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「不確実性は唯一の確実性です」と数学者John Allen Paulosはかつて書いています。 調達およびサプライチェーンマネジメント業界も例外ではありませんが、次世代技術は見る価値のある傾向を提供します。
時間の経過とともに、サプライチェーンはかつてのバックオフィス機能からビジネス成長の戦略的ドライバーにシフトしています。 現代のビジネスモデル、技術の進歩、革新的なプロセスにより、サプライチェーンは効率的で機敏になりました。
サプライチェーンはより複雑になり、国際的に分散します。 調達リーダーは、変化するビジネス環境をナビゲートし、迅速に適応するために、新しい機能を構築する必要があります。
このレートでは、2030年にサプライチェーンはどのように見えるのでしょうか？ ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能（AI）、ロボットプロセス自動化（RPA）、モノのインターネット（IoT）は、調達リーダー、請負業者、サプライチェーンマネージ
物流のビッグデータはまだ初期段階にありますが、AI、クラウドコンピューティング、RPAがより正確で効果的になり、タスクを簡素化し、自動化システムに ビッグデータは、サプライチェーンマネジメントシステムやソフトウェアの従来の内部データを超えて分析のためのデータセットを拡張します。 また、統計プロセスを新規および既存のデータソースにも適用します。 現在、ほとんどの企業は、サプライチェーンでビッグデータを探索して利用するためのツールと知識が不足しています。 将来的には、これらのツールは、よりアクセス可能になります。
クラウドコンピューティングとAI
サプライチェーンはビッグデータを生成し、クラウドベースのAIはそのデータを洞察に変えます。 クラウドコンピューティングとAIの組み合わせは、サプライチェーンの運営方法を変革し、その能力は今後10年間で複雑さが増すだけです。 予測分析を通じて、クラウドおよびAIシステムは、過去の傾向と市場指標を使用して、以下のプロセスを容易にすることができます:
- プロセス自動化の強化
- サプライヤーの選択に関する通知
- カスタマーサポートの改善
- サプライヤーのオンボーディングとサプライヤー管理の自動化
- 出荷に関するリアルタイム情報の提供
- キャリアパフォーマンスの分析
- 運用上の問題の傾向の予測
進歩的な企業はすでにサプライチェーンの困難にリアルタイムで対応するためにサプライチェーンの知識管理システムを利用しています。 クラウドベースのモバイル対応ソリューションにより、監督者は現場から情報を入力し、すぐにオペレータに通知します。
企業は、組織とそのサプライヤーおよび請負業者との間の情報交換を自動化することにより、透明なサプライヤー関係を構築することができます。 組織は、地理的に分散した作業現場全体で、ベンダーを個々の作業者まで簡単に管理できます。 作業者は、現場に足を踏み入れる前に、現場固有のオリエンテーションとトレーニングをオンラインで完了できます。 オペレータは、トレーニングカリキュラムの完了状況を追跡し、オンライン評価を通じて知識の保持を評価することができます。
分析は、企業がサプライヤー/ベンダーの機能を監視し、サプライヤーのコンプライアンスやパフォーマンスに関するデータを追跡するのに役立ちます。 伝統的に、異なる部門は、紙の記録を通じてこの情報をまとめました。 意思決定者は、この情報を見つけるために、紙や電子ファイルの山を取捨選択しなければなりませんでした。 今日では、高度な分析により、事業者はサプライヤ属性を定義して論理プロファイルセクションに分類することができます。 詳細なサプライヤープロファイルにより、オペレータは数秒でサプライヤー情報を迅速に取得、処理、検証することが容易になります。
新しいサプライヤーがオンボードされると、サプライヤーデータを収集、検証、保存することで、責任あるサプライヤーリスク管理が保証されます。 ハイエンドの分析エンジンでは、このデータを分析して、サプライヤーのパフォーマンスに関するインサイトをリアルタイムで生成できます。 このような洞察により、調達の専門家は、サプライヤーとベンダープール、保険証明書（COIs）などの資格情報、およびコンプライアンス状況を簡単に監視できます。
具体的なコスト削減を実現することは、調達にとって常に重要な課題であり、今後10年間も引き続き優先事項となります。 これを考慮すると、調達リーダーはコスト効率を達成するための新しい方法を探す必要があります。 一つの方法は、サプライヤー分析によるものです。 重要なサプライヤー情報は、多くの場合、様々なデータ管理システムに閉じ込められています。 そのデータを1つの共通リポジトリに統合することで、事業者はバリューチェーン全体の支出の可視性を向上させることができます。 たとえば、分析エンジンによって補完される一元化されたデータフレームワークは、意思決定者が高価なサプライヤーやパフォーマンスの低いサプラ 新しい中央データ管理システムは、application programming interface(Api)を介してレガシーシステムとシームレスに統合できます。
