AI および ML サプライチェーン企業およびソリューションのトップ 10

AI と機械学習 (ML) は、非常に多くの方法と分野でサプライチェーン管理に革命をもたらしています。たとえば、需要予測では、AI と ML が過去のデータと市場トレンドを分析して、正確な需要予測を生成できます。

在庫管理にも大きなメリットがあり、企業はリアルタイムデータを活用して、需要パターン、リードタイム、その他の変数に基づいて在庫レベルを最適化できるようになりました。

AI と ML によって変革されるサプライチェーンの他の側面には、サプライチェーン計画、サプライヤーの選択、リスク管理、倉庫の自動化、ラストマイルの最適化、予知保全などがあります。

以下は、AI プラットフォームとソリューションがサプライチェーンの管理方法を変えている 10 社です。

アマゾンウェブサービス (AWS) は世界で最も包括的で広く採用されているクラウドであり、世界中のデータセンターから 200 の注目サービスを利用できます。 2017 年に発売された SageMaker 機械学習 (ML) プラットフォームにより、開発者はクラウド上で機械学習モデルを作成、トレーニング、デプロイできます。

これに基づいて構築された AWS Supply Chain は、データを統合し、ML を利用した実用的な洞察、組み込みの状況に応じたコラボレーション、需要計画を提供するクラウドベースのアプリケーションです。プラットフォームの再構築、前払いのライセンス料金、または長期契約を必要とせずに、既存のエンタープライズリソースプランニングおよびサプライチェーン管理システムに接続できます。

Google の Vertex AI プラットフォームを使用すると、ユーザーはあらゆるユースケースに対応するフルマネージド ML ツールを使用して、ML モデルをより迅速に構築、デプロイ、スケールできます。

Vertex AI は、ML を構築するための Google Cloud のすべてのサービスを 1 つの統一されたユーザーインターフェースと API に統合します。 Vertex AI では、ユーザーは AutoML またはカスタムコードトレーニングを使用してモデルを簡単にトレーニングおよび比較でき、すべてのモデルが 1 つの中央モデルリポジトリに保存されます。

企業は Vertex を使用して、エンドツーエンドの可視性、アラート主導のイベント管理、分析、チーム間のコラボレーションを備えたサプライチェーンのデジタルツインを構築できます。

2022 年 11 月、Microsoft は、Azure 上に構築されたサプライチェーンプラットフォームを発表しました。これは、組織がオープンなアプローチでサプライチェーンデータ資産への投資を最大化するのに役立ち、Microsoft AI、コラボレーション、ローコード、セキュリティ、および SaaS アプリケーションの利点をコンポーザブルで実現します。プラットホーム。

Microsoft Azure ML を使用すると、データサイエンティストや開発者は、高品質のモデルをより迅速かつ自信を持って構築、展開、管理できるようになります。業界をリードする機械学習オペレーション、オープンソースの相互運用性、統合ツールにより、価値実現までの時間を短縮します。このプラットフォームは、機械学習における責任ある AI アプリケーション向けに設計されています。

Watson Machine Learning は、機械学習モデルとニューラル・ネットワークをトレーニングおよびデプロイするための機能を備えた IBM Cloud 上のサービスです。 Watson Machine Learning は、Kubernetes および Docker コンポーネントに基づくスケーラブルなオープンソースプラットフォーム上に構築されており、ユーザーが機械学習および深層学習モデルを構築、トレーニング、デプロイ、管理できるようにします。

ワトソンは 2011 年に米国のゲーム番組「Jeopardy!」で優勝し、初めて名声を得ました。 2人の人間のチャンピオンと対戦したとき。サプライチェーンに関しては、Watson はインテリジェントなダッシュボードと KPI によってエンドツーエンドの可視性を支援します。

SAP Integrated Business Planning (IBP) は、企業が物流上の課題に対処できるようにデータを分析、管理、変更するためのクラウドベースの計画ソリューションです。 SAP IBP に組み込まれた ML 機能により、予測や運用などの計画領域全体で ML 機能を活用するソリューションにより、計画の精度と自動化が促進されます。

