今日の日常業務のビジネス環境はダイナミクスに満ちており、サプライチェーンはこのダイナミクスのさまざまな原因から継続的に影響を受けています。 現在のシナリオには、地政学的紛争、気候関連の出来事、労働混乱が刻まれているため、企業は予告されていない課題に備える必要があります。 幸いなことに、一部の組織は AI を活用し、AI をサプライ チェーンの回復力を確保し、リスクを軽減するツールにする方法を知っていました。
サプライチェーンの回復力における AI の役割
AI テクノロジーは、より適切なデータを分析し、可視性と精度を高めるために使用されると、サプライ チェーンを変革する重要な力となります。 したがって、これらのシステムを通じてリソースの使用が予測可能になり、組織はサプライ チェーンのリスクを管理するための事前の措置を講じることができます。
AI は、多大な効果が見られる分野の 1 つとして際立っています。 サプライ チェーンのマッピングを簡単に行うのに役立ちます。 間接サプライヤーの蔓延はほとんどの企業によって無視されており、これがほとんどの混乱が起こる段階です。 AI を活用した地図と図を使用すると、企業は直接層と間接層で構成される自社のビジネスのサプライヤー コミュニティ全体を簡単に把握できます。 この包括的な透明性は、中断を事前に確認して障害を予測し、予防措置を講じるのに役立ちます。
たとえば、紅海地域での輸送ラインの中断により輸送に大幅な遅れが生じ、その結果、家具から自動車に至るまで多くの産業が打撃を受けました。 世界的な半導体不足により、電気自動車で有名なテスラはベルリン近郊の工場での生産停止を余儀なくされたが、必要な投入材料の納品に時間がかかり、工場の長期閉鎖につながることもあった。 AI ベースのマッピングは、企業がサプライ チェーンの部品の詳細レベルに関係なく、地政学的紛争の影響を受けやすい供給を強調できるツールです。国際ソースからのデータセットを継続的に更新することで、AI 主導の監視システムは潜在的なリスクを特定し、予測することができます。重大度、およびアラート管理。
AI監視によるリアルタイムのリスクdent
AI ベースの予測モデルは、予期されるシステムの混乱を特定dent、予測するための貴重なオプションを提供します。 Resilinc の EventWatchAI のような例では、大量のデータを分析することで、サプライ チェーンの破壊的要因に対する警告を世界的に提供できます。 早期アラート層により、組織は最初の混乱発生後の混乱を容易に予測できます。
さらに、予測 AI モデルは注文を監視し、商品をリアルタイムで正確に追跡できます。 これにより、注文の遅延の有無や最近の商品価格を確認することができます。 商品を注意深く観察することで、企業は将来の製品不足や新たな供給チャネルを事前に予測できます。
AI は、セキュリティ対策を提供し、物流の弱点を特定するという点で特に役立ちます。 このイノベーションは、倫理的懸念地域である中国の新疆ウイグル自治区XUARなどの状況を考慮したリスクスコアリングであり、危険な慣行を行ったサプライヤーの運命は厳しいものになります。
AI による詳細なサプライヤー監査により、情報技術や運用技術システムに対する違反やサイバー攻撃などの分野の脆弱性を発見できます。 これにより、サプライヤーと企業が力を合わせて問題に取り組むことができるようになります。あるいは、リスクが依然として高い場合には、企業が遵守できるように代替調達を手配する方法が必要です。
万能薬ではなく予防的なアプローチ
データの役割は日常的なものからより多くの運用機能へと増大することが見込まれるため、SCRM スキームの予防戦略がこれまで以上に必要となります。 今日のサイバー攻撃は、台湾の半導体産業に現れた一連の複雑な脅威を表しています。 深刻な問題になる前にdefiに対処するという行為は、企業が破壊的要因に事前に対処できるようになり、それによってリスクを完全に軽減できるため、有益です。
人工知能はサプライチェーン内のリスク管理において救世主の役割を果たしており、組織がより柔軟かつtronになることを可能にします。 サプライチェーンのリスク管理において AI の有益な効果を得るために、企業は多層マッピングや AI を搭載した 24 時間 365 日のリスク監視を含むツールに投資する必要があります。 このようにして、脅威、弱点、不適切な対応を効果的に特定できるdent、将来の混乱が発生した場合でもサプライチェーンの回復力を常に強化できます。
この記事はもともとSupply Chain World
