サプライチェーン刷新：時代遅れの慣行を排除しアジリティを高める

ますます予測不能な消費者需要の時代において、伝統的なサプライチェーンは追いつくのに苦労しています。対応として、企業は時代遅れの要素と陳腐化した慣行を排除し、よりアジャイルなシステムへ移行する必要があります。

伝統的な手法を採用し続ける組織は、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。陳腐化した慣行は、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、伝統的にコンポーネントの陳腐化管理に苦労してきました。時代遅れのサプライチェーン慣行を特定し置き換えることは、ビジネスの繁栄に役立ちます。

今日のサプライチェーン管理で最も持続的かつ時代遅れな概念の1つは、陳腐化在庫です。この用語は、製品ライフサイクルの終わりに達し、市場に需要がない在庫を指します。

需要の下降トレンドを正確に予測できないメーカーは、大量の陳腐化在庫を抱えることになります。これらの追加在庫は、投資回収の見込みがほぼないのに、企業のバランスシート上では運転資本として計上されます。

出典：EazyStock

過剰在庫は、急速に変化する消費者トレンド、新技術、製品が無用と判断されたことなども原因となります。あらゆるシナリオで、実践的な需要予測と効果的な在庫管理は必須です。

人工知能とロボティクス技術の導入、ブロックチェーンとモノのインターネット（IoT）の統合により、伝統的なサプライチェーン管理慣行が陳腐化しつつあります。製造プロセスのデジタル化からインダストリー4.0と呼ばれる段階を経て、インダストリー4.0とサプライ管理の類似最適化戦略の統合により、サプライチェーン4.0が到来しました。この過程で、強力なブロックチェーンアプリケーションとAIが、サプライチェーンの次段階への進化を引き起こしました。

製品をライフサイクル全体で追跡できることが不可欠です。在庫が陳腐化段階に達する頃には、製品を収益性のあるものにするための対処は通常遅すぎます。だからこそ、売上が下降し始めたときが行動の適切なタイミングなのです。

在庫の清算

多くの組織が陳腐化在庫の処理に迷い、できるだけ早く清算しないという過ちを犯します。一部は、四半期報告で費用や損失計上を避けるため、単に陳腐化在庫を倉庫に保管し続けます。

潜在的な収益創出製品への大規模投資が、ビジネスの負債になったことを認めるのは容易ではありません。しかし、陳腐化在庫問題に対処しないのは、さらに大きな過ちです。陳腐化在庫を清算し、帳簿から外すことで、収益性の高い在庫のための倉庫スペースを解放できます。

サプライチェーンと在庫管理システムは在庫移動を効果的に追跡できますが、顧客需要を満たすためにどの程度必要かを特定することはしばしばできません。余剰・陳腐化在庫を持たないために、需要予測、在庫戦略、補充プロセスを最適化してください。

現在、ブロックチェーンとAIの統合により、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、高度なアルゴリズムを適用してこのタスクを達成できます。製品ライフサイクル全体で追跡できる能力により、補充を特定・調整し、過剰在庫の積み上げを防止しやすくなります。

より良く賢い製品への消費者需要は、コンポーネントライフサイクルを短縮させます。家電購入のほぼ3分の1は、古い製品の故障ではなく、消費者のアップグレード願望によるものです。頻繁な製品発売は、スマートフォンなど一部電子部品のライフサイクルを短縮させます。

コンポーネント陳腐化問題を効率的に管理するため、以下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陳腐化管理戦略を策定する。 製品設計チームと連携して戦略を立案することで、コンポーネント陳腐化を管理できます。その前に、製品ライフサイクル予測へのより良い洞察を得るための重要情報を入手してください。 陳腐化しやすいスペックイン製品を避けることで、企業は生産段階での陳腐化リスクを低減できます。
2. 実践的なコンポーネント陳腐化管理プログラムを展開する。 コンポーネント陳腐化管理に関して、万能の解決策はありません。製品タイプ、市場需要、ポジショニング、予想製品量に応じて、各コンポーネントの調達戦略は独自でなければなりません。 実践的な陳腐化プログラムと履歴データの活用を実装することで、過剰コンポーネントを特定できます。このようなプログラムは、清算対象コンポーネントの最適な価格設定と倉庫オプションの提供にも役立ちます。
3. 時代遅れのテクノロジーを置き換える。 消費者は生活を改善する新しい先進技術の恩恵を受けますが、サプライチェーンビジネスは依然として多くの陳腐化した労働・時間集約型システムに依存しています。

新しい調査では、英国労働者の85%が、職場により良いテクノロジーがあればより効率的に働けると考えています。Webexpenses（クラウドベース経費管理プロバイダー）による労働者調査では、以下が判明しています：

• 26%が職場により良いITシステムを望んでいる。
• 16%が、自宅で使うテクノロジーの方が職場のものよりはるかに優れていると感じている。
• 14%が、自社が面倒な紙ベースのプロセスに過度に依存しており、これが大きなフラストレーションの原因になっていると答えている。

優れたサプライチェーンサービスプロバイダーは、最高業界基準に準拠しながら、貴社のビジネスが部品を調達・購入・倉庫確保するのを支援できます。このようなパートナーは、製造に必要な適切な数量のコンポーネントが利用可能であることを確保できます。最新需要予測に基づき、先進技術を適用して生産の各段階を追跡し、倉庫に積み上がる陳腐化コンポーネント在庫を排除できます。

