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サプライチェーン・レジリエンスの中核となるデータ

このパンデミックにより、グローバルなサプライチェーンの脆弱性が明らかになり、データサイロを排除して可視性を高める、よりインテリジェントなアプローチを採用することが急務となりました。

Covid-19パンデミックの深刻な状況を受けて、企業は、サプライチェーンの課題となっているデジタル化が成熟されていないプロセスについて考える必要がありました。消費者の需要が急激に変化し、ロックダウンによる生産停止と相まって、店頭の棚が空になるなど、目に見える形で供給危機が発生しました。

目に見えない影響は、企業にとってさらに厳しいものでした。企業は最善を尽くして対応しようとしましたが、サプライチェーンにおける可視性と柔軟性の欠如はすでに深刻化しており、遅延を回避することはほとんど不可能でした。ITインフラの断片化により、長年にわたってデータのサイロ化が進み、重要な情報に必要なときにすぐにアクセスできなくなっていました。最新の情報に基づいて迅速な意思決定を行うことができないと、突然の供給問題や需要の変化に対応することができず、混乱の中で企業は奔走することになります。

「ファースト1マイルとラスト1マイルの両方で大きな供給障害が発生しました」と、データテクノロジーのリーディングカンパニーであるインターシステムズ社のサプライチェーン担当シニアアドバイザー、マーク・ホームズは述べています。「製造を継続して行うことは、非常に困難なことです。また、購買者の行動が劇的に変化する中で、顧客の需要を満たすために在庫のバランスを調整することも必要でした。棚には何もないか、私たちが欲しいと思う通常では普通に手にすることができる商品がないことがよくありました。」

「これらのことから、デジタル化されていない直線的なサプライチェーンの不備や、サプライチェーンにおける制約条件の影響を予測・管理することの非効率性が浮き彫りになりました。これらの不備は常に存在していましたが、今回のパンデミックによって明らかになりました。企業は、より協調的でデジタルなサプライチェーンにおいて、実用的なインサイトを必要としています。デジタルトランスフォーメーションを本格的に加速し、サプライチェーンの可視性を向上させることが、パンデミックが再発することから抜け出す唯一の方法です。データをサプライチェーン・レジリエンスの中核に据えることで、企業はサプライチェーン内の需要と供給の混乱と制約を調整し、高い精度で予測的に充足を図ることができます」と述べています。

インターシステムズが小売業、消費財、製造業の企業を対象に行った最近の調査では、回答者の83%が、パンデミックによってテクノロジーに特化したサプライチェーンの課題が悪化したと回答しています。最も顕著な問題は、既存のプロセスに柔軟性がないことで、サプライチェーン担当者の43%が、課題として挙げています。しかし、多くの企業が、最新のデータや正確なエンド・ツー・エンドの可視性にアクセスできないこと、分析の実行や異種データの統合および正規化が困難であることなど、データに関連するその他の問題も経験しています。

これらの課題はすべて、Covid-19危機のずっと前から存在していたものであり、企業がデータ管理とサプライチェーン全体の可視性を向上させなければ、パンデミックが最終的に終息した後も、問題を引き起こし続けるでしょう。市販のソフトウェアやサイロ化したサプライチェーンアプリケーションだけでは十分ではありません。企業が直面している問題を克服し、社内およびサプライチェーン全体の可視性を高めるために、単一で正確かつ最新のデータにアクセスし、サイロを取り除くためには、追加のデータ管理レイヤーが必要です。

「データの問題は全体に広がっています」とホームズは述べています。「単一の真実の源はありませんし、新しい問題でもありません。これまでのデータ管理・統合のアプローチでは、バッチでデータを移動させ、そのデータを手作業で利用するという複雑で手間のかかる作業が課題となっていました。バラバラのデータシステムは、最終顧客が欲しい製品を手に入れるために依存しているサプライチェーンエコシステム全体の足かせとなっています。データをサプライチェーン・レジリエンスの中核に据えることで、企業はサプライチェーン内の需要と供給の混乱と制約を調和させ、高い精度で予測的にフルフィルメントを実現することができます。

それはまさにインターシステムズが何十年もかけて解決してきた問題です。異種のデータソースを接続し、可視性を高めます。それが私たちのDNAであり使命です。インターシステムズは、需要と供給の変動による影響の把握、補充センターの最適化、在庫のリバランスなど、重要なビジネスイニシアチブを特定します。私たちのアーキテクチャは、スマートデータファブリックを中心に構築されています。これは、コアシステムやサプライチェーンパートナーシステムのエコシステムに接続し、必要に応じてデータにアクセスするとともに、複雑さや正確さを軽減し、カスタマーエクスペリエンスを向上させることができる、エキサイティングな新しいアプローチです。」

需要予測や在庫最適化などのプロセスは、最新の人工知能(AI)や機械学習(ML)技術を利用することでさらに強化することができます。多くの企業にとって、熟練したデータサイエンティストを大量に獲得することは困難であり、特にそのような人材を採用することが非常に困難かつ高価である場合には、そのような選択肢はありません。

そのため、企業は、コストのかかる専門知識を必要とせずに、AIやMLのメリットを活用する方法を検討しなければなりません。インターシステムズのIntegratedML™などの新しい技術革新により、企業は社内にそのような専門知識がなくても、アプリケーションに高度な分析機能を簡単に追加できるようになりました。このテクノロジーは、MLモデルの構築、テスト、展開のプロセスを簡素化し、それらを本番アプリケーションにシームレスに統合するプロセスを自動化します。

InterSystems IntegratedML™は、企業が熟練したデータサイエンティストのチームを必要とせずに、既存のデータ管理インフラの中で直接正確なMLアルゴリズムを開発することを可能にします。一方で、モデルをサプライチェーンアプリケーションに組み込み、リアルタイムのイベントに応じてプログラムされたアクションを取ることができます。

インテリジェントなデータソリューション、そしてAIやMLなどのテクノロジーが、新しい常態の中でサプライチェーンを動かすことになるでしょう。お客様との話し合いの中で、サプライチェーン担当の副社長が製造部門の責任者になっているケースがどれだけあるかわかりません。なぜでしょうか?インテリジェンス・サプライチェーンとスマート・マニュファクチャリングがリンクしているからです。

ビジネスユーザーを支援するための意思決定サポートのことである。当社のテクノロジーアナリストは、これを「拡張された取引」と呼び、ビジネスソフトウェアやワークフローにAIやMLを組み込むことを意味しています。

「相互接続されたサプライチェーンでは、企業はワークフローを予測・規定することで、ピーク時の需要に合わせて異なる在庫場所から必要なものを補充するなどの自動化されたアクションを起こすことができます。AutoMLは、そのようなワークフローを実現するための新しい技術です。データサイエンスやアナリティクスの分野ではスキル不足が課題となっており、サプライチェーンのワークフローにAIやMLを組み込むことがこれまで以上に重要になっています」と、ホームズは結びました。

インターシステムズのサプライチェーン・ロジスティクスへの取り組みは、 こちらをご覧ください。

※ この記事は、イギリスのビジネスメディアである Reconteur Publisher が発行した “Supply Chain Resilience 2021” レポートを抜粋したものです。 この全レポートは、こちらをご覧ください。

 

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