AI は幅広い人々の関心を集め、さまざまな分野にわたって想像力をかきたてています。サプライチェーン向けの生成 AI から、AI 支援開発や副操縦士に至るまで、これらの進歩の可能性は、作業効率の革命、意思決定プロセスの合理化、ビジネスの生産性の向上において大きな注目を集めています。

ある企業によると、ビジネス リーダーは AI がもたらす潜在的な改善に特に関心を持っています。 BCG 調査。調査対象の経営幹部の半数以上 (54%) が、AI によって 2024 年にコスト削減がもたらされると予想しています。そのうちの半数は、業務、顧客サービス、IT 分野全体で生産性が向上し、10% 以上の大幅な増加が見込まれると予想しています。

サプライ チェーンの運用は、さらなるコスト削減が見込めるもう 1 つのビジネス分野です。 AI とサプライ チェーン向けの生成 AI を組み込んで、需要傾向、サプライヤーの能力、リソースの利用状況、生産パフォーマンスを分析することで、予測パターンと規範的な洞察を明らかにして戦略を最適化し、製品と収益のシームレスなフローを確保できます。

舞台裏での段階的な変革

一般に信じられていることに反して、 日常体験における AI 考えられているほど最近のものではありません。その代わり、テクノロジーへの依存が高まるにつれて、それは舞台裏で静かに進化してきました。

たとえば、自動運転を考えてみましょう。この分野では、1990 年代初頭に三菱自動車の警報システムの初期の革新が見られました。このシステムは、他の車両が前方または後方から近づきすぎるとダッシュボードにメッセージを点滅させ、ドライバーが状況に先手を打って対処し、潜在的な事故を防ぐことができます。

三菱のイノベーションは比較的単純なコンセプトでしたが、過去 30 年間にわたる AI 主導のアラートの進化は深遠でした。今日、個人は、ターンバイターンのナビゲーション指示や自動ステアリングからドライバー監視システムによるリスク評価に至るまで、車両に搭載された多数の AI 支援ツールに本能的に依存しています。

サプライ チェーン組織は、長い間、同様の AI の旅を反映してきました。マネージャー、プランナー、サプライヤーは、アラートや信号に対応することに慣れています。また、サプライ チェーン向けの AI 機能と生成 AI が進化し続けるにつれて、次のような利点も増えています。

• 経営幹部が洞察をより迅速に入手できるようになり、サプライ チェーン プランナーやその他すべてのビジネス機能の透明性が向上します。
• 履歴データと 1 つのアルゴリズムへの依存度を低くし、複数の予測方法を同時に活用して精度と適応性を向上させる機能
• プロモーション、製品紹介、需要感知の正確な順序付けにより、より柔軟なプロセスを実現します。

サプライ チェーン チームは、数値計算や製品の優先順位付けに費やす時間が減ったにもかかわらず、製品ラインの健全性と会社全体の収益性をよりよく理解できるようになりました。また、供給ネットワークはより相互接続されており、リアルタイムの経済指標、ベンダーの業績、市場の期待に基づいた財務上の決定につながります。

インテリジェンス、柔軟性、スピードを備えた戦略の推進

サプライ チェーンにおける AI の現状を評価すると、このテクノロジーがしばらく前から私たちのプロセスやツールに深く浸透していることは明らかです。

データ主導の意思決定には、市場の傾向から競合他社の行動に至るまで、サプライチェーンのさまざまな側面について洞察を得るために、膨大な量のデータを活用することが含まれます。 AI ファーストのアプローチをデータ取り込みプロセスに統合することで、組織は実用的な洞察を生成し、情報に基づいた意思決定を推進するための包括的で動的な基盤を構築できます。この基盤は、生成されたインテリジェンスがユーザーに信頼されることを保証するためのフレームワークを構築するために重要です。

異常検出は、AI ファースト モデルのもう 1 つの重要な側面です。これにより、組織は予想されるパターンからの逸脱を特定し、潜在的な問題に積極的に対処できるようになります。合成データ生成やデータマイニングなどの技術を通じて、AI は隠された洞察を明らかにし、将来の傾向を予測し、サプライチェーン運営の全体的な回復力と俊敏性を強化できます。

基盤が確立されると、アンサンブル予測と AI ファーストのアプローチを活用して、需要計画の変化を証明し、従来の逐次プロセスからより総合的で統合的なアプローチに移行することができます。複数の予測方法を組み合わせ、AI アルゴリズムを活用することで、組織はより正確な予測をリアルタイムで生成し、全体的な予測精度を向上させることができます。

サプライチェーン管理において AI がもたらす可能性はまさに無限です。 AI は、予測精度の向上から幅広い需要要因の活用まで、組織が市場のダイナミクスを予測して対応する方法に革命をもたらす可能性を秘めています。サプライ チェーンの専門家は、データと AI を活用した洞察の力を活用することで、業務に対するビジネス全体の理解を深め、情報に基づいた意思決定を行うことができます。

GenAI 機能で明日のエッジを今日実現

今後を見据えると、AI の次の段階では、サプライ チェーンに顕著な変革がもたらされることが期待されます。しかし、現代について私たちを興奮させているのは、テクノロジーの進化のスピードだけではなく、その応用範囲の広さでもあります。 生成AI 特にサプライチェーンに関しては新たな可能性が開かれ、問題解決と意思決定に対する革新的なアプローチを模索できるようになりました。

GenAI を取り巻くイノベーションにより、インテリジェンスが民主化され、意思決定プロセスへのより広範でより有意義な関与が促進されます。この権限付与により、企業は変曲点を効果的に乗り越え、成功に向けた戦略を最適化できるようになります。重点は、単にサプライチェーンを「通常の」状態に戻すことから移行しました。代わりに、AI 主導の可視性と応答性によってこの標準を超えることに重点が置かれています。

最新のアップデートにより、 デマンドAI+ このソリューションを実現するために、Logility はこの瞬間を捉えて、ダイナミックな市場状況に対処するためのツールを企業に提供しています。これにより、サプライ チェーン組織は需要の突然の変化に効果的に対応し、意思決定に適したデータを迅速に提供し、将来の計画担当者のために貴重な需要知識を保持できるようになります。

DemandAI+ ソリューション内の GenAI+ 機能は、従来の方法論を置き換え、市場のペースに合わせることで、世界中のサプライ チェーン組織に重要な利点をもたらします。これらの利点には次のものが含まれます。

• 週次の計画時間を 70% 節約
• 予測誤差が 15 ～ 30% 削減
• 在庫コストが 16 ～ 32% 削減

GenAI のすぐに使える優れた機能を使用する最も優れた点は、学習曲線を必要とせずに AI の力を解き放つことができることです。

Logility の新しい AI イノベーションはすべて、サプライ チェーン組織が自社のスーパーヒーローになれるように設計されています。彼らは、誰もが理解できる方法で、他のビジネスやサプライヤー ネットワークと、楽に、そして最大の効果を持って会話することができます。一方、あらゆるサプライチェーンの機密は、最高レベルのセキュリティ機能で保護されています。

専門用語も障壁もありません – 透き通った洞察だけです

AI をサプライ チェーンの運用に統合することは、より効率的で順応性のある未来への大きな変化を示します。テクノロジーが急速に進歩し続けるにつれて、AI はイノベーションを推進し、業界の規範を再構築する恒久的な設備となる準備が整っています。

AI を戦略的同盟国として採用することで、企業は業界の進歩の最前線に立つことができ、次のレベルの成功への道を開く方法で自社と業界を再発明することができます。