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戦略的データソーシングは、混乱を回避するための最新の方法です

スエズ運河が閉鎖されてから約1か月後、十字線に引っ掛かった船の波が世界中の港に氾濫しています。サプライチェーンが過去1年間に直面した最初の大きな問題はほとんどありませんが、危機は新たな真実を示しているように見えました。混乱は解消されていません。

一方、世界的な景気後退は、企業が収益を維持しようとするにつれて、これらの混乱に対する認識を高め、許容度を低下させました。被害は増大しており、組織はサプライチェーンのプロセスとテクノロジーを再考し、データソースを再検討しています。

フォーカスのシフト

これまで、サプライチェーンシステムはデータを最適化して、在庫レベルと移動、生産レベル、エネルギー効率など、企業の管理下にあるすべての内部要因に関する詳細情報を収集してきました。

このアプローチは、ダッシュボードだけを見て、時速60マイルで道路を運転するのとよく似ています。速度レベルが制限速度を下回っており、ガスが豊富で、車が過熱していないことがわかります。すべての朗報—目の前の車に衝突するまで。どうして?あなたは車の中で起こっていることにのみ焦点を合わせていたからです。

多くの点で、これが私たちがサプライチェーンシステムに焦点を合わせた方法です。データを最適化して、在庫レベルと移動、生産レベル、エネルギー効率などに関する詳細情報を収集しました。私たちの「ダッシュボード」は、私たちが制御するすべてのものに問題がないことを示しています。しかし、このアプローチは、外部で起こっていることのリスクを無視します。企業は、内部対策と同様に、外部要因からのリスクと混乱を評価するための体系的な方法に重点を置く必要があります。

需要予測と安全在庫レベルを改善することは確かに企業の効率化に役立ちますが、企業はビジネスへの外部の影響の堅牢な測定を含む360度のビューを必要としています。

代替データソース

ますます多くのメーカーが、これらの外部の影響からの供給における将来の問題を予測するために代替データを使用しています。彼らは、特定の港に、次の出荷が遅れると予想される可能性があることを示す船のバックログがあるかどうかを確認しようとしています。彼らは、供給の潜在的な混乱要因をさらに上流で調べ、降水量と土壌湿度レベルを分析して作物の収穫量を予測し、ラテックスからカカオまですべての製造プロセスで原材料を安定して利用できるようにします。彼らは世界中の何千もの情報源からのニュースを監視して、潜在的な争いやストライキを検出し、需要の変化を予測しています。

これらの外部の上流要因に焦点を移すことは、衛星画像から船のトランスポンダー信号、原材料が栽培されている地域の天気予報まで、これらの企業がまったく新しいデータセットを扱うことを意味します。先進的なメーカーは、これらの新しいデータセット、特に企業が非構造化ソースと構造化ソースの両方をリアルタイムで頻繁に調べ、それらを使用して関連情報をすばやく抽出できるデータレイクハウスをより適切に処理するために、新しいテクノロジーに目を向けています。彼らは、データウェアハウスなどのレガシーテクノロジーには柔軟性がなく、これらの新しいタイプのデータや分析を処理できないことに気づきました。データレイクハウスを使用すると、企業はこれらのデータセットと分析をすばやくテストして、数時間と数日で意思決定を行うことができます。

スエズ運河を旅して喜望峰を一周することを目的とした旅行のルートを変更するのは費用がかかります。貨物の旅行に少なくとも450,000ドルと3,000海里が追加されます。しかし、今週末に見たように、周りに座って予期しない障害物が取り除かれるのを待つことは、その費用をさらに増やす可能性があります。

エバーギヴンの姉妹船が喜望峰の周りを早期に迂回したのは偶然ではありません。彼らは、この閉塞がしばらく続くという内部データを持っていた可能性があります。すべての未処理の船が同じ情報を持っていて、それを以前に持っていたとしたら、業界全体がこの嵐をよりよく乗り切るでしょう。代替データを活用しながら、内部/外部要因にさらに包括的に焦点を当てることは、予期しない課題に対処するための鍵です。

Rob Sakerは、Databricksの小売および製造業の世界的な業界リーダーです。


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