サプライチェーン自動化：ビジョンを現実にし競争優位を築く3ステップアプローチ

世界中のサプライチェーンは、効果的に競争し生き残るために自動化を受け入れる必要があります。では、新しいサプライチェーンテクノロジーをどう評価し、自社に適したものを見つければよいのでしょうか？ サプライチェーンとは、情報、材料、資金の流れを管理することです。これらの流れを管理するには、大量の意思決定とアクションが伴います。例えば、あらゆるサプライチェーンで重要な意思決定は原材料の購買であり、製品をある場所から別の場所へ移動させるアクションが続きます。

意思決定とアクション：一見シンプルに見えます。ポイントAからポイントBへ材料を運ぶだけのように。しかし実際はかなり複雑です。どの輸送モードを使うか？ コストはいくらか？ 間に合うか？ ひとつの単純な意思決定でも、多くの選択肢とトレードオフが存在します。それらのアクションをいかに効果的に管理するかが、サプライチェーンの成否を分けます。

意思決定とアクションをより小さなタスクに分解しましょう。これを「機能的分解」と呼びます。これを行った上で、私が「サプライチェーンにおける運用パフォーマンス改善の3ステップアプローチ」と呼ぶものを適用できます。第1ステップは不要なタスクを排除すること。第2ステップはタスクを最大限自動化すること。第3ステップは自動化できないタスクにプロセス改善手法を適用することです。

各ステップを詳しく見ていきましょう。まず、タスクの排除を試みます。効果的に管理されていないサプライチェーンは、根本原因ではなく症状を治療する過程で、不要なタスクを蓄積する傾向があります。それらの問題解決タスクは導入当時は理にかなっていたかもしれません。しかし時が経ち状況が変わった今、それらのアクションはエンドカスタマーに価値をもたらしません。タスクを完全に排除することは、多くの場合、ビジネスに3つの良い影響を与えます：リソースと機械の余剰キャパシティが解放され、サプライチェーンのベロシティ（速度）が向上し、最終的にコスト削減につながります。

サプライチェーンのツールキットには、タスクが運用改善のために必要かどうかを判断するいくつかの技法があります。タスクが必要だと確信したら、第2ステップ：自動化可能かどうかを問います。今日の世界では、手作業で行われている多くのことが、デジタルでより良く、より速く、より正確にできます。例えば、データ分析やその他の問題解決タスクは、人間のアナリストより速く意思決定できるソフトウェアアプリケーションで、はるかに速く正確に自動化できます。

自動化は製品の物理的移動も改善します。ロボットと自律技術が、人間より速く安くその機能を果たします。とはいえ、依然として自動化が難しいタスクも多くあります。それらには第3ステップ：プロセス改善手法を適用します。複雑なサプライチェーンには多くの「ボトルネック」があります。特定のボトルネックを特定し、コスト・時間・品質のトレードオフを考慮して意思決定を見直す必要があります。「測定できなければ改善できない」という言葉通りです。

上述の3ステップアプローチは継続的なプロセスです。今日関連性のあるステップが、明日には無関係になるかもしれません。今日自動化できないことが、新技術の出現で明日自動化可能になるかもしれません。

現在の自動化活動は労働力削減につながる場合もありますが、多くの場合、新たな雇用も創出します。例えば、倉庫ロボットが従来の作業員に取って代わる一方で、ロボットの設置・保守を行う技術者という新たな職が生まれます。また一般的に、自動化は残った作業員の生産性を高め、イノベーションに時間を割けるようにすることで、新たな種類の雇用機会を生み出します。

最終的に、競争力を維持するには、すべてのタスクを効率的かつ効果的に完了させる必要があります。そのためには、サプライチェーンが人とテクノロジーをバランスよく活用する必要があります。21世紀は変革の世紀です。私たちはテクノロジーによって日々破壊される世界に生きており、サプライチェーンも例外ではありません。サプライチェーンプロフェッショナルは、変化を受け入れ、リードすることを学ばなければなりません。新技術を、意味のある時と場所に導入する必要があります。新技術が提供するケイパビリティを常にアップデートしておくことで、自動化の機会を特定し、時代に即し、サプライチェーンプロフェッショナルとして不可欠な存在になれます。

Pushkar Dixit氏は、Tata Consultancy Servicesのサプライチェーンコンサルティング担当エンゲージメントマネージャーです。