サプライチェーン

3カ月の間に、世界的なサプライチェーンの停滞、非常に短期間の需要急増、長期的な需要低下が見られました。すべてのできごとが急激に連続して発生し、「この変化に耐えることができるサプライチェーンとネットワークをどのように構築するか」という問いが我々に投げかけられています。

そして、需要パターンの変化とは別に、すべてのサプライチェーンから2つのこと、すなわち、回復力を保ち、筋肉質に保つことが求められます。このように、新しい消費者の要求に適応し、変化することを学ぶための時間が必要性になるでしょう。

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サプライチェーンの変革を形成するトレンドは、企業とそのエコシステムが、3つのV-ボラティリティ、可視性、価値、そして3つのR-責任、回復力、責任-に取り組む能力です。

需要の不安定性は、さまざまな購買チャネルやその他のソーシャルメディアの影響やオプションにより、顧客の購買パターンや消費パターンが大きく変化するにつれて、多岐にわたって増加しています。また、単一企業よりも、エンド・ツー・エンドのサプライチェーン・エコシステムの方が、市場ニーズに合わせて調整され、この変動に迅速に対応できるようにする必要があります。バリューチェーンの複数のパートナーとの間では、客先とバリューチェーン・パートナーの期待と意思決定の両方を管理するために、製品の可視性とステータスが重要です。サプライチェーン・エコシステムが円滑に機能するためには、目標の整合性とサプライチェーンの円滑な機能のために、価値を適切に創造し、実現する必要があります。

サプライチェーン戦略と変革の再考は、変化する市場の需要に合致するよう企業によって模索されており、複数の重複した形態をとっています。そのうちのいくつかは以下の通りです:

  • 顧客中心のサプライチェーン-ボラティリティへの対応
  • 透明性のあるサプライチェーン – 可視性と価値取引への対応
  • 戦略的な供給とネットワーク管理-価値とコストの管理
  • 高度なデジタル技術を駆使したデジタル・サプライチェーン-リスクとレジリエンスを管理し、より迅速な価値の創出と実現を実現

顧客の嗜好や行動に関する高度な分析から得られる洞察は、顧客中心のサプライチェーンに焦点を当てることで、エンドツーエンドのサプライチェーンの整合性に支えられた、より良い需要感知・計画能力を促進する。透明なサプライチェーンは、企業や生態系全体の認知度を維持する能力を支えています。

戦略的な調達・供給管理と、迅速かつ最適化されたネットワークにより、サプライチェーン・エコシステム内での価値創造と実現が可能になる。データ統合と高度な分析は、サプライチェーンがリスクを管理するためのより良い準備を可能にします。

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接続されたIoT機器の使用によるサプライチェーンのデジタル化により、機械学習とAIを使用していくつかの機能を予測・自動化し、応答時間を短縮し、付加的な価値創造の機会を提供します。ブロック・チェーン技術は、サプライ・チェーンのパートナー間の価値取引のより良い認知を可能にし、透明性とより良い管理を確保するために、特に食品や医薬品のような規制された産業において、サプライ・チェーン全体にわたる価値連鎖の完全性を獲得しています。

高度なデータ管理と分析は、目覚ましい販売計画、在庫最適化、目覚ましい流通・補充・物流・輸送を通じて、コスト削減と価値創造を支援し、パートナーに供給してきました。

Covid-19危機と地球温暖化の危機により、企業は環境に配慮したサプライチェーンとサプライチェーンの持続可能性に焦点を当て始めました。

2020年のサプライチェーンシステム

サプライ・チェーン・システムは、長年にわたって絶えず進化してきました。今日のサプライ・チェーン・システムは、10年前のシステムと比較して、より多くの協働と自動化がなされています。2020年のサプライチェーン・システムの状況と、サプライチェーン・システムを再構築する際に評価すべき重要な能力のいくつかを見てみましょう。

トレーサビリティ

サプライチェーンの履行、製造、原料サプライチェーンへの遡及を通じた製品のトレーサビリティは、現代のサプライチェーン・システムの非常に重要な側面である。近代的な消費者と小売業者にとって、有名な農場からフォークへ、あるいは工場から棚への能力を提供することが重要です。

