サプライチェーンマネジメント（SCM）における人工知能（AI）と機械学習（ML）の導入は、効率向上やリスク軽減など多岐にわたるメリットをもたらしています。以下に、その具体的な応用事例を紹介します。
リアルタイム予測と需給調整
1. 需要予測の高精度化
AIとMLを活用した需要予測は、過去のデータだけでなく、気象情報や販促活動などの外部要因も考慮して高度な予測を行います。これにより、在庫の最適化や需給のバランスが向上します。
2. リアルタイムな在庫管理
センサーデータとMLモデルの組み合わせにより、倉庫や生産ラインの在庫状況をリアルタイムでモニタリング。在庫の適切な配置や補充を自動的に判断し、在庫コストを削減します。
物流と配送の最適化
1. 最適なルートの選定
AIアルゴリズムは交通状況や天候などを考慮し、最適な輸送ルートを提案します。これにより、物流コストを最小限に抑えつつ、迅速で効率的な配送が可能となります。
2. ドローンや自動運転車の活用
AI制御のドローンや自動運転車を利用した物流手段が登場。遠隔地への物流や倉庫からの出荷作業が効率的に行え、労力削減とスピードアップが実現されます。
サプライチェーンリスクの予測と対応
1. リアルタイムなリスク監視
AIは世界的なリスク要因やサプライヤーの状態をリアルタイムで監視し、潜在的なリスクを予測。異常が検出された場合、即座に対策を講じることが可能です。
2. コントリングェンシープランの最適化
AIは異常事態に対する最適な対策を提案。サプライチェーン全体のコントリングェンシープランを瞬時に最適化し、迅速で柔軟な対応が可能です。
人工知能と機械学習の統合
SCMにおけるAIとMLの応用は、これまでの手動やルールベースのアプローチでは難しかった複雑な課題に対処する新たな手段を提供しています。これにより、企業は効率性の向上と競争優位性の確立に成功しています。今後もテクノロジーの進化に伴い、SCMにおけるAIとMLの応用は一層進展することが期待されます。
SCMの効率を上げるための分析BIツールとしては、Boardがおすすめです。
