サプライチェーンの敏捷性と回復力には、対応するだけでなく、予測する必要があります

中国がeコマースプラットフォームを 1.7で$ 2020兆。 これは、国内のすべての小売売上高の30％を反映している重要な数値です。 一歩下がって、Amazon、Walmart、その他のeコマースプラットフォームがサプライチェーンにどのような影響を与えているかを調べてください。 彼らは生産者と製造業者に配達するか死ぬかという途方もない圧力をかけています。 彼らはすでに、適切な顧客と適切な場所に適切な時間と数量で「完璧な注文」、つまり適切な製品を届けることに対する消費者の期待を設定しています。 現在のところ、適切な時期は翌日、さらには今日のようです。 数年後には、「今」になる可能性があります。

企業は、サプライチェーンでの対応について話します。 ただし、応答に数時間、コミットに数秒しかないのに、多くのことを行う時間があるかどうかはわかりません。 敏捷性は、サプライチェーンの設計と運用にさまざまな影響を及ぼします。 敏捷性とは、私たちが直面しているすべての混乱にもかかわらず注文を履行し、成長し続けることができる、回復力のあるサプライチェーンを持つことを意味します。 敏捷性とは、競合他社よりも迅速に作成および提供できることも意味します。 また、環境の変化、消費者の需要パターンの変動、競争環境の激化に迅速に適応できることも意味します。

私たちの前にあるエキサイティングな時代に対処するには、対応できるサプライチェーンを設計するだけでは不十分です。 応答するだけでなく、予測する能力が必要です。 潜在的な需要変動の予測、消費者行動の予測、サプライヤーの行動とパフォーマンスの変動の予測、気象パターンの予測、新製品のトレンドの予測など。 データだけでなく、質の高いデータが最初のステップです。 このようなデータを展開し、AI / ML技術を使用して、サプライチェーンの構造的および行動的変化のパターン変化を検出し、原因を特定する段階にあります。 したがって、混乱の影響を軽減し、顧客サービスを向上させます。 サプライヤーが2週間以内の配達を約束した場合。 数か月またはおそらく数年後に、予想される配達が10日に変更される可能性があります。 これは、在庫を減らし、エンドカスタマーに早く届けることに大きな影響を与える可能性があります。 同様に、リソースの可用性を見積もり、予測し、より現実的に計画して、適切な量の在庫と信頼できるコミット日を生成できます。

需要の変化の複数の原因を理解することで、消費者が何を、どこで、いつ望んでいるかを簡単に予測し、ニーズが何であるかを知る前でも準備を整えることができます。 安全在庫は多くの異なる要因の影響を受けます。 それらの中には、機器とリソースの可用性、季節性、および競合製品があります。 機械学習アルゴリズムには、各SKU、中間材料、または原材料の適切な量をいつどこでどのようにすべきかをほぼ正確に予測する機能があります。

すべてが予測できるわけではありません。 パンデミックは私たちにその教訓を教えてくれました。 スエズ運河で立ち往生している主要なコンテナは、別の予測不可能なものです。 高コストで低頻度のこれらのイベントを、低コストで高頻度のイベントと比較します。 後者は、企業に毎年数千億ドルの費用をかけています。 サプライチェーンをより適切に予測および設計して、より回復力を高めることで、その多くを節約できます。 これにより、脆弱なサプライヤーや地域への依存を回避できます。 より良い予測の結果として適切な場所に適切な量の在庫を維持し、サプライチェーンを「再プログラム」できるシステムを用意します。 したがって、物理的に実行されているデジタル.

貨物会社のCEOによると、「あなたがどんなにデジタルであっても、貨物はポイントAからポイントBに物理的に移動する必要があります。」 このステートメントは、私たちが制御できない可能性のあるものへの依存を前提としています。 したがって、物理的にデジタルを駆動できるようにします。 これは古い学校です。 おそらく、「デジタル」は、はるかに優れた効率、低コスト、低リスクでポイントBに配信するための代替方法を見つけることができます。

サプライチェーン計画におけるAIとMLの適用の詳細については、ここをクリックしてください。 ここに.