ニューノーマルで競争優位を維持するための3つの必須テクノロジー能力

企業がデジタル化に向けて前進し続ける中、競争するための正しい基盤を提供する戦略を導入する必要があります。真のデジタルチャンピオンとして成功する鍵は、最低の到着コストで最高レベルの顧客サービスを提供する能力です。そのためには、完全かつ正確なサプライチェーンデータが不可欠です。データはリアルタイムに近づくほど価値が高まり、取引パートナー間でより多く共有されるほど価値が増す通貨となっています。

明らかになったのは、データはリアルタイムであるべきであり、かつ単一の真実としてのみ存在すべきだということです。連合型マスタデータ管理（MDM）アプローチを用いれば、情報を最新かつ一貫性のある状態に保てます。複数のフォーマットやサイロに複製され、古くなり潜在化したデータ（データレイク/ウェアハウスを使用していても）とは異なります。モダンな技術アプローチは、各アイテム/ユニットレベルの信頼できる表現を作成し、その忠実度をエージェントベースの処方分析を用いて、全パートナー間で計画と実行を最適化する全体的なリアルタイムネットワークソリューションに集約できます。これらのネットワークは、マルチパーティのコラボレーション、計画、トランザクション実行をリアルタイムで支援し、以下の3つの重要な能力を考慮すれば、「ネクストノーマル」で全参加者が実行可能になります。

1. ネットワークアーキテクチャによるリアルタイムトランザクションの実現

ネットワークベースの顧客サービスと資産活用モデルが隣接業界でどう適用されてきたか、すでに見てきました。Uber、Facebook、Airbnb、Alibabaはすべてネットワークベースのアーキテクチャを導入し、マルチパーティ機能を提供しています。取引はネットワーク内の全当事者間で発生します。製品調達と配送がネットワーク内の複数当事者にまたがるため、計画と実行もリアルタイムかつマルチパーティでなければ、最大の資産活用、最小の到着コスト、最高の顧客サービスレベルは実現できません。

このレベルのコラボレーションと、コントロールタワーレベルの可視性、分析、計画、実行の組み合わせは、将来の競争力の核心です。最も単純な取引でさえ、顧客、ブランドマネージャー、共同梱包業者、サプライヤー、キャリア、3PL、ディストリビューターなど複数当事者が関わることを考えれば、不思議ではありません。

残念ながら、多くの企業中心のテクノロジー導入はハブ・アンド・スポーク型で設計されており、そのネットワークノードにおける「宇宙の中心」として振る舞い、プロセスとデータをそのように扱います。このハブ技術は、ポイント・ツー・ポイント/スポーク・ツー・ハブ方式でデータを収集します。その後、ハブ変数を孤立して基に、需要、キャパシティ、供給の変化にどう対処するかを決定し、処理後に古くなった潜在的データの一部を、上流・下流の一部のスポークと共有します。その結果、典型的なトレードネットワークでは、取引パートナー間で20以上のストア・アンド・フォワード型処理アクションが発生し、時間、人員、資産を浪費します。最悪なのは、当事者がエンドコンシューマーに奉仕する協調ネットワークとして連携していないため、顧客サービスレベルに影響することです。

2. 単一の信頼できるビューの確立

データが通貨なら、複数のERPインスタンスは、各ソースが独自の法定通貨のように振る舞うエンティティ連合のようなものです。データはあなたのERPストーブパイプ（縦割り）インスタンスに閉じ込められ、通常、ネットワークパートナーとの一対一の取引関係でハブ・アンド・スポーク方式で共有されます。言うまでもなく、これは最適ではありません。データウェアハウスやデータレイクにデータをエクスポートしても、データにレイテンシと古さを生み、ネットワークパートナー間での意思決定における通貨価値を毀損するからです。

その結果、組織は連合型マスタデータ管理を含むソリューションを採用しつつあります。このアプローチでは、ネットワーク取引パートナーがネットワークにオプトインし、マスタデータと運用データの両方を他の取引パートナーと共有できます。ネットワーク全体でセキュアな権限フレームワークに基づき、データは一度だけ存在し、許可された権限に基づいて取引パートナーに連合されます。データがネットワーク全体のエシェロン、ティア、ノード間でコピーまたは複製されないため、定義上リアルタイムであり、資産活用、顧客サービス、最小到着コストの最適化に即座に利用可能です。

3. 実行可能で自律的な処方分析のサポート

ネットワークベースの取引関係のマルチパーティ性を考慮すると、最後の基準はエンドツーエンドのサプライチェーンネットワーク全体をモデリングし、問題解決と機会創出について正しく分析・行動できる能力です。分析によって露見する問題や機会は、戦略的、戦術的、オペレーショナルなタイムフレームで顕在化する可能性があるため、基盤はこれらの時間軸をシームレスに横断する必要があります。また、6ヶ月後に予測される問題であれ、今午後に予定されている配送であれ、リアルタイムでネットワーク表現上で実行されるサービス、アルゴリズム、分析を提供する必要があります。良いニュースは、アプローチが基準1と2の両方を含んでいれば、この基盤はすでに整っているということです。

エンドツーエンドのリアルタイムサプライネットワークプラットフォームは、新しいサプライチェーンポリシーのテスト、ネットワークレジリエンス、戦略的・戦術的計画の実現可能性検証、代替部品やサプライヤーの活性化、輸送モードの変更、工場の追加シフト導入などを可能にします。

需要、供給、ロジスティクス、フルフィルメントに関するネットワーク上の問題解決には多くの方法があるため、分析ワークベンチがあらゆる重要変数にリアルタイムアクセスできることが重要です。従来システムは通常、静的なリードタイムと古いデータのため、問題解決の方法を一つしか提示しません。対照的に、AIベースの分析ワークベンチは、目標を最もよく満たす上位3〜4のソリューションを提示する処方環境です。機械学習もサポートし、これは結果予測のより良い方法であり、処方アクションの推奨に極めて価値があります。さらに、機械学習はより多くのデータを与えることで予測を時間とともに改善します。

これらの能力は、この基盤を実現し、今後競争するために必要な能力を提供するプラットフォームとアーキテクチャを可能にします。

Joe Bellini氏はOne Network Enterprisesの最高執行責任者です。同社はAIビジネスネットワークソフトウェアを提供しています。