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AIによるサプライチェーンの最適化

この1年半の間に、サプライチェーンとその中での問題が多くの話題になりました。小売業や製造業の多くは、パンデミックによって、サプライチェーンの俊敏性の欠如が浮き彫りになり、消費者の需要の変化に合わせて規模を拡大したり、迅速に対応したりすることができなくなりました。

これを受けて、多くの企業がサプライチェーンとその中で活用するテクノロジーを見直す必要に迫られています。Snext社は、サプライチェーンアプリケーションのSaaSを提供する企業として、企業が現在のサプライチェーンの課題を克服し、インフラを将来的にも維持するために必要なレジリエンス、アジリティ、消費者重視の姿勢を得るための支援をしたいと考えています。Snext社は、サプライチェーン・オペレーションが、資源を節約しながら顧客体験と収益性を最大化するというビジョンに基づいて設立された企業です。

InterSystems IRISを基盤としたクラウド型のサプライチェーン・アプリケーションは、機械学習(ML)によって実現されており、製品の分類、在庫管理、需要の監視など、さまざまなサプライチェーン・プロセスに対応しています。

このブログでは、AIを活用した革新的なサプライチェーンツールが、さまざまなサプライチェーンプロセスをどのように最適化できるかを探っていきます。

安全在庫

需要の不確実性を軽減するために、予測に加えて安全在庫によって補完されます。しかし、需要予測とは異なり、安全在庫には同じ運用が適用されていません。それどころか、その時々に定義される傾向があるのです。

しかし、AIを使用することで、当社の安全在庫(セイフティーストック)サイジングサービスは、データをインサイトに変換し、安全在庫量を決めるために適用可能な意思決定ワークフローをトリガーすることができます。これにより、誰もが理解できる最適な設定が保証され、メンテナンスも容易になります。

安全在庫は可能な限り正確な分量に設定されているため、在庫レベルが削減され、現金を確保することができます。また、このソリューションを導入することで、需要の変動を吸収できるように安全在庫のサイズが調整されるため、製品の入手可能性が高まり、在庫管理者はより付加価値の高い仕事に注意を向けることができます。

在庫の最適化

サプライチェーンのパフォーマンスを向上させるためには、製品を分類することが必要不可欠です。しかし、私の経験では、製品を分類する基準が不明確なため、多くの企業にとってこれは困難なことです。

これは、「サプライチェーンの各SKUに適切な在庫管理方法をどのように選択するか」という問題を提起しています。その先には、カタログの商品数をかなり増やしたいというお客様の要望に応えるために、在庫を持つべきアイテムをどのように選択するかということがあります。

今日、AIを活用したソリューションは、調達担当者やフローパイロット(デジタルツールの推進者)、その他の在庫管理者が最も収益性の高い意思決定を行うことを支援します。データを活用することで、サプライチェーンツールは、意思決定がサービスレートや営業利益率に与える影響を測定し、シミュレーションすることができます。

デマンドモニタリング

AIは、需要の行動の異常を即座に検知し、これにフラグを立てて最大限の反応をすることができます。

例えば、商品の破損のリスクが高い例外的な販売を自動的に検出し、通知やワークフローの形で直ちに報告する必要があります。このシナリオでは、システムはユーザーのために決断を下す責任はありません。しかし、この情報は、ビジネスの世界で常に発生するあらゆるイベントに即座に対応するために、供給オーダーを緊急に発注する必要があることや、その他のアクションをユーザーに示す上で、非常に効果的です。

このように、AIと相互運用性は、サプライチェーンプロセスの最適化に大きな役割を果たし、サプライチェーン業界とその最終顧客の両方に大きな価値をもたらすことができます。インターシステムズのテクノロジーを活用して、明日のサプライチェーンのためのソリューションをどのように開発しているのか、詳しくは こちらをご覧ください。

 
著者について

Richard Viot Coster(リチャード・ヴィオット・コスター)
約20年の経験を持つサプライチェーンの専門家。物流オペレーションのエキスパートとして、サプライチェーンを「顧客サービスの生産」と定義している。ビジネス志向で、営業利益率を最適化するための方策に注目しています。野心的なであり、収益性を資源の有効活用と結びつけることを目指している。現在、明日のサプライチェーンマネジメントツールの設計と実装に注力している。 https://www.snext-solutions.com
 

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