どの企業の事例か
今回は、世界最大級の消費財メーカーであるユニリーバの事例を紹介します。「Dove」や「Lipton」などのブランドで知られ、世界190カ国で事業を展開する同社は、非常に複雑なグローバルサプライチェーンを抱えています。 この巨大なネットワークを効率化し、市場の変化に迅速に対応するため、AIとデジタルツイン技術の活用を全社的に進めています。
解決したかった課題
同社の課題は、グローバルに広がるサプライチェーンの複雑さと、それに伴う非効率性でした。気候変動や地政学的リスク、消費者の需要の急な変動など、予測困難な事象が多発する中で、従来の計画手法では対応が追いつかなくなっていました。 具体的には、需要予測の精度、それに伴う過剰在庫や欠品のリスク、生産計画の最適化、そして物流コストの増大といった問題に直面していました。
AIをどう使ったか
ユニリーバは、MicrosoftやAccentureなどのパートナーと共に、サプライチェーン全体を仮想空間に再現する「デジタルツイン」を構築しました。 このデジタルツインは、工場の生産ラインから物流網、在庫状況に至るまで、物理的なサプライチェーンの動きをリアルタイムデータで忠実に再現します。 ここにAzure AIなどのAIプラットフォームを統合し、販売データや市場トレンド、さらには天候や交通情報といった外部データも取り込んで分析。 これにより、高精度な需要予測、生産・物流プロセスのシミュレーションと最適化、そして潜在的なリスクの事前検知を可能にしています。
導入効果と見るべきポイント
- ▸**コスト削減と生産性向上**: ある工場では、デジタルツインの導入により280万ドルのコスト削減と3%の生産性向上を実現しました。 また、デオドラント製品の生産ラインでは、プロセスの問題を95%予測可能にし、廃棄物を20%削減、生産能力を10%向上させています。
- ▸**在庫と販売機会の最適化**: AI搭載のスマート冷凍庫を導入し、リアルタイムの在庫データに基づいて自動で補充注文を行うことで、店頭での欠品を防ぎ、トルコで8%、米国で12%、デンマークで30%の売上増加を達成しました。
- ▸**データ主導の意思決定へ**: ポイントは、単にAIツールを導入するだけでなく、サプライチェーン全体のデータを統合し、リアルタイムで可視化する基盤を構築したことです。 これにより、現場の担当者がデータに基づいた迅速かつ正確な意思決定を下せるようになりました。
- ▸**全体最適の実現**: これまでの部分最適化されたプロセスから脱却し、デジタルツイン上で様々なシナリオをシミュレーションすることで、サプライチェーン全体の視点から最適な打ち手を導き出せるようになった点が重要です。
日本企業が参考にできること
ユニリーバの事例は、製造業や小売業など、物理的なモノの流れを管理する多くの日本企業にとって示唆に富んでいます。いきなり全社規模のデジタルツインを構築するのは難しいかもしれませんが、「特定製品の需要予測」「特定工場の生産ライン最適化」といった形でスモールスタートを切ることは可能です。重要なのは、分断されたデータを統合し、AIが分析できる「単一の信頼できる情報源」を整備することから始めるという考え方です。 データを活用して予測の精度を上げ、無駄をなくすというアプローチは、規模の大小を問わず応用できるでしょう。