サプライチェーンの混乱を克服する3つの段階

組織の成功がサプライチェーンのパフォーマンスに依存している場合、パンデミックはビジネスプロセスの主要な弱点を明らかにしている可能性があります。製造、出荷、流通の突然の一時停止により、数千のコンテナが港に停滞し、数百万の労働者が一時的に仕事を休み、発注書がキャンセルまたは一時停止されました。あらゆる可能性に対して需要を満たすよう企業に求める圧力は依然として高く、最も準備が整っている企業だけがトップに立っています。

ワクチンが景気回復を促したとき、商品とサービスの需要の増加は急速な事業の縮小と拡大のサイクルにつながりました。その結果、世界中の企業は現在、原材料（アルミニウムやリチウムなど）、必要な部品（半導体など）、熟練した労働力の不足に直面しており、これらすべてがさらにインフレの急上昇を引き起こしています。

では、COVID-19によって引き起こされるサプライチェーンの混乱と不確実性を克服するための鍵は何でしょうか。このソリューションは、安定化、デジタル化、将来性のある3つの段階に分けることができます。

安定化

最初のステップは、現在の混乱の領域を分析し、その被害の短期的および長期的な影響を測定し、サプライチェーンを分散化するための以下のイニシアチブを実装することにより、目前の危機を解決することです。

• データと分析を使用して、サプライチェーン内の脆弱性を測定します。
• 利益率の高い製品または戦略的に重要な製品に最も関連するサプライチェーンの部分を優先します。
• 重要な部分のための多層サプライチェーンエコシステムを開発します。
• 複数の地理的な場所に分散することにより、分散化に向けたイニシアチブに投資します。
• 重要な製造業の仕事を陸上に持ち帰ります。

デジタル化

現在デジタル運用が強化されていない場合、組織はほぼ確実に将来的にサプライチェーンの唸りに遭遇し続けるでしょう。コアデータと分析プロセスを確立したら、人工知能を適用してそれらを強化し、結果を予測し、サプライチェーンのギャップや投入コストの変動性を評価します。

AIは、自動化を強化して「人的要因」を解決することもできます。ロボットの精度と生産性を向上させることで、企業は労働力不足の影響を軽減し、単調な作業を機械に任せ、既存の人的労働を解放してより戦略的で生産的な職務を遂行することができます。

これらのソリューションは、データと意思決定の転送、ひいては商品とサービスの流れを遅らせる問題に対処することにより、市場投入までの時間を短縮しようとしています。ただし、未知の「Xファクター」（自動化ロジックに含まれていないもの）に対処し、エラーを生成する可能性のあるギャップを埋めるには、人間による監視が不可欠です。

ヒューマンインザループシステムは、あらゆる形態の自動化にとって重要であり、完全な自動化がワイルドな結果につながる可能性があるAIの分野では特に重要です。例としては、自動取引システムによって引き起こされた最近の市場の下落や、さらに悪いことに、完全自動運転車によって引き起こされた致命的な事故があります。

将来性

サプライチェーンのメカニズムが適切にデジタル化および自動化されたら、モノのインターネットなどの新しいテクノロジーを継続的なグローバルオペレーションサービスと組み合わせて利用し、傾向を監視し、混乱が発生した場合に迅速に対応する必要があります。次の重要なアクションを実行することから始めます。

• サプライチェーンプロセスを積極的に監視および改善するグローバルオペレーションサービスチームを設立します。
• AIモデルを監査および更新して、将来の「ブラックスワン」イベントまたは極端な商品および投入コストの変動に合わせて調整します。
• リスクをより適切に管理するための新しい方法を継続的に開発し、緊急時対応計画を確実に実施します。
• 二次および三次の「インテリジェント」な流通ネットワークを積極的に構築します。

サプライチェーンのデジタル化は、適切に設計されたビジネス戦略と組み合わせることで、現在および将来のサプライチェーンの課題を軽減し、将来の急激なインフレ圧力に備えるためのビジネスマージンを改善するのに役立ちます。

人間の分析や過度に機械化されたサプライチェーンの自動化を超えてサプライチェーンテクノロジーを拡張するために複数の試みがなされてきましたが、結果はまちまちです。これは、純粋なコンサルティング会社がプロセスとアプリケーションの開発に集中しすぎているのに対し、テクノロジーベンダーは、定義上、より特注の対応が必要な問題に対して万能のソリューションを作成しようとしているためです。

サプライチェーンインテリジェンスには、人々のブレンドを組み込む必要があります テクノロジー。デジタルトランスフォーメーションのより大きな文脈では、このブレンドは最良であるだけでなく、スケーラブルで適応性があり持続可能なサプライチェーンソリューションを作成するために適用できる唯一のソリューションです。

