生成 AI はリアルタイムのサプライ チェーンを現実に近づけます

生成型人工知能は多くの業界に影響を与えている、または影響を与えると予想されており、サプライチェーン ネットワークの変革の時は熟しています。生成 AI は、計画から調達、製造、履行に至るまで、サプライ チェーンにおけるリアルタイムのやり取りと情報を大幅に促進することを約束します。

これらすべてのプロセスが生産性に与える影響は重大です。アクセンチュアの新しい調査では、企業の 40% 以上 (43%) のエンドツーエンドのサプライ チェーン活動のすべての労働時間が、生産用人工知能の影響を受ける可能性があると計算されています。さらに、サプライチェーン全体の作業時間の 29% は生産 AI によって自動化でき、サプライチェーン全体の作業時間の 14% は生産 AI によって大幅に増加できます。

この新興テクノロジーは、設計と計画から調達と製造、フルフィルメントとサービスに至るサプライチェーン全体に潜在力をもたらします。

全体として、この調査で分析された 122 のサプライ チェーン プロセスのうち 58% は、生成 AI を通じて再構築できるほど十分に成熟していました。このテクノロジーはミッシングリンクとして機能し、過去の直線的なサプライチェーンと、真に接続された未来のスマートサプライチェーンネットワークとの間のギャップを埋めるのに役立ちます。

パフォーマンスの向上は、調達と計画から、製造と履行、販売とサービスに至るまで見られます。プロダクション AI がサプライ チェーンにもたらす機能は次のとおりです。

• #コンテキストの理解を提供する: これまでアクセスできなかった大量の非構造化データからコンテキストを導き出すことで、予測と分析を強化するための洞察を提供します。意思決定。
• 会話の有効化: 日常言語を使用した AI エージェントとのユーザーフレンドリーな対話を通じて、洞察へのアクセスを簡素化し、新しい自動化の機会を創出します。
• 設計とエンジニアリング: ジェネレーティブ AI は、履歴データ ソースと外部データ ソースを使用して設計プロセスを合理化し、仕様を満たす新しい設計を迅速に生成し、時間と労力の重複を削減します。例としては、新しい持続可能なパッケージデザインの作成などが挙げられます。
• 計画: 使いやすいインターフェイスを通じて、従業員は日常言語で提案を照会し、理解しやすく操作しやすい説明を得ることができます。一方、生成 AI を使用すると、市場レポート、ニュース結果、ソーシャル メディアなど、より広範囲の非構造化データ ソースを予測計算に組み込むことができます。会議のアクションポイントを即座に要約し、計画と実際の結果を比較し、主要な指標のダッシュボードを構築し、独自に計画草案を生成することもできます。
• 調達: Generative AI は、ビジネス ユーザーに調達アシスタントを提供できます。ユーザーが何かを購入する必要がある場合、アシスタントはユーザーを適切な購入チャネルに誘導し、キャンセルやスポット購入をサポートし、必要に応じてプロのバイヤーに連絡して購入を処理することができます。さらに、アクセンチュア チームは、チームは戦略の調整、調達、データ調整に多くの時間を費やすことが多い一方で、生成 AI は業務を合理化し、情報ギャップを埋め、より広範囲のデータ ソースへのアクセスを改善する機会を提供し、それによってより高速なデータ ソースを実現できると指摘しました。洞察と合理化されたプロセス。
• 製造: 企業が IT データと運用データおよびエンジニアリング データを組み合わせることができれば、生成人工知能は製造業務、特に次のような分野で一貫した品質と優れた運用を実現するのに役立ちます。資産の保守をサポートし、従業員に実用的で予測的な洞察を提供します。また、製品設計と品質管理について新たな洞察を得ることができます。
• 品質保証: 人工知能は、洞察を強化し、運用デジタルツインの診断と根本原因分析を加速するためにもますます使用されるようになります。従来型 AI と生成型 AI を組み合わせることで、使いやすい質問と回答のインターフェイスを通じて情報にアクセスしやすくなり、予知保全の洞察、リアルタイムのデータ分析、障害診断へのアクセスが大幅に簡素化されることが期待されます。
• 実現: これには、ハイパーパーソナライズされた顧客エクスペリエンスを強化し、膨大な量のオムニチャネル データに基づく洞察から新たな収益機会を抽出することが含まれます。配送事業者は、生成 AI を使用して、天気予報や競合他社の活動などの非構造化情報の幅広い要素を考慮することで、輸送管理を最適化し、予測を改善する方法を考案することもできます。
• 規制フォームの管理: AI を活用した生成的な輸出入文書ジェネレーターは、出荷と輸出のプロセスを変革できます。生成 AI は、過去の内部記録や政府規制を含む、PDF やタブレットなどのさまざまな形式のマルチモーダルな非構造化情報の包括的なコレクションに適用できます。出荷書類と輸出書類は人間の専門家によるレビューと検証のために自動的に入力され、時間と労力を節約しながらエラーの可能性を減らすことができます。

概要

サプライ チェーンに人工知能を組み込むことは、単なるテクノロジー プロジェクトではなく、価値と価値の創造について組織の考え方を大きく変える必要があります。仕事を終わらせる。これは、プロダクション AI が単に一連のソフトウェア実装の最新のものであるだけでなく、エンドツーエンドのビジネス機能に明確に焦点を当て、データ、人材、働き方、プロセス、およびデータなどの領域に重点を置いた企業変革であることを意味します。責任ある採用。

その過程で、人工知能による再構築は、過去の直線的なサプライ チェーンと、真に接続された未来のスマート サプライ チェーン ネットワークとの間のギャップを強化するのに役立ちます。

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