サプライチェーン管理で AI イノベーションを活用できるように従業員を再教育する方法

サプライチェーン管理は最適化ゲームです。 AI を使用することで、企業は最高の結果を達成することにこれまで以上に集中し、より強力なツールを利用できるようになりました。業界の専門家が、最新の人工知能ソリューションを使用して労働者を再訓練することでサプライチェーンを最適化する方法を共有します。

過去数年間のビジネス変革が私たちに何かを教えてくれたとすれば、それは、破壊がこれまで、そしてこれからも標準であり続けること、そして企業はそれに備える必要があるということです。この不確実性の中で、彼らは自由に使えるツールを使用することによってのみ生き残り、進歩することができます。ありがたいことに、AI テクノロジーは彼らにとって信頼できるツールとして機能するまでに十分に成熟しました。

ビジネス リーダーは、適切な AI 構成を使用して、リアルタイムで組織の包括的なビューを取得できます。この情報を適用して業務を合理化し、最適化しようとしている一方で、現在の人材不足にも対処する必要があります。

AI はサプライ チェーン管理をどのように変えることができますか?

簡単な解決策はありませんが、AI テクノロジーがワークフローに統合され、従業員がスマート テクノロジーを使用するための適切なトレーニングを受け入れることができれば、 、企業は次の大きなショックに対してよりよく備えることができます。ここでは、変革の 3 つの主要領域を見ていきます。

1. 先制的な天候破壊

デジタル変革の波の下、企業は従来のテクノロジーを放棄し、組織内のサイロを打破する必要があります。組織のテクノロジー スタック、新しいテクノロジーをビジネス運営に統合します。気象予測をサプライチェーンと統合することで、AI は気象による混乱を予測し、防ぐことができます。気象現象はますます一般的になってきており、サプライチェーンのプロセスに破壊的な影響を与えています。重大な気象現象が発生すると、標準の納期どおりに配送することが不可能になり、スケジュールが完全に中断されてしまいます。

人工知能は、過去の気象傾向と気象データを使用して、企業が気象現象によって納期が影響を受ける潜在的なリスクを評価するのに役立ちます。可能性が高い場合、企業は予測に備えるために計画を変更できます。AI には注文と出荷の指示を通じて直接変更を加える機能があるため、これが自動的に行われることもあります。

ハリケーンの発生を防ぐことはできませんが、ハリケーンをより適切に予測し、計画することができれば、ハリケーンが発生したときのビジネスのパフォーマンスも向上します。

2. 予測資産管理の活用

企業による新しい人工知能や ERP ツールの導入が増加するにつれて、予測メンテナンスの人気が高まっています。予測資産管理 (PAM) は、IoT データを使用して資産の信頼性を向上させ、保守コストを削減し、資産パフォーマンスをより深く理解する資産パフォーマンス管理 (APM) の形式です。 APM は、資産が最適な状態で動作していることを保証し、安定性、信頼性、可用性を向上させ、IoT データのアプリケーションを容易にします。

PAM は、作業指示プロセスを合理化することで、メンテナンスに関連するコストと時間を削減します。 AI は、故障したデバイスからアラーム信号またはエラー コードを捕捉すると、デバイスの以前の動作状態と関連する信号コードを分析します。コードと機械の修理旅行履歴に基づいて、AI が修理を完了するために必要な正しいスペアパーツと工具を判断し、作業指示書に記録します。これにより、機器の初期診断の必要性がなくなり、部品の注文に必要な時間が短縮されます。

モノのインターネットと、この情報を人工知能に直接提供するデバイスの機能と組み合わせることで、フィールド サービス技術者など、機器を使用するすべての人にとって予測資産監視が現実になります。ゲームチェンジャー。

3. データの最適化

データを正しく取得することは、人工知能と予知保全の可能性を実現するための重要なステップです。サプライ チェーンや資産メンテナンスに AI を使用している企業にとって、資産の設計、構築、展開、サービスの主な方法は、現場の機器のセンサーまたは生産現場のデータからこのデータを取得することです。企業は、品質フィルターをプロセスに統合し、ソース データを活用して物理的な出張を避けることができるため、コストを削減できます。

このデータは、これらの資産の実際の状態を理解するための鍵となります。継続的な監視により、企業は定期メンテナンスの前後にメンテナンス作業をいつ行うべきかを予測することもできます。たとえば、定期メンテナンスの前にデバイスの温度の上昇が確認された場合、温度が高くなりすぎてマシンがオフラインになり、より大きな混乱が生じる前に対処できます。資産から直接得られる情報により、データ使用の予測面と最終結果が向上します。

スマートマシンは賢い人材を働かせます

メーカーやフィールドサービスプロバイダーによるデータサイエンスへの継続的な投資により、新たな雇用の機会が生まれます。 IFS が委託した新しい調査によると、企業の 3 分の 1 近くがテクノロジーの優位性が最も重要な差別化要因であると考えており、その数字は 2018 年以来 3 倍に増加しています。これは、スマート テクノロジーが提供するすべての利点を活用したいという企業の絶え間ない願望を明確に示しています。

先進テクノロジーの導入に対する関心は高まる一方ですが、そのような導入に必要な熟練労働者の供給は需要に追いついていません。実際、この IFS の調査によると、企業の 50% 近くがサービス レベル アグリーメントを満たすことが困難であると報告し、37% がその原因を技術サポートの不足に起因していると回答しています。さらに、製造業者にとってスキル不足はかつてないほど明らかであり、44% が熟練労働者の不足と離職が最大の懸念事項であると述べ、さらに 40% がユーザーによる新技術の導入を挙げ、製造業者の 29% が資産の複雑化が自社の最大の懸念事項であると述べています。最大の懸念。

適切な人材の確保は、適切な機器の確保と同じくらい重要です。特に経済全体で労働力不足が拡大し、適切な人材の確保がより困難になっている場合には、既存の従業員の再トレーニングとスキルアップから始めるのが良いでしょう。既存の従業員を維持し、新しい役割に向けて再教育することで、企業は組織の知識を十分に油を注いだ機械への鍵とし、一時解雇に関連するコストを節約することができます。健全な企業イメージを確立することは、顧客と投資を引き付け、従業員の士気を高めるための鍵となります。

見習いプログラムを開始することも役立ちます。職場での実践学習により、企業は従業員を独自の基準に合わせて特別に訓練することができます。見習いプログラムを完了した従業員は会社に留まる可能性が高く、これにより会社は高度な技術的人材を維持することができます。また、人々が経済で勝つための新しいスキルを取得し、関連する技術的役割を学ぶための手頃な方法でもあります。

総合的なアプローチ

労働問題を解決するには、複数の解決策が必要です。人とテクノロジーは表裏の関係にあります。人工知能とイノベーションのおかげで、企業はより強力なツールを手に入れ、最高の結果を達成することにさらに集中できるようになりました。スマートテクノロジーは実用化できるほど成熟していますが、依然として労働力不足という課題に直面する必要があります。

テクノロジーの進歩の可能性を実現するには、企業は労働力不足に対処し、適切な労働力を確保する必要があります。ビジネスを成功させるには、高度なテクノロジーと、それを適用するための十分な訓練を受けた人材が必要です。

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