Amazon Web Services ブログ
AWS Supply Chain と Amazon Q を活用して製造業における運用の優秀性（オペレーショナルエクセレンス）を推進
現代の変化のペースが速く競争の激しい製造業界では、企業はサプライチェーンの管理において、出荷の遅延、部品不足、輸送のボトルネックといった重大な課題に直面しています。 製造業の企業は、需要を予測し、市場の変動に合わせて生産を調整しながら、材料や部品のサプライヤ、生産設備、製品の流通チャネルからなるネットワークの複雑さに苦労することがよくあります。 製品の供給を保証しながら在庫コストを最小限に抑えるには、原材料の入手可能性、生産能力、物流、消費者の嗜好を慎重に検討する必要があります。 従来のサプライチェーン手法は、こうした動的な要因に対して不十分であることが多く、効率の低下、在庫切れ、過剰在庫につながります。
製造業の企業に影響を及ぼすサプライチェーンの課題
製造業の企業は、生産計画や材料管理から可視性やデータ統合に至るまで、サプライチェーン業務全体でさまざまな課題に直面しています。 主な複雑さは次のとおりです。
- 資材需要と生産能力のバランスを取り、スループットを最適化する効果的な資材資源計画（MRP）の策定。
- 水の使用量、プラスチック、リサイクルに関するサステナビリティの目標に合わせながら、製品設計の更新や規制遵守による材料組成の変化を監視。
- 作業指示やメンテナンス作業に必要なスペアパーツや資材を可視化することで、ダウンタイムと潜在的な収益損失の最小化。
- エンドツーエンドのサプライチェーンの透明性を実現することで、データドリブンな意思決定、需要シグナルの検出、在庫予測の生成、シミュレーションによるリスク評価、混乱への積極的な対処。
このブログでは、 AWS Supply Chain と Amazon Q を連携させ、サプライチェーンの課題に対する解決策をどのように提供するのかを説明します。 これらのソリューションは、サプライチェーンデータ、生成 AI、機械学習（ML）を活用することで、実用的な洞察を提供します。 こうしたテクノロジーは、製造業の企業に革新的な戦略とデータドリブンな推奨事項を提供し、業務の合理化、リソースの最適化、大きな変化を見越した対応に役立ちます。
AWS Supply Chain
AWS Supply Chain は、サプライチェーンネットワーク全体の可視性、トレーサビリティ、計画を強化するクラウドベースのアプリケーションです。 その中心となるのが、分析のために複数のソースからのデータを統合するリポジトリであるサプライチェーンデータレイク（SCDL）です。 AWS Supply Chain は、データから洞察を得る機能、ML を活用した需要予測、在庫最適化、高度な分析により、データドリブンな意思決定を促進します。 サプライチェーン業務を最新化するための次のような包括的な機能を提供します。
- 洞察: 過剰在庫や在庫切れなどのリスクを特定し、カスタムウォッチリストやアラートのオプションを使用して在庫マップ上で可視化します。
- 推奨アクションとコラボレーション: ランク付けされたリスク情報とともに、在庫移動の選択肢を提示し、過去の決定から学習して推奨事項を改善します。また、問題を迅速に解決するために組み込まれたコラボレーションツールも含まれています。
- 需要計画: ML を使用して正確な需要予測を生成し、市場の状況に基づいて調整し、リアルタイムで更新して余剰在庫と廃棄物を削減します。
- 供給計画: ML モデルを使用して必要な資材購入を予測および計画し、在庫管理を改善し、コストを削減します。
- N階層の可視性 : 外部パートナーにインサイトを広げ、取引先との注文や供給計画を確認することで計画の正確性を高めます。
- サステナビリティ: サプライヤーから環境、社会、ガバナンス（ESG）データを収集して管理し、サステナビリティ基準の遵守を確保します。
複数の拠点の在庫を最適化することで、製造業の企業は統合されたサプライチェーンデータから得られる透明性、説明性を実現し、実用的なアクションにつながる分析能力を向上させることができ、運用の優秀性（オペレーショナルエクセレンス）、収益性、顧客満足度を高めることができます。
Amazon Q
Amazon Bedrock を搭載した生成 AI アシスタントである Amazon Q が、AWS Supply Chain に統合されました。 Amazon Q の自然言語インターフェースにより、SCDL 内のデータへの問い合わせと分析が可能になり、複雑な「何？」や「なぜ？」 「もしも？」 という質問に対するインテリジェントな回答が得られます。例えば、Amazon Q は「航空貨物で注文を急ぐ場合はどうなりますか？」と質問すると「航空貨物は通常 2 日で到着するため、収益への影響は 95,000 USD 減りますが、急送費用には 2,400 USD が追加されます」と回答する可能性があります。 ML モデルを活用することで、Amazon Q はサプライチェーンのデータを解釈し、貴重な洞察を導き出し、実行可能な推奨事項を生成します。 会話型のインターフェイスにより、複雑な SQL クエリやデータ操作を必要とせずに自然に対話できます。
