デジタルツインがサプライチェーンの嵐を乗り切るのにどのように役立つか

これは、すべてのサプライチェーンマネージャーが耳にすることを恐れるようなニュースです。メキシコ湾または大西洋でハリケーンが発生し、間もなく上陸します。

無数の考えが思い浮かびます。組織、顧客、ロジスティクスネットワークにどのような影響がありますか？ポリシーマニュアルと継続性計画のバインダーを入手できますか？それとも、応答を最適化する手段として、サプライチェーンのデジタルツインに目を向けていますか？

デジタルツインは、サプライチェーンの仮想表現です。その目的は、需要予測、在庫管理、および制限された供給の履行に影響を与える要因のより迅速で一貫性のある分析を可能にすることです。切り離されたスプレッドシートと「直感」に依存している人は、人工知能の力と、パターンや傾向についてデータをマイニングする能力を見逃しています。不測の事態に備えるためのシナリオやシミュレーションを実行する機能が不足しています。最適化アルゴリズムは、利益の最大化、コストの最小化、主要市場の需要を満たすなどの主要な目的を達成するためにコーディングされています。 「ガットフィール」だけでは、同じレベルの結果を達成することはできません。

デジタルツインなどの統合サプライチェーンアプリケーションは、過去のトランザクションをベースとして使用して、顧客の行動を予測するためのモデルを作成します。この演習では、需要の増減をモデル化する季節的な性質を考慮に入れています。結果は、過去の気象イベントに合わせて調整できます。その結果、マネージャーはデータを組み立てるためにスクランブルをかける必要がありません。

大嵐が迫っているとき、供給ポイント、在庫、および顧客を接続するために利用可能なロジスティックオプションを確認するために多くの作業が必要です。デジタルツインを使用すると、イベントごとに通信事業者がどのルートとレーンを実行する必要があるかを心配する必要がなくなります。現在のシナリオに沿ってロジスティクス計画を即座に更新できます。悪天候のために走行できないルートは、最適化アルゴリズムによってルートを再ルーティングすることで、一時的に閉鎖することができます。

暴風雨やその他の気象に起因するイベント中にシナリオをモデル化する企業の能力は、適切な適切な在庫レベルを知ることに依存します。そのような情報を武器に、顧客の需要の変化に対応するために補充に関する決定を下すことができます。適切な在庫知識とモデリングがあれば、事前に効果的な計画を立てて、壊滅的な気象イベントの悪影響を軽減することができます。

危機的な気象イベントの間の傾向は、他のすべてを犠牲にして、影響を受けた地域に神秘的に焦点を合わせるというものです。この問題は、サプライチェーンの相互接続性を反映しています。企業は、差し迫った問題に対処する必要があることを合理化することにより、在庫をある領域から別の領域に転用する場合があります。しかし、短期間の脱臼は、回復するのに数ヶ月かかる大きな混乱につながる可能性があります。

単一のイベントに対応する場合、サプライチェーン全体の健全性の観点を失わないことが重要です。適切な最適化戦略と組み合わせたデジタルツインは、すべてのトレードオフを事前に評価するのに役立ちます。そうして初めて、企業は、サプライチェーンの不具合に見舞われることなく、暴風雨の際の運用を管理し、それをうまく乗り切ることができます。

Patrick Longは、OpportuneLLPのディレクターです プロセスとテクノロジー 練習。