小売サプライチェーンオペレーションの獣を飼いならす

小売サプライチェーンの幹部は、消費者がデジタル時代に求めているシームレスなオムニチャネルエクスペリエンスをサポートするという強いプレッシャーにさらされています。

消費者は、より多くの製品の多様性、より迅速な配達、手頃な価格、およびあらゆるチャネルでの集荷と返品を望んでいます。これらの期待に応えるには、迅速かつ正確に対応できる費用対効果の高いサプライチェーンを運営している小売業者が必要です。優れたカスタマーエクスペリエンスを提供することになると、それはパーソナライズされたフロントエンドマーケティングと同じくらい重要です。

小売サプライチェーンの幹部にとって、時代は厳しいものです。毎日が別の注目を集める挫折や失敗のニュースをもたらすように思われるので、賭け金は空高くなっています。

小売サプライチェーンは、飼いならすのが難しい複雑な獣です。 Sapio Researchによる最近の調査では、次のことがわかりました。

• 小売業者の94％は、サプライチェーンのパフォーマンスに影響を与えるイベントのエンドツーエンドの可視性を欠いています。
• 71％が、サプライチェーンの可視性の欠如がビジネスに悪影響を及ぼしていると述べています。
• 87％は、リアルタイムの更新を備えた完全に可視化されたサプライチェーンが競争上の優位性をもたらすと考えています。

残念ながら、これらの結果は驚くべきことではありません。 eyefortransportの調査によると、小売業者と製造業者の3分の2近くが依然としてサプライチェーンの計画にExcelを使用しています。また、46％は、手動で時間のかかるサプライチェーンプロセスに依存しています。

「これまで以上に、効率的なサプライチェーンは、小売業者と製造業者の両方にとって重要な成長を可能にするものになるでしょう」とロイターのレポートは述べています。 「Excelスプレッドシートや機能が制限された従来の計画ソリューションなどのレガシー計画ツールは、今日の複雑なサプライチェーンの課題を解決するのにもはや適していません。」

バンドエイドが十分でない場合

小売サプライチェーンは、顧客の要求をより適切に満たすために革新を続けています。一例として、ラストマイル配送を加速するために需要の高いエリアにあるポップアップ倉庫があります。これらのエンティティは、消費者の集荷場所を兼ねたり、限られた小売店の選択肢を提供したりすることもできます。さらに、小売業者は店舗からの発送モデルを利用して、実店舗を臨時のフルフィルメントセンターに変えています。

どちらのモデルも消費者に商品をより早く届けていますが、マージンを削減する追加コストが発生する可能性があります。これらは、サプライチェーンの非効率性の根本原因である、サイロ化されたアプリケーション、急増するデータ量、および固有の人間の制限に対処しないバンドエイドソリューションです。

エンタープライズリソースプランニング（ERP）、倉庫保管、在庫管理、販売業務、ロジスティクスのシステムからのデータを使用するExcelベースの計画および従来の需要予測ツールは追いつけません。データ量とアプリケーションの複雑さは、消費者の期待と同じくらい急速に高まっています。

その結果、小売業者は需要の変化に迅速に対応できなくなります。リードタイムが数か月前に設定されているため、ある領域で需要が急増しても別の領域で需要が減少した場合、またはeコマースの売上が予測を上回った場合の適応は遅くなります。多くの場合、彼らは在庫の過剰在庫に頼り、売り上げが不足した場合、高い運送費と売れ残りの製品のリスクを冒します。

今日のリアルタイムサプライチェーンの多くのダイナミクスを管理することは、人間の計画者にとって事実上不可能であることが証明されています。データが多すぎて、アプリケーションが多すぎて、変数が多すぎて説明できません。一方、昔ながらの小売業者は、人工知能などの次世代テクノロジーを使用してサプライチェーンと消費者体験を最適化するAmazonのようなデジタルネイティブに道を譲っています。

「小売サプライチェーンの速度の増加に対処するためにデジタル化する必要性は高まるばかりです」とロイターのレポートは述べています。 「先進的な小売業者にとって、過去を分析して理解するだけでなく、将来のためにより良い意思決定を行うために、新しい分析テクノロジーをどのように使用するかについて考え始めることが不可欠です。」

AIを利用したコグニティブ自動化

AIは私たちの消費者生活に浸透し、製品の選択、交通渋滞の回避、さらにはヘルスケア治療の選択を支援しています。今では、企業規模で同じことを行っており、企業に革新的な機能を提供して、より速く、より目立ち、より低コストのサプライチェーンを実行できるようにしています。

AIは、コグニティブオートメーションと呼ばれるものの基盤となるテクノロジーであり、サプライチェーンの運用に深い機械学習（ML）分析をもたらします。 AIを活用したコグニティブ自動化プラットフォームは、関連するすべてのアプリケーションで1日に数千回データクロールを実行し、その情報を単一のコグニティブデータレイヤーに集約します。

AIとMLのアルゴリズムを適用して状況を分析し、結果を予測し、目的に基づいて最適なアクション（在庫の再割り当て、コストの削減、納期の短縮など）を推奨するため、コグニティブレイヤーと呼ばれます。

従来の方法とは異なり、これらの分析的洞察は、数週間または数か月前のデータを利用していません。それらはほぼリアルタイムの情報に基づいています。コグニティブ自動化は、トレンドと問題が展開するときにそれらを発見し、迅速な介入を可能にします。また、コグニティブ自動化はトランザクションシステムに接続されているため、プロセスを変更するために人間がシステムにログインしなくても、修正措置を自動的に実行できます。

コグニティブオートメーションは、CPG、製薬会社、製造会社のサプライチェーン業務にすでに数百万ドルの改善をもたらしています。小規模から始めてスケールアップする小売業者は、次のような複数の報酬を獲得する立場にあります。

より良い予測。 コグニティブ自動化は、複数のアプリケーション、チャネル、および地域にわたる非常に詳細なSKUレベルのデータを統合します。販売動向、人口統計、SKUの種類、その他の変数のAI分析により、適切な製品を適切な場所に適切なタイミングで配置する際の精度が向上します。

アジャイル在庫の再割り当て。 コグニティブ自動化は、従来のツールでは不可能な速度と範囲で、リアルタイムの在庫および販売データを常に分析します。状況の変化に応じて在庫を再割り当てすることを推奨したり、売れ残り商品のプロモーションを提案したりする場合があります。

統合計画。 コグニティブ自動化は、幅広いデータを利用することで、小売業者が生産、在庫、マーケティング、マーチャンダイジング、プロモーション、ロジスティクス、および通常はサイロ化されているその他の領域にわたって調整するのに役立ちます。商人は、知識に基づいた推測に頼るのではなく、ライフサイクル全体にわたってデータに基づいた意思決定を行うことができます。

輸送とロジスティクスの改善。 コグニティブ自動化により、小売業者は、手持ち在庫、需要変動、運送業者の可用性、運賃、リードタイムなどのリアルタイム変数を分析することで、フルフィルメントを加速し、コストを最小限に抑えることができます。混乱が発生した場合、AIは目標を達成するための代替案を推奨します。

小売業界全体の混乱は2020年以降も続くでしょう。技術革新が、勝利を収めた小売業者と遅れをとっている小売業者を区別するものであることが明らかになりつつあります。テクノロジーに賢く投資してデータ主導の意思決定を行い、プロセスを調整する小売業者は、急速に変化する業界で生き残り、繁栄するための準備が整います。

Arnaud Morvanは、AeraTechnologyのカスタマーエンゲージメントのシニアディレクターです。