eコマースを促進するサプライチェーンテクノロジートップ5

公開: 2023-09-03

導入

数十年が経過するにつれて、サプライチェーンに大小の変化をもたらす転換点が数多くありました。グローバリゼーションであれ、インターネットの普及であれ、最新のイノベーションは新しいサプライチェーンテクノロジーによってもたらされています。

企業や起業家に新型コロナウイルスの苦闘を乗り越えて考えるよう促し、これらのテクノロジーは効率性と回復力に向けた道を切り開いています。この記事を読んで、新しいサプライチェーンテクノロジが e コマースブランドのより優れた俊敏性の向上にどのように役立つかについて説明します。

新しいサプライチェーンテクノロジー: 効率と回復力への道

サプライチェーンの未来は、新しいサプライチェーンテクノロジーや自動化されたプロセスのアプリケーションの基盤の上に構築されます。これらのテクノロジーは人間の意思決定を改善し、ビジネスの成果を増大させます。これらは世界中の専門家によってテストされ、精度、信頼性、およびより迅速な結果をもたらす機能性が証明されています。

近年、これらのテクノロジーが数多く登場しました。最も注目すべきものには、人工知能、ロボット工学、未来的な予測アルゴリズムが含まれます。企業が日常業務にこれらのテクノロジーを取り入れると、サプライチェーンの効率化につながります。

効率的なサプライチェーンにより、適切な場所で時間通りに製品が流通し、コスト変動が最小限に抑えられます。製造業幹部の約 92% は、これらのテクノロジーが競争上の優位性と柔軟性をもたらすと信じています。

これは、パンデミック後の回復期を成功させるために必要なことです。新しいサプライチェーンテクノロジーにより、地理的に多様化し、エンドツーエンドの可視性を確保し、リスクを分析し、労働力不足に耐えることができます。

今日のサプライチェーンに革命をもたらしている 6 つのテクノロジー

新しいサプライチェーンテクノロジーは、回復力があり、応答性が高く、効率的なサプライチェーンへの入り口を開きます。以下では、6 つのテクノロジーと、新たに発見された性質に合わせてサプライチェーンを形成する際のそれらの役割について説明します。

1) デジタルツインと管制塔

デジタルツインは、物理的なサプライチェーンコンポーネントを仮想形式で複製するコンピューターモデルです。デジタルツインは、仮想現実でサプライチェーンシミュレーションを構築する複数のテクノロジーの組み合わせです。これには、クラウドコンピューティング、高度な分析、拡張現実などが含まれます。

管制塔も同様に、サプライチェーンを監視および管理するプログラムです。管制塔と融合したデジタルツインは、重要な意思決定やコミュニケーションを行う際の人間の能力をエミュレートします。さらに、エンドツーエンドの可視性と追跡可能性により、複雑なパターンを解読し、サプライチェーンのボトルネックを予測します。

企業は、エンドツーエンドの意思決定、サプライチェーンの新たな展開のテスト、データの予測のために、自社のサプライチェーンツインをコントロールタワーと統合する必要があります。 Gartner (コンサルティングおよび技術調査会社) の調査では、企業がこれを怠った場合、2026 年までに企業の 80% が多額の損失を被ると予測されています。

2) ロボット工学と自動化

ロボット工学によって促進された自動化は、過去 10 年間で倉庫の効率を劇的に向上させるのに役立ちました。この技術が 1950 年代に初めて開発されたとき、それは工業生産に限定されていました。しかし、今日では物流施設ではロボット工学が一般的になっています。

ロボット工学と自動化の一般的な形式には、自動保管および検索システム、AI 主導の仕分け機、自動搬送車などがあります。これらのシステムは、注文ピッキングのコストを 50% 削減し、注文のピッキングと梱包の速度と精度を向上させるのに役立ちます。

自動運転トラックなどの自動運転車両の開発も進んでいます。専門家らは、自動運転車がラストワンマイルの配送効率を高め、ドライバー不足の懸念に対処するのに役立つと考えている。 Gartner の調査では、大企業の 75% が 2026 年までに倉庫業務に物流内ロボットの少なくとも何らかの側面を導入すると予測しています。

3) クラウドコンピューティングと人工知能

サプライチェーン管理における主な関心事は、大量のデータを活用して意思決定とリソースの効率を高めることです。これに役立つ新しいサプライチェーンテクノロジーは、クラウドコンピューティングと人工知能です。

AWS、Microsoft Azure、IBM Cloud などのクラウドコンピューティングシステムは、企業がサプライチェーンをデジタルデータとして保存するのに役立つことが知られています。企業はデータサイエンスアルゴリズムを導入して販売データを分析できます。ビジネスプロセスを失うリスクを負うことなく、いつでもビジネスプロセスを開発し、地域を越えて複数の部門と共同作業できます。

