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    AIによる受注業務の自動化

    このエントリーを含むはてなブックマーク はてなブックマーク - AIによる受注業務の自動化 あとで読む
    AI(人工知能)が発展すると、将来なくなるであろう業種が予想されている。
    人間の代わりに、AIでも処理できる仕事が、今後ますます増えていく。

    オックスフォード大学が認定 あと10年で「消える職業」「なくなる仕事」(週刊現代) | 現代ビジネス | 講談社(1/5)

    機械・人工知能・AIが奪う、なくなる職業・仕事のランキング| IDEASITY

    小売店販売員
    会計士
    一番事務員
    セールスマン
    一般秘書
    飲食カウンター接客係
    商店レジ打ち係や切符販売員
    箱詰め積み降ろしなどの作業員
    帳簿係などの金融取引記録保全員
    大型トラック・ローリー車の運転手
    コールセンター案内係
    乗用車・タクシー・バンの運転手
    中央官庁職員など上級公務員
    調理人(料理人の下で働く人)
    ビル管理人



    今の段階でさえ、Amazonで商品を買うとき、注文画面をタッチ/クリックすれば済む。
    同様に、物流の世界も、人間が関与しなくても回るようになって、プロセスがどんどん自動化されていくだろう。

    インターネットによって、販売業は通販が増えて、人間による接客から、コンピューターによる接客へと変わりつつある。
    物販における受注業務は、将来、どのように自動化されていくのだろうか?

    ●AIによるSCMの自動最適化
    一つの予想として、AIによるSCMの自動化を検討してみよう。

    SCMとは|サプライチェーンマネジメント|SCMシステム|サプライチェーン管理 - IT用語辞典

    SCMとは、自社内あるいは取引先との間で受発注や在庫、販売、物流などの情報を共有し、原材料や部材、製品の流通の全体最適を図る管理手法
    また、そのための情報システム。

    原料・材料が部品や半製品に加工され、最終製品が生産されて顧客に販売されるまでのモノの流れのことを「サプライチェーン」(supply chain:供給連鎖)という。
    このチェーンの端から端までの間には通常たくさんの企業や部署が関わっており、情報システムなどを通じて各主体の間で情報を共有し、需要変動などに素早く対応することにより流通の効率化を進めることをSCMという。



    製品の製造から販売に至る一連の流れ(SCM)を、最適化&自動化するには、
    (1) 全体の見える化
    (2) 隣接するプロセスの連携を保つコンパートメントモデル
    (3) ボトルネックの解消
    の3点について、改善が必要になるだろう。

    上記の3つは、(1)によって(2)が改善され、(2)によって(3)が改善される、という芋づる式のつながりになっている。

    「生産ラインの見える化」への道(6) - 「顧客からの生産ラインの見える化」 | リーン生産方式(トヨタ生産方式)ノウハウ lean-manufacturing

    「顧客からの生産ラインの見える化」 アスプローバ株式会社

    「顧客からの生産ラインの見える化」

    アスプローバ株式会社 副社長 兼 上海総経理 藤井賢一郎

     生産ラインの“見える化”は、工場管理者だけのものではありません。
    顧客が販売店であれセットメーカーであれ、工場への発注の進捗状況は、常に顧客に明らかにされていることが望ましいです。
    さらにいえば、現在の生産状況だけでなく、将来の計画も明らかな方がいいです。
    将来に渡っての納期回答が正確にできる製造業は、市場からの信頼感を獲得し、ビジネスチャンスが拡大するといえるでしょう。
     昨年、当社の生産スケジューラを導入されたある中国工場は、わずか3カ月で納期回答率100%を達成し、これまで顧客満足度工場のため用意していた製品在庫の半減に成功しました。
    さらに米国からのバイヤーが同社の生産ラインを見学し、その後大きな新規取引が生まれたそうです。
    しかし、生産スケジューラを導入したすべての工場が同社のように上手くいっているとはいえません。一体、両者の違いはどこにあるのでしょうか。
     元来、生産スケジューラが工場の経営に貢献できるのは、投入から出荷までの工場ラインの領域のみです。
    営業の見通しが甘い企業、顧客の無理な要求をコントロールできないラインでは、コンピュータシステムが活躍できる余地はありません。
    生産スケジューラの導入はそうした工場に対し、現状ラインのボトルネックの“見える化”に貢献することができます。
     ある精密機器製造の工場では、現状のデータによりプロトタイプを作成することで、原稿の問題点を“見える化”することに成功しました。
    各工程担当者が進捗情報を共有することで、お互いの生産量の同期化を図り、作り過ぎを避け、仕掛在庫を大幅に減少させることに成功したわけです。
    またこのラインでは、さらなる生産効率の向上のために、前工程の専用ラインからワークショップラインへの変更、中間在庫の安全在庫管理、最終検査工程での小ロット化など、生産方式そのものをも革新することができました。
     これらすべての改革は顧客の努力もありますが、生産スケジューラによるラインシミュレーションシステムが構築されていなければ実現できなかったともいえます。
    生産スケジューラは現状ラインへの生産指示だけでなく、生産シミュレーションとして利用することによりライン革新をも推進します。
     当社では、毎月中国各地で生産革新に関わるセミナーを開催しています。
    実際に生産スケジューラを導入いただいたお客様の事例講演などもございますので、定期的に当社ホームページ http://www.asprova.cn/ をご参照し、ぜひセミナーにご参加ください。



    近年のSCMは、見える化の範囲を拡大し、顧客に対する情報共有を進めていることが分かる。

    受注から納品に至るプロセスに、ステークホルダーである顧客が関与することで、自社スケジュール調整の負担を軽減のために、顧客の協力を引き出すことができる。
    Amazonでいえば、さしづめ、注文後の配送状況を顧客が閲覧できる、ということと同じであろう。

    見える化を進めた上で、在庫の組合せを最適化する部分(コンパートメント)に、AIの力を投入すれば、SCMの自動化は可能になるだろう。
    AIによって、人間の仕事が減ったとしても、人間はもっと他の作業に専念すれば良い。
    AIを活用して、人間を支援し、人間ができることを拡張していきたい。


    人工知能が変える仕事の未来
    野村 直之
    日本経済新聞出版社
    2016/11/16
    ¥ 2,376


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