レノボがMilvus Vector Databaseでアフターセールス・サプライ・チェーンを再構築した方法
10％アップ
在庫回転率
20％速い
戦略的見直しプロセス
数百万の材料
自動分類と手動分類の比較
メンテナンスゼロ
互換性マッチングルールに必要
レノボについて
レノボは、フォーチュン・グローバル500にランクインする企業であり、世界最大のパーソナルコンピュータメーカーである。1984年の創業以来、ThinkPadやIdeaPadのノートパソコン、デスクトップパソコン、スマートフォン、タブレット、サーバー、企業向けソリューションなどの製品を通じて、世界中で数百万人の顧客にサービスを提供する総合テクノロジー・ソリューション・プロバイダーへと成長した。
消費者向け市場と企業向け市場の両方で世界的に事業を展開するレノボは、広範なアフターサービス・ネットワークを支える複雑なグローバル・サプライチェーンを管理しています。これらのネットワークは、顧客がデバイスの修理や交換部品が必要になった際にタイムリーなサポートを受けられるよう、さまざまな地域や製品ラインにわたって高度な在庫管理を維持する必要があります。Lenovoの事業がグローバルに拡大し続ける中、Lenovoは複雑なサプライチェーンのエコシステムを変革し、強化するための高度なデータベース技術を必要としていました。
##課題：非構造化データを大規模に管理する上で、従来のデータベースが限界を迎えたとき
Lenovoのグローバル展開が拡大するにつれ、同社のアフターセールス・サプライ・チェーンには大量の非構造化データが蓄積され、効率的な管理がますます困難になっていきました。同社は、従来のデータベースシステムでは解決できない重大な課題に直面していました：
百万単位の材料分類のボトルネック：
レノボのアフターセールス在庫は、マザーボードやディスプレイスクリーンからキーボードやケーブルに至るまで、数百万種類の部品で構成されています。各部品には固有の特性、互換性要件、マシンモデルによって異なる故障パターンがあります。以前は、熟練した技術者がテキストの説明や製品画像を分析して、手作業でこれらの部品を分類していました。Lenovoの製品ポートフォリオが飛躍的に拡大するにつれ、この手作業によるアプローチでは規模を拡大することが不可能になり、その結果、部品の入手や在庫計画に大幅な遅れが生じるようになりました。
互換性マッチングの危機
ThinkPad T490用に設計されたノートパソコンのスクリーンはThinkPad X1 Carbonには合いません。Lenovoは当初、複雑な正規表現やファジーマッチングをベースにしたシステムを採用し、材料の説明を分析して互換性を判断していましたが、この方法は精度が低く、新製品が発売されるにつれて維持するのが難しくなっていきました。エンジニアは、技術革新に集中するよりも、マッチング・ルールの作成と更新にますます多くの時間を費やすようになりました。その結果、不正確なマッチングによって間違った部品が修理センターに出荷され、顧客の不満と業務効率の低下を招いていました。
新入社員の学習曲線
調達の決定には、過去の消費パターン、現在の在庫レベル、設置ベースデータ（つまり、現場にある機器の数）、部品の故障率など、複数の複雑な要因を同時に評価する必要がある。熟練した調達スペシャリストは、長年の経験により、こうした判断のための直感を養う。しかし、新入社員は、これらの多様なデータを統合して、健全な調達戦略を立てるのに苦労していた。適切な指導がなければ、過剰発注（過剰在庫で資金を拘束する）か過小発注（在庫切れを起こして顧客の修理を遅らせる）のどちらかが多く、いずれも業績と顧客満足度に直接影響した。
歴史的意思決定分析の麻痺
レノボの企業文化は、過去の意思決定を体系的に見直すことによる継続的な改善を重視しています。チームは定期的に過去の調達の選択、在庫戦略、市場の反応を分析し、将来の計画のための実用的な洞察を引き出しています。しかし、関連する過去のデータを見つけるには、膨大なログ、意思決定記録、およびコンテキスト文書を手作業で検索する必要がありました。この時間集約的なプロセスでは、チームが過去の意思決定を深く分析することが制限され、洞察の質が低下し、戦略的改善が遅れていた。
このような課題が山積する中、Lenovoは、拡大する事業に合わせて拡張しながら、同社独自の非構造化データ処理のニーズに対応できるテクノロジー・ソリューションを必要としていました。
解決策ベクターサーチがすべてを変えた理由
複数のデータベースソリューションを評価した後、Lenovoはベクトル検索ソリューションとしてMilvusを選択しました。構造化データ用に設計された従来のデータベースとは異なり、MilvusはLenovoのサプライチェーンデータの大部分を占める非構造化情報の処理に優れています。
Milvusが最適だった理由
目的別ベクトル検索:** Milvusのアーキテクチャは、Lenovoが直面したデータ処理の課題である非構造化データを処理するために特別に設計されており、従来のデータベースシステムをベクトル操作に適応させるよりもはるかに効率的です。