SAP は、センサーデータの分析、パターンの特定、潜在的な障害の予測を行う、AI およびマシン ML アルゴリズムに基づいて構築されたインテリジェントな資産管理ソリューションも提供しています。

SAP は最近、IBM Watson テクノロジーを SAP ソリューションに組み込んで、SAP アプリケーションポートフォリオ全体に AI 主導の洞察と自動化を提供すると発表しました。

Oracle Cloud Infrastructure (OCI) AI Servicesは、開発者がAIをアプリケーションや業務運営に簡単に適用できるようにする、事前構築された機械学習モデルを備えたサービスのコレクションです。モデルをカスタムトレーニングして、より正確なビジネス結果を得ることができます。

2023年4月、オラクルはOracle Fusion Cloud Applications Suite全体に新機能を導入し、顧客のサプライチェーン計画の加速、業務効率の向上、財務精度の向上を支援しました。

シーメンスはエンジニアリングとテクノロジーにおける世界的な大手であり、製造、エネルギー、ヘルスケアなどの業界にさまざまな予知保全ソリューションを提供しています。 2022 年にシーメンスは、製造業および産業企業向けの予知保全ソリューションの大手プロバイダーである Senseye を買収しました。

予知保全は、世界中の工場全体でリアルタイムの資産インテリジェンスを可能にし、生産上の問題を事前に予防して防止するのに役立つため、サプライチェーンにとって重要です。

このプラットフォームは、最先端の AI と人間の洞察を組み合わせて、組織の生産性の向上、より持続可能な作業、デジタル変革の加速を支援します。

多くのトップサプライチェーンおよび物流組織、ならびにサプライチェーンまたは調達部門を持つ企業が Dataiku を使用しています。これは、より詳細で正確な管理に使用されるデータサイエンス、機械学習、AI プラットフォームです。これは、大幅なコスト削減と利益の増加をもたらす、より効率的なサプライチェーンの実現に役立ちます。

Dataiku は、予測、クラスタリング、時系列、画像分類など、幅広い機械学習および分析タスクをサポートしています。

1976 年に設立された SAS は、意思決定を支援するデータへのアクセス、管理、分析、レポートを支援する一連の分析ソフトウェアを開発および販売しています。

SAS Cloud上のSAS Machine Learningは、モデルを開発、テスト、デプロイするための、単一のスケーラブルなメモリ内処理環境で最新の統計およびML技術をサポートします。

サプライチェーンでは、需要と供給のダイナミクスに関するリアルタイムの「what-if」洞察を使用して、在庫の不足または過剰を回避するのに役立ちます。また、ML モデルを使用して顧客とサプライチェーンのインテリジェンスを結び付け、買い物客のエンゲージメントを製品需要に結び付けることもできます。

Databricks Machine Learning は、ML チームがデータを準備して処理できるようにし、チーム間のコラボレーションを合理化します。 Databricks Lakehouse Platform により、企業は「分析の精度や深さと時間との間のトレードオフを排除することにより」、回復力のある予測可能なサプライチェーンを構築できると同社は述べています。

これにより、スケーラブルな予測が可能になり、需要を予測してサプライチェーンの計画と最適化を促進し、意思決定の精度を向上させることでサプライチェーン管理を支援できます。

シュナイダーは、ロレアル、ディアジオ、インディテックス、シーメンスとともに、ガートナーの欧州サプライチェーントップ 15 リストのトップに立っています。

トヨタ車のメーカーであるパキスタンの自動車メーカー、インダス・モーター・カンパニーの最近の閉鎖は、強力な供給リスク管理戦略の必要性を浮き彫りにしている…

サプライチェーンのハードウェアおよびソフトウェアの自動化企業およびソリューションのトップ 10 には、ABB、DENSO、Microsoft Supply Chain Platform & Cognizant が含まれます。