サプライチェーン効率を解き放つ：実証済みの5つのAI戦略

今日のますます予測不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、現実はレガシー計画ソフトウェアが、常に接続され相互依存する私たちの世界に追いついていないだけです。従来のツールはルールベースの処方的ソリューションに依存します：いくつかの見当をつけ、スプレッドシートに線形回帰を引き、祈ります。それらの予測からの逸脱は「例外」であり、バッファや緊急対応で管理します――運転資本を拘束し、生産サイクルを誘導し、空の棚で消費者をフラストレーションさせます。

より良い方法があります：サプライチェーンに完全なフローを取り戻すことです。

完全なフローの対極にある現象を、私たちは「オペレーションエントロピー（運営エントロピー）」と呼びます。一般的に予測不能と考えられる力によって、よく練られた計画が乱される現象です。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、オペレーションエントロピーはついに克服されつつあります。サプライチェーンが予測におけるAIの進歩を活用し始めていても、容易に迷い込めます。組織を前進させるために、以下のポイントを心に留めておきましょう：

リスク額（バリュー・アット・リスク）に焦点を当てる

供給不足と過剰在庫に関するアラートは、計画において最も重要な数字である「リスク額」から注意を逸らす単なる気晴らしです。プランナーは往々にして、文脈や可視性なしにアラートを選別する週を費やし、情報に基づいた意思決定ができません。それらアラートの背後に計算能力を置き、出現するリスクを定量化し、チーム全体に、どの問題が最も多くのドルを危険にさらしているかへの完全な可視性を与えます。棘のある問題の軽減にはまだ時間と調査が必要かもしれませんが、全員が正確に正しい問題に取り組んでいると安心できます。

ブラックボックスには妥協しない

高リスクで苛立たしく複雑なサプライチェーン崩壊において、信頼は不可欠です。どのAIもプランナーが持つ人間の知能を持つことはありませんが、AIはプランナーよりはるかに厳密に解釈された文脈を持ちます。AIプラットフォームは、プランナーが前提を検証し、それらのインサイトに基づいて行動する自信を持てるよう、その推論をプランナーに公開する必要があります。大きなインパクトのある意思決定には、ビッグデータと巧妙なアルゴリズムだけでなく、勇気と確信が必要です。

無駄を排除する

無駄は不正確な予測の結果です：在庫バッファーは不正確な需要予測を隠蔽し、空トラックはロジスティクスの見落としを露見させます。工場ダウンタイムや不良品でさえ、より優れた予測科学で防止できます。これらの非効率の多くは「ビジネス・アズ・ユージュアル（いつものビジネス）」として受け入れられていますが、新しい予測ツールで、在庫、過剰生産、輸送、さらには浪費される才能のような、あらゆる無駄の源泉を疑問視する時が来ています。

ノイズを下げる

レガシー基幹システムの蓄積は、プランナーのデジタルワークスペースに不必要な複雑さを追加することがよくあります。混乱の軽減過程で、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生じるのが一般的です。AIはデータ操作、タグ付け、分類、レガシーシステムが生み出す多くのデータストリームの修正に優れています。AIソリューションは、プランナーが混乱の軽減に集中できるよう、絡み合ったシステムをより良い可視性のために選別するのではなく、すべての関連データを即座に利用可能にすべきです。

協働を受け入れる

未来は人間と機械の知能が共に働くことです。サプライチェーン計画へのAIと機械学習の適用は、アナリストのハイプサイクル上の未来の状態ではありません。価値は本番環境で実証されています――誇大な期待を超え、実際のビジネスバリューを見ることを目標に。

サプライチェーンプランナーは、パンデミックがなくても、実行ウィンドウ内での意思決定スピードがサプライチェーンにとって不可欠であることを知っていました。今こそ、AIを核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支援する時です。

マイク・ハルバート氏は、サプライチェーンと製造業向けAI製品ベンダーNoodle.aiのコンシューマービジネス担当バイスプレジデントです。