AIがサプライチェーンにもたらす「可視性」と「従業員の新たな価値」(前編)

最適化の基盤はデータです。そして、可視化によってデータとインサイトの質と量が向上し、より効果的なサプライチェーンの最適化やボトルネックの解消、在庫管理の改善に向けた選択肢が広がります。
コラボレーションの強化

可視化を通じて企業内のインテリジェンスと業務認識（オペレーション・アウェアネス、業務の動きを理解すること）が拡大します。これこそ、サプライチェーンのパートナー企業と行う効果的なコミュニケーションやコラボレーション（連携）の中核となるものです。平時や混乱発生時に協働するための、取り組みの作業指針を改善することにつながります。
顧客へのサービスと満足度の向上

コロナ禍で業界に対する信頼の絆は揺るぎました。リアルタイムの可視性は、サプライチェーンの管理という実務上のソリューションとして機能するだけではなく、顧客とつながりインサイトを共有していく上で拠り所となる、強固なデータ主導の基盤をもたらします。透明性が確保されることで、たとえ困難な状況下にあったとしても、顧客満足度と顧客ロイヤリティーは強まります。
データと現実のズレから生まれる「可視性のギャップ」

サプライヤーから輸送業者まで、数多くのステークホルダーが関わる現代のサプライチェーンは非常に複雑なため、完全な可視性を確保し、それを維持することはますます難しくなっています。

その中で多くの企業はいまだに、バラバラに断片化されたレガシーシステムを運用しています。データはサイロ化され、それぞれ別のプラットフォームに蓄積されています。こうした統合性の欠如がデータのシームレスな行き来を妨げており、サプライチェーン全体をリアルタイムで追跡・監視することを難しくしています。ここで生まれるのが、収集したデータが示す姿と実際の状況との差（ギャップ）、「可視性のギャップ」です。

では、可視性のギャップはどのように埋めればよいのでしょうか。以下はそのための提言です。
リアルタイムデータの収集を

リアルタイムのデータを収集することで、すべての業務を俯瞰することができ、さらにそのデータを倉庫管理システム（WMS）と照らし合わせれば、システム内の相違を迅速に発見できます。これを実現するには、在庫レベル、発注状況、出荷追跡について最新情報を即座に提供できる統合システムに投資することが必要です。
高度な分析と予兆検知（予兆監視）を実施

高度なアナリティクスと予測モデリングを活用しましょう。需要の変動予測、在庫レベルの最適化、倉庫内の潜在的ボトルネックの特定に役立ちます。分析にAIを搭載したソリューションを使うことで、より多くのデータから、さらに多くのインサイトと可視性を生み出せます。これまでの思い込みを根拠にするのではなく、業務の今の現実の姿に基づいた意思決定を行うためにも、この点は特に重要です。
テクノロジーインフラへの投資