企業は、サプライチェーン管理の将来と、人工知能がこの分野で提供する機会を考慮する必要があります。また、サプライチェーン管理システムに人工知能を統合することで、製品の設計、作成に革新を組み込み、それを効率的に顧客に提供する責任もあります。
人工知能は、顧客体験と意思決定プロセスを自動化、強化、強化することでビジネスを支援します。したがって、サプライチェーン管理スペースの生産性が向上し、企業が運営する価値の高い、より優れた製品が作成されます。
サプライチェーン管理（SCM）には、ロジスティクス、在庫管理、および保管が含まれます。これらはSCMの目に見える要素であり、材料の輸送と将来の使用のための倉庫保管が含まれます。サプライチェーン管理により、企業や部門は長期計画を調整し、サプライチェーンの上下にあるサプライヤの資材の毎日の流れを制御できます。
人工知能により、機械は、人間のようにプロセス指向ではなく、システムに挿入された経験やデータに基づいて行動を学習し、実行することができます。
ガートナーのアナリストであるNohaTahomyによって紹介および分類されたように、人工知能は次のように分類されます。
サプライチェーン管理に関連するタスクへの人工知能の適用は、組織のトップラインとボトムラインの両方の価値を高める可能性が高いです。
人工知能は、根深い非効率性と不確実性を特定して排除することにより、サプライチェーン管理業界の様相を変えています。人間が大規模にエミュレートできない方法論を使用して、サプライチェーンのすべての側面を可視化します。
AIは、企業の複雑なサプライチェーン管理プロセスをより効率的にし、日常業務に費やす時間を解放して、戦略的行動に従事できるようにします。
Zap Inventoryは、注文、出荷、在庫管理の機能を1つの自動化されたプラットフォームに統合するSaaSベースのソリューションです。リアルタイムで在庫を同時に追跡しながら、注文とすべてのバックエンドプロセスのマルチチャネルフルフィルメントを容易にします。 Zap Inventoryは、主要なマーケットプレイスとのシームレスな統合も提供します。詳細については、今すぐデモを予約してください。
人工知能が企業のさまざまなサプライチェーン管理機能を支援できる6つの方法は次のとおりです。
Chabotの機能の自動化と拡張を通じて調達関連のタスクを合理化するには、ロボットのフレームまたは参照ポイントとして利用できる堅牢でインテリジェントなデータセットにアクセスする必要があります。チャットボットは、次のような日常のタスクにも使用できます。
サプライチェーンの計画はビジネスの世界で重要な活動でしたが、企業は競争力を維持するための具体的な計画を必要としているため、今日ではさらに重要です。これらの計画を作成するための強力な作業ツールとインテリジェントなテクノロジーにより、あなたの会社が他のビジネスよりも有利になることを確信できます。機械学習アルゴリズムは、将来のニーズが発生する前に予測する機能や、顧客の好みに基づいてどのような種類の商品が売れるかを予測する機能により、在庫需要の計画方法に革命をもたらす可能性があります。機械学習は、サプライチェーン計画の敏捷性と最適化に革命をもたらす可能性があります。
サプライチェーン管理の専門家は、ビッグデータセットに基づいて商品を最適に配送するための最適化されたシナリオを作成する力を持っています。機械学習テクノロジーを使用すると、成功を確実にするためのパラメータを設定して、人間の入力や介入を減らすことができます。
企業のサプライチェーンの成功は、在庫をどれだけうまく管理できるかにかかっています。商品の需要が増加し続けるにつれて、サプライチェーン計画の重要性も高まります。常に十分な製品と在庫があることを確認することが重要です。機械学習を備えた予測エンジンは、日々の販売動向に関するより詳細な情報が必要かどうかに応じて、さまざまなアルゴリズムを使用して先を見据え、倉庫管理システムを最適化します。
機械学習は、企業が在庫を保管する方法に革命をもたらしました。自己適応型の予測により、倉庫は将来のニーズを計画し、絶えず変化する市場動向を先取りし、日々よりスマートな情報で絶えず更新およびアップグレードする無限ループを提供できます。
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ロジスティクスと輸送における人工知能の台頭は秘密ではありません。これは、サプライチェーン管理における注目の的となっています。これは、輸送の高速化によりリードタイムを短縮し、コストを削減すると同時に、これらの業務をより効率的にするための環境に配慮した取り組みであり、とりわけ両方の労働率に影響を与えるためです。特定のビジネスアナリストが仮説を立てた可能性で自動運転車が開発された場合、ロジスティクスの最適化への影響は天文学的なものになります。
自然言語処理（NLP）は、国間の言語の障壁を埋める人工知能および機械学習テクノロジーです。 NPLは、識字率が低いため、情報がほとんどないサプライヤに関する大量のデータセットを構築するために使用できます。この開発による潜在的なメリットには、簡単に解読できるデータセットによるアクセス性の向上による監査手順の合理化が含まれます。また、企業が絶え間なく再生可能なエネルギー源にアクセスできるようになる可能性もあります。
ますます多くの企業が、ビジネスを行う際にサプライチェーンの持続可能性、CSR、さらには基本的な倫理さえも考慮することを余儀なくされています。サプライヤーの選択は重要な側面になっています。リスク管理は、コストのかかるミスをしないようにするための鍵です。しかし、これらのサプライヤーとのあらゆるやり取りを通じて自分自身を守るための最善の方法を知っている誰かが常に手元にいたとしたらどうでしょうか？
サプライヤー選択の未来は、これまで以上にインテリジェントになりました。サプライヤーのデータ収集は成功のためのツールになりました。機械学習とわかりやすいアルゴリズムにより、企業が最初から誰と緊密に連携しているかについて情報に基づいた意思決定を行うのに役立つアクティブなプロセスを作成し、すべて人間が簡単にアクセスできるようになりました。
>サプライチェーン管理における人工知能の採用に関しては、問題はもはや「なぜ」ではなく、「いつ」「どのように」です。テクノロジーが進歩し、データポイント数が増加し、ビジネスニーズが変化するにつれて、このエキサイティングな新しいツールで企業が何を達成できるかはわかりません。