サプライ チェーンの混乱: 分析による効果的な脅威の軽減

公開: 2020-05-12

サプライ チェーンの混乱は、組織が望んでいるものではありません。

COVID-19 が世界中のサプライ チェーンに損害を与えているため、企業は、これが自社に与えた多大な影響を軽減する方法を検討しています。

ウイルスが中国で始まり、大きな問題を引き起こしたことは、世界のサプライチェーンにとって十分に悪いことですが、現在、ほとんどの国が封鎖されており、ここ米国の個々の州も封鎖されているため、これらのチェーンを当然のことと見なすことができないことは明らかです.

影響を受ける企業は、損失を軽減する方法でこれらの劇的なサプライ チェーンの混乱にどのように対応できるでしょうか? また、ビジネス テクノロジーは、危機的な状況下でも業務を継続できるようにするために、どのように役割を果たすことができるでしょうか?

今日は、分析がサプライ チェーンの合理化にどのように役立つかを見ていきます。

デジタル管理ツール

エンタープライズ リソース プランニング アプリケーションのようなデジタル システムは、組織が混乱を管理するために使用されます。それは、パンデミック、貿易紛争、または問題を引き起こす可能性のあるその他の要因のように劇的で予期しないものであるかどうかにかかわらずです。

企業の 75% が、コロナウイルス関連の輸送制限により、一部のサプライ チェーンの混乱を報告しており、80% 以上が、COVID-19 の混乱により、組織が何らかの影響を受けると考えています。

デジタル ツールは、サプライ チェーンの混乱をどの程度緩和できるでしょうか?

分析

理想的な状況では、企業は完全な効率とサプライ チェーンの混乱を避けるために必要な正確な供給数を予測できます。

まあ、ERPのおかげで、かなり近づくことができます。

ERP システムは、データ分析を利用して、混乱の予測と管理を支援します。 今日、多くの企業がビッグデータを利用して、業務を合理化し、サプライチェーンの不要な無駄を排除しています。

もちろん、データ分析は常にサプライ チェーンの管理の一部でしたが、2020 年には特定の企業内に膨大な量のデータが存在するため、分析はより洗練されたものになっています。

過去 2 年間だけでも、世界中のデータの 90% が生成されました。

可能な限り最良の理解を得るのに役立つ分析の 4 つの重要な領域があります。

記述的分析

記述的分析は、サプライ チェーンの運用におけるパターンと傾向を特定するために履歴データを評価するプロセスです。

このタイプの分析は、過去に起こったことを理解するのに役立ち、分析のより基本的な側面の 1 つですが、それでも戦略を立てる際には非常に重要です。

記述的分析では、エンドユーザーに明確な洞察を提供できるデータセットを確立するために、データが集約およびマイニングされます。

集計はデータのコンパイルに使用されますが、マイニングはデータからパターンを検索し、データ セットの特性を要約することができます。

記述的分析の例としては、主要な製品と顧客を特定することや、特定の場所から出荷された各製品の量を分析することが挙げられます。

ビジネス内で ERP を使用してこの情報を手元に置いておくと、サプライ チェーンの特定の領域にもっと注意を払う必要があるかどうか、またはサプライ チェーンの混乱を最小限に抑えるためにあまり注意を払わない領域があるかどうかを理解するのに役立ちます。

診断分析

記述的分析が何が起こったかに関するものである場合、診断的分析は、その景品名から推測できるように、なぜそれが起こったかに関するものです。

これは、記述分析によって問題の可能性がある領域が示された後、問題の根本的な原因をより深く理解する段階です。これが、このプロセスが多くの場合、根本原因分析として知られている理由です。

また、診断分析は通常、すべての操作ではなく、1 つの問題に集中するという点で、記述的分析とは異なります。

この分析は、単に「火を消す」のではなく、サプライチェーンで同じ問題が何度も発生するのを防ぐプロセスを導入するのに役立つことを目的としています。

通常、診断分析は、次の種類の問題を理解するのに役立ちます。

  • 特定のサブセグメントで収益が減少したのはなぜですか?
  • 特定の倉庫で在庫が常に少なくなるのはなぜですか?
  • 在庫が多すぎるのはなぜですか？

予測分析

記述的分析で過去のデータを分析してサプライ チェーンの過去のパターンと傾向を特定するのと同じように、予測分析でも同じことが行われますが、それは将来のサプライ チェーンに対してです。

要するに、何が起こる可能性が高いかを示し、将来どのように影響を受けるかを理解する機会を与えてくれます。

予測分析では、履歴データを取得し、アルゴリズムと機械学習を組み合わせて使用​​して、相関関係と予想される結果を確立します。

現在自社で予測分析を使用していると回答したサプライ チェーンの専門家の数は、2017 年から 2019 年にかけて 76% 増加しました。

この種の予測は、必要な製品の量と消費者の需要の兆候を理解するのに役立ちます.

ただし、予測分析は、提供されるデータ セットの量に大きく依存することに注意してください。それは、受け取ったものしか返すことができず、予測ではなく推定であるため、そのことを念頭に置いてください。

そうは言っても、企業がこれまで以上に幅広い規模で予測分析手法を採用しているのには理由があります。2019 年には約 30% の組織が予測分析手法を使用しており、2 年前の 17% から増加しています。

処方分析

最後に、利用可能なデータセットを利用して、特定のシナリオに最適な行動方針を推奨する規範的分析があります。

規範的分析は、記述的および規範的分析と密接な関係にありますが、単にデータを使用して結論を​​出すのではなく、意思決定者が積極的な行動方針を実行できる実用的な洞察を提供することに重点を置いています。

このため、これはビジネス分析の意思決定の側面に最も密接に結びついており、最終ステップとして機能するプロセスです。

記述は何が起こったかを記述し、続いてそれがどのように発生したかを記述する診断、次に何が起こるかを記述する予測、そして最善の行動方針を記述する規範が続きます。

サプライ チェーンでは、規範的分析により、購入すべき在庫の量と時期を推奨できます。 また、顧客データを集約して、季節的な需要の変化に関する推奨事項を作成することもできます。

結論

  • ERP を使用した分析は、サプライ チェーンのパターンと傾向を把握しようとする企業にとって非常に役立ちます。
  • 過去の傾向、現在のニーズ、将来起こりそうなことについて学ぶことができます
  • SMB は、サプライ チェーンの混乱を回避するために、これまで以上に多くのビジネス アナリティクスを利用しています。
  • データが多ければ多いほど良いため、今すぐビジネスをデジタル化することがますます重要になります

最近の出来事に照らして、多くの組織は、従業員が劇的な変化を目の当たりにしている間、遅れを取り戻すために間に合わせのクラウド ソリューションを実装しようとしていることに気づきました。

クラウドがビジネスの将来に向けて良好な状態を維持する方法の詳細については、eBook「どのクラウド オプションがあなたのビジネスに適していますか?」をダウンロードしてください。