サプライチェーンは、財務、地政学、環境の理由から、大きなストレスにさらされています。
人工知能は、サプライチェーンがより効率的に運営され、ショックに対してより柔軟に適応することに役立ちます。
企業はデータをより効果的に活用し、AIを活用してコストを削減し、利益と持続可能性を高める必要があります。
サプライチェーンがこれほどのストレスにさらされたことは、これまでほとんどありませんでした。地政学的な混乱、労働力不足、異常気象、需要の変化が重なり、世界的な物流の混乱を生み出しています。現実として、過去2年間に私たちが経験した問題点が、近い将来に和らぐ可能性は低いでしょう。
絶えず変化する今日の環境において、企業は「ジャストインタイム」の手法に頼ることはできません。需要側と供給側の両方で変動にさらされており、その結果、予測のばらつきやサプライチェーンの制約が生じています。単一の重要経路を持つ従来の静的なプロセス設計では、この複雑さにはもはや対応できません。さらに、チームは不完全なデータと複雑なITシステムを用いて業務を行っており、気候危機への取り組みをサプライチェーンが主導することへの期待も高まっています。その結果、十分なレベルのサプライチェーンのレジリエンスを達成している企業は、わずか5社に1社にとどまっています。
ここでテクノロジーが役立ちます。プロセスマイニングと、中核に人工知能（AI）や機械学習を備えたサプライチェーンは、サプライチェーン全体にわたる可視化を実現します。これにより、サプライチェーンを継続的に監視および最適化することが可能となり、ひいては組織が複雑さを軽減し、財務面と環境面の両方で効率的に運営できるようになります。
以下は、組織がサプライチェーンのレジリエンスを高めるために取ることのできる3つの実践的なステップです。
1. データを効果的に活用する
大多数の組織は豊富なデータを保有していますが、それを効果的に活用して意思決定を行うことができていません。その結果、多くの場合、従来の方法に逆戻りしてしまいます。データに基づく洞察がなければ、サプライチェーンにおける摩擦の根本原因を特定することはほぼ不可能です。プロセスマイニングのような革新的なソフトウェアソリューションにより、リーダーはデータの力を引き出すことができます。
世界的な海上輸送を例に挙げると、少なくとも6,000万個のコンテナ（全輸送コンテナの25%）が、毎年空の状態で輸送されています。根本的な問題は、企業が一般的に在庫、生産、受注管理、出荷プロセスを個別に運用していることです。言い換えれば、輸送ソフトウェアは、残りの容量を埋めるための他の注文がパイプラインにあるかどうかを把握していません。コンテナを空のまま移動させる代わりに、組織はテクノロジーを用いて全プロセスからの洞察を結びつけ、輸送能力をリアルタイムで監視し、注文の一括化などの調整を動的に行うことができます。これはまさに一石二鳥であり、コンテナが減ればコストが削減され、炭素排出量も減少します。消費財メーカーである Celonis の顧客の1社は、まさにこれを実践しており、その結果、以前に比べて週あたりのトラック輸送が300回少なくなりました。
2. プロセス知識を活用したAIを活用する
AIの機能は、需要予測や仕入れリードタイムの決定など、高度な計画業務における人間の意思決定を支援するため、サプライチェーン管理にますます組み込まれつつあります。IBMが実施した調査によると、最高サプライチェーン責任者の半数以上がすでにAIを活用しています。
これは3つのトレンドによって支えられています。すなわち、基盤モデルを比較的少量の（コンシューマー向けWeb基準での）学習データで特定のサプライチェーンに適応させることができる、少数ショット学習技術により、AIによる予測が対象の計画状況により適したものになっていること、センサーによる追跡とデジタル化、そしてデジタルツイン技術です。
AIは急速に進化しているため、プロセスマイニングは飛躍的に強力になりつつあります。業務運営、特にサプライチェーン管理は、この技術から大きな恩恵を受けることになるでしょう。
3. より持続可能なサプライチェーンを構築する
サプライチェーンをより持続可能なものとして構築することで、リーダーは売上高と利益の両方を押し上げることもできます。例えばインフレを考えてみましょう。インフレ圧力は、排出物や廃棄物のコストを削減すると同時に、顧客ロイヤルティを通じて収益を増やし、ますます厳格化する規制要件に伴う罰金を回避する、持続可能なサプライチェーンのアプローチによって緩和することができます。機械学習によって物流を最適化すると、顧客の再訪につながる正確な配送時間が実現します。
利益面についても同様に、プロセスマイニングによって、企業は人為的ミスのリスクを低減し、注文の正確性やサイクルタイムを改善することができます。その結果、返品やキャンセルが最小限に抑えられ、廃棄物や輸送に伴う排出量が削減されます。
テクノロジーは、世界で最も大きな課題のいくつかに対する解決策の源として、繰り返し登場してきました。ビジネスリーダーは今、世界のサプライチェーンのレジリエンスを高めるために、再びこれを活用しなければなりません。効率的で、データ主導で、透明性が高く、持続可能なサプライチェーンを構築する必要があります。
