計画と実行の統合でアジャイルなサプライチェーンを実現

グローバルサプライチェーン内の変化のペースは加速し続けています。それは、絶えず高まる顧客期待（いわゆる「Amazon効果」）によって駆動され、週次、月次、年次の定期的な計画プロセスでは不十分になっています。ビジネスリーダーは新たな常態に直面しています：ますます速く動く市場と変化する顧客嗜好の現実です。

スピードの新常識

わずか数年前まで、2日配送はゲームチェンジャーと見なされていました。今では主要都市圏で数時間以内のフルフィルメントが語られています。ビジネスのほぼすべての次元で同じことが起きており、変化のペースはさらに速くなっています。迅速に感知し、分析し、最適化し、対応する能力が、今や王道です。

サプライチェーンの計画と実行サイクルの融合については何年も前から語られてきましたが、多くの大きなアイデアと同様、このアイデアも時代を先取りしすぎていました。過去には、基盤となるテクノロジーが追いついていませんでした。従来のエンタープライズリソースプラニング（ERP）ソフトウェアは、バッチモードで内部業務を管理するよう設計されていました。それは、ロータリーフォンでスマートフォンアプリを動かそうとするようなものでした。

今こそ、新たなビジネス現実、テクノロジーの進歩、文化的準備によって、サプライチェーンの計画と実行の融合を実現する時です。

現代のテクノロジーが可能にする融合

今日の基盤テクノロジーはこの融合を可能にします。複数のエコシステムをリアルタイムで継続的に管理する、モダンなサプライチェーンマネジメント（SCM）ソフトウェアプラットフォームが必要です。

今日、サプライチェーンを駆動し、混乱させることの多くは、チャネルパートナー、サプライヤー、アウトソーシング製造・物流エコシステムパートナーなど、企業の外部で起こります。計画と実行の融合により、新テクノロジーを活用したモダンなSCMシステムは、外部イベントの影響を予測し、それに応じて反応できるようになるべきです。

戦略的計画から運用ホライズンへ

戦術的・戦略的計画は、インフラ計画と予算サイクルにおいて依然として重要な位置を占めます。しかし、共有、アウトソーシング、ギグエコノミーの時代において、かつて戦術的と見なされていた計画に関する疑問が、今や運用ホライズンで問われています。これらの新たな疑問は、ニアリアルタイムデータの豊富さによって駆動され、機会と脅威の両方をもたらします。

過去には、分析は伝統的な計画の疑問に対するファクトベースの意思決定を支援するために必要で、プランナーは主に後方視鏡を見ていました。2019年以降、彼らは高度な分析を用いて、新たな疑問が深刻な問題になる前に対処するようになります。

不確実な時代のアジャイルサプライチェーン

政治ニュースはブレグジット危機、貿易戦争、保護主義、ナショナリズムで占められています。世界中のホワイトボードで、サプライチェーンが再描画され、代替シナリオが繰り返し検討されています。この変化する環境で生き残り、繁栄する理想的な戦略は、アジャイルなサプライチェーンを持つこと、つまり変化に対応できるものを持つことです。代替サプライチェーンシナリオを迅速に特定、評価、実行する能力が必要です。

アジャイルであることは、多くの実務家が数十年間教わってきたことと矛盾します。サプライチェーン専門家は伝統的に、効率と「最低単位コスト」の夢に焦点を当ててきました。最適化手法を用いて、より大きな発注ロットとより長いリードタイムを受け入れることで調達コストを最小化しようとしました。これにより、より長い製造ランを計画し、資産収益率を高め、輸送コストを下げることができました。

対照的に、今日のアジャイルサプライチェーンは、「効率的」な前身とはほぼ対極に存在します。アジリティには、伝統的な供給源と需要源に関わらず、最良のビジネス判断を検知、分析、実行する能力が求められます。融合された計画と実行はサイロを超え、継続的な性質を持ちます。これにより、「今実行で起きていることが計画にどう影響し、単なるコストを超えたビジネスインパクトは何か？」といった問いに答えられるようになります。

継続的計画の時代へ

プランナーが機会と混乱をその発生時に対処する「継続的計画」の概念は、今後数年でさらに定着していくでしょう。計画と実行の融合は、この厳しい新環境で競争し勝つための手段を提供します。10年前、この概念は企業に競争優位性を与えるものと見なされていました。将来、それはビジネスを行うための必須条件となるでしょう。

継続的計画プロセスを促進するため、企業はクロスファンクショナルチームへの移行を始める必要があります。コントロールルーム環境で働き、グローバルな混乱と機会に迅速に対応し、高度な計画、最適化、機械学習機能を活用します。これらの取り組みは、最近登場した営業業務実行（S&OE）プロセスの一部となる可能性があります。

著者：PJ Jakovljevic氏はTechnology Evaluation Centersのプリンシパルアナリスト。