サプライチェーン分析とは何ですか? どうしてそれが重要ですか?

公開: 2021-11-09

サプライチェーンマネジメントは、原産地から消費までの商品とサービスの流れに関係しています。 進行中のCOVID-19のパンデミックは、グローバルなサプライチェーンのギャップを露呈し、企業に事業の刷新を促しています。 サプライチェーン分析は、より良いものを構築するための1つの方法です。

このブログでは、この概念を紹介し、それが現代の組織にとって重要である理由を示します。

目次

サプライチェーン分析とは何ですか?

サプライチェーン分析には、調達、在庫管理、注文管理、輸送などの情報の調査が含まれます。企業は複数のソースからデータを引き出し、アナリストはそこからの洞察を整理および統合するために作業します。 このように、すべての段階での決定は、顧客の期待に応えることに向けられます。

サプライチェーンはドミノに似ており、ネットワークの各構成要素とステップがプロセス全体に影響を与えます。 アナリティクスは、さまざまな部分を整理および調整し、関係するすべての人の作業を合理化します。 サプライヤのリードタイムの​​予測、倉庫の安全在庫レベルの見積もり、1時間あたりに処理された注文の確認などを行うことができます。

エンタープライズリソースプランニング(ERP)システムを介して統合すると、これらの機能はビジネスオペレーションを大幅に変革できます。 共有可能なダッシュボードとレポートは、従業員にロジスティクスネットワークの混乱の包括的なビューを提供し、従業員が迅速に対応できるようにします。 一部のシステムでは、データをリアルタイムで分析し、潜在的な問題が大きな問題になる前にアラートをトリガーすることもできます。

それはどのように機能しますか?

サプライチェーン分析により、パターンを明らかにし、要約を生成し、組織全体のプロセスを改善するための視覚化を提示することで、データ主導の意思決定が可能になることは明らかですしかし、これはどのように行動につながるのでしょうか?

IBMによると、これには4種類の分析が含まれています。

1.説明的

それは、単一の信頼できるリポジトリを使用し、サプライチェーン全体でその可視性を高めることです。 これを内部または外部システムに適用して、発生を記述し、履歴データとの比較を行うことができます。

2.予測

これは、組織が最も可能性の高い結果とビジネスへの影響を予測することで将来のシナリオに備えるのに役立ち、潜在的なリスクを軽減します。

3.規範的

それは、問題を解決することに焦点を当てており、即時から長期的に、そして最大のビジネス価値を引き出すための行動方針を提案します。

4.認知

非構造化データに意味を与えるために、多数の分析手法(たとえば、人工知能アルゴリズム、機械学習、自然言語処理など)を採用しています。 コグネティブテクノロジーは、はるかに高速で容量が大きい場合にのみ、複雑な質問に答え、人間のように相互作用することができます。

したがって、サプライチェーン分析は、大量のデータを自動的に選別することにより、最適化の新時代の到来を告げることができます。 非効率性の特定、問題の予測、顧客のニーズへの対応、画期的なイノベーションの追求から。

サプライチェーン管理が重要なのはなぜですか?

サプライチェーン管理の中核には、計画、調達、製造、配送、返品という5つの重要な要素があります。 最初の戦略的計画段階の後、プロセスは実行を強調し、製品とサービスがより早く消費者に届くようにします。 分析を使用すると、組織は、ビジネスオペレーションについて十分な情報に基づいた意思決定を行うことで、プロセスをスピードアップし、ループを閉じることができます。

レポートとダッシュボードは、リスクの見積もり、在庫管理の最適化、および顧客の高い期待に応えるのに非常に役立ちます。 たとえば、分析ソフトウェアは、特定の輸送プロバイダーが先月の出荷の配達に定期的に遅れていることに気付くことができます。 この特定のパターンは、継続的な遅延の可能性を示しています。 さらに、このソリューションでは、潜在的な遅延配信の数、チャージバックのコスト、返品など、この異常の影響を定量化できます。

正確な予測により、サプライチェーンマネージャーは、予想される量を満たすために、すべての運用要素を慎重に計画および統合することもできます。 ある小売業者が、ホリデーシーズン中に売上が着実に増加すると予測しているとします。 その結果、サプライヤに大量の発注を行い、倉庫に請負業者を追加する可能性があります。 サプライヤが急増に対応できない場合、小売業者はまだ時間があるうちに代替品を探し始めることができます。

在庫管理は、分析がサプライチェーン管理を強化するもう1つの分野です。 過剰な在庫は高い運送費につながります。 そして、あなたがアイテムを使い果たすならば、あなたは売り上げを失います。 分析は、バランスを取り、コストを抑えるために不可欠です。 システムは通常、特定のサプライヤのリードタイムとともにSKUのアラートを送信します。 販売動向は、運用チームがどのアイテムを段階的に廃止し、どのアイテムに追加の倉庫スペースを確保するかを決定するのにも役立ちます。

これらすべての指標を組み合わせることで、企業は問題なくサプライチェーンを管理できます。 適切なツールにより、組織は時間通りの配達率、注文の正確性率を追跡し、最新のトレンドに対応して、顧客の期待に応えることができます。 反対に、ネガティブな体験は、顧客を競合他社に失うことと同じです。 したがって、サプライチェーン分析の採用は、ビジネスの収益に直接影響します。

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サプライチェーン分析とは何ですか?

サプライチェーン分析は、データ検証、問題検出、およびベンチマークを通じて、ビジネス運用に効率をもたらします。 リアルタイムのレポート、予測、および最適化により、調達、在庫管理、およびロジスティクス活動を強化します。 このように、すべての努力は、顧客の製品とサービスをより早く顧客に届けることに向けられています。 簡単に言えば、サプライチェーン分析はビジネスインテリジェンスとデータ分析の機能をサプライチェーン管理機能に注入し、組織のパフォーマンスと顧客満足度を向上させます。

サプライチェーン分析の種類は何ですか?

サプライチェーン分析は、記述的分析、予測的分析、処方的分析、および認知的分析にさらに分けることができます。 記述的分析は、発生の説明を扱います。 予測分析は、潜在的なシナリオとビジネスへの影響を予測します。 処方分析は、異常を処理するための戦略と行動方針を示唆しています。 コグニティブ分析は、AI、ML、およびNLPを利用して高度なサプライチェーンの課題に対処する新しいテクノロジーです。

なぜ現代の組織はサプライチェーン管理を改善する必要があるのですか?

サプライチェーン管理は、すべてのビジネスセクターと業界に不可欠です。 最終目標は、原産地から消費地までの商品とサービスのスムーズで効率的な流れを実装することであるため、すべてを調整して接続する必要があります。 サプライチェーン分析とERPシステムを使用すると、組織のリーダー、マネージャー、および従業員は、進行中のプロセスと傾向を360度見渡せるようになります。 データ分析およびレポート機能と組み合わせたサプライチェーン管理により、情報の可視性が向上し、すべてのレベルでの意思決定が向上します。