ROM Report December 2024
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人工知能(AI)は、競合他社に対する優位性を目指すサプライチェーンの不可欠な要素になりつつあります。AI技術の多くの異なるタイプが利用可能ですが、すべての作業は、効率を向上させ、人為的ミスのリスクを低減するために働きます。ここでは、AIが現在サプライチェーンでどのように使用されているか、そしてこの技術を採用することの利点について概説します
サプライチェーン内の多くの管理タスクは時間がかかり、従業員をより複雑なタスクから遠ざけることができます。AIがこれらのタスクを引き継ぐようにすることで、労働者の時間をより生産的に使用することができ、操作全体の効率を向上させることができます
。
AIは、倉庫に出入りする在庫をリアルタイムで自動的に追跡できるため、在庫管理に特に役立ちます。注文処理、ピッキング、梱包は、すべて時間のかかるタスクであり、人為的ミスのリスクが高くなります。これらのタスクに AI を使用すると、過剰在庫とアンダーストッキングの両方が防止されます
AIシステムはインテリジェントなアルゴリズムと履歴データを使用して、顧客の傾向を予測し、需要が発生する前に需要を予測し、サプライチェーンに新しいトレンドに反応して追いつくのではなく、準備に時間を与
えます。
管理タスクと同様に、AI システムで処理できる倉庫管理タスクも数多くあり、より複雑なタスクを実行するためにワーカーを解放できます。AI は、短い歩行ルートと在庫位置決めの改善を行うことで、倉庫業務の効率を向上させるためにも使用できます。さらに、AIロボティクスは、パレットの積み降ろしや倉庫の周りの貨物の移動を支援できます
よりスマートな計画と効率的な倉庫管理により、従業員にとってより安全な環境も実現できます。AIシステムは、最新の安全規制に沿って安全データを分析し、事故が発生する前にリスクを特定することができます。AIロボティクスは、労働者に怪我をする可能性が高い重い持ち上げタスクを引き継ぐこともあります
物流、正確な在庫管理、需要予測の改善により、顧客は適切な注文をタイムリーに受け取る可能性がはるかに高く、よりポジティブなエクスペリエンスが得られます
AIシステムは人間よりも長い期間エラーフリーで動作するため、従業員はAIシステムによって時間外に完了できる簡単なタスクを行うシフトを長時間働く必要はありません。また、修正するために金融投資を必要とするエラーのリスクも軽減
前述したように、AIがデータのパターンを特定する能力は、顧客動向が発生する前に予測する可能性があることを意味し、OEMとCEMは、市場の変化に反応して株式を待つのではなく、これらの要求に備えることで競合他社に頭を下げることができることを意味
。
AIシステムは、多くの倉庫プロセスの手作業への依存を減らし、これらのプロセスがより合理化される。これにより、運用上のボトルネックが解消され、配信が保留の影響を受けにくくなり、オンタイム配信の頻度が高くなります
AIはすでにサプライチェーンで大きな活用を続けており、将来的には技術のさらなる実装のみが見られるでしょう。競合他社に先んじて全体的な業務効率を向上させたい企業は、成功のチャンスを最大限に引き出すために、この分野に投資する必要があります
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