次世代のサプライチェーンを形作る4つのテクノロジー

「不確実性が唯一の確実性です」と数学者のジョン・アレン・パウロスはかつて書いています。調達および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。

時間の経過とともに、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推進力へとシフトしました。現代のビジネスモデル、技術の進歩、革新的なプロセスにより、サプライチェーンは効率的で機敏になっています。

サプライチェーンはより複雑になり、国際的に分散します。調達リーダーは、変化するビジネス環境をナビゲートし、迅速に適応できるように、新しい機能を構築する必要があります。

このレートでは、2030年のサプライチェーンはどのようになりますか？ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能（AI）、ロボットプロセス自動化（RPA）、モノのインターネット（IoT）は、調達リーダー、請負業者、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に役立ちます。

ロジスティクスのビッグデータはまだ揺籃期にありますが、AI、クラウドコンピューティング、RPAがタスクを簡素化し、自動システムに委ねる上でより正確かつ効果的になる基盤です。ビッグデータは、サプライチェーン管理システムおよびソフトウェアの従来の内部データを超えて分析用のデータセットを拡張します。また、統計プロセスを新規および既存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して利用するためのツールと知識を欠いています。将来的には、これらのツールはよりアクセスしやすくなります。

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はそのデータを洞察に変えます。 AIと組み合わせたクラウドコンピューティングは、サプライチェーンの運用方法を変革し、その能力は今後10年間で複雑さが増すだけです。予測分析を通じて、クラウドおよびAIシステムは、過去の傾向と市場指標を使用して、次のプロセスを促進できます。

• プロセス自動化の強化
• サプライヤーの選択を通知する
• カスタマーサポートの改善
• サプライヤーのオンボーディングを合理化し、サプライヤー管理を自動化する
• 出荷に関するリアルタイムの情報を提供する
• キャリアパフォーマンスの分析
• 運用上の問題の傾向を予測する

進歩的な企業はすでにサプライチェーンの知識管理システムを利用して、サプライチェーンの問題にリアルタイムで対応しています。クラウドベースのモバイル対応ソリューションでは、監督者が職場から情報を入力し、すぐにオペレーターに通知します。

企業は、組織とそのサプライヤーおよび請負業者との間の情報交換を自動化することにより、透明性のあるサプライヤー関係を構築できます。組織は、地理的に分散した職場全体で、個々の従業員に至るまでベンダーを簡単に管理できます。労働者は、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することができます。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、オンライン評価を通じて知識の保持を評価できます。

分析は、企業がサプライヤー/ベンダーの機能を監視し、サプライヤーのコンプライアンスまたはパフォーマンスに関するデータを追跡するのに役立ちます。従来、さまざまな部門が紙の記録を通じてこの情報をまとめていました。意思決定者は、この情報を見つけるために、書類や電子ファイルの山をふるいにかける必要がありました。現在、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て、それらを論理プロファイルセクションに分類できます。詳細なサプライヤプロファイルにより、オペレーターはサプライヤ情報を数秒ですばやく取得、処理、検証できます。

新しいサプライヤーが採用されると、サプライヤーデータを収集、検証、保存することで、責任あるサプライヤーのリスク管理が保証されます。ハイエンドの分析エンジンは、このデータを分析して、サプライヤーのパフォーマンスに関する洞察をリアルタイムで生成できます。このような洞察により、調達の専門家は、サプライヤーとベンダーのプール、保険証書（COI）などの資格情報、およびコンプライアンスステータスを簡単に監視できます。

目に見えるコスト削減を実現することは、調達にとって常に重要なタスクであり、今後10年間は​​引き続き優先度が高くなります。これを考慮すると、調達リーダーは、コスト効率を達成するための新しい方法を探す必要があります。 1つの方法は、サプライヤー分析によるものです。重要なサプライヤ情報は、さまざまなデータ管理システムに閉じ込められることがよくあります。そのデータを1つの共通リポジトリに統合することで、事業者はバリューチェーン全体の支出をより明確に把握できるようになります。たとえば、分析エンジンによって補完される一元化されたデータフレームワークは、意思決定者が高価なサプライヤやパフォーマンスの低いサプライヤを特定するのに役立ちます。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イス（API）を介し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

