February 9, 2025
2025年 サプライチェーンとロジスティクスの技術トレンド トップ10
サプライチェーンとロジスティクス業界 革命を起こすことが期待される最先端のテクノロジーに牽引されて、劇的な変革を遂げています 効率性、 保安、および 持続可能性。
2024年だけでも、グローバルなサプライチェーンの混乱は企業に多大な損害を与えています 1.6兆ドルイノベーションの緊急の必要性を強調しています。
この記事では、以下について説明します。 2025年のロジスティクスを形作るトップトレンド、AI主導の自動化からブロックチェーンセキュリティまで、この急速に進化する環境の中で企業が先を行く方法についての洞察を提供します。
1。ビッグデータ分析と集中データ管理
[データ] 現代のロジスティクスの生命線ですが、多くの企業が苦労しています 断片化された情報 異種に分散している 交通管理システム (TMS) そして エンタープライズリソースプランニング (ERP) プラットフォーム。このような統合の欠如は、非効率性、コミュニケーションの誤り、不適切な意思決定につながります。
これに対処するために、物流会社はますます次のことに目を向けています。 一元化されたデータ管理 データレイクとデータウェアハウスを通じて:
- データレイク 大量に保存 未加工の非構造化データ、こんな方に最適です高度な分析 そして AI アプリケーション。
- その間、 データウェアハウス 提供 構造化され整理された情報 以下の用途に適しています 運用上の意思決定。
これらのソリューションを効果的に実装する データサイロを解消、 視認性を高める、そして基礎を築く スケーラブルな成長。
ただし、データの一元化だけでは不十分です。 データの正確性と一貫性 同様に重要です。
データ品質が悪いと、次のようなコストのかかるエラーにつながる可能性があります。 配送先住所が間違っています、 古い連絡先、または 在庫レコードの不一致。ガートナーによると、 データ品質が低いと、企業は年間平均1,290万ドルの損失を被ります。
ロジスティクス企業は、エラーを最小限に抑え、業務効率を維持するために、厳格なデータクレンジングを実施する必要があります。主なステップには以下が含まれます。
- データ形式の標準化 システム間の一貫性を確保します。
- 重複エントリの削除 これは複数のデータソースから発生する可能性があります。
- シンタックスエラーの修正、郵便番号や商品SKUの入力ミスなど。
- 履歴データとエンリッチメントアルゴリズムの活用 不足している情報を記入します。
高品質で一元化されたデータがあれば、物流会社は最大限に活用できます 予測分析 強化する サプライチェーンの可視化。
予測分析が大きな影響を与えている主な分野は次のとおりです。
車両利用率: アイドル時間を短縮し、トラフィックパターンと需要予測に基づいて配送スケジュールを最適化します。
インベントリ管理: 需要の変動を予測することで、過剰在庫や在庫不足を防ぎます。
KPI 主導型戦略: 成功を測定し、改善すべき分野を特定するための重要業績評価指標（KPI）を確立します。
たとえば、UPSが使用しているのは AI 主導の予測分析 に 配送ルートを最適化、会社を救う 年間4億ドルの燃料費と人件費。
同様に、 Amazon は予測分析を活用して 顧客の需要を予測する、インベントリが 効率的に在庫を保管 フルフィルメントセンターのグローバルネットワーク全体にわたって。
2。AI と機械学習 (ML): 業務効率の向上
人工知能 (AI) と機械学習 (ML) 物流に革命を起こしています 効率の向上、コストの削減、意思決定の改善。
ロジスティクスにおけるAIの最も影響力のあるアプリケーションの1つは 需要予測。企業はAIアルゴリズムを活用して、 過去の売上データを分析、 季節トレンド、および次のような外部要因 休日と経済状況 将来の需要を予測するため。
この予測機能により、ロジスティクスプロバイダーは積極的に取り組むことができます。 リソースを割り当てる、 車両利用率を最適化、および 在庫切れや過剰在庫の回避。
マッキンゼーの調査では、AI主導の予測が可能であると推定されています エラーを最大 50% 削減、運用効率を大幅に向上させます。
ソース: マッキンゼー・アンド・カンパニー。
