価値実現の新時代に向けたサプライチェーンAI

この投稿は、Blue Yonder のグローバル小売業界戦略、食料品およびコンビニエンス部門の Ben Wynkoop 氏と共同執筆されました。

AIを最大限に活用: カテゴリー管理など

今日の消費者主導の世界では、購買習慣は急速に変化しています。小売業者、特に食料品店にとって、インフレやサプライ チェーンの混乱の影響を乗り越えながら、手頃な価格で新鮮かつ便利な選択肢を顧客に提供することは非常に重要です。これらの期待に応えるには、顧客の需要を中心に据えたサプライ チェーンを構築し、維持する必要がありますが、サプライ チェーンの機能がサイロ化され、データが分散し、ニーズが日々変化する状況では、これは決して簡単な作業ではありません。

Blue Yonder と Microsoft は協力して、AI を活用した小売業者にとっての価値の新たな時代を切り開きます。AI を活用したソリューションにより、小売業者はリアルタイム データとインテリジェントな洞察へのアクセスに基づいて意思決定を行えるようになります。AI によって計画を再考できるようになり、小売業者はカテゴリ管理を、より広範なサプライ チェーンと緊密に同期した俊敏で応答性の高い継続的なプロセスに変換することで、より効率的に業務を遂行できるようになりました。

AI を活用したカテゴリー管理により、最終消費者をサプライ チェーン機能の中心に置くことが簡単になり、小売業者はいくつかの重要な機能を迅速に実現できるようになります。

• あらゆるチャネルの需要に対応する
• 超ローカルレベルでの計画
• リアルタイムで需要を最適化
• スペースと労働力のパラメータを考慮する
• 即座に監視して調整
• 機会と懸念を迅速に特定し対応する
• 一定のスペースと品揃えのパフォーマンスフィードバックによる継続的な学習を可能にします
• 最新の需要予測をサプライチェーン全体で共有する

このように AI を有効にすると、AI モデルが提供されたデータに基づいて反復的に構築されるため、需要予測が継続的に改善され、バリュー チェーン全体のプランナーがビジネスのためにより適切な決定を下せるようになります。適切に統合された AI は、単なる技術の進歩ではなく、顧客体験の向上、運用効率、そして最終的には小売業者の財務成長と規模の拡大につながる戦略的なツールであることは明らかです。

Blue YonderとMicrosoftのチームは最近、「AI 支援でカテゴリー管理プロセスを強化このプレゼンテーションでは、AI を活用した品揃えがカテゴリー管理の効率化と、より迅速でスマートな意思決定の実現に役立つさまざまな方法についてカテゴリー マネージャーに紹介しました。

しかし、カテゴリー管理は現代のサプライ チェーン パズルの 1 つのピースにすぎません。このブログ投稿では、カテゴリー管理と包括的なサプライ チェーンの間の主要な接続ポイントのいくつかについて説明し、コンポーネント間の相互作用を理解することで、サプライ チェーン AI の可能性を最大限に引き出す方法について説明します。

そのために私たちは 3つの主要な考慮事項 より広範な AI を活用したサプライ チェーン内でカテゴリ管理を最大限に活用します。

1. サプライチェーン全体との同期

考慮すべき重要な点の 1 つは、俊敏で応答性に優れた反復的なプロセスを実現するために、カテゴリ管理プロセスをサプライ チェーン全体とどの程度同期させる必要があるかということです。これには、初期データをどのように取得し、それをどのように運用化するか、つまりデータをどのように活用するかについて考える必要があります。すべてのチャネルで需要に対応できるように、すべてを最終消費者を中心に据えて組み立てる必要があります。そうすることで、物理チャネルとデジタル チャネルが標準化され、個々の店舗レベルでの超ローカルな計画が可能になります。

以前は、どのような方法であれ、店舗をクラスター化し、同様の形式の店舗について話し、1 つの一般化されたモデルに基づいてすべての店舗の場所を同様に計画していました。現在では、AI を活用した洞察と分析を統合することで、ハイパーローカルな店舗計画に移行しています。これにより、実店舗に足を運ぶ地元コミュニティの買い物客を実際に反映できるだけでなく、購入者がオンラインで買い物をしたい方法もサポートし、これら 2 つの体験を標準化できます。

