Do or Die：A Guide to Scrapping Obsolete Supply-Chain Practices

ますます予測不可能な消費者需要の時代に、従来のサプライチェーンは追いつくのに苦労しています。それに応じて、企業はより機敏なシステムに移行しながら、時代遅れのコンポーネントや時代遅れの慣行を取り除く必要があります。

従来の方法をまだ採用している組織は、エンドツーエンドのサプライチェーンプロセスを合理化するのに苦労します。廃止された慣行は、タスクの複雑さと難しさを増すだけです。

特に、航空宇宙や医療などの業界の電子機器メーカーは、従来、コンポーネントの陳腐化を管理するのに苦労しています。時代遅れのサプライチェーン慣行を特定して置き換えることは、企業の繁栄に役立ちます。

今日のサプライチェーン管理における最も永続的で時代遅れの概念の中には、時代遅れの在庫があります。この用語は、市場に需要がなく、製品ライフサイクルの終わりに達した在庫を指します。

需要の減少傾向を正確に予測できないメーカーは、多くの場合、大量の陳腐化した在庫になってしまいます。これらの追加の在庫は、会社の貸借対照表に運転資金として表示され、投資収益率の可能性はほとんどありません。

出典：EazyStock

余剰在庫は、急速に変化する消費者の傾向、新技術、または製品が役に立たないと見なされた結果である可能性もあります。このようなすべてのシナリオでは、実用的な需要予測と効果的な在庫管理が必須です。

人工知能とロボット工学技術の実装は、ブロックチェーンとモノのインターネット（IoT）とともに、従来のサプライチェーン管理手法を時代遅れにしています。時代遅れのサプライチェーン慣行から未来のプロセスとテクノロジーへの移行は、インダストリー4.0という用語の下での製造プロセスのデジタル化から始まりました。その後、インダストリー4.0とサプライ管理における同様の最適化戦略の統合により、サプライチェーン4.0が登場しました。その過程で、強力なブロックチェーンアプリケーションとA.I.サプライチェーンの次の段階への進化を引き起こしました。

製品のライフサイクル全体を追跡できることが重要です。在庫が陳腐化した段階に達するまでには、通常、製品を収益性の高いものにするために何かをするのは遅すぎます。そのため、行動を起こすのに適切な時期は、売上が減少し始めたときです。

清算在庫

多くの組織は、陳腐化した株をどうするかについて不確かであり、できるだけ早くそれを清算しないという間違いを犯します。古くなった在庫を倉庫に保管して、四半期報告書に費用や償却として表示されないようにする人もいます。

収益を生み出す可能性のある製品への多額の投資がビジネスの責任になっていることを認めるのは簡単ではありません。ただし、廃止された在庫の問題に対処しないことは、さらに大きな間違いです。古くなった在庫を清算して帳簿から外すと、企業は倉庫スペースを解放して収益性の高い在庫を確保できます。

サプライチェーンおよび在庫管理システムは在庫の動きを効果的に追跡できますが、顧客の需要を満たすために必要な量を特定できないことがよくあります。余剰在庫や陳腐化した在庫を維持しないように、需要予測、在庫戦略、補充プロセスを最適化してください。

最近では、ブロックチェーンとA.I.在庫管理チームが適切な製品を適切な数量で在庫できるようにする高度なアルゴリズムを適用することにより、そのタスクを達成するのに役立ちます。製品のライフサイクル全体を追跡する機能により、補充の識別と調整が容易になり、過剰な在庫の蓄積を回避できます。

より優れた、よりスマートな製品に対する消費者の需要は、コンポーネントのライフサイクルの短縮につながります。家庭用電化製品の購入のほぼ3分の1は、古いユニットの誤動作によるものではなく、消費者のアップグレード意欲によるものです。製品の発売が頻繁になると、スマートフォンなどの一部の電子部品のライフサイクルが短くなる可能性があります。

コンポーネントの陳腐化の問題を効率的に管理するには、次のベストプラクティスを検討してください。

1. 設計段階でコンポーネントの陳腐化を管理するための戦略を策定します。 製品設計チームと協力して戦略を策定すると、コンポーネントの陳腐化を管理するのに役立ちます。その前に、製品ライフサイクルの予測をより深く理解するための重要な情報を入手してください。時代遅れになる可能性が高いスペックイン製品を回避することで、企業は生産段階での陳腐化のリスクを下げることができます。
2. 実用的なコンポーネントの廃止管理プログラムを展開します。 コンポーネントの陳腐化を管理することになると、万能の解決策はありません。製品の種類、市場の需要、位置付け、および予想される製品の量に応じて、各コンポーネントの調達戦略は一意である必要があります。履歴データの使用とともに、実用的な退行プログラムを実装すると、過剰なコンポーネントを特定するのに役立ちます。このようなプログラムは、清算されるコンポーネントに最適な価格設定と倉庫保管のオプションを提供するのにも役立ちます。
3. 古いテクノロジーを置き換えます。 消費者はライフスタイルを改善する新しい高度なテクノロジーから利益を得る一方で、サプライチェーンビジネスは依然として多くの時代遅れの労働と時間のかかるシステムに依存しています。

