必読: ビジネスプロセス最適化のためのスマートなSCM(サプライチェーンマネジメント)ソリューション

どのようなビジネスでも多くの問題に直面します。そのたびに、資金の最適化や生産コスト削減のための新しい解決方法を模索しています。いくつかの企業は、最適化の方法として、ウェブサイトやマーケティング技術やアプリ開発を選択する傾向があります。そのようななかでも、サプライチェーンの効率改善は、会社に多くの利点をもたらす可能性があります。

デジタル トランスフォーメーション ソリューション

デジタル トランスフォーメーションは、世界中のビジネスがより効率的で透明性の高いものになる手助けをしています。今日のサプライチェーンは、これまで以上に多くの情報とテクノロジーにアクセスできるために、新しいデジタル サプライチェーンを生み出しています。デジタル サプライチェーンは、スマート ソフトウェア ソリューション、IoT、人工知能、ビッグデータ、ブロックチェーンなどの「スマートテクノロジー」を利用基盤に成長を続け、新しいレベルの可視性と全体的な業務改善の機会を提供することで、製造業や物流を変革しています。

スマート SCM ソリューション

スマート SCM ソリューションには、多くの異なるソフトウェアソリューションがあり、追跡、過剰在庫の管理、需要予測、在庫計画に関する技術と機能を提供しています。SCMソフトウェアに既存機能の不足を感じた企業は、スマートなソフトウェアソリューションを探すべきです。必要機能だけではなく、企業の業務プロセスの実装やERPシステムとの統合の可能性といった重要な要件にも注意すべきです。さらに、業務要件に従いソフトウエアの柔軟性のレベルが重要な役割を果たします。GMDH Streamlineのようなユーティリティは、企業が必要とする要件にあったソリューションの目的通りの構築ができます。このユーティリティは、すべてのあらゆる業務規模に対して、需要予測や在庫最適化や凍結資産の開放に必要不可欠です。この実現のために、GMDH Streamlineは、各品目に対して、時系列分解、間欠需要モデル、適切なモデルを選択できる人間の意思決定に近いアルゴリズムを利用しています。

GMDH Streamlineが採用する需要予測アプローチは、モデルの過剰適合に対して非常に有効です。不規則な需要パターンを除外しながらも、季節性や上昇傾向(あるいは下降傾向)や切片などの販売履歴と需要パターンの適合を適合させる、背反する2つの目的を両立させています。データの依存関係を説明する可能な限りシンプルなモデルの選択が、GMDH Streamlineの目標です。そして、このシンプルなモデルが、正確な予測を作成する唯一の方法です。データとの適合度を高めればモデルは複雑になり、適合度合を下げればモデルは単純になります。このトレードオフの結果が、可能な限り高い精度となります。

スマート SCM ソリューションには高度な見える化機能が必要で、サプライチェーン内で移動する在庫から、コストや関連文書までを対象にする必要があります。見える化は、最も細かい情報の見える化が必要で、例外的な在庫発行を管理できる必要があります。そして、これがまさにGMDH Streamlineの機能なのです。

物流におけるIoT技術

企業が利用するIoTは、Webに対応した様々なデバイスを同時に接続して業務を効率化するために利用されています。農業から製造業までを対象としたビジネス市場では、生産や輸送の各段階で課題に直面しています。輸送遅延、貨物監視の甘さ、盗難、オペレーターミス、時代遅れのIT障害など、サプライチェーンの成否を左右する多くの課題があります。これらの要因のすべてが、利益を脅かし、コストを増大させます。

特に生鮮品に関しては、そのスマート SCMの結果は利益だけにとどまりません。最近のIoTの追跡調査によると、生鮮食品・製品の30%が、農場から食卓に届けられていません。廃棄量が多く残念なことですが、増加する人口や食料不安の高まる地域では、ハイテクを適用するよい機会です。

これまでの事実をすべて考慮すると、コネクテッド・ロジスティクス・プラットフォームの価値は、疑念の余地はありません。ロジスティクス4.0として知られる次世代の成功したSCMは、リアルタイムで自動化された検知と応答のフィードバックメカニズム(sense-and-respond feedback mechanism)を実現するため、エッジコンピューティングとIoTを活用しています。また、次世代SCMは、サイバーセキュリティとデータの安全な処理を最大限高めます。これに加え、次世代SCMは、サプライチェーンのプロセス全体で、物流組織の透明性、効率性、保全性、自動化、貨物の安全性、コスト最適を達成します。