しかし、需要計画に関する鋭い認識も必要です。需要計画がリアルタイムで最適化されていることを確認する必要があるからです。これが、サプライ チェーンとの相関関係が非常に重要である理由です。最新のトレンドを反映するだけでなく、店舗内のスペースと労働力のパラメータにも対処し、需要計画がそれに応じて更新されるようにリアルタイムで最適化する必要があるためです。ワークストリーム全体で常に変化するデータを実行する能力、つまりオンザフライで監視および調整する能力は、市場の需要に柔軟に対応し、ビジネスの利益率を向上させるために非常に重要な俊敏性を実現するための鍵となります。

2. 共同データ共有の実現

データ共有は、小売消費財とカテゴリー管理の交差点に位置付けられます。AI でサポートされるカテゴリー管理プロセスでは、カテゴリー キャプテンがカテゴリーの棚全体を管理し、その過程で棚にある商品のパフォーマンス (物理的およびデジタルの両方) に関する貴重な洞察を収集します。これらの洞察は、ごく最近まで不可能だった方法で小売パートナーシップに情報を提供し、サポートします。

機能間のデータ共有により、問題と根本原因を特定し、それらを迅速に理解して対処し、継続的な学習を実施できます。相互運用性により、スペースと品揃えのパフォーマンスに関する AI 搭載の継続的な学習コンポーネントを活用し、そのデータを予測エンジンにフィードバックして、需要の最新ビューを生成し、サプライ チェーン全体で共有できるため、需要予測が継続的に改善され、バリュー チェーン全体のプランナーがより良い意思決定を行うことができます。

しかし、計画はそれを実行する能力があるかどうかで決まるため、実行部分と、店舗レベルのコンプライアンスでそれを最適化する方法について考えていきます。

3. サプライチェーンの結節点として店舗を誘致する

このカテゴリ管理の概念をサプライ チェーンと同期させることは、大きな効果をもたらすために不可欠です。なぜなら、ここでデータの運用化が現実のものとなるからです。統合アーキテクチャは、オーケストレーションされたエコシステムではないことを理解することが重要です。ビジネスを総合的に把握するには、同期を行う必要があります。さまざまなサプライ チェーン機能間でより適切にデータを同期するために、レイテンシを削減します。店舗スタッフだけでなく、ブランドや小売業者とのコラボレーションを可能にし、計画機能と実行機能を結び付けて適応的な意思決定を強化します。

ここで認識しておくべき極めて重要なことは、時間の経過とともにより顕著になるテーマです。店舗は今や、サプライ チェーンの他の部分と統合する必要がある巨大なデータ ソースです。サプライ チェーンにおいて顧客体験がますます重要な役割を果たすようになるにつれて、店舗固有のデータを組み込む必要性が高まっています。店舗の運営を単に脇に置いて最適化するだけではなく、店舗とその運営は今やサプライ チェーン自体の一部になっています。

多くの組織はサイロ化されたテクノロジーに関する懸念に対処しようとしていますが、小売店は依然として見落とされがちな要素です。多くの小売業者は、輸送管理ソリューション (TMS) に接続された倉庫管理システムを持っていますが、実際の在庫の可視性のためにサプライ チェーンのノードとして店舗を接続することはほとんどありません。したがって、e コマースとフルフィルメントを使用してさまざまなチャネルを最適化し、倉庫とフルフィルメント ネットワークを構築することを考える場合、これらの機能間でデータを接続することがより重要になります。

Microsoft と Blue Yonder によるコネクテッド サプライ チェーンの強化

サプライ チェーン全体に統合された AI は、予測インテリジェンスによってビジネス パフォーマンスを向上させ、変動性を軽減する素晴らしい可能性を秘めています。Microsoft と Blue Yonder は協力して、小売業者が俊敏性、変革、革新的な運用を大規模に実現するテクノロジを活用して、より容易に前進できるように支援します。

