AI活用で実現する「5時半帰宅」、超効率的サプライチェーン構築の全貌
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地政学リスクや原材料価格の高騰が製造業界を直撃する中、多くの企業が「サプライチェーンの可視化不足」に悩まされている。需要予測・生産計画・在庫管理がバラバラのシステムで運用され、情報共有の断絶により、自社の大切な命運を「見えない何か」に委ねている状態だ。しかし、AIと自動化を武器にした変化に強いサプライチェーンの構築で、この危機を突破する道筋が見えてきた。
（Photo/Shutterstock.com）
従来手法では限界──サプライチェーンの新課題
製造業を取り巻く環境は、かつてないほど厳しさを増している。地政学リスクの高まりや原材料価格の急激な変動により、サプライチェーンの寸断リスクが常態化している。
経済産業省の「令和6年度 製造基盤技術実態等調査」では、DXやデータ統合の遅れが依然として主要課題とされており、企業間での情報連携・可視化の不足がボトルネックになっていると指摘されている。特に多階層にわたる部品調達では、ティア2以降のサプライヤーの状況把握が困難な状況が続いている。実際に、ある自動車部品メーカーでは、半導体不足の影響で生産計画の見直しを余儀なくされたが、サプライヤーとの情報共有が断片的だったため、代替調達先の確保に3カ月を要したケースも報告されている。
従来のサプライチェーン管理は、部門間がサイロ化され、計画業務と実行業務が分断されていることが大きな課題だ。需要予測から生産計画、在庫管理、物流まで、それぞれが個別のシステムで管理され、リアルタイムでの情報共有ができていない。その結果、変化への対応が後手に回り、過剰在庫や欠品リスクが増大している。
今こそ、従来の人手中心の業務プロセスから、AIを積極的に活用した予測と自動化を組み合わせた新たなアプローチが求められている。
経済産業省の「令和6年度 製造基盤技術実態等調査」では、DXやデータ統合の遅れが依然として主要課題とされており、企業間での情報連携・可視化の不足がボトルネックになっていると指摘されている。特に多階層にわたる部品調達では、ティア2以降のサプライヤーの状況把握が困難な状況が続いている。実際に、ある自動車部品メーカーでは、半導体不足の影響で生産計画の見直しを余儀なくされたが、サプライヤーとの情報共有が断片的だったため、代替調達先の確保に3カ月を要したケースも報告されている。
従来のサプライチェーン管理は、部門間がサイロ化され、計画業務と実行業務が分断されていることが大きな課題だ。需要予測から生産計画、在庫管理、物流まで、それぞれが個別のシステムで管理され、リアルタイムでの情報共有ができていない。その結果、変化への対応が後手に回り、過剰在庫や欠品リスクが増大している。
今こそ、従来の人手中心の業務プロセスから、AIを積極的に活用した予測と自動化を組み合わせた新たなアプローチが求められている。
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・計画業務担当者が「5時半帰宅」を実現した革新的なアプローチ
・AIエージェントが24時間監視する「4つの統合領域」とは
・15万組織が参加する「ネットワーク型サプライチェーン」の実態
・半導体大手が挑む「レベル5完全自律プランニング」への道筋
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