データ活用でサプライチェーン最適化を実現：ビッグデータ時代の意思決定ガイド

変化をナビゲートすることは、今日の倉庫にとって重要な能力です。技術進歩と消費者需要により、ペースを維持するかレースから脱落するかが決まります。この方程式でますます重要になっているのが、意思決定を推進するためのビッグデータの活用です。しかし、デロイトが説明するように、サプライチェーン最適化にビッグデータを使用するには「関連データの選択、正確なデータの安定した流れの確保、データを有用な解釈に翻訳すること」が必要です。したがって、倉庫などの組織がビッグデータを受け入れるだけでなく、そのデータの管理と分析を習得し、意思決定に役立てることが重要です。

データソースの理解

倉庫とサプライチェーンの他の組織は、いくつかのカテゴリーにわたる大量のデータを生成します。すべての組織がすべてのデータソースを同じ程度活用するわけではありませんが、サプライチェーンに関連するさまざまなデータソースとそれらがどのように影響するかを理解することは、最適化に不可欠です。Logistics Viewpointsは、サプライチェーン最適化に関連するデータソースの有用な内訳を提供しています：

• 倉庫データ — 保管容量、設備、人員、契約
• 在庫データ — 量、価値、配送センター配分
• マスタープロダクトデータ — すべての製品とそれらの相互関係（共有属性や物理的特性など）
• 生産データ — 生産能力と製品ポートフォリオ
• 数量データ（またはロジスティクスデータ） — 工場から配送センターへの入庫または輸送中の製品量、施設間の在庫移動、顧客への直接配送
• 財務データ — 輸送、倉庫、生産、在庫データを含む統合データ
• 需要データ — 予測と予測からのデータ、および傾向分析のための実際の履歴データを含む
• 定性的データ — 顧客サービス、リードタイム、その他のビジネス要件などのソフトファクターを含む

倉庫がこれらの多様なデータセットのいくつかの要素のみを生成する一方で、ほぼすべてのデータセットが倉庫運営に何らかのドミノ効果をもたらします。サプライチェーン関連のすべてのデータを収集・分析することで、全体的なサプライチェーンのより広範で深い把握が可能になり、倉庫データのみを分析するよりも、倉庫オペレーターがより情報に基づいた意思決定を行えるようになります。

森を見て木を見ず：分析麻痺を避ける

これらすべてのデータは全体像を提供しますが、倉庫オペレーターと他のサプライチェーン幹部は、分析麻痺に陥らないよう注意すべきです。すべての傾向とデータポイントを分析しようとすると、すぐに堂々巡りに陥る可能性があります。
代わりに、これらの利用可能なデータソースを全体像の洞察に活用しつつ、真にビジネス価値をもたらすデータが何かを判断してください。CFO.comの寄稿者Regenia Sanders氏とJason Meil氏が説明するように、「計画はしばしば最も難しいステップだが、ブルウィップ効果を考慮するとコストに最も大きな影響を与える傾向がある。」ビッグデータは計画精度の改善に一貫して実証されているため、それを活用して運営のあらゆる側面を微調整してください。

先進企業からヒントを得る

サンフランシスコ大学は小売大手ウォルマートを紹介し、2015年1月終了の会計年度末時点で4,860億ドル、2014年比100億ドル増を記録していると指摘しています。明らかにウォルマートは、低価格を基盤とするビジネスであることを考慮しても、何かを正しくやっています。ウォルマートは従来のサプライチェーンをマスターしただけでなく、eコマースやその他のトレンドを活用するためにテクノロジーへの投資も行っています。これらすべてを正確に実行することは、単なる偶然ではありません。
ウォルマートは、ベンダー管理在庫（VMI）、サプライヤーとのより良い協力と協調、テクノロジーを通じたさまざまな主体の相互接続による大幅な効率向上など、多様な戦術を組み合わせ、最終的に存在する中で最も効率的なサプライチェーンの一つを実現し、ガートナーのトップ20サプライチェーンで過去5年間認知され続けています。これらはすべて、経済全体がコストを押し上げる中で、同社がブランドを築いた低価格を維持することを可能にしました。
ウォルマートの成功がビッグデータ分析のみに基づくものではないものの、データは予測、予測、革新的意思決定を支え、サプライチェーン全体に存在する可能性を最大限に実現する上で重要な役割を果たしました。もちろん、すべての企業が次のウォルマートを目指すわけではありませんが、データを賢く活用してイノベーションを推進しサプライチェーンを最適化すれば、あらゆる企業がその最大の可能性を実現できます。