AI活用によるエンドツーエンドのサプライチェーン可視化で、損失や遅延を防ぐ

　サプライチェーン管理の難しさが増していく状況の中で、サプライチェーンの各段階において運用を可視化することの重要性が高まっている。しかしながら、サプライヤーや顧客のデータがそれぞれ個別に管理されている状態では、サイロ化の壁に阻まれ、原材料調達から納品までエンドツーエンドの可視化を実現することは難しい。

　エンドツーエンド／リアルタイムの可視性がなければ、「サプライヤーのパフォーマンス低下」「予想外のダウンタイムの発生」「在庫の過不足」「顧客からの信頼喪失」といった重大な問題が生じかねない。さらに、製品盗難やサイバー攻撃といったセキュリティの死角が生じる他、生産ラインの最適化やトラブル発生時の迅速な対応も困難になる。そこで期待したいのが、機械学習とAIの活用だ。

　本資料では、機械学習とAIを活用して、サプライチェーン全体のデータの効率的な収集・照合・分析と、それに基づく「異常や変化の予見」「消費者の需要予測」「生産ラインの予知保全」などを可能にする方法について解説する。併せて、可視性の実現を後押しする、機械学習とAIを組み込んだデータ可視化・分析プラットフォームも紹介している。