需要と供給のパターンの変化を予測することはほぼ不可能になっています。供給側では、供給の中断、部品不足、コスト圧力がますます頻繁に発生しています。需要面では、顧客の好みは依然として不安定であり、インフレの脅威の高まりとオムニチャネルの台頭により、この傾向はさらに悪化しています。これは、収益、利益、顧客満足度を損なうだけでなく、組織が廃棄物を削減するという持続可能性の目標を達成することを困難にします。
内外の課題が深刻化する中、それらに対処するための新しいテクノロジーが登場しています。Azure のようなプラットフォームの台頭により、SaaS ソリューションのデプロイが加速しています。新しいデータ管理戦略は、企業がデータを整理、構造化、管理する方法を変えています。また、人工知能(AI)と機械学習(ML)の将来性により、多くの組織は、ビジネスプロセスの最適化と自動化、パフォーマンスの向上、収益性の向上を目標に、新しいテクノロジーへの投資を余儀なくされています。
データサイロ化と分断されたポイントソリューションにより、望ましい収益性やレジリエンスを達成できなくなっています
AIやMLなどの先端技術は、世界のサプライチェーンに革命を起こす可能性を秘めています。AIおよびML対応の最適化エンジンは、エンドツーエンドのサプライチェーン全体および拡張パートナーネットワーク全体の状況をリアルタイムで監視することで、異常を感知し、さまざまな解決戦略の結果を予測し、自律的に是正措置を講じることができます。
しかし、多くの企業にとって、これらの先進技術の約束は、投資が増加しているにもかかわらず実現されていません。実際、AIおよびMLプロジェクトの85%が意図したビジネス成果を提供できていