次の通常の競争力を維持するための3つの技術能力

企業がデジタル化に向けて前進し続けるにつれて、企業は競争するための適切な基盤を提供する戦略を展開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ための重要な要素は、最小の着陸コストで最高の顧客サービスレベルを提供する能力です。そのためには、完全で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につれて価値が高まる通貨になり、取引先間で共有できるようになりました。

明らかになったのは、データはリアルタイムであり、一度だけ存在する必要があるということです。フェデレーションマスターデータ管理（MDM）アプローチを使用すると、情報を複数の形式やサイロで複製するのではなく、最新かつ一貫性のあるものにすることができます。最新のテクノロジーアプローチは、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使用してすべてのパートナー全体の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組み込むことができます。これらのネットワークは、マルチパーティコラボレーション、計画、およびトランザクションの実行をリアルタイムでサポートし、3つの重要な機能を考慮に入れれば、すべての参加者が「次の通常」で実行できるようにします。

ネットワークアーキテクチャを使用したリアルタイムトランザクションの有効化。 ネットワークベースのカスタマーサービスと資産レバレッジモデルが隣接する業界にどのように適用されているかはすでに見てきました。 Uber、Facebook、Airbnb、Alibabaはすべて、マルチパーティ機能を提供するネットワークベースのアーキテクチャを導入しています。取引は、ネットワーク内のすべての関係者間で行われます。また、製品の調達と配送はネットワーク内の複数の関係者にまたがっているため、最大の資産レバレッジ、最小の着陸コスト、最高レベルの顧客サービスを提供するには、計画と実行をリアルタイムで行い、複数の関係者を含める必要があります。

管制塔レベルの可視性、分析、計画、および実行と組み合わされたこのレベルのコラボレーションは、将来の競争力の中核です。最も単純なトランザクションでさえ、顧客、ブランドマネージャー、コパッカー、サプライヤー、キャリア、3PL、ディストリビューターなどの複数の関係者が関与することを考えると、これは驚くべきことではありません。

残念ながら、多くのエンタープライズ中心のテクノロジー展開はハブアンドスポーク方式で設計されています。つまり、ネットワーク内のそのノードのユニバースの中心として機能し、プロセスとデータをそのように扱います。このハブテクノロジーは、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するように設計されています。次に、ハブ変数を分離して、需要、容量、または供給の変化をどうするかを決定し、古いデータまたは潜在データの一部を後処理で、インバウンドとアウトバウンドの両方のスポークと共有します。その結果、一般的な取引ネットワークでは、アップストリームとダウンストリームの取引パートナー間で20を超えるストアアンドフォワードタイプの処理アクションを作成し、時間、人員、および資産を浪費する可能性があります。何よりも悪いことに、パーティはエンドコンシューマーにサービスを提供する調整されたネットワークとして調整されていないため、カスタマーサービスレベルに影響を与えます。

単一の信頼できるビューを確立します。 データが通貨である場合、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機能するエンティティのフェデレーションに似ています。データはERPストーブパイプインスタンスにトラップされ、通常、ネットワークパートナーとの1対1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、これはサブオプションのアプローチです。データウェアハウスまたはデータレイクにデータをエクスポートする場合でも、データに遅延と失効が生じるためです。これにより、ネットワークパートナー間の意思決定の観点から通貨の価値が下がります。

その結果、組織はフェデレーションマスターデータ管理を含むソリューションを採用しています。このアプローチを使用すると、ネットワークトレーディングパートナはネットワークにオプトインし、マスターデータとオペレーティングデータの両方を他のトレーディングパートナと共有できます。ネットワーク全体の安全なアクセス許可フレームワークに基づいて、データは1回だけ存在し、付与されたアクセス許可に基づいてトレーディングパートナにフェデレーションされます。データがネットワーク全体の階層、層、またはノード間でコピーまたは複製されないことを考えると、データは定義上リアルタイムであり、資産の活用、顧客サービス、および最小の着陸コストを最適化するためにすぐに利用できます。

実用的で自律的な処方分析をサポートします。 ネットワークベースの貿易関係のマルチパーティの性質を考えると、最終的な基準は、問題の解決と機会の創出を正しく分析して行動を起こすために、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ル化する能力です。分析によって明らかになった問題や機会は、戦略的、戦術的、または運用上の時間枠で現れる可能性があるため、基盤はこれらの時間範囲にわたってシームレスである必要があります。また、6か月以内に発生すると予測される問題の解決に使用されるか、今日の午後遅くに予定されている配信中に使用されるかにかかわらず、ネットワーク表現全体でリアルタイムに実行されるサービス、アルゴリズム、および分析を提供する必要があります。良いニュースは、アプローチに基準1と2の両方が含まれている場合、この基盤はすでに整っていることです。

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により、新しいサプライチェーンポリシー、ネットワークの回復力、戦略的または戦術的な計画の実現可能性をテストしたり、代替部品やサプライヤをアクティブ化したり、輸送モードを変更したり、さらには追加したりすることができます。工場での追加シフト。

ネットワークの需要、供給、ロジスティクス、およびフルフィルメントに関連する問題を解決する方法は多数あるため、分析ワークベンチが可能なすべての材料変数にリアルタイムでアクセスできることが重要です。従来のシステムでは、静的なリードタイムと古いデータが原因で、通常、問題を解決する方法は1つしかありません。対照的に、AIベースの分析ワークベンチは、組織が目標を最もよく満たす上位3つまたは4つのソリューションを提示される規範的な環境です。また、機械学習をサポートすることもできます。これは、結果を予測するためのより良い方法であり、処方アクションを推奨するときに非常に役立ちます。それだけでなく、機械学習は、より多くのデータを提供するにつれて、時間の経過とともに予測を改善します。

これらの機能は、この基盤を実現するために必要なプラットフォームとアーキテクチャを提供し、前進するために必要な機能を提供します。

Joe Belliniは、AIビジネスネットワークソフトウェアのプロバイダーであるOne NetworkEnterprisesの最高執行責任者です。