人工知能がロジスティクスで解決できる上位7つの問題

公開: 2019-08-25

過去10年間で、人工知能（AI）は、人間の考え方や働き方を変えることができるものとして登場しました。人工知能は、いくつかのアプリやデバイスに電力を供給するだけでなく、すべてのビジネスにとって有益であり、サプライチェーンとロジスティクスも例外ではありません。実際、多くの組織がAI投資を利用しています。

報告によると、人工知能は世界中の企業に莫大な収入をもたらしている分野の1つです。サプライチェーンとロジスティクスにおけるデータ量の驚異的な増加に伴い、より高度なソリューションの緊急性がより顕著になっていることを示唆するのは間違いではありません。そのため、多くの企業が機械学習、深層学習、自然言語処理などのAI技術を採用しています。

これらの方法により、大量のデータを効果的な方法で評価し、高度な分析を提供し、分析の結果に基づいて機能またはイベントをアクティブ化し、要求された情報を提供し、他の多くの多面的な機能を実行できます。

サプライチェーンとロジスティクスにおけるAIの使用を早める傾向

サプライチェーンにおけるAIテクノロジーの成長に寄与するドリフトは、データ量の増加だけではありません。実際、コンピューターの能力と速度、アルゴリズムの改善、ビッグデータへのAIシステムのアクセスの向上など、トレンドを推進する他の重要な機能は幅広くあります。

コンピューターの迅速な開発により、企業はAIを業務に統合できます。これは、AIが処理能力と効率の大幅な向上を必要とするためです。たとえば、これらの進歩の1つは、CPUの特徴的な機能を拡張するGPU（グラフィックプロセッシングユニット）の開発でした。

ビッグデータ

サプライチェーンやロジスティクス企業は、大量のビッグデータを生成する一方で、人工知能を利用して大量のデータを生成し、その影響力を最大限に発揮します。いくつかの新しいタイプのデータもここ数年で出現し、増え続けるデータ量を作成するだけでなく、AIには最大限の可能性を発揮するのに十分な資料が提供されています。

アルゴリズム開発

アルゴリズムの成長もここ数年で改善されています。それは、人間または従来の技術だけでは見つけることが問題または不可能であったデザインの発見および関連の発見を可能にします。たとえば、スマートアルゴリズムは、配布可能なバスの数などの貴重な情報を事前に提供できるため、顧客は将来の配達の価格と推定時間枠を知ることができます。

これらの要因が集合的に人工知能の進歩を促進し、多くの分野で非常に実現可能な技術になっています。しかし、テクノロジーがサプライチェーンとロジスティクス管理をどれほど正確に変えることができるかはまだわかっていません。人工知能を使用してロジスティクスの問題を解決することは、非常にエキサイティングな経験です。

ロジスティクスにおける人工知能によって解決できる7つの問題があります。

1.ロジスティクスはリソースの制限に直面しています

•言うまでもなく、ロジスティクスを提供する企業は、リソースが不足または限られているために多くの問題に直面しています。

解決：

AIは、ロジスティクスのあらゆる側面に新しい洞察を提供します

機械学習やその他の人工知能テクノロジーの実装により、ロジスティクスと倉庫管理、チームワーク、サプライチェーン管理など、幅広い側面に新しい理解がもたらされます。

2.サプライチェーンのパフォーマンスが適切に評価されていない

•リソースが不足しているため、世界中のロジスティクス企業はサプライチェーンのパフォーマンスを効果的に評価できません。

解決：

AIは、サプライチェーンのパフォーマンスの比類のない評価を提供します

人工知能は、サプライチェーン管理のパフォーマンスの比類のない評価を提供できます。これは、そのパフォーマンスに影響を与える新しい要因を見つけるのに役立ちます。 AIは、教師あり学習、教師なし学習、強化学習の3つの高度なテクノロジーの強力な能力を統合して、サプライチェーンのパフォーマンスに影響を与える重要な側面と問題を認識します。たとえば、学習を監督し、ID詐欺を認識して情報に基づいた予測を行うことができます。一方、学習を強化すると、適切なデータを提供することでリアルタイムの意思決定が可能になります。

