サプライチェーン管理における機械学習手法

Sep 07, 2023

組織は、テクノロジーの力を活用してサプライチェーンの効率を高めることで、競争力を高め、利益を最大化できます。 しかし、コストを削減し、利益を増やし、顧客エクスペリエンスを向上させたいのであれば、機械学習とは何なのか、そうでないのかを理解する必要があります。 (写真:ゲッティイメージズ)

組織は、テクノロジーの力を活用してサプライチェーンの効率を高めることで、競争力を高め、利益を最大化できます。 しかし、コストを削減し、利益を増やし、顧客エクスペリエンスを向上させたいのであれば、機械学習とは何なのか、そうでないのかを理解する必要があります。 (写真:ゲッティイメージズ)

機械学習市場は飛躍的に成長しており、専門家は継続的な成長を予測しています。 マッキンゼーのレポートは、AI が経済成長の重要な推進力となる大きな可能性を秘めていることを示しています。 絶え間ない競争の中で、組織はビジネス効率を向上させ、経費を削減するために機械学習に注目しています。

サプライ チェーン管理は、企業の収益に影響を与える重要な分野の 1 つです。 組織は、テクノロジーの力を活用してサプライチェーン運営の効率を高めることで、競争力を高め、利益を最大化できます。 ML の力を活用することで、企業はより良い顧客体験を提供しながらコストを削減し、利益を増やすことができます。

この記事では、サプライ チェーン管理における優れたソリューションを提供する機械学習の一般的なアプリケーションについて説明します。

機械学習とは何ですか?

機械学習は人工知能 (AI) の一種で、コンピューター システムがデータから学習し、パターンを識別し、プログラムすることなく意思決定を行うことを可能にします。 機械学習アルゴリズムは、大量の履歴データを分析することで、人間が認識するのが困難または不可能なパターンや傾向を特定できます。 企業はこれらの洞察を使用して、サプライ チェーン管理プロセスについて、より多くの情報に基づいた意思決定を迅速かつ正確に行うことができます。

サプライチェーンマネジメント

ほとんどの企業の中核的能力にはサプライチェーンが含まれます。 サプライチェーンは、最初から最終消費者に至るまで、商品やサービスを入手するために必要なすべてのステップで構成されています。 人、情報、チャネル、リソース、輸送手段は、個別のグループとしてすべてサプライ チェーンの一部であり、接続されています。 サプライチェーン管理は、すべてのサプライチェーン活動を統合します。 元のサプライヤーからの調達からエンドユーザーまでのフルフィルメントまで。

サプライチェーン管理の問題点

サプライチェーンが直面するいくつかの問題は、機械学習アルゴリズムで解決できます。 特有の課題には次のようなものがあります。

• 不十分なサプライチェーン関係管理

• 不十分なリソース計画

• 低品質と安全基準の維持

• 高い輸送コスト

• 満たされていない顧客のニーズ

• コストの非効率性

機械学習技術がどのように役立つか

多くの研究で、サプライチェーンの一部における機械学習のさまざまな応用が調査されています。 これらのアプリケーションには、サプライヤーの選択、財務およびサプライ チェーンのリスクの予測、SCM フレームワークの自動化などがあります。 ML アプリケーションはサプライ チェーンの運用効率を向上させ、コストを削減し、遅延を最小限に抑え、顧客満足度を向上させます。

サプライチェーン管理における機械学習アプリケーションの標準的な使用法をいくつか見てみましょう。

1. SCMフレームワークの自動化。 ML は、在庫管理、需要予測、注文履行などの特定のサプライ チェーン タスクを自動化できます。 タスクの自動化は、プロセスを合理化し、手作業を排除することでコストを削減し、効率を向上させるのに役立ちます。 ML アルゴリズムは、注文追跡やクエリ解決などの顧客サービス タスクの自動化に役立ち、スタッフのリソースをマーケティングや製品開発などのより付加価値の高いタスクに割り当てることができます。

2. 予測分析。サプライ チェーン管理で機械学習を適用できる方法の 1 つは、予測分析です。 ML アルゴリズムは、履歴データと顧客の傾向を分析することで、顧客の需要を予測および予測し、生産計画を最適化できます。 企業は将来の注文をより適切に予測し、在庫レベルを計画できるようになります。 組織がインテリジェントな予測システムを導入すると、パフォーマンスの最適化、コストの削減、売上と利益の増加が期待できます。

3. リスク管理。 ML アルゴリズムは履歴データを分析して、納期の遅延や製品の欠陥など、サプライ チェーン内の潜在的なリスクを発生のかなり前に特定できます。 組織は、サプライ チェーン プロセスに混乱が生じる前に、これらのリスクを軽減するための予防策を講じることができます。

機械学習アルゴリズムは、不正行為について警告を発することで財務リスクを予測することもできます。 経営者はサプライヤーへの重複支払いなどのアラートを設定することでセキュリティを強化できます。 このようにして、潜在的な詐欺罪の可能性を減らすことができます。

4. サプライチェーンプロセスの最適化。組織は、開始からエンドユーザーへの配送に至るまで、サプライチェーンのプロセス全体を最適化できます。 ML アルゴリズムは、効率の向上とコスト削減のために改善が必要な領域を特定するのに役立ちます。 サプライチェーンを最適化する企業は、最適なオプションを選択できるため、効率が向上します。

5. 輸送と物流の最適化。機械学習アルゴリズムを使用して、輸送ルートとスケジュールを最適化できます。 たとえば、リアルタイムの交通データを分析して、最も効率的な配送ルートを決定できます。 企業は燃料コストを削減し、納期を確実に守ることができます。 ML アルゴリズムは、輸送中の商品を追跡することもできます。 履歴データによりリードタイムを正確に予測し、エラーを減らすことができます。

サプライチェーン管理者は、正確な納期予測を行うことで、業務を管理および改善し、顧客満足度を向上させることができます。

6. 在庫管理。在庫管理は、サプライ チェーンにおける ML アプリケーションの重要な領域の 1 つです。 機械学習は、特定の製品の需要を予測し、品目の補充が必要な時期を予測することで在庫管理を改善します。 在庫計画は、需要と供給のスケジュールを追跡して最適化するために不可欠です。 計画を立てることは、必要のない製品の過剰在庫や在庫の早期切れを防ぐのに役立ちます。 在庫計画により、顧客は必要なときに必要な製品に常にアクセスできるようになります。

7. サプライヤーの選択。サプライ チェーンの主な機能の 1 つは、ビジネスに最適なベンダーを選択することです。 適切なベンダーを見つけるには、多くの時間がかかり、費用もかかります。 機械学習技術を使用すると、ベンダーの選択と評価における正しい要素を見つけることができます。 組織は、過去のデータ、市場パフォーマンス、季節変動を使用して、ベンダーの選択と評価における正しい要素を見つけることができます。

AI と機械学習の採用

機械学習技術は、サプライチェーンのさまざまな分野の業界全体で使用されています。 業界の性質、種類、ビジネスが保有するデータの量に応じて、ML にはいくつかのアプリケーションがあることに注意することが重要です。 これらすべての要素は、適切なアルゴリズムの選択に大きな影響を与えます。 機械学習技術は将来的に間違いなく使用が増加します。 サプライ チェーンを改善するために AI と ML を採用する企業が増えるにつれ、企業の能力、知識、ビジネス上の洞察が向上する可能性があります。

著者について：

Arindam Mukherjee は、IT サプライ チェーン アーキテクトであり、主要なサプライ チェーン出版物の著者でもあります。 彼への連絡先は、 です (この電子メール アドレスを表示するには JavaScript を有効にする必要があります)。