レジリエントなサプライチェーンの構築における時間と空間の役割

ご存知のように、光は高速ですが有限の速度で移動します。 その結果、私たちが見たり聞いたりすることは過去に起こったことです。 ほとんどの場合、感覚が待ち時間を検出しないため、これをリアルタイムと呼びます。 私たちの感覚と分析スキルは、テクノロジーが提供できるものに比べて非常に遅いです。 しかし、私たちの認知能力は依然として優れています。 少なくとも当分の間！ 推論して正しい結論に到達する私たちの能力は、私たちが持っている限り、システムができることよりもはるかに優れています 関連した & タイムリーな データ。 多くの場合、リスクを回避できるように、関連するデータをタイムリーに取得していません。 ここでは、機械学習テクノロジーが非常に役立ちます。

サプライチェーンおよび現在のIBPシステムの管制塔は、サプライチェーンの「現在の」状態、または計画技術によって将来発生する可能性のある問題の種類を示す傾向があります。 また、サプライヤが遅れたり、需要が増えると予想される場合に、どのようなオプションがあるかを示します。 ただし、この情報は少し前に起こったことの波及効果であり、時間の経過後に信号を観測しています。 サプライズイベントが発生する前に、原因を理解し、関連するイベントを検出できたらどうでしょうか。 たとえば、クリスマスのために買い物が増えたり、新年のためにスパークリングワインの売り上げが増えたりすることがわかっています。 それに応じてイベントの準備をします。 しかし、発生する前に検出できるイベントは他にもたくさんありますが、波及効果が得られるまで準備はできていません。 例としては、特定のサプライヤーが通常冬の終わりに遅いことや、潜在的な地域紛争が特定の製品の需要を変えることを知っていることが挙げられます。 そのようなイベントとそれらが発生する前にそれらの関連性について知ることは、サプライチェーンにおける実際の可視性への鍵です。

現在、サプライチェーンを混乱させる可能性のある潜在的なイベントの可能性を予測するテクノロジーがあります。 私たちは、特定の季節や地域の気象パターン、および影響を受ける可能性のあるサプライヤーや顧客の場所を十分に認識しています。 ハリケーンの可能性があるため、特定の種類の在庫を増やすことは、収益の損失や顧客の不満のリスクを回避するために支払うプレミアムです。 当社のウェブサイトやソーシャルメディアを監視することで、近い将来どの製品が販売される可能性が高いかについての手がかりを得ることができます。 Covid-19後の輸送コストの上昇は、経済が急速に回復すると予想されていたため、予測できたはずです。 もうXNUMXつの例は、地域の政府の方針と地政学的ダイナミクス、およびそれらと会社の製品との関係です。 AIとMLを使用してこれらのパターンのすべてを検出できるわけではありませんが、リスクの軽減に重点を置いている人々とシステムの組み合わせにより、サプライチェーンの運用に影響を与える可能性のあるこのようなイベントの大部分から会社を確実に救うことができます。 傾向を検出し、関連情報を解釈し、シナリオを開発することにより、サプライチェーンに回復力の文化を構築することで、ビジネスは正しい意思決定を行うことができます。 今があなたの会社を任命する時です 回復力 ツァーリ。