ポストパンデミック経済における製造業アジリティの向上

消費財メーカーは、コロナウイルスパンデミックによる閉鎖と商業活動の停止で、甚大な課題に直面しました。消費者需要は変化し、支出が鈍化しオンラインショッピングへシフトしたことで、メーカーのサプライチェーンに負荷がかかりました。ワクチンが労働者の腕に届き始めるにつれ、製造業の復活と活力あるポストCOVID-19世界への期待が高まっています。

パンデミックは、メーカーが通常どのように問題に対処し、利用可能なデータを使用しているかという長年の問題を露呈しました。業界は最新テクノロジー、特に人工知能と機械学習の採用が遅く、プロセス自動化で他業界に後れを取っています。パンデミックの経済的影響により、企業は新しい常態への変革と実行において、圧縮されたタイムラインに置かれています。メーカーは今すぐ行動し、サプライチェーンプロセスの改善を見つけ、コスト削減、規模での運営、2020年の混乱からのビジネス回復を支援する必要があります。2021年と今後数年間でアジリティと競争力を高めるためのいくつかの戦略を示します。

動的なリスク・対応管理の採用

メーカーは、運営プロセスから生じる価値漏れを特定するため、業務を精査すべきです。不足部品や設備が一貫した問題を引き起こし、バックオーダーやキャンセル注文につながっていないか？ ほとんど使用されない製品や材料が倉庫に長く滞在し、貴重なスペースを占有していないか？ 特定の必要アイテムが一貫して遅れて到着し、チームがマージンを削るより速い輸送方法を使わざるを得なくなっていないか？ リソース、労働力、機械可用性などのショップフロア問題が、出荷をリスクにさらしていないか？

このような疑問に答え、状況に対処するには、ライブデータフィードへのより良いアクセスと、その場で文脈に基づいた意思決定を行うためのリスク特定能力が必要です。ライブデータがあれば、製造マネージャーは摩擦のない実行を可能にするより良い選択ができます。出荷遅延を予測し、スケジュール変更や代替サプライヤーへの切り替えなど、プロアクティブな措置を講じられます。ライブデータは、過去情報のレビューや古い情報に基づくレポート実行より、相当に価値があります。メーカーは電子記録装置とクラウド常駐技術を用いて、リアルタイム出荷監視が可能です。ライブデータで、全部門で使用されるインプットとプロセスへの可視性を高め、品質管理を改善できます。また、各ロットがトレース可能で分析可能であることを保証できます。

ライブデータにより、製造マネージャーは全体設備効率（OEE）目標の改善を達成できます。製造サプライチェーンへのプロアクティブなアプローチを採用することで。動的リスク管理は2021年に不可欠となります。商品需要が加速し、消費者が小売業者から即時対応を期待するようになる中、メーカーに製品をオンデマンドで供給するプレッシャーがかかるからです。

自動化でスケールする

メーカーはパンデミック中、激しく変動する需要に応じて、業務を上下どちらにもスケールする必要がありました。中にはこのタスクをより上手く管理しているところもあります。成功している企業は典型的に、手作業を排除し、各作業者、機械、ワークセンターからより多くの生産性を引き出す自動化プロセスを活用しています。期待される2021年のリバウンドを活かす自動化追加には、自動化を最もインパクトのある領域に追加する戦略的アプローチが必要です。

自動化プロセスは、消費者期待の「ニューノーマル」に対応するために不可欠です。自動化を追加することで、より速くスケールに到達できます。メーカーにとって、熟練機械工などの労働力不足によるギャップを埋めるのに役立ちます。

COVID-19は複雑なサプライチェーンの脆弱性を露呈しました。自動化と改善されたデータ管理の組み合わせは、メーカーがこれらのシステム内のリスクと無駄を減らすのに役立ちます。そして、データインテリジェンスと自動化を組み合わせることで、マネージャーは経営幹部向けの文脈ベースレポートを提供でき、収益改善とサプライチェーンのさらなる合理化のためのより広範な変更が可能になります。

AIと機械学習をミックスに加える

パンデミックを生き延びたメーカーは今、要求の厳しい顧客と、シームレスで迅速なサプライチェーンの必要性に満ちた新しい状況を克服する必要があります。AIは部品と材料管理を大幅に改善できます。供給と需要のシフトを検知し、在庫を動的に再配分します。不要なセットアップとコストのかかる再セットアップダウンタイムを削減できます。出荷面では、AIが利用可能在庫（ATP）と出荷ポジション、受注配分オプション、充足率、納期データのリアルタイム監視を提供し、受注リスクのより良い評価も可能にします。遅延の根本理由が調達か生産かを明確にします。

需要が変化すると、AIは最適な動的リルーティングオプションについての情報を提供し、問題発生前にチームが計画・調整できるようにします。これは、推測や不完全な現場観察ではなく、リアルタイムで起きていることに基づいてルールを適用しサプライチェーンを管理する、プロアクティブなアプローチへの転換です。マネージャーは将来のボトルネックに関するアラートを受け取り、AIプラットフォームが生産プロセスの変化を予測できます。これにより、勘や不完全な対面観察ではなく、よりライブで現在のデータに基づいた、より積極的な意思決定が可能になります。AIはシフト引き継ぎも改善し、コラボレーションと効率を高めます。

ポストパンデミック計画を策定する

メーカーは、リアルタイム情報、AIインサイト、自動化プロセスを活用してより良い意思決定を行う、データ駆動型の哲学を採用することで、2021年に飛躍できます。プロセスをモダナイズする必要がある製造マネージャーは、AIと機械学習を通じて強化されたアジリティを提供できる、運営インテリジェンスパートナーの検討をお勧めします。この新しいレベルのアジリティにより、変化する世界をより良く扱い、2021年の要求に正面から応えられるようになります。

ビカス・ラジプート氏は、オプスベーダのバイスプレジデント兼サプライチェーン専門家です。