GLOBAL PERSPECTIVE

サプライチェーンにアナリティクスを導入して
機動的なビジネスを実現する

 

ビッグデータ活用は、長らくビジネスの重要な課題と言われ続けています。実際の活用に際しては、分析手法以外にも様々な観点からの検討が必要となります。TCSの有識者が知見や経験を元に、

  1. 「利用者視点の分析アプリ利用」
  2. 「ビッグデータのビジネス活用」
  3. 「ビッグデータの組織的活用」

という三つの観点からビッグデータ活用に関する考えを紹介していきます。

今回は、第2弾としてビッグデータのビジネス活用について「アナリティクスを取り入れたアジャイルなサプライチェーン」がテーマです。

サプライチェーン・マネジメント(SCM)は急速に発展し続けています。
企業は、グローバリゼーションや消費者嗜好の急激な変化、ソーシャルメディア上での顧客対応などがもたらす新たな課題へ機敏に対処していかなければなりません。そのため、サプライチェーンに関しては完全に見える化し、需要に的確に応えるための在庫管理、将来需要の正確な予測、さらには低コストでのオペレーションを同時に実現する必要があります。

これは、企業のサプライチェーンマネージャーにとって、かなり難易度の高い課題となっています。

現実には、多くの有名企業でもこの課題への対処に苦労しています。

よく引き合いに出される例として、 SCMの混乱でラルフローレン社の利益が半減したケースがあります。同社の収益は数億円規模で縮小し、主要取引先との関係性にもダメージを与えました。

より最近の例では、世界的なゲームメーカーである任天堂がNintendo Switchを発売した際に、品切れ状態が続いて消費者が不満を募らせたケースがあります。
以上のケースでは対処療法的な手段によって事態の収拾が図られましたが、企業はそれらの反省を踏まえ、より能動的なアプローチで自社のサプライチェーン課題に取り組むようになりました。

この課題への解決策を見つけることは難しいことではありません。
「次世代の技術」と「最適な導入方法」について考え続けることで、今までのサプライチェーン戦略を見直して複雑で不確実なマーケット下で生き残る方法が見つかります。

 

能動的なアプローチでSCM課題に取り組む

現在は、企業のデジタルトランスフォーメーションが進み、サプライチェーンの崩壊を防ぐ重要かつ適切なソリューションとして、データドリブンなアナリティクスを導入できる段階です。

サプライチェーンにアナリティクスを導入することで、需要予測の精度を上げて、安全在庫などの在庫レベルを最適化するとともに、在庫分類を改善し、最適化計算とシミュレーションを通して物流ネットワーク計画の策定が可能になります。また、調達プロセスを改善して、直接・間接費の最適化を図れるようにもなります。

アナリティクス導入企業は、サプライチェーンの課題に素早く対応できるようになり、改善の機会も的確に特定できるようになります。

  • 需要予測
    消費者嗜好が目まぐるしく変化することによって需要が変動し、需要予測を困難にしているという課題があります。これに対しては、需要をセグメント化して予測を行うことで需要に供給をマッチさせ、オペレーション計画の精度を向上させることで対応可能です。
  • 在庫管理
    不正確な在庫予測、コンプライアンス対応、部門間連携の不足など多岐にわたる在庫管理上の課題には、在庫分類手法ならびに先進的な最適化アルゴリズムで効果的に対処可能です。サプライチェーンマネージャーはこれらの手法を活用することで、正確な発注や倉庫の整理整頓向上などが実現可能になります。
  • 調達計画
    プロセスシミュレーションや多様な基準を活用した意思決定、先進的な最適化アルゴリズムなどの手法によって、市場や消費、ニーズ動向の分析を行いスムースな調達プロセスを実現できるようになります。これにより、取引先の要求対応を高速化できサプライチェーンの費用対効果を高めることが可能です。
  • 物流ネットワークデザイン
    商品やサービス提供の遅延は、企業に対して多大な損害を与えます。こういった課題には業種・業界を問わずネットワークデザイン技術が役立ちます。最適な物流ネットワークの提示に留まらず、what-ifシナリオ分析による意思決定支援まで幅広く対応します。

 

IoT革命とビッグデータは、サプライチェーンを飛躍的に改善させる可能性を秘めています。しかしながら、IoTとビッグデータを活用するには、大規模な非構造化データを扱う困難な作業をもたらす可能性があります。

このような場合でも、蓄積されたナレッジとアナリティクスツールを用いて対応できるようになります。
先進的なアナリティクスを駆使すれば、生産性を最大限に高めると同時にサプライチェーンの総コストを最小化し、さらにはリアルタイムのKPIトラッキングによって迅速なアクションを取るといったことも可能になるのです。

サプライチェーンにアナリティクスを導入することで機動性を向上させながら、受け身的なアプローチから脱却し統制を効かせることが可能になります。

TCSは能動的なアプローチを採用しサプライチェーンマネジメントを変革することで、Business4.0™を実践しているお客様を多数支援しています。既に多くの企業が、大きな成果をあげています。

当社は、効率的で効果的なサプライチェーンを実現するための課題を洗い出し,お客様のビジネス変革実現をサポートいたします。

顧客の需要と在庫状況のバランスを低コストで運用するためには効果的な需要予測とサプライチェーンの可視化が必要になります。多くの大企業もこの問題に取り組んでいますが、うまくいかないケースもあります。企業は問題に対処するのではなく、未来を予測し仮説に基づく検証を繰り返して自社のサプライチェーン戦略を最適化していくことを求められます。そのためにはデータを収集し、きちんと分析することが必要不可欠です。IoTやビッグデータ、AI等の技術は、サプライチェーン変革にも大きな可能性を秘めています。TCSはこれらのノウハウをもとにお客様のビジネス変革を支援します。

次回は「ビッグデータの組織的活用」について紹介します。

日本タタ・コンサルタンシー・サービシズ
デジタルトランスフォーメーションサービス デジタルデリバリー

 

Dinanath (Dina) Kholka

Vice President & Global Head、 Analytics

ディナはTCSデジタルトランスフォーメーションサービスグループ内のアナリティクス&インサイトユニットヘッドを務めています。同ユニットでは、グローバル企業のデータ利活用を促進することで、企業がより本質を捉えた分析結果に基づいてリアルタイムな意思決定を行えるように取り組んでいます。

ディナは、28年以上にわたりビジネスインテリジェンスプロジェクトなどのビジネスサービスを発展させてきました。ビジネスプロセスオペレーションユニットやビジネスアナリティクスユニットを率いて400社以上のお客様にサービスを提供しています。彼はビジネスオペレーションと技術の相乗効果を高めることで、現在のビジネス課題を解決できると確信しています。

彼は、多様な人材が一体となって働けるよう支援する活動も行っています。例えば、サウジアラビアのリヤドにあるTCSのAll Women Center長として、若い女性の教育やリーダーシップなどの能力開発を目的にしたアヴァサラアカデミーのサポートも行っています。さらに、米国電気電子学会(IEEE)のプネ支部長として、技術教育を積極的に推進し、安価な農業に関する特別利益団体の運営にも携わっています。彼は社会をより良く変革するために、データと分析を役立てようと活動しています。

 

※掲載内容は2019年7月時点のものです。

 

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