編集部
生成AIの登場により、サプライチェーンの自律化が現実に近づきつつある。EYの調査によれば、供給チェーン担当者の73％が生成AIの導入を計画する一方で、成功裏に運用している企業は7％にとどまるという。サプライチェーン全体でのデータ品質や組織の準備不足が障壁となる中、AIは意思決定や予測の精度向上に寄与し、持続的な競争優位性の構築を支援する技術として注目されている。
生成AIで進化する計画立案と需要予測
サプライチェーンにおいて、生成AIは正確な需要予測と計画立案を支える重要な技術となっている。従来、過去のデータ不足や勘に頼った意思決定が、リードタイムの遅延や在庫管理の不整合を招いてきた。しかし、AIの導入により、企業は正確な供給と需要のデータに基づき、効率的なリードタイムの予測が可能となる。
EYの調査によれば、デジタル化の進展にもかかわらず、生成AIを導入する企業のうち50％しかサプライチェーン全体の可視化を達成できていない。AIモデルをERPシステムと統合することで、より迅速な判断が下せるようになり、顧客満足度の向上につながる。
正確な需要予測は、適切なタイミングでの製品供給を実現し、無駄な在庫や欠品を防ぐ効果を発揮する。SAPのERP「S/4HANA」などのシステムでは、AIを活用してデータから有益なインサイトを得る仕組みが整っている。こうしたツールにより、計画担当者はリードタイムの正確な把握と課題の事前対策が可能となり、自律型サプライチェーンの基盤が強化される。
エラーを未然に防ぐ製造プロセスの改善
AIは製造プロセスの自動化とエラーの未然防止においても、その威力を発揮している。製造現場での人手不足や地政学的リスクが続く中、AIは迅速なエラー解決を実現し、生産停止の回避に貢献する。AIを用いたリアルタイムのモニタリングによって、故障の兆候を検知することができ、問題の発生前に対応が取れる。
製造ラインでの欠陥品が発生した場合、AIの解析により迅速に原因が特定され、解決プロセスが加速する。過去のエラー履歴を参照することで、将来のエラー発生を予防する仕組みも構築できる。また、タグ付けなどの反復作業の自動化により、人的コストを削減し、製品設計の最適化にも寄与する。
こうしたAIによる製造の改善は、持続可能な生産や製品コンプライアンスの強化にもつながる。効率化とエラー防止を両立するAIソリューションは、製造プロセスの信頼性を高め、サプライチェーン全体の安定性を確保する上で不可欠な存在となる。
AIによる予測保守で機器の稼働を最適化
AIを活用した予測保守は、サプライチェーンにおける機器の安定稼働を支える革新的な手法である。稼働時間の最大化は、生産性向上に直結するが、機器の故障は運用コストやキャッシュフローに悪影響を及ぼす。AIはカメラ映像や視覚検査データを解析し、機器の不具合を事前に検出する。
AIモデルが問題を予測することで、チームは計画的なメンテナンスを実施し、予期せぬ停止を防ぐことができる。例えば、スイス連邦鉄道（SBB）では、電車の集電装置の状態をAIで監視し、適切な交換時期を判断する仕組みを導入している。
これにより、部品の劣化による遅延や故障を未然に防ぐことができる。SAPの「Joule」をはじめとするAIソリューションは、機器の状態をERPシステムと連携させ、最適な保守戦略を提案する。AIが支える予測保守は、ダウンタイムの削減だけでなく、サプライチェーン全体のパフォーマンスを向上させる要因となる。
自律型サプライチェーンの実現に向けた課題と展望
自律型サプライチェーンの実現には、AIの導入が鍵を握っているが、全社規模での運用には依然として多くの課題が残されている。技術導入の初期段階で小規模なユースケースを試し、その成果を元に拡大を目指す企業が多い。
AIによる成功事例を積み重ねることで、組織全体の導入ハードルを下げることが可能となる。ただし、AIを全面的に活用するには、データ品質の向上と組織内のデジタル文化の定着が不可欠である。データの一貫性が欠ける場合、AIの予測精度に影響が及び、効果が限定的となるリスクがある。
紙ベースのシステムからの脱却と、デジタル化によるデータの統合が最初の一歩となる。先行する企業は、AIによる可視化や自動化を通じて収益を増大させており、自律型サプライチェーンへの道を切り開いている。持続的な進化を遂げるためには、AI技術とプロセスの改善が一体となった戦略的アプローチが求められる。