AIよりも機械学習がサプライチェーンを変える？ 4つの実践例を解説

機械学習はサプライチェーンにおけるさまざまな場面で効果を発揮する。サプライチェーンにおける機械学習のメリットや使用例について学ぼう。

[Jacob Roundy，TechTarget]

　機械学習のアルゴリズムはデータに基づいてトレーニングされ、トレーニングに基づいて意思決定し、結果から学習する。機械学習は膨大なデータを解析した上で、サプライチェーンを改善できる可能性がある領域を特定する。

　サプライチェーンマネジメントにおいて機械学習を利用するメリットや機械学習の使用例について学ぼう。

サプライチェーンで機械学習を使用する3つのメリット

　サプライチェーンマネジメントに機械学習を適用することのメリットは次の通りだ。

1．効率性の向上

　機械学習は大規模で多様なデータセットの分析で特に効果的だ。機械学習のアルゴリズムを活用すれば、サプライチェーン全体を最適化する可能性がある潜在的な機会を探れる。

　例えば、機械学習のアルゴリズムは配送ルートを微調整する。これによって製品が時間通りに、良い状態で到着するようになる。機械学習は、悪天候や交通渋滞などの配送ルートで将来起こり得る問題を予測し、それらの問題を防ぐ方法も提案する。

2．サプライチェーンの可視性の向上

　機械学習でデータを分析し、関連する結論を分かりやすい形で提示できる。これにより、サプライチェーンに関連する計画を容易に実行できる。

　機械学習は、作業者による必要なデータの迅速な発見も支援する。例えば、機械学習のアルゴリズムは、全ての製品在庫を整理した上で特定の製品の場所を特定し、その場所を伝達して従業員を支援する。

3．カスタマーサービスの向上

　機械学習によるサプライチェーンの効率化と可視性の向上は、顧客にもメリットをもたらす。顧客は製品をより早く受け取れるようになり、より正確な追跡情報を得られる。

　欲しい商品を顧客が必要なタイミングで受け取るためにも機械学習は役立つ。機械学習で顧客データを分析し、将来の需要と供給の変化を予測できる。例えば、12月のホリデーシーズンに需要の増加が見込まれる場合、機械学習はそれを検知し、在庫を多めに注文するよう従業員に伝達する。

サプライチェーンにおける機械学習の4つの使用例

　サプライチェーンにおける特定の状況で、機械学習を活用できる。以下は幾つかの使用例だ。

1．在庫管理と倉庫管理

　機械学習は倉庫のレイアウトを分析し、効率向上の提案をする。例えば、機械学習のアルゴリズムが倉庫内の動線データを分析し、特定の在庫品を倉庫の中央付近に保管した方が、製品を迅速に移動できると発見する場合がある。これらのプロセスの迅速化により、倉庫作業の効率を向上させられる。

　さらに、機械学習のアルゴリズムは最適な棚の配置を特定し、棚に設置されたセンサーのデータを活用して活動パターンや在庫レベルを追跡する。これにより、補充の必要性に関する洞察を得られる。

2．設備メンテナンス

　設備の故障は業務の停止を引き起こす可能性がある。機械学習の予測機能を活用し、設備のメンテナンスが必要な時期を特定し、自動的にスケジュールに登録して計画的にメンテナンスに取り組むことで故障を防ぐ予防保守を実現する。予防保守により、稼働停止を減らし、設備の寿命を延ばすことが可能だ。

　機械学習は、特定の設備や部品において頻発する問題など、現在進行中の問題を特定するためにも役立つ。また、新しい設備の購入や別ブランドの機器への切り替えといった機会を示唆する。

3．サプライヤーのパフォーマンス

　強固なベンダーネットワークは製品やサービスの品質を維持するために重要だが、適切なサプライヤーの選択は容易ではない。機械学習でコンプライアンスに関連する履歴や価格推移などのサプライヤーのパフォーマンスデータを分析し、新たなサプライヤーが企業のニーズを満たすかどうかの洞察を得られる。

　機械学習のアルゴリズムはサプライヤーに対する評価指標を設定した上で、それらの指標を追跡する。これらのデータの活用により、現在のサプライヤーが十分な成果を上げているか、それともサプライヤー交代の候補となるかに関する洞察を得られる。企業のベンダーネットワークを最適化することで、全体的なサプライヤーパフォーマンスやサプライチェーン運営の改善につながる。

4．コスト削減

　機械学習は、サプライチェーンの最適化機能を通じて企業のコスト削減を支援する。

　機械学習の配送ルート最適化機能により、配送車両の走行距離を短縮でき、燃料費を削減できる。また、機械学習の予測保守機能の活用により、問題が発生する前に設備を修理できるため設備コストも削減できる。

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