Mahesh Babu MG: SAP 製造計画における AI 拡張された意思決定品質の先駆者

世界的な製造業の風景は、複雑なサプライチェーンの複雑なダンス、市場の要求の変動、および超効率性のための絶え間ない圧力に直面し、絶え間ない進化の状態にあります。伝統的な生産計画システムは、製造業務の基盤を長く、リアルタイムの適応性と幅広い範囲の変数を管理する能力の必要性によってますます緊張しています。 AIは、意思決定能力を大幅に向上させ、希少な資源の配分を最適化し、製造価値チェーン全体の運用ワークフローを簡素化するという約束を果たし、深く変革的な力として現れています。 対照的に、AIベースの計画システムは、高度なアルゴリズムを活用してリアルタイムのデータ分析を実行し、需要の変化をより正確に予測し、生産スケジュールを変化する条件にダイナミックに調整することができる。 SAP製造ソリューションの洗練された分野にAIを統合する最先端は、SAPサプライチェーン製造業の著名なリーダーであるMahesh Babu MGです。彼の19年以上のキャリアは、SAP製造および計画ソリューションの幅広い経験と深い専門知識を反映し、SAP ECC、SAP APO、SAP S/4HANAをカバーしています。 現在の地位において、彼はSAP Premium Hub CoE Manufacturing and PLMチームを指揮し、その役割は彼のリーダーシップとかなりの技術的能力を強調しています。 , “PP/DS with SAP S/4HANA” (具体的には、第1版、ISBN 978-1-4932-1872-1、および ( ) SAPプレスブック 第2版 これらの高度な計画とスケジュールに関する包括的なガイドは、マスターデータ、ヘウリスティクス、PP/DS最適化、警報モニタリングなどの重要な領域をカバーしています。 彼はこの分野の優れた権威としての地位を確立する。 カタログ: Library of Congress この深く、実践的な SAP PP/DS 知識とAI 拡張に関する前向きな研究のユニークな組み合わせにより、彼は既存の企業システムと次世代のインテリジェントテクノロジーの間の重要なリンクとして位置づけられています。 SAP PP/DSの幅広い背景とHANAのプロトタイプ化の知識を組み合わせたMGは、重要な行動研究を概念化し、実施しました。この研究は、AI拡張計画システムの下で運用される経営決定の品質を徹底的に調査するように設計されました。 コントロールされたワークショップの構造化された環境の中で、参加するプランナーは、伝統的なエウリスティックベースの出力とAI駆動の推奨を比較するように任務付けられました。この実験の結果は説得力のあるものであり、AIコパイロットによって拡張されたユーザーは、スケジュールの決定に30%速く到達することができ、最適化されたシーケンスのための20%高い受け入れ率を示し、重要なことに、遅い注文の12%減少に貢献しました。 SAP JouleのようなAIコピオットのコンセプトは、文脈的な洞察を提供し、自然言語を通じてタスクを自動化するというコンセプトがここで中心です。PP/DSのための標準のJouleは研究の時点では利用できませんでしたが、概念的なモデルを通じてこのパラダイムのMGの探索は特に洞察力があります。AIによる品質決定の向上と遅い注文の12%の減少との間の直接的なリンクは、顧客満足度と運用コストに関連する製造における大きな痛みのポイントに対処する具体的なビジネス結果を強調します。 この先駆的な研究から得た洞察力は、その後、MGのエグゼクティブワークショップとそのさまざまな出版物の内容を説明し、AI駆動製造計画の急速に発展する分野における影響力のある思想リーダーとしての彼の評判をさらに強化しました。 MGのプロフェッショナルな取り組みは、北米全土の製造業がSAPサプライチェーン製造ソリューションの能力を最適に活用できるようにすることに焦点を当てています。最終的な目標は、製造計画とスケジュール操作を大幅に改善することです。 AIの採用は、この継続的な転換における重要な要因として広く認識されており、企業の大幅な割合がAI技術を積極的に探求しているか、すでに実施している。MGの仕事は、実践的な課題に直面し、この変化する産業環境に固有の機会を解き放つ。 MGの研究におけるPP/DSの「SAP Joule」の概念的な性質は、標準的なソリューションが普遍的に利用可能になる前にAIの将来の可能性を探求する積極的な姿勢を示しています。 