人工知能と自動化はサプライチェーンの回復力をどのように向上させることができるでしょうか?

グローバルサプライチェーンにおけるデジタルトランスフォーメーションは大きな注目を集めており、このテーマは過去 10 年間にわたって広く議論されてきましたが、多くの企業はこの不明確な目標をどのように達成するかについて混乱したままです。この変革の重要性は広く認識されており、新型コロナウイルス感染症のパンデミックとその甚大な影響は、業界のデジタル変革への推進を強力に後押ししています。

KPMGのレポートによると、英国のCEOらは従来のサプライチェーンに対するリスクに対する懸念を強めており、この問題は懸念事項トップ5の1つとして挙げられている。CEO の 50% 以上が、自社のサプライ チェーンへの圧力が増大していると考えています。同様に、CEO の 50% は、今後 3 年間でさらなる混乱を避けるためにサプライ チェーンの回復力を高める必要があると認識しています。

しかし、グローバルサプライチェーンのデジタル化は容易ではありません。この変化の鍵となるのは、人工知能 (AI)、機械学習、自動化を統合したソリューションの導入であり、これにより企業は真のデジタル化を実現するために必要な詳細な可視性、応答時間の短縮、生産性の向上が実現します。

自動化と AI はどこから始めればよいでしょうか?

オートメーションと人工知能の起源は、120 年前に遡り、最初のベルトコンベア、または 1950 年代の自動保管および検索システムの最初の使用にまで遡ります。

そして、ロボット プロセス オートメーション (RPA) は始めるのに適した場所です。先進的な企業は、デジタル化が進む世界で競争力を維持するために、RPA と人工知能戦略の組み合わせを模索しています。このテクノロジーの組み合わせはインテリジェント プロセス オートメーション (IPA) と呼ばれ、機械学習、動的負荷分散、センチメント分析、その他の高度なアプリケーションなどの他のテクノロジーと併用することもできます。RPA は業務効率を高め、コストを削減し、キャッシュ フローを改善します。同時に、複数のシステム間での自動化された操作の同期が可能になります。

AI と自動化により、企業はサプライチェーン全体を深く理解し、明確に把握できるようになります。マッキンゼーの報告書は、サプライチェーンのリスクが情報の不透明性と密接に関係していると指摘した。具体的には、サプライチェーンのリスクは主にその脆弱性と予測不可能な出来事に反映されます。リスクを軽減するには、まず会社のサプライ チェーンの潜在的な弱点を明確に理解する必要があります。たとえば、どのサプライヤー、プロセス、施設がサプライ チェーンのリスク ポイントになる可能性がありますか? どの重要なプロセスが供給不足や価格変動のリスクにさらされる可能性がありますか?

デジタル変革の重要な段階では、人工知能とロボット プロセス オートメーション (RPA) ソリューションは複数のシステムを監視し、情報を統合して管理者に意思決定のための情報を提供し、組織が潜在的な問題点を見つけるのを支援します。

明確な可視性と透明性により、サプライチェーンの運用はより柔軟かつ迅速になります。人工知能によって提供されるリアルタイムの洞察を利用して、企業は既存の問題を迅速に調整したり、顧客のニーズをより適切に満たすためにリソースを移動したりできます。人工知能に基づくスマート サプライ チェーンとビジネス ソリューションにより、企業は製品や製造プロセスにおいて、より環境に優しい方法を導入することも可能になります。設計の開始から製品が顧客に届くまで、持続可能な製品設計は企業のコスト管理とコスト削減に役立ちます。コスト、無駄。

人工知能と自動化の実装において最も魅力的なのは、自ら考えて学習する能力を持つロボットの革新的な使用です。大規模言語モデル (LLM) と生成人工知能の最近の開発は、この傾向を示しています。このタイプの AI の主な目的は、ロボット システムの統合と自動化によってもたらされる追加の知識、サポート、洞察を企業の従業員に提供することです。反復的で手作業集約的なタスクやその他の日常的なタスクを自動化することで、組織は運用担当者の人的資源を最大限に活用し、最も重要な場面で、特に人間味のあるプロフェッショナルが必要な場合に、各自の才能を発揮することができます。エンドカスタマーとのやり取りの場面などのビジネスモデル。

人工知能 (AI) とロボティック プロセス オートメーション (RPA) がサプライ チェーンの回復力を解き放つのにどのように役立つかは次のとおりです。

1. 予測分析: AI は、ビッグデータと機械学習アルゴリズムを通じて予測分析を実行し、組織がサプライ チェーン内の潜在的な問題とリスクを予測および管理できるようにします。これにより、早期の意思決定が可能になり、サプライチェーンの回復力が高まります。

2. リアルタイムの意思決定サポート: AI と RPA はリアルタイムの意思決定サポートを提供し、複雑で動的な環境で管理者が迅速かつ正確な意思決定を行えるようにします。これにより、サプライチェーンの応答性と柔軟性が向上します。

3. プロセスの自動化: RPA は、注文処理、在庫管理、請求書処理など、サプライ チェーン内の多くの繰り返しの日常的なタスクを自動化できます。これにより、サプライ チェーンの効率と精度が向上し、人的リソースがより複雑で人間集約的なタスクに割り当てられるようになります。

4. 需要予測: AI は、組織が顧客の需要と市場の傾向をより正確に予測し、サプライ チェーンの戦略と計画をタイムリーに調整できるようにするのに役立ちます。これにより、在庫コストが削減され、顧客満足度が向上し、サプライ チェーンの競争力が向上します。

5. リスク管理: AI と RPA は、組織が供給の中断、価格変動、品質問題など、サプライ チェーン内のリスクを特定して管理するのに役立ちます。これにより、サプライチェーンの安定性と信頼性が向上します。

6. サプライ チェーンの透明性: AI と RPA は、サプライ チェーンの透明性を向上させ、組織がサプライ チェーンのステータスとパフォーマンスをよりよく理解できるようにします。これにより、サプライ チェーンの可視性と制御が向上し、サプライ チェーンの回復力がさらに強化されます。

一般に、AI と RPA は、組織がサプライ チェーン管理を最適化し、サプライ チェーンの効率と回復力を向上させ、市場や環境の変化によりよく対応できるようにすることができます。

過去 4 年間にわたり、RPA はビジネス プロセスの自動化と運用コストの削減においてその威力を発揮してきました。しかし、デジタル変革を進める過程で、多くの組織は、変化のプロセスを選択して管理する方法、ロボットの構築に必要なスキルギャップを埋める方法、RPA の課題をサポートするための IT インフラストラクチャの使用方法など、いくつかの深刻な課題にも直面しています。 、そして予想を超えるロボットの導入とメンテナンスコストというより深い問題にどう対処するか。

競争が激化する環境、特にサプライ チェーンの回復力に重点が置かれている現在の環境では、人工知能と RPA はサプライ チェーンの発展に大きな競争上の優位性をもたらします。しかし、これらの機能は現代のサプライ チェーンの出発点にすぎず、サプライ チェーン CIO はこれらのテクノロジーを評価し、デジタル化プロセスを継続的に推進する必要があります。

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画像出典：アンスプラッシュ