需要予測ソフトの人工知能

AIはその能力でサプライチェーンを強化し、サプライチェーンのほぼすべてのプロセスを適切に効率化し、リアルタイムで同時に意思決定を行える機会をビジネスに与えてくれます。

AIの重要事項の一つには、学習能力と適応能力があります。ディープラーニング技術を利用することで、非常に細かいプロセスやヒューマンエラーが発生しやすいプロセスで、AIは最適となります。これを検証した場合、データ解析や過去のイベントを学習から、AIが在庫水準の特定や補充オーダーを改善するかもしれません。さらにAI技術は、誤りから学習するため、非常に多くの過去データを使うことができます。ミスが発生した場合、再度ミスしないようにできます。基本的には、AIは、より素早くより良い意思決定ができます。この合理化はサプライチェーン全体に適用でき、すばらしい結果となるかもしれません。

AIのもう一つの大きな可能性は、物流の最適化です。このようなスマートなソリューションは、ドライバーが不要となる自動運転に適用でき、リードタイム短縮や雇用コストの減少につながります。さらに、人間が運転する車と比較して、このような車はより効率的かつより正確になります。テスラや日産などの多くの企業が、ドライバーが不要となる電動トラックの実用化に取り組んでいます。このような変革は、サプライチェーン業界全体の輸送に大きな変革をもたらす可能性を秘めており、特に他のサプライヤーにも影響を与えることになります。

製造業におけるビッグデータへの取り組み

ビッグデータとその解析は、製造業の改善に役立つ可能性があります。例えば、エネルギーを大量消費する製造では、変動する電気料金から最適な料金となる製造スケジュールを組むことができます。組み立て工程の取り付けの力や部品間の寸法差などの製造パラメータは、アーカイブ化して分析することで、数年前の欠陥でも原因解析ができます。農業用種子加工業者や製造業者は、リアルタイムでさまざまなタイプのカメラを使って製品の品質を分析し、個々の種子の品質評価をしています。

何百万ものデバイスにカメラやセンサーがネットワーク化されているIoTは、将来的には他の製造改善の機会になります。究極的には、機械の状態に関するライブ情報をきっかけに、3Dプリントされたスペアパーツの生産が開始され、ドローンで工場に運ばれてエンジニアの手元に届くようになります。

ビジネス最適化のためのブロックチェーン技術

ブロックチェーン技術はよく知られていますが、さまざまな実装方法があります。取引コストを大幅に減らすという誇張はさておき、現実的な利用方法では、多量の取引記録と追跡を目的として、物流業界で利用される可能性を秘めています。

今日のデータ処理の最大の問題の一つは、データ記録とデータ保存のプロセスです。企業の取引関連のデータは、マスタがなく私的に保存された状態で利用できるのが、ほとんどです。その一方で、データは社内の各部門や関係者がこれらのデータにアクセスし、そのデータの整合性の調整は、時間がかかり、間違いが発生しやすい作業でもあります。ところがブロックチェーンシステムでは、取引検証やデータ転送処理に、サードパーティを利用する必要がありません。これに加えてブロックチェーンシステムでは、マスタが多数の同一のデータベースに複製されているため、すべての取引は数秒以内に安全性が確保され、検証されます。結果として、近未来のブロックチェーンシステムは、上記の問題を克服する手助けとなり、サプライチェーンプロセスの効率化に貢献することになるでしょう。この技術を使用する主な利点は、データの透明性を実現し、バリューチェーンに沿って関連する利害関係者にアクセスできるようになることであり、それによって"偽りのない、唯一の情報源"を作り出すことができます。

まとめ

スマートSCMソリューションは、業務プロセスを最適化し、収益増加の機会を多くもたらします。サプライチェーン改善のスマートなアプローチは、在庫予測と現実の差異を解決し、需要計画を改善するよりスマートなソフトウエアの利用から始めることです。在庫予測と需要計画がこなれてきたときに、そのスピードと正確さが変革のポイントになります。IoT、AI、ビッグデータ、ブロックチェーンなどのテクノロジーが、企業を高めると同時に、サプライチェーン改善のプロセスをより簡単にしてきます。これらのテクノロジーは、サービスを提供するあらゆるレイヤーを劇的に改善してきますが、私たちの社会は道半ばです。物流、在庫計画、オーダー処理に関するあらゆる問題を解決できる魔法はありません。やってみないとわからないことばかりです。