AI ドライブの洞察力で伝統的な PP/DS 課題に対処 伝統的な生産計画と詳細なスケジュール(PP/DS)システムは、強力なものの、人工知能の拡張への探求を促した固有の課題を抱えています。MGは「伝統的なPPDSでは、プランナーとスケジュールは自動的な背景実行計画とスケジュールアルゴリズムとPPDSの最適化に依存し、完成製品やアセンブリの製造に関連するプランニングとスケジュールの問題を解決します。 プランナーは、インタラクティブな取引によって生成された警告をシフトするのに相当な時間を費やし、組み立てラインでの容量不足による販売注文配達の潜在的な遅延や、重要な限界を下回る日々の供給計算などの問題を特定します。これらのケースでは、プランナーは手動で製造注文を再優先するか、問題を緩和するために新しい注文を作成します。 「SAP Joule は、接続されたクラウド ERP システムにおけるビジネス セマンティクスを理解する共同パイロットです。PPDS では、標準的なソリューションでは現在のところ Joule 機能がありませんので、この概念研究は、コパイロット/チャットボット対応の生産計画と詳細なスケジュールの影響と利点に焦点を当てています」と MG は説明します。 このアプローチは、PP/DS システム内の Alert Monitor 内で頻繁に観察され、しばしば時間がかかるアラートの決定を自動化することを目的とし、リードタイムやオンタイム配信などのメトリックを強化し、リソースとコンポーネントの可用性を慎重に考慮することにより。 しかし、その効果はしばしば例外を管理するためのエウリスティクスと警報モニターに依存し、プランナーは「定義された限界の下にある値の日々の供給計算結果」や「容量の不足によって引き起こされる販売注文の配達遅延」などの警報に手動で介入する必要があります。 ビジネスコンテキストを理解し、自然言語を通じて相互作用できるAIコパイロットのビジョンは、これらの一般的な警告に関連するマニュアル負荷に直接対処します。 プランナーアクションでAIを訓練するという研究の焦点は、経験豊富なプランナーが現在持っている貴重な沈黙的な知識をコード化し、拡大する方法を示し、最良の実践を標準化し、新しいチームメンバーの学習を加速させる可能性があります。 AI拡張実験の設計におけるHANAプロトタイプの重要な役割 MGの行動実験の技術的アーキテクチャは、SAP HANAのプロトタイプ化における彼の専門知識によって大きく形作られました。このスキルは、研究に必要な基本的なデータ構造を確立する上で重要でした。MGは、「HANAのプロトタイプ化の専門知識は、HANAモデルにおける計画者による警報や行動の詳細をキャプチャするために、アーティファクトを作成するために活用され、後でAIモデルを訓練するために使用できる」と述べています。 これらのアーティファクト、主にHANAのテーブルとビューは、PP/DSシステム内で生成された警告のニュアンスと、人間の計画者によって実施されたその後の修正アクションを記録するように精密に設計されました。 その機能は、リアルタイムのデータ処理と分析に適しており、応答性のあるAIモデルの訓練に不可欠なダイナミックなイベントデータをキャプチャするための理想的なプラットフォームを提供しています。 SAP HANA この HANA ベースのデータキャプチャの実用的なアプリケーションは、MG が説明する特定のシナリオでさらに示す: 「例えば、製造中のレベル 3 セットアップでは、遅延についてプランナーに通知するために警告が上げられ、プランナーはプランを手動で再生するためにプランのエウリスティクスを実行して解決したので、このレベルでは非常に頻繁に計画の失敗が起こります。 したがって、この警告は、製品/場所の性質と、取られた行動とともに、PPDSシステムで起こるイベントに基づいて更新されたテーブルやビューなどのHANAのアーティファクトを使用してキャプチャされます」この詳細な例では、特定の警告タイプ、製品および場所に関する文脈情報、および計画者によって取られた正確な解像度のステップを含む運用データがどのように体系的に収集され、構造化されるかを強調しています。 HANAのアーティファクトを作成するこのプロセスは、効果的な機械学習モデルトレーニングに不可欠なデータ準備技術の直接的な応用であり、強力なAIパフォーマンスを供給する高品質で包括的なデータの根本的なニーズに対応しています。 非常に頻繁な計画の失敗を伴うレベル3のアセンブリにプロトタイプを集中させるという選択は、AIが持続的な痛み点に対処することによって重要な価値を示すことができる高影響領域の戦略的選択を示唆しています。 