サプライチェーンにおける人工知能 (AI) の応用で最も成功するものは何でしょうか? IT ベンダーの OpenAI が 2022 年 XNUMX 月に ChatGPT を発表して以来、生成 AI に関して大きな誇大宣伝が行われてきました。アナリスト会社 Gartner の最近の調査によると、サプライチェーン幹部の半数が今年、生成 AI (GenAI) を導入すると予想しています。しかし、おそらく彼らは、大規模な言語モデルによって訓練されたこのテキストとコードを生成する AI アプリケーションを、自社のサプライ チェーンにどのような規模で有意義に導入する方法について、具体的なアイデアをまだ持っていません。
コーヒー生産者の Jacobs Douwe Egberts は、ユーザーフレンドリーなチャットボットを 成功したパイロットプロジェクトで Garvis の需要計画ソフトウェアをスケールアップする 2023年半ばに。これにより、ランダムな従業員が、たとえばプロモーション キャンペーンの財務的および物流上の影響について、正確かつアクセス可能な回答を得ることができます。
最大の障害
最大の障害となるのは、 生成人工知能の全社的な導入 基盤となるサプライ チェーン ソフトウェアと生成されたデータの必要な調和です。また、OpenAIの公開アプリケーションへの企業データの漏洩を防ぐための暗号化技術も必要となる。
また、生成 AI のライセンス費用は巨額になる可能性があります。 ChatGPT エンタープライズ ライセンスの費用は 9,000 ユーザーで 60 ドル以上で、これに各クエリ (「プロンプト」) ごとに追加費用がかかります。もし全企業の半数が本当に生成 AI を導入した場合、法外なコストと期待外れの収益により、このバブルは来年にはじけると私は予想します。
個人的には、サプライチェーンにおける最大の可能性は、いわゆる「狭い」AI にあると考えています。ローザンヌの EPFL 工科大学から生まれたスイスの新興企業 Afflux は、シミュレーション モデルと最適化アルゴリズムの組み合わせを使用して、サプライ チェーンで一連の AI プロジェクトをすでに成功させています。既存の生産ラインをシミュレーションモデルで正確にモデル化し、さまざまなアルゴリズムを使用して生産スケジュールを最適化することで、10～30％もの生産性向上を実現しました。
オーダーメイドのモデリング
生産スケジューリング用の標準ソフトウェアには、技術的な制約が 99 つまたは XNUMX つしかないことがよくありますが、シミュレーション モデルは、さらに多くのボトルネックを伴う現実を最大 XNUMX% の精度で近似できます。生産ラインと流通ネットワークのこれらのデジタル ツインは、サプライ チェーンで最も成功する AI アプリケーションとなるでしょう。ただし、カスタマイズされたモデリングが必要です。
Martijn Lofvers、チーフトレンドウォッチャーサプライチェーンメディア
martijn.lofvers@supplychainmedia.nl
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- 情報源： https://www.supplychainmovement.com/winning-artificial-intelligence/
