EY: サプライチェーンにおける生成 AI のメリット

企業が需要計画や調達において AI への依存を高める中、サプライチェーン業界は、プロセスの標準化やラストワンマイル配送の最適化など、他の主要分野での AI の利用の検討を拡大しています。

新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) がサプライ チェーンでの AI 導入の増加を引き起こした一方で、ChatGPT の人口によって推進された生成型 AI の進化は、何が可能であるかという信念を覆しました。

データに基づいて、生成 AI は画像、テキスト、オーディオ、ビデオなどの新しいコンテンツを作成するようにトレーニングされます。 これは新しいテクノロジーではありませんが、この分野で行われた最近の進歩により、使用と価値の実現がはるかに簡単になりました。 このような組織は、その影響、ビジネスの使用例、利点を活用する方法を理解するために取り組んでいます。

「最新の輝く物体を追いかけたいという衝動ではなく、戦略と限界の理解に基づいてイノベーションを熱心に追求する人々にとって、生成型 AI はサプライチェーンを強化する際のアジャイルな共同アドバイザーおよび乗数となることが証明されます。」と EY は述べています。 。

生成型 AI の能力:

以下は、サプライ チェーンで現在生成 AI が使用されている方法の一部です。

サプライチェーン計画に関しては、多くの組織が AI を使用して大規模な過去のデータセット、市場動向、その他の変数を分析し、リアルタイムの需要モデルを作成しています。 取る需要予測さらに一歩進んで、生成 AI は在庫レベル、生産スケジュール、流通計画を最適化し、顧客の需要を満たす際の効率を高めることができます。

計画段階で生成 AI が使用されるその他の方法には次のものがあります。生産計画、ボトルネックを最小限に抑えるためにシーケンスをスケジュールし、リソースを割り当てます。危機管理、シナリオシミュレーション、緩和戦略。

調達部門で業務を行う企業にとって、自然言語処理 (NLP) を活用することで、サプライヤーとのコミュニケーションやデータ ポイントからより優れた洞察を得ることができます。サプライヤー管理 。 また、サプライヤーとのやり取りをサポート、監視、分析することもできます。 潜在的な問題を特定する。 サプライヤーとの関係を改善します。

サプライヤー管理を超えて、調達また、データを分析し、情報に基づいた意思決定を行うための推奨事項やランキングを提供する洞察を生成することで、選択プロセスをサポートする生成 AI の恩恵を受けることもできます。

契約分析また、契約からの重要な情報を自動化し、概要や洞察を生成することによっても利益を得ることができます。 用語を確認および比較するだけでなく、リスクを特定し、コンプライアンスを確保します。

製品の製造に関しては、生成 AI は何百もの代替品を迅速に作成して評価できます。製品デザイン事前に定義された基準に基づいて、イノベーションのプロセスを大幅にスピードアップします。 生成 AI は工場現場の機械データから学習し、新しいものを生み出すことができます。予知保全機器が故障する可能性が高い時期との相関関係を計画しています。

で働いている人にとっては、材料科学と工学、生成 AI は、新しいマテリアルを発見し、既存のマテリアルを最適化するのに役立ちます。

最後に、製品の流通に関しては、生成 AI はさまざまな方法で役立ちます。世界貿易の最適化、最適化へ物流ネットワークの設計、そしてラストマイルの動的なルートの最適化。

生成 AI は便利で強力なツールですが、EY は限界があり、戦略ではないことを強調します。 生成型 AI をビジネスに導入しようとしている企業は、次の 3 つの主要なステップに従う必要があります。

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