デロイトによると、ロボットは「今後5年間で、特に価値の低い、潜在的に危険な、またはリスクの高いタスクを含むサプライチェーンの運用において、力強い成長を遂げる」と予想されています。ロジスティクスの世界の誰もが驚きます。ロボット技術のアプリケーションには、ドローン、トラック、電車などの自動車両、ラストマイル配送、保管および検索システム（ASRS）が含まれます。

自律型ロボットの使用を増やすことで、次の目的を達成できます。

• 効率と生産性の向上
• やり直しとリスク率を減らす
• 従業員の安全を向上させる
• 日常的なタスクを実行して、人間がより戦略的な取り組みを行えるようにします
• 注文の履行と配送速度を改善して収益を増やし、顧客を満足させます

新しい価格設定構造により、企業は自動化に投資できるようになり、ロボット工学への飛躍がはるかに実現可能になります。 RaaSタイプのモデル（Robotics as a Service）を使用して、プロバイダーは、顧客が前払いの資本支出を支払う代わりに、毎月のサービス契約を通じてユニットをリースします。

モノのインターネット

サプライチェーンマネージャーの新たなトレンドは、時間とお金を節約し、データ主導の意思決定を可能にするIoTによる資産追跡です。

IoTは、Wi-Fi経由で分析するために、データを監視、収集、クラウドベースのソフトウェアに送信できる相互接続された物理デバイスで構成されています。 IoTデバイスは、貨物のGPS追跡と小包の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、および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、およびその他の出荷の環境要因を測定できます。

技術革新のペースの高まりは、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。ありがたいことに、技術的な旅に出るには、より多くの技術が出現するにつれて、よりアクセスしやすく、費用対効果が高くなります。レガシーシステムを段階的に置き換えながら、これらの新しいソリューションを迅速に採用する組織は、より優れた洞察と効率でこの10年をより適切にナビゲートします。

Danny Shields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のプロバイダーであるAvettaの業界関係担当副社長です。

「不確実性が唯一の確実性です」と数学者のジョン・アレン・パウロスはかつて書いています。調達および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。

時間の経過とともに、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推進力へとシフトしました。現代のビジネスモデル、技術の進歩、革新的なプロセスにより、サプライチェーンは効率的で機敏になっています。

サプライチェーンはより複雑になり、国際的に分散します。調達リーダーは、変化するビジネス環境をナビゲートし、迅速に適応できるように、新しい機能を構築する必要があります。

このレートでは、2030年のサプライチェーンはどのようになりますか？ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能（AI）、ロボットプロセス自動化（RPA）、モノのインターネット（IoT）は、調達リーダー、請負業者、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に役立ちます。

ロジスティクスのビッグデータはまだ揺籃期にありますが、AI、クラウドコンピューティング、RPAがタスクを簡素化し、自動システムに委ねる上でより正確かつ効果的になる基盤です。ビッグデータは、サプライチェーン管理システムおよびソフトウェアの従来の内部データを超えて分析用のデータセットを拡張します。また、統計プロセスを新規および既存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して利用するためのツールと知識を欠いています。将来的には、これらのツールはよりアクセスしやすくなります。

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はそのデータを洞察に変えます。 AIと組み合わせたクラウドコンピューティングは、サプライチェーンの運用方法を変革し、その能力は今後10年間で複雑さが増すだけです。予測分析を通じて、クラウドおよびAIシステムは、過去の傾向と市場指標を使用して、次のプロセスを促進できます。

• プロセス自動化の強化
• サプライヤーの選択を通知する
• カスタマーサポートの改善
• サプライヤーのオンボーディングを合理化し、サプライヤー管理を自動化する
• 出荷に関するリアルタイムの情報を提供する
• キャリアパフォーマンスの分析
• 運用上の問題の傾向を予測する

進歩的な企業はすでにサプライチェーンの知識管理システムを利用して、サプライチェーンの問題にリアルタイムで対応しています。クラウドベースのモバイル対応ソリューションでは、監督者が職場から情報を入力し、すぐにオペレーターに通知します。

