従来のサプライヤ管理は、スプレッドシート、プランナーの経験、そして多くの推測で構成されていました。
意思決定は、古くてエラーが発生しやすい情報と、スプレッドシートや古いスタンドアロンソフトウェアを使用した人間による分析に基づいて行われていました。
この現実により、企業は受動的な立場を余儀なくされました。データはイベントが発生した後に収集・分析されるため、計画担当者ができることは、数値を修正または「調整」するために対応することだけでした。
しかし、今日では技術が進歩し、サプライチェーンのプランナーやマネージャは、ビジネスプロセスにおける重要なデジタル構成要素としてビッグデータ分析を活用できるようになりました。
企業がサプライチェーン管理の一環として高度な分析を採用することで、受動的な対応から能動的な対応へと移行しています。
能動的な対応が重要な理由
近年、ビジネスにおいて前例のない混乱が見られています。これには以下が含まれます。
- 気候変動と緩和策
- 重要な製造業務における労働力不足
- より洗練され、マスカスタマイゼーションを求める急速に変化する消費者の好み
- Covid-19の長引く影響
- 貿易戦争や世界的紛争による地域的混乱
サプライチェーンに制約を与える複雑な変数の数を考えると、能動的な対応はほとんどの企業にとって重要であり、他の企業にとっては存続に関わる問題です。その結果、サプライチェーンの専門家は、迅速かつ耐性を持って行動できるようシステムを再考し、再設計しています。
サプライチェーンにおけるビッグデータ分析のメリット
サプライチェーンソフトウェアにおけるビッグデータ分析の使用は、大きなメリットをもたらします。このソフトウェアにより、マネージャは大規模なデータセット内のトレンドやパターンを特定できます。これまで不可能だったエンドツーエンドの可視性の実現が可能となります。
主なメリットには以下が含まれます。
- 需要予測の改善 – 分析は、これらのパターンやトレンドを過去の販売データと組み合わせて、正確な予測を作成します。ソフトウェアと分析は需要を感知し、それを満たすための最適化された計画を実現します。
- 在庫コストの削減 – より正確な予測により、プランナーは分析を使用して最適な再発注ポイントを特定し、在庫発注と在庫注文の調整を自動化し、トランザクションデータを自動化することでコストのかかる人的エラーを排除できます。
- 物流の改善 – エネルギーと労働力が輸送コストを押し上げる中、分析は物流の合理化に役立ちます。サプライチェーン全体のエンドツーエンドの可視性により、企業は「コントロールタワー」アプローチを活用してタイミングを改善し、緊急輸送を削減できます。
能動的サプライチェーン管理の例
多くの産業が生き残るためにビッグデータ分析の採用を余儀なくされています。能動的サプライチェーン管理が大きな影響を与えた一例は、食品・飲料業界です。急速に変化し拡大する規制とコンプライアンス環境により、企業にはトレーサビリティに対する新たな圧力がかかっています。
高度なソフトウェアと分析を活用することで、食品・飲料企業は任意の時点で製品をデジタルで追跡できます。IoTセンサ、フリートモニタ、その他の進歩が可視性を実現します。リアルタイムのデータが分析されプランナーに実現されることで、汚染や期限切れの問題を未然に防ぎ、変化する需要に迅速に対応できるようになります。
もう一つの例は自動車産業です。自動車の大部分がEVにシフトすることで、生産者がバッテリと内燃機関の両方の複雑な在庫を管理するのに苦労する中、モデルや機能に対する需要と消費者の好みを特定することが、これまで以上に重要になっています。
堅牢なソフトウェアプラットフォーム内のビッグデータ分析は、両方に適した部品と数量を確保しながら在庫コストを抑えるのに役立ちます。また、自動車製造メーカがカスタムビルドや機能に対する顧客の需要に効率的に対応するのにも役立ちます。
今日の知見で明日の問題に対処
サプライチェーンの混乱が例外ではなく常態となっている今、受動的であることは許されません。
Plex Supply Chain Planningの需要・供給計画ソフトウェアを活用することで、リアルタイムのデータを用いて正確な予測と耐性のあるサプライチェーンを構築できます。
このソフトウェアの高度な分析は、計画を自信を持って能動的に実行するための実用的な知見を実現します。お問い合わせいただき、問題が発生する前に対応できるよう、当社のソリューションについて詳しくご確認ください。
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