AWS Supply Chain の Amazon Q は、戦略的洞察を求める経営幹部でも、詳細な運用を検討しているサプライチェーンの分析担当者でも、それぞれのニーズに合わせて適応します。 AI による洞察により、ボトルネック箇所の特定、プロセスの最適化、運用効率の向上に役立ちます。
生成 AI による製造エクセレンスの推進
AWS Supply Chain with Amazon Q は、生成 AI と機械学習を活用して、複雑なサプライチェーンの課題に取り組んでいます。 AWS の安全で高性能なインフラストラクチャにより、メーカーは AI の採用を加速させ、市場投入までの時間を短縮し、生産性を高め、業務を合理化し、サプライチェーンを最適化できます。
製造業の企業はすでに AWS AI/ML サービスを使用して業務を強化し、データドリブンな意思決定を可能にしています。 以下にいくつか例を挙げます。
迅速な診断と問題解決による製造現場の生産性の向上: エレベーターおよびエスカレーター業界のグローバルリーダーである KONE は、原因分析と解決までの時間を短縮することで、現場での顧客サービスの迅速化を実現しています。 同社は Amazon Bedrock を使用して、社内文書を活用する生成 AI アプリケーションを大規模展開しています。 生成 AI テクノロジーを使用してマニュアル、工場データの分析結果、履歴データをトレーニングすることで、技術者は問題のトラブルシューティングを効率的に行い、機器メンテナンスの詳細なガイドを作成できます。 このアプローチは、製造環境における診断、問題解決、意思決定、および資産保守プロセスをスピードアップすることにより、製造現場の生産性を向上させます。
合成画像データによる製品品質と欠陥検出の強化: 製薬会社の Merck は、AWS のサービスと生成 AI を使用して欠陥画像を合成し、正確で堅牢な欠陥検出モデルをトレーニングする際のデータの制約を克服しています。 生成 AI により、Merck のようなメーカーは合成画像を生成し、「良い」例と「悪い」例でデータセットを補強できます。 このアプローチにより、Merck は製品ライン全体で全体の不良品を 50% 以上削減し、効率の向上と廃棄物の削減を実現しました。
顧客がサステナビリティの目標を達成できるようにする: インテリジェントな気候およびエネルギーソリューションの世界的リーダーである Carrier は、AWS のサービスを利用して Abound Net Zero Management プラットフォームを拡張・強化しています。 Carrier は、Amazon Bedrock と Amazon Textract を活用することで、お客様がエネルギー消費を管理し、二酸化炭素排出量を削減できるよう支援しています。 このソリューションにより、顧客は公共料金の請求書を現地の言語でアップロードでき、Carrier は生成 AI を使用してこのデータをサステナビリティに関する実用的な洞察に変換します。 このイニシアチブは、より安全で持続可能な世界を創造するという Carrier の使命と一致しています。
これらの顧客事例は、生成 AI ソリューションが、いかに製造業の企業がイノベーションを推進し、業務効率を高め、競争が激化する環境において時代を先取りする力を与えているかを示しています。
まとめ
現代における競争の激しい製造環境では、効果的なサプライチェーン管理が運用の優秀性と持続的な成長の鍵となります。 従来の方法では、現代のサプライチェーンの複雑さに対処するには不十分であることが多く、非効率につながります。 製造業の企業は、これらの課題を克服するために AWS Supply Chain や Amazon Q などのソリューションに目を向けています。 AWS Supply Chain の一元化された SCDL と高度な分析機能を活用することで、企業はデータ主導の意思決定、可視性の向上、計画の最適化を実現できます。 Amazon Q では、製造業の企業は自然言語による問い合わせを通じてインテリジェントな洞察と実用的な推奨事項を得ることができます。
生成 AI が現実世界にもたらす影響は、製造現場の生産性の向上、品質の向上、欠陥検出能力の向上、トレーニング時間の短縮といった点で明らかです。 AWS Supply Chain と Amazon Q を採用することで、メーカーは俊敏性、回復力、持続可能な競争力を高めることができます。 業界が進化するにつれて、これらのツールはサプライチェーン運用の可能性を最大限に引き出し、イノベーションを促進し、コストを削減し、優れた顧客体験を提供するのに役立ち、長期的な成功への道を開きます。
AWS Supply Chain を利用開始するには：
- AWS Supply Chain と Amazon Q については、それぞれのページにアクセスして特徴や機能をご確認ください。
- 自分のペースで進められる技術的なウォークスルーについては、 AWS Workshop Studio をご覧ください。 インスタンスの作成、データの取り込み、ユーザーインターフェースの操作、インサイトの作成、需要計画の生成の方法を学びます。
準備ができたら、AWS Console にアクセスし、AWS Supply Chain の効率的でデータ主導型のツールを使用してサプライチェーンの運用を合理化しましょう。 詳細なセットアップ手順や追加のガイダンスについては、 ユーザーガイドも参照いただけます。
本ブログはソリューションアーキテクトの水野 貴博が翻訳しました。原文はこちら。