明日のサプライチェーンを牽引する4つの鍵となるテクノロジー

「不確実性こそが唯一の確実性だ」と数学者John Allen Paulosはかつて書きました。調達とサプライチェーン管理業界も例外ではありませんが、次世代テクノロジーは注目に値するトレンドを提供します。

時間とともに、サプライチェーンはかつてのバックオフィス機能から、ビジネス成長の戦略的ドライバーへとシフトしました。現代のビジネスモデル、技術的進歩、革新的プロセスがサプライチェーンを効率的かつアジャイルにしました。

サプライチェーンはより複雑で国際的に分散するようになります。調達リーダーは、変化するビジネス環境をナビゲートし、迅速に適応するために、より新しいケイパビリティを構築する必要があります。

このペースでいけば、2030年のサプライチェーンはどうなっているでしょうか。ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能（AI）、ロボティックプロセスオートメーション（RPA）、モノのインターネット（IoT）が、調達リーダー、契約者、サプライチェーンマネージャーが将来の需要を満たすのを支援します。

物流におけるビッグデータはまだ初期段階ですが、AI、クラウドコンピューティング、RPAがタスクを簡素化し自動化システムに委譲する上で、より正確かつ効果的になるための基盤です。ビッグデータは、サプライチェーン管理システムとソフトウェアの伝統的な内部データを超えて分析データセットを拡張します。また、統計的プロセスを新旧のデータソースに適用します。現在、ほとんどの企業はサプライチェーンでビッグデータを探索・活用するツールと知識を欠いています。将来、これらのツールはよりアクセスしやすくなるでしょう。

クラウドコンピューティングとAI

サプライチェーンはビッグデータを生成し、クラウドベースのAIがそれをインサイトに変えます。クラウドコンピューティングとAIの結合は、サプライチェーンの運営方法を変革し、その能力は今後10年間で複雑さを増すだけです。予測分析を通じて、クラウドとAIシステムは過去のトレンドと市場指標を用いて以下のプロセスを促進できます：

• プロセス自動化の推進
• サプライヤー選定の情報提供
• カスタマーサポートの改善
• サプライヤーオンボーディングの効率化とサプライヤー管理の自動化
• 出荷に関するリアルタイム情報の提供
• キャリアパフォーマンスの分析
• 運営上の問題トレンドの予測

先進的な企業はすでに、サプライチェーンナレッジ管理システムを活用してサプライチェーンの困難にリアルタイムで対応しています。クラウドベースでモバイル対応のソリューションでは、スーパーバイザーが現場から情報を入力し、オペレーターに即座に通知します。

企業は、組織とそのサプライヤー・契約者間の情報交換を自動化することで、透明性のあるサプライヤー関係を構築できます。組織は、地理的に分散した現場ごとに、個々の作業員レベルまでベンダーを容易に管理できます。作業員は現場に足を踏み入れる前に、現場固有のオリエンテーションとトレーニングをオンラインで完了できます。オペレーターはトレーニングカリキュラムの完了状況を追跡し、オンライン評価で知識定着を評価できます。

分析は、企業がサプライヤー/ベンダーのケイパビリティを監視し、サプライヤーのコンプライアンスやパフォーマンスに関するデータを追跡するのを支援します。従来、異なる部門が紙の記録でこの情報をまとめていました。意思決定者は、書類や電子ファイルの山をふるいにかけてこの情報を見つけなければなりませんでした。今日、高度な分析によりオペレーターはサプライヤー属性を定義し、論理的なプロファイルセクションに分類できます。詳細なサプライヤープロファイルにより、オペレーターはサプライヤー情報を数秒で迅速に取得、処理、検証できます。

新しいサプライヤーがオンボーディングされたら、サプライヤーデータの収集、検証、保存が責任あるサプライヤーリスク管理を保証します。ハイエンド分析エンジンはこのデータを分析し、リアルタイムでサプライヤーパフォーマンスインサイトを生成できます。こうしたインサイトは、ソーシングプロフェッショナルがサプライヤーとベンダープール、保険証明書（COI）などの資格、コンプライアンスステータスを容易に監視することを可能にします。

具体的なコスト削減の実現は、調達にとって常に重要なタスクであり、今後10年間も高い優先順位であり続けるでしょう。これを踏まえ、調達リーダーはコスト効率を達成する新しい方法を探さなければなりません。一つの方法はサプライヤー分析です。重要なサプライヤー情報は、しばしば様々なデータ管理システムに閉じ込められています。そのデータを一つの共通リポジトリに統合することで、オペレーターはバリューチェーン全体の支出へのより良い可視性を得られます。分析エンジンで補完された一元化されたデータフレームワークは、例えば、意思決定者が高コストまたは低パフォーマンスのサプライヤーを特定するのを助けます。新しい中央データ管理システムは、アプリケーションプログラミングインターフェース（API）を通じてレガシーシステムとシームレスに統合できます。

ロボティックプロセスオートメーション

ロボットは、「サプライチェーンオペレーションにおける低価値、潜在的に危険、またはハイリスクなタスクにおいて、今後5年間で強い成長が見込まれる」とDeloitteは述べています。ECの大幅な成長を考えれば、物流の世界では誰も驚かないでしょう。ロボティクス技術の応用には、ドローン、トラック、列車のような自律走行車両、ラストマイル配送、保管・検索システム（ASRS）が含まれます。

自律ロボットの使用増加は以下の目的を達成できます：

• 効率と生産性の向上
• 再作業とリスク率の削減
• 従業員安全の改善
• 単調なタスクを実行し、人間がより戦略的な取り組みに集中できるようにする
• 注文フルフィルメントと配送速度を改善し収益を増やし、顧客を満足させる

新しい価格構造により、企業は自動化への投資が可能になり、ロボティクスへの飛躍がはるかに現実的になります。RaaS型モデル（Robotics as a Service）を使用すれば、プロバイダーが月額サービス契約でユニットをリースし、顧客が前払いの資本支出を支払う必要がなくなります。

モノのインターネット（IoT）

サプライチェーンマネージャーにとって新たなトレンドは、時間とコストを節約し、データ駆動型意思決定を可能にするIoTによる資産追跡です。

IoTは、Wi-Fiを介してクラウドベースのソフトウェアにデータを監視、収集、送信できる相互接続された物理デバイスで構成されます。IoTデバイスは、出荷のGPS追跡と小包状態の監視を通じて、サプライチェーンの品質管理を改善しました。RFIDチップ、スマートデバイス、モバイルセンサーは、製品の追跡と認証、温度、湿度、光レベル、動き、取り扱い、速度、出荷のその他の環境要因の測定が可能です。

技術革新の加速するペースが、デジタルサプライチェーン管理ソリューションを推進しています。幸い、より多くのテクノロジーが登場するにつれ、技術的な旅に乗り出すことはよりアクセスしやすく、コスト効率よくなります。これらの新興ソリューションを迅速に採用し、レガシーシステムを段階的に置き換える組織は、より大きな洞察と効率でこの10年を乗り切れるでしょう。

Danny Shields氏は、クラウドベースのサプライチェーンリスク管理テクノロジープロバイダーAvettaの業界関係担当バイスプレジデント。