サプライチェーン管理でAIを活用する5つの方法

今日のますます予測不可能なサプライチェーンがついにプロのプランナーを打ち負かしたように見えるかもしれませんが、現実には、レガシープランニングソフトウェアはこれまで接続され相互依存していた世界に追いついていないのです。従来のツールは、ルールベースの規範的なソリューションに依存しています。知識に基づいた推測を行い、スプレッドシートに線形回帰を描画し、指を交差させます。これらの予測からの逸脱は「例外」であり、私たちはそれらをバッファーまたは迅速に管理します—運転資金のロック、生産サイクルの誤った方向付け、空の棚での消費者の苛立ち。

より良い方法があります：サプライチェーンへの完璧な流れを回復することです。

完全な流れの反対は、「操作エントロピー」と呼ばれる現象です。それは、一般的に予測不可能であると考えられている力による、よく練られた計画の混乱です。コンピューター、データストレージ、機械学習の進歩により、運用エントロピーはついに打ち負かされています。サプライチェーンがAIの進歩を予測に活用し始めたとしても、迷うのは簡単です。組織を前進させるために、次の点に注意してください。

バリューアットリスクに焦点を当てます。 供給不足と過剰在庫に関するアラートは、計画で最も重要な数であるバリューアットリスクから気をそらすだけです。多くの場合、計画担当者は、十分な情報に基づいた意思決定を行うために必要なコンテキストや可視性なしで、アラートを取り除くために数週間を費やします。これらのアラートの背後にいくつかの計算を置き、新たなリスクを定量化して、チーム全体がどの問題が最も多くの費用をかけているのかを正確に把握できるようにします。厄介な問題を軽減するにはまだ時間と調査が必要かもしれませんが、正確に正しい問題に取り組んでいることを知っているので、誰もが安心できます。

ブラックボックスで何も解決しないでください。 信頼は、ハイステークスで非常に複雑なサプライチェーンの崩壊において重要です。計画担当者が持っている人間の知性を持つAIはありませんが、AIは計画担当者よりもはるかに厳密に解釈されたコンテキストを持っています。 AIプラットフォームは、その推論をプランナーに公開して、仮定を検証し、プランナーにそれらの洞察に基づいて行動する自信を与える必要があります。大きな影響力のある意思決定を行うには、ビッグデータや巧妙なアルゴリズムだけでなく、勇気と保証が必要です。

無駄をなくします。 無駄は不正確な予測の結果です。在庫バッファは不正確な需要予測を覆い隠し、空のトラックはロジスティクスの監視を覆します。工場のダウンタイムや欠陥のある製品でさえ、より優れた予測科学によって防ぐことができます。これらの非効率性の多くは「通常どおりのビジネス」として受け入れられていますが、新しい予測ツールを使用して、在庫、過剰生産、輸送、さらには無駄な人材など、あらゆる無駄の原因に疑問を投げかけるときが来ました。

ノイズを下げます。 レガシーの記録システムが蓄積されると、プランナーのデジタルワークスペースが不必要に複雑になることがよくあります。混乱を緩和する過程で、複数のログイン、冗長なアラート、最悪の場合は権限や可視性の問題が発生するのが一般的です。 AIは、レガシーシステムが生成するデータストリームの多くをデータ操作、タグ付け、分類、および修正することに優れています。 AIソリューションでは、関連するすべてのデータをすぐに利用できるようにする必要があります。これにより、計画担当者は、問題の可視性を高めるために絡み合ったシステムを並べ替えるのではなく、混乱の緩和に集中できます。

コラボレーションを受け入れる。 未来は、人間と機械の知能が連携することです。サプライチェーン計画に適用されるAIと機械学習は、アナリストの誇大宣伝サイクルの将来の状態ではありません。その価値は、誇大宣伝された期待を超えて実際のビジネス価値を見ることを目的として、本番環境で証明されています。

サプライチェーンの計画担当者は、すでに知っていることを指摘するためにパンデミックを必要としませんでした。実行ウィンドウ内での意思決定の速度は、サプライチェーンにとって重要です。今こそ、AIをコアに構築された製品でサプライチェーンプランナーとリーダーをサポートするときです。

Mike Hulbertは、サプライチェーンとメーカー向けのAI製品ベンダーであるNoodle.aiの消費者ビジネス担当副社長です。