効果的なサプライ チェーン計画はすべてデータにあります

それは美しく晴れた午後でした。私たちはお気に入りの週末の休暇先の 1 つに向かっていたのです。そこに到達するための私の計画は非常に簡単でした。私は最適なルートと通常の交通パターンをすべて知っていたので、本来なら 2 時間かかるはずのドライブに出発しました。 4 時間後、ようやく到着しましたが、疲れてイライラしていましたが、リラックスした週末を始めるにはあまり良い方法ではありませんでした。自分の計画がどこで間違っていたかを反省すると、私はルートと交通パターンに関する個人的な知識にほぼ完全に依存し、内部データと過去のデータのみに依存していました。もちろん、気象条件などの外部データも取り入れました。しかし、私は依然として、大規模なコンサートによる余分な交通、道路工事、高速道路を詰まらせる複数の自動車事故など、外部からの混乱によるリスクにさらされたままでした。

バックミラーを見ながら車を運転できる
目の前に何もない限り。 – ビル・ジョイ

サプライチェーン計画もほぼ同じです。将来の結果を予測するのに役立つ季節パターンや購入パターンを見つけるには、過去の傾向データに大きく依存する傾向があります。誤解しないでください。需要予測には履歴データが不可欠です。しかし、ボラティリティと不確実性の大部分は外部、つまり供給、物流、チャネル、世界的な貿易パートナーの拡張ネットワークから来ています。このデータが短期計画の計算に含まれていない場合は、どのような最新の AI ツールを使用しても問題はありません。古い格言は今でも当てはまります – ゴミは入ったらゴミは出る。

データの水門を開く

したがって、包括的で正確かつ実現可能なサプライ チェーン計画を作成する最も効果的な方法は、デジタル ツインを作成することです。デジタル ツインでは、AI 対応の洞察エンジンにデータを供給するために、さまざまな内部および外部ソースからの膨大な量のデータが必要です。 

まず、エンタープライズ リソース管理システム (ERP)、顧客関係管理システム (CRM)、製造実行システム (MES)、倉庫管理 (WMS)、輸送管理など、すべての内部システムとデータ ソースからのデータを検討する必要があります。 (TMS)、製品ライフサイクル管理 (PLM)、財務および会計、その他の計画システムなど。 

次に、第 1 層 (POS、店舗在庫、配送センター在庫、資材在庫、サプライヤーの生産能力、アップサイド、供給コミット/デコミット、事前出荷通知) だけでなく、すべての層にわたって外部パートナー データ (天候、社会感情、リスク事象、輸出入関税と関税、制限対象者リスト、強制労働規制、市場データなど）、およびIoTセンサーデータ（製造ライン、車両、保管ユニットなど）。  

ここまでで、これは理論的には正しいと思われるかもしれませんが、これらすべての接続を確立するのに十分な時間と予算はありません。多くの異なるソースからのデータのクレンジングと調和をどのように開始するかについては言うまでもありません。

複数の企業間の接続を高速かつ大規模に実現

LinkedIn を使用して数百、数千の同僚、同僚、関係者とつながり、関係を維持できるのと同様に、サプライ チェーン ビジネス ネットワークは、エコシステム パートナーとつながるプロセスを合理化し、拡張します。ネットワークには、何十万もの供給、チャネル、物流、世界的な貿易パートナーへの接続が事前に確立されており、価値実現までの時間を短縮します。

サプライチェーンのビジネスネットワークを評価する際には注意してください。それらはすべて同じように作られているわけではありません。それらは範囲、規模、機能の点で異なります。供給、チャネル、物流、世界貿易といった 4 つのエコシステムすべてを完全に可視化して、サプライ チェーン ビジネス ネットワークを探します。もう 1 つの考慮事項は、接続されている企業の数と層の深さという観点から見たネットワークの規模です。一部の場合は、第 1 層または第 2 層にのみ接続する場合があります。対照的に、効果的なネットワークは、上流および下流のパートナーのすべての層に接続できます。 

そして最後に、クラス最高のサプライ チェーン ネットワークは、あらゆる接続および統合機能を提供します。あなたが全面的なデジタル変革に向けて前進している一方で、パートナーにはそれに追いつくためのリソースがない可能性があります。ネットワーク プロバイダーは、コストのかかる統合アプローチをパートナーに強制するのではなく、技術的に成熟した段階でパートナーと出会う必要があります。もちろん、これには最新の Rest API と EDI が含まれており、さらにロングテール サプライヤーやパートナー向けの Web ポータルと電子メールベースの統合も含まれています。

汚れた異種データを貴重な資産に変える 

ネットワークは接続を確立し、計画プロセスを改善するためのデータを収集する時間を短縮しますが、それだけでは十分ではありません。データは本質的にダーティであり、欠落値、間違った値、NULL 値が含まれています。そして非常に多くの場合、内部システム全体であっても、異なるマスター データ管理 (MDM) ポリシーと実践が採用されています。企業の外部からデータを取り込むと、この課題は飛躍的に困難になります。

複数の企業のサプライ チェーン ネットワークには、異種データを貴重な意思決定グレードの資産に変換するための複数の企業 MDM (ME-MDM) が必要です。これは、あらゆるシステムやパートナーからの情報を理解し、単一の明確な言語に解釈する万能翻訳機と考えてください。 ME-MDM を実現するには、内部およびエコシステム パートナー システムを含むすべてのソースから各リソースのコンテキスト属性を管理するための正規データ モデルを備えたプラットフォーム上にあるネットワークを探します。システムは、誤った値を除去し、複数の企業の異なるソースからのデータを大規模に調和させる必要があります。

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ビル・ジョイが言ったように、「前方に何もない限り、バックミラーを見ながら車を運転することができます。」需要や供給に変化がない限り、履歴データのみを使用してサプライ チェーンを計画できます。

Mike Hitmar 氏、プロダクト マーケティング担当シニア ディレクター e2open。 e2open がどのように実現可能で収益性の高い計画を立て、俊敏性を高めるのに役立つかについて詳しく読んでください。 コネクテッド プランニング.

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• 情報源： https://talkinglogistics.com/2023/12/12/effective-supply-chain-planning-is-all-in-the-data/