さらに、 によるシナリオプランニング デジタルツイン 組織は次のことを可能にします さまざまな物流シナリオをシミュレート 現実世界の変更を実装する前に。
デジタルツイン作成 仮想レプリカ 企業がさまざまな戦略をテストし、潜在的なリスクを評価できるようにする、サプライチェーン業務を行う データ主導の意思決定を行う。
たとえば、 DB シェンカー AI 主導のデジタルツインを活用 に 倉庫業務のシミュレーション そして リソース割り当てを最適化、による効率の向上 30%。
また、AIの導入により、輸送と倉庫の管理にも変革がもたらされています。 自律走行車とロボティクス。などの企業 UPS と DHL AI主導のロジスティクステクノロジーを採用して、スピード、精度、費用対効果を高めています。
UPS ORION (オンロード統合最適化およびナビゲーション): このML搭載システムは、配送ドライバーをリアルタイムで動的に再ルーティングし、燃料消費量と配送時間を削減します。
ディーエイチエルレジリエンス360: このAIベースのプラットフォームは、サプライチェーンの混乱を予測し、ルート最適化を自動化し、倉庫の自動化を合理化します。
アマゾンのAIロボティクス: AmazonはAI搭載のロボットを使用して仕分け、梱包、配送のプロセスを自動化し、次のことを可能にしています スループットが 2 倍 フルフィルメントセンターでの手動操作の比較
AIは大きなメリットをもたらしますが、その実装には次のようなメリットがあります 倫理的で透明。AIモデルは過去のデータからバイアスを受け継ぎ、不公平な意思決定や物流業務の非効率化につながる可能性があります。
これらのリスクを軽減するために、企業はAIの透明性を確保し、データの偏りに対処し、強固なAIガバナンスを導入する必要があります。
3。ブロックチェーン:透明性とセキュリティの再定義
ブロックチェーンテクノロジー 提供することでサプライチェーン管理に革命をもたらしています 不変で透明な取引台帳。
マーケットリサーチ・フューチャー・レポートによると、ブロックチェーンのサプライチェーン市場は次のペースで成長すると予測されています 2024年から2032年までのCAGRは39.19%業界全体での採用の増加を浮き彫りにしています。
ブロックチェーンの最も影響力のあるアプリケーションの1つは スマートコントラクト、どれ コンプライアンスの自動化と強化 事前定義されたルールで。これにより、手動による介入が不要になり、遅延や管理コストが削減されます。 クロスボーダーロジスティクス。
注目すべき例は ウォルマートのフードトラストIBMが支援するイニシアチブで、ブロックチェーンを活用して 食品の追跡と追跡 サプライヤーから小売店まで、 安全性の確保 と r廃棄物の削減。
国境を越えた物流以外にも、ブロックチェーンは大きな可能性を秘めています ラストマイル配送とベンダーパートナーシップ。提供することにより 改ざん防止トラッキング、ブロックチェーンは、配送ルートの最適化、詐欺の防止、ロジスティクスパートナー間の信頼の向上に役立ちます。
ログチェーンたとえば、は、安全で透明かつ効率的なデジタル記録管理を提供するように設計された最先端のブロックチェーンベースのソリューションです。によって開発されました ダイロックス、 Logchainはブロックチェーン技術を活用しています リアルタイムのデータ共有により、データの整合性、認証、トレーサビリティを強化します。
さらに、ブロックチェーンを搭載 ベンダーパートナーシップ サプライヤーとロジスティクスプロバイダー間のシームレスな統合を可能にし、透明で効率的な取引を保証します。
例えば、 ホームデポ ブロックチェーンを使用してサプライヤーとの紛争をより効率的に解決し、 ユニリーバ ブロックチェーン技術を適用して、サプライチェーンにおける倫理的な調達を検証します。
4。IoT: リアルタイム・ロジスティクスのバックボーン
モノのインターネット (IoT) 実現することでロジスティクスを変革しています リアルタイムトラッキング、 予知保全、および 廃棄物の削減。
取り付けることによって センサー、タグ、トラッカー 貨物、パレット、またはコンテナに、企業が利益を得る 正確でリアルタイムのデータ 商品の場所、状態、状態について
この可視性は次のことに役立ちます。 潜在的な問題の特定、サプライチェーンプロセスの調整、在庫レベルの最適化 混乱が起こる前に。