人間の行動を模倣する AI の動的な能力により、AI は日常的なタスクを処理し、自動操縦で実行するための優れたツールになります。 AI アルゴリズムはデータを数秒で処理できるため、最終的にキャパシティプランニングが強化されます。 AI を適用することで、企業は在庫を正確に計画し、倉庫変数を改善し、予定通りの配送を計画することができます。

クラウドコンピューティングと AI の利点により、それらはサプライチェーン管理に不可欠なものとなっています。 Accenture によると、パンデミック中にクラウドコンピューティングに移行した企業の 52% で回復力の向上が見られました。また、需要予測の精度が 26% 向上し、収益が 5% 増加したことも確認されました。

4) ブロックチェーンとビッグデータ

サプライチェーンに透明性を導入する場合、ブロックチェーンほど効果的なものはありません。ブロックチェーンは、金融取引に関する情報を含む「不変の台帳」として機能します。取引の記録は簡単に追跡および検証できます。

サプライチェーンに適用すると、さらに情報フローと在庫フローを追跡できます。ブロックチェーンを使用すると、企業は出荷ケースの欠落、支払いインスタンスの重複、在庫データのエラーを大幅に削減できます。ブロックチェーンは、その精度の指標により、ウォルマート、プロクター・アンド・ギャンブル、IBM などのソフトウェアおよび小売大手によって積極的に使用されています。

ブロックチェーンと同様、ビッグデータ分析は、あらゆる形式の英数字データを分析することにより、サプライチェーン管理を変革する可能性を秘めています。これは、運用効率に関する重要な洞察を生成する驚くべき能力をもたらします。ビッグデータ分析により、企業はサプライヤーのパフォーマンスを評価し、隠れたコストを監視し、コストを削減し、生産を最大化することができます。

5) モノのインターネット (IoT)

IoT テクノロジーは一般に、無線周波数識別 (RFID)、バーコードリーダー、GPS モニターなどのセンサーを備えたものとして理解されています。 IoT テクノロジーは、生産をサポートし、貨物を監視し、フリートの位置を管理するために、製造と輸送に最適に使用されます。

IoT センサーは、物流過程での資産の移動性の監視に特に役立つ追跡データのチェーンを作成するのに適しています。 IoT センサーデータを使用して、置き忘れられた在庫を監視したり、時間に敏感な商品の温度を確認したり、配送ルートを変更したりすることができます。

IoT テクノロジーは企業の在庫管理や収益損失への対処に役立つため、物流部門に広く導入されています。業界調査では、IoT 市場は 2027 年までに 24.9% 成長すると予測されています。

6) 予測データ分析

予測分析では、履歴データと統計モデリングを組み合わせて、将来の予測結果を導き出します。予測分析を深層学習アルゴリズムと組み合わせると、サプライチェーンのボトルネックや新たなリスクについての洞察が得られます。

予測データ分析は、サプライチェーン管理に複数の用途があります。これらには、ルートマッピング、倉庫の最適化、物流プロセスの監査、サプライヤー分析などが含まれます。

ただし、最も重要な使用例は需要管理と予測です。予測分析では、一連のデータマイニング、AI アルゴリズム、統計モデルを組み合わせて、将来の売上を予測し、顧客の需要を予測します。

他の定量的および定量的な方法よりも少なくとも 50% 正確であることが知られています。エラーマージンを 30% ～ 50% 削減することが証明されています。需要管理と予測は、生産サイクルと在庫管理を監視する重要な領域です。製造企業は、予測データ分析を導入して生産サイクルを最適化できます。

テクノロジーを導入してサプライチェーンの効率を高める 5 つの方法

新しいサプライチェーンテクノロジーが効率を高める方法のいくつかを以下に示します。

1) 注文精度とオンデマンド配送シナリオの向上

注文の正確さとオンデマンドの配送率は、企業が顧客を満足させる能力を確認する 2 つの指標です。適切なテクノロジーに頼らなければ、すべての注文が正しくピッキングおよび梱包されているか、または時間どおりに配達されているかを確認することは困難です。 AI アルゴリズムとビッグデータ分析により、注文を時間通りに配達するための適切なルートを見つけることができます。

従来の注文ピッキングプロセスは非常に労働集約的であり、扱いにくく重い機器の使用が必要です。一連の注文を手動で選択するには、多大な時間とコストがかかる可能性があります。しかし、IoT とロボット技術により、コストと時間の消費を削減し、ピッキングエラーを最小限に抑え、注文の履行を早めることができます。

2) エンドツーエンドの可視性と機敏なリスク管理を促進する

サプライチェーンは複数のパートナーで構成されているため、エンドツーエンドの可視性を備えた透明性の文化を育むことは、信頼を維持するのに役立ちます。リアルタイムの統合追跡は、すべての関係者が顧客の需要に時間どおりに応え、リスクを回避するために自分の役割を果たすのに役立ちます。

