Blue Yonder SVPホン・モー・ヤンに聞く：スマートサプライチェーンの重要性

Blue YonderのSVP兼ジェネラルマネージャー（製造セクター）、ホン・モー・ヤンがManufacturing Globalの取材に応じ、製造業におけるスマートサプライチェーンの重要性を語りました。

1. スマートサプライチェーンとは何か、製造業におけるその役割は？

スマートサプライチェーンとは、テクノロジーを活用して効率を高め、自己最適化し、変化する需要と混乱にインテリジェントに対応するものです。例えば、人工知能（AI）と機械学習（ML）を用いてプロセスを自動化することで、サプライチェーンは人間の介入なしに賢明な意思決定が可能になります。これは、工場フロアに遅延部品を間に合わせるためのプランBを考案したり、人員不足が生産遅延を引き起こす可能性を事前に警告したりすることです。

2. スマートサプライチェーンは製造業者にとってどのような意義があり、組織にどのような価値を提供するか？

AIやMLなどのテクノロジーを採用することで、製造業者は変化する需要に追いつき、問題が発生する前に予測し、混乱を乗り切ることができます。これは、単にインシデントが発生した後に対応するのではなく、顧客購買行動を一歩先んじて把握できることを意味します。

3. スマートサプライチェーンの構築においてテクノロジーはどのような役割を果たすか？

パンデミックは世界中のサプライチェーンを深刻に混乱させ、企業に短期間での意思決定と対応を強いました。機械は、可能な限り迅速かつインテリジェントに反応することを可能にします。例えば、MLを用いて遅延や故障が発生する可能性のある場所を特定します。MLは粒度の細かいレベルで動作でき、個々の荷物を検査し、どの配送が高リスクかを予測し、故障時にはアルゴリズムが配送を再ルーティングできます。計画から実行までのプロセス全体を自動化できます。

MLはまた、製造業者が最も緊急に商品が必要な場所を優先順位付け、生産と納品の約束を守れるよう支援します。一方、人間はそのような意思決定に数日を要することが多く、大量のデータとタイトな期限に直面するとエラーを犯しやすくなります。機械はデータに基づき、感情なしに迅速に正しい意思決定ができるため、従来の逐次的な計画アプローチは終わりを迎えつつあります。

4. スマートサプライチェーンのトップ3トレンドは？

トップ3のトレンドは、AI/ML、デジタルサプライチェーンツイン、そして新技術を支えるデータサイエンティストへの需要の高まりです。前述の通り、AI/MLにはサプライチェーン全体で多くのユースケースがあります。需要予測と混乱の予測から、輸送ルートの最適化、リソース計画、顧客フルフィルメント戦略まで、AI/MLは効率化、自動化、サプライチェーンネットワーク全体での可視性と統合の向上を推進するために広く実装されています。

サプライチェーンリーダーがエンドツーエンドのサプライチェーンで正しい意思決定を行えるよう支援するには、デジタルツインが不可欠です。物理的なサプライチェーンのデジタル表現を作成することで、企業はデジタルツインを活用してローカルおよびグローバルな意思決定を行い、状況認識を高め、さまざまなシナリオの影響を自信を持って評価できます。より重要なのは、組織が意思決定が収益成長、マージン管理、顧客満足度目標などの戦略的ビジネス目標に与える影響を予測できることです。

企業がAI/ML、IoT、ロボティクスなどの新技術に投資し続け、内部および外部リソース全体でより大量のデータを集約する要件と相まって、データサイエンティストの需要は高まるでしょう。今日、データサイエンティストは、データモデリングとサプライチェーンをより持続可能にする計画の構築、より高い可視性と制御によるレスポンス時間と俊敏性の改善、AI/MLとビッグデータによる意思決定プロセスの自動化など、多くの課題解決に取り組んでいます。これにより、企業はより賢明で戦略的なビジネス意思決定が可能になります。