IoT が物流に与える影響 充実しています。三菱重工の 2023 年のサプライチェーンレポートによると、 業界リーダーの 68% サプライチェーン管理におけるIoT技術の重要性が高まっていることを強調し、IoT技術を採用する意思を表明した。
さらに、FAOによると、憂慮すべきことは 食糧の 30% から 40% が失われた 店の棚に届く前に。しかし、IoT を活用している企業には大きなメリットがあります。 廃棄物の削減と輸送効率の向上 温度や湿度などの環境条件を継続的に監視することにより。
たとえば、 シュナイダーエレクトリック IoT センサーを採用して エネルギー消費量の監視 そして艦隊の効率を向上させます。によると 彼らの2025年のレポート、この戦略により、2017年と比較して496,361トンのCO2排出量が絶対的に削減されました。 71% の減少そして、2022年と比較して26,945トンのCO2削減量になりました。
2030年までにこれらの排出量の「ネットゼロ対応」目標を達成するために、グループはIoTアーキテクチャを使用して、エネルギー使用量の監視と改善、モノとグリッドインフラストラクチャの管理、再生可能エネルギー源と電力負荷の処理、電気自動車の電力供給を行っています。これにより、次のようなことが紹介されます。 持続可能性のメリット ロジスティクスにおけるIoTの
さらに、以下のインテグレーション 5G ネットワーク ロジスティクスにおけるIoTの力をさらに拡大しています。
と より高速で信頼性の高いデータ転送、企業は大量の情報をリアルタイムで処理できるため、意思決定の改善につながります。
たとえば、IoT 対応 車両追跡システム 5G搭載の超低遅延通信により、 車両の動きと潜在的なメンテナンスの必要性に関する即時更新。
5。拡張現実 (AR) と仮想現実 (VR): ワークフローの変革
拡張現実 (AR) 倉庫ロジスティクスに革命を起こしています 効率の向上、 エラーの削減、および ワークフローの最適化。
ARアシストピッキングおよびナビゲーションシステム 倉庫作業員への提供 リアルタイムデジタルオーバーレイ、正しい在庫保管場所に案内し、注文処理を効率化します。
研究によると、AR支援手術は以下につながる可能性があります 生産性が 40% 以上急上昇、アイテムの検索に費やす時間を大幅に最小限に抑えます。
たとえば、 DB シェンカー 正常に実装されました AR ヘッドセット 作業者を誘導する ピッキングおよび梱包プロセス、エラーを減らし、効率を高めます。
その間、 バーチャルリアリティ (VR) ゲームチェンジャーになりつつあります 労働力訓練 ロジスティクス業務用。によって 現実世界のシナリオのシミュレーション 管理された環境では、従業員は身体トレーニングに伴うリスクなしに実践的な経験を積むことができます。
ウォルマート 採用する VR ヘッドセット 従業員の取り扱い方法を訓練するため ピークシーズンの需要、など ブラックフライデーセール、実際のプレッシャーなしにストレスの多い状況に備えるのに役立ちます。
レポートによると、VRトレーニングは知識の定着率とテストスコアを次のように向上させます 10% から 15%また、従業員の信頼も高めます。
ARとVRは倉庫やトレーニングの用途を超えて、形を変えつつあります カスタマーエクスペリエンス そして ラストマイルロジスティクス。
小売業の新しい調査により、 ARが強化された製品を利用すると、購入率が 94% 上昇する。インタラクティブなARディスプレイにより、お客様は次のことが可能になります。 プレビュー商品 購入前の環境では、 返品率を下げる そして満足度の向上。
6。サステナブル・ロジスティクスとスコープ3 排出量トラッキング
物流の効率性と持続可能性は密接に絡み合っており、一方を改善することで他方が向上することが多いからです。 持続可能性への取り組み 物流業界を変革しつつあります 環境にやさしい戦略 それはかなり 環境への影響を軽減。
2025年は、以下を原動力とする物流セクターの持続可能性にとって極めて重要な年です。 高まる環境問題。
米国だけでも、輸送関連の温室効果ガス排出量はそれ以上を占めています 総炭素排出量の 27%。野心を持って 2040年に設定されたEUの気候目標、運輸・物流部門が直面している 取り付け圧力 持続可能性への取り組みに優先順位を付けて実施する。
