インダストリー4.0はサプライチェーンネットワークにどのように影響しますか？

インダストリー4.0がサプライチェーン全体に広がるにつれて、関係するすべての人に大きな影響を与えることは明らかです。それでも、問題はどのようにそうですか？

インダストリー4.0とサプライチェーン

インダストリー4.0などの名前から予想されるように、製造、開発、最新のサプライチェーンなど、さまざまな業界に重大で革命的な変化がもたらされています。

第4の産業革命、つまり4.0と呼ばれるこの革命は、新たにデジタル化されたランドスケープのデータ交換と自動化の効率を向上させるという抜本的なトレンドを伴います。

Industry 3.0は、自動化テクノロジーの普及と展開でした。少なくとも、高度なロボット工学とプログラマブルロジックコントローラーがあります。この時代の終わりに向けて、より優れた、より効率的な自動化システムが導入され、現在、プレーヤーはシステムを改善および最適化するために最新のスマートデバイスとデータを使用しています。

簡単に言えば、第3次産業革命では、コンピューターとより近代的なテクノロジーが採用されました。 4番目の革命は、これらのプラットフォームが収集しているデータを使用することです。 AI、機械学習、高度な分析プラットフォームは、IoTセンサーと機械からリアルタイムのデータを収集して、一般的な運用を強化します。このコンテキスト監視とデータフローの考え方は、インダストリー4.0の基盤に役立ちます。

これは、メーカーや商品サプライヤーに大きな影響を与えます。また、現代のサプライチェーンに関係するすべての関係者とプロセスにも影響を及ぼします。

革新的な洞察

ビッグデータ、機械学習、およびより影響力のある分析ツールは、たった1つのことを意味します。それは、革新的な洞察の増え続けるライブラリです。これらの洞察は、サプライチェーンを含む新しいエキサイティングな方法で活用されます。サプライチェーン管理では、このシステムはより古風なプロセスを排除し、それらをより合理化され、より成功し、より機敏になるように更新しています。次世代のサプライチェーン、または次の論理的な飛躍は、業界の運営方法です。

このプロセスの中心はデジタルデータとコンテンツです。たとえば、データをサプライチェーン全体で使用して、ロジスティクス、輸送、さらには商品の流通における非効率性や問題を特定できます。機械学習とAIは、この情報をさらに活用して、再現可能な傾向と洞察を抽出できます。

サプライチェーンリーダーの66％が、今後2〜3年間で、高度なサプライチェーン分析が業務にとって「非常に重要」になると述べています。

透明度の向上、直線性の低下

従来のサプライチェーンにはウォーターフォール効果があります。チェーンに沿った各パーティまたはソリューションは、「チェーン」と呼ばれる他のすべてに影響を及ぼします。メーカーは、製品の組み立てに使用するさまざまな商品やアイテムをサプライヤーに依存しています。流通業者および小売業者は、製品の製造および配送を上記の製造業者に依存しています。すべての情報は一方向に流れる傾向があります。

非効率性は、チェーンの一方の当事者に問題がある場合に発生します。その後、この問題は悪化し、関係する他のすべての人に「チェーン」をカスケードし続けます。このプロセスは、ひどい結果をもたらす可能性があります。サプライヤーが商品や商品を使い果たした場合、メーカーは適切な代替品を見つけるために生産を延期する必要があります。チェーンの最後で待機している小売業者には、在庫または在庫が枯渇したままになります。

インダストリー4.0と、よりスマートで有益なプロセスとデバイスの導入のおかげで、これは大幅に変わるでしょう。いわゆるデジタルサプライチェーンは、透明性と可視性を大幅に向上させます。このプロセスにより、かつては直線的だった業界の性質を、よりモジュール化されたものに完全に移行させることができます。突然、関係者はイベントとプロセスのカスケードチェーンの一部ではなくなりました。それぞれが、ネットワークに沿った個別のポイントまたはノードとして機能することができます。