Traceability

トレーサビリティ

Traceability

サプライチェーンの履行、製造、原料サプライチェーンへの遡及を通じた製品のトレーサビリティは、現代のサプライチェーン・システムの非常に重要な側面である。近代的な消費者と小売業者にとって、有名な農場からフォークへ、あるいは工場から棚への能力を提供することが重要です。

Agility

機動性

サプライチェーン・システムの基本となる2つのキーパターンは、市場の需要期に生産を拡大する能力と、不況時に生産を縮小する能力です。サプライ・チェーンのさまざまな関係者のためにデジタル・ツインを用いたシミュレーションを通して、このようなランプアップ/ランプダウンの総費用を測定することは、それが実際の状況に合致しているかどうかを確かめるために、私たちの計画プロセスを試す大きな特徴となるでしょう。

機動性

Agility

サプライチェーン・システムの基本となる2つのキーパターンは、市場の需要期に生産を拡大する能力と、不況時に生産を縮小する能力です。サプライ・チェーンのさまざまな関係者のためにデジタル・ツインを用いたシミュレーションを通して、このようなランプアップ/ランプダウンの総費用を測定することは、それが実際の状況に合致しているかどうかを確かめるために、私たちの計画プロセスを試す大きな特徴となるでしょう。

耐脆性

今や、サプライチェーン・システムでは、脆弱性対策が標準となっています。それは直接測定可能で検証可能な属性ではないが、クラウド上のオープンAPIとオープンデータプラットフォームを通じて、ネットワーク全体での協業と透明性の組み合わせを信じています。データと情報の交換は、分析主導の洞察によって強化されるべきです。 したがって、ネットワーク全体のデータを調べるための堅牢な分析プラットフォームが必要です。

Anti-fragility

耐脆性

Anti-fragility

今や、サプライチェーン・システムでは、脆弱性対策が標準となっています。それは直接測定可能で検証可能な属性ではないが、クラウド上のオープンAPIとオープンデータプラットフォームを通じて、ネットワーク全体での協業と透明性の組み合わせを信じています。データと情報の交換は、分析主導の洞察によって強化されるべきです。 したがって、ネットワーク全体のデータを調べるための堅牢な分析プラットフォームが必要です。

Robots-in-warehouses

自動化による支援

データと洞察が素晴らしいだけでなく、昨日までの人的労働が最高であった倉庫は、自律的な機械支援労働力によって増強されるべきです。自動化された方法で作業する倉庫内のロボットは、効率の向上、倉庫在庫の追跡、およびコンピュータービジョンアルゴリズムを介した倉庫フロアからのリアルタイムデータの提供において人的労働力を支援します。これは、最新のサプライチェーンシステムの重要な特徴の一部です。

自動化による支援

Robots-in-warehouses

データと洞察が素晴らしいだけでなく、昨日までの人的労働が最高であった倉庫は、自律的な機械支援労働力によって増強されるべきです。自動化された方法で作業する倉庫内のロボットは、効率の向上、倉庫在庫の追跡、およびコンピュータービジョンアルゴリズムを介した倉庫フロアからのリアルタイムデータの提供において人的労働力を支援します。これは、最新のサプライチェーンシステムの重要な特徴の一部です。

情報

パートナー、サプライヤー、店舗、工場の各フロアから集められた分析や洞察に集約されたデータはすばらしいが、それでも、単純なデータに基づく意思決定のためには、人間の介入が必要である。サプライチェーンにおける機械学習(ML)の出現は、人間の意思決定の必要性を緩和することを望んでいる。高精度をもたらすためのMLアルゴリズムは、高品質の訓練データと大きな計算能力が効果的であることを必要とする。これは、サプライチェーンにおけるより良い採用の障害となっている。質の高いトレーニングデータを提供することで、サプライチェーンにおけるMLの適用可能性を高めることができます。

情報の適用可能性は、組織内だけではありません。この情報をパートナーに提供できるように拡張することで、パートナーが有利になり、協力的ネットワーク計画に参加できるよう支援することができます。パートナーがインテリジェンスを利用できるようにするために、シンプルなチャットボットスタイルのインターフェースを有効にして、パートナーがチャットボットインターフェースを介してMLエンジンが応答できる自由形式の質問をすることができるようにします

