を製造するための最適なアプローチを評価し、顧客の需要を満たすために販売量を増やします。 現在、プロセスのデジタル化が大幅に進んでいるため、持続可能性が向上しています。 これにより、すべての企業が、この規模のデジタル トランスフォーメーションが特定のサプライ チェーン ビジネスに役立つかどうかを熟考するようになりました。

分析手順と定性データは、サプライ チェーン計画で常に使用されます。 その間
最先端のテクノロジーと関連システムによってサポートされるデジタル サプライ ネットワーク (DSN) は、直線的なサプライ チェーンの一部であり、その結果、サプライ チェーンの計画プロセスが大きく変わる可能性があります。

同期されたサプライ チェーン計画
ネットワークの成功は、サプライ チェーンについて議論する際の計画の同期にかかっています
計画中。 組織は多くの場合、過去のデータを利用して将来の需要を予測してきましたが、そのようなデータが利用できない場合、計画は需要の変動を説明できない推定に基づいていました。 相互に接続され、絶えず変化するデジタル サプライ ネットワークの性質は、より複雑な計画要件をもたらす可能性があり、企業がサプライ チェーン計画と見なすものは根本的に変化する可能性があります。 計画されたイニシアチブを推進するには、さまざまなビジネス タスクを、顧客、サプライヤー、在庫、および生産のネットワーク システムと完全に統合する必要があります。 これを成功させるためには、次のことが不可欠です。

 生産の断片化 計画では、利用可能なインプットと
グローバルなモノづくりが進む中、各地で在庫需要が拡大
統合されています。 組織は、生産設備を組み合わせて接続する必要があります。
需要を満たすために他の施設への倉庫。 そのためには、徹底的に把握する必要があります
何を生産し、何を保管し、どこに保管するか。

 最新のデータとテクノロジー 最新のテクノロジーと大量のデータ
相互接続されたシステムと外部ソースにより、組織は顧客を強化できます
サービスを提供し、拡大を促進します。 新しいテクノロジーが出現するにつれて、組織は現在、
さまざまなデジタル供給ネットワークからのデータを統合する機会が増え、
データと計画能力を分析します。

同期された計画プロセスは、次のテクノロジを利用することで多くの利点を得ることができます。
 人工知能 サプライ チェーン監視システムは、AI を使用してそれを最大限に活用する可能性があります
戦術計画、複合パターン、実行など、デジタル サプライ ネットワークの選択肢。 返品を効率的に予測し、需要を予測することで、これはなくなります
履歴ベースの予測から。 組織はもはやサプライ チェーンの鞭を使用しません。
代わりに、顧客の要求に影響を与えながら、事前に良い商品を注文することができます。
製品の交換、価格インセンティブなどの利用。

モノのインターネット (IoT) – IoT により、組織はネットワークの可視性を向上させることができます。
デジタルサプライネットワーク全体でシステムとプロセスを統合します。 正確な
物理世界の表現は、基本製品レベルでのデータ、ネットワークの可視性、
継続的なエンドツーエンドの在庫フロー。 予測の代わりに、計画が役立つ場合があります
ネットワーク全体のエンドツーエンドの情報の流れを予測します。

 ブロックチェーン アーキテクチャ ブロックチェーンは、安全で安心な分散型デジタル台帳です
セキュリティを確保し、IoT を使用してトランザクションを記録します。 注文は自動的に手配できます
最先端のテクノロジーを使用した確立された基準に基づくベンダー。 のインターネット
モノ (IoT) は、タイムリーな可用性と金銭的な処理能力を提供できます。
商品の輸送中に同時に交換します。 ブロックチェーン アーキテクチャを採用することで、承認と調整の要件が完全に取り除かれます。

この利点は、サプライ チェーンにおける AI と分析の拡大し続ける可能性を強調しています。
計画中。 ただし、AI ベースのサプライ チェーン分析ソリューションに投資する前に、次のことを行う必要があります。
組織内のアプリケーションと ROI の広範な分析を常に実施して、
特定のニーズをよりよく理解する。

これからの道
サプライ チェーンの専門家は、サプライ チェーンをリアルタイムで評価および改善できるようになりました
AI のおかげで、過去数週間または数か月の作業が不要になります。 AIはできる
計画と最適化のプロセスを年単位から日単位 (または時間単位) に最新化する
物不足、インフレ、地政学的混乱の時代に発生します。 現在、企業経営者の約 50% が AI を利用して業務を改善し、サプライ チェーンに関する選択を行っています。 そして、今後数か月から数年で、このテクノロジーを採用する人の数は増える一方です。

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