AI POWEREDサービス：製造・SCM

本サービスで実現できること：

• サプライチェーン全体を最適化・高速化し、無駄な在庫を無くす
• 上記と同時に、パーソナライズされた製品を、顧客が望むタイミングで提供

モノづくりやロジスティクスに関わるモノとヒトの動きをデジタルデータでつなぎ、AIで分析することで、バリューチェーン全体のモノ・ヒトを最適化し、パーソナライズされた製品を顧客が望むタイミングに届く世界を実現します。

予測最適化

• AIが短期〜長期需要予測（マーケット／商品トレンド／単品別販売予測など）
• AIの予測をもとに計画最適化（調達／生産／販売・在庫計画など）
• リアルタイムに取得される各種条件をもとに実行最適化（顧客体験／庫内作業／工場ライン最適化）

省人化・無人化

• AIにより自動化されたデバイス・技術を活用し、バリューチェーン全体の作業を省人化・無人化

想定ユースケース例：

• 物流領域においてアクセンチュアは、知能ロボットコントローラを開発・販売する株式会社MUJINとの協業開始を発表。協業を通じて、物流計画の策定から、実現に向けた最適なテクノロジーの導入、運用に至るまで包括的な支援サービスを共同で提供します。倉庫オペレーションの自動化や可視化を実現し、可視化された運用データに基づく物流計画の精緻化および配送計画の最適化に至るまで、物流領域における一貫したデジタル変革を図ることが可能になります。詳しくはこちら。
• 大手海運企業オーシャン・ネットワーク・エクスプレス（ONE）では、世界中の拠点における「空コンテナの在庫の最適化」を課題としていました。AI Powered SCMの需要予測・在庫最適化エンジンであるAFSを活用することで、需要予測精度の改善、余剰在庫を低い水準で運用、経験則に頼った管理からの脱却を果たし、情報収集・分析の迅速化を実現することができました。詳しくはこちら。

本サービスで実現できること：

• 適切なメンテナンスが欠かせない設備や構造物の管理（アセットメンテナンス）業務の効率化・高度化・自動化
• 遠隔管理：IoTの仕組みでセンサーを通じて取得できる様々なデータとAIを活用することで、従来はヒトが現場に行くことでしか管理できなかった問題箇所を遠隔かつ自動で特定、検知
• 予知保全：稼働している機器から得られるデータを蓄積・分析し、安定稼働を脅かす要因の特定や補修時期の予知

上記により、作業に伴うリスクの削減や点検頻度と保安力の向上といった効果が実現できます。また、取得したデータは新たな機器やサービス開発にも活用できます。

想定ユースケース例：

国内の数多くの工場・プラントは操業開始から数十年を経て老朽化が進行しメンテナンスのニーズがますます増大する一方、人手不足により経験の少ない作業者でも問題なくメンテナンスを行えるような環境整備が急務とされています。アクセンチュアは、ドローン活用において有数の実績を誇るスタートアップ企業の自律制御システム研究所（通称ACSL）とパートナーシップを組み、AI×ドローンでプラントが直面している課題の解決を図りました。詳しくはこちら。

本サービスで実現できること：

• ユーザーを理解・提案し、永続的に価値向上する製品・サービスを実現
• 収集したデータをAI Hubプラットフォームと連携させ、体験価値のさらなる最適化が可能に

製品・サービスにおいて、機能が重視された時代から、体験価値が求められる時代へと変化してきました。「モノの機能」を超えてユーザーと繋がることで、長期間にわたり生活をサポートし、永続的に価値向上する製品とサービスを実現します。

想定ユースケース例：

例えば、車に乗るといつもの空調設定、お気に入りの音楽が流れるなど、気候や乗車している人の好みに合わせて空調・オーディオ・走行設定が自動調整。自宅に到着すると空調・音楽・照明の設定が引き継がれ、車と連続した空間のようにユーザーを迎え入れ、帰宅した瞬間から心地の良い空間ができあがっている。そういったシームレスなユーザー体験を実現します。