人工知能はサプライチェーンを変革するでしょうか?

物流業界は世界の GDP の 12% を占め、年平均成長率 5% で成長しています。これらの予測によると、世界の物流支出は 2023 年までに 15 兆ドル以上に急増します。これらの推定に、世界的なパンデミックによるサプライチェーンコストの高騰が加わり、効率を向上させサプライチェーンコストを削減するための革新的なテクノロジーの必要性が高まっています。

しかし、サプライチェーンとは何でしょうか?最も単純な形では、サプライ チェーンは製品の生産と流通に関わる一連のプロセスです。簡単なことのように聞こえますが、手動プロセスを自動化し、機械を活用して問題が発生する前に特定することで、物流支出を何兆ドルも削減できる可能性があります。

幸いなことに、人工知能は、非効率を排除し洞察を生み出すことで、より効果的な結果を達成できる可能性を秘めたイノベーションであることが証明されています。 -製造にはサプライチェーンを変革する可能性があります。問題は、サプライ チェーンのプロセスに AI を効果的に適用して変革的な結果を生み出す方法です。

サプライ チェーン プロセスの多くは、サプライ チェーンを構成する取引に関わる商品、資金、情報の流れを確保するために複数の文書を必要とします。これらには、契約書、請求書、船荷証券、配送注文書、申告書などが含まれます。人的ミス、書類の紛失、その他の問題が発生すると、顧客エクスペリエンスが低下することは言うまでもなく、数千ドルの損失が発生する可能性があります。したがって、これらの文書をデジタル化し、データを電子的に交換することは、サプライチェーンにおける大量の無駄を排除するための重要なステップとなります。人工知能は紙文書のデジタル化に効果的であり、ペーパーレス取引の実現に役立つことが証明されています。

機械学習とブロックチェーンを組み合わせると、人工知能のメリットがさらに効果的になります。たとえば、ロボット工学は現在、反復的なタスクを自動化するために多くのサプライ チェーン アプリケーションでうまく使用されており、それによって人件費が削減され、効率が向上します。ただし、ロボットによるプロセスの自動化は氷山の一角にすぎません。

コグニティブ オートメーションは、ロボットによるプロセス オートメーションのような新たな機会をもたらします。 RPA は、光学式文字認識、テキスト分析、ML などの人工知能テクノロジーを活用して、顧客と従業員のエクスペリエンスを向上させます。具体的な例としては、顧客からの基本的な問い合わせに応答するためにチャットボット テクノロジーを導入することが挙げられます。チャットボットはコールセンターのコストを削減し、顧客の応答時間を短縮します。

サプライ チェーン テクノロジー企業が提供する革新的なテクノロジーも、サプライ チェーンの持続可能性に大きな影響を与える可能性があります。テクノロジーを活用して CO2 排出量を定量化し、取引先の広大なネットワーク全体での計画、予約、決済、出荷追跡などの主要な活動としてデータを活用します。予測分析、エンドツーエンドの可視性、ラストマイルは、AI の使用によって改善できる重要な領域のほんの一部です。

最後に、サプライ チェーンの効率を高め、無駄を排除するために AI がさらに導入されるにつれ、企業はこれらの決定と顧客エクスペリエンスや満足度への影響とのバランスに注意する必要があります。 AI が人間のエクスペリエンスに無視できない予期せぬ悪影響を与えないようにする必要があります。

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