AIとERPが出会ったとき、どんな「化学反応」が起こるのか？

生成人工知能 (GenAI) は大きな注目を集めている新しいテクノロジーであり、マーケティングや販売などのさまざまなビジネス分野で広く使用されています。データ分析を通じて、業務効率とサプライチェーンの柔軟性を向上させ、企業の競争力を高めます。 GenAI の出現により、企業はより多くの開発機会をもたらし、市場の課題や変化にうまく対応し、より効率的なビジネス管理と革新的な開発を実現できるようになりました。

サプライ チェーンにおける生成型人工知能とは

消費者向けのユースケースでは、GenAI プロセスにはテキスト、画像、またはビデオ フィールドでのデータ生成が含まれます。 AI にコマンドまたは質問を入力して、新しいコンテンツを生成するプロセスを開始します。通常、GenAI モデルは大規模なデータセットでトレーニングされ、ユーザーが新しいデータを入力すると、アプリケーションはこの新しいデータを以前に学習した知識と組み合わせて、まったく新しいコンテンツを生成します。

ユーザーは、在庫、物流、需要など、サプライチェーンのあらゆる側面からのデータを使用して GenAI をトレーニングできます。 GenAI は企業情報を分析することで、サプライチェーン管理の効率と柔軟性の向上に役立ちます。

サプライ チェーンにおける生成型人工知能の 7 つの適用シナリオ

1. 需要予測

消費者は支出をサービスから商品にシフトし、サプライ チェーンの運用が困難になります。予測する。企業は、急速に変化する市場の課題に対処するために、需要の変化の予測に注意を払う必要があります。

企業は、GenAI モデルを使用して過去の販売データ、市場動向、その他の関連要素を分析し、将来の需要と供給のシナリオをシミュレーションし、需要予測の精度を向上させることができます。需要パターンを追跡することで、企業は市場の変動に適切に対応し、潜在的な混乱を軽減し、在庫の問題を効果的に回避できます。この正確な需要予測は、企業がより的を絞った生産計画や在庫管理戦略を策定するのに役立ち、それによって業務効率が向上し、コストが削減され、競争力が強化されます。同時に、Gen

2 に基づいた在庫評価

GenAI は、在庫管理の改善にも役立ちます。

在庫レベル、倉庫容量、製造時間などの重要なデータをトレーニングすることで、GenAI は、在庫をいつ補充または削減するかを提案するなど、在庫プロセスを最適化する方法を提案して、冗長ストレージの削減に役立ちます。適切な在庫レベルを維持することで、在庫切れによる損失を回避しながら、スムーズなサプライチェーンを確保します。製品を過剰に在庫することなく需要に合わせて在庫を正確に管理することは、企業の業務効率の向上に役立ちます。過剰在庫は資本コストと倉庫費用を増加させるため、在庫プロセスを最適化することで企業はコストを節約し、競争力を高めることができます。 GenAI のデータ分析とインテリジェントなアルゴリズムは、企業が在庫をより適切に計画し、正確な在庫管理を達成するのに役立ちます

3. サプライヤーと顧客間のコミュニケーション

企業、サプライヤー、顧客の間の緊密なコミュニケーションが、ただし、サプライチェーンは効率的に運営されていますが、コミュニケーションを効果的に行うにはいくつかの課題に直面する可能性があります。

GenAI はメッセージングを自動化し、従業員の作業効率を高めます。 GenAI は、大規模な言語モデルと自然言語処理テクノロジーを活用して、市場イベントや交通遅延などのデータを分析し、サプライヤーにリスクを通知できます。さらに、GenAI チャットボットは、返品リクエストの処理や配送状況の追跡など、顧客の問い合わせに対応できます。

4. 運用

新しいテクノロジーと需要の変動により運用上の課題が生じる可能性があり、GenAI は改善方法を提案できます。

GenAI は、サプライヤーのパフォーマンスや製造速度などの運用面を評価し、プロセスを最適化する方法を提案します。これらの最適化にはさまざまなメリットがありますが、特に企業はコストを節約できます。

5. 物流

物流の混乱はさまざまな問題を引き起こす可能性があります。交通事故により出荷が遅れたり、異常気象により予期せぬ欠品が発生したりする可能性があり、予定どおりの出荷スケジュールを維持することが困難になります。

GenAI モデルには、過去の気象パターン、交通地図、燃料価格などのデータが組み込まれており、最適な移動ルートを特定し、今後発生する可能性のある混乱や必要に応じて代替ルートを強調表示します。これにより、注文が遅れることがなくなるため、出荷が予定​​どおりに行われ、顧客サービスが向上します。

6. 持続可能性と拡張性

現在、持続可能性は多くの企業にとって主要な焦点であり、GenAI は改善の余地がある領域を明らかにできる可能性があります。

企業の現在の材料使用量と再生可能材料の市場予測に基づいて GenAI モデルをトレーニングすると、費用対効果と長期的な拡張性を考慮して、プロセスをより持続可能にする方法についての洞察が得られます。

7. 分析

GenAI は、シミュレーションと潜在的な仮定のシナリオを実行し、リスクを評価し、結果をレポートにまとめることができます。

他のすべての GenAI サプライ チェーンのユースケースと同様、このテクノロジを GenAI として使用する場合は注意が必要であり、それが駆動するモデルはまだ進化しています。現在の懸念事項には、効果的な使用を妨げる可能性がある、AI 幻覚とも呼ばれる、誤ったデータや不完全な出力が含まれます。

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