戦略的データソーシング：レジリエントなサプライチェーンの鍵

スエズ運河閉鎖からほぼ1ヶ月後、難局に見舞われた船舶の波が世界中の港に押し寄せています。これは過去1年間でサプライチェーンが直面した最初の大きな問題ではありませんが、この危機は新たな真実を示唆しました：混乱は去っていかないのです。

一方、世界的な経済低迷がこれらの混乱への認識を高め、許容度を下げています。企業がボトムラインを維持しようとする中、損害は積み上がり、組織はサプライチェーンプロセスとテクノロジー、データソースを見直し、再検討しています。

焦点のシフト

これまでサプライチェーンシステムは、在庫レベルと移動、生産レベル、エネルギー効率など、企業のコントロール内にある内部要因の詳細情報を取得するようデータを最適化してきました。

このアプローチは、ダッシュボードだけを見ながら時速60マイルで道路を走るようなものです。速度は制限内、ガソリンは十分、車はオーバーヒートしていない。すべて良好なニュースですが、前の車に衝突するまで。なぜ？車内で起きていることだけに注目していたからです。

多くの点で、これが私たちがサプライチェーンシステムに取り組んできた方法です。在庫レベルと移動、生産レベル、エネルギー効率などの詳細情報を取得するようデータを最適化してきました。私たちの「ダッシュボード」は、私たちがコントロールするすべてのことについて問題がないと伝えます。しかし、このアプローチは外部で起きていることのリスクを無視します。企業は、内部指標と同じくらい、外部要因によるリスクと混乱を体系的に評価する方法に注力する必要があります。

需要予測と安全在庫レベルの改善は確かに企業の効率化に役立ちますが、企業には外部影響の堅牢な測定を含む360度の視点が必要です。

代替データソース

増え続けるメーカーが、外部影響による将来のサプライ問題を予測するために代替データを活用しています。特定の港に船舶の滞留があるかどうかを見て、今後の出荷遅延を予測します。さらに上流へ遡り、降水量と土壌湿度を分析して作物収量を予測し、ラテックスからカカオまであらゆる原材料の安定供給を製造プロセスに確保します。世界中の数千のニュースソースを監視し、潜在的な紛争やストライキを検知し、需要変化を予測します。

これらの外部上流要因に焦点をシフトすることは、これらの企業にとって完全に新しいデータセットを扱うことを意味します。衛星画像から船舶トランスポンダー信号、原材料栽培地域の天気予報まで多岐にわたります。先進的なメーカーは、これらの新しいデータセットをより良く扱うために新技術、特にデータレイクハウスに注目しています。データレイクハウスなら、非構造化と構造化の両ソースをリアルタイム級の頻度で見られ、関連情報を迅速に抽出できます。レガシー技術であるデータウェアハウスは非柔軟で、これらの新しいデータタイプや分析を扱えないことを認識したのです。データレイクハウスがあれば、企業はこれらのデータセットと分析を迅速にテストし、数時間・数日で意思決定できます。

スエズ運河経由の航路を喜望峰経由に迂回させるのは高コストです。出荷に少なくとも45万ドルと3,000海里が加算されます。しかし、今週末見られたように、予期せぬ障害の除去をただ待つことは、さらにコストを増やす可能性があります。

Ever Givenの姉妹船が早期に喜望峰経由へ迂回したのは偶然ではありません。彼らはこの封鎖が長引くとの内部データを持っていた可能性が高いです。すべての滞留船が同じ情報をより早く持っていれば、業界全体がこの嵐をより良く乗り切れたでしょう。内部・外部要因へのより包括的な焦点と代替データの活用が、予期せぬ課題への対応の鍵です。

ロブ・セイカー氏は、Databricksの小売・製造グローバルインダストリーリーダー。