ロボット工学と人工知能がサプライチェーンをどのように自動化できるか

自動化テクノロジーは、さまざまな業界、特にサプライ チェーン分野で広く使用されています。現在では、サプライチェーン管理ソフトウェアの重要な部分となっています。今後、自動化技術のさらなる発展に伴い、サプライチェーン全体やサプライチェーン管理ソフトウェアは大きく変化することになります。これにより、物流と在庫管理の効率化が図られ、生産と配送のスピードと品質が向上し、ひいては企業の発展と競争力が促進されます。

前向きなサプライチェーン関係者は、新たな状況に対処する準備ができています。 CIO は、組織にとって最良の成果を確実に実現するために主導権を握る必要があり、サプライ チェーンにおけるロボット工学、人工知能、オートメーションの役割を理解することが重要です。

サプライ チェーン オートメーションとは何ですか?

サプライ チェーン オートメーションとは、サプライ チェーン活動への人的参加を削減または排除するための技術的手段の使用を指します。機械学習、ロボット工学、人工知能など、さまざまなテクノロジーや手法をカバーしています。したがって、サプライチェーンのさまざまなポイントでさまざまな方法で自動化を実装できます。

サプライチェーンの自動化は、労働者不足、資材不足、不正確な需要予測、輸送遅延など、製造業が現在抱えている多くの問題を解決できる可能性があります。サプライチェーン自動化テクノロジーが成熟し、価格が低下するにつれて、それはニッチなユースケースのための単なるアドオンではなく、業界に不可欠な部分になるでしょう。

どのようなサプライ チェーン プロセスを自動化できますか?

理論的には、サプライ チェーンのほぼすべての側面を自動化できますが、実際には、特定のステップが完全に自動化に近づいています。たとえば、サプライ チェーンの追跡、在庫管理、倉庫管理、出荷、バックオフィスのタスクは、現在最も一般的な自動化プロセスの 1 つです。これらの自動プロセスにより、効率が向上し、エラーのリスクが軽減され、企業の時間とコストが節約されます。

(1) サプライ チェーンの追跡

サプライ チェーンには、原材料の調達や完成品の輸送など、複数のリンクが含まれます。追跡システムにより、すべての荷物が時間どおりに送受信されることが保証されます。

特定の目的地、運送業者、またはルートでパターンが出現した場合、追跡システムは関連チームに警告できます。たとえば、特定の地域の悪天候が配達時間に影響を与える可能性がある場合、カスタマー サービス チームは遅延について顧客に事前に通知できます。さらに、配送業者に頻繁に配送の問題が発生している場合、ビジネスのリーダーシップチームはデータを使用して、その配送業者との取引を継続するかどうかなど、情報に基づいた意思決定を行うことができます。このような追跡システムは、顧客満足度を向上させるだけでなく、企業がサプライチェーン管理を最適化し、全体的な効率を向上させるのにも役立ちます。

(2) 在庫管理

適切な在庫管理は、過剰在庫や在庫不足を防ぐための鍵であり、どちらも重大な問題を引き起こし、サプライチェーンの企業利益を損なう可能性があります。

幸いなことに、需要計画分析では、製品の需要が将来変化するかどうかを予測できます。在庫管理システムは、SKU が少なくなったときに自動通知を生成し、イライラする在庫切れの状況を防ぎます。

(3) 倉庫管理

サプライ チェーンの自動化により、倉庫管理はさまざまな面で変化しました。たとえば、SCM ソフトウェアは注文を自動的に受信して確認でき、ボックス アルゴリズムは出荷を統合して廃棄物を削減するために適切なサイズのパレットを推奨します。

さらに、倉庫管理ツールは、反復的なタスクの排除または最適化に役立ちます。たとえば、ピッキング システムは、従業員が商品をより速く見つけるのに役立ちます。アマゾンの倉庫で注文を処理するために使用されているようなロボット誘導車両は、人の手を借りずに荷物を取り出すことができます。

(4) 輸送

大きな技術的課題があるため、輸送の自動化にはまだ長い道のりがありますが、サプライチェーンの将来には希望が満ちています。オートメーション。このタイプの自動化には、自動運転車、代替配送機器、ルート最適化技術が含まれます。