ハイブリッド検索機能:** ベクトル類似性検索をフルテキスト検索やメタデータフィルタリングと組み合わせる機能により、レノボは、調達スペシャリストの身元や特定の期間などの特定の条件を適用しながら、類似した過去のシナリオを見つけることができました。
エンタープライズ・スケーラビリティ:** Milvusは、リアルタイムの在庫意思決定に不可欠な高速レスポンスタイムを維持しながら、Lenovoの増大するデータ量（数百万の材料と膨大な履歴データセット）を容易に処理することができました。
シームレスなML統合:** Milvusは機械学習モデルとシームレスに統合されており、材料の説明、画像、過去のパターンを類似性分析のための意味のあるベクトル表現に変換します。
最終的に、Milvusはレノボに、市場の変化に迅速に対応し、在庫戦略を調整し、必要なときに重要な資材を確実に供給する能力を提供する一方で、資本の拘束とコスト増につながる過剰在庫を回避する能力を提供しました。
その結果業務全体で測定可能なインパクト
Lenovoは、サプライチェーン業務全体にMilvusを導入した後、ビジネスプロセスの複数の主要分野で測定可能な改善を達成し、資材の管理、調達の意思決定、戦略的レビューの実施方法を変革しました。
手作業からAIによる分類に切り替えた結果、精度が劇的に向上しました。
Milvusは、Lenovoの数百万の資材の分類精度を向上させました。ベクトル類似性検索により、マザーボード、ディスプレイ、キーボードなどを正確に分類できるようになり、手作業による分類が不要になりました。
マシンタイプの分類では、LENOVO N20P CHROME、LENOVO 500E CHROMEBOOK、IDEAPAD DUET 3 11IAN8 などのマシンとの互換性を正しく識別し、複雑なルールのメンテナンスが不要でありながら、以前の正規表現とファジーマッチングのアプローチよりも大幅に高い精度を実現しています。
在庫回転率を10%改善
Milvusは、経験豊富な専門家による過去のデータを活用することで、新入社員の調達意思決定を変革しました。新入社員が資材調達の意思決定を行う必要がある場合、資材の特徴を使ってシステムに問い合わせを行い、参照先として専門のスペシャリストを指定することで、ガイダンスのために類似した過去の意思決定を迅速に取り出すことができます。このアプローチにより、新入社員は、過去の消費量、在庫レベル、設置ベース（IB）、故障率（RA）などの複雑な要因を評価することができ、その結果、在庫回転率が10%改善され、Lenovoのグローバル・サプライ・チェーン全体で資本効率が大幅に向上しました。
20%の効率向上
Milvusの迅速な履歴データ検索機能は、Lenovoのレビュー文化に革命をもたらしました。ベクターデータベースは、包括的な過去の意思決定データを迅速に検索し、トレースすることができるため、レビュー効率が20%以上向上し、手作業による検索時間を大幅に短縮しながら、意思決定の質をより深く分析することが可能になりました。この効率化により、チームは正確な時間枠の中でより徹底的なレビューを実施できるようになり、その結果、より優れた洞察と将来の意思決定プロセスの改善が可能になりました。
Looking Forward：Milvusで明日のサプライチェーンを構築する
AI基盤の拡大
レノボは、中核事業で実証済みの成功を収め、ベクターデータベースの機能をさらなる事業分野に拡大し、確立されたMilvusのインフラを活用して、グローバル事業全体でより広範なAI統合を実現する態勢を整えている。
予測インテリジェンスの強化
今後の開発では、豊富な履歴データと類似機能を基に、需要予測、供給リスク評価、市場動向分析のためのより洗練された予測モデルを開発し、サプライチェーンのパフォーマンスをさらに最適化します。
グローバル・エクセレンス・レプリケーション
この成功により、レノボのグローバル・ネットワーク全体でこれらの改善を再現する機会が生まれ、ベスト・プラクティスが標準化され、世界中で一貫したオペレーショナル・エクセレンスが保証されます。
結論
LenovoのMilvusによる変革は、企業オペレーションにおけるベクトルデータベース技術の変革力を実証している。手作業のプロセスと従来のデータベースの制限をAIを活用したベクトル検索機能に置き換えることで、Lenovoは分類精度、在庫効率、業務効率の測定可能な改善を達成した。
このサクセス・ストーリーは、適切なテクノロジー・パートナーシップが、継続的なイノベーションの基礎を築きながら、実質的なビジネス価値をいかに引き出すことができるかを実証しています。サプライチェーンがますます複雑化し、データ駆動型になるにつれ、Milvusのようなソリューションは、グローバル市場での競争優位性を維持するために不可欠になるでしょう。
レノボとMilvusのパートナーシップは、技術的な成功だけでなく、企業がベクトルデータベースを活用して最も重要な業務を変革し、データの複雑性を課題から競争上の優位性に変える方法の青写真を示しています。