サプライ チェーン分析を 5 分以内で説明

サプライチェーン分析 (SCA) が急成長しています!この記事といくつかの信頼できる学習リソースでサプライ チェーン分析とは何かを学び、この業界またはビジネスに参入する時期が来ました。

データ分析では、ビジネスプロセスから生成されたデータを利用し、それらを数学的なチャートやグラフで視覚化することで、データ主導の意思決定を行います。生産者から小売店まで、そしてその間のあらゆるものを管理するためにこれを行うと、実際にはサプライ チェーン データ分析を活用することになります。

Markets and Markets によると、サプライ チェーン マネジメント (SCM) から得られる世界収益は 2022 年に 289 億ドルで、2027 年までに 452 億ドルに増加すると予想されています。SCM のこの大幅な成長には、この専門職またはビジネスのさまざまな重要なコンポーネントが必要になります。サプライ チェーン分析は、SCM の重要なコンポーネントの 1 つです。

したがって、サプライ チェーンの専門家になり、サプライ チェーンを効果的に管理するためのサプライ チェーン分析について詳しく学びたい場合は、読み続けてください。

サプライチェーン分析の種類

さまざまな種類のサプライ チェーン分析が使用されています。バリエーションは企業ごとに異なります。いくつかの組織は、既存のタイプよりもサプライ チェーン管理に関連した独自のタイプを作成しています。ただし、知っておく必要がある一般的なタイプは次のとおりです。

記述的なサプライ チェーン データ分析

記述的 SCA は、以下で説明するように、いくつかのタッチ ポイントからサプライ チェーンに関するデータを収集することに関するすべてです。

• ベンダー
• ベンダーのソフトウェアとアプリ
• トランスポーター
• 輸送用ソフトウェア
• 倉庫
• 倉庫管理アプリケーション
• 生産設備
• 代理店在庫
• 小売店の在庫
• 外部および内部ソースからの販売と運営
• 他の組織向けの市場からの関連製品およびサービスに関するサプライ チェーン データ
• 競合他社の対応力と効率性

データを収集した後、ビジネスの SCM および SCA からアクセスできるオンライン データベースを作成する必要があります。これは、サプライ チェーン データに関連するすべてのものに対する単一の信頼できる情報源のように機能します。データベースの更新もこの SCA プロセスの範囲です。

予測サプライチェーンデータ分析

予測 SCA は、サプライ チェーン管理の供給側と需要側を予測することを目的としています。以前の SCA タイプで収集されたデータを分析することにより、内部または外部のサプライ チェーンにリンクされた従業員全体に関する洞察を作成できます。

たとえば、スマートフォンの採用に関する過去と現在の傾向を分析することで、5 年後の同じ製品の採用に関する予測傾向を作成できます。したがって、チップ、マザーボード、製造コンポーネント、およびパッケージング材料の調達を計画します。

この予測は、企業が会計年度に目標とする十分な利益を達成するために特定の製品を十分に在庫するのに役立ちます。スマートフォンの売上が急激に増加した場合、競合他社がデバイスの生産に忙しい間も、貴社のビジネスは顧客に対応することができます。

規範的なサプライチェーンデータ分析

規範的 SCA は、サプライ チェーンの混乱を軽減するために、外部および内部のサプライ チェーンの関係者と協力することを目的としています。たとえば、急速に蔓延する病気のワクチンは、世界中で症状が現れた時点では入手できない可能性があります。

また、より迅速なワクチン研究、臨床試験、最終ワクチンの生産レベルへの移行に多額の投資ができる国は、世界でも数えるほどしかありません。

しかし、新型コロナウイルス感染症のパンデミック中、ワクチンの発明者、製造業者、販売業者は協力して最終製品を世界各地に迅速に配布し、健康な人々のウイルスの進行を遅らせた。

コグニティブ サプライ チェーン データ分析

コグニティブ SCA は、企業や企業が、トップレベルのビジネス関係者や投資家が理解できる簡単な言葉で、複雑なサプライ チェーンや物流の問題に回答できるようにします。人工知能 (AI) と機械学習 (ML) が開発され利用可能になったことにより、記述的 SCA で生成されたデータを分析して複雑な質問に答えることができるソフトウェアの開発が容易になりました。

サプライチェーン分析の仕組み

サプライ チェーン データ分析は、サプライ チェーンのさまざまなタッチ ポイントからのさまざまなデータを 1 つのデータベースに統合することによって機能します。データ集約プロトコルとして機能するだけではありません。また、機能的な洞察を得るためにデータを分析するために必要な数学的および統計的ツール、方程式、チャート、グラフも定義します。

