サプライチェーンの最適化により、ブロックチェーン、AI、IoTなどのテクノロジーとリソースが最大限に活用され、サプライ・ネットワークにおける効率とパフォーマンスが向上します。 企業のサプライチェーンは、優れたカスタマー・エクスペリエンスの提供に不可欠な、非常に重要なビジネス・プロセスです。 高性能なサプライチェーンはビジネスの効率性と即応性を高めるため、企業に利益をもたらすと同時にサプライチェーンの持続可能性に貢献する方法で、お客様が欲しいものを欲しい時に欲しい場所で提供します。
優れたサプライチェーンの最適化プロセスには、以下の3つのフェーズがあります。
サプライチェーンの設計：
倉庫施設がある各場所、それらの間を製品がどのように移動するのか、戦略目標（需要予測、供給の確立、製造業務の計画とスケジューリングなど）といったネットワーク設計プロセスを記述します。
サプライチェーンの計画：
サプライヤーから顧客への商品、サービス、情報の提供を最適化して需要と供給のバランスを取るための、戦略的サプライチェーン展開計画の作成、在庫計画、資産の調整が含まれます。
サプライチェーンの実行：
次のような実行指向のアプリケーションとシステムに焦点を当てます：倉庫と在庫の管理、輸送管理、グローバルな貿易の管理、およびその他の実行アプリケーション（リアルタイムの意思決定支援、サプライチェーンの可視化、注文管理システムなど）。
サプライチェーンは複雑ですが、ブロックチェーンがAIやIoTと組み合わされる場合は特に、技術的な見返りがあります。
適切に設計されたサプライチェーンの最適化プロセスは、以下の問題に対処します。
サイロ
データがサイロ化され、エンドツーエンドの可視性が欠如していると、サプライチェーンは必要な洞察を得ることができません。最終的には、お客様のニーズへの対応力に影響します。 コネクテッド・テクノロジーによって最適化されたサプライチェーンは、情報サイロにとって最善の解決策です。
お客様のニーズ
お客様の期待の高まりは、サプライチェーンによってお客様のニーズに対応するあらゆるステップを変革し、最適化する必要があることを示しています。 サプライチェーンの合理化は、継続的にお客様の期待に応え、その期待を超えることを目指す企業にとっての最優先事項となります。
競争上の優位性
過去のサプライチェーンは、倉庫の配置や配送車両などのネットワーク設計に重点を置いていました。 今日の最適化は、実行指向アプリケーションとリアルタイムの意思決定支援に重点を置いており、競争上の優位性を構築してブランドを守るための鍵となります。
敏捷性
お客様の要求、競合、供給に支障が出た場合、サプライチェーンはいかに迅速に変化に対応できるでしょうか。 競争力を維持するには、最新のサプライチェーンがアジャイルでなければなりません。
持続可能性
サプライチェーンは、環境や社会に大きな影響を与えます。 今日のお客様は、再生可能または環境に配慮した抽出方法を使用して持続可能かつ倫理的な方法で商品が生産されているかどうかを確認したいと考えています。
ブロックチェーンは強力なテクノロジーであり、AIやIoTと組み合わせて使用することで、さらに強化されます。 この関係は、従来型のビジネス・ネットワークから移行し、パートナー間の質の高いデータを統合するブロックチェーンから始まります。 そしてAIです。AIはブロックチェーンのデータを取り込み、そこから意味のあるコンテキストを引き出し、期待できるメリットに関する効果的な洞察を導き出します。 その一方で、IoTはインターフェースやセンサーとして機能し、エッジで稼働して物理的なものを仮想的なものに変換します。
効果的なサプライチェーンの最適化には、以下のような主要な機能があります。
リアルタイムの在庫を追跡し、納期回答のためのデータを把握
構成可能なデータとAIサービスを活用し、リアルタイム・インテリジェンスを確保
料金体系をカスタマイズ、見積書を送付、注文を追跡、返品を管理
将来の需要と販売量を予測するためにプロセスのパターンを分析
サプライチェーン全体で在庫がどこにあるかを正確に把握
飲料大手のAnheuser-Busch, Labatt Canada社にとって、複雑なサプライチェーンを効果的に管理するということは、AIをうまく活用して、サプライチェーン管理の複雑さを軽減するということでした。ビジネス・ユーザーやビジネス・オーナーにも分かりやすくすることで、これらの主要な人員が技術的なプロセスを把握できます。
同社はサプライチェーン運用の標準化と一元化のために、IBM Sterling Supply Chain Business Networkを採用しました。 IBM Sterling Delivery Transaction Intelligence with Watson（DTI）を使用することで、Anheuser-Busch, Labatt Canada社は異常検出に集中できるようになりました。 最終的な目標は 例外による管理 です。この管理では、製品ライン全体にわたって統一された一貫性が保たれ、監視が必要なのはまれな問題だけです。
IBM Sterling Supply Chain Business Networkを使用して製品のトランザクション・ライフサイクルをモニターすることで、Anheuser-Busch, Labatt Canada社はサプライチェーンの目標を達成できるようになりました。
