クラウドコンピューティングがサプライチェーンをよりスマートかつ強力にする方法

COVID-19パンデミックはサプライチェーンを混乱させており、特に世界的な半導体危機が顕著となっている。その後、ロシアとウクライナの紛争により、食糧、エネルギー、農産物の供給が混乱した。劇的な変化が起こりやすい世界において、クラウド コンピューティングがどのようにより強力でスマート、かつ回復力の高いサプライ チェーンの構築に役立つかを理解します。

サプライチェーンの混乱による複合的な影響により、企業は平均で 1 億 8,200 万ドルの収益損失を被りました。最も低コストの生産地で生産し、効率化に必要なだけの在庫を保有するようサプライチェーンを調整していた企業は、新型コロナウイルス感染症のパンデミックによる崩壊に備えていなかった。工場は生産を削減し、物流は混乱したが、サプライチェーンが対応できなかった最大の原因は不透明性と情報の遅れだった。

リアルタイムの情報がなければ、ビジネスリーダーは影響を軽減するための重要な決定を下すことができません。さらに悪いことに、COVID-19パンデミックにより消費者の行動が一夜にして変化し、企業は過去の顧客データに頼って需要を予測することができなくなりました。リアルタイムのエンドツーエンドの可視性がサプライ チェーンの回復力にとって極めて重要であることは明らかです。

サプライチェーンのショック耐性を高めるにはどうすればよいでしょうか?数年前なら、もっと良いリスク管理ができていたかもしれない。しかし、2020 年以降の出来事は、サプライ チェーンの回復力には、より大きなプレッシャーの下で方向転換する能力、競合他社よりも優れたパフォーマンスを発揮する能力、災害に備える計画、さらには新たな機会を活用する能力など、それ以上のものが必要であることを示しています。ビジネスリーダーは、差し迫った問題に対応したり、戦略を変更したり、強みを生かしたりするために、賢明かつタイムリーな意思決定を行う必要があります。

こうした意思決定をサポートするために、正確で最新の洞察を提供するには、透明性、追跡可能性、リアルタイムの情報フローが不可欠です。これは、時代遅れのテクノロジー、レガシープロセス、従来のサプライチェーンモデルでは明らかに実現できないことです。解決策は、人工知能、ロボットによるプロセス自動化、ブロックチェーン、機械学習などの高度なデジタル技術を使用してサプライチェーンを近代化することです。クラウドコンピューティングもあります。

クラウド コンピューティングはサプライ チェーンにおいてどのような役割を果たすのでしょうか?

クラウド コンピューティングは、弱いサプライ チェーンにおけるデータ関連のあらゆる問題を解決します。たとえば、工場や倉庫からサプライヤー ネットワーク、販売業者から物流業者まで、さまざまなサプライ チェーン プレーヤーに属する複数のシステムを接続して、エンドツーエンドのリアルタイムの情報フローと透明性を実現できます。

COVID-19パンデミックにより、需要の変動に対するサプライチェーンの脆弱性が明らかになりました。ほとんどの企業の従来の線形供給システムは、予測可能で一貫した需要向けに設計されていますが、消費パターンが一夜にして変化すると機能しなくなります。この混乱は双方向に作用し、一部のサプライチェーン システムはピーク時の需要に対応できなくなります。その他の企業は需要の低迷により稼働していない。クラウドベースのサプライチェーン システムは、クラウドの無限の拡張性により、これらの変動に簡単に対応できます。クラウド容量はすぐに利用できるため、企業は必要なときに必要な容量だけを使用できます。小売チェーンがメインフレーム上で実行されているサプライ チェーン、在庫、およびマーチャンダイジング アプリケーションをクラウドベースのメインフレーム シミュレーターに再ホストすると、タイムリーで正確な製品在庫データが利用できるため、傾向をより正確に予測できるようになります。クラウド コンピューティングへの移行により、パンデミック中の需要の変動に応じてホストをスケールアップおよびスケールダウンできるため、安定性ももたらされます。