これを達成するために、企業はさまざまなサプライ チェーン データ収集ツールやアプリを使用します。ベンダー、運送業者、倉庫従業員、営業担当者は、これらのアプリを常に操作してデータをフィードします。

特に小売業界におけるモノのインターネット (IoT) の急速な成長も、サプライ チェーンのエンドポイントからデータを収集するのに役立ちます。その結果、サプライ チェーン マネージャー、調達マネージャー、財務担当者などのための洞察を作成するために必要なすべてのデータを生成できます。

企業は単にサプライチェーンのデータ分析を実装するだけではありません。彼らはまず、小規模な製品ラインナップに対して試験的な SCA プロセスを実行します。データを分析でき、取引のさまざまなニュアンスを理解できるデータサイエンティストが介入して、収集したデータからパターンと予測を作成します。データには、キャッシュ フロー計算書、在庫状況、輸送中の在庫、小売店の在庫、廃棄物、注文に関する顧客サービスのフィードバック、配送遅延に関する苦情、その他多くの要素が含まれます。

経営者はその結果を製品ラインナップに適用し、間接費が削減され、利益率が向上しているかどうかをテストします。数回の試行の後、データ サイエンティストはプロジェクトの結果をデータ エンジニアに引き渡し、データ エンジニアはデータ分析の公式をビジネスの他のすべての製品とサービスに適用します。

サプライチェーン分析の利点

あらゆるビジネスにとっての SCA の利点を以下に示します。

• 主に、製品の販売にかかるコストと無駄を削減できます。これを達成できれば、利益率は自動的に増加します。
• SCA を使用すると、市場における製品の今後の傾向を予測できます。したがって、製品をサプライ チェーンとマーケティングのラインに沿って小売店の棚に押し込みます。本物の需要があるときは、競合他社が商品を棚に並べるのを待っている間に、積極的に販売して利益を上げます。
• SCA は、サプライ チェーン パイプライン全体からのリスクを予測し、排除する上で高度な機能を備えています。
• また、SCA を使用して、顧客のニーズをタイムリーに満たす、ベンダーの要求に対応する、倉庫の状態を監視するなど、基本的なサプライ チェーンのタスクを適切に管理することもできます。

サプライチェーン分析における課題

この分野で経験する可能性のある課題は次のとおりです。

• サプライチェーンの機能分析に必要なデータを生成することは大きな課題です。外部および内部の従業員がタスクを実行する際には、正確なデータ入力を依頼します。データが偽造されている場合、データに基づいた洞察は機能しません。
• SCA プロセスの設定には一時的なコストがかかり、多くの中小企業は設備投資を最小限に抑えるためにこのコストを回避しようとしています。
• 経験豊富なSCA専門家の不足も課題です。

サプライチェーン分析のユースケース

ビジネスで SCA を活用する方法は以下のとおりです。

• サプライ チェーン データから貴重な洞察を収集し、販売および業務プロセスを適切に管理できます。
• また、SCA データを分析することで、製品ライフサイクルにおける価格の値上げ、値下げ、割引などのタイミングを簡単に見つけることができます。
• 経営幹部レベルの関係者向けのデータ分析ダッシュボードを作成できます。
• 会計サプライヤーとベンダーのパフォーマンスを動的に把握することは大きな課題です。しかし、ベンダーの意見を収集して分析し、パターンを作成すると、サプライヤーのパフォーマンスを簡単に理解できるようになります。
• SCA は、市場を分析することで、より適切なベンダーおよびディストリビューター契約を締結するのに役立ちます。

SCA に関する学習リソース

この分野について詳しく学ぶために読むべき書籍を以下に挙げます。

サプライチェーン分析: 概念、技術、およびアプリケーション

Supply Chain Analytics は、この分野の中核となる概念を備えた革新的な新しい教科書です。この本は、SCM の経験豊富な実践者および教授によって書かれています。サプライ チェーン データ分析のアプリケーションについて、ビジネスに焦点を当てた概要を提供します。この本では、機械学習 (ML) をサプライ チェーンにどのように適用できるかについても説明しています。

内容は分かりやすく、それでいてしっかりとした内容です。 SCM およびサプライ チェーン データ アナリストの学生は、データ分析に必要な関連技術と概念を学ぶことができます。その結果、研修生の SCM プロフェッショナルは、最新のサプライ チェーンの意思決定を学びます。

