サプライチェーン分析：事例、用途、ユースケース

サプライチェーンは膨大な量のデータを生成します。すべてを統合することで、組織はオペレーションをより明確に把握し、変更が必要な箇所をより明確に把握できます。

実際には、サプライチェーン分析は、サプライチェーン全体で何が起こっているのか、なぜ起こっているのか、そして次に何が起こるのかをチームが理解するのに役立ちます。このアプローチにより、問題が発生した後に対応するのではなく、事前に計画を立てることができます。例えば、分析により、需要のパターンが明らかになったり、納期の遅れを強調したり、サプライヤーのリスクを特定したり、在庫レベルが高すぎるか低すぎるかを示したりすることができます。

同じ基本的なアプローチは、データ分析を使用してパフォーマンスを測定し、問題や非効率の原因を分析し、将来の状況を予測し、最善の行動方針を決定するなど、ほとんどのサプライチェーンの意思決定に適用されます。

データは、エンタープライズ・リソース・プランニング（ERP）システム、倉庫・輸送システム、モノのインターネット（IoT）センサー、販売記録、サプライヤー・レポート、外部市場データなど、多くのソースから得ることができます。すべてのデータを統合することで、組織は日々の業務を改善しながら、サプライチェーン・ネットワークの長期的な変化に備えることができます。

サプライチェーン分析の一般的なユースケースには、次のようなものがあります。

• 需要予測と在庫管理
• サプライヤーの性能監視とリスク管理
• 輸送と物流の最適化
• 倉庫管理
• エンドツーエンドのサプライチェーンの可視性
• 調達とソーシング
• サステナビリティーの追跡と排出量の報告

現代のサプライチェーン管理は非常に複雑です。グローバル・サプライチェーンは多くの国にまたがり、数十（または数百）のサプライヤーが関与しており、需要、生産能力、料金体系、地政学的状況の変動の影響を受けます。

高度なデータ分析機能がなければ、これらのシステムを管理するのは困難です。調査によると、サプライチェーンのリーダーは、より良い意思決定を行うために、データ駆動型の洞察にますます依存しています。

IBMの調査（PDF）によると、CEOは現在、レジリエンスや運用効率を含むサプライチェーンのパフォーマンスを最優先課題と考えています。他の調査によると、サプライチェーンに大きな混乱が生じると、企業は10年間で1年分の利益の最大45%を失う可能性があります。

その結果、多くの組織は、リアルタイムでオンデマンドのビューと先行的予測機能を提供するテクノロジーとツールを含む、より優れたサプライチェーンデータ分析に投資しています。ある調査によると、組織がAI搭載の分析とエンドツーエンドのサプライチェーン可視化ツールをデプロイすると、混乱への予測と対応能力を大幅に向上させることができることが明らかになりました。

サプライチェーンがますます複雑化し、より多くの利害関係者が関与するようになると、サプライチェーン分析は報告ツールであると同時に、リスクを管理し、運用効率を向上させるための重要な方法にもなります。

サプライチェーン分析は、多くの場合、4つの主要なタイプに分類されます。それぞれが、サプライチェーンのパフォーマンスとどのような行動をとるべきかについて異なる質問に答えます。

1. 記述的分析：記述的分析では、すでに何が起こったかを検討します。履歴データを使用して、インベントリー、作業員の割り当て、納期などのメトリクスを追跡し、オペレーションのベースライン・ビューを提供します。
2. 診断分析：診断分析では、複数のソースからのデータを比較して、遅延や不足が発生した理由を理解します。このステップは、単に問題に対応するのではなく、問題を修正するために重要です。
3. 予測分析：予測分析では、統計モデルと機械学習を使用して需要、リードタイム、潜在的な混乱を予測し、チームが事前に計画を立てられるようにします。
4. 処方的分析：処方的分析は、予測と最適化モデルを組み合わせて、どのアクションを実行すべきかを推奨します。多くの場合、人工知能によってサポートされ、効率を向上させ、コストを調整するために使用されます。

人工知能、機械学習、自動化の進歩は、組織がサプライチェーン分析でできることを拡大しています。最新の分析プラットフォームは、より大規模なデータセットを処理し、より正確な予測を生成し、サプライチェーン運用全体でより迅速な意思決定をサポートします。IBMの調査によると、サプライチェーン・オペレーションへのAI投資が高い組織は、同業他社よりも61%も収益が伸びています。