Blue YonderとMicrosoftは、サプライチェーンテクノロジーとクラウドプラットフォームの最高の機能を組み合わせ、認知革命の最前線に立っています。 サプライチェーンの革新Blue YonderのLuminate®コグニティブプラットフォームは、業界固有の予測的および生成的AI機能を備えた、真にインテリジェントな自律型サプライチェーンの基盤を構築します。 マイクロソフトアジュールは、クラウド プラットフォーム分野のゲーム チェンジャーであり、データが統合され、一元化されてアクセス可能な分析情報が得られるようにします。このパートナーシップにより、バリュー チェーン全体の情報を結び付けて、コラボレーション、スケーラビリティ、セキュリティ、コンプライアンスを向上させることで、サプライ チェーンのイノベーションが可能になります。

セインズベリー：結果がすべてを物語る

セインズベリー は、信頼される英国のブランドであり、何百万人もの消費者に愛され、セインズベリーとアルゴスのブランドで2,000以上の店舗を運営しています。長年Blue Yonderの倉庫管理を利用してきたセインズベリーは、 AIを活用した新しいソリューションを実装する 2023年に予測と補充能力を改善し、持続可能性を高めます。

Blue Yonder は、Sainsbury’s がいくつかの重要な目標に取り組むことを支援しました。

• 機械学習 (ML) 予測と多階層補充により、在庫保有と可用性の主要業績評価指標 (KPI) の改善を実現
• セインズベリーのアーキテクチャとビジネスプロセスを変革し、理解しやすく、拡張性、回復力、機敏性を高め、将来のビジネスの変化にも迅速に対応できるようにします。
• 現在の主要システムの数を減らして冗長な機能を排除し、技術リスクを軽減し、同僚、サプライヤー、企業間取引（B2B）顧客のユーザーエクスペリエンスを向上させる
• より自動化され、簡素化されたユーザーエクスペリエンスと標準化されたワークフローを提供し、ユーザーの生産性を向上します。

セインズベリーとのパートナーシップは、事業の将来性を確保するための継続的な計画の一環として、すでに組織に大幅な節約をもたらしています。セインズベリーの経営陣は、2024 年 4 月に、リアルタイム予測を使用して売上、廃棄、在庫のバランスを最適化し、大幅な節約を実現し、周囲の在庫状況を改善したことを確認しました。

回復力と拡張性に優れた Microsoft Azure クラウド プラットフォーム上に構築された Blue Yonder のソリューションを導入した Sainsbury’s は、サプライ チェーンの混乱を予測して防止できる新機能により、変化する顧客ニーズを監視して対応する能力を高めました。Blue Yonder は、Sainsbury’s が ML ベースの予測および発注機能を活用して店舗で生鮮食品や傷みやすい食品をより適切に管理できるように支援するとともに、エンドツーエンドのサプライ チェーン全体で可視性、オーケストレーション、コラボレーションを実現し、自動化によってより適切なビジネス上の意思決定を行うのを支援しました。

Microsoft と Blue Yonder のソリューションをご覧ください

ハッピーミラー

マイクロソフト、ワールドワイド小売・消費財・ゲーム、サプライチェーン＆オペレーション、ビジネス戦略リーダー

フェリスは、マイクロソフトのワールドワイド小売および消費財業界グループのサプライ チェーンと持続可能性戦略を率いており、顧客やパートナーと協力してデータと AI ソリューションを再考し、テクノロジを活用してイノベーションを推進し、ビジネス成果を向上させています。彼女は、消費者向け製品、小売、グローバル製造の分野で豊富な経験を持っています。フェリスは、初期段階のスタートアップ企業へのエンジェル投資家であり、スマートフォンのユーザー エクスペリエンスを強化する AI 駆動型インターフェイス テクノロジを開発した機械学習スタジオ Delvv の創設者でもあり、モバイル分野における消費者中心のテクノロジの提唱者でもあります。

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