サプライチェーン分析-インテリジェントな製造に向けて
サプライチェーン分析とは何ですか？
サプライチェーン分析 工場フロア全体で情報に基づいたデータ主導の意思決定を可能にすることにより、製造の運用効率と全体的な運用効率を向上させることを目的としています。有効なサプライチェーン分析により、メーカーは戦略的、運用的、および戦術的な意思決定を行うためのリアルタイムの正確なデータを手に入れることができます。また、調達、製造、流通、ロジスティクスに至るまでの完全なサプライバリューチェーンも含まれます。
典型的なサプライチェーンの課題
ほとんどのメーカーが直面する最も一般的なサプライチェーンの課題のいくつかは次のとおりです。
- 計画と実行の間の同期が制限されています。
- 工場フロア全体でのリアルタイムのデータ可視性の欠如、およびすべてのビジネスとチャネルにわたるこのデータの真実とビューの複数のバージョン。
- 在庫レベルの変動や過剰在庫の原因となる定期的な在庫切れの問題。
- ネットワークと配信のフットプリントに柔軟性がないため、サービスのコストと顧客サービスのレベルを優先することが困難です。
- 価格の変動性と生産ラインの不均衡、および最適ではないバッチサイズにより、資産が十分に活用されていません。
サプライチェーン分析によって提供される価値
Gartnerによる最近の調査によると、ROIを達成しなかった組織はわずか4％でしたが、分析を使用して組織の29％が高レベルのROIを達成しました。
サプライチェーン分析は、最小限の労力と投資で、サプライチェーン全体のより明確で、より接続された、全体的なビューで、メーカーが上記の課題を克服するのに役立ちます。
それは彼らに大きな価値を提供します：
- サプライヤーのパフォーマンスに基づいて、より適切な調達決定を可能にします。
- 現在および将来の生産規模全体で発生する可能性のあるサプライチェーンリスクを指摘する
- 過去の出来事の正確な根本原因を分析することにより、将来の混乱を減らします。
- 注文データに基づいて製品開発の機会を効果的に発見します。
- 製品/サービスの設計変更が生産コストにどのように影響するかを分析します。
サプライチェーン分析-機会
1。販売、在庫、運用計画
通常、販売および在庫計画は、エンタープライズリソースプランニング（ERP）およびSCMプランニングツールからの幅広い入力を必要とするため、サプライチェーンで最もデータ主導のプロセスです。 。サプライチェーン分析を使用すると、製造業者は、新しい内部および外部のデータソースを効果的に使用して、計画プロセスを再定義する可能性が高くなります。これにより、リアルタイムの需要と供給の形成が実現します。
2。ソーシング
ほとんどの場合、調達量とサプライヤーに関するデータは、調達プロセスの特定の活動についてのみ収集されます。ただし、正確な供給データを使用すると、メーカーは従来の支出分析や年次サプライヤー業績評価にも影響を与える可能性があります。また、供給プロセスをリアルタイムで分析して、通常の配送パターンからの逸脱を特定できます。
3。製造
ビッグデータと分析は、最小限の時間と労力で工場の運営を合理化するのに役立つ、メーカーにとって最高のツールです。たとえば、変動する電気料金を利用するために、エネルギーを大量に消費する生産をスケジュールすることができます。また、組み立て作業や部品間の寸法の違いなどの製造パラメータに関するデータも分析して、欠陥の根本原因分析に到達することができます。
4。倉庫保管
ほとんどの場合、ロジスティクス機能はコスト中心であり、組織は競争上の優位性を提供する高度なテクノロジーに重点を置いています。倉庫保管はまた、利用可能なERPデータを使用して多くの進歩を目の当たりにしてきました。新しいテクノロジー、データソース、および分析技術は、倉庫保管に新しい機会を生み出しています。新しい3Dモデリングテクノロジーは、倉庫の設計を最適化し、既存の倉庫スペースの新しい構成をシミュレートして、保管効率とピッキングの生産性をさらに向上させるのにも役立ちます。
5。輸送
効果的なサプライチェーン分析の主な機能
1。接続済み
Analyticsソリューションは、接続のボトルネックなしに、サプライチェーンストリーム全体のさまざまなソースからの非構造化データにアクセスできる必要があります。
2。コラボレーション
ソリューションは、クラウドベースのコマースネットワークを活用してマルチエンタープライズのコラボレーションとエンゲージメントを可能にすることにより、サプライヤー、パートナー、ベンダーとのコラボレーションを改善することに重点を置く必要があります。
3。サイバーアウェア
ソリューションは、企業全体の懸念事項であるサイバー侵入やハッキングからシステムを保護するのに十分なほどスマートである必要があります。
4。認知的に有効になっている
関連するAIプラットフォームを活用することで、サプライチェーンはバリューチェーン全体で連携、調整、意思決定を行うことができます。サプライチェーンのほとんどは自動化されており、自己学習型です。
5。包括的
サプライチェーン分析における人工知能の役割
サプライチェーン分析に人工知能（AI）を追加すると、リアルタイムの具体的なメリットを通じて、メーカーに前例のない機会が生まれます。マッキンゼーによる最近の調査によると、組織の61％がコストの削減を報告し、53％がサプライチェーンにAIを導入した直接の結果として収益の増加を報告しています。
AIは、エンドツーエンドのサプライチェーンの可視性を作成し、実用的な分析的洞察を提供し、手作業による不平を言う作業を減らし、製造業者に情報に基づいた意思決定を行います。これは、人工知能の力でサプライチェーンを将来にわたって利用できるようにする方法についての興味深い読み物です。
産業技術