サプライチェーンをオポチュニティセンターに変える

昨年、サプライチェーンの混乱は過去最高を記録し、北米が最も影響を受けた地域としてリストのトップになりました。実際、1,069件のイベントが1年の最初の6か月以内に発生しました。これは、2010年以来最高です。

新しい市場が開かれたり変化したりすると、さらに重大なリスクが前面に出てくる可能性があります。企業にとって、自社の業務だけでなく、サプライヤとベンダーのエコシステムの可視性を高めることがこれまで以上に重要になっています。非常に多くのリスクが伴うため、企業が混乱の力から免れるのに役立つテクノロジーは、投資する価値が十分にあります。

多くの組織は、テクノロジーの戦略的役割とリスクを軽減する可能性をまだ活用していません。最近のデロイトの調査によると、製造業の回答者の51％が、サプライチェーンのデジタル成熟度は競合他社と比較して平均を上回っていると考えています。ただし、サプライチェーン業務のデジタル化を開始したのはわずか28％です。

このような切断は、非アクティブの影響と混乱の可能性を認識できない組織に壊滅的な結果をもたらす可能性があります。良いニュースは、私たちも前例のない機会の時代にあるということです。人工知能（A.I.）、クラウドコンピューティング、低コストセンサー、データ分析、モビリティはすべて、サプライチェーンの展望におけるイノベーションの進歩を後押ししてきました。ブロックチェーン（ビットコインなどの暗号通貨を支える分散型台帳テクノロジー）でさえ、潜在的なサプライチェーンアプリケーションについてテストされています。

サプライチェーンの価値を実装および推進するための適切なテクノロジーを特定することは、かなりの課題です。これらの各テクノロジーの影響はさまざまです。既存のプロセスの拡張機能として機能するものもあれば、ニッチなアプリケーションしかないものもあり、最終的には混乱を招くものもあります。もちろん、大きな問題は、どのテクノロジーが運用に最大のメリットをもたらすかということです。

サプライチェーンの運用を変革する可能性のあるすべてのテクノロジーの中で、特に有望と思われるいくつかのテクノロジーに焦点を当てています。

A.I。

過去数年間、A.I。人々が気付かないうちに毎日使う技術として登場しました。 A.I.サプライチェーンやロジスティクスなど、業界の業務を変革する態勢を整えています。 Vanson Bourneによる2017年の調査では、運用とサプライチェーンが、企業がA.I.投資。

典型的なサプライチェーンには、生産、流通、調達のさまざまな段階で繰り返しのタスクがあります。 A.I.インテリジェントな自動システムにより、ベンダーのスクリーニングや事前認定などの時間のかかる作業を簡素化する可能性があり、企業が所要時間を短縮し、安全性を向上させ、コストを節約するのに役立ちます。

A.I.テクノロジーは、厳格なルールや従来のエンタープライズリソースプランニング（ERP）システムのような標準的な運用手順に縛られない自己学習システムを作成します。 A.I.を作るのはこの認知的推論能力です。戦略的調達を簡素化するための自然なテクノロジーソリューション。たとえば、認知調達アドバイザー（CPA）は、監査の概要と、サプライヤーの資格や業績管理からコンプライアンス監査やリスク管理に至るまでのすべてに関する推奨事項を提供できます。

コグニティブA.I.請負業者の保険の検証など、リスクパターンの予測に使用されるリスクモデリングを使用して、より高いレベルの傾向分析を実現することが期待されます。請負業者の保険資格情報を含む一元化されたリポジトリでは、A.I。システムは、入力されたすべての保険証明書をクロスチェックし、ドキュメントの不整合や間違いに即座にフラグを立てることができます。実際、システムは、手動で行った場合に必要な応答時間の日数と比較して、オペレーターと請負業者の両方にリアルタイムでエラーについて最新の情報を提供することもできます。

次世代A.I.テクノロジーは、履歴データ、既知の障害点、およびその他の情報から組織の意思決定を強化することもできます。 IBMのWatsonSupply Chain Insightsは、深い思考と機械学習が一緒になって、サプライチェーン管理の新しい可能性をどのように促進するかを示しています。 IBMによると、この新しいテクノロジーは、ハイエンドの分析エンジンとA.I.予測機として機能します。このシステムは、規制レポート、交通レポート、および気象情報をキャプチャして、サプライチェーンの専門家がリスク要因を予測できるようにします。同様のシステムは、荷送人が膨大なデータストリームを分析および相関させて、サプライチェーン全体に対する交通と天候の影響をより正確に予測するのに役立ちます。