自動運転トラックが実現可能になれば、長距離トラックの運転手不足は解決され、配送用ドローンへの移行により、ラストワンマイルの配送にトラックやバンを使用する必要性が減ります。それまでの間、輸送の自動化は、配送ルートと車両のメンテナンススケジュールの最適化に重点を置いたほうがよいでしょう。

(5)請求

人工知能と光学式文字認識 (OCR) の能力により、注文書、領収書、請求書などの文書を自動的にキャプチャできます。そして加工しました。これにより、反復的な手動作業が削減され、精度が向上し、請求プロセス全体がより効率的になります。

サプライ チェーン自動化の利点

サプライ チェーンのあらゆる側面を自動化することは、あらゆる規模の企業にとって大きな期待をもたらします。

まず、自動化により、人間の作業者は付加価値のあるタスクにより多くの時間とエネルギーを費やすことができます。また、情報が重複したり、間違ったり、失われたりするリスクがあるデータ入力などの作業における人的エラーも最小限に抑えます。

さらに、SCM ソフトウェアによって作成されたデジタル紙記録により、サプライ チェーンのあらゆる側面の可視性が向上します。これにより、ビジネス リーダーはリアルタイム データに基づいて、より戦略的な意思決定を行うことができます。

サプライ チェーンの自動化により、組織の機敏性の維持も容易になります。予期せぬ事態（自然災害、広範な原材料不足、新型コロナウイルス感染症のパンデミックなど）が発生した場合、SCM ソフトウェアは影響を推定し、対応計画を立てるのに役立ちます。

これらの要素の組み合わせにより、生産プロセスの高速化、利益の増加、顧客満足度の向上が実現します。

サプライ チェーン自動化の限界

大きなメリットがあるにもかかわらず、サプライ チェーン自動化はまだ比較的初期段階にあります。その結果、サプライチェーンの自動化に全力を注ごうとしている企業にはいくつかの制限が生じます。

多くのテクノロジー (特に人工知能) はまだ完全に成熟しておらず、その可能性を最大限に発揮していません。これは、現在自動化できるのは最も単純な機械的なタスクのみであることを意味します。現在人間が行っているより複雑なタスクをソフトウェアが処理するには時間がかかるため、現在多くの SCM ソフトウェアがバックエンドに焦点を当てているのはそのためです。

コストも大きな課題です。これは特にロボットに当てはまります。ロボットは設置に費用がかかり、適切に動作し続けるには継続的なメンテナンスが必要です。テクノロジーが進歩するにつれてコストは下がるでしょうが、今のところ、多くのサプライチェーン企業にとって、コストは依然として大きな参入障壁となっています。

だからこそ、アマゾンのような大企業は現在、特にロボットや自動運転車に関して、サプライチェーンの自動化への道を切り開いているのです。予算が限られている中小企業がサプライチェーン自動化のメリットを実感できるまでには、しばらく時間がかかるでしょう。

サプライ チェーン オートメーションの将来

サプライ チェーン オートメーションは現在開発の比較的初期段階にありますが、最終的には製造の競争力を維持するための交渉材料となり、これはより早く実現するか、あるいは実現する可能性があります。後で。

自社に現在、あらゆる種類の自動化を実装する予算がない場合でも、サプライ チェーン企業の CIO は、競合他社が何をしているのか、自動化が自社のサプライ チェーンにどのような影響を与えるかを理解する必要があります。年。そして、機械学習または人工知能機能を備えた SCM ソフトウェアを選択することが良い出発点となります。

倉庫ロボットや自動運転車などのハードウェアを大量に使用する自動化ツールは、むしろ投資が必要ですが、信頼性が向上し、コストが低下するにつれて、小規模なサプライチェーン企業でも利用できるようになります。サプライチェーンにおけるロボットの利点を理解し、それに応じて準備することが重要です。

近い将来、CIO は、今後の変化に備えるためにレガシー システムの更新に注力する必要があります。また、人工知能、データサイエンス、ロボティクスなどの主要分野のスキルを持つ従業員を雇用して、新しいサプライチェーン自動化の取り組みを導入する際に必要なスタッフをすでに確保できるようにする必要があります。

以上がロボット工学と人工知能がサプライチェーンをどのように自動化できるかの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。