• AI搭載の予測とデマンド・センシング：従来の需要予測は、過去のデータと手作業による計画に依存していました。AI搭載の予測モデルは、リアルタイムの販売データ、電子商取引活動、市場シグナル、気象データ、経済指標など、より幅広いインプットを使用します。これらのモデルは継続的に更新されるため、組織はより詳細なレベルで需要を予測できます。

• IoTとリアルタイムのサプライチェーンの可視性：モノのインターネット（IoT）機器の増加により、出荷、倉庫設備、生産システム、配送車両からリアルタイムのデータを収集することが可能になりました。サプライチェーン分析プラットフォームに適切なデータを統合することで、組織はインベントリー・レベルを監視し、出荷を追跡し、遅延が発生した場合に検知することができます。

• デジタルツインとシミュレーション：現在、いくつかの分析プラットフォームは、サプライチェーンネットワークの仮想モデルであるデジタルツインをサポートしています。これらのモデルとデータの可視化により、組織は実際の意思決定を行う前に、変更（配送センターの追加やサプライヤーの切り替えなど）をシミュレートできます。このアプローチにより、サプライチェーンのリーダーは、運用リスクを抑えながら、収益性、速度、サービス・レベル間のトレードオフを評価できるようになります。

• 自然言語分析と生成AI：生成AIはサプライチェーンのデータをより使いやすくします。自然言語インターフェースにより、ユーザーは複雑なクエリーを書くことなくサプライチェーンのパフォーマンスについて質問することができ、AIアシスタントはダッシュボードやレポートで異常や傾向を自動的に強調することができます。このプロセスにより、データから実行可能な洞察に移行するために必要な時間が短縮されます。

• 定型的な意思決定の自動化：機械学習モデルは、大量の意思決定のオートメーションにも使用されます。オートメーションにより、組織は手作業とミスを減らしながら、変化する状況に迅速に対応できます。IBMのサプライチェーン・ソリューションを含む多くのエンタープライズ・アナリティクス・プラットフォームは、AIと予測分析をサプライチェーンのワークフローに直接組み込み、サプライチェーン全体にわたるリアルタイムのデータ駆動型意思決定をサポートします。

分析は、サプライチェーン・プロセスを最適化および合理化するために不可欠です。これらは、優れたデータ品質とデータ管理慣行を維持する組織に依存しています。

ここでは、サプライチェーン分析の適用方法に関する重要な事例とお客様事例を紹介します。

需要予測は、サプライチェーン分析の最も一般的な用途の1つです。過去の販売データと、プロモーション、季節性、市場動向などのリアルタイムのシグナルを組み合わせることで、組織はより良い在庫レベルを維持し、在庫切れや余剰品を回避することができます。

店舗やeコマース・チャネル全体で大量の在庫管理単位（SKU）を管理する小売業者の場合、AI搭載の予測モデルにより、詳細なレベルでの予測が可能になり、プランナーが需要の変化に迅速に対応できるようになります。

例えば、スポーツ用品メーカーのANTA Groupは、急速な成長により手作業での計画手法の管理が困難になったため、IBMと連携して、予測とインベントリー計画を改善しました。サプライチェーン、マーチャンダイジング、販売データを統一された分析および計画環境に統合することで、同社は季節的な需要パターンをより詳細に可視化できるようになりました。また、計画サイクルの早い段階で生産レベルと在庫レベルを調整できます。

サプライチェーン分析は、組織が納期厳守、リードタイム、欠陥率、契約遵守などのサプライヤーのパフォーマンスをメトリクスで追跡するのに役立ちます。社内のサプライチェーン・データと外部データ・ソース（気象警報など）を組み合わせることで、企業はオペレーションに影響が出る前に、潜在的な混乱を早期に特定し、対応できます。

