意思決定インテリジェンスでサプライチェーンのパフォーマンスを向上

グローバルなサプライチェーンは、リスクを軽減し、混乱に対処し、イノベーションを推進するために、正確でタイムリーな状況に応じたデータに基づいています。 しかし、これらの目標を阻む根深い問題があります。それは断片的で質の低いデータです。 データがサイロ化されていたり、古かったり、一貫性を欠いたりすると、分析やAIモデルのパフォーマンスが低下し、結果的に、不適切な意思決定、機会の喪失、ROIの低下、リスクの増大につながります。

企業は、断片的で不正確でサイロ化されたデータに悩まされており、自社の業務状況を把握し、完全に理解する能力が制限されています。 データを連携・把握・理解し、それに基づいて行動できないことは、より迅速なリアルタイムの意思決定を行う上での課題です。 サプライチェーンにおいて、断片化されたデータを予測的・処方的な行動に変換することは、特に「在庫最適化」「リスク軽減」「利益率最適化」という3つの分野に影響を及ぼします。

• 需要予測による在庫最適化：従来の需要予測は過去志向であり、現実の変動性（季節性、販促、供給の混乱、臨床上の変動など）を十分に反映できていません。
• 混乱の検知によるリスク軽減：サプライチェーンでは、サプライヤーの遅延、輸送のボトルネック、地政学的出来事、需要の急増といった問題が、しばしば手遅れになってから発見されます。
• サービスレベルの向上を伴うマージンの最適化：企業はコスト、サービスレベル、収益性のバランスを取ることに苦慮しています。 在庫が多すぎるとサービスは確保できるが利益率は低下し、少なすぎると資金は確保できるが売上高が減少するリスクがあります。

InterSystems Supply Chain Orchestrator™は、組織がより迅速に、情報に基づいた意思決定を支援するために開発された、AI 搭載のサプライチェーン意思決定インテリジェンスエンジンです。 異なるシステムからのデータをリアルタイムの連携レイヤーに統合することで、予測分析・処方分析を提供し、既存のインフラを置き換えたり、運用に支障をきたしたすことなく、より迅速かつ賢明な意思決定を可能にします。

意思決定インテリジェンスが重要である理由は、現代のサプライチェーンが、従来より変動が激しく複雑でデータ量が豊富で、財務的なリスクにさらされやすくなっているためです。 従来のツールは「何が起きたか」を示すのに対し、意思決定インテリジェンスは「何が起きるのか」「企業はそれに対してどう対応すべきか」を導き出します。 ビジネスへの影響は現実に起きています：

在庫最適化
意思決定インテリジェンスは、過去の需要、リアルタイムの兆候、サプライヤーのリードタイム、制約条件を統合し、シナリオシミュレーションを実行して、安全在庫と再発注ポイントを動的に調整します。 これにより企業は在庫切れの削減、運転資金の削減、在庫回転率の向上、陳腐化した在庫の削減を実現できます。

リスク軽減
上流・下流のリスク兆候を監視し、サービス障害が発生する前に例外を検知し、代替調達先や代替ルートをシミュレーションすることは、意思決定インテリジェンスを実現するための重要な要素です。 その結果OTIF（オンタイム・インフル）の達成率が向上し、収益リスクが低減され、回復力が強化されます。

マージン最適化
意思決定インテリジェンスは、SKUや顧客セグメントごとにサービスレベルの目標を設定し、在庫切れによる収益リスクを定量化し、品薄時の割り当てを最適化。マージンを考慮した意思決定を提案します。 その結果、粗利益率の向上、収益の確保、制約条件下でのより効率的なリソース配分、データに基づいたトレードオフの意思決定が実現しました。

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