人工知能 (AI) の影響について,小売業者はもはや推測しなくなり,それを実践しています.AIはすでに業界で最も困難な課題に取り組んでいます.サプライチェーン障害からリスク管理と持続可能性.

昨年 ある調査によると57% の企業小売業の幹部を対象とした別の調査では,AIの導入が最も引用された優先順位供給チェーンでの業務について

毎週ニュースは AIが 事業をいかに変革しているのかという 革新的な例で溢れています ウォルマートやアマゾンのような小売業の巨人は製品が必要な時に,必要な場所に 確実に利用可能になるようにすることZaraは予測分析を利用し 販売データやソーシャルメディアの動向などを追跡し 需要を予測し 過剰生産やストック不足を最小限に抑えます

AI の 追跡 能力 の 役割

カーボンフットプリントの追跡から ダイナミックな小売価格設定戦略まで 全てを最適化するために使用されています さらに AIはルート最適化において 重要な役割を果たしています小売業者が不必要な燃料消費や廃棄物を減らすのを助ける交通,天気,輸送優先順位に関するリアルタイムデータを分析することで AIは最も効率的な配送ルートを予測し 遅延を軽減し 余計な燃料消費を削減できます倉庫で過剰の供給を削減し,廃棄物を防ぐため,より持続可能なサプライチェーンを作り出すため,AIは動的に在庫量を調整します.

持続可能性と人権に関する規制が世界中で厳しくなるにつれて,革新的な技術が開発され,AIで動いた監査チェーン材料の原産地と経路をマッピングし,コンプライアンスリスクを特定することで,サプライチェーン文書の検証を自動化することで,コンプライアンスを簡素化しています.持続可能性リスクの自動評価と 必要な規制報告書の作成によってこのAIは プロアクティブにサプライヤーの記録を スキャンし, 標示されたエンティティの複数のデータベースを比較します供給チェーンにおけるあらゆるリンクが持続可能性基準を満たしていることを確保する輸送の前に欠落した書類や欠落した書類を明らかにし,管理負担を大幅に削減し,規制リスクを最小限に抑える.

人工知能の導入における課題

品質管理において,AIは同様に変革的であることを証明しています.AIによるPO線リスク評価例えば,この機能は,製品タイプ,材料,原産国などの数千のデータポイントを分析し,各購入注文ラインにリスクスコアを割り当てます.AIの予測能力を活用することで供給戦略を精査し,より厳格な品質管理を実施することができます.これは,企業に高リスク品に対する検査に限られたリソースを集中させることを可能にします.これらのツールは,企業が反応的な問題解決から積極的な品質管理に移り,問題を早期に発見し,高額な間違いを防ぐことができます.

AIの大きな限界は その潜在力は 供給するデータと同じくらい強くなることです 集中的で高品質なデータがなければ AIの予測力は 大きく減少しますAIが必要とするシームレスなデータ基盤を 創り出すことを妨げている購入注文,SKU,サプライヤーの詳細を含む複数のソースからのデータを統合することによって,このインフラを構築することを優先する必要があります.すべてのサプライチェーンレベルにおける工場情報.

多企業プラットフォームは ERPシステムだけでなく,重要な第三者コンプライアンスと持続可能性データベースを含む外部システムと統合できる強力なソリューションを提供します.唯一の真実の源を提供するためにこれらのプラットフォームはデータの正確性を保証し,リアルタイムモニタリングを可能にし,サプライヤーの監査やチェーン・オブ・キャストディの検証などの重要なプロセスを自動化します.AIがサプライチェーン全体でデータを分析し 行動できるようにします情報を実行可能な洞察に変換し,継続的なモニタリング,より速い意思決定,そして端から端への完全な可視性を可能にします.AIの潜在能力を最大限に発揮し,世界標準に準拠することを保証するシームレスなデータ環境を作成できます.

小売業 の 始まり だけ

供給チェーン管理におけるAIの役割は急激に拡大する.AIは人間の介入なしに操作を予測し調整する自律的な意思決定システムへと進化する方向にあります.近い将来AI駆動のサプライチェーン制御タワーは リアルタイム監視,自動輸送のリルーティング,調達戦略の調整,需要の変動と地政学的リスクに基づいて生産スケジュールを調整する.

原材料の調達から 顧客への配達まで 人工知能は 最終的には ほとんどのエンドツーエンドプロセスを 管理し 伝統的なサプライチェーンを 適応型に変えるでしょう予測ネットワークは,グローバルな混乱や市場の変化に即座に適応できる.

AIを採用する小売業者は 次のサプライチェーン革新の時代をリードします デジタル変革を大幅に前進させる機会は巨大ですしかし,データインフラストラクチャとマルチエンタープライズプラットフォームへの大胆な投資が必要です飛躍する人は 事業を将来に備えるだけでなく より効率的で透明性のあるサプライチェーンを 構築することになります未来の市場の要求に より対応できる.