CSCMP EDGE サプライチェーン カンファレンス 2023 で見聞きしたこと

Arkieva は数多くのカンファレンスや見本市に参加しており、これが業界の専門家や顧客の多様な聴衆と関わるための効果的な方法であることがわかりました。 こうしたやり取りを通じて、私たちは参加者に広く浸透している考えや懸念を観察し、報告します。 これは、製品開発チームのアイデアにインスピレーションを与えることがあります。 同時に、それが何であれ、生成型 AI、経済混乱、月次目標の達成をめぐる不安の増大など、私たちがすでに知っていることを再確認するだけです。 明らかに、誰もがこれらのカンファレンスに参加できるわけではありません。ここでは、最近の EDGE ショーからの注目すべき観察をいくつか紹介します。

Target の顧客志向のアプローチ

まずは、Target の Gretchen McCarthy 氏と FMI の Mark Ba​​um 氏の間の魅力的な会話から始めましょう。そこでは、顧客の満足を優先するグローバル サプライ チェーンの構築の複雑さを分析しました。 彼らのディスカッションの大部分は、ターゲットの顧客志向のアプローチと、彼らが店舗を顧客の刻々と変化する期待に応える中心ハブとしてどのように認識しているかについて掘り下げています。 彼らは、あたかも後者を反映しているかのように、実店舗とデジタル店舗の間にシームレスな接続を構築することを目指しています。 これを達成するために、Target は人材と自動化の両方に多額の投資を行ってきました。 実店舗を拡大するというターゲットの決定が、小売業界の一般的な傾向に反するものであることは注目に値する。 しかし、店舗は単なる目的地ではなく、ビジネスのあらゆる側面のバックボーンとして機能するため、この戦略はうまくいきます。

Artificial Intelligence

AI と自動化は、多くのセッションで明らかに重要な焦点でした。 ご想像のとおり、トピックは、AI が仕事を奪うという懸念から、AI がどのように私たちの仕事を簡素化できるかについての議論まで多岐にわたり、その後、人員削減に関する不安に戻りました。 元戦闘機パイロットで大学教授、バイデン政権の交通顧問でもあるミッシー・カミングス氏は、イーロン・マスク氏の意向に反して自動運転車が当分道路を占拠せず、数百万人の雇用喪失を引き起こす理由を説明することでこうした懸念に対処する。

ミッシー氏は、自動運転車や生成型 AI に関しては、ニューロネットワークは最終的な答えではなく「最良の答え」しか提供できないと説明しました。 この概念は確率的予測に似ており、さまざまな可能性が提示され、在庫とサービスの最適なバランスを決定するのはユーザーに任されます。 自動運転車の場合、最善の答えが必ずしも正しいとは限りません。 ミッシーさんは、車が高速走行中に停止したバスの後部に衝突した事故の例を挙げた。 AI システムはバスの存在を検出しましたが、バスの長さを正確に評価できず、さらに 20 フィートのスペースがあると誤って判断しました。

この現象はこれらの車両のテスト中によく発生しており、現時点では迅速な解決策はありません。 別の実例では、高速道路を高速で走行中にトラックが自律モードに移行し、前回の運転で保持されていたデータにより、すぐに XNUMX 車線を急右折しようとする様子が実証されました。 恐ろしい状況でした。

やはり人は大切です

ビジネス モデルの変化 (Target など) やテクノロジーの変化 (生成 AI など) は、最終的には「路上の足元」にまで影響を及ぼします。 これにより、人々と人々が持つスキル、または成長する必要があるスキルへの影響に関する最終的な観察が得られます。 これは、多くのプレゼンテーションや展示エリア全体ではっきりと見られたことです。 以前は男性が多数を占めていたこの業界は、現在でははるかに包括的になりました。 この包括性の向上により、より強力で幅広い労働力が実現しました。 ダイバーシティの推進は進んでいますが、スキルには依然として顕著な格差があります。 デジタル技術と自動化の急速な進歩により、性別に関係なく、仕事の責任や人々の姿が変わりつつあります。 これは、外部の競合他社や、収益と収益性に対する内部の圧力に遅れをとらないよう努める管理者や幹部にとって課題となります。

Arkieva 氏は、サプライ チェーン計画をスプレッドシートや手動プロセスに依存している企業は、変化を受け入れている他の企業に比べて遅れをとっていると認識しています。 基本的な予測ですら、以前ほど単純ではなくなりました。 トップダウンのアプローチをとると、多くの機会が未開拓のままになります。 確率論的なアプローチによりさまざまな可能性が提供され、プランナーは顧客のニーズと現金を解放するという目標の間の適切なバランスを見つけることに集中できます。 例外ごとに手動で介入するのではなく。 「単純な」予測を超えて進むことに興味がある場合は、ウェビナーに参加することをお勧めします。 What-If シナリオ プランニングを使用して需要と供給のバランスをとる方法。 25月XNUMX日です^th そこでお会いできることを楽しみにしています。

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• 情報源： https://blog.arkieva.com/seen-and-heard-2023-cscmp-edge-supply-chain-conference/