波紋が波になる：新しいサプライチェーンの混乱の規範

パンデミックやその他の最近の注目を集めている事件は、1つの孤立した事件でさえサプライチェーン全体を急速に混乱させる可能性があることを明らかにしています。

サプライチェーンとロジスティクスは、急速な都市化や電子商取引の成長など、主要な経済的および社会的トレンドの交差点に位置しています。顧客は、コストを削減し、サービスを改善し、効率を高めるために、輸送およびロジスティクスのビジネスプロセスの強化を絶えず要求することにより、課題を複雑にしています。貨物輸送、トラック輸送、通関、注文処理、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を向上させるための鍵であり、顧客はチェーンの上下での改善を望んでいます。しかし、これらの顧客が適応し続け、競争が激化し、変化の速度が加速し、ビジネスのすべての部分に影響を与えるため、これはますます困難になっています。効率を高めて作成するための報道機関の正味の効果は、1つの決定の波及効果が、組織を圧倒する波になる可能性があることです。

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中断により、短いリードタイムと高い充填率が妨げられます

リードタイムはロジスティクスの重要な指標です。注文受付から受注までの期間です。同様に重要な指標は、在庫から出荷された注文の割合として定義される充填率です。目標は、在庫切れを回避するために十分な在庫が維持されている場合、リードタイムを可能な限り短くし、変動を最小限に抑え、充填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、適切な場所で、適切な時期に、適切な量で、適切な状態で提供することです。これは課題であり、サプライチェーンベンダーや小売企業全体の多くのプロセスが関係しています。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最近の厳しい停止、燃料費の突然の変動、商品価格の上昇などの課題により、1つの孤立した事件でもサプライチェーン全体を急速に混乱させ、動かない。

サプライチェーンの洞察で不確実性と戦う

従来、需要と供給は、履歴データに基づくさまざまなモデリング手法を使用して予測されていました。しかし、2020年はそれを変えました。 2020年初頭の急激な需要の落ち込みから、2020年後半の急激な供給不足まで、多くのグローバルおよびローカルの小売業者、消費者製品メーカー、およびロジスティクス企業が不意を突かれました。この混乱により、事業の縮小、経費の増加または営業利益の減少、従業員の在宅勤務による営業効率の低下、人員の不在などにより、収益が大幅に減少しました。これらは、広範囲にわたる影響のほんの一例です。

この新しい常態で生き残るためには、企業は運用モデルを強化する必要がありますが、他の企業はその仕組みを完全に再考する必要があります。繁栄するには、企業は、顧客、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）への接続から、各機能とプロセスが企業戦略と成功全体にどのように貢献するかを完全に理解するために、さらに多くのことを行う必要があります。 ）、 とりわけ。人、プロセス、テクノロジー、情報、および施設、およびそれらの相互依存性と接続性のマッピングは、運用の回復力を推進するための鍵です。しかし、これらの接続は、複雑で複雑な手動プロセスや、レガシーシステムやアプリケーションの切断の原因になることもよくあります。これにより、追加の作業が発生するだけでなく、オペレーショナルリスク、損失、顧客の不満、および従業員の士気の低下も増加します。

大きな変化には大きなチャンスがあります

「物事がうまくいかないときは、すべての課題、つまりすべての逆境に、機会と成長の種が含まれていることを忘れないでください」– Roy T. Bennett世界的なパンデミックは、企業が未知の領域をピボットする際の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は、企業がプロセスを分散環境に適応させるのに役立ち、世界的大流行の真っ只中にある顧客や従業員のためにプロセスを確実に利用できるようにしています。プロセスインテリジェンスは、コンピュータービジョン、機械学習、人工知能を自律的な変革に活用するためのツールを従業員に提供します。従来、すべての従業員がアイデアを広げるための手段や代表を持っているわけではない場合、個々の従業員はビジネスに不可欠な問題を解決する権限を与えられています。

人間的な可視性を備えたデコード作業

プロセスマイニングは、効果的な自動化に向けた最初のステップにすぎません。現在、企業は、プロセスから取得した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。専門家が組織内のデータの80〜90％が構造化されていないと予測している場合、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は、操作、内部統制、およびサプライチェーンを現実的にデコードして操作し、実際に機能させるための秘訣です。プロセスインテリジェンスは、限られたプロセスログをキャプチャしたり、時間のかかる高価なインタビューを実施したりする代わりに、自動化されたビジネスプロセスの発見、モデリング、および文書化で人間を追跡します。次に、プロセスの視覚化とレポートを通じてデータと洞察を提示し、最も実行されたタスクのレビューや単一のプロセススレッドまたはサブタスクに焦点を当てるなど、幅広い視点からデータを表示できるようにします。この正確な詳細レベルでプロセスを分析する機能により、データ主導の意思決定が可能になり、信頼性が向上します。

今日の小売、サプライチェーン、およびロジスティクスの課題に適応します

最終的に、企業はすべてのレベル、すべてのチャネル、およびすべてのドメインで作業を迅速にデコードする必要があります。リーダーは、チームが死角や偏見のない、最も詳細なレベルでデータ主導の意思決定を行えるようにする詳細な評価を探す必要があります。このインテリジェンスにより、リーダーは、反復プロセスの自動化、システムの最適化と交換、コンプライアンスと制御の強化、プロセスの標準化など、目的に合ったソリューションを実現することで、運用を改善できます。ビジネスプロセスの自動化は、財務、サプライチェーン、マーケティング、人材、カスタマーサポート全体で比較的水平的であり、1つの効果的な自動化ソリューションが見つかったら、残りはそれに続きます。