ダイナミックなデータ

今年と今後、製造ビジネスはブロックチェーン、IoT、ロボティクス、データ技術の複合活用に主眼を置くでしょう。手作業と単調なタスクのデジタル化・自動化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。これにより、人的介入を要し、データ損失と時間浪費を招きがちな非効率な紙ベースの業務を排除できます。

デジタル化と自動化のイニシアチブは、コンピュータ化契約から工場ロボティクスまで、生産のあらゆる側面を巻き込みます。すべての手作業機能とアナログ文書をデジタル化し、新しい分析ツールが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、AI分析を装備したサプライチェーンは、オンデマンドとアジャイルな運営に向かえます。動的計画と、内部要因（機械故障・劣化など）と外部要因（交通、天候、規制など）をリアルタイムで特定する高度なアプリケーションを採用できます。

出典：フラウンホーファー物流研究所

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」を活用できます。これらは、出荷の正確なステータスに基づいて実行される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、ブロックチェーン台帳の助けを借りて、特定のデータポイントに基づい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・ブロックチェーン統合されたサプライチェーンシステムは、以下の分野の合理化に役立ちます：

• サプライヤー選定とサプライヤー主導のイノベーション；
• ルーティング、ディスパッチ、メンテナンス；
• コスト増大の原因となる障害点と非効率の検出と是正；
• 取引と交換。

サプライチェーン管理のさまざまな人的要素が急速に陳腐化し、一部の仕事が人間から機械へシフトします。同時に、新技術は人々により良く魅力的な仕事を創出する可能性があります。

サプライチェーンにおける人的介入の必要性は、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AIエキスパート、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、ロボティクスエンジニアの需要が増大します。これらが、サプライチェーンの人的側面を構成する新たな主要プレーヤーとなるでしょう。

次世代サプライチェーン管理には、洞察に富んだデータ収集と管理が必要です。さらに、IoTセンサーとスキャナーが利用可能なデータの価値を高めます。物理センサーとインターネット接続の助けを借りて、スマート製品と自動化サービスが、これまでにないデータソースを創出します。企業はサプライチェーン全体で製品のリアルタイムステータスを追跡・記録できるようになります。

AIと機械学習は、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できます。こ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き、在庫補充、配送ルーティング、機械メンテナンスなど複数領域での運営を合理化することで、自動化慣行をさらに推進できます。このようなアプローチは、全体的な計画誤差を30〜50%削減しています。

ブロックチェーンとAIベースのサプライチェーンは、中小企業にとってすでに効果的なソリューションであることが証明されています。ブロックチェーン技術は、IoT、自動化、AI、機械学習と連携してデータ分析を行います。組織はブロックチェーンで分散型台帳を実装し、データを収集し、スマートコントラクトで自動化し、トランザクション効率を創出できます。

確かに、伝統的な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への移行には、財務的・技術的投資の両方が必要です。しかし、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用いて、その移行をシームレスにできます。

サプライチェーン再設計

時代遅れで非効率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ます。企業はサプライチェーン管理パフォーマンスを常に再評価する必要があります。頻繁にテクノロジーとプロセスのアップグレードを開始する組織は、成長、収益性、顧客サービスをより良く管理できます。

以下のトレンドが、サプライチェーン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：

• 需要駆動型予測。 製造能力と供給源が増えるにつれ、より多くの企業が工場レベルの生産計画から離れ、需要駆動型アプローチを採用し、需要をより効率的に管理しています。
• コスト改善。 製品イノベーション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高価格を命じられなくなりました。 コモディティ化した製品と競争し続けるため、企業はサプライチェーンテクノロジーと再設計で大幅なコスト改善を行っています。
• アウトソーシング。 今日、多くの組織がサプライチェーンの全部または一部をアウトソーシングすることで、大きな財務的・運用的メリットが得られることを認識しています。 先進技術の採用、グローバル製造基準、新しい製品設計能力を通じて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、当初から情報、統制、卓越性に焦点が当てられます。
• 製品ライフサイクルの短縮。 今日、ほとんどのメーカーは革新的製品を開発し、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製品のカニバリゼーションを最小化する必要があります。 これらの要件を満たし、製品ライフサイクルをより良く管理するには、より動的で高効率なサプライチェーンが必要です。

長年にわたり、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んでいます。サプライチェーン管理（SCM）と企業資源計画（ERP）ソフトウェアプロバイダーは、製造と流通の多数の重要領域に対応しています：

• 製造最適化、
• 調達、
• 製品ライフサイクル管理、
• ネットワークと在庫最適化、
• 物流最適化、
• 販売と運営計画、
• 無線周波数識別、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、サプライチェーンスペシャリストはイノベーションを起こし、コスト削減、サービス改善、より良い製品への顧客期待に応えることができました。ブロックチェーン、AI、IoTなどの新興技術は、リアルタイムデータを提供することでサプライチェーンの透明性向上を支援します。これらはメーカーがプロセスと設備の非効率、その他の弱点を特定することを可能にします。最も重要なのは、これらのテクノロジーが人的エラーを最小化し、従業員がリアルタイムで障害事例を報告できるようにすることで、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も挑戦的です。急速に変化する時代とサステナビリティの必要性に対応するため、企業は新しいプロセス、テクノロジー、管理アプローチを見つ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組織が、サプライチェーン卓越性をコアコンピタンスとして達成します。陳腐化した慣行を特定し、革新的システムを採用することが、その目標への第一歩です。

ダン・ワインバーガー氏は国連サプライチェーン専門家兼モーフィアス・ネットワークCEOです。