Intelligence

情報

Intelligence

パートナー、サプライヤー、店舗、工場の各フロアから集められた分析や洞察に集約されたデータはすばらしいが、それでも、単純なデータに基づく意思決定のためには、人間の介入が必要である。サプライチェーンにおける機械学習(ML)の出現は、人間の意思決定の必要性を緩和することを望んでいる。高精度をもたらすためのMLアルゴリズムは、高品質の訓練データと大きな計算能力が効果的であることを必要とする。これは、サプライチェーンにおけるより良い採用の障害となっている。質の高いトレーニングデータを提供することで、サプライチェーンにおけるMLの適用可能性を高めることができます。

情報の適用可能性は、組織内だけではありません。この情報をパートナーに提供できるように拡張することで、パートナーが有利になり、協力的ネットワーク計画に参加できるよう支援することができます。パートナーがインテリジェンスを利用できるようにするために、シンプルなチャットボットスタイルのインターフェースを有効にして、パートナーがチャットボットインターフェースを介してMLエンジンが応答できる自由形式の質問をすることができるようにします

Sustainability

持続可能性

環境に配慮したサプライチェーン戦略を採用している企業は、サプライ・ネットワークを通じて公正な労働慣行と環境責任を取り入れています。。彼らは業界全体の持続可能性基準の開発と普及に着手しました。Intel、HP、IBM、Dell、Philips、AppleなどをメンバーとするRBA(Responsible Business Alliance)など、業界団体を始める手はほとんどなく、Tier-1およびTier-2サプライヤーに対するサステナビリティトレーニングの提供を開始しています。

持続可能性

Sustainability

環境に配慮したサプライチェーン戦略を採用している企業は、サプライ・ネットワークを通じて公正な労働慣行と環境責任を取り入れています。。彼らは業界全体の持続可能性基準の開発と普及に着手しました。Intel、HP、IBM、Dell、Philips、AppleなどをメンバーとするRBA(Responsible Business Alliance)など、業界団体を始める手はほとんどなく、Tier-1およびTier-2サプライヤーに対するサステナビリティトレーニングの提供を開始しています。

supplychain-What-Client-Needs
    • 脆弱で回復力のある未来のサプライチェーンの構築
    • サプライヤー不足・労働力不足の中で需要の減少(または増加)に見合ったレパラン生産
    • 強靭なネットワークを構築するための洞察のために、AIおよびMLと共にデータ(サプライヤーおよび社内)を活用する
    • 可視性と透明性のためのクラウドベースのサプライチェーンとコラボレーションツール
    • サプライチェーンの全体的なデータドリブン連結図

サプライチェーンの変革

whatwedeliver-Supply-Chain-Transformation

サプライ・チェーンは、顧客の要求に応じて適応し、変化するために極めて重要であるため、サプライ・チェーン・システムおよびプロセスの機動性が必要となります。

当社の変革アプローチは、組織のサプライチェーン・プロセスに迅速性と回復力をもたらすために、需要管理、計画、スケジューリング機能をエンタープライズ・リソース・プランニング(ERP)および製造実行システム(MES)に統合するものです。

我々は、クラウド上のデータを活用して、伝統的なサプライチェーン技術のデジタル変革を活用し、データドリブンの意思決定を通じて計画と実行プロセスをリアルタイムで調整し、サプライチェーンの全体的なデータドリブンの連結ビューを提供します。

当社のアプローチは、正確な需要予測の作成、予測から在庫、受注から入金まで、調達から支払いまで、会計、分析、効果的な生産スケジュールの作成、運用コストの削減に役立つ在庫レベルの最適化を行います。

アプローチの主な利点

  • ERPとMESはリアルタイムの分析データを供給し、クローズド・ループ・システムを構築するため、サプライ・チェーンが迅速化されます。
  • リアルタイムの計画調整により、在庫輸送コストを削減できるため、サプライチェーンのスリム化が可能となります。
  • サプライ・チェーンは、プロセスが短縮される直前の在庫で運用されているため、より良い顧客満足時間が得られます。

デジタルサプライチェーンの実現

組織は、機動的で知的であることを目指しており、両者を支えるのはデータの力です。サプライチェーンを機動的にするためには、ERPおよびMESシステムから計画プロセスに戻る正確なリアルタイムデータの流れを可能にすることが必要です。また、倉庫は、人中心のアプローチから自律的なロボット中心のアプローチへと移動することを必要とされます。原材料の在庫レベルや倉庫スペースの計画など、リアルタイムのデータを収集するセンサーが内蔵されています。

