物流におけるAI。 ベスト 5 ツール | ビジネスにおける AI #89

公開: 2024-03-25
一秒一秒が重要であり、あらゆる資源が貴重である今日の世界では、物流は新たな課題に直面しています。 物流に AI を導入すると、業界に新たな地平が開かれ、時間とコストが節約され、業務効率と透明性が向上します。 人工知能がどのように物流に革命をもたらすことができるのか、物流におけるどの AI ツールが現在基準を設定しているのか、またそれらの AI ツールが企業の競争上の優位性獲得にどのように役立つのかを詳しく見てみましょう。 読む。

物流における AI - 目次

  1. 物流におけるAI。 人工知能を活用して配送システムを改善するにはどうすればよいでしょうか?
  2. 物流におけるAI。 最高のツール
  3. 物流にAIを活用するとどのような問題が発生する可能性があるのでしょうか？
  4. 物流における AI の未来
  5. まとめ

物流におけるAI。 人工知能を活用して配送システムを改善するにはどうすればよいでしょうか?

物流業界は変革を迎えています。 Allied Market Research の予測によると、この業界の価値は 2027 年までに 13 兆ドルに達すると予想されています。運用上の問題に関するアラートをリアルタイムで提供するのは AI であり、企業が迅速に対応し、タイムリーな納品を保証できるようになります。

AI アルゴリズムのおかげで、意思決定のためのデータの正確性を確保し、人気製品の欠品を回避するために在庫ニーズを予測することが可能になります。 また、AI は最も安価で効率的な配送ルートを特定し、コスト削減につながります。 AI が物流部門に与える主な影響をいくつか紹介します。

  • リソース管理– AI により業務効率が向上します。 たとえば、AI システムは燃料消費量やドライバーの労働時間を分析し、スケジュールや配送ルートを最適化します。
  • 進化とトレンドからの学習 – AI のおかげで、企業はプロセスを自動化し、競争力を維持します。 アルゴリズムは季節的な販売パターンから学習し、将来の需要をより正確に予測します。
  • 小包追跡– AI は配達を監視し、予定どおりに配達されていることを確認します。 AI ベースの追跡システムは、輸送の潜在的な遅延について会社に通知します。
  • サプライ チェーンの透明性– AI により問題を迅速に解決できます。 AI ダッシュボードを使用すると、サプライ チェーンのボトルネックをリアルタイムで特定して解決できます。
  • データ管理– AI はデータの正確性と一貫性を保証します。 AI システムは製品データをリアルタイムで監視および更新し、サプライ チェーン全体でその精度を保証します。

物流におけるAI。 最高のツール

物流における AI テクノロジーの発展により、企業がサプライチェーン管理を改善する新たな可能性が開かれました。 これらの目標の達成を支援する最先端のツールを見てみましょう。

IBMワトソンサプライチェーン

IBM Watson Supply Chain は、AI を通じて組織にリアルタイムの洞察、予測のヒント、行動のための推奨事項を提供するツールです。 これにより、さまざまなソースからのデータの分析を通じて、在庫管理の最適化、需要予測、サプライヤーとの関係が可能になります。 IBM Watson Supply Chain Insights は、次の機能を備えた AI ベースのソリューションです。

  • サプライチェーンの可視性を高め、
  • 洞察を提供し、より優れたデータ管理と実践的なガイダンスを可能にします。

これにより、サプライチェーン全体にわたる意思決定とパフォーマンスの向上だけでなく、混乱とリスクをより効果的に軽減することが可能になります。

AI in logistics

出典: IBM (https://www.ibm.com/products/planning-analytics/supply-chain-planning)

SAP アリバ

SAP Ariba は、AI を活用して商品の調達、サプライヤーの管理、契約交渉のプロセスを合理化する、調達およびサプライ チェーン管理のためのクラウドベースのプラットフォームです。 AI を利用した分析エンジンは、企業が潜在的なリスクと機会を特定し、サプライ チェーンの効率と安全性を強化するのに役立ちます。

SAP Ariba が適用する物流における AI は、サプライヤーとバイヤーが 1 つのプラットフォーム上で接続してビジネスを行うことを可能にする調達および経費管理サービスです。 調達プロセス全体を管理し、倫理的かつ環境に優しいサプライ チェーンを構築するための包括的なソリューション セットを提供します。

SAP Ariba の最大の利点は、他の SAP ツールとシームレスに統合して、デジタル サービスと専門知識の面で包括的なビジネス サポートを確保できることです。 これにより、財務上および業務上の混乱が軽減され、サプライヤーに関連するリスクが軽減されます。 Ariba Network は、SAP HANA を利用した SAP Ariba の主要コンポーネントであり、カタログ、オファー、購入、請求書を管理するためのプラットフォームを提供します。

AI in logistics

出典: SAP (https://www.sap.com/poland/products/spend-management/ariba-login.html)

o9ソリューション

o9 Solutions は、AI によってサポートされる統合ビジネス プランニング (IBP) プラットフォームを提供し、組織が会社の 3 つの主要領域のプロセスを調整できるようにします。

  • サプライチェーン、
  • 営業部門と、
  • 金融分野。

高度な需要予測機能により、企業は在庫レベルを最適化し、注文の履行時間を短縮し、顧客満足度を向上させることができます。 o9 Solutions は、グローバル企業に真の統合事業計画 (IBP) を可能にする、AI 支援の計画および意思決定プラットフォームです。 サプライ チェーンの計画と分析、小売計画、生産スケジュールのための一連のソリューションを提供します。

o9 Control Tower ダッシュボードを使用すると、データに基づいた情報に基づいた迅速な意思決定が可能になります。 o9 Solutions プラットフォームは、物流における AI ソリューションを提供し、ベスト プラクティスを統合し、データ主導の戦略的ビジネス プランニングを可能にすることで、企業が複雑なプロセスを管理するのを支援します。

ai in logistics

出典: o9 ソリューション (https://o9solutions.com/solutions/supply-chain/)

