AI を活用したデマンドセンシング: サプライチェーンの計画と予測の変革
Kearney と AWS による本レポートで、デマンドセンシングテクノロジーがどのようにサプライチェーン予測にプラスの変化をもたらすかをご確認ください。
AI 駆動型デマンドセンシングテクノロジーがもたらす変革の可能性は、サプライチェーンの予測と計画プロセスを再構築しています。この革新的なアプローチでは、内部サプライチェーンと外部市場の豊富なデータが活用され、市場の変動が続いているコンテキスト内でも予測の精度が向上します。
企業はパンデミック後のサプライチェーンに回復力を組み込み、事後対応的な適応からプロアクティブな戦略的計画にフォーカスをシフトしています。しかし、オムニチャネル配信、消費者動向の変化、想定外の世界的な出来事や地政学的な緊張などの要因によって左右される現在の市場環境は、正確な予測を行う場合の複雑さを提示しています。
デマンドセンシングと従来の予測との違い:
- 今日のサプライチェーンの複雑さを網羅する調達、生産作業、発送、注文、在庫、販売データの豊富なセットの必要性が認識されています。
- データは、ほぼリアルタイムでキャプチャ、構造化、統合、そして共有されます。
- 外部データは、データの可用性と検証の両面においてその重要性を増しています。
- 人間の介入によってガイドされた人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を使用して、可視性のギャップを埋めています。
- センシングでは、顧客の需要を日単位、または時間単位でも正確かつ短期的に予測することが可能です。
サプライチェーン管理におけるデマンドセンシング
人工知能と機械学習を活用したデマンドセンシングは、お客様の行動と潜在的な結果に関するリアルタイムのインサイトを提供し、今日の複雑なサプライチェーンに効果的に対処します。デマンドセンシングは、重要な点で従来の予測とは異なり、今日のサプライチェーンの複雑さを網羅する調達、生産作業、発送、注文、在庫、販売データの豊富なセットの必要性と、潜在的なディスラプションを起こし得る広範な変数が認識されています。このデータはほぼリアルタイムでキャプチャ、構造化、統合、共有され、従来は不可能であったサプライチェーンの最新かつ透明で動的なビューが提供されます。
デマンドセンシングテクノロジーは、サプライヤーやベンダーからの外部データを統合することで予測の精度を高めるだけでなく、サプライチェーンのエコシステム全体にわたるコラボレーションを促進します。サプライチェーンにおけるデマンドセンシングは、サプライチェーンのパートナー間の従来の敵対的関係から、共通の目標に基づいたより協業的な取り組みへの移行を促進します。
最高品質の内部データを使用しても、それだけで将来を推定するにはもはや十分ではありません。”
外部データの重要性はますます大きくなっています。その理由は、今日のサプライチェーンデータの 80% 以上がサプライヤ、ベンダー、エンドユーザー、サードパーティによって外部で生成されているからだけではなく、
最近の内部履歴データは、新型コロナウィルス感染症の影響によって予測目的では破損していることが多いため、検証面でも重要だからです。サプライチェーンにおけるデマンドセンシングでは、履歴は将来の有用な指標ではなくなりました。
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