さらに、アラートやアクションだけでなく、製品/場所の性質をキャプチャすることで、豊富な文脈的データセットを作成することもできます。このような多次元データは、単純なアラート分類を超えるニンジンを理解できる洗練されたAIモデルを訓練するために貴重なものであり、より正確で文脈的に関連するAI駆動の推奨事項につながります。 Crafting robust comparisons: Participant and scenario selection for AI decision support studies(AI意思決定支援研究のための参加者とシナリオ選択) MGの研究におけるコントロールされたワークショップの設計は、従来の人間主導の計画決定と概念的なAIコパイロットによって強化されたものとの間の強力かつ有意義な比較を確保するために、細心の注意を払った参加者とシナリオ選択に強力な重点を置きました。 MGは、「この研究の範囲が制御され、警報の2種類に限定されているため(順序の達成の遅延と能力の利用の過剰)選択された役割は、完成品の生産監督と完成品の組み立てラインのスケジュール監督であった」と述べています。 完成品の生産監督者と完成品の組み立てラインのスケジュール監督者を参加者の役割として選ぶことは、実験設計の重要な側面です。これらの役割は、調査中の警告の種類―注文履行遅延と容量の過剰利用―を直接および定期的に管理することに関与しています。 これらのシナリオは、順序の達成の遅延と能力の過剰利用に焦点を当て、製造業における一般的で非常に影響力のある問題に取り組んでいます。これらの問題は、AIを通じてその潜在的な緩和を企業にとって説得力のある提案にする重要な財政的および運用的影響を伴います。コントロールワークショップの使用は、AIの意思決定サポートツールと同様に、異なる条件下での人間のパフォーマンスを比較するための行動科学の標準的で効果的な方法です。 これらのワークショップの「コントロールされた」性質は、外部変数の影響を最小限に抑えることによって、AIツールの特定の影響を分離するのに役立ちます。 標準的または最適な決定を客観的に識別できるように設計された。MGが選択した警報タイプは、通常、「より良い」または「より悪い」解析経路を確立し、人間の両方とAIの強化された決定を評価できる明確な基準を可能にします。この特定の警報タイプと関連する監督役割の注意深い組み合わせは、実験の現実性を強化し、結果として、その結果が実際の組織構造や運用ワークフローに適用されることを可能にします。 影響を測定する:AI増強計画決定の評価のための重要な指標 AIコパイロットの影響を厳密に評価するために、MGは、意思決定の速度、AIが推奨するアクションシーケンスの品質、注文のタイムリーさなどの実質的な運用結果に焦点を当てた重要な指標のセットを優先しました。 MGは、「決定速度は、チャットボットへの入力プロンプトから初期反応の生成までの遅延によって測定される。例えば、「私が責任を負う製品にどれだけの優先順位の遅れた注文警告が存在するか」というプロンプトの場合、チャットボットはAIを使用して、プロンプトおよびバックエンドのPPDSアクションを理解し、警告を生成し、警告の数で応答します。 このメトリックは、人工知能が自然言語のクエリを迅速に処理し、潜在的なPP/DSシステムと相互作用し、計画者に関連する情報を提供する能力を直接測定し、これは高速な製造環境において重要な要因です。 AIの提案の質、特に、提案されたアクションシーケンスの受け入れは、複雑な測定方法を使用して評価されました。 「文脈的精度は、AIによって引き起こされるアクションを評価するために、シンプルなバイナリの受け入れまたはAIのアドバイスを拒否することを超えています」とMGは述べています。 最後に、KPIsの製造によってしばしば測定される重要な製造KPIである注文のタイミングは、研究の角度で報告された遅い注文の12%の減少に反映された重要な結果の測定基準でした。AIモデルの検証技術は、これらの指標の信頼性と正確性を確保するために適用され、チャットボットの応答の関連性と正確性の検証を含む。これらの指標の組み合わせ - スピード、決定/行動の順序の品質、および運用結果 - は、AIコパイロットの有効性を評価するための総合的な枠組みを提供し、一つの分野での改善が他の人々の犠牲にならないことを保証します。 意思決定のスピードを示す例では、AIが自然言語、ユーザーコンテキスト(例えば「私が責任を負う製品」)を理解し、複雑なバックエンドシステム相互作用を引き起こす能力を有することを示している。 