地政学リスク、港湾ストライキ、部材サプライヤーの稼働状況をAIが常時監視し、自社の生産計画への影響を予測。鉄鋼業は部品以上に「原料とエネルギー」の多層的な供給網が重要ですが、Tier2以下の供給停止が自社の納期不履行を招きます。本システムは代替調達先や輸送ルート変更案を自動提示。社内SEは、外部リスクAPIとERPを統合し、影響を受ける製品を数分で特定。不透明な情勢下で供給責任をテクノロジーで支え、競合が供給停止に陥る中、自社だけが納期を遵守することで信頼を勝ち取り、グローバルシェアを拡大させる経営の要となります。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★★☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
機械・電気 | 目的 |
供給安定化 収益最大化 |
業界② |
鉄鋼メーカー | 対象 |
リスク管理 |
費用 |
500〜4000万円 | 180 |
主なToDo
- 原料・エネルギーの供給元データの地理情報マッピング
- 外部リスク情報API(紛争・災害・ニュース)の連携構築
- リスクシナリオ別の影響度シミュレーションモデル開発
期待できる効果
納期遅延の早期検知。調達コストの最適化。不透明下でのレジリエンス。
躓くところ
サプライヤーからの詳細データ収集の難易度。情報のノイズ除去。

AIグローバル供給網リスク監視・「Tier-N」防衛基盤【鉄鋼メーカー】






