サプライチェーン技術的負債のサイクルを断ち切る

家が急いで作られた、または崩壊しつつある基礎の上に建てられた場合、それを修理するために必要な時間とリソースは、驚異的な借金につながる可能性があります。住宅所有者は、修理の費用が彼らを経済的束縛に陥らせる可能性があることを知って、基礎の問題を恐れています。

この多額の債務の概念は、革新的で回復力のあるサプライチェーンの構築に取り組んでいる小売業者の経験に反映されています。構築したエコシステムに「亀裂」が現れ始めると、基盤自体に何らかの作業が必要であることが明らかになるはずです。

しかし、多くの人にとって、それは多すぎる費用のように感じます。代わりに、革新性を維持し、サプライチェーン機能を即座に改善するために、小売業者は迅速な解決策として新しいテクノロジーを蓄積しています。この戦略では、将来を見据えたシステムにずっと投資していた場合よりも、長期的にはより多くの費用を費やすことになります。

収益に最も利益があると思われる決定は、実際には企業の技術的負債に貢献している可能性があります。非効率性、冗長性、古いカスタマイズに起因するやり直しに加えて、既存のソフトウェアを維持するためのコストがかかることになります。

将来を見据えたサプライチェーンを実現するには、小売業者は技術的負債のサイクルを断ち切り、必要な基礎的作業を行う必要があります。それはすべて、その不安定なサプライチェーンの「家」がどのようになってきたかを理解することから始まります。

その場しのぎの財団

理想的には、すべてのプロセスが連携して、需要予測、補充、割り当て、および注文処理を調和させます。しかし、サプライチェーンの専門家の36％だけが、組織が単一のサプライチェーンプラットフォームで運営されていると述べています。多くの小売サプライチェーンは構造的な不整合に悩まされており、特定のプロセスでは効果的に機能し、他のプロセスでは弱いリンクに悩まされています。ほとんどのサプライチェーンは、切断された、または緩く接続されたソリューションの間に合​​わせの基盤の上に立っています。実際、43％の組織が自社のテクノロジーはビジネスの需要に追いついていないと言っていますが、小売業の進化がこの状況に貢献しています。

システムが進化するにつれて、新しいベンダーが市場に登場し、単一のビジネス上の問題に対する答えを提供します。小売業者は、全体像を見るのではなく、投資を行い、テクノロジーを迅速な意思決定に置き換えます。時間が経つにつれて、彼らはサイロで機能するレガシーテクノロジーをカスタマイズしますが、その作成が時代遅れになるのを見るだけです。不満を持って、彼らは新しいテクノロジーを実装することを決定し、サイクルは続きます。最終的に、彼らは自分の仕事から見上げて、同じビジネスプロセスに対応する複数のシステムがあることに気付きます。そして、「債務」は増え続けています。これはなじみがありますか？

債務の拡大

企業が企業全体で新しいテクノロジーを取得、実装、カスタマイズする速度は、近視眼的な意思決定によって推進され、ITテクノロジーの負債を悪化させ、サプライチェーンの不安定性につながります。クレジットカードや学生ローンの借金の重荷を背負っている個人が購入を急いで行ったり、お金を自由に移動したりできないのと同じように、サプライチェーンが技術的負債の負担を負っている場合、小売業者は機敏に行動することはできません。条件は財務貸借対照表に実際の数値として表示されない場合がありますが、コストは実際のものです。リソースを浪費し、敏捷性を低下させます。これは、今日の小売業界で重要です。

新しいテクノロジーへの投資は潜在的な失敗であると結論付ける人もいるかもしれませんが、そうではありません。自動車ローンや住宅ローンを通じて行われるコミットメントと同様に、すべての債務が悪いわけではありません。多くの場合、新しい基盤の必要性のように、それは避けられません。革新的で競争力のある小売組織になるためには、ある程度の責任が伴います。これは、小売業者が注意しなければならない債務にますます追加するサイクルです。不要な技術的負債が積み重なるのを防ぐために、サプライチェーンのニーズに優先順位を付け、ギャップや重複がどこにあるかを確認し、必要な削除や追加を迅速に行う必要があります。

AIがどのように役立つか

将来を見据えて、小売業者は、コアの問題を解決せずに債務を増やす異種システムではなく、統合されたスケーラブルなサプライチェーンを構築できるテクノロジーを評価する必要があります。人工知能と機械学習は、小売業者が注目すべき新しいテクノロジーです。 AIには、人間やばらばらのシステムではできないことを実行する力があります。つまり、すべてのサプライチェーンデータを理解し、すべての決定を下す「真実の1つのバージョン」を有効にすることです。 AIは、サプライチェーンの運用にこれまでにない洞察をもたらし、サイロ化されたシステムを更新する必要がないため、比類のない速度を追加します。また、機械学習に支えられて、AIは新しいトレンドを予測して特定し、小売業者が体系的に問題に対処できるようにします。

小売業者は、すべてのサプライチェーンプロセスを単一のプラットフォームに合わせる必要があります。家を建てるのと同じように、時の試練に耐えるサプライチェーンには強力な基盤が不可欠です。長期にわたって環境圧力に耐える能力は、まさに小売業者が彼らの努力を優先すべきところです。 AIの助けを借りて、彼らは技術的負債のサイクルを断ち切り、永続的な効率を構築し、サプライチェーンを強化することができます。

Patty McDonaldは、SymphonyRetailAIのグローバルソリューションマーケティングのディレクターです。