新しい調査によると、英国の労働者の85％は、職場でより優れたテクノロジーが利用できれば、より効率的に業績を上げることができると考えています。クラウドベースの経費管理プロバイダーであるWebexpensesによる労働者の調査では、次のことがわかりました。

• 26％がより良いITを望んでいます職場のシステム。
• 16％が、自宅で使用しているテクノロジーは職場で使用しているテクノロジーよりもはるかに優れていると答えています。
• 14％が、会社が面倒な紙ベースのプロセスに過度に依存していると答えています。これは、フラストレーションの主な原因です。

優れたサプライチェーンサービスプロバイダーは、最高の業界標準に準拠しながら、企業が倉庫で在庫を調達、購入、保護するのを支援できます。このようなパートナーは、適切な量のコンポーネントを製造に利用できるようにするのに役立ちます。高度なテクノロジーを適用して、最新の需要予測に従って生産の各段階を追跡できるため、倉庫に蓄積されている古いコンポーネントの在庫をなくすことができます。

動的データ

今年以降、製造業は主にブロックチェーン、IoT、ロボット工学、データ技術の併用に焦点を当てます。彼らは、手動および単調なタスクのデジタル化または自動化されたバージョンを通じて、新しいサプライチェーンの構築に向けた一歩を踏み出す可能性があります。これは、人間の介入を必要とする非効率的な紙ベースの作業を取り除くのに役立ちます。これは、多くの場合、データの損失と時間の浪費につながります。

デジタル化と自動化のイニシアチブには、コンピューター化された契約から工場のロボット工学まで、生産のすべての側面が含まれます。すべての手動機能とアナログドキュメントをデジタル化し、新しい分析ツールにアクセスできるマスターデータベースに登録することが可能になります。機械学習と自動化により、データプールを継続的に拡張することで、リアルタイムの最適化が可能になります。

ブロックチェーン、IoTベースのデータ管理、機械学習、A.I。を搭載分析では、サプライチェーンはオンデマンドで機敏な運用に移行できます。動的な計画とリアルタイムで機能する高度なアプリケーションを使用して、内部（機械の誤動作や劣化など）と外部（交通、天候、規制など）の両方の要因を特定できます。

出典：Fraunhofer Institute for Material Flow and Logistics

ブロックチェーン技術と統合されたサプライチェーンは、「スマートコントラクト」を利用できます。これらは、貨物の正確なステータスに基づいて実行するように設計されたトランザクションベースのプログラムです。スマートコントラクトは、ブロックチェーン元帳を利用して、特定のデータポイントを使用してシステム全体を自動化するのに役立ちます。

デジタル化され、ブロックチェーンに統合されたサプライチェーンシステムは、次の分野の合理化に役立ちます。

• サプライヤーの選択とサプライヤー対応のイノベーション;
• ルーティング、ディスパッチ、メンテナンス;
• コストを増加させる障害点と非効率性の検出と修正、および
• 取引と交換。

サプライチェーン管理のさまざまな人間的要素は急速に時代遅れになり、一部の仕事は人間から機械にシフトします。同時に、新しいテクノロジーは人々にとってより良い、より魅力的な仕事を生み出す可能性があります。

サプライチェーンへの人間の介入の必要性は、ハイテクでデジタル化されたシステムの構築と維持にあります。機械学習とA.Iの必要性が高まるでしょう。専門家、ブロックチェーン開発者、データスペシャリスト、IoT技術者、ロボット工学エンジニア。これらは、サプライチェーンの人間的側面を構成する新しい主要なプレーヤーになります。

次世代のサプライチェーン管理には、洞察に満ちたデータの照合と管理が必要です。さらに、IoTセンサーとスキャナーは、利用可能なデータの価値を高めることができます。スマートな製品と自動化されたサービスは、物理センサーとインターネット接続の助けを借りて、これまでにないようなデータソースを作成します。企業は、サプライチェーン全体で製品のステータスをリアルタイムで追跡および記録できるようになります。