この本では、SCM が生のサプライ チェーン データから関連データの視覚化やパターンを生成するのに役立つ、強力で人気のあるプログラミング アプリについても説明しています。このペーパーバックは、SCM に関する上級大学院、学部、MBA、およびその他の大学院コースの教科書として使用するのに適しています。なぜなら、この本では主要なワークフロー、プロセス、需給管理、在庫管理、倉庫管理、配送ルートの最適化、輸送などをすべてカバーしているからです。

すべての章には、さまざまな業種から作成された実際の例が含まれています。これらの例は、実践的なラボ コースとして使用されます。

サプライチェーン分析 (ビジネス分析をマスター)

あなたがサプライ チェーン管理と分析の学生、またはその専門分野の実務専門家であれば、この本から実際の SCM とデータ分析について多くのことを学ぶことができます。小売、デジタル、食品、消費財、自動車、エレクトロニクスなどのあらゆるビジネスのサプライチェーンを効果的に管理するために必要な技術スキルと管理スキルの両方を習得します。

著者はこの分野のベテラン教授であり、サプライチェーン全体を次の中核プロセスに区別しました。

• サプライチェーン戦略
• デザイン
• 実行
• そして労働力や人々は

したがって、著者は、サプライチェーンの上記のコアプロセスに適用できるスライム技術分析ツールについて説明しました。これにより、あらゆるビジネスにおける SCM プロセスの継続的な改善が保証されます。

また、以下の詳細も確認できます。

• すべてのテクニックがどのように機能するかを学ぶための実際の例を解決
• 戦略を適用するためのテクニック
• データテーブル
• データ分析を視覚化するための数式とグラフ

サプライチェーンの分析とモデリング

あらゆるビジネスのサプライ チェーンでは、あらゆるタッチポイントでテラバイト規模の生データが生成されます。ただし、SCM の研修生、経営学生、経営学部の学生にとって、そのような生データから貴重な洞察を引き出すのは複雑です。サプライ チェーンの分析とモデリングの本は、サプライ チェーンのデータを理解する方法を学びたい人に役立ちます。

この本では、経験豊富な SCM がサプライ チェーン データを活用するために使用する多くのビジネス モデルが紹介されています。したがって、読者はこれらのデータ分析モデルを使用してサプライ チェーン データを活用する手法を理解できます。これは、SCM の学生に実際のビジネス データを使用したサプライ チェーン データ分析を実践的に教える一般的な方法です。

この本では、SCM とデータ分析の次のトピックについて詳しく触れています。

• サプライチェーン計画
• 単一目的の最適化
• 多目的の最適化
• サプライチェーンの需要予測
• 製品の割り当て
• エンドツーエンドのサプライチェーンプロセスのシミュレーション
• 車両管理、スケジュール設定、およびルート設定モデル
• 特定のビジネスケースのケーススタディ
• ソフトウェアパッケージを活用したサプライチェーンデータ分析事例

サプライチェーンの計画と分析

サプライチェーン計画には、動的に生成される需要に基づいた意思決定が含まれます。たとえば、人気がないことを承知で商品を在庫しなかった場合、特定の商品の需要が市場で急激に増加する可能性があります。さて、即時の調達、梱包、出荷、小売店の棚への補充をどのように管理するかは、サプライ チェーン マネージャーにとって大きな課題です。

Supply Chain Planning and Analytics は、過去の市場データやその他の市場データを分析することにより、上記の戦略計画プロセスを正確に教えます。この本では、次の 3 つのサプライ チェーン計画関連プロセスを強調しています。

• サプライチェーンの需要計画
• 販売および運営計画
• 供給と在庫の計画

サプライ チェーン データを分析し、上記の戦略的プロセスを含めて適切に計画を立てると、企業は対応力と効率性のバランスを確保できます。この本では、さまざまなテキスト、概念、分析ツール、ケーススタディを使用して、SCM 研修生や経営学部卒業生にサプライ チェーン分析と戦略計画を教えています。

まとめ

サプライ チェーンは、さまざまな業界を扱う複数の組織や企業が関与するため、あらゆるビジネスにおいて常に複雑な部分を占めています。これらの関連する組織の目標と目的は常に異なります。しかし、サプライ チェーン マネージャーは、ビジネスのサプライ チェーンに関与するすべての個々の関係者から共通点を見つけなければなりません。

最善の策は、データに基づいた意思決定を支援できる堅牢なサプライ チェーン分析ツールまたは専門家をビジネスに導入することです。最終的には、調達、配送、在庫のコストを削減し、高品質の商品を一般に提供し、より高い利益率を獲得できるようになります。

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