波紋から大波へ：サプライチェーンレジリエンスの新たな基準を設定する

パンデミックやその他の最近の注目すべき事例は、たった一つの孤立したインシデントがいかに迅速にサプライチェーン全体を混乱させるかを明確に示しています。

サプライチェーンとロジスティクスは、急速な都市化やEコマースの成長など、主要な経済および社会トレンドの交差点に位置しています。顧客は配送とロジスティクスのビジネスプロセスの継続的な改善を求め、コスト削減、サービス向上、効率向上を要求することで課題を複雑にしています。貨物輸送、トラック輸送仲介、通関業務、受注処理、返品管理などのサービスはすべて、サプライチェーン管理プロセスの効率改善の鍵であり、顧客はチェーンの上流から下流まで改善を望んでいます。しかし、顧客が適応し続け、競争が激化し、変化の速度が加速してビジネスのあらゆる部分に影響を与える中、これはますます困難になっています。改善と効率化への圧力の総体的な効果は、一つの決定の波及効果が組織を圧倒する大波になる可能性があるということです。

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混乱が短納期と高充足率を妨げる

リードタイムはロジスティクスにおける重要な指標です。注文受付から注文受領までの時間で測定されます。同様に重要な指標は充足率で、在庫から出荷された注文の割合として定義されます。目標は、在庫を十分に維持して品切れを防ぎながら、リードタイムを可能な限り短く変動を最小限に抑え、充足率を高くすることです。

ロジスティクスの全体的な目標は、適切な製品を、適切な価格で、適切な顧客に、適切な場所に、適切なタイミングで、適切な数量で、適切な状態で届けることです。これはサプライチェーンベンダーや小売企業における多くのプロセスを伴う課題です。しかし、パンデミック、スエズ運河での数百隻のコンテナ船の足止め、燃料費の急変と商品価格の高騰などの課題により、たった一つの孤立したインシデントがサプライチェーン全体を迅速に混乱させ、機能不全に陥らせることが明らかになりました。

サプライチェーンインサイトで不確実性と闘う

従来、需要と供給は過去データに基づくさまざまなモデリング手法で予測されてきました。しかし、2020年はそれを変えました。2020年初頭の需要の急落から後半の深刻な供給不足まで、多くのグローバルおよびローカルの小売業者、消費財メーカー、物流会社が不意を突かれました。混乱は、事業縮小による大幅な収益減少、費用増加や営業利益率の低下、リモートワークによる従業員の不在や人員不足による運営効率の低下など、広範な影響をもたらしました。これらは広範な影響のほんの一例です。

このニューノーマルで生き残るためには、企業は運営モデルを強化する必要があり、中には働き方を完全に再考する必要がある企業もあります。繁栄するためには、各機能とプロセスが全社戦略と成功にどう寄与しているかを、顧客との接点、コールセンター、倉庫管理、在庫管理、価格設定、財務、会計、返品（リバースロジスティクス）などから完全に理解するために、より多くのことを行う必要があります。人、プロセス、テクノロジー、情報、施設をマッピングし、それらの相互依存関係と連結性を把握することが、運用レジリエンスを推進する鍵です。しかし、これらの連結は複雑で複雑な手動プロセスや、分断されたレガシーシステムおよびアプリケーションの原因でもあります。これは追加の作業を生むだけでなく、運用リスク、損失、顧客不満、従業員の士気低下も招きます。

大きな変化には大きな機会が伴う

「物事が自分の思い通りにいかないとき、すべての課題、すべての逆境の中には、機会と成長の種が含まれていることを思い出してください」－Roy T. Bennett。世界的なパンデミックは、企業が未知の領域を舵取りする中で成長の機会を示しました。すでに、プロセスインテリジェンスが企業の分散環境へのプロセス適応を支援し、世界的なパンデミックの中でも顧客と従業員のそばにいられることを保証してきました。プロセスインテリジェンスは、コンピュータビジョン、機械学習、人工知能を自律的変革に活用するツールを従業員に提供します。個々の従業員が、従来はすべての従業員がアイデアを広げる手段や代表権を持っていたわけではない中で、ビジネスクリティカルな問題を解決できるようになりました。

人間中心の可視化で業務を解読する

プロセスマイニングは効果的な自動化への第一歩に過ぎません。今、企業はプロセスから引き出される機械学習データの流入を集約する方法を見つける必要があります。専門家は組織内のデータの80〜90%が非構造化だと予測しており、プロセスインテリジェンスは企業が大規模な自動化プログラムを追求する機会を提供します。定量化可能なデータが、運用、内部統制、サプライチェーンを現実的に解読し、それらを操作して実際に機能させるための秘訣です。限られたプロセスログの取得や、遅く高価なインタビューの実施に代わって、プロセスインテリジェンスは自動化されたビジネスプロセスの発見、モデリング、文書化によって人間を追跡します。その後、プロセスの可視化とレポートを通じてデータとインサイトを提示し、最も実行されるタスクのレビューなどの広い視点から、単一のプロセススレッドやサブタスクへの焦点まで、データをさまざまな視点で見ることができます。この精緻なレベルでプロセスを分析する能力は、信頼度を高めたデータ駆動型の意思決定を可能にします。

今日の小売、サプライチェーン、ロジスティクスの課題に適応する

最終的に、企業はあらゆるレベル、あらゆるチャネル、あらゆるドメインで業務を迅速に解読する必要があります。リーダーは、盲点やバイアスなき、最も粒度の細かいレベルでチームがデータ駆動型の意思決定を行えるよう、詳細な評価を求める必要があります。このインテリジェンスは、反復プロセスの自動化、システムの最適化と置き換え、コンプライアンスと統制の強化、プロセスの標準化など、目的に適したソリューションを可能にすることで、リーダーが運用を改善できるよう支援します。ビジネスプロセス自動化は、財務、サプライチェーン、マーケティング、人事、カスタマーサポートなどで比較的水平に適用でき、一つの効果的な自動化ソリューションが見つかれば、他にも波及していきます。