サプライ チェーン分析をゼロから学ぶための 10 のリソース

サプライ チェーン管理は複雑なプロセスであり、サプライ チェーン分析は物流およびサプライ チェーン管理環境の改善に役立ちます。

アナリティクスを使用すると、さまざまなツールから収集したデータを分析し、そこからプロセスの効率化に活用できるリアルタイムの洞察を得ることができます。

この分野で優れた能力を発揮するには、さまざまな学習リソースを活用することができます。まずは、サプライ チェーン分析の機能と利点を見てください。

サプライチェーン分析機能

• さまざまなツールからリアルタイム データを生成および処理する
• 複数のソースから非構造化データを収集して整理する
• 顧客の反応分析により在庫計画とスケジュールを改善します
• 組織内でサイロ化されたデータの量を削減する
• 問題をすぐに特定して修正する

サプライチェーン分析の利点と使用例

サプライチェーン分析を組み込む利点は以下のとおりです。

• リアルタイムの洞察により、イベントの効率的な計画とスケジュールを支援します。
• 消費者の需要を予測してリソース管理を支援します
• 最新の市場動向に関する最新情報を提供します
• 購入コストを削減する
• 生産と運用を追跡して SCM プロセスを最適化する
• リアルタイムデータによる物流改善
• 顧客満足度の向上

サプライチェーン分析のユースケースは業界によって異なります。ただし、範囲には、計画、調達、物流、生産と運営、リスク管理、需要計画、予測、コスト、間接費追跡などが含まれます。

サプライ チェーン分析のための学習リソースをいくつか見てみましょう。

サプライチェーン分析の概要

このUdemyコースでは、サプライチェーンの課題に取り組むための記述的分析と処方的分析の基礎を提供します。また、需要の予測、生産高の評価、製品組み合わせ戦略の作成に使用できる分析ツールについても理解できます。

このコースは、5 時間のオンデマンド ビデオと 9 つのダウンロード可能なリソースで構成されています。また、完全なコース リソースに生涯アクセスできます。このコースに興味のある人は、Microsoft Excel、ビジネスの洞察力、製造または物流に関する基本的な知識を持っている必要があります。

RA: Python を使用したデータ サイエンスとサプライ チェーン分析

このUdemyコースは、サプライチェーンデータサイエンス、Python、在庫管理、線形計画法、予測、価格設定を学ぶのに最適です。サプライ チェーン マネージャーやサプライ チェーン データ サイエンティストとして成功するのに役立つ、これまで聞いたことのないサプライ チェーンのテクニックを教えます。

また、収益管理と顧客、製品、サプライヤーの細分化についても学びます。このコースは、37 時間のオンデマンド ビデオと 128 のダウンロード可能なリソースで構成されています。また、Excel、Anaconda、および spyder についての知識も必要です。

RA: R を使用したデータ サイエンスとサプライ チェーン分析

このUdemyコースでは、R、在庫最適化、サプライチェーンデータサイエンス、機械学習、ビッグデータ予測、収益管理を学ぶことができます。このコースで取り上げるその他のトピックには、在庫ポリシー、製品の推奨事項、予測と分析、価格設定の最適化、顧客のセグメント化などがあります。

このコースを受講するには、Microsoft Excel の知識があり、R を学習する意欲があることが必要です。このコースには 38 時間のオンデマンド コースと 157 のダウンロード可能なリソースが含まれています。

サプライチェーン分析の専門分野

サプライ チェーン分析でのキャリアを開始することに興味がある人は、 Coursera コースに参加する必要があります。これを使用すると、サプライ チェーンのパフォーマンスを向上させるためのデータ駆動型ツールをマスターできます。サプライチェーン環境の問題点を理解するのに役立つため、問題の優先順位付けをスムーズに行うことができます。

また、効果的な物流戦略を開発し、企業の物流システムの需要と供給を設計する方法も学びます。この 100% オンライン コースは柔軟なスケジュールで、週あたり約 2 時間のペースで 5 か月で完了できます。