MiteshMotwaniはのマネージングディレクターです。 キン+カルタ 。

組織の成功がサプライチェーンのパフォーマンスに依存している場合、パンデミックはビジネスプロセスの主要な弱点を明らかにしている可能性があります。製造、出荷、流通の突然の一時停止により、数千のコンテナが港に停滞し、数百万の労働者が一時的に仕事を休み、発注書がキャンセルまたは一時停止されました。あらゆる可能性に対して需要を満たすよう企業に求める圧力は依然として高く、最も準備が整っている企業だけがトップに立っています。

ワクチンが景気回復を促したとき、商品とサービスの需要の増加は急速な事業の縮小と拡大のサイクルにつながりました。その結果、世界中の企業は現在、原材料（アルミニウムやリチウムなど）、必要な部品（半導体など）、熟練した労働力の不足に直面しており、これらすべてがさらにインフレの急上昇を引き起こしています。

では、COVID-19によって引き起こされるサプライチェーンの混乱と不確実性を克服するための鍵は何でしょうか。このソリューションは、安定化、デジタル化、将来性のある3つの段階に分けることができます。

安定化

最初のステップは、現在の混乱の領域を分析し、その被害の短期的および長期的な影響を測定し、サプライチェーンを分散化するための以下のイニシアチブを実装することにより、目前の危機を解決することです。

• データと分析を使用して、サプライチェーン内の脆弱性を測定します。
• 利益率の高い製品または戦略的に重要な製品に最も関連するサプライチェーンの部分を優先します。
• 重要な部分のための多層サプライチェーンエコシステムを開発します。
• 複数の地理的な場所に分散することにより、分散化に向けたイニシアチブに投資します。
• 重要な製造業の仕事を陸上に持ち帰ります。

デジタル化

現在デジタル運用が強化されていない場合、組織はほぼ確実に将来的にサプライチェーンの唸りに遭遇し続けるでしょう。コアデータと分析プロセスを確立したら、人工知能を適用してそれらを強化し、結果を予測し、サプライチェーンのギャップや投入コストの変動性を評価します。

AIは、自動化を強化して「人的要因」を解決することもできます。ロボットの精度と生産性を向上させることで、企業は労働力不足の影響を軽減し、単調な作業を機械に任せ、既存の人的労働を解放してより戦略的で生産的な職務を遂行することができます。

これらのソリューションは、データと意思決定の転送、ひいては商品とサービスの流れを遅らせる問題に対処することにより、市場投入までの時間を短縮しようとしています。ただし、未知の「Xファクター」（自動化ロジックに含まれていないもの）に対処し、エラーを生成する可能性のあるギャップを埋めるには、人間による監視が不可欠です。

ヒューマンインザループシステムは、あらゆる形態の自動化にとって重要であり、完全な自動化がワイルドな結果につながる可能性があるAIの分野では特に重要です。例としては、自動取引システムによって引き起こされた最近の市場の下落や、さらに悪いことに、完全自動運転車によって引き起こされた致命的な事故があります。

将来性

サプライチェーンのメカニズムが適切にデジタル化および自動化されたら、モノのインターネットなどの新しいテクノロジーを継続的なグローバルオペレーションサービスと組み合わせて利用し、傾向を監視し、混乱が発生した場合に迅速に対応する必要があります。次の重要なアクションを実行することから始めます。

• サプライチェーンプロセスを積極的に監視および改善するグローバルオペレーションサービスチームを設立します。
• AIモデルを監査および更新して、将来の「ブラックスワン」イベントまたは極端な商品および投入コストの変動に合わせて調整します。
• リスクをより適切に管理するための新しい方法を継続的に開発し、緊急時対応計画を確実に実施します。
• 二次および三次の「インテリジェント」な流通ネットワークを積極的に構築します。

サプライチェーンのデジタル化は、適切に設計されたビジネス戦略と組み合わせることで、現在および将来のサプライチェーンの課題を軽減し、将来の急激なインフレ圧力に備えるためのビジネスマージンを改善するのに役立ちます。

人間の分析や過度に機械化されたサプライチェーンの自動化を超えてサプライチェーンテクノロジーを拡張するために複数の試みがなされてきましたが、結果はまちまちです。これは、純粋なコンサルティング会社がプロセスとアプリケーションの開発に集中しすぎているのに対し、テクノロジーベンダーは、定義上、より特注の対応が必要な問題に対して万能のソリューションを作成しようとしているためです。

サプライチェーンインテリジェンスには、人々のブレンドを組み込む必要があります テクノロジー。デジタルトランスフォーメーションのより大きな文脈では、このブレンドは最良であるだけでなく、スケーラブルで適応性があり持続可能なサプライチェーンソリューションを作成するために適用できる唯一のソリューションです。

MiteshMotwaniはのマネージングディレクターです。 キン+カルタ 。