企業は、組織とそのサプライヤーおよび請負業者との間の情報交換を自動化することにより、透明性のあるサプライヤー関係を構築できます。組織は、地理的に分散した職場全体で、個々の従業員に至るまでベンダーを簡単に管理できます。労働者は、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することができます。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、オンライン評価を通じて知識の保持を評価できます。

分析は、企業がサプライヤー/ベンダーの機能を監視し、サプライヤーのコンプライアンスまたはパフォーマンスに関するデータを追跡するのに役立ちます。従来、さまざまな部門が紙の記録を通じてこの情報をまとめていました。意思決定者は、この情報を見つけるために、書類や電子ファイルの山をふるいにかける必要がありました。現在、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て、それらを論理プロファイルセクションに分類できます。詳細なサプライヤプロファイルにより、オペレーターはサプライヤ情報を数秒ですばやく取得、処理、検証できます。

新しいサプライヤーが採用されると、サプライヤーデータを収集、検証、保存することで、責任あるサプライヤーのリスク管理が保証されます。ハイエンドの分析エンジンは、このデータを分析して、サプライヤーのパフォーマンスに関する洞察をリアルタイムで生成できます。このような洞察により、調達の専門家は、サプライヤーとベンダーのプール、保険証書（COI）などの資格情報、およびコンプライアンスステータスを簡単に監視できます。

目に見えるコスト削減を実現することは、調達にとって常に重要なタスクであり、今後10年間は​​引き続き優先度が高くなります。これを考慮すると、調達リーダーは、コスト効率を達成するための新しい方法を探す必要があります。 1つの方法は、サプライヤー分析によるものです。重要なサプライヤ情報は、さまざまなデータ管理システムに閉じ込められることがよくあります。そのデータを1つの共通リポジトリに統合することで、事業者はバリューチェーン全体の支出をより明確に把握できるようになります。たとえば、分析エンジンによって補完される一元化されたデータフレームワークは、意思決定者が高価なサプライヤやパフォーマンスの低いサプライヤを特定するのに役立ちます。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イス（API）を介し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

デロイトによると、ロボットは「今後5年間で、特に価値の低い、潜在的に危険な、またはリスクの高いタスクを含むサプライチェーンの運用において、力強い成長を遂げる」と予想されています。ロジスティクスの世界の誰もが驚きます。ロボット技術のアプリケーションには、ドローン、トラック、電車などの自動車両、ラストマイル配送、保管および検索システム（ASRS）が含まれます。

自律型ロボットの使用を増やすことで、次の目的を達成できます。

• 効率と生産性の向上
• やり直しとリスク率を減らす
• 従業員の安全を向上させる
• 日常的なタスクを実行して、人間がより戦略的な取り組みを行えるようにします
• 注文の履行と配送速度を改善して収益を増やし、顧客を満足させます

新しい価格設定構造により、企業は自動化に投資できるようになり、ロボット工学への飛躍がはるかに実現可能になります。 RaaSタイプのモデル（Robotics as a Service）を使用して、プロバイダーは、顧客が前払いの資本支出を支払う代わりに、毎月のサービス契約を通じてユニットをリースします。

モノのインターネット

サプライチェーンマネージャーの新たなトレンドは、時間とお金を節約し、データ主導の意思決定を可能にするIoTによる資産追跡です。

IoTは、Wi-Fi経由で分析するために、データを監視、収集、クラウドベースのソフトウェアに送信できる相互接続された物理デバイスで構成されています。 IoTデバイスは、貨物のGPS追跡と小包の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、および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、およびその他の出荷の環境要因を測定できます。

技術革新のペースの高まりは、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。ありがたいことに、技術的な旅に出るには、より多くの技術が出現するにつれて、よりアクセスしやすく、費用対効果が高くなります。レガシーシステムを段階的に置き換えながら、これらの新しいソリューションを迅速に採用する組織は、より優れた洞察と効率でこの10年をより適切にナビゲートします。

Danny Shields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のプロバイダーであるAvettaの業界関係担当副社長です。