ロボットプロセスオートメーション
デロイトによると、ロボットは”今後5年間、特に価値の低い、潜在的に危険な、またはリスクの高いタスクを含むサ 電子商取引の大規模な成長に伴い、これは物流の世界で誰を驚かせるべきではありません。 ロボット技術の用途には、ドローン、トラック、列車などの自動化された車両、ラストマイルの配達、保管および検索システム（ASR）が含まれます。
自律ロボットの使用量の増加は、以下の目的を達成することができます:
- 効率性と生産性の向上
- 再作業とリスク率の削減
- 従業員の安全性の向上
- 人間がより戦略的な取り組みを行うことができるように、日常的な自動化に投資する企業は、ロボット工学への飛躍をはるかに実現可能にします。 RaaS型モデル（Robotics as a Service）を使用すると、プロバイダーは顧客が事前の設備投資を支払うのではなく、毎月のサービス契約を通じてユニットをリースします。
モノのインターネット
サプライチェーンマネージャーの新たな傾向は、時間とお金を節約し、データ駆動型の意思決定を可能にするために、IoTを通じた資産
IoTは、Wi-Fiを介して分析のためにクラウドベースのソフトウェアにデータを監視、収集、送信できる相互接続された物理デバイスで構成されています。 IoTデバイスは、出荷のGPS追跡と小包の状態の監視を通じて、サプライチェーンの品質管理を改善しました。 RFIDチップ、スマートデバイス、モバイルセンサーは、製品の追跡と認証、温度、湿度、光レベル、移動、取り扱い、速度、その他の出荷環境要因の測定が可能です。
技術革新のペースの増加は、デジタルサプライチェーンマネジメントソリューションを推進しています。 ありがたいことに、技術的な旅に着手することは、より多くの技術が登場するにつれて、よりアクセスしやすく、費用対効果が高くなります。 これらの新しいソリューションを急速に採用しながら、レガシーシステムを段階的に置き換える組織は、この十年をより優れた洞察と効率で
Danny Shieldsは、クラウドベースのサプライチェーンのリスク管理技術のプロバイダーであるAvettaの業界関係担当バイスプレジデントです。
「不確実性は唯一の確実性です」と数学者John Allen Paulosはかつて書いています。 調達およびサプライチェーンマネジメント業界も例外ではありませんが、次世代技術は見る価値のある傾向を提供します。
時間の経過とともに、サプライチェーンはかつてのバックオフィス機能からビジネス成長の戦略的ドライバーにシフトしています。 現代のビジネスモデル、技術の進歩、革新的なプロセスにより、サプライチェーンは効率的で機敏になりました。
サプライチェーンはより複雑になり、国際的に分散します。 調達リーダーは、変化するビジネス環境をナビゲートし、迅速に適応するために、新しい機能を構築する必要があります。
このレートでは、2030年にサプライチェーンはどのように見えるのでしょうか？ ビッグデータ、クラウドコンピューティング、人工知能（AI）、ロボットプロセス自動化（RPA）、モノのインターネット（IoT）は、調達リーダー、請負業者、サプライチェーンマネージ
物流のビッグデータはまだ初期段階にありますが、AI、クラウドコンピューティング、RPAがより正確で効果的になり、タスクを簡素化し、自動化システムに ビッグデータは、サプライチェーンマネジメントシステムやソフトウェアの従来の内部データを超えて分析のためのデータセットを拡張します。 また、統計プロセスを新規および既存のデータソースにも適用します。 現在、ほとんどの企業は、サプライチェーンでビッグデータを探索して利用するためのツールと知識が不足しています。 将来的には、これらのツールは、よりアクセス可能になります。
クラウドコンピューティングとAI
サプライチェーンはビッグデータを生成し、クラウドベースのAIはそのデータを洞察に変えます。 クラウドコンピューティングとAIの組み合わせは、サプライチェーンの運営方法を変革し、その能力は今後10年間で複雑さが増すだけです。 予測分析を通じて、クラウドおよびAIシステムは、過去の傾向と市場指標を使用して、以下のプロセスを容易にすることができます:
- プロセス自動化の強化
- サプライヤーの選択に関する通知
- カスタマーサポートの改善
- サプライヤーのオンボーディングとサプライヤー管理の自動化
- 出荷に関するリアルタイム情報の提供
- キャリアパフォーマンスの分析
- 運用上の問題の傾向の予測
