新しい規範のためのより速く、より回復力のあるサプライチェーン

2018年以降、おそらくパンデミックが原因で、ビジネスのペースは桁違いに変化しました。 サプライチェーンの計画プロセスは 四半期から月次および月次から週次。 その結果、すべての大手企業にとってデジタル化が不可欠になっています。 未来はもっと速く動くことができて、集中している人々に属します サプライチェーン最適化テクノロジー ビジネスを行う速度を最大化するため。

サプライチェーンの混乱はスピードの急上昇であり、いくつかは障害です。 彼らは去るつもりはありません。 どちらかといえば、彼らはより大きく、より頻繁になっています。 そのためには、スピードが急上昇してもスムーズに動作するようにサプライチェーンを設計する必要があります。 これは、障害物やスピードバンプに到達する前にそれらを確認できることを意味します。 XNUMXつの選択肢があります。それらがどこにあるかを予測するか、それらを管理してその存在に対応する方法を知っていることです。 両方が必要ですが、明らかにそれらを予測する方がはるかに効率的です。 現在の使用 S&OP システム、人気がありますが、時間とデータの遅延に悩まされています。 それらは、継続的な監視と計画、および何がうまくいかないかを予測する能力には遅すぎます。 それらの大まかなモデリング機能は、信頼できないコミット日と不正確な財務予測をもたらす問題を予測するために必要な精度を欠いています。 さらに、内部操作と外部ソースの両方からのイベントとデータの頻度を考えると、現在のアプローチには大きな制限があります。

たとえば、竜巻や極端な冬の凍結などの気象関連の問題の頻度を考えてみてください。 供給をこれらの地域に依存している企業は、供給不足を回避するために二重調達のオプションがあります。 その選択がない人のために、彼らはイベントの可能性を示す予測技術を使用してイベントの可能性を予測することができるシステムを持つことができます。 さらに、企業はリアルタイムのイベントを監視して、生産を最大化し、円滑な運用を確保するためにすぐに再計画することができます。

上記の機能は、機械学習技術を 真のデジタルツイン サプライチェーンの経験から絶えず予測し、対応し、学ぶことができるようになります。 サプライチェーンテクノロジーを最適化することで、需要の段階的な変化、繰り返し発生するサプライヤの遅延、主要な機器の故障、購入者の行動の突然の変化など、混乱の兆候であるサプライチェーンの多くの根本的なイベントを予測できます。

継続的な計画がない場合、すべての計画は実行される前に廃止されます。 顧客は、リアルタイムで信頼できる正確な回答を求めています。 企業はリアルタイムで対応し、予測可能なことに備える必要があります。 ほとんどの高頻度で影響の少ないイベントは確かに予測可能です。 Covid-19やスエズ運河の閉塞などの反対はそうではないかもしれません。 しかし、 サプライチェーンの真のデジタル表現で、 S&OE 強化された計画システムにより、適切な決定を下し、混乱を回避するための代替案がすぐに明らかになります。

要約すると、システムはビジネスを行う速度を上げることを目的としています。 サプライチェーンで現在利用可能な大量のデータを考えると、サプライチェーンがデータを感知し、影響を測定し、経験から学びながら効果的に対応できることが不可欠です。 これが、非常に多くの企業がサプライチェーンテクノロジーを最適化している理由です。 そして、これがサプライチェーン4.0のすべてです。ビッグデータとインテリジェンスです。 どのように 連続体 of S&OP & S&OE サプライチェーンの速度を上げ続けるのに役立ちます Adexa.