リアクティブからプレディクティブへ：エージェントAIによるサービスパーツ計画

サービスパーツ計画は、私が直面する最も困難な課題のひとつである。需要がある程度予測可能なパターンに従っているが、混乱によってますます影響を受けるようになる従来のサプライチェーンとは異なり、サービス部品計画はジャスト・イン・ケース（JIC）モデルで運用されるため、故障が発生すればいつでもどこでも部品を入手できるようにする必要がある。

在庫が多すぎるということは、高い在庫管理コストを意味する。在庫が少なすぎるということは、サービス・レベル・アグリーメント（SLA）が守られず、顧客が不幸になり、収益が失われることを意味する。そのバランスを取るのは常に苦労することであり、不完全な情報で重要なサプライチェーンの決定を下すことがどれほどフラストレーションのたまることか、私は身をもって知っている。  

そのため、ketteQのようなAIを活用したソリューションは、従来の方法では不可能だった、エンド・ツー・エンドでサービスパーツを計画する方法をついに提供したのだ。

AI：反応型から予測型サービス部品計画へ

AIは、需要予測、在庫最適化、補充管理の方法を変革しつつある。静的なパラメーターや過去の平均値に頼るのではなく、AIはリアルタイムのデータから継続的に学習し、変化する状況に適応し、複数の並列シミュレーションを実行して最良の結果を決定する。

正直なところ、"必要なときにこの技術はどこにあったのだろう？"と考えずにはいられない。

「必要なときに、この技術はどこにあったのか？

ketteQを活用したキャリアのAIによる変革

HVACと冷凍機で200億ドルの世界的リーダーであるCarrier社は、業界で最も複雑なサービスパーツ業務の1つを持っています。技術者と修理センターのグローバルネットワークで何万ものSKUを管理するには、正確さ、スピード、適応性が必要です。

私の友人で、キャリアの元グローバル・サービス＆アフターマーケット担当副社長のゲーリー・ボブは、それを最もよく言い表している：

「ketteQの導入により、これまで不可能であったグローバルなサービスパーツ計画の最適化が可能になりました。AIを活用した予測や在庫の最適化により、パーツの稼働率を向上させ、余剰在庫を削減し、コストを下げながらより良いサービスを提供できるようになりました。"

そして、それこそがAIを活用したプランニングがなすべきことであり、企業と顧客の双方にとってより良い結果を生み出すことなのだ。

ジャストインケース・プランニングにAIが不可欠な理由

ほとんどのサプライチェーンは、ジャスト・イン・タイム（JIT）の原則に基づいて構築されており、在庫が必要なときに正確に届くようにすることで、無駄や保管コストを最小限に抑えている。

しかし、サービス部品の計画は異なる。従来のサプライチェーンの需要がある程度予測可能であるのに対し、サービスパーツの需要は、故障や故障、緊急のサービスニーズによって大きく左右され、予測不可能である。

これが、サービスパーツのプランニングがJICアプローチ-過剰在庫を出さずに戦略的にパーツをストックする-を取らなければならない理由である。AIは、リスクとコストのバランスをとることで、このギャップを埋め、不必要な無駄なく部品を利用できるようにします。

サービスパーツ計画における最大の課題をAIが解決する方法

1. 超高精度需要予測
   AIが故障パターン、気象データ、IoTセンサー入力、過去の傾向を分析し、いつ、どこで部品が必要になるかを予測する。

2. 適応型在庫最適化
   AIは、リアルタイムの需要、リードタイム、供給制約に基づいて在庫レベルを動的に調整し、適切な部品を適切な場所に適切なタイミングで確保します。

3. リアルタイムのサプライチェーン調整
   サプライヤーの遅延など混乱が発生した場合、AIが即座に代替ソースを特定し、在庫を再配分することで、業務を円滑に進めることができる。

4. AI-Driven Prescriptive Analytics
   プランナーは、スプレッドシートを手作業で確認する代わりに、安全在庫の調整、注文の迅速化、在庫の再配分など、データに裏打ちされた明確な提案を得ることができる。

ketteQを選ぶ企業が増えている理由

ketteQのエグゼクティブ・アドバイザリー・ボードのメンバーとして、私は、AI、ML、クラウドコンピューティングのパワーを完全に活用するために特別に設計されていないシステムからketteQに切り替える企業が増えているのを見てきました。

製造業、ハイテク企業、消費財メーカーがketteQを採用している理由は、その迅速な導入、Salesforceとのシームレスな統合、AIによる最適化です。

未来プランニングから自律的実行へ

今後、ketteQのようなエージェント型AIを搭載したソリューションは、プランナーを支援するだけでなく、設定されたパラメーター内で自動的に意思決定を実行するようになるだろう。

需要の予測、在庫レベルの調整、サプライヤーへの発注、在庫の再配分などを、人手を介さずに行うAIシステムを想像してみてほしい。それが、ketteQがリードするサービス部品計画の進化だ。今AIに投資している企業は、他社が追いつこうと躍起になっている間に標準を打ち立てるだろう。

未来は今

以前、私は自問した。"必要なときにこの技術はどこにあったのか？"と。幸いなことに、今日のサービス・パーツ・リーダーはその質問をする必要がない。

サービスパーツ計画における課題は変わっていないが、ソリューションは確実に変わっている。AIを活用したアダプティブ・プランニングは、企業が需要を予測し、在庫を最適化し、適切な部品を適切なタイミングで提供する方法をすでに変革しています。なぜなら、もはや待つ必要はなく、過去の苦労も必要ないからです。

もし私が今日サプライチェーン組織を率いているとしたら、迷うことはないだろう。競合他社に先を越される前に、このテクノロジーを導入するだろう。

サービスパーツ計画におけるAIの変革力については、ketteQの顧客成功事例をご覧ください。