進歩的な企業はすでにサプライチェーンの困難にリアルタイムで対応するためにサプライチェーンの知識管理システムを利用しています。 クラウドベースのモバイル対応ソリューションにより、監督者は現場から情報を入力し、すぐにオペレータに通知します。
企業は、組織とそのサプライヤーおよび請負業者との間の情報交換を自動化することにより、透明なサプライヤー関係を構築することができます。 組織は、地理的に分散した作業現場全体で、ベンダーを個々の作業者まで簡単に管理できます。 作業者は、現場に足を踏み入れる前に、現場固有のオリエンテーションとトレーニングをオンラインで完了できます。 オペレータは、トレーニングカリキュラムの完了状況を追跡し、オンライン評価を通じて知識の保持を評価することができます。
分析は、企業がサプライヤー/ベンダーの機能を監視し、サプライヤーのコンプライアンスやパフォーマンスに関するデータを追跡するのに役立ちます。 伝統的に、異なる部門は、紙の記録を通じてこの情報をまとめました。 意思決定者は、この情報を見つけるために、紙や電子ファイルの山を取捨選択しなければなりませんでした。 今日では、高度な分析により、事業者はサプライヤ属性を定義して論理プロファイルセクションに分類することができます。 詳細なサプライヤープロファイルにより、オペレータは数秒でサプライヤー情報を迅速に取得、処理、検証することが容易になります。
新しいサプライヤーがオンボードされると、サプライヤーデータを収集、検証、保存することで、責任あるサプライヤーリスク管理が保証されます。 ハイエンドの分析エンジンでは、このデータを分析して、サプライヤーのパフォーマンスに関するインサイトをリアルタイムで生成できます。 このような洞察により、調達の専門家は、サプライヤーとベンダープール、保険証明書（COIs）などの資格情報、およびコンプライアンス状況を簡単に監視できます。
具体的なコスト削減を実現することは、調達にとって常に重要な課題であり、今後10年間も引き続き優先事項となります。 これを考慮すると、調達リーダーはコスト効率を達成するための新しい方法を探す必要があります。 一つの方法は、サプライヤー分析によるものです。 重要なサプライヤー情報は、多くの場合、様々なデータ管理システムに閉じ込められています。 そのデータを1つの共通リポジトリに統合することで、事業者はバリューチェーン全体の支出の可視性を向上させることができます。 たとえば、分析エンジンによって補完される一元化されたデータフレームワークは、意思決定者が高価なサプライヤーやパフォーマンスの低いサプラ 新しい中央データ管理システムは、application programming interface(Api)を介してレガシーシステムとシームレスに統合できます。
ロボットプロセスオートメーション
デロイトによると、ロボットは”今後5年間、特に価値の低い、潜在的に危険な、またはリスクの高いタスクを含むサ 電子商取引の大規模な成長に伴い、これは物流の世界で誰を驚かせるべきではありません。 ロボット技術の用途には、ドローン、トラック、列車などの自動化された車両、ラストマイルの配達、保管および検索システム（ASR）が含まれます。
自律ロボットの使用量の増加は、以下の目的を達成することができます:
- 効率性と生産性の向上
- 再作業とリスク率の削減
- 従業員の安全性の向上
- 人間がより戦略的な取り組みを行うことができるように、日常的な自動化に投資する企業は、ロボット工学への飛躍をはるかに実現可能にします。 RaaS型モデル（Robotics as a Service）を使用すると、プロバイダーは顧客が事前の設備投資を支払うのではなく、毎月のサービス契約を通じてユニットをリースします。
モノのインターネット
サプライチェーンマネージャーの新たな傾向は、時間とお金を節約し、データ駆動型の意思決定を可能にするために、IoTを通じた資産
IoTは、Wi-Fiを介して分析のためにクラウドベースのソフトウェアにデータを監視、収集、送信できる相互接続された物理デバイスで構成されています。 IoTデバイスは、出荷のGPS追跡と小包の状態の監視を通じて、サプライチェーンの品質管理を改善しました。 RFIDチップ、スマートデバイス、モバイルセンサーは、製品の追跡と認証、温度、湿度、光レベル、移動、取り扱い、速度、その他の出荷環境要因の測定が可能です。
技術革新のペースの増加は、デジタルサプライチェーンマネジメントソリューションを推進しています。 ありがたいことに、技術的な旅に着手することは、より多くの技術が登場するにつれて、よりアクセスしやすく、費用対効果が高くなります。 これらの新しいソリューションを急速に採用しながら、レガシーシステムを段階的に置き換える組織は、この十年をより優れた洞察と効率で
Danny Shieldsは、クラウドベースのサプライチェーンのリスク管理技術のプロバイダーであるAvettaの業界関係担当バイスプレジデントです。