物流企業は、二酸化炭素排出量を抑えるためにテクノロジーを活用することが増えています。主なソリューションには次のものがあります。
- ルート最適化ソフトウェア: 最も効率的な配送ルートを特定することで、燃料消費量と排出量を削減します。
- 代替燃料：ディーゼル車に代わって、電気トラックと水素駆動トラックが採用されています。
- AI を活用した予知保全: 車両が最高の効率で動作することを保証し、不必要な燃料の使用や故障を減らします。
- デジタル貨物プラットフォーム: 利用可能な貨物容量を貨物に合わせて調整することで、空マイルを最小限に抑え、全体的な効率を向上させます。
従来、企業は追跡に重点を置いてきました スコープ1 (直接排出) そして スコープ2 (購入電力排出量)。しかし、今は注目が移っています スコープ3の排出量これには、サプライヤーからラストマイル配送まで、サプライチェーン全体の排出量が含まれます。
スコープ3の排出量追跡は多くの地域で依然として任意ですが、 規制が導入されつつある それはすぐにそれを作るでしょう 法的要件。企業が野心的な目標を掲げようと努力するにつれて 炭素削減目標、ソリッドを確立 排出量ベースライン 重要です。スコープ1とスコープ2の排出量は比較的簡単に評価できますが、 スコープ3の排出量はより大きな課題です その複雑さのためです。
スコープ3の排出量を効果的に追跡して削減するには、企業は次のような体系的なアプローチを採用する必要があります。
- サプライヤーセグメンテーション: 支出、ビジネスへの影響、排出量への貢献度などの主要な要因に基づいてサプライヤーを特定し、優先順位を付けます。
- サプライヤーエンゲージメントプログラム: スコープ3の排出量追跡の重要性についてサプライヤーを教育し、持続可能性の目標を調達戦略に統合します。
- カーボンアカウンティングテクノロジー: 主要なサプライヤーデータを業界のベンチマークと融合させるハイブリッドカーボンアカウンティング手法を導入して、排出量の精度を向上させましょう。
- デジタルデータ収集プラットフォーム: サプライヤーが排出量データを入力できる一元化されたシステムを利用して、持続可能性レポートにシームレスに統合できます。
- 従業員教育とチェンジマネジメント: 二酸化炭素削減戦略について従業員を訓練し、新しいプロセスを円滑に導入するための変更管理の枠組みを導入します。
7。電化と自動化
電化と自動化は物流環境を再定義し、 電気自動車 (EV)、 無人偵察機、および自動運転車 デリバリーシステムに革命を起こします。これらのイノベーションは、効率の向上、コストの削減、安全性の向上をもたらし、SCMテクノロジートレンドの最前線に位置付けられています。
自動運転車とドローンには GPS、 衝突回避システム、および 高度なフライトコントロールツール、正確で安全なナビゲーションを可能にします。
人件費を考慮して ラストマイル配送費用の50〜60％、自動化は、以下を目指す企業に実行可能なソリューションを提供します 業務の合理化とコスト削減。
たとえば、運転手の平均給与は 米国では1時間あたり19.81ドル、人件費はロジスティクスの重要なコスト要因となっています。
現在、の費用は シングルパッケージのドローンの配送は約13.50ドルです。ただし、進歩に伴い 無人交通管理システム そして センス・アンド・ディバイド・ソリューション、このコストは下がると予測されています 1.50ドルから2ドル 1回の配送で、ドローンベースの物流は費用対効果の高い代替手段となります。
ロジスティクスの最適化は、コスト削減だけでなく、コスト削減にもつながります カスタマーサービス。手作業による配送計画は 時間がかかる、特に 複雑なマルチレッグ輸送ルート そして 変動する需要。
AI ドリブン スマートスケジューリング プラットフォームは膨大なデータセットを統合して最適化できます 車両管理、 遅延の削減 そして、全体的なサービス品質を向上させます。
自動化はその可能性を秘めていますが、ロジスティクスにおける自動化のグローバルな導入はいくつかの課題に直面しています。
- 規制上のハードル: 政府規制、など 連邦航空局の制限事項、ラストマイル配送におけるドローンの普及が遅れています。
- インフラストラクチャーの制限: 電気自動車と自律型車両の導入には堅牢性が必要 充電および保守インフラストラクチャ、これはまだ多くの地域で未開発です。
