俊敏性を高めるためのサプライ チェーンのリアルタイムの意思決定

ガートナーの調査の調査によると、相当数のサプライチェーンリーダーがこう予測しています： 「サプライチェーン計画における短期的な意思決定の65％以上が自動化または自律化される」と予測しています。短期的な意思決定は、S&OEと混乱への対応能力のカテゴリーに属します。例えば、物資の到着の遅れ、機器の故障、天候の問題、港の閉鎖など、さまざまなものがあります。

S&OPシステムはこのような状況に対応できるように設計されておらず、シナリオを実行して手動で対応しようとしたときには手遅れになっていたり、財務的にも運用的にも最適でない決定が下されます。

顧客の優先順位、各代替案のコストと収益、配送実績、部品番号や製品の数、代理店や顧客へのコミット、代替輸送手段など、サプライチェーンにおける多くの変数を考慮すると、選択肢の数は単純に数百万になります。破壊的な出来事に対してタイムリーな解決策を見出そうとする手作業は、健全な意思決定とは程遠いものです。劣悪な判断は、かえって混乱に混乱を重ねることになるでしょう。

適切なモデリング機能とインテリジェンスを備えたシステムは、各イベントの影響を理解し、数百万の選択肢を評価することで、より最適な意思決定をリアルタイムで行うことができます。同時に、エンドユーザーに推奨される決定や代替案がもたらす財務的影響も反映させることができます。そのためには、 サプライチェーンのデジタルツインを構築する必要があります。

S&OP ソリューションは長期的な計画のために設計されており、適切なデジタル モデルが欠けています。 例えば、キャパシティを反映するために週単位または月単位の期間を設定することは、デジタル ツインの表現とはほど遠いものであり、オペレーションを十分に詳細に理解していないため、混乱が発生したときに短期的な決定を下すことができません。 その結果、敏捷性と回復力が損なわれます。

ユーザーは今、サプライヤーや荷主、気象関連情報などからリアルタイムに情報を得ることができるため、可視性が向上していることに活力を感じています。これはこれでいいのですが、これだけ速い情報をリアルタイムで得るには、リアルタイムで速い意思決定が必要です。そうでなければ、情報が氾濫してしまっては意味がありません。例えるなら、あらゆるところからリアルタイムの情報が入ってくる株式市場です。勝者は、その情報をもとにアルゴリズムを走らせ、高速で意思決定できる人たちです。何千億ドルものお金がかかっているときに、「見える化」だけで手作業で調整することを想像できますか？サプライチェーンも同じで、何十億ドルもの商品が流れており、すべての決断が短期的にも長期的にも何百万ドルもの影響を及ぼす可能性があります。

S&OPによるプランニングは良いことですし、必要なことです。しかし、それは毎時間、毎日連続するリアルタイムのイベントの嵐に対応するようには設計されていません。S&OEとサプライチェーン・デジタルツインが提供するインテリジェントな短期的判断は、サービスレベルや企業の財務成果においてはるかに高い利益をもたらすことができます。