AIを採用するための3段階のアプローチと、何を優先するか
パンデミックの世界的な影響は、次の大きな混乱を乗り越えようとしている企業に多くの重要な教訓をもたらしました。その中には、サプライチェーンに人工知能をより適切に実装する必要性があります。
ここでは、企業がその目標を達成するためのヒントをいくつか紹介します。
まず、消費者の需要を予測するためのより良いモデルを構築します。これは、あまり明白でない入力を考慮に入れるものです。現在、このようなシステムは、単純な傾向と季節性の予測に基づいて構築されています。代わりに、インフレ、消費者物価指数、および刺激チェック、封鎖、住宅建設などのCOVID-19介入政策によって引き起こされるその他のインプットショックに関連する外部インプットを考慮する必要があります。これらのパターンの多くは後から見れば簡単にわかりますが、それはそれらが前もって捕らえられないという意味ではありません。予測のためのAIベースのモデルの利点は、一見無関係に見える機能間の相互作用を検出できることです。
より良い消費者需要モデルが構築されたら、二次輸送推定モデルを作成します。いつでも現在のサプライチェーンの状態を考慮し、製品でいっぱいのコンテナを出荷するためのコストを予測するように構築する必要があります。このツールの利点は、精度を評価するためにバックテストできることです。過去を見て、いつでも見積もり価格をチェックして、現実と一致するかどうかを確認してください。
最後に、需要モデルとコスト見積もりを使用して真のサプライチェーンAIとして機能するシステムを構築します。これが機能する方法は、2つの主要な観察に基づいています。
- 需要モデルを使用して、将来のある時点で必要な容量を予測できます。
- コスト見積もりモデルを使用して、その需要に対する将来のその時点での出荷を容易にするための価格を予測できます。
これらの2つの機能により、AIシステムは、コスト見積もりモデルの入力レバーを調整することで改善できます。モデルには、「ロサンゼルスの港が1日に何時間稼働しているのか」という単純な入力パラメータが含まれます。値の変化に基づいて、送料への影響を知ることができるようになります。 AIは、サプライチェーンを構成するものの入力レバーを常に調整するようにトレーニングして、需要が何であっても、需要を満たすための総コストに上限があることを確認できます。
この3段階のアプローチは、今後10年間でサプライチェーンがどのようになるかを示しています。もちろん、悪魔は細部にあります。しかし、そのようなシステムが整ったら、将来のサプライチェーンの混乱に対処するための解決策を政治家に頼る必要はありません。 AIがサプライチェーンの計画とモデリングを支援することで、空は限界になります。
ジェームズカプランはMeetKAIの最高経営責任者です。
産業技術