- サイバーセキュリティリスク: 物流業務がAIとIoT接続への依存度が高まるにつれ、企業は以下に関連する脆弱性に対処する必要があります データセキュリティとハッキングの脅威。
- ワークフォースアダプテーション: 企業が効果的に統合するためには、従業員のスキルアップに投資する必要がある 自動化ツール 高品質のサービスを維持しながら。
アマゾンプライムエア例えば、完成を目指して 2023年までにドローン1万台を納入 しかし、規制上のハードルに直面しており、次の理由により100件しか完了していません 連邦航空局 (FAA) の制限事項。
同社はFAAの要件を満たすのに苦労しています 安全性、耐空性、および空域管理。
それにもかかわらず、Amazonはドローン技術の向上、規制当局との緊密な協力、テスト分野の拡大に引き続き取り組んでいます。進展は予想よりも遅いものの、アマゾンは引き続き ドローン配送の未来への投資これらの課題を克服し、最終的にサービスを拡大したいと考えています。
8。物流最適化のための量子コンピューティング
サイロベースの機能固有の最適化に依存する従来のコンピューティング手法は、業界の絶え間なく進化する混乱に追いつくのに苦労しています。
入る 量子コンピューティング—複雑なルーティングやサプライチェーンの問題を、これまで想像もできなかったスピードで解決する可能性を秘めた革新的なテクノロジー。
線形かつバイナリ方式で情報を処理する従来のコンピュータとは異なり、量子コンピュータは以下を活用します。 量子ビット (量子ビット) 複雑な計算を実行するには 同時に。これにより、膨大なデータセットを前例のない速度で分析および最適化できるようになり、 ロジスティクスエコシステム全体にわたるリアルタイムの調整。
量子ロジスティクスにおける3つの主な使用事例
1。ラストマイル配送用の量子アルゴリズム
量子コンピューティングはリアルタイムでブレークスルーをもたらす可能性がある グローバルルーティング最適化、納期と燃料消費量を最小限に抑える動的な調整が可能になります。
たとえば、IBMは商用車メーカーと協力してテストを行いました ハイブリッド古典量子コンピューティングアプローチ ラストマイル配送の最適化用 ニューヨークシティ。
このモデルでは、への配送が最適化されました 1,200 か所のロケーション 検討中 30 分の配達ウィンドウ トラック容量の制約により、コストが大幅に削減され、顧客満足度が向上します。
2。量子対応ディスラプション・マネジメント
量子コンピューティングは 複数の混乱シナリオをシミュレート リアルタイムで、提供 データ主導型リスクおよび影響分析。これにより、物流事業者は潜在的なボトルネックを予測し、事前に対応して遅延やコスト超過を軽減することができます。
3。持続可能な海上ルーティングのための量子コンピューティング
量子コンピューティングは、膨大な数の変数を同時に処理して船の航路を最適化できます。 燃料消費量を削減、および 二酸化炭素排出量を最小限に抑える。
さまざまな業界の大企業がこのテクノロジーを徐々に採用しています。例えば、 エクソンモービル、と共同で IBMリサーチ、 量子コンピューティングを模索してきました 海事在庫ルーティング 液化天然ガス（LNG）輸送で。
量子コンピューティングは大きな可能性を秘めていますが、ロジスティクスへの普及はまだ初期段階にあります。主な課題には以下が含まれます。
ハードウェアの制限事項: 現在の量子コンピューターは、まだ大規模な商用アプリケーションを処理できるほど強力ではありません。
既存のシステムとの統合: 企業は、従来のコンピューティング手法と量子コンピューティング手法の間のギャップを埋める必要があります。
人材不足: 量子に関する専門知識は依然として限られているため、人材育成には多額の投資が必要です。
9。クラウドベースのコラボレーションプラットフォーム
グローバルサプライチェーンの相互接続が進むにつれ、組織は以下を必要としています 集中型プラットフォーム これにより、製造業者から流通業者、小売業者まで、複数の利害関係者を可視化できます。
クラウドベースのソリューション 排除 データサイロ、による意思決定の強化 AI 主導型分析また、手作業による非効率性を最小限に抑えることで運用コストを削減できます。
ガートナーのアナリストによると 85% 以上の組織 2025 年までにクラウドファーストの原則を採用します。