現代のサプライチェーンは、世界中に分散されたグローバルな組織です。ユーザーだけでなく、サプライ チェーン システム自体も、どこにでも存在する可能性のあるデータにアクセスする必要があります。製造業者が自社のすべての工場と倉庫にある何千ものセンサーからデジタルデータを収集していると想像してください。クラウド コンピューティングだけが、必要な接続性、統合、コンピューティングへのアクセスを提供できます。

•クラウド コンピューティング ベンダーは、強化された汎用ソリューションよりも効果的にサプライ チェーンの運用を管理できる、垂直に特化した製品にも投資し、革新を進めています。これらのソリューションは、人工知能と機械学習を活用して分析を実行し、より良い結果を生み出します。

•サプライ チェーン システム全体でシームレスな情報フローが実現し、遅延や手作業による介入が排除され、レポート作成が効率化されます。

スマートサプライチェーン管理のためのクラウドコンピューティング

クラウド コンピューティングは、スケーラビリティやアクセスの提供など、さまざまな方法でサプライ チェーンの回復力を強化します。以下は、クラウド コンピューティングの重要なサプライ チェーンの使用例 2 つです。

（1）デジタルサプライチェーンツイン：物理的なサプライチェーンの仮想レプリカ。システム、トランザクション、脆弱性ポイント、主要ノード、マテリアルフローなどの完全なビューをリアルタイムで提供することで、回復力を高めることができます。デジタル ツインを使用することで、企業はサプライ チェーンの運用を「視覚化」し、需要を予測し、在庫を計画し、パートナーとのやり取りを管理し、さらには混乱が発生する前に予測することもできます。膨大な量のデータと計算能力が関係することを考慮すると、クラウドはデジタルツインをモデリングするための最適な環境です。

（2）クラウドプラットフォーム上の最新のデータウェアハウスは、さまざまな種類のデータを無制限に集約できます。サプライチェーン業務の継続性を維持するために重要なリアルタイムの情報と洞察へのアクセスを提供します。サプライ チェーンのモデリング、戦略計画、リスク/信頼性評価などのために企業が「サービスとして」アクセスできる、高度な分析と AI を含むソフトウェア ソリューションは数多くあります。

クラウド コンピューティングがデータ ウェアハウスの近代化を通じてサプライ チェーンの堅牢性と応答性を高めることができる優れた例がトヨタにあります。同社は北米に社内車両データ ウェアハウスを保有しており、予測注文、計画、製造、物流、インセンティブ、在庫に関連するデータを記録しています。

時間が経つにつれて、老朽化し​​たデータ ウェアハウスでは、メンテナンス コストが高くなり、スケーラビリティが低下するなど、いくつかの問題が発生し、増大するデータ量の処理に適さなくなりました。まず、トヨタはオフィス内にデータレイクを構築し、古いデータウェアハウスからデータを取り込みました。これは、データの重複と新たな管理費の発生を招いたため、完全に満足のいく解決策ではありませんでした。さらに、ユーザーは分析やその他の目的のためにデータを取得するのに長い時間待たなければなりませんでした。

その後、同社はパブリック クラウド上に次世代データ レイクを構築し、車両データ ウェアハウスを近代化しました。ソース データはデータ レイクに直接集約され、すべてのレガシー ロジックがそこで直接実行されるため、レポート用のエンタープライズ対応データ マートが提供されます。これにより、複雑さの軽減、データ重複の排除、データ品質の向上など、さまざまなメリットがもたらされ、より優れた洞察と下流のアプリケーションの改善を生み出す高度な分析を実行するための基盤が築かれます。

クラウドプラットフォームに弾力性を提供

21 世紀のグローバル化され相互接続された世界で、サプライ チェーンが崩壊するとは誰が考えたでしょうか。しかし、COVID-19パンデミック中にまさにそれが起こったのです。さらに、度重なる戦争や気候変動による災害などの出来事により、人々は今後何年もサプライチェーンの混乱に耐えなければならないことが明らかになっています。サプライ チェーンの回復力の重要な要素は、リアルタイムの情報可視性です。これにより、企業は問題をタイムリーに検出し、回避し、修復できるようになります。デジタル技術、特にクラウド コンピューティングを導入することが、このような可視性を実現する唯一の方法です。