3.企業は大量のデータを分析する際にハードルに直面します

•ロジスティクス企業が通常直面する最大の課題の1つは、大量のデータを評価する機能です。

解決：

AIは、膨大な量のデータを評価する機能を提供します

人工知能は大量のデータを分析することができますが、これは非常に困難で不確実性に満ちています。 AIがトレンドになるずっと前から、テクノロジーは、需要側の消費者特性など、この多種多様な要素を考慮していなかったため、価値を提供できませんでした。人工知能は、需要予測の精度を向上させるために必要なすべての側面の追跡とディメンションを可能にします。実際、それは予測の無限ループを提供し、リアルタイムの売上、天気、およびその他の要因に基づいて予測を絶えず微調整します。

4.サプライヤー関係管理は一般的に効果がありません

•ロジスティクス企業が満足しなければならないもう1つの大きな問題は、サプライチェーンの専門家が不足していることです。これにより、サプライヤ関係管理が実質的に無効になります。

解決：

AIはサプライヤー関係管理の効率を向上させます

サプライヤー関連のリスクは、ロジスティクスの専門家にとって主な考慮事項です。サプライヤーがたった1つの間違いを犯した場合、企業の評判は常に危機に瀕しています。 AIは、サプライヤー関連のデータを調べ、特定のサプライヤーに関する将来の決定に使用する情報を提供できます。その結果、企業はより良いサプライヤーの意思決定を行い、顧客サービスを向上させることができます。

5.企業は顧客関係をパーソナライズすることができません

•何らかの理由で、顧客との関係をパーソナライズできないという物流会社に対する一般的な苦情。

解決：

AIは顧客体験を向上させます

人工知能は、ロジスティクスプロバイダーと顧客をパーソナライズすることで関係を変革します。パーソナライズされたカスタマーエクスペリエンスの良い例は、DHLパーセルとAmazonの協力です。配送会社は、AmazonのAlexa搭載のEchoを使用して、荷物を追跡し、出荷情報を取得する音声ベースのサービスを提供しました。

6.サプライチェーンは事実上休止しています

•ほとんどの企業は生産計画を改善するための適切な方法を持っていないため、休止状態または非効率的なサプライチェーンに直面しています。

解決：

AIはサプライチェーンの休眠を減らすのに役立ちます

以前は、企業には生産計画と工場のスケジューリングの精度を向上させるための優れた装置がありませんでした。 AIの出現により、彼らはそれを行うことができるようになりました。これは、テクノロジーによって、さまざまな拘束や増強を調べることができるためです。これは、人工知能が制限のバランスを自動的にとるのに役立つため、受注生産メーカーにとって特に効果的です。たとえば、AIのおかげで、企業は最も人気のある製品や高度に変更された製品で使用される部品のサプライチェーンの休眠を減らすことができます。

7.顧客体験の予測と改善が困難になる

•リソースが不足しているため、企業は必要な商品の数を予測することが困難です。

解決：

AIは、顧客体験の予測と改善に役立ちます

企業は必要な商品の数を予測することが必須です。在庫が限られているが需要が高い場合、会社は重大な損失を被ることになります。さらに、人工知能は、傾向を想定するためにアルゴリズムを使用できます。多くの研究によると、AIアルゴリズムは、ほとんどの場合、人間の専門家よりも優れた予測を行います。

現在、AIを使用すると、すべての重要な側面を追跡および測定することで、需要予測の精度を向上させることができます。このデータは、倉庫管理を容易にするのに役立ちます。人工知能は、顧客体験に建設的な変化をもたらすこともできます。

結論

この時代の人工知能の重要性は疑いの余地がありません。一部の分野では不足していますが、パターン認識や機械学習などの他の分野での重要性は十分に根拠があります。このテクノロジーは、今日の最先端のサプライチェーンおよびロジスティクスソリューションの一部ですでに大きな役割を果たしており、効率と効率を高め、サプライチェーンマネージャーとプランナーの多数のタスクを自動化しています。

実際、ビッグデータにおける最近のハイテクの進歩のおかげで、サプライチェーンにおけるAIテクノロジーの爆発的な増加は避けられません。