AIは強固なサプライチェーンの構築にどのように役立つか
新型コロナウィルス感染症のパンデミックはサプライチェーンに大きな影響を及ぼし、それ以来、世界は変わっていません。この投稿（Supply Chain Brainによって最初に公開されたバージョン）では、BSIのデータサイエンス・人工知能担当ディレクターであるCraig Civilが、AIのモニタリングとツールが、未来に適したグローバルサプライチェーンの構築を支援する可能性を探っています。
デジタルツインによるサプライチェーンのシミュレーション
未来を予測することは、世界のサプライチェーンにとって依然として大きなハードルになっています。予期せぬ極端な天候の変化や、ある地域での社会的混乱は、他の地域にまたがるサプライチェーン全体に影響を及ぼす可能性があります。
組織が起こりうる状況に対して準備し、その展開を観察するアプローチは、「デジタルツイン」を生成することです。これには、資産、保管施設、リソースを含むサプライチェーンの仮想コピーが伴います。仮想的な状況で起こりうることをシミュレーションすることで、リスクの程度を評価し、それを制御するための戦略を立てることができます。
モノのインターネット（IoT）を活用する
モノのインターネット（IoT）とは、インターネットに接続されたオブジェクトの自立的なシステムであり、人間の介入なしにネットワーク上でデータを収集し、転送することができます。IoTデバイスは、AIモニタリングを使ってデータを収集し、機械のメンテナンスや交換が必要な場合にアラートを送信します。
例えば、熱波の間、IoTデバイスはワクチンのような極端な温度に敏感なものの内部温度をチェックすることができます。このようなAIモニタリングによって、予測不可能な天候にもかかわらず、目的地に到着した時点でワクチンの完璧な状態を維持することができます。
機械学習の力
機械学習は、常にリアルタイムでデータから学習するシステムで、サプライチェーンにおける潜在的な影響を組織に警告します。システムは膨大な量のデータを素早く分析し、調整が必要であることを示すシグナル、パターン、傾向を認識することができます。
サプライチェーンにおける機械学習の用途は無限にあります。適切なアルゴリズムを導入すれば、最も費用対効果の高い輸送ルートを決定したり、車両や設備の消耗を考慮したり、走行距離や燃料費を最大化したり、リスクの高い地域を回避したりすることができます。
これにより、需要が高いときに迅速かつコスト効率のよい補充を行うことができ、主要製品が世界的に不足するのを回避できます。
サプライチェーンにおけるAIの課題
小規模な組織にとっては、サプライチェーンでAIモニタリングを効果的に利用する上で、コストが障壁となる可能性があります。例えば、デジタルツインはまだ高価な新興技術であり、IoTはスマートマシンへの多額の先行投資を必要とします。
新しい技術を導入しようとしている未来志向の組織は、クラウドコンピューティングを検討することができます。これによって、小企業でも、社内にコンピューターサーバーを何台も用意せずに、かなりの処理能力を備えることができます。
同様に、機械学習のようなツールによって大量データへのアクセスが可能になるかもしれませんが、それは巧みな分析なしでは真に有用になりません。そのため、AIモニタリングと人間の専門知識を融合させることがより望ましい場合もあります。これによって両者の強みが活かされ、サプライチェーンが最も効果的に強化されます。
サプライチェーンの混乱は、予期せぬ事態を想定することを教えてくれます。あなたの組織が「業務平常どおり」として混乱を予測しているか否かにかかわらず、変化の時代の学習曲線に対処するために、さまざまなイノベーションに目を向けることができます。
