誰もが経験したことがあるでしょう。
ある日は需要が高く、予測は明るく、すべてが順調です。しかし次の日には需要が急落し、大量の在庫と予約済みの生産能力を抱えながら、それを支える需要がない状況に陥ります。
需要の激しい変動は常に頭痛の種でした。しかし、サプライチェーンの変動性と複雑性が増すにつれ、これらの変動を防ぐことがますます困難になっています。
この問題を理解し、何か対策を講じたいと考えている方は、正しい問題に目を向けているかどうかを検討する時期かもしれません。結局のところ、貴社の業務には需要の問題ではなく、データの問題があるのかもしれません。
大規模データセットの問題
ビッグデータセットの人間による分析は著しく制限されており、分析が必要なデータの膨大な量は圧倒的です。今日の製造設備は前例のないデータポイントを生成し、それが圧倒的で人間が処理することを困難にしています。
より多くのデータは常に良いことですが、それを管理できなければならず、正確でなければなりません。これが第二の問題につながります。手動のデータ処理と分析は非常にエラーが発生しやすく、バイアスや欠落の影響を受け、通常は時間的な遅れがあります。
サプライチェーンの可視性の限界
サプライチェーンの可視性において、人間による分析はサプライチェーンネットワークの複雑さと複雑性によっても影響を受けます。この複雑さと信頼性の低いデータが組み合わさることで、サプライチェーンの混乱を特定・予測し、需要のトレンドを明らかにすることが困難になります。
この現実は、原材料や部品が生産者に届くまでに世界中を移動する可能性があるグローバルサプライチェーンにおいて特に重要です。可視性がなければ、サプライチェーンのあらゆる地点で警告なしに問題が発生します。
正確なサプライチェーンの可視性には、生産の各部門およびサプライチェーン全体からのトランザクションとデータへのアクセスが必要です。歴史的に、このデータはサイロに存在しており、データ管理と分析をさらに複雑にしています。
機械学習を使用した需要予測
機械学習(ML)は、機械やシステムのデータを処理して需要のような結果を「学習」し予測する人工知能の派生技術です。これは、ビッグデータセットを分析して人間による分析の限界を超え、正確な予測を提供し、需要を予測し、人間ベースの分析のエラーを軽減する強力なツールです。
機械学習アルゴリズムによるデータ内のトレンドやパターンの特定は、人間には検出できません。過去および現在の生産データを使用することで、機械学習の性能は時間とともに向上します。システムに追加され分析されるデータが増えるほど、その予測モデルはより正確になります。
MLはパターンとトレンドを特定し、季節性、プロモーションアクティビティ、市場トレンドなどの変数を考慮して、将来の需要をより正確に予測します。サプライチェーンマネージャーはMLを活用した需要の正確な予測により、サプライチェーン戦略を調整できます。この機能により、部材不足や過剰在庫のリスクが軽減され、コストが削減され、機敏で柔軟なサプライチェーンが構築されます。
機械学習の種類
使用するソフトウェアソリューションによって、MLには2つの異なるアプローチがあります。1つのMLタイプは教師あり学習で、教師あり学習ではユーザーがアルゴリズムがデータを分析する方法のパラメータを入力する必要があります。
これは、多数の未知の変数を考慮する必要がある場合に有用です。たとえば、サプライチェーン管理の場合、アンケートに対する顧客の回答や季節性に対する長期的な天候の影響が考慮される可能性があります。MLは線形回帰などの技術を使用して予測パスを定義します。
もう1つの機械学習タイプは教師なし学習です。教師なし学習は、予測可能なデータセットに最適で、あまり明白でないパターンを探して判断を下します。
機械学習は、企業が需要を正確に予測し、部材不足や予期しない需要の変動に驚かされないようにするのに役立ちます。また、サプライチェーンマネージャーが積極的な意思決定を行うのにも役立ちます。
需要に驚かされないために
生産が危機に瀕しているとき、需要に驚かされないでください。貴社のデータとPlex Supply Chain Planning Advanced Business Planning Softwareの高度な機械学習機能は、ビジネスを脅かすエラーや予期しない事態を排除するのに役立ちます。
反応するのではなく、機械学習を活用して需要を管理し、真のサプライチェーンの可視性を反映した正確な予測を実現しましょう。
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