例えば、Dun & BradstreetはIBMと協力し、D&B Ask Procurementを開発しました。これはAI搭載の分析ツールで、調達チームにサプライヤーリスクをより包括的に把握できるよう設計されています。このソリューションは、Dun & Bradstreet社のグローバル・ビジネス・データをIBM watsonx AIおよび自動化ツールと組み合わせて、サプライヤーの財務健全性、所有構造、その他のリスク要因に関するリアルタイムの洞察を生成します。

輸送分析では、キャリア、GPSシステム、交通ネットワークからのリアルタイム・データを使用して、ルーティング、スケジューリング、負荷計画を改善します。このアプローチにより、組織はコスト削減、配送スピード、サービス・レベルのバランスをとりながら、物流業務の非効率を減らすことができます。

例えば、UPSはORIONルーティングシステムとUPSNavツールで高度な分析および最適化アルゴリズムを用いて配送ルートと交通パターンを分析し、ドライバーの走行距離を削減しています。同社は、分析を使用して、経路決定を行った結果、大幅な燃料節約と効率性の向上が実現したと報告しています。

組織はサプライチェーン分析を使用して、排出量、エネルギー使用量、廃棄物、その他のサステナビリティー・メトリクスを追跡しています。このデータをコストやサービス・メトリクスと組み合わせて分析することで、企業は環境への影響を軽減する方法を評価できます。

例えば、米国環境保護庁のSmartWayプログラム³では、ユーザーが燃料や排出物に関する情報を追跡・共有できます。これにより、企業はより効率的な輸送オプションを見つけることができます。

サプライチェーン分析は、倉庫のオペレーションを改善するためによく使用されます。倉庫システム、IoT（モノのインターネット）デバイス、インベントリー追跡ツールからのデータを分析することで、倉庫はエラーを削減し、フルフィルメントを向上させることができます。リアルタイム・データは、わずかな遅延や不正確さが配達時間や顧客満足度に影響を与える可能性がある、大規模な物流環境では特に重要です。

例えば、IBM Maximo Application Suiteとパートナー・ツールで構築されたデジタル倉庫管理ソリューションは、バーコーディング、自動データキャプチャ、リアルタイムインベントリー追跡を使用し、倉庫オペレーションの精度と効率を向上させます。

多くのサプライチェーンでは、データがさまざまなシステムに分散しているため、直接のサプライヤーや倉庫を超えて何が起こっているかを把握することは困難です。サプライチェーン分析は、この情報を統合するのに役立ちます。ERPシステム、輸送プロバイダー、在庫システム、サプライヤー・ポータルからのデータを組み合わせて、サプライチェーンの単一の完全なビューを作成します。可視性が向上することで、チームは問題を早期に発見できます。

例えば、IBMは、計画、調達、製造、物流システムのデータを共有分析プラットフォームに接続することで、自社のサプライチェーンをモダナイズしました。IBMのサプライチェーン分析ソリューションは、グローバル・ネットワーク全体の在庫、注文、サプライヤーの活動をより明確に把握できるようにすることで、サプライチェーンのコストを1億6,000万ドル削減し、より高いレジリエンスと機敏性を組み込みました。

調達とソーシングの分析は、組織が原材料とコンポーネントのカテゴリー全体でサプライヤーの料金体系、支出パターン、ソーシング・リスクを評価するのに役立ちます。調達データを他のデータセットと組み合わせることで、企業はコスト傾向を特定し、サプライヤーの性能を監視できます。このプロセスにより、調達チームは契約やサプライヤーの選択についてより適切な決定を下すことができます。

ある調査によると、業績上位の企業では、調達部門の従業員の約4分の1を分析チームに配置しており、データ分析スキルがこの業務分野にメリットであることを示唆しています。

新製品の発売には不確実性が伴います。予測分析およびシミュレーション・ツールにより、サプライチェーン・チームは需要シナリオをモデル化し、在庫レベルを計画し、生産開始前に潜在的なボトルネックを特定できます。事前にさまざまなシナリオをテストすることで、製造、ソーシング、流通計画を予想される需要に合わせて調整し、在庫不足や過剰在庫のリスクを軽減できます。

例えば、Colgate-Palmolive社は、デジタルツイン・シミュレーションとAI駆動型分析を用いて、新製品のアイデアをテストし、発売前に需要の変化が生産とサプライチェーンオペレーションにどのような影響を与えるかを評価しているのだと述べています。