REPORT:サプライチェーンにおけるAI(人工知能)の活用(2017年12月18日より納品開始)

 
 
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AI × IoT

サプライチェーンの課題とAIの潮流

 

サプライチェーンの課題とAI(人工知能)の潮流

   日本国内におても1990年代よりERP(エンタープライズリソースプランニング)やSCM(サプライチェーンマネジメント)システムの導入が始まり、サプライチェーン業界におけるデータとワークフローの電子化が進んできました。これらのシステム入は、グローバル化が進むサプライチェーンへの対応に力を発揮してきました。 しかし、近年サプライチェーン企業はこれまでのエンタープライズシステムだけでは解決できない様々な問題に直面しています。Eコマース市場の急拡大による、個別配送の急増。それに対応するための倉庫作業と配送業務における人員の補充が追いついてません。長期的にても、労働人口の減少による人手不足深刻化が叫ばれています。リテールにおいては、需要を予測し、最適な在庫や人員配置で無駄を省き、収益性を上げなければならないという課題があります。製造業界では、発展途上国での賃金の上昇に対応する必要があります。顧客が満足のいくサービス、製品を継続的且つ拡大可能な形で提供し続けるには、自社だけではなく、他社も含めたサプライチェーン全体の最適化が必要であり、それに対して新しい手法・技術が求められています。

   そのような環境の中、AI(人工知能:機会学習や深層学習に代表される人工知能)技術の進展により、AIを使ったソリューションがサプライチェーンの現場において利用可能な状態になっており、先進的な国内外の企業で導入が始まっており、すでに効率化やコスト削減において成果を出し始めています。そして、エンタープライズシステムのクラウド化、IoTや人工衛星などのデータの多様化、オープン化、低価格化などの大きな潮流もAIの導入を強力に後押ししています。

   本レポートでは、サプライチェーンにおける課題をAIを使って解決しているスタートアップ調査しています。リストアップしたスタートアップは115社、またそのうち29社については詳細な説明を加えました。 今後の事業提携や新規システム開発におけるヒントに利用頂けますと幸いです。

 

【レポート内容】

  • カオスマップ
  • AI(人工知能)を活用したサプライチェーンスタートアップ:116社
    • リストに含まれる項目
      • 会社名、ホームページURL、所在地(国・州・市)、設立年、最終資金調達日、投資しているベンチャーキャピタル、創業者、サービス概要、情報ソース
  • 詳細レポートスタートアップ:29社 
    • リストに含まれるスタートアップカテゴリ:
  1. サプライチェーン全体のプランニング・リスク予測
  2. 各種データからサプライチェーン内の最適な在庫数の予測
  3. 陸運・海運のマーケットプレイス(ルート・空きスペースの最適化)
  4. 倉庫内で稼働するロボット(梱包、荷物の移動、ピッキング支援)
  5. ドローンによる倉庫内の在庫カウント
  6. 工業用ロボット
  7. 店舗内の在庫を確認するロボット
  8. ラストマイル配達ドローン・ロボット
  9. センサーデータによる製造機械の故障予測
  10. ウェアラブルIoTによる作業員の安全な姿勢の確認
  11. AR(拡張現実)を使った作業員のサポートシステム
  12. フルフィルメント管理
  13. センサーやIoTによる車両の故障の予測や運転中撮影 されたビデオを解析
  • 価格:US$1,250(税込)
  • お支払い方法:銀行振込
  • 提供方法:ご注文を頂いた後、電子ファイル(Eメールに添付)にて納品致します。

 

【レポートサンプル】

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