AIが買い手・サプライヤー・物流をつなぎ、よりスマートなサプライチェーンを実現

サプライチェーンのラブトライアングル：確かに愚かな概念ですが、ヘレネ、パリス、メネラオスのそれに匹敵するほど破滅的な結果を招きます。サプライチェーンの繊細な性質は、トイレットペーパー不足からワクチン展開まで、過去1年のパンデミックの結果として露見しました。サプライチェーン内の3主要プレーヤー——物流、サプライヤー、買い手——の動的相互作用をより良く管理することで、セラーは顧客のコストを節約し、サプライチェーン業界の環境影響を軽減できます。

エネルギー、骨材、農業、食品加工などB2B買い手にサービスする産業サプライチェーンは経済の鍵であり、それらネットワーク内で起きることは消費者に直接影響し得ます。食品業界は好例です。2020年COVID-19パンデミック襲来時、パニックになった消費者が食料品店に殺到し必需品を買い占めました。しかし、それら製品への需要増が主要商品——牛乳が好例——の店頭不足を招きました。同時に、棚が空っぽにもかかわらず、酪農家は数千ガロンの生乳を廃棄せざるを得ませんでした。

これはサプライチェーン崩壊の古典的例です。

何が起きたか？レストラン、ホテル、学校へ販売していた農家は、製品の買い手を失いました。逆に、より多くの製品を購入する必要があった食料品店は、需要シフトに対応するサプライヤーへアクセスできませんでした。シンプルに言えば、サプライヤーと買い手の関係がアウトオブシンク（不調和）状態でした。

サプライチェーントライアングルは、買い手がサプライヤーから製品を購入し、どちらかが物流プロバイダーと連携して商品を目的地へ届けるときにうまく機能します。サプライチェーントライアングルの各辺間でコミュニケーションが崩壊すると、廃棄、欠品、非効率が結果として生じます。

サプライチェーンがアウトオブシンクになる一般的な要因には：

• 需要変動。 買い手需要が常に変化すると、調達と物流計画の書き換えを強制されます。これらが起きなければ、トラックが現在の需要に対して過不足の製品を持ってドロップオフ場所に到着します。
• サプライヤーの遅延。 サプライヤーが製品切れや長い待ち時間を抱えると、買い手は他から製品購入を強いられ、物流を再ルーティングしなければなりません。
• トラック輸送キャパシティ制限。 トラック輸送キャパシティ減少は、買い手にタイムリーな製品配送のため追加キャリア確保を強制します。

これらは、サプライチェーンがアンバランスになる数百の方法のほんの一部です。

こうした非効率は、トライアングルの各辺に追加コストをもたらします。必要以上のトラックを利用するシッパーは、ラインホールとアクセサリアルコスト増、物流消費のカーボンフットプリント増大に直面します。サプライヤー側では、稼働率低下でコスト増。物流プロバイダーも同様：トラック稼働率低下でコスト増、持続不可能な賃金とドライバー流出を招きます。

複数のサイロ化された組織が調達、物流、オペレーションに跨がることで、サプライヤー、消費者、キャリアの複雑なネットワークはさらに複雑になります。ネットワークの相互接続性により、変化や問題へのリアルタイム対応が困難になります。一度解決策が特定されても、すぐまた別の解決策が必要になるからです。

サプライチェーンが直面する様々な問題の解決策は、人工知能にあります。AIはトライアングルのすべての辺を接続する能力を持っています。

サプライチェーントライアングルのすべての辺が、AI駆動オートメーションによりエンドツーエンドで接続されると、買い手、サプライヤー、物流プロバイダーが数秒で均衡状態に戻れます。調達と物流意思決定を自動的かつ即座に変更することで、すべての側が勝ちます：

• シッパー： 必要トラック数削減、ラインホールとアクセサリアルコスト削減、物流消費のカーボンフットプリント削減。
• サプライヤー： プラント稼働率向上、コスト削減。
• 物流プロバイダー： トラック稼働率向上、コスト削減、ドライバー定着率向上と賃金改善。

自律型サプライチェーンは、AIを用いて非効率をリアルタイムで特定・対処することで意思決定をデジタルトランスフォーメーションし、ユーザーに経済的・環境的に持続可能な優位性を与えます。現代にふさわしいよりレジリエントなサプライチェーンを構築するには、トライアングルの3辺間のコミュニケーション増加が必要です。AIとオートメーションが、それを実現する唯一の真の道です。

プリエシュ・ランジャン氏は、AI駆動自律型サプライチェーンプラットフォームプロバイダーVortoのCEO。