サプライチェーンとロジスティクス・マネジメントは、複雑さと課題に満ちている。複雑な輸送会社との関係の管理から、グローバルな輸出入規制の管理まで、この業界は課題に満ちている。これらのハードルは、異なる地域間のダイナミックでしばしば不透明な要件と相まって、企業は不測の事態に備えた計画を採用せざるを得ない。
どの業界も、今ある制約や義務の中で最善の決断を下し、ファースト・マイルからラスト・マイルまでの配送を改善するあらゆる機会を捉えようとしている。データオントロジーやルート最適化のようなトピックは、ロジスティクスで一般的な構造化データを使用して意思決定に情報を提供することを目指しているが、最近では生成AI（GenAI）への注目が高まっている。
顧客が生成AIをロジスティクスの課題に利用する機会を見出している3つの主要分野を掘り下げてみよう：
1. 検索支援型生成（RAG）によるローディングプランの最適化
あなたのローディングプランは最適化されているだろうか？多くはそうではない。MIT Sloan Management Reviewによると、「米国のトラックは平均して約30％が空車であり、時間と燃料を浪費し、不必要な二酸化炭素排出につながっている」。キャパシティの最適化は、すべての組織にとって重要な目標だが、そのためには、ソルバーやアルゴリズム以上のものが必要だ。コーディネーター、プランナー、ディスパッチャーに分かりやすいアドバイスを提供する必要がある。
意思決定者の意思決定をサポートすることが重要となる。生成AIは、最適化とAIを理解しやすくし、これを行うための素晴らしい方法を提供する。RAGモデルは、複雑なものを単純化し、ローディングプランとルートを最適化できるように、洞察と推奨を表面化するアクセス可能な方法を作成する。これは行動を起こし、価値を生み出すことにつながる。
2. 輸送回廊における路面リスク
どの輸送回廊が最大のリスクをもたらすか把握しているだろうか？また、不測の事態に備えた計画を立てているだろうか？
ハリケーン・ヘリーンは、予兆があったにもかかわらず、本質的に複雑で相互依存的なサプライチェーンは、依然としてもろく、混乱しやすいことを最近明らかにした。こうした混乱は、地域、製品ライン、サプライヤー、配送センター、そしてそれ以外によっても異なる。地政学的な変動要因やミクロ・マクロ経済的なストレス要因のすべてが、刻々と変化する不確実性の環境を助長している。この複雑性を管理し、輸送や配送のリスクを特定するために、インターネット、年次報告書、ニュース記事を精査するために生成AIを使用しているメーカーもある。
ある大手物流会社は、サプライチェーン・チームがより強固な緊急時対応計画を作成できるように、このテクノロジーを使ってリスクのあるルートや輸送経路に素早くフラグを立てている。 また、計画チームはこのリスク評価情報を使って、顧客サービスと期待をよりよく管理し、最終顧客に混乱を迅速に伝える。
3. ウェアハウスとロジスティクスにおけるデータ品質の向上
あなたのデータハウスは整ってるだろうか？おそらくそうではないと推察される。特にロジスティクスと倉庫管理においては。
多くのロジスティクス業務では、倉庫や輸送会社のログのような乱雑で構造化されていないデータソースを扱っています。従来のシステムは、その自由形式の性質のために、このデータを効果的に活用するのに苦労している。しかし、生成AIは無秩序なテキストを構造化された利用可能な情報に変えることができる。
例えば、ある製薬会社は生成AIを使ってメンテナンスログから特定の故障情報を抽出している。これにより、同社は機器の修理に必要な部品や工具を特定し、初回修理率を向上させ、倉庫機械の修理時間を短縮することができる。その利点は明確である。業務効率の向上とダウンタイムの削減であり、全てはデータ品質の向上のおかげである。
ロジスティクスとサプライチェーンにおける生成AIによる効率化の推進
サプライチェーンオペレーションとロジスティクスの課題が進化し続ける中、生成AIはオペレーションを最適化し、リスクを表面化し、データ品質を向上させる強力なツールとして台頭している。トラックの空車率の削減、危険な輸送経路の特定、非構造化データの実用的な洞察への変換など、生成AIはサプライチェーン全体の効率性、回復力、価値を高めるソリューションを提供します。ロジスティクスの未来はここにあり、それはAIによって支えられている。