フォーカイツ

FourKites は、AI と機械学習を活用して荷物の到着時刻を予測し、輸送ルートを最適化するリアルタイムのサプライ チェーン監視プラットフォームです。 その結果、企業は輸送コストを削減し、顧客満足度を高め、物流業務による環境への影響を最小限に抑えることができます。

FourKites の顧客の 1 つであるヘンケルは、荷物の位置と到着予定時刻 (ETA) に関するリアルタイム データにアクセスできるため、物流における AI の活用による恩恵を受けています。 これにより、タスクをより適切に計画し、潜在的な遅延に対応できるようになります。 FourKites は、時間とコストの節約、品質の向上、公正な紛争解決、遅延に対するペナルティの回避など、他の利点もヘンケルにもたらしました。 2023 年に、ヘンケルは FourKites を使用して 100 万近くの出荷を追跡することを計画しました。

オラクルSCM

Oracle SCM は、物流分野で最も洗練された AI ツールの 1 つです。 意思決定を強化し、プロセスを最適化し、サプライチェーン全体で運用パフォーマンスを向上させる、AI サポートの一連のサプライチェーン管理ツール (Oracle Supply Chain Management (SCM)) を提供します。 これらのツールには次のようなものがあります。

  • Oracle Intelligent Track and Trace – 運送業者のルートと貨物の経路を追跡するためのツールを意味します。
  • Oracle Demand Management – 大企業でも在庫レベルを制御できる需要管理ツール
  • Oracle Supply Chain Planning – 社内のサプライチェーンの計画に使用されるモジュール。
  • Oracle Transportation Management – 輸送管理プラットフォーム、
  • Oracle Warehouse Management – 倉庫と配送を制御するツール。

Oracle SCM (Supply Chain Management) は、効率性と可視性を高めてサプライ チェーンを管理するように設計されたアプリケーションの包括的なセットです。 製品ライフサイクル管理、サプライチェーン計画、調達、物流、注文管理などのさまざまな機能が含まれています。 AI を活用した物流ツールは、モノのインターネット (IoT) デバイスやブロックチェーンと統合して、現代のサプライ チェーンの課題に対応することもできます。

オラクルはAIとML（機械学習）だけを物流に活用しているわけではありません。これによりデータ分析が加速され、従業員やサプライチェーンの非効率性に関連する問題が明らかになりました。 物流分野で AI と連携する最新のソリューションには、音声インターフェイスや自然言語処理 (NLP) も含まれており、アクセシビリティと速度だけでなく、データ分析と意思決定のスキルも向上します。

しかし、最も重要なイノベーションは予測分析です。 これにより、今後の受注と人員配置レベルを比較してスキルギャップを明らかにし、倉庫の量や車両の可用性に関するニーズを特定することができます。 これらすべては、サプライチェーンの混乱を減らすことを目的としています。

ai in logistics

出典: オラクル (https://www.oracle.com/scm/product-tours/#supply-chain-planning)

物流にAIを活用するとどのような問題が発生する可能性があるのでしょうか？

物流への AI の導入には課題が伴います。 最初の変革には多大な投資と企業のデジタル化が必要です。 物流における AI アルゴリズムは複雑な場合があり、そのため、新しく導入された管理システムによって提案される決定を理解することが最初は困難になる可能性があります。

データのセキュリティを確保することは、運用の完全性と顧客の信頼を守るためにも不可欠です。 さらに、不十分な品質のデータに基づいてトレーニングされた AI システムは、誤った決定やアルゴリズムのバイアスにつながる可能性があります。 そのため、企業内の物流におけるAI導入の初期段階から、従業員のトレーニングと輸送を最適化するための徹底的なデータ収集を優先することが重要です。

物流における AI の未来

AI は物流を変革し、業務を合理化し、配送コストを削減し、企業に戦略的優位性をもたらします。 AI の機能により、企業は次のことをさらに可能にします。

  • サプライチェーンの最適化 - 物流における AI により、より正確な計画とリソース管理が可能になります。
  • ルートを計画する – 人工知能のおかげで、商品を輸送するための最も効率的なルートを見つけることができます。
  • 戦略的優位性を獲得する – 物流に AI を使用する企業は、配送システムと管理方法の両方を時間をかけて継続的に改良することで、競争に対する優位性を獲得します。

物流における AI の将来シナリオの概要は次のようになります。企業は、需要予測、倉庫プロセスの自動化、配送ルートの最適化において AI への依存度を高めていくでしょう。 管理、計画、将来の戦略の作成における人工知能の活用も拡大します。

まとめ

物流における AI は大きなメリットをもたらしますが、課題ももたらします。 AI の導入を検討している企業は、テクノロジーの利点と有効性の両方が安全かつ制御された方法で最大化されるように、ロジスティクス AI の専門家からの指導を求め、慎重に導入に取り組む必要があります。

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著者: ロバート・ホイットニー

JavaScript の専門家であり、IT 部門を指導するインストラクター。 彼の主な目標は、コーディング中に効果的に協力する方法を他の人に教えることで、チームの生産性を向上させることです。

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