サプライチェーンテクノロジーを採用する3つの理由

人工知能やモノのインターネットなどのテクノロジーに関する大げさな宣伝にもかかわらず、多くのサプライチェーン企業は依然として重要なタスクを完了するために紙とスプレッドシートに依存しています。その結果、デジタルトランスフォーメーションのさまざまな状態にある企業は、有意義な方法でコラボレーションするのに苦労しています。

サプライチェーン全体で単一の製品の正確な詳細をリアルタイムで追跡できる企業もあれば、情報が共有できない形式で紙に書き留められているため、ほとんど情報がないままである企業もあります。サプライヤによるデジタルトランスフォーメーションの採用が最大の関心事であることは不思議ではありません。

一部の企業は、承認されたベンダーリストに含めるための基準として特定のテクノロジーの使用を要求できますが、紙ベースおよび手動ベースの組織にはこのオプションがありません。代わりに、採用を達成するために、企業は時間とコストの節約という形でROIを実証することにより、サプライヤーにインセンティブを与え、奨励する必要があります。かつて採用の大きな障壁となっていたサプライチェーンテクノロジーの価格は下がっており、サプライヤーが投資を正当化するのが容易になっています。ただし、新しいテクノロジーを完全に採用するには、多くの作業を行う必要があります。以下は、サプライチェーンテクノロジーを採用するようにサプライヤーを説得するための上位3つの議論です。

センサーテクノロジーにより、可視性と効率が向上します。 サプライチェーンの速度を低下させる最大の要因の1つは、内部と外部の両方での可視性の欠如です。情報の流れが単純に不足していることほど、効率的なコラボレーションを妨げるものはありません。無線周波数識別（RFID）、バーコード、スキャナーなどのテクノロジーをクラウドベースのコンピューター化された出荷および追跡と組み合わせると、プロセスが簡素化され、効率と精度の向上に必要な可視性が提供されます。

RFIDタグを商品に貼り付けて、サプライチェーンに沿って追跡するために使用できます。これらのタグはバーコードと同様の目的を果たしますが、主な違いは、読者の視線内にある必要がなく、追跡対象のオブジェクトに埋め込むことができることです。このように、RFIDリーダーを使用する作業者は、アイテムを1つずつスキャンするのではなく、その地域の商品に関するすべてのデータを即座に収集できます。追跡装置は、異常をリアルタイムで検出できるようにすることで効率を大幅に向上させ、サプライチェーンに大きな混乱を引き起こすことなくミスを即座に修正することを容易にします。また、より一貫性のある正確な追跡を促進し、制御を最大化し、すべての関係者の全体的な可視性を向上させます。

クラウドベースのソフトウェアおよびモバイルデバイスに接続するバーコードおよびRFIDスキャナーは、タグまたはバーコードからの追跡情報を統合し、データをリアルタイムで利用できるようにするのに役立ちます。このデータをサプライヤがすぐに利用できるため、サプライヤは在庫をデジタルで整理し、追跡情報と出荷を監視し、請求書を作成できます。すべてのサプライヤにわたるこのタイプの可視性は、効率を改善し、時間とお金の両方を節約するために非常に貴重です。

データ分析ツールはビジネスの洞察を深めます。 どんなビジネスでも、知識は力です。サプライヤーにとって、それはより良いビジネス洞察につながる可能性のあるサプライチェーンからのデータの形で提供されます。 RFIDタグ、バーコード、IoTセンサーにはすべて、共通の大きな利点が1つあります。それは、データを収集することです。ただし、このデータが有用であるためには、実用的なビジネスの洞察を引き出すために、データをキャプチャして分析する必要があります。

高度な分析を採用するサプライヤーは、データに見られるパターンを評価することで、将来の機会を特定し、課題を軽減できます。サプライチェーンの各ポイントで収集されたデータは、一般的な停滞を示している可能性があるため、サプライヤはどこで改善を行うべきかを認識しています。たとえば、遅延の大部分がピッキングプロセス中に発生していることが判明した場合、マネージャーはそれを改善の焦点にすることを知っています。高度な分析は、動的価格設定、品質テスト、気象パターン、販売データなどの分野でも展開されています。

分析をさらに一歩進めて、AIソリューションは、データを使用して需要予測、生産計画、さらには予知保全などのタスクを実行し、サプライチェーンプロセスを自動化できます。サプライヤーはデータを絶えず分析して対応するための労働力のサポートが不足している可能性がありますが、AIは注文の配送とサービスのレベルを改善して、天候などの変数の周りの配送を最適化したり、機器の故障を予測したりして、供給に支障をきたす前に対応できるようにします。チェーン。

初期の採用は、時間の経過とともにより多くの価値に道を譲ります。 センサー、データ、AIテクノロジーの急増により、ウェアラブル、ロボット、ドローン、自動運転車などのより高度なテクノロジーが生まれています。これらのテクノロジーはまだすべての倉庫にあるわけではないかもしれませんが、短期間でバーコードと同じくらい一般的なものになると確信できます。

スマートグラス、時計、その他のアクセサリなどのウェアラブルデバイスは、業界が大きな労働力不足に直面しているときに、労働者の生産性を高めるのに役立ちます。音声ピッキングなどの同様のテクノロジーがより頻繁に使用されています。すべての従業員、サプライヤー、およびパートナーがさまざまなウェアラブルと効率的にコラボレーションできるようにするには、マルチモジュールのデータキャプチャソフトウェアが不可欠です。この方法でデータをキャプチャする機能により、将来ウェアラブルがさらに採用される場合でも、サプライヤやパートナーが情報を見逃すことはありません。

ドローンと自動運転車は、倉庫内をすばやく移動して、ピッキング、在庫管理、フォークリフト操作などのタスクを迅速に実行できます。このレベルの正確で体系的な自動化は、タスクを完了するために必要なリソースを削減し、タスクをより迅速かつ正確に実行することにより、生産性を向上させることができます。ただし、これらのテクノロジーは、人間とロボットの共存と調整を管理するために他のシステムが導入されている場合にのみ実装できます。たとえば、センサーやRFIDタグなどを同じネットワークに配置して、人間と機械の両方が効率的にコラボレーションするために必要な情報を収集して処理できるようにする必要があります。人間向けのテクノロジーを実装することで、機械とロボットの統合が簡単になります。

テクノロジーは信頼できるパートナーシップを促進します。テクノロジーのコストが下がるにつれ、コラボレーションテクノロジーを採用できなかったサプライヤーはすぐに道に迷うでしょう。さらに重要なことに、コラボレーションの観点から、同じ目標（効率の向上、生産性、コスト削減）を念頭に置いてテクノロジーを採用する企業は、すべてのパートナーに価値を提供する、成功した信頼できるパートナーシップを構築します。サプライチェーンのコラボレーションに関して言えば、企業にはサプライヤーやベンダーだけでなく、信頼できるパートナーも必要です。

ジムデンプシーはパナソニックのディレクターです。