一方、サプライチェーンを目覚ましいものにするには、より良い予測能力が必要です。これには、サプライチェーンにおけるMLとAIの形態でのパターン認識と学習が必要です。データ要求は、倉庫内およびサプライチェーン全体で、さまざまな動作パラメータを常に測定し、リアルタイムストリームでそれらを共有するIoT機器によって満たされます。このストリームは、サプライチェーンのニーズを予測するためにAIエンジンが必要とするコンテキスト情報を作成します。

IoT層はコンテクストデータストリームを提供し、様々なビジネスシナリオで訓練されたAIアルゴリズムは、このデータをリアルタイムで解釈するのに役立ち、AI駆動サプライチェーンがリアルタイムで意思決定の洞察を提供するのに役立ちます。

我々は、自動車および補助産業向けの組み込みシステムの構築、最良品種AIアルゴリズム(GoogleおよびMicrosoft)の構築、および既存のサプライチェーン処理と統合するアプリケーションの構築における私たちのノウハウを活用して、このIoT実装全体を構築します。

whatwedeliver-Agile-Supply-chains

デジタルサプライチェーンの実現

組織は、機動的で知的であることを目指しており、両者を支えるのはデータの力です。サプライチェーンを機動的にするためには、ERPおよびMESシステムから計画プロセスに戻る正確なリアルタイムデータの流れを可能にすることが必要です。また、倉庫は、人中心のアプローチから自律的なロボット中心のアプローチへと移動することを必要とされます。原材料の在庫レベルや倉庫スペースの計画など、リアルタイムのデータを収集するセンサーが内蔵されています。

一方、サプライチェーンを目覚ましいものにするには、より良い予測能力が必要です。これには、サプライチェーンにおけるMLとAIの形態でのパターン認識と学習が必要です。データ要求は、倉庫内およびサプライチェーン全体で、さまざまな動作パラメータを常に測定し、リアルタイムストリームでそれらを共有するIoT機器によって満たされます。このストリームは、サプライチェーンのニーズを予測するためにAIエンジンが必要とするコンテキスト情報を作成します。

IoT層はコンテクストデータストリームを提供し、様々なビジネスシナリオで訓練されたAIアルゴリズムは、このデータをリアルタイムで解釈するのに役立ち、AI駆動サプライチェーンがリアルタイムで意思決定の洞察を提供するのに役立ちます。

我々は、自動車および補助産業向けの組み込みシステムの構築、最良品種AIアルゴリズム(GoogleおよびMicrosoft)の構築、および既存のサプライチェーン処理と統合するアプリケーションの構築における私たちのノウハウを活用して、このIoT実装全体を構築します。

whyus
  1. サプライチェーンの価値創造を可能にするために活用されるサプライチェーンレバーの活用に関する正確な専門知識
  2. ERPベースのプロセスを確立するためのボルトオンソリューションを統合する能力
  3. 当社の深いノウハウが活かされた、IoTインテグレーションニーズに合わせたカスタムボード設計のためのデバイス開発
  4. クローズドアーカンテクノロジースタックではなく、オープンソースからクラス最高のAIアルゴリズムを引き出すことで、AI テクノロジースタックをより良好に制御できます。
  5. AIアルゴリズムではなく、AIが可能とするサプライチェーン解に焦点を当てます。
  6. 既存のサプライチェーン・プラットフォームの強化との協力
success-Supply-Chain

スマートIoTベースの監視は、石油販売業者に在庫レベルのリモート表示を提供します。

オイル分配器には、オイルタンクに変更を加えずにモニターを設置し、最大4mの高さのオイルレベルを遠隔監視する能力を備えた遠隔監視ソリューションを開発しました。それは、厳しい気象条件の下で信頼できる性能を保証しました。

新しい常識はここにあります。サプライチェーンは準備はできていますか?

壊れにくく、で弾力性のあるものにする。

回復力があり、スリムで、適応力があり、顧客の要求に応じたサプライチェーンを構築する。

サプライチェーンの変革

迅速性と回復力をもたらすシステムとアプリケーションの統合し

デジタル・サプライ・チェーン・イネーブルメント

リアルタイムのデータフロー、自律ロボット、センサー、予測能力にまたがるホリスティックアプローチ。

IoTの実施

組込みシステムノウハウ、最良品種AIアルゴリズム、アプリケーション開発・統合