ライフ サイエンス サプライ チェーンでデータと AI の力を活用する

※この投稿は米国時間 2022 年 12 月 14 日に、Google Cloud blog に投稿されたものの抄訳です。

グローバルなライフ サイエンスのサプライ チェーンには、非常に長くかつ複雑で、多くの流動的要素が絡み合っています。一つの小さな混乱により深刻な遅れが生じ、患者に治療薬を届ける能力に影響が出てしまう可能性もあります。

サプライ チェーンの破壊要因

ここ数年、医療機関は内的および外的要因の両方によるさまざまな障害に直面し、結果として、サプライ ネットワークは医薬品や医療機器を必要な場所に時間通りに届けることができない状況に陥っています。障害には次のようなものがあります。

• 労働力や物資の不足

• 材料費の高騰

• 原材料の制限

• 地政学的な事象

• 異常気象

では、制御できないサプライ チェーンの破壊要因を、どのように克服すればいいのでしょうか。

インテリジェントな医療サプライ チェーン

すでに多くの組織がデータドリブンなサプライ チェーンを導入しているものの、今なお課題は解消されていません。これには、静的でサイロ化された異なる機能のサプライ チェーン アプリケーションの使用、上流から下流の業務まで主要な取引先との限られたデータ交換、関連する外部データを有効活用できない、などが挙げられます。

Google Cloud は、有意義で効果的な変化をもたらす鍵となるのは、可視性、柔軟性、イノベーションを実現するデータドリブンなサプライ チェーンであると考えています。

Google Cloud のソリューションは、予測できない事態に備え、皆様のデータの価値を高めることができます。AI 主導の分析情報を活用することで、物流ネットワークを強化し、ワークフローとサプライ チェーンを最適化して、高い信頼性とインテリジェンス、サステナビリティを実現します。Google Cloud が取り組むビジネス上の課題には、次のようなものがあります。

• Vertex AI Forecast を使用した需要の予測

• 事前構築された ML モデルを使用した品質と予測メンテナンスの目視検査

• Cloud Fleet Routing API による集配業務の自動化と最適化

• Supply Chain Twin によるリアルタイムかつ包括的な在庫の可視化

物流ネットワークをリアルタイムで把握して、不測の事態に備えるようにしましょう。AI と分析の力を活用し、サプライ チェーンを強化する実用的な分析情報を得る方法について詳しくは、こちらをご覧ください。