あなたのビジネスにサプライチェーンテクノロジーが必要な3つの理由

AI（人工知能）やIoT（モノのインターネット）といったテクノロジーへの過度な期待があるにもかかわらず、多くのサプライチェーン企業は依然として紙とスプレッドシートに頼って重要なタスクをこなしています。その結果、デジタル変革の度合いが異なる企業間で、有意義なコラボレーションが困難になっています。

一部の企業はサプライチェーン全体で単一製品の詳細をリアルタイムで追跡できますが、他社では情報が紙に不確実に書き留められ、共有不能な形式で放置されています。サプライヤーのデジタル変革導入が最大の懸念事項となっているのも無理はありません。

一部の企業は特定テクノロジーの利用を認定ベンダーリストの基準にできますが、紙・手作業ベースの組織にはその選択肢がありません。代わりに、時間とコスト削減という形でROIを示し、サプライヤーをインセンティブ付け・鼓舞して導入を促す必要があります。サプライチェーンテクノロジーの価格は、かつての導入障壁でしたが低下傾向にあり、サプライヤーが投資を正当化しやすくなっています。しかし、完全な受け入れにはまだ多くの作業が必要です。以下に、サプライヤーをサプライチェーンテクノロジー導入へ説得するトップ3の論拠を示します。

1. センサーテクノロジーが可視性と効率を向上

サプライチェーンを遅らせる最大要因の一つは、社内外を問わない可視性の欠如です。情報フローの単純な不足ほど、効率的なコラボレーションを阻害するものはありません。RFID（無線自動認識）、バーコード・スキャナー、クラウドベースの出荷・追跡システムを組み合わせることで、プロセスを簡素化し、効率と精度向上に必要な可視性を確保できます。

RFIDタグは商品に取り付けてサプライチェーン全体で追跡可能です。バーコードと同様の目的を果たしますが、リーダーの視線内になくても読み取れ、追跡対象物に埋め込める点が大きく異なります。作業員がRFIDリーダーを使えば、エリア内の全商品データを瞬時に取得でき、一つずつスキャンする必要がありません。追跡機器はリアルタイムでの異常検知を可能にし、サプライチェーン全体に大きな混乱を招くことなく即座にミスを修正できます。また、より一貫性のある正確な追跡を促進し、管理を最大化し、全当事者の全体的な可視性を向上させます。

クラウドベースのソフトウェアとモバイルデバイスに接続されたバーコード・RFIDスキャナーは、タグやバーコードからの追跡情報を統合し、データをリアルタイムで利用可能にします。このデータをサプライヤーが即座に活用できれば、在庫のデジタル整理、追跡情報と出荷の監視、請求書作成が可能になります。全サプライヤーにわたるこの種の可視性は、効率改善と時間・コスト削減に不可欠です。

2. データ分析ツールがビジネス洞察を深める

あらゆるビジネスにおいて、知識は力です。サプライヤーにとってそれは、より良いビジネス洞察につながるサプライチェーンからのデータという形で現れます。RFIDタグ、バーコード、IoTセンサーには共通の大きなメリットがあります：データを収集できることです。しかし、このデータを有用にするには、取得・分析して実行可能なビジネス洞察を導き出す必要があります。

高度な分析を導入したサプライヤーは、データに見られるパターンを評価することで、将来の機会を特定し、課題を軽減できます。サプライチェーンの各ポイントで収集されたデータは、共通のボトルネックを指し示し、サプライヤーがどこを改善すべきかを知らせます。例えば、遅延の大半がピッキング工程で発生していることがわかれば、管理者はそこを改善の重点とできます。高度な分析は、ダイナミックプライシング、品質検査、気象パターン、販売データなどの分野でも活用されています。

さらに一歩進めると、AIソリューションは収集データを用いて需要予測、生産計画、予知保全などのタスクを実行し、サプライチェーンプロセスを自動化できます。サプライヤーがデータを常時分析・対応する労働力を欠いていても、AIは天候などの変数を考慮して配送を最適化したり、設備故障を予測してサプライチェーンの障害になる前に対処したりすることで、注文配送とサービスレベルの向上を支援します。

3. 早期導入が長期的な価値を生む

センサー、データ、AIテクノロジーの普及は、ウェアラブル、ロボット、ドローン、自律走行車両といったより高度な技術を生み出しています。これらがまだ全倉庫にあるわけではありませんが、近い将来バーコードと同じくらい一般的になることは確実です。

スマートグラス、スマートウォッチなどのウェアラブルデバイスは、業界が深刻な労働力不足に直面する中、作業員の生産性向上に貢献します。音声ピッキングのような類似技術の頻繁な利用がすでに見られます。すべての従業員、サプライヤー、パートナーが多様なウェアラブルで効率的にコラボレーションできるよう、マルチモジュール・データ取得ソフトウェアが不可欠です。この方法でデータを取得できれば、将来的にウェアラブルがさらに普及しても、サプライヤーやパートナーが情報を見逃すことはありません。

ドローンと自動運転車両は倉庫内を高速移動し、ピッキング、在庫管理、フォークリフト作業などを迅速化します。この精密で系統的な自動化は、タスク完了に必要なリソースを削減し、より速く正確に作業を遂行することで生産性を向上させます。しかし、これらの技術を導入するには、人間とロボットの共存・調整を管理する他のシステムの展開が前提です。例えば、センサー、RFIDタグなどを同一ネットワーク上に配置し、人間と機械の両方が効率的にコラボレーションするために必要な情報を収集・処理できるようにする必要があります。人間向けの技術を今導入しておけば、将来的な機械・ロボット統合が容易になります。

テクノロジーが信頼できるパートナーシップを築く

テクノロジーのコスト低下に伴い、コラボレーションテクノロジーを導入しないサプライヤーはやがて淘汰されるでしょう。より重要なのは、コラボレーションの観点から、効率・生産性向上とコスト削減という共通の目標でテクノロジーを導入する企業同士が、全パートナーに価値をもたらす成功し、信頼できるパートナーシップを構築できることです。サプライチェーンコラボレーションにおいて、企業が必要とするのは単なるサプライヤーやベンダーではなく、信頼できるパートナーなのです。

ジム・デンプシー氏はパナソニックのディレクターです。