特にロジスティクスでは、この変化は次のニーズによって推進されています。 柔軟性、リアルタイム追跡、リスク管理の向上 ますます変動する物流環境の中で。
クラウドベースのコラボレーションプラットフォームには、次のような多くの顕著なメリットがあります。
1。スケーラビリティとコスト効率:
クラウドソリューションオファー 従量課金制価格モデルハードウェアとソフトウェアへの先行投資を削減できます。これにより、以下を含むあらゆる規模の企業が可能になります。 中規模企業、運用を効率的に拡張できます。
2。グローバル・ネットワーク調整の強化
クラウドベースのコラボレーションにより、相互のシームレスなやり取りが促進されます 地理的に分散している チーム、サプライヤー、およびロジスティクスパートナー。 リアルタイムのデータ同期 保証する 正確な在庫追跡、最適化されたルーティング、プロアクティブな問題解決。
例えば、 フレックスポートは、クラウドを利用した貨物運送業者であり、 デジタルコラボレーションツール 提供する 配送状況をリアルタイムで可視化 クライアントに。この結果、 より迅速な通関手続き そして輸送時間を最大で短縮 20%。
3。リスク軽減とサプライ・チェーン・レジリエンスの向上
統合型 AI と予測分析、クラウドプラットフォームは、企業が港の混雑やサプライヤーの遅延などの潜在的な混乱を予測するのに役立ちます。
自動アラート そして ダイナミックリルーティング ダウンタイムを最小限に抑え、サプライチェーンの継続性を確保します。
大企業は長い間受け入れてきましたが クラウドベースのロジスティクスソリューション、中規模企業は現在、これらのプラットフォームを活用して利益を上げています 競争上の優位性。
ガートナーが2022年に発表したレポートによると、クラウドの採用は 中小企業の生産性が 27% 向上。
お手頃価格、 モジュール型クラウドアプリケーション 中堅企業の導入を可能にする AI 主導の需要予測、自動注文処理、デジタル貨物照合、これらはすべて、以前は業界の巨人にしかアクセスできませんでした。
10。ラストマイルデリバリーイノベーション
配送のラストワンマイルは、多くの場合、サプライチェーンの中で最も複雑で費用のかかる部分であり、次のようなことが原因となります。 合計配送料の 53%。
都市では、 交通渋滞、駐車場の制限、環境問題 ラストマイル配送がますます困難になっています。マッキンゼーの報告によると、 自律型ラストマイル配送 できた コストを 40% 削減 従来の方法と比較して。
- アマゾン そして フェデックス テストしました 自律配送ロボット、アマゾンなど スカウト とフェデックス ロクソ、歩道をナビゲートして消費者に直接荷物を届けるように設計されています。
- ヌロは、自動運転型の配送スタートアップ企業で、 小売業者との提携 好む クローガー そして ドミノ 食料品や食料品の配達に自動運転車を配備します
都市部が渋滞に直面する中、 農村地域とサービスの行き届いていない地域 との闘い 長い納期と高い輸送コスト。新しいテクノロジーと革新的なアプローチがこのギャップを埋めています。
- UPS フライトフォワード 使用しました 医療配送用ドローン 米国の遠隔地では
- スターシップ・テクノロジーズ 作動する 自律型歩道ロボット 小さな町や大学のキャンパスにサービスを提供し、密度の低い地域での効率的な配送を保証します。
結論
ザの 2024年の主要なロジスティクストレンド センターアラウンド 持続可能性、効率性、導入課題の克服。ビジネスは急速に統合されています。 エマージングテクノロジー のような 量子コンピューティング、AI 主導の自動化、クラウドベースのコラボレーション 環境問題に対処しながらサプライチェーンを最適化します。
将来を見据えて、競争力を維持するためには将来を見据えた戦略が不可欠です。企業は以下に投資しなければなりません。 サイバーセキュリティ、強化 データ主導の意思決定そして、イノベーションを以下のようにカスタマイズします 地域の市場状況。の役割の増大 ロジスティクス最適化における量子コンピューティング そして 安全でリアルタイムのグローバルコーディネーション 業界にさらに革命を起こします。
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