予測能力のない対応は効果的ではありません

サプライ チェーンのリーダーは、より適切かつ迅速に対応するために予測戦略を導入しています。 たとえば、優先度の高い顧客から予期せぬ注文が届いた場合に備えて、余分な在庫が保管されます。 その在庫がなければ、応答は非常に限られているか、まったくない可能性があります。 現実には、あなたが優れているほど、 予測する 「応答」する必要が少なくなります。 言い換えれば、何か予期せぬことが起こったとき、あなたはすでにそれを考慮に入れているということです。 これをリスクを軽減するための冗長性と呼ぶこともできます。 私たちはこれを生活のあらゆる面で行っており、飛行機には冷気の余剰があり、パラシュートには予備があり、食料品店は品薄のときに買いだめされます。 これらはすべて潜在的なリスクへの対応です。 後者は予測要素のないものです。 応答性の鍵は、イベントを予測できることです。 後者を知るには、原因を特定する必要があります。 たとえば、気温が上昇するとビールの消費量が増加し、おそらく労働者は翌日の仕事に遅刻するでしょう。 どうすればこれができるでしょうか？ AI と ML が救いの手を差し伸べる.

予測を展開​​できる領域がいくつかあります。 XNUMX つは、サプライヤーと顧客だけでなく、機器やトラック、配送サービスなどの他のリソースの行動です。 彼らの行動を長期にわたって学習することで、季節や関税、価格変動、政府の規制などのその他の原因に応じた彼らの行動パターンを予測することができます。 さらに、予測はサプライ チェーンの構造を理解するだけでなく、サプライ チェーンの動作を理解するためにも使用できます。 つまり、適切なポリシーを展開する必要があります。 後者の例としては、どのような在庫安全レベルを導入する必要があるかが挙げられます。 他の例としては、より高価な代替部品をどの程度使用する必要があるか、または主要な機器の適切なメンテナンスの欠如や人員の離職によりコストがどのように増加しているかなどが挙げられます。

パンデミックで見られたように、すべての出来事が予測できるわけではありません。 ただし、サプライチェーンを再構築する機敏性があり、何が最も効果的かを知っていれば、そのような異常で影響力のある出来事にうまく対応することができます。 この機能は、サプライ チェーンの真のデジタル ツインを持つことで実現します。 その好例として、当社の顧客の XNUMX つである世界的な電子機器メーカーが、関税や地政学的な要因により現状維持にはコストがかかりすぎたときに、事実上一夜にしてサプライ チェーンを再構築したことが挙げられます。 デジタルツインは、 インテリジェンス そして予測する能力。 世界とその可能性を完全に把握していなければ、どうやってそれを実現できるでしょうか。 S&OP サプライチェーンの非常に高レベルのビューがあり、それが提供する可視性がかなり近視眼的であるため、この点では失敗します。

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