AIはサプライチェーンを持続可能なものにするのに役立ちます

今日のビジネスにとって、持続可能性ほど重要な問題はほとんどありません。現代の消費者は環境に配慮しているため、企業は環境にやさしい慣行に対するより高い期待に応える必要があります。特にサプライチェーンには、改善の余地がたくさんあります。

ロジスティクスチェーンが完全に環境に優しいわけではないことは周知の事実です。それらは世界の炭素排出量の80％以上を占めています。現代のビジネスの世界はサプライチェーンなしでは存在できませんが、自然界はそれらが改善されなければ同じように存在することはできません。

良いニュースは答えがあるということです。人工知能は、顧客サービスとビジネスインテリジェンスにとって非常に貴重なツールであり、持続可能性にも役立ちます。気候変動は複雑な問題であるため、複雑なシステムがそれに取り組むための鍵となる可能性があります。

AIは未来のテクノロジーではありません。現在利用できるだけではありません。それは繁栄しており、すでに企業がより持続可能になるのを助けています。 AIを慎重に実装することで、企業はAIなしではほぼ不可能な方法で持続可能性を追求できます。

人々が使用しない商品を出荷することは、ビジネスにとって悪いだけではありません。それは環境に有害です。貨物が出荷されるたびに汚染物質が大気中に放出されるため、企業は無駄な移動を最小限に抑える必要があります。しかし、従来の方法では、顧客が何を購入するか、何を購入しないかを予測するのは難しい場合があります。

AIにより、企業は消費者の需要をより正確に予測できます。インテリジェントシステムは、さまざまなソースからデータを収集し、それを使用して予測分析を通じて信頼性の高い予測を行うことができます。これらは、企業が顧客が購入するものだけを出荷するのに役立ちます。

テクノロジーは単なる理論ではありません。ファッション大手のH＆Mは、AIを使用して、シーズン中に販売される特定のアイテムの量を予測し、それに応じて出荷注文を調整します。同社は2018年にAI部門を設立し、現在は可能な限り多くのプロセスに適用しています。

デジタルプロセスへの移行により、これまで不可能だった方法でデータを生成できるようになります。これらすべての情報が手元にあれば、予測分析は驚くほど正確になります。人々が購入するスープの缶の数を見積もるのは、人間にとっては難しいかもしれませんが、AIにとっては問題ありません。

輸送は、サプライチェーンの中で最も環境に影響を与える分野の1つです。貨物で満たされた大型トラック、飛行機、船は大量の排出物を発生させます。 AIは、ルートと車両自体の両方を最適化することで、これらの排出量を削減するのに役立ちます。

AI対応の車両はパフォーマンスが向上し、排出量が削減されます。たとえば、インテリジェントトラックは走行距離を測定し、燃料効率を最大化するためにいくつかの設定を自動的に調整できます。また、メンテナンスが必要なときに企業に警告して、ドライバーが効率の悪い車両の操作を回避できるようにすることもできます。

輸送におけるAIの最も一般的なアプリケーションは、自動運転車の開発です。高度なGPSシステムやその他の環境データを使用すると、自動運転車は人間の運転手よりも効率的なルートを計画してたどることができます。電気自動運転ボートや無人セミトラックなどの車両はすでに生産されているため、この未来はそう遠くないかもしれません。

輸送効率を最大化することの一部は、配達の緊急性を決定することです。 AIは、輸送条件やその他の要因を追跡して、パッケージの緊急性と燃料効率のバランスをとる配送ルートを作成できます。このように、企業は持続可能性のために利便性を犠牲にする必要はありません。

AIは変化する条件にリアルタイムで適応できます。貨物が倉庫を出た後の個々の配達の優先順位の変更を調整できます。機械は人よりもはるかに迅速に複雑な計算を行うことができるため、これらの変更に適応することはインテリジェントシステムにとって問題ではありません。

持続可能性は一度限りの仕事ではありません。長期的に環境に配慮したい場合、企業は環境への影響を定期的に測定する必要があります。実際の生態系への影響を判断することは複雑な問題であり、AIに任せるのが理想的な作業です。

インテリジェントシステムは、サプライチェーンがどのように機能しているかを分析し、それを改善する方法についての洞察を提供できます。企業はAIを使用してパートナーの倫理的パフォーマンスを監視し、持続可能なビジネスでのみ機能するようにすることもできます。

パナソニックの調査によると、顧客対応業界の90％がすでにサプライチェーン全体でモバイルテクノロジーを採用しています。モバイルデバイスは、AIが簡単に追跡できる複数のデータポイントを生成します。

企業はAIを使用して、環境戦略の有効性を追跡できます。機械学習システムはリアルタイムで適応するため、問題が発生したときに変更を加えることができ、実質的な持続可能性プロジェクトに取り組むリスクを軽減します。

サプライチェーンは持続可能になるために大幅に変更する必要がありますが、AIはその取り組みを可能にするのに役立ちます。より多くの企業が業務にテクノロジーを採用すれば、ロジスティクスはすぐにグリーン産業になる可能性があります。

Jenna Tsuiは、The ByteBeatのテクノロジーブロガーです 。