A.I.機械学習は、新しいデータセットを処理し、正確な分析を通じて予測を作成するのに役立ちます。そこで、予測分析の概念が登場します。スマート予測は、リアルタイムデータへのアクセスに基づいて、在庫補充、配送ルーティング、機械のメンテナンスなど、複数の領域での運用を合理化することにより、自動化の実践をさらに強化するのに役立ちます。このようなアプローチにより、全体的な計画エラーがすでに30％から50％削減されています。

ブロックチェーンとA.I.ベースのサプライチェーンは、中小企業にとって効果的なソリューションであることがすでに証明されています。ブロックチェーンテクノロジーは、IoT、自動化、A.I。と同期して機能します。データ分析のための機械学習。組織は、分散型元帳をブロックチェーンに実装して、データを照合し、スマートコントラクトを使用して自動化し、トランザクションの効率を高めることができます。

確かに、従来のサプライチェーンシステムから新しいサプライチェーン4.0に移行するには、財政的投資と技術的投資の両方が必要になります。ただし、評判の良いサプライチェーンサービスプロバイダーは、経済的で効果的かつカスタマイズ可能なブロックチェーンソリューションを使用することで、その移行をシームレスにすることができます。

サプライチェーンの再設計

時代遅れで非効率的なサプライチェーンは、組織のあらゆる側面に影響を与える可能性があります。企業は、サプライチェーン管理のパフォーマンスを絶えず再評価する必要があります。テクノロジーとプロセスのアップグレードを頻繁に開始する企業は、成長、収益性、顧客サービスをより適切に管理できます。

次の傾向は、サプライチェーンの設計とパフォーマンスに大きな変化を引き起こす可能性があります。

• 需要主導型の予測。 製造能力と供給源が増加するにつれて、より多くの企業が、需要をより効率的に管理するために、需要主導型のアプローチを支持して、プラントレベルの生産計画から移行しています。
• コストの改善。 製品の革新とブランドエクイティの向上により、ほとんどの製品が自動的により高い価格を要求することはできなくなりました。コモディティ化された製品との競争を続けるために、企業はサプライチェーンテクノロジーと再設計において大幅なコスト改善を行っています。
• アウトソーシング。 最近、多くの組織は、サプライチェーンのすべてまたは一部をアウトソーシングすることで、財務上および運用上の大きなメリットが得られることを認識しています。彼らは、高度な技術、グローバルな製造基準、および新しい製品設計機能を採用することにより、イノベーションを実現できます。アウトソーシングされたサプライチェーン環境では、最初から情報、管理、卓越性に重点が置かれています。
• 製品ライフサイクルの短縮。 最近、ほとんどのメーカーは革新的な製品を開発して市場に投入することを急いでいます。同時に、依然として高い需要がある既存の製品の共食いを最小限に抑える必要があります。これらの要件を満たし、製品ライフサイクルをより適切に管理するには、組織はより動的で非常に効率的なサプライチェーンを必要としています。

何年にもわたって、サプライチェーンネットワークはより複雑になり、改善されたテクノロジーの必要性を生み出しています。サプライチェーン管理（SCM）およびエンタープライズリソースプランニング（ERP）ソフトウェアプロバイダーは、次のような製造および流通の多数の重要な領域に取り組んでいます。

• 製造の最適化
• 調達
• 製品ライフサイクル管理
• ネットワークと在庫の最適化
• ロジスティクスの最適化
• 販売および運用計画
• 無線周波数の識別、および
• ビジネスインテリジェンス。

これらのテクノロジーにより、サプライチェーンのスペシャリストは、革新、コストの削減、サービスの向上、より優れた製品に対する顧客の期待に応えることができます。ブロックチェーン、A.I。などの新興技術IoTは、リアルタイムデータを配信することで、サプライチェーンの透明性を高めています。これにより、メーカーはプロセスや機器の非効率性、およびその他の弱点を特定できます。最も重要なことは、これらのテクノロジーは、従業員が障害の事例をリアルタイムで報告できるようにすることで、人的エラーを最小限に抑え、生産性と収益性を向上させることです。

製品の設計、製造、販売は、最も確立された組織にとって困難な場合があります。急速に変化する時代と持続可能性の必要性に対応するために、企業は新しいプロセス、テクノロジー、および管理アプローチに目を向ける必要があります。戦略、プロセス、テクノロジーの観点からサプライチェーンを再評価する企業は、コアコンピテンシーとしてサプライチェーンの卓越性を実現します。時代遅れの慣行を特定し、革新的なシステムを採用することは、その目標に向けた最初のステップです。

Dan Weinbergerは、Morpheus.Networkの国連サプライチェーンエキスパート兼CEOです。