IIM カルカッタのサプライ チェーン分析

この Coursera コースでは、ビジネスの効率化と洞察に満ちたビジネスの変化のためにサプライ チェーン分析を活用する方法を学びます。限られたリソースや動的なシナリオでも、生産、場所、倉庫の選択、在庫、在庫計画、価格設定に関する意思決定の問題を解決するのに役立ちます。

このオンラインの自分のペースで進められるコースの期間は、毎週 6 ～ 8 時間を費やせる場合、約 6 か月です。

サプライチェーン分析

この edX コースは、統計、確率、回帰、最適化などのサプライ チェーン分析の中核的な方法論を習得するのに役立ちます。この実践コースでは、スプレッドシートを使用して、実際のケーススタディで見られるこれらのアプローチを適用する必要があります。

ここでは、基本的な分析手法、サプライ チェーン統計、最適化モデルの定式化と解決、および基本的な確率モデルの適用方法を学習できます。このインストラクター主導のコースは自分のペースで進めることができ、週 8 ～ 12 時間を費やすことができる場合、完了までに 15 週間かかります。

コース言語は英語ですが、字幕は英語、スペイン語、日本語で利用できます。参加者は、統計と確率の基礎に加えて、中学校の代数学と基本的な数学の概念にも精通している必要があります。

サプライチェーン分析の基盤

この LinkedIn ラーニング コースでは、 サプライ チェーンと分析の基本について説明します。そこから、企業がサプライ チェーン分析プログラムを開発する方法を学ぶことができます。さらに、サプライチェーンの改善に使用される重要な分析ツールとアプローチの使用法についても理解します。

予測、地図作成、混乱、リスク管理など、誰もが欲しがるプロフェッショナルになるために必要なその他のトピックもここで取り上げます。スマートフォンやタブレットからも教材にアクセスできます。 4 章のクイズも付属しており、コースを正常に終了すると完了コースも提供されます。

サプライチェーン分析

この本では、ビジネスに焦点を当てたサプライ チェーン管理の概要を提供し、この分野でデータ分析や機械学習などのテクノロジーを適用する方法を説明します。また、データ分析とプログラミング ソフトウェアの関連する概念と手法についても紹介します。

また、現代のサプライチェーンにおける意思決定の力を養う方法も学びます。このリソースは、需要と供給の管理、輸送の最適化、倉庫保管と在庫管理、その他の主要なサプライ チェーン プロセスをカバーしています。

サプライチェーンの分析とモデリング

この本は、ビジネス モデルや数学的モデリングなど、サプライ チェーン管理の課題に対処するのに役立ちます。

本書には、サプライ チェーンのビジネス分析モデルが多数含まれているため、これらのモデルに関する知識を養うことができます。ケーススタディや講義スライドなどのオンライン リソースも含まれています。

このリソースでは、サプライ チェーンの計画、需要予測、製品の割り当て、単一および複数の目的の最適化、ルーティングと輸送のスケジューリング モデル、エンドツーエンドのサプライ チェーン シミュレーションもカバーしています。

サプライチェーン分析

この本を読むと、データ分析とサプライチェーン管理におけるその効果的な使用について学ぶことができます。ビッグデータ、データマイニング、最適化、クラウドコンピューティングなどの主要なサプライチェーンプロセスを例を挙げて説明します。

このリソースは、継続的な改善のために分析手法を適用できるコアのサプライ チェーン プロセスにも焦点を当てています。サプライチェーン管理の学生とリーダーの両方に、より良い意思決定のための管理の専門知識と技術スキルを提供します。

まとめ

サプライ チェーン分析は、新しいデータ モデルとアプリケーションが時間の経過とともに実装される進化する分野です。この分野でベスト プラクティスを実践し、より適切な意思決定を行うには、最新の概念と技術をよく知っておく必要があります。

サプライ チェーン分析を学習するには、上記のリソースのいずれかを利用できます。また、サプライ チェーンにおけるブロックチェーンと、APICS 認定 CSCP 認定を取得する方法についてもお読みください。