たとえば、製造業者は、供給不足が発生するのを確認し、適切な措置を講じることができます。これにより、待機中のメーカーの意思決定能力が向上します。彼らはすぐに代替案を見つけたり、新しい解決策を考え出すことができます—チェーンの中断の影響を和らげます。

より強力な関係とコラボレーション

透明性の向上は、サプライチェーン全体でより強力で長続きする関係にも貢献します。

企業は、プロセスを開放し、運用の処理方法を共有することで、顧客からの信頼とサポートをさらに高めることができます。今日、多くの消費者は、企業が周囲の世界に与える環境的および経済的影響に関心を持っています。場合によっては、人々は環境に損害を与える事業体との取引を完全に拒否するでしょう。

しかし、それは単なる最終消費者をはるかに超えています。また、サプライチェーンに関与する関係者、組織、その他のチームとの関係にも影響を与えます。食品を損傷したり汚染したりするのが非常に簡単な食品および飲料業界を見てください。ある種の食品を不適切な温度で保管するだけでは、問題が発生する可能性があります。ただし、スマートなシステムとデータを使用すれば、サプライヤ、ディストリビュータ、小売業者はすべて、商品がパーティーからパーティーへと流れるときに、商品に何が起こっているのかを常に把握できます。

各人は、問題が発生した場所と、汚染や損傷の原因を正確に特定できます。これにより、ストレスの多い状況下でも、適切な行動を取り、お互いに信頼関係を築くことができます。

インダストリー4.0には、サプライチェーン内のコミュニケーションとコラボレーションを大幅に改善する可能性が確かにあります。

トランザクションと運用コストの削減

よりスマートで、より複雑なシステムと洞察は、当事者が問題と弱点をより早く特定するために行動を起こすことができることを意味します。時間の経過とともに、既存の運用を定期的に改善して、より合理化された効果的なものにすることができます。これには、関連するコストを削減する効果があります。

サプライチェーンでは、ビッグデータプラットフォームは、取引手数料の削減、生産性の向上、およびシステム全体の改善にも貢献します。ビッグデータは、さまざまな方法で活用して、効率の新しい領域を特定および発見できます。財務は特にビッグデータによって支援され、主要な間接的な支出とコストを浮き彫りにします。間接的な支出を削減することで、企業は全体の費用の25％以上を節約できます。

これは、業界全体だけでなく、供給ネットワークに関係するすべての人にとって本当にメリットがあります。アクセンチュアは、初期のIoT採用者、つまり第1波では、生産性が30％向上し、メンテナンスコストがさらに30％低下すると予測しています。これがほとんどの組織のコスト削減に与える影響を想像してみてください。

インダストリー4.0の品種の機会

よりスマートで詳細なデバイスとシステムの導入は、チームがより異なる形式の情報を収集することも意味します。これは、特に供給ネットワーク全体に流入するデータの量を考えると、ほとんど乗り越えられないように思えるかもしれませんが、そこでAIと機械学習ソリューションが活躍します。適切なデジタルツールとプラットフォームを使用すると、このようなプロセスをほぼ完全に自動化できると同時に、これまで人間が可能だったものをはるかに超えて精度を向上させることができます。

このシステムは、新しい機会と戦略の大きな可能性を明らかにします。改善されたより正確な洞察、透明性の向上、より強力なコラボレーション、およびコストの削減により、サプライチェーンに沿った関係者は実験と分岐の余地が広がります。これにより、他の方法では決して探求されない、新鮮で刺激的な新しい戦略と方法の採用が促進されます。

たとえば、3D印刷では、メーカーがオンデマンドでオーダーメイドの製品を作成し、非常に複雑なパーソナライズオプションを使用してマスカスタマイゼーションを行うことができます。このようなセットアップは、オンラインおよびモバイル注文やIoT対応の本番システムなどの最新のスマートなデータ指向テクノロジーを使用することによってのみ可能です。

インダストリー4.0の採用のおかげで、サプライチェーンの未来は目がくらむほど明るいと言っても過言ではありません。