パンデミックは、サプライチェーンの意思決定のための新しいモデルを推進しています

サプライチェーンマネージャーは、パンデミックに起因する激変だけでなく、継続的な需要の変化、顧客の期待の高まり、および外部の地政学的要因からも、前例のない混乱に直面しています。 2つのことが明らかになりました。これらの混乱は一時的なものではなく、現在のサプライチェーンデータモデルの欠点を明らかにしています。

これらの混乱からのフォールアウトに対処するための戦略は、経済の回復に備えるにつれてより焦点が絞られ、パンデミックによる災害からの回復という2つの課題をマネージャーに与えると同時に、パンデミック後の需要と個人消費の潜在的に急速な増加に対処します。来年。今こそ、企業が回復に取り組むと同時に、新たな成長の機会を活用する方法を深く掘り下げる時です。解決策は、パンデミック前の現状に戻ることではなく、新しいデータモデルを確立することです。よくあることですが、災害はイノベーションを促進します。現在、サプライチェーン組織がゲームのルールを書き直すために意思決定インテリジェンスの新しいモデルを採用するにつれて、イノベーションが発生することがわかりました。

より良い結果のための意思決定インテリジェンス

昨年の混乱からの回復、今後の需要の増加に対処し、最後に、将来の混乱を乗り切るために必要な知識と洞察を得るには、履歴分析、サイロ化された情報、および画面上のダッシュボードの従来のデータモデルを超える必要があります。限られた出力の配列と限られた解釈手段。

次世代の意思決定はすでにここにあります。意思決定インテリジェンスは、人工知能と将来を見据えた予測分析によって推進され、複数のデータソースを抽象化して単一の統一されたビューを提供できるミドルウェアレイヤーを備えた、データとトレンドへの早期かつ即時のアクセスを提供します。言語インターフェース。

意思決定インテリジェンスは、統一された自然言語インターフェースで提供されると、過去1年間の混乱の結果として明らかになった隠れた脆弱性と課題の多くを解決します。通常の状況での意思決定支援は機能する可能性があり、これまで、前進するインセンティブはほとんどありませんでした。ただし、古いモデルでは、予期しない事態に直面したときに多くの準備ができていませんでした。

予測不可能な世界での意思決定

Gartner Inc.の計画のCORE（構成、最適化、応答、実行）モデルは、すべてのサプライチェーンの意思決定に普遍的なモデルを課します。

• 戦略をサポートするためのサプライチェーンの構成
• 限られたリソース（またはパンデミックの場合、重大で予期しない混乱）などの要因を考慮した最適化
• 応答。オプションとインテリジェンスのレベルが組み込まれています。
• 実行

サプライチェーン計画でCOREモデルを成功させるには、リアルタイムの洞察が必要です。リアルタイムの洞察を実現するには、データアナリストだけでなく、すべてのレベルの意思決定者が使用できる、インテリジェントでインタラクティブなリアルタイムのインターフェイスがさらに必要です。これは、システムがコンテキストを構築できるようにする自然言語処理機能を使用して実現できるため、ユーザーは、一連の1回限りの質問やコマンドを実行するだけでなく、システムとプログレッシブな会話を行うことができます。さらに、バックエンド処理の抽象化レイヤーにより、複数の構造化データソースと非構造化データソースからのデータの透過的な取り込みが可能になります。

今日のグローバルエコシステムにおける応答性の高いサプライチェーンでは、計画担当者が計画と実行の間の長年のギャップを埋める必要があります。そのギャップを埋め、予期せぬ事態を予測し、予測不可能なイベントや需要の変化に基づいて迅速かつインテリジェントにピボットする能力を構築できる人は、昨年の壊滅的なサプライチェーンの不足の間にうまくいき、より良い位置にいるでしょうそれに続く需要の避けられない変化に迅速に対応するため。

Ganesh Gandhieswaranは、意思決定インテリジェンスプラットフォームであるConverSight.aiの共同創設者兼CEOです。