サプライチェーンの柔軟性とレジリエンスを機械学習で高め‪る‬

新型コロナウイルス感染症の大流行、ロシアとウクライナの紛争、貿易戦争など、有事にはサプライチェーンが分断しがちである。そのような状況で機敏に動き立ち直れるよう、サプライチェーン計画の策定能力を高めることは、企業にとって極めて重要な課題となっている。そこで筆者らが考え出したのが、AI(人工知能)を使った数理モデルをベースにした「最適化機械学習」(OML)である。これにより、ベテラン社員の予測頼みから脱却し、既存の機械学習メソッドより柔軟で俊敏に現在と過去の需給データに基づく意思決定ができるようになる。

*『DIAMONDハーバード・ビジネス・レビュー(2024年9月号)』に掲載された記事を電子書籍化したものです。