IoT、ブロックチェーン、デジタルタワーなどのテクノロジーは、接続性の向上、物流フローの管理、注文サイクルの監視に役立ちます。これらのツールを使用すると、企業は在庫紛失や出荷ミスのリスクを制限し、収益損失を軽減できます。さらに、これらのテクノロジーの中には最小限のインフラストラクチャしか必要としないものがあるため、スケールアップのリスクが軽減されます。

たとえば、RFID チップなどの IoT デバイスは、エンドツーエンドの高速追跡のために製品情報を保存するスマートラベルです。ビッグデータ分析により、EDD 予測に関する洞察が得られます。 AI アルゴリズムは需要を予測できます。

3）物流業務の改善と需要対応力の向上

需要への対応力と物流業務の正確性を向上させるには、傾向予測とキャパシティープランニングに従うことができるテクノロジーが必要です。パンデミック以降、消費者行動の偏りや需要と供給の比率の予測不可能性に対する大きな懸念が生じています。

このような絶え間なく変化する市場状況においては、機械学習 (ML)、高度なデータ予測、ビッグデータが特に役立つことが証明されています。これらのテクノロジーは倉庫の効率を促進し、配送ワークフローをアップグレードし、コンプライアンス指令を強化します。たとえば、ブロックチェーンは在庫の流れを正確に追跡し、財務実績を監視できます。

同様に、協働ロボットのような自動化ガジェットは、生産ワークステーションでの在庫の保管、取り出し、移動を高速化するスタッフを支援します。クラウドコンピューティングと AI により、ベンダーは在庫を追跡して迅速に補充し、在庫切れを防ぐことができます。

4) サプライヤーとベンダーのコラボレーションとコミュニケーションを促進する

サプライチェーンにおけるボラティリティや供給変動に耐える最善の方法の 1 つは、複数のベンダーやサプライヤーと協力することです。地元のサプライヤーであれ、国際的なメーカーであれ、仕事を迅速に遂行するパートナーを見つけることが、満たされていない需要を解決する鍵となります。

サプライヤー/ベンダーの検索を改善するために、企業は潜在的なパートナーのビジネス能力を分析し、調達戦略を精査できます。高速、効果的、信頼性の高いテクノロジーを採用することで、通信を単一チャネルに統合できます。これにより、小売業者と適切な生産者をさらにマッチングし、パートナー間の接続を強化できます。

したがって、テクノロジーはサプライヤーとベンダーのコラボレーションを改善し、あらゆる運用要素が見える全体的な雰囲気を作り出すことができます。デジタルツインを使用すると、企業は潜在的な課題やコミュニケーションギャップを分析し、サプライヤーの見落としを防ぐことができます。

5) 正確な需要予測と予測を取得する

新しいサプライチェーンテクノロジーは警告の兆候を予測できるため、企業はリスクを回避するための緩和戦略を組み込むことができます。そのような 2 つのリスクは、予測できない顧客の需要と前例のない天候です。これらの状況は両方とも、サプライチェーンを混乱させ、停止させる可能性があります。

ビッグデータ分析と ML は過去の記録を分析し、需要の落ち込みや接近するサイクロンの予測など、早期の警告シグナルを提供できます。

企業は、Kinaxis、Logility、Oracle、Tableau などのツールを使用して、サプライヤーの行動を確認し、潜在的な異常を予測できます。その一例が契約違反です。予測および予測ツールを使用すると、小売業者は高い離職率と顧客需要の増加の状況に備えることができます。

結論

サプライチェーンは、商品の生産方法と販売方法を制御する関係とプロセスが複雑に絡み合ったものです。膨大な業務の中で、資産の制御が失われやすく、非効率が忍び込みます。

これが、テクノロジーが自動化、意思決定の正確性、サプライチェーンの側面の制御を促進する理由です。ありがたいことに、サプライチェーンの効率性と回復力を向上させる新しいサプライチェーンテクノロジーが複数登場しています。

よくある質問

1) 3D プリンティングはサプライチェーンにおいてどのように役立ちますか?

3D プリンティングはサプライチェーンにおいて特別な役割を果たします。これは、企業の生産規模の拡大に役立つ製造技術です。 3D プリンティングは、高価なハードウェアのコストを削減し、二酸化炭素排出量を削減し、さらには地元の組立ハブで生産を行うことも可能にします。

2) 新しいサプライチェーン技術の導入にはどれくらいの費用がかかりますか?

新しいサプライチェーンテクノロジーの導入には費用がかかる場合があります。年間収益が 5,000 万ドル未満の中小企業の場合、デジタルツイン、管制塔、AI を備えた SCM ソフトウェアのアップグレード費用は平均 30,000 ドルかかる場合があります。ただし、大企業は SCM ソフトウェアにさらに多くのテクノロジーのカスタマイズを組み込むことができ、コストは平均 171,000 ドルになる可能性があります。