サプライチェーンにおける生成 AI の役割

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2020 年にサプライ チェーンの混乱が役員会議で頻繁に議論されるようになったのと同じように、ジェネレーティブ AI はすぐに 2023 年のホットな話題になりました。結局のところ、OpenAI の ChatGPT は最初の 2 か月で 1 億ユーザーに達し、消費者向けアプリケーションの採用が世界で最も急速に成長しました。歴史。

サプライ チェーンは、大量のデータ上で機能し、大量のデータを生成するため、生成 AI のアプリケーションにある程度適しています。 データの多様性と量、およびさまざまなタイプのデータにより、サプライ チェーンのパフォーマンスを最適化する方法という非常に複雑な現実の問題がさらに複雑になります。 また、サプライ チェーンにおける生成 AI のユースケースは、自動化の推進、需要予測、注文処理と追跡、機械の予知保全、リスク管理、サプライヤー管理などを含めて多岐にわたりますが、その多くは予測 AI にも適用され、すでに採用されています。そして大規模に展開されます。

この記事では、サプライ チェーンにおける生成 AI に特に適したいくつかのユースケースを概説し、サプライ チェーンのリーダーが投資を行う前に考慮すべきいくつかの注意事項を示します。

サプライ チェーンにおける AI と ML の主な目的は、意思決定プロセスを簡素化し、スピードと品質の向上を約束することです。 予測 AI は、より正確な予測と予測を提供し、まだ特定されていない新しいパターンを発見し、非常に大量の関連データを使用することでこれを実現します。 生成 AI は、サプライ チェーン管理のさまざまな機能領域をサポートすることで、これをさらに一歩進めることができます。 たとえば、サプライ チェーン マネージャーは生成 AI モデルを使用して、明確な質問をしたり、追加データを要求したり、影響を与える要因をより深く理解したり、同様のシナリオにおける意思決定の履歴パフォーマンスを確認したりできます。 つまり、生成 AI により、ユーザーにとって意思決定に先立つデュー デリジェンス プロセスが大幅に高速化され、簡単になります。

さらに、生成 AI は、基盤となるデータとモデルに基づいて、大量の構造化データと非構造化データを分析し、さまざまなシナリオを自動的に生成し、提示されたオプションに基づいて推奨事項を提供できます。 これにより、サプライチェーン管理者が現在行っている付加価値のない作業が大幅に削減され、データに基づいた意思決定や市場の変化への迅速な対応により多くの時間を費やすことができるようになります。

過去数年にわたり、企業はプランナーの燃え尽き症候群や人員削減、職務の複雑さによる新入社員の学習曲線の急上昇などにより、サプライチェーンにおける人材不足に悩まされてきました。 生成 AI モデルは、企業の標準操作手順、ビジネス プロセス、ワークフロー、ソフトウェア ドキュメントに合わせて調整でき、コンテキスト化された関連情報でユーザーのクエリに応答できます。 生成 AI に一般的に関連付けられている会話型ユーザー インターフェイスにより、サポート システムとの対話が大幅に容易になり、クエリを絞り込むことができるため、適切な情報を見つけるまでの時間がさらに短縮されます。

生成型 AI ベースの学習および開発システムと、生成型 AI を利用した支援付き意思決定を組み合わせることで、さまざまな変更管理の問題の解決を加速できます。 また、トレーニング時間と実務経験の要件を削減することで、新入社員の立ち上げを加速することもできます。 さらに重要なことは、生成 AI は、コミュニケーションの強化、認知力の向上、読み書き支援、個人的な組織化の提供、継続的な学習と発達のサポートによって障害のある人々に力を与えることができるということです。

生成 AI が今後数年間で雇用の喪失につながるのではないかと懸念する人もいますが、繰り返しのタスクがなくなり、より戦略的なタスクのためのスペースが確保され、仕事が平準化されると考える人もいます。 その間、今日の慢性的なサプライチェーンとデジタル人材不足は解決すると予測されています。 だからこそ、テクノロジーの扱い方を学ぶことが重要なのです。