輸送・物流におけるAIの早期採用者- すでに5％を超える利益率を享受
大手物流業者は、業務から発生するデータ解釈のため、分析と研究に長い間頼っていました。
analyticsjapan
Jul 11, 2019 04:43
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大手物流業者は、業務から発生するデータ解釈のため、分析と研究に長い間頼っていました。
しかし、大量のデータが増加し、収集できる洞察がますます多様化し、きめ細かくなるにつれて、これらの企業は、機械学習、ディープラーニング、自然言語処理などの人工知能（AI）コンピューティング技術に目を向け始めています。さまざまなプロセスを自動化します。これらの技法は、要求された情報を提供し、分析を提供し、またはそれらの発見に基づいてイベントをトリガーするために、コンテクスト方式でデータを解析するようにコンピュータに教えます。また、巨大なデータセットを迅速に分析するのにも非常に適しており、サプライチェーンやロジスティクス業務のさまざまな面で、幅広い用途があります。
非常に多くのサプライチェーンとロジスティクス機能を合理化するAIの能力は、出荷時間とコストを削減した結果、すでに早期導入者に優位性をもたらしています。McKinseyによって2017年初めに行われたAI採用に関する業界横断的な調査は、輸送および物流部門で積極的なAI戦略を持つ早期採用者が、5％以上の利益率を享受していることを発見しました。一方、AIを採用していないセクターの回答者は赤字だったのです。
ただし、これらの決定的な利点でも、まだ普及を推進されるまでには至りません。 McKinseyの調査では、運輸・物流会社の21％だけが、初期のテスト段階を超えて、規模の大きさや事業の中核部分にAIソリューションを展開していました。サプライチェーンとロジスティクスの分野でAIを採用する際の課題は数多くあり、そのためには大きな設備投資と組織の変更が必要です。
Business Insiderの優れたリサーチサービスであるBI Intelligenceは、新しいレポートで、機械学習などのAI技術がサプライチェーンとロジスティクス分野に与える大きな影響を探っています。我々は、業界におけるこれらの計算技術のための無数のアプリケーション、および異なるアプリケーションの採用について詳述しています。また、サプライチェーンおよび物流業務で、AIで成功を収めた企業の例をいくつか紹介します。組織がAIプロジェクトを実施するのを妨げ、この破壊的なテクノロジーの利点を最大限に引き出すための多くの要因を分析しました。
レポートのポイント概要は：
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AIシステムへの現在の関心と早期採用は、運送業者からの需要増加、近年の技術的進歩、そして業界最大手によるデータの可視性への多大な投資など、いくつかの重要な要因によって推進されています。
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AIは、余剰削減とリスク軽減によるコスト削減、予測の改善、より最適化されたルートによる迅速な納入、顧客サービスの向上など、サプライチェーンおよび物流業務に多大な利益をもたらします。
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データのアクセシビリティや労働力の課題など、レガシープレーヤーは、AIシステムの導入とその恩恵を受けることとは相反して、多くの大きな障害に直面しています。
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物流業界でのAIの採用は、大手企業に偏っています。これらの課題を克服するには、ITシステムの更新やデータ格納庫の解体、そして高価なデータサイエンティストチームの雇用にコストがかかるからです。
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AIの導入が、短期的には大規模な人員削減をもたらす可能性は低いですが、AIシステムが特定の機能を自動化するにつれて労働者の役割がどのように変わるかに対処するための、戦略を策定する必要があります。