予想外のダイナミクス:Planer Interactions with AI Suggestions versus Traditional Heuristics 人間の計画者とAI主導の意思決定支援システムの相互作用は、しばしば予期せぬダイナミクスを明らかにすることができ、MGの研究はこの点について貴重な洞察を提供しました。 MGは「ジョールのようなモデル化されたチャットボットで、トレーニングデータの品質とパターンはAIの提案に大きな影響を与えた。 この初期のトレーニング体制は、特定の、たとえ非最適なAI行動につながったが、トレーニングデータの質の重要性は、AI開発における確立された原則であり、データの欠陥は、不正確な予測や誤った意思決定につながる可能性がある。 トレーニングデータの観察されたパターンへの依存は興味深いシナリオにつながった。MGは「しかし、同一週間以内に容量がまだ利用可能である場合、AIの提案は次の週に順序を変更することでした。 このAI行動は、トレーニングにおける偏見による最適な解決策を示唆し、トレーニングデータが十分に包括的でないか、すべての関連する意思決定論理を代表する場合、AIモデルが意図しないパターンを学ぶことができる方法を例に示しています。 このような行動が修正されなければ、プランナーの信頼に悪影響を及ぼし、悪い運用意思決定につながる可能性があります。軽減戦略(トレーニングデータを明示的な容量チェックを含むように豊かにする)は、機械学習モデルの開発に共通する反復的精製プロセスを反映しています。 この経験は、人間の計画者が直感的に適用する「常識」または暗示的な文脈規則を組み込むという課題を強調し、例えば、より長い延期を提案する前に、より直接的な容量の可用性をチェックするなどです。 AIモデルはパターンから学び、トレーニングデータがすべての望ましい意思決定論理を完全にカプセル化しない場合、AIはこれらのギャップを示します。 AIは、AIシステムにおける透明性と説明性の価値を強調し、ユーザーの信頼を構築し、効果的な人間の監視を可能にするために不可欠である(データパターンのトレーニングに起因する)非最適な提案をしました。AIの行動が潜在的なユーザーの相互作用とAIの欠点によるネガティブな相互作用の予測に影響を与えるこのイテラティブループは、実用的で信頼性の高いAI意思決定サポートツールの開発に不可欠なAIの改良を推進します。 なぜ 実現可能な利点:AIによる遅刻注文の削減の運用的および財政的影響 MGのコンセプト研究で達成された遅い注文の12%の削減は、製造企業にとって重要かつ多面的な利益を生み出し、運用効率と財政的改善の両方に広がります。 MGが説明するように、「伝統的な計画シナリオでは、販売注文の遅延が予定された期間に製品を製造する店舗のフロアの遅延によって引き起こされる場合、夜間のバックグラウンドは、ブロックされた製造注文を将来の利用可能な容量スロットにスケジュールするために実行する必要があります。 さらに、優先順位の高い販売オーダーの管理には、他の製造オーダーを再スケジュールするために、計画者による手動介入が頻繁に必要であり、時間がかかり、潜在的にエラーに敏感なプロセスです。 研究で探検されたAI増強されたチャットボットアプローチは、より柔軟で自動化された解像度に向けてパラダイムの転換を提供します。MGはこの対照を強調します:「チャットボットベースのアプローチで、プランナーはチャットボットに、高優先度の販売オーダーが遅れているかどうかを単に尋ね、問題を解決するように指示し、AIの能力を活用して、適切な再スケジュールアクションを自動的に引き起こすことができます。 遅い注文の12%減少は、実質的な運用改善を意味します。産業的には、遅い配達とバックオーダーは、迅速な配送と超過時間を通じて運用コストを膨らませ、顧客満足度を低下させ、保留を減らし、評判の損害を引き起こす可能性があります。 財政的影響は、直接的なコストの節約の可能性(時間配達の欠如がコストの約10%を占める可能性)、顧客忠誠度の向上、およびより健全な利回りからの収益の増加と同様に説得力があります。Aberdeen Groupのような団体の研究は、より高い時間配達率とプロジェクトの収益性の向上との間の関連性を示しており、この指標において、クラスのベスト企業は他の企業を大幅に上回っています。 さらに、重要な優先順位のオーダーの再スケジュールの自動化により、プランナーの直接のワークロードが減少するだけでなく、重要な顧客の重要なオーダーの履行などの戦略的なビジネス目標が一貫性と効率性をもって取り組まれることを保証します。 