ガートナー®リサーチが予測する2023年：サプライチェーンテクノロジー
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ここ数年、世界のサプライチェーンは大変なことになっています。2020年のスタート以来 シニアレベルのサプライチェーンエグゼクティブの72%はが悪影響を受けたと報告し、57％が深刻な混乱の影響を受けたと回答しています。
まず、COVIDのロックダウンにより、完成品と原材料の両方の入手が遅くなり、場合によってはストップした。次に、多くのサプライチェーンで、消費者がトイレットペーパーから消毒液まで、数カ月分の商品を備蓄したことによる需要ショックが発生したことである。
そして、家にいることが当たり前になるとわかると、人々は景気刺激策や使わなくなったサービスで貯めたお金を使って、かつてないほどの買い物をし始めたのです。フライパンや圧力鍋を買って、家で食事をするようになった。新しい、快適な在宅勤務のためのワードローブ。新たに始めた趣味をサポートするために必要な、あらゆる種類の製造品。そして、経済の生産能力を超える、予想外の需要。
サプライチェーンは、長引くパンデミック関連の問題やロシアのウクライナ侵攻による新たな供給問題からやっと回復したかと思えば、インフレ圧力と景気後退という新たな破壊要因に襲われたのです。
今日のグローバルサプライチェーンにとって、唯一不変なものは「破壊」です。
過去に効果的であったリーン方式やジャストインタイム方式は、パンデミック時にはほとんど効果がなかった。しかし、過剰な在庫は、不況時にはビジネスを破綻させる可能性がある。
特に小売業にとって、要求の高い消費者の手元に商品を届けることは、独自の課題を抱えています。迅速なフルフィルメントが不可欠です。
67% の組織がの企業が、今後12～18ヶ月の間にサプライチェーンの構造と流れに影響を与える重要な力として、納品スピードに対する顧客の期待に応えることを検討しています。
顧客の期待、増え続けるコスト、困難に直面するサプライヤーへの依存、ラストマイル配送の課題に加え、サプライチェーン全体の最適なコミュニケーションの必要性により、企業は以下の方法で混乱に先手を打つことができるようになります。 リアルタイム・サプライチェーン・アナリティクス.この「ライブデータ」は、カラフルなダッシュボードの中で印象的に見えるだけではありません。この「ライブデータ」は、リアルタイム分析を推進するデータであり、ひいては意思決定、行動、ワークフロー全体を推進するものなのです。
世界のトップ企業は、可視性を高めるためにアナリティクスとダッシュボードに注目しています。A 最近のマッキンゼーの調査では、回答者の67％がエンドツーエンドのサプライチェーンの可視化のためにデジタルダッシュボードを導入していることがわかりました。そして、それらの企業は、2022年初頭の混乱によるサプライチェーンの問題を回避する可能性が、他の企業の2倍も高かったのです。
リアルタイム分析は、データを取得すると同時に論理と数学を適用して分析するプロセスであり、その結果、より良い意思決定を迅速に行うことができるようになります。サプライチェーンでは、リアルタイム分析は、商品の調達、加工、流通に関連する膨大な量のデータに基づいて、洞察を提供し、意思決定を促します。
ガートナー社では、アナリティクスを次の4つのカテゴリーに分類しています。 4つの主要なカテゴリーに分類しています。記述的、診断的、予測的、処方的）。
各分野からどのような知見が得られるのか、そしてその知見をサプライチェーンの価値創造にどう活かしていくのか、その方法を探っていきます。
ダッシュボードやデータ可視化ツールは、高度なレベルで、何が起きたのか、何が起こっているのかを企業 何が起きたのか、何が起きているのか.在庫、サプライヤー、コスト、売上、倉庫のKPI、その他の重要なイベントをライブで監視することで、パフォーマンスの一目瞭然のビューと、時系列でのトレンドが得られます。記述的分析は、主要な在庫傾向、サプライヤーの支出、頻繁なボトルネック、品目コストなどの指標とパターンを特定するのに役立ちます。
診断分析では、ドリルダウン機能またはデータマイニングに基づいて、データの背後にある「なぜ」を理解するためにさらに調査を行うことができます。なぜ」データの背後にあるのか.どの店舗が売上目標を達成できそうなのか？顧客からの出荷が遅れているのはなぜか？在庫回転率が低い原因は何か？このように、より詳細な分析を行うことで、企業はいつオペレーションを拡大し、コストを最小化し、プロセスを最適化する必要があるのかを認識することができます。
ここでアナリティクスは、ビジュアルダッシュボードから、分析主導の意思決定支援ツールへと進化を始めます。予測モデリング、予測、機械学習、多変量統計などの手法により、予測分析では以下のことが明らかになります。 何が起こるか、何が起こりうるかを明らかにします。- 例えば、信頼できる原材料の調達先が見つからない場合、より厳しい貿易規制が制定された場合、倉庫の労働市場が縮小し続ける場合などです。
サプライチェーン・アナリティクスの概念は100年以上前から存在していますが、多くの企業ではいまだにエンドツーエンドの可視性や実用的な洞察、あるいはアナリティクスが実現すべき意思決定インテリジェンスやプロセスのオーケストレーションが不足しています。そこで登場するのが処方的アナリティクスで、「今何をすべきか？今何をすべきなのか？".予測分析と組み合わせることで、企業はデータに基づいて、望ましい結果を実現するために何をすべきかを理解することができます。実用的な洞察により、新製品を発売する最適な時期や、特定のフルフィルメントセンターにおける理想的なピック、パック、出荷のプロセスフローが決定されます。
ウェアハウス・フルフィルメント・オーケストレーションは、最適な意思決定と行動を継続的に推進するために、予測・処方分析とAIを統合した新しいユースケースの1つです。リアルタイム分析とスマートなロボットによる自動化を組み合わせることで、企業はあらゆるフルフィルメントプロセス（多品種SKUの取り扱い、大量在庫のドック・トゥ・ストック処理、パレタイジング、ピッキング、パッキングなど）において、最適なワークフローを瞬時にモデル化して実行できるようになります。
新しいシナリオはすべてリアルタイムで評価され、正確な過去のデータに基づいて分析されるため、その瞬間に最適なアクションが実行され、最高の精度、効率、スピードが保証されます。
厳しい経済環境の中で、リアルタイム分析によってサプライチェーンのトレンドとボトルネックを明らかにすることは、意思決定を改善し、成長を促進することにつながります。企業は、視覚的なダッシュボードを超えて、真に優位に立つために、分析主導の意思決定インテリジェンスとプロセスオーケストレーションに移行する必要があります。
また、リアルタイム分析とAIや自動化を統合することで、倉庫でのフルフィルメント・オーケストレーションなど、特定のサプライチェーン機能領域におけるスピードと生産性を向上させることができます。