「機械学習と人工知能を利用した在庫管理の改善」
Improving inventory management using machine learning and artificial intelligence.
現代のデジタル時代において、在庫を効率的かつ正確に管理することは多くの企業が直面する課題です。人工知能（AI）の活用は、在庫管理システムの効果を大幅に高め、需要予測、在庫レベルの最適化、廃棄物の削減に役立ちます。詳細を掘り下げ、実際の例を示しましょう。
AIは大量のデータを迅速かつ正確に分析する能力を持っています。在庫管理では、これは製品の需要予測、販売のパターンの特定、異常の検出、補充のための推奨事項などの機能につながります。以下では、これらのタスクを達成するためにAIをどのように使用するかを説明します。
在庫最適化
在庫最適化は、適切な数量の在庫を適切な場所とタイミングで持つことに関するものです。AIは、過去の販売データの分析、将来の販売の予測、各製品の最適な数量の推奨など、このタスクをサポートするのに役立ちます。
AIが特に有用な在庫最適化のいくつかの重要な側面があります：
再発注ポイントの計算
AIは、最適な在庫再発注のタイミングを決定するのに役立ちます。このポイントは、在庫切れになる直前に到達し、在庫切れによる販売の逃失前に到達することが理想です。機械学習（ML）アルゴリズムは、リードタイム、需要の変動性、サービスレベルなどの要素を考慮して再発注ポイントを計算することができます。
以下は、平均需要、リードタイム、安全在庫を考慮して再発注ポイントを計算する簡単なPython関数の例です：
安全在庫の計算
安全在庫は、供給と需要の変動による在庫切れのリスクを軽減するために在庫に保持される追加数量です。AIは、過去のデータを使用して需要と供給の変動性を計算し、適切な安全在庫レベルを判断することができます。
以下は、需要と供給の変動性、および所望のサービスレベル（Z）を考慮して安全在庫を計算するPythonの例です：
マルチエシュロン在庫最適化
複数の保管場所（エシュロン）を持つサプライチェーンでは、AIは各場所の在庫レベルを最小限のコストで最適化するのに役立ちます。これは、マルチエシュロン在庫最適化（MEIO）として知られています。AIアルゴリズムは、各場所の需要、場所間のリードタイム、各場所のコストなどの要素を考慮して最適な在庫レベルを推奨することができます。
MEIOの実施は複雑であり、通常は専用のソフトウェアが必要です。ただし、高レベルでは、プロセスはすべての場所を横断して総在庫コストを最小化しようとする反復最適化アルゴリズムを含むことがあります。
AIは、在庫を最適化し、コストを削減し、製品が必要なときに常に在庫があることによって顧客満足度を向上させるための強力なツールを提供します。AIにより、企業は単純な経験則を超えて、需要の変動性やサプライチェーンの構造などの複雑な要素を考慮したデータに基づく在庫の決定を行うことができます。
デバイス管理
デバイスとその所在を管理することは、特に何百、何千ものデバイスが使用される大規模な組織では困難な作業です。人工知能（AI）と機械学習（ML）は、これらのデバイスを効果的に監視および管理するのに役立ちます。デバイスが誰が借りているか、いつ借りたか、どこにあるか、いつ返却する必要があるかを追跡することができます。
以下は、デバイス管理の向上にAIが活用される方法です：
ユーザーの識別とデバイスの貸出
AIは、デバイスを借りるユーザーの識別と認証に利用することができ、不正アクセスのリスクを軽減します。これは、顔認識や指紋スキャンなどのバイオメトリックシステムとAIを統合することで実現できます。
以下は、face_recognitionライブラリを使用したPythonで顔認識を行う簡単な例です：
デバイスの位置追跡
デバイスの位置追跡には、AIをGPSやRFIDなどの技術と組み合わせることができます。デバイスは位置データを送信し、それをAIアルゴリズムで処理して移動の追跡や異常の検出を行うことができます。
以下は、AIを使用してデバイスが特定の地理的エリアを離れたかどうかを検出する例です（これはジオフェンシングとして知られるプロセスです）：
デバイスの状態と保守予測
AIは、使用データや履歴に基づいてデバイスの保守ニーズを予測するために使用することができます。これは、使用時間、エラーレート、保守記録などの変数を含む過去のデータをモデルにトレーニングすることによって行われます。
以下は、Pythonでメンテナンスニーズを予測するために単純な線形回帰モデルをトレーニングする例です：
結論として、AIとMLはプロセスを自動化し、効率化することによって、デバイス管理を大幅に向上させることができます。これにより、費用の削減、デバイスのセキュリティの向上、効率の向上が期待できます。
需要予測
需要予測は、将来の製品やサービスの売上高を予測するプロセスです。これらの予測は、需要を満たすために十分な在庫を保持し、欠品や過剰在庫を避けるために使用されます。
需要予測に使用できるさまざまなAIと機械学習（ML）モデルや手法があります：
時系列予測
最も一般的な手法の1つは、時系列予測です。これは、過去の値に基づいて将来の値を予測することを目的としています。時系列予測のモデルには、ARIMA（自己回帰和分移動平均）、SARIMA（季節性ARIMA）、LSTM（長短期記憶）などがあります。
Pythonの`statsmodels`ライブラリを使用したシンプルなARIMAモデルの例を以下に示します：
回帰モデル
線形回帰、決定木、サポートベクターマシンなどの回帰モデルも需要予測に使用できます。これらのモデルは、1つ以上の入力特徴（価格、季節など）に基づいて連続的な結果（需要）を予測します。
以下にscikit-learnを使用したDecision Tree Regressorの例を示します：
ディープラーニングモデル
リカレントニューラルネットワーク（RNN）や畳み込みニューラルネットワーク（CNN）などのディープラーニングモデルは、複雑なパターンや複数の変数を扱うことができるため、複雑な需要予測タスクに適しています。
Kerasを使用したシンプルなRNNの例を以下に示します：
AIに基づく需要予測は、大量のデータや複雑なパターンを処理することができるため、従来の予測手法に比べて優れています。また、リアルタイム予測も可能であり、速変化する市場では有益です。ただし、これらのモデルは学習に使用するデータに依存するため、正確かつ包括的なデータ収集が効果的な需要予測には重要です。
結論
上記の例は、AIが在庫管理を改善するための実践的なシナリオでの使用方法を示しています。AIの強みは、データから学習し、将来のトレンドを予測し、プロセスを自動化する能力にあります。在庫管理にAIを導入することで、より情報を基にした意思決定が可能になり、コスト削減や顧客満足度の向上が期待できます。
We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!
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