これにより、これらの重要なアカウントに関連する収益リスクを最小限に抑え、AIが重要な収益の流れを保護し、重要な顧客関係を強化する方法を示し、緊急な履行課題の優先順位と効果的な対応を確保する。 実験から専門知識へ:AIの洞察力でエグゼクティブワークショップと思考リーダーシップを形作る MGの行動実験の説得力のある結果、特にプランナーの効率性の向上と意思決定の質の向上は、彼のエグゼクティブワークショップや影響力のある著書の形作りの基本的な要素となり、彼の権威あるSAPプレスブックを含む。 業界のリーダーや実践者へのメッセージの中心的な原則は、製造計画における「例外による管理」パラダイムを可能にするためのAIの変革的潜在力である。 通常の警報解決へのこの広範な関与は、しばしばより戦略的な活動を妨げます。 人工知能駆動ツールの導入は、この負担を軽減するための明確な道を提供する。MGは、AIが促進する重要な焦点の転換を強調する:「彼らの注意と焦点は、より複雑な警告とビジネスを管理するために必要とされる。 この哲学は、AIシステムが一般的で重要な警告を適切に扱うことによって、人間の計画者に、専門知識と認知帯域幅を真に複雑なシナリオを導き、重要なビジネス例外を管理し、戦略的計画のイニシアチブに専念することを可能にします。 「例外管理」の原則は、オペレーションマネージャーにおいてよく考慮されたアプローチです。 MGの実験結果は、30%速くなった意思決定と12%遅れた注文の削減など、AIの潜在能力に関する抽象的な議論を有意義な価値の実証に変える具体的なデータベースの証拠を提供しています。 t したがって、MGの仕事は、学術的理解に貢献するだけでなく、AIの潜在能力とエグゼクティブの理解と購入の間のギャップを埋めるための実用的なツールとして機能し、この計画者の役割の再定義 - システムオペレーターから戦略的な問題解決者 - は、AIの統合の重要な側面であり、新しいスキルと組織的思考の転換を必要とします。 戦略的採用:AI拡張型のSAP PP/DS環境に向けて組織を導く 彼の研究の結果に基づき、MGは、既存のSAP PP/DS環境にAI拡張計画システムの統合を検討する組織に戦略的アドバイスを提供しました。 この測定可能な改善は、強力な出発点であり、AIの可能性を証明するものである。これに基づき、主な勧告は、投資の回収が明らかで測定可能な高影響の使用事例をターゲットにすることによってAIの採用を開始することである。 MGは、貴重な拡張のための具体的な道筋を示唆している:「計画と最適化の仕事ログを分析して計画とスケジュールのエラーを特定し、AIを活用してより一般的なエラーの解決を自動化すれば、企業にとって多くの価値をもたらすだろう」 このアドバイザーは、プランニングと最適化のワークログの分析は、これらのログは、SAPシステム内で容易に利用可能な豊富で構造化されたデータソースを表していますので、戦略的に賢い次のステップです。 AI イニシアチブのための既存のデータを活用することで、AI の利点を拡大するための実践的な道を提供し、AI のさらなる探求のための入力のための初期の障壁を下げることができます。これらのログで特定された一般的なエラーの解決を自動化することは、「例外管理」の哲学を強化します。 初期の12%の改善の成功は、効果的な変更管理と戦略的スケーリングのための重要な原則である。さらなる使用事例に対処するためのアドバイスは、早期に有意義な価値を示し、その成功を活用して、組織内でより広範囲にAIの採用を主導し、導くための戦略を意味します。組織はまた、SAP環境内のAIの成功展開のための重要な前提条件である、強力なデータの品質と管理を確保すべきです。 製造計画にAIを組み込むという道のりは、MGの仕事が明らかにしたように、実行能力を大幅に向上させる道を示しています。彼の行動実験は、SAP PP/DSのコンセプトAIコパイロットが決定速度を30%向上させ、遅刻注文を12%削減できることを示し、AIの実用的な価値の説得力のある証拠を提供しています。 通常の警告と一般的なエラーの解析を自動化することで、AIは熟練した計画者に、人間の知性と人工知能のこの連携は、遠い理論的概念ではなく、実現可能な現実であり、製造業、特に北米の製造業に、SAPソリューションを活用して、より高い効率性、向上したアージリティ、より強力な競争姿勢へのルートを提供します。 MGのような専門家が提供する先駆的な研究と戦略的洞察は、AIの採用が影響を及ぼし、近代製造業の変化する要件と一致することを保証するために、この変革を導く上で極めて重要です。