モーリシャスの製造業：人工知能によるサプライチェーンのレジリエンスとビジネス価値の構築

Unofficial AI-generated summary based on the public title and abstract. Not an official translation.

🔬研究者:AIとSCMの交差領域におけるレジリエンスとGHG削減の関連性についての事例研究として参考になる。

🏢実務担当者:サプライチェーンにおけるAI導入の機会と課題を理解し、自社のレジリエンス強化と排出削減の検討に活用できる。

🏛政策担当者:途上国における製造業のデジタル化と気候変動対策の政策立案に示唆を与える。

抄録 モーリシャスの製造業は、主に輸出志向型である。サプライチェーン（SC）の障害やレジリエンス（回復力）の欠如は、注文のキャンセルや顧客、市場シェア、収益の喪失につながり、世界的に競争する能力を低下させかねない。この課題への対応は複雑であるが、デジタル技術や人工知能（AI）モデルは、意思決定を支援しリスクを軽減することでレジリエンスを向上させ、SC全体により大きな予測可能性をもたらすことができる。サプライチェーンは、極端な気象現象、ウクライナ戦争、市場の変動、進行中のCOVID-19パンデミックなどの要因により、増大する混乱と不確実性に直面している。製造業とそのサプライチェーンは、基本的に、経済成長を可能にし輸出能力を維持する何千もの雇用を創出している。さらに、生産性と効率性の両方を維持または向上させ、予期せぬ、または想定外の課題から迅速に回復する必要がある、すなわちレジリエンスを備える必要がある。生産またはサプライチェーン管理（SCM）における変革イニシアチブは、決して容易ではない。データに裏付けられていないプロセス変更や、性急な人的判断は、時に意図しない結果、主に悪影響を及ぼすことがある。しかし、不確実性が高まる時期（戦争やパンデミック）には、挫折はビジネスにより大きな影響を与える可能性がある。製造業者はすでに懸念を抱いており、不況懸念から消費者や企業が支出を控えたことで輸出の減速を報告している。したがって、データ分析、AI、機械学習の力を活用して生み出される洞察を解き放ち統合することで不確実性を低減し、レジリエンスと効率性のバランスを改善する必要性がある。本章では、SCMにおけるデジタル技術とAIの採用と実装から生じる機会について議論し、より良い価値創造、温室効果ガス排出量の削減、レジリエンスにつながることを示す。また、企業が物流とSCにAIを統合する際に直面している障壁についても強調する。本研究は、SDG 8（働きがいも経済成長も）、SDG 9（産業と技術革新の基盤をつくろう）、SDG 13（気候変動に具体的な対策を）の目標を支持するイニシアチブについて論評するものである。

AI 翻訳（deepseek-v4-flash）。 正確を期す場合は下の原文を参照してください。

Abstract Manufacturing in Mauritius is mostly export-oriented. Any supply chain (SC) failure or resilience deficit may result in cancellation of orders and loss of customers, market share and revenue and reduce capability to compete globally. Addressing this challenge is complex, although digital technologies and artificial intelligence (AI) models can improve resilience by assisting decision-making and mitigate risks, thus infusing greater predictability across the SC. Supply chains are facing increasing disruptions and uncertainties owing to extreme weather events, the war in Ukraine, market volatility and the ongoing COVID-19 pandemic, among other factors. Manufacturing industries and their supply chains essentially create thousands of jobs that enable economic growth and sustain export capability. In addition, they need to maintain or increase both productivity and efficiency and recover quickly from unforeseen or unexpected challenges – that is they need to be resilient. Transformation initiatives, whether in production or supply chain management (SCM), are never easy. Process changes not supported by data or hurried human decisions can sometimes have unintended consequences, mainly adverse. However, in times of greater uncertainty (war and pandemic), setbacks can have greater consequences on the business. Manufacturers are already apprehensive and report slowing exports as recession concerns have caused consumers and businesses to pull back on spending. There is therefore a need to reduce uncertainty and augment resilience by unlocking and synthesising insights that emanate from the power of data analytics, AI and machine learning to improve the resilience efficiency balance. This chapter will discuss the opportunities arising from the adoption and implementation of digital technologies and AI in SCM, leading to better value creation, less greenhouse gas emissions and resilience. The hurdles that enterprises are facing to integrate AI in their logistics and SCs will also be highlighted. This work comments on initiatives that uphold the objectives of SDG 8 – decent work and economic growth, SDG 9 – industry, innovation & infrastructure and SDG 13 – climate action.

• openalex https://doi.org/10.1108/978-1-83753-540-820241018first seen 2026-08-02 18:05:10