「自動運転」サプライチェーンの到来

自動運転車やトラックの時代はもうすぐです。自動運転のサプライチェーンはどうですか？

ここ数十年で、テクノロジーはサプライチェーン管理のあらゆる側面に浸透してきました。しかし、これまでは、生産と流通に関する重要な決定を下すための人間の存在が必要でした。

これは特に、現代のグローバル組織の存続に不可欠となった規律であるリスク管理の場合に当てはまります。サプライチェーンマネージャーは、洪水、津波、火山などの自然災害、または労働行動やテロ攻撃などの人為的事象にかかわらず、潜在的な混乱がいくつも発生する可能性を検討し、適切な行動を取る必要があります。そのような決定は、機械の能力を超えていると見なされてきました。

今まで。大量のデータをふるいにかけ、人間の目には見えないパターンを検出する能力を備えた人工知能は、予測とリスク管理においてますます重要な役割を果たしています。機械がそれを作った人間よりも未来へのより良い洞察を持っている日がすぐに来るかもしれません。

A.I.で最も有望なイノベーションAera Technology、Incの最高経営責任者であるFred Laluyauxによると、今日は医薬品と消費財で行われています。彼らは、顧客へのサービス方法を根本的に変革するというアマゾンからの最も強い圧力にさらされています。

「クライアントはそれを雄弁に説明してくれました」とLalulauxは回想します。 「彼らは、 『私たちが変わらなければ、私たちは次に行く人です』と言いました。」

従来のマーチャンダイザーにとっての課題は、消費者が価格、利便性、スピードに関心を持っているときにブランドを保護することにあります。アマゾンのおかげで、ラルヨーは、店に行くことは「無関係」になりつつあると言います。 eコマースの巨人の能力に匹敵するために、売り手はサプライチェーンのあらゆる段階で効率を高める必要があります。そして、それはリスクを管理するより良い仕事をすることを含みます。

A.I.の進歩の多く予測分析の分野で発生しています。製造業者は、製品を購入者に届けるプロセスをスピードアップすることを余儀なくされています。同時に、「ビッグデータ」の可用性は、市場のはるかに広い視野を提示する一方で、プランナーに情報を氾濫させています。その入力を解釈する自動システムの助けがなければ、「信号」と「ノイズ」を区別することはできません。

企業は、年間のプロモーション計画と6か月の販売および運用計画（S＆OP）サイクルを実行できなくなります。市場の状況、特に気まぐれな消費者の好みは、それにはあまりにも急速に変化します。 「次のレベルのパフォーマンスに到達する必要があります」とLaluyaux氏は言います。 「その[程度の]自動化により、人間が追随できない場所にたどり着くことができます。」

とらえどころのない究極の目標は、市場の状況にリアルタイムで対応するシステムです。デマンドセンシングは新しい分野ではありませんが、必要なアクションを遅らせる従来のツールやプロセスによって長い間妨げられてきました。現在の形式では、この機能は売上高にアクセスするだけでなく、「スマート」パッケージなどの要素を含めることもできます。

入力は、POSデータから天気予報、ニールセン視聴率、ソーシャルメディアの投稿、競争力のあるインテリジェンスまで、あらゆるもので構成されます。製薬業界では、新薬の政府承認に関する最新情報を追加してください。

「ネットはどんどん広くなっています」とラルヨーは言います。「そして穀物はますます細かくなります。」

スタンドアロンシステムとして、A.I。価値はほとんどありません。効果的にするには、異種のデータストリームを組み合わせて、サプライチェーンの複数の機能に分散させる必要があります。小売業者が特定の商品の売り上げが2％増加したとします。予期しない需要に対応するには、生産を増やすための最適なソースを特定し、製造能力を評価し、部品表を修正し、それに応じて在庫レベルを調整できる必要があります。トランザクションシステムが相互に「話し合っていない」場合、そのプロセスには数日かかる可能性があります。マーチャンダイザーがつかの間の傾向を利用するには遅すぎます。

さらに、A.I。システムは、データの山を人間の専門家とブレンドする必要があります。人間の専門家は、製品をいつどこに出荷するかについて最終的な決定を下す責任があります。

Lalulauxは、「認知ワークベンチ」の概念について説明しています。データを解釈し、推奨事項を作成します。推奨事項は、（ほとんどの場合）人間の専門家によって実行されます。しかし、それはA.Iの進歩における単なる過渡期です。機械学習の性質は、実行する適切なアクションを考え出す経験を積むことでシステムが向上することです。最終的には、人間の介入を必要とせずに、これらの重要な決定の多くを行うことができるはずです。その時点で、「予測」分析は「規範的」になります。

自動化が人間の管理者から完全に引き継がれる時点からはほど遠いです。予測から処方、完全に自律へと進行する場合、多くの企業はステージ1と2の間で立ち往生しているとLaluyaux氏は言います。 「自動運転」サプライチェーンの見通しはかなり良好です。問題となっているのはタイムラインだけです。今のところ、人間が手を離すことを考えるのは時期尚早です。