予測分析

企業が大陸全体に足跡を拡大するにつれて、グローバルな調達およびロジスティクスチームの運用はますます複雑で困難になります。一貫性のないベンダーのオンボーディング、出荷の遅延、および非効率的な在庫管理は、一般的なボトルネックです。この文脈では、ビッグデータと分析は有望なソリューションを提供します。

サプライヤーデータの収集、検証、保存は、新しいサプライヤーが採用されたときから始まり、サプライヤーのリスク管理を確実にするための最初のステップです。ハイエンドの分析エンジンは、このデータを分析してサプライヤーのパフォーマンスレポートを生成し、ソーシングの専門家がサプライヤーとベンダーのプール、保険証書（COI）などの資格情報、およびそれらのコンプライアンスステータスを簡単に監視できるようにします。

サプライヤーの分析データと分析を組み合わせると、組織はより良い意思決定を行うことができます。たとえば、重要なサプライヤ情報の一元化されたデータアーキテクチャは、分析エンジンによって補完され、意思決定者がより高いコストまたはより優れたパフォーマンスに関連するサプライヤを特定するのに役立ちます。

IoT /クラウド

クラウドコンピューティングとモノのインターネット（IoT）は、製造業の運営方法をすでに変革しており、サプライチェーンでも同じことを行う可能性があります。これらのテクノロジーは、透明性を向上させることにより、運用効率と追加の収益機会の両方を提供できます。

クラウドベースのワーカー管理システムは、地理的に分散したワークサイト全体で、組織がベンダーを個々のワーカーまで簡単に管理するのに役立ちます。クラウドベースのシステムは、オペレーターとサプライヤー間の共通のリンクとして機能することにより、組織が従業員レベルの事前資格認定とトレーニングでサプライチェーンを管理できるようにします。

クラウドシステムは、企業がサプライチェーンのニーズにリアルタイムで対応するのにも役立ちます。スプレッドシートや紙のファイルでは、情報が数週間または数か月古くなる可能性があります。クラウドベースのモバイル対応ソリューションにより、監督者は職場から情報を入力し、オペレーターにすぐに通知できます。

ブロックチェーン

ブロックチェーン主導のサプライチェーンエコシステムは、すべての利害関係者が製品の価格、場所、品質、認証に関する情報を安全に保存するのに役立ちます。ネットワーク内でこの重要なデータを利用できることで、材料サプライチェーンのトレーサビリティを強化し、偽造による損失を減らし、外部委託された契約製造のコンプライアンスと可視性を強化できます。

このテクノロジーに関する最近の革新は、さらに大きな利益を約束します。最近の1つのケースでは、「サービスとしてのサプライチェーン」プラットフォームプロバイダーがIoTソリューションプロバイダーと提携しました。結果として得られるSCaaSプラットフォームは、IoTソリューションを活用して物理的なアイテムにデジタルIDを割り当て、サプライチェーン全体で商品の追跡を可能にするブロックチェーンベースのエコシステムです。今後のシーズンには、これらの発表がますます増えると思います。

インターネットベースおよびその他の新しいテクノロジーの普及により、すでに高い透明性基準が作成され、エンドツーエンドのサプライチェーンの可視性が実現されています。同時に、コンプライアンス違反やベンダー品質の低下による評判の低下のリスクはかつてないほど高まっています。従業員と顧客はより多くのことを期待しており、テクノロジーによって高い基準を確保できるため、行動する時が来ました。

すべての組織は、サプライチェーンの未来的なビジョンを策定し、現在のプロセスパフォーマンスを体系的に評価し、長期的なデジタルトランスフォーメーションのロードマップを作成する必要があります。これにより、リスクとブランドの損傷を軽減するという点でより良い結果をもたらすだけでなく、活動を自動化し、コスト削減を向上させることができます。

Richard Parkeは、グローバルサプライヤーサービス担当シニアバイスプレジデントです。 アベッタ 、サプライチェーンのリスク管理サービスのプロバイダー。