リスク管理の戦略を立てるにあたって、PCメーカーのLenovo社はIBMの力を借りることにしました。 Lenovo社はまず、Watson™ Supply Chain Fast Startプログラムに参加しました。 同社はわずか5週間のうちに、メーカーに利益をもたらす3つのユースケース分析を完了しました。
その後、Lenovo社はそれをさらに発展させ、IBM Supply Chain Insightsを頻繁に活用して増収を実現しました。 最終的には、サプライチェーンの中断によるLenovo社の時間の損失が数日から数分に短縮され、劇的に減少しました。多くのケースで、最大90%の時間の短縮を実現しました。
Amazon以前の世界では、サプライチェーンの最適化は設計段階における投資に重点を置いていました。トラック輸送のコストを最小化する方法、倉庫を配置する場所、適切な場所で適切な時間に在庫を確保する方法などです。 世界はゆっくりとしたペースで動いており、変化にも対処可能だったため、この方法でも問題ありませんでした。 しかし、人工知能（AI）、クラウド、ブロックチェーン、モノのインターネット（IoT）といった先進テクノロジーにより、状況が一変しました。 お客様の要求も多様化してきました。 持続可能性の問題は非常に重要です。 サプライチェーンではリアルタイムの回答が必要とされます。
今日私たちは、様々な出来事がハイペースで進み、ますます複雑化するグローバル・ネットワークの中で生きています。 輸送に関する例外、自然災害による例外、お客様からの苦情によるイメージ・ダウンなど、さまざまな問題があります。 こうしたことが不確実性を生み出します。 それにどのように対処しますか？ どのようにしてサプライチェーン全体での意思決定を可能にしますか？ たとえどんなに優れた計画を立てても、予測は外れる可能性があります。
サプライチェーンの最適化を図れば、たとえ最適とは言えない状況においても、サプライチェーンをスケジュールどおりに進めます。 具体的には、現地の労働力の供給に予想外の支障が出た場合や、異常気象現象によって流通が影響を受ける場合、あるいは迫り来る医療危機によって企業がグローバルなビジネス取引の方法について再考を余儀なくされる場合などです。 サプライチェーンの最適化を実行すれば、どのような状況が発生しても、安定した運用を支援します。
現在のサプライチェーンの最適化では、テクノロジーを使用した優れた 例外管理が実現されます。 これは、競争力を保つための鍵となります。 サプライチェーン全体にわたって企業の可視性が向上し、自社の組織だけではなく、ビジネス・パートナーのエコシステム全体にわたってリアルタイムの意思決定機能が向上しています。
サプライチェーンの最適化の進化におけるもう1つの要因は、ビジネス・ネットワーク（複数のエンタープライズにまたがるビジネス・プロセスで業務とコミュニケーションを行い、エンドツーエンドで焦点を共有する取引先のコミュニティー）に向けたこの動きです。⁵ これらのマルチエンタープライズ・ビジネス・ネットワーク（MEBN）は、リアルタイム・コラボレーションにより、ビジネス・プロセスを改善します。
グローバリゼーション、テクノロジー、そして知識とスキルを身に着けた賢い消費者により、企業のサプライチェーン管理の方法が変化しつつあります。 将来のサプライチェーンは、Gartner社によると、自己制御を行って適切な措置を講じ、結果として、今日知られているよりもはるかに優れた方法で人間の能力を高め、増強するようになります。⁶ サプライチェーンのオペレーターは、パフォーマンスに関する重要な洞察を提供する、AIを活用したコントロール・タワーなどのテクノロジーを活用して、サプライチェーン全体の業務を調整するようになります。 物流コストとパフォーマンスの異常値を発生前に予測し、自動化が大きなメリットをもたらす領域はどこかについて洞察を得るでしょう。 こうしたテクノロジーは、サプライチェーンの最適化に以下のような変革を起こし続けます。
- 人工知能： インテリジェントで自己修正型のAIが、在庫監視の精度を向上させ、資材の損失を低減します。
- モノのインターネット： IoTセンサーからのデータが、在庫の場所と状況に関する洞察を提供します。
- ブロックチェーン： 真正性を検証し、追跡可能性と可視性を向上させ、トランザクションの信頼性を向上させます。
- インテリジェントな注文管理： サプライチェーンでは、需要予測と自動化機能の向上により、在庫の可視化を有効に活用できるようになります。
- 量子コンピューティング： かつてない高いデータ処理能力により、以前には解決できなかった問題が解決可能になります。
- デジタルツイン：デジタルツイン（複雑な創造物を仮想的に表現したもの）によって、ライフサイクル全体を通してオブジェクトを追跡できるようになります。
大量の商品や多数のSKUを扱うビジネスにおいても、リアルタイムの在庫追跡と、納期回答のための正確なデータの把握が可能になります。
1つのダッシュボードですべての関連トランザクションを表示し、問題を素早く特定して評価し、数時間ではなく数分間での解決を可能にします。
AIを活用した機能を使用して、中断とリスクを予測し、迅速に評価し、より効率的に緩和して、サプライチェーンのパフォーマンスを最適化します。
IBM Blockchain搭載の、リアルタイムの安全なデジタル・トランザクションの変更不可能な共有記録を、許可された取引先に提供します。