サプライチェーンと機械学習

MRO組織で部品在庫を実行する場合、最大の課題は、適切なスペアと材料を棚に保管することです。 。逆に、動きの遅い在庫や動きのない在庫にお金がかかりすぎるリスクがあります。サプライチェーンにおけるこの種の問題に対して、機械学習は解決策を提供します。

機械学習は、大規模なデータセットの処理と、複雑な問題を解決する方法の発見に特化した人工知能の一種です。スペアパーツの管理などのサプライチェーンアプリケーションでは、機械学習により、コストを削減し、スペースを節約しながら、パーツの可用性を向上させ、平均修理時間を短縮することができます。

機械学習の基本

コンピューターはデータを非常に高速に処理できますが、実行する操作を指示するプログラムが必要です。人工知能（AI）は、コンピュータープログラミングの代替アプローチであり、パターン認識とトレーニングにさらに依存しています。機械学習は、非常に大きなデータセットのパターンを探すAIのサブセットです。

ほとんどの機械学習システムは、すでにラベル付けされているデータを提供することでトレーニングされています。これは、サプライヤのパフォーマンスに関するデータまたはコンポーネントの寿命に関する情報である可能性があります。他のタイプのシステムは、大規模なデータセットでパターンを見つけるために監視されないままになっています。このアプローチは、サプライチェーン管理にとってあまり価値がありません。

トレーニングのもう1つの方法は、試行錯誤によるものです。これは、Goなどの複雑なゲームのプレイ方法をコンピューターに教えるのに効果的ですが、在庫管理、購入、またはロジスティクスを改善するための価値は限られています。

サプライチェーンでの機械学習

サプライチェーン管理における機械学習は、予測不可能な需要の問題と、程度は低いものの、供給または可用性の変動が大きいという問題に強く関係しています。 MROマネージャーが直面する課題の1つは、使用率の高い、価値の低いアイテムと、使用率の低い、価値の高いアイテムの組み合わせです。

これは2つのケースで説明できます。通常のメンテナンス作業では、潤滑剤とフィルターの消費量は1年を通して合理的に予測可能であり、生産量と製品構成に相関する可能性があります。ただし、大型のポンプ、モーター、ギアボックスが必要になることはめったにありませんが、生産の停止を最小限に抑えるために、必要に応じてすぐに利用できるようにする必要があります。

どちらの例でも、機械学習は、他の方法では隠されたままになる可能性のあるパターンを見つけるのに役立ちます。潤滑油とフィルターの需要の場合、将来のスケジュールの変動を理解して予測することが重要です。この知識は、在庫ポリシーと購入を導くことができます。

同様に、ポンプ、モーター、またはギアボックスの故障も予測できる場合があります。機械学習は、故障率と製品構成、需要、地域の気象条件の組み合わせの間に相関関係が存在すると結論付ける可能性があります。これは、電力供給の品質に影響を与える可能性があります。

サプライチェーン管理における機械学習のメリットは誰ですか？

予知保全を利用する産業機器とメンテナンスのニーズを持つメーカーは、機械学習の恩恵を受けることができます。このテクノロジーは、予測の精度を飛躍的に向上させ、時間の経過とともにより効果的に成長し、ROIに大きなメリットをもたらします。

典型的な業界は次のとおりです。

• 航空宇宙
• 自動車
• 製品の構築
• 消費財
• 重機
• 紙とパルプ
• 配電
• タイヤとゴム

サプライチェーンでの機械学習の適用によるメリット

サプライチェーンの機械学習アプリケーションには、次のものが含まれます。

• 在庫の最適化： 在庫最適化の目標は、在庫のあるアイテムの数を最小限に抑えながら、必要なときに100％の可用性を確保することです。これは、サプライヤーの場所、在庫ポリシー、営業時間にも関係している可能性があります。
  機械学習は、使用と供給のパターンを見つけることでここに貢献します。たとえば、一部の部品はサプライヤが最もよく保持し、他の部品は現場に保管する必要があると結論付ける場合があります。また、一部のサプライヤは他のサプライヤよりも信頼性が高く、履歴データの分析に基づいて適切な補充レベルや価格さえ提案していることに気付くかもしれません。
• 購買コスト管理： 購入費用は、1つまたは複数のアイテムに支払われる価格以上のものをカバーします。機械学習は、注文を統合して数量割引を取得する機会を特定するのに役立ちます。さまざまな支払い条件の利点を評価し、たとえば優先配送を節約することで、輸送コストを削減できます。
• 資産の寿命の延長： 保守組織の間で頻繁に議論されるのは、安価で寿命の短いコンポーネントではなく、より高価で長持ちする部品のメリットに関するものです。機械学習は、さまざまなソースからのデータをふるいにかけて結論を導き出し、価値の高い資産の寿命を延ばすことができます。
• 輸送管理： 機械学習は、サプライヤーの特定と選択を支援し、配送スケジュールを最適化することで、輸送管理にも役立ちます。これは、たとえば海上貨物と航空貨物、および可用性とコストへの相対的な影響を比較して、配送ロジスティクスを考慮に入れることもできます。

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