製造、流通、ロジスティクスのインテリジェントなプロセス最適化

公開: 2020-01-08

市場が進化し続ける中、ますます多くの企業が競争力を維持するためにデジタルトランスフォーメーションを検討しています。

とはいえ、多くの製造業は、デジタルトランスフォーメーションの成功に不可欠なインテリジェントプロセスの最適化など、より広範なイニシアチブの採用に関して遅れをとっています。

これは、ほとんどの製造業者が、旧式のオペレーティングシステム、CRM、ERP、ハードウェア、インフラストラクチャなどのレガシーアプリケーションをプロセスに使用しているためです。

古くて時代遅れのシステムをモダナイズすることは、時間がかかり、複雑になる可能性がありますが、そうしないと、将来的に問題が発生する可能性があります。

これらの障害は、最新のテクノロジーソリューションとの非互換性、脆弱なセキュリティ、顧客体験の低下につながる柔軟性の欠如、メンテナンスの問題から、新しいシステムのインストールに対するスタッフの抵抗に至るまで、さまざまです。

ただし、製造業者がデジタルトランスフォーメーションのメリットを享受できる方法の 1 つは、ビジネスアプリケーションの武器庫にインテリジェントなプロセス最適化を追加することです。

プロセスの最適化により、デジタルトランスフォーメーションにおける製造をよりスムーズに、より簡単に、そしてより成功させることができます。

製造におけるインテリジェントなプロセス最適化の目標

目標が達成されるたびに改善サイクルが始まるため、プロセス改善には文字通り終わりがありません。

しかし、まず最初に、プロセス最適化戦略の採用には 2 つの単純な目標があります。それは、生産を最大化しながらコストを最小化することです。

とてつもなくシンプルな公式です。プラントの収益性は、最終的には、製品の総収量の売上高から運用コストを差し引くことによって決定されます。

簡単に聞こえるかもしれませんが、強力なプロセス最適化戦略を採用しない限り、コストに悪影響を与えることなく効率と生産性を最大化するプロセスを導入することは困難な場合があります。

米国とヨーロッパの 1900 社を超える企業を対象とした調査では、デジタル成熟度のレベルが高いほど、パフォーマンスと競争力が向上することが示されています。

経営陣や従業員に過度の負担をかけることなく実行可能なプロセス最適化計画を作成するために、より長い時間枠の目標は、一口サイズの実行可能なタスクに分割されます。

これらのタスクは、勢いを維持し、スタッフの賛同と士気を維持するために、特定の短い期間で達成することができます。

ただし、タスクを作成する前に、成功する製造業者はデータの大きな力を活用して、弱点の領域を特定し、コスト管理と効率の新しい方法を開拓することを学ぶ必要があります。

より少ないリソースでより多くのことを行う: データが意思決定者に力を与える方法

固有のコストを削減しながら収益と生産の増加を達成するには、上級管理職に大きなプレッシャーをかける可能性のある微妙なバランスが必要です。

幸いなことに、デジタルフォーカスを採用することで、意思決定者はリソースを最大限に活用して生産性を高め、支出を抑えることができます。

データ駆動型の組織は、顧客を獲得する可能性が 23 倍高く、顧客を維持する可能性が 6 倍高く、結果として収益を上げる可能性が 19 倍高い

具体的には、データ分析は次の監視と解決に役立ちます。

製品の回転率が低い問題
在庫管理の問題
オンポイントの KPI 追跡
データの可視性の欠如
需要変動
サプライチェーンの監視

そして、この種のデータは、人事やマーケティング、その他の日常業務など、製造業のあらゆる側面を変革することができます。

インテリジェントなプロセス最適化が製造業者にどのように役立つか

コンピューター、デジタルインテリジェンス、高度なロボット工学は製造業界に革命をもたらしましたが、その変化はプロセスの複雑さに関連する重大な課題をもたらします。

現代の製造市場で成功を収めるには、企業は次のような業務のいくつかの側面を最適化する必要があります。

エンタープライズ機能全体で強力な ERP 計画を採用する
プロセスを最適化して効率と柔軟性を向上
新しい収益機会を見つけてアクセスする
情報の流れを増やすための多様なアプリケーションの調整

製造ビジネスのこれらの側面をうまく処理することで、個々の組織を際立たせ、ますます攻撃的な市場で競争力を高めることができます。

たとえば、新しい ERP アプリケーションは、サプライチェーン管理だけでなく、製品ライフサイクル、人的資本、顧客関係、および経費管理を含むように拡張されています。

企業全体のこれらすべてのプロセスに関する情報を統合することで、柔軟性が向上し、企業は市場の需要の変化に応じて方向転換できるようになります。

主に AI や機械学習などの DX 関連のイニシアチブによって推進される分析市場は、2018 年に 36 億ドルの価値があり、2023 年には 71 億ドルに達すると予想されています。

生産プロセスの最適化は、メトリクスと詳細なレポートシステムを使用して、サプライチェーンの複雑さと流通チャネルを整理し、合理化するのに役立ちます。

調整された分析は、潜在的な問題を対象とし、速度低下やエラーを引き起こす可能性のある問題が発生する前にプロセスを修正するのに役立ちます。

この高度な調査プロセスは、分析を使用して新しい需要を特定し、進化する顧客のニーズを特定して対応することにより、新しい収益源のオンボーディングにも役立ちます。

最後に、人事やマーケティングから生産、IT、顧客やサプライヤーとのやり取りに至るまで、ビジネスシステム全体の情報の流れを結び付けることで、管理者は正確さと洞察に基づいて重要なビジネス上の意思決定を下すことができます。

お持ち帰り

製造業は、デジタルトランスフォーメーションの成功に不可欠な、インテリジェントなプロセスの最適化などのより広範なイニシアチブの採用に関して遅れをとっています。
強力なプロセス最適化戦略が採用されていない限り、コストに悪影響を与えることなく効率と生産性を最大化するプロセスを導入することは困難な場合があります。
デジタルフォーカスを採用することで、意思決定者はリソースを最大限に活用して生産性を高め、支出を抑えることができます。
具体的には、データ分析は、製品の回転率が低い、在庫管理の問題、オンポイントの KPI 追跡、データの可視性の欠如、需要の変動、サプライチェーンの監視などの問題を監視および解決するのに役立ちます。
最終的に、企業は最新の製造市場で成功するために、業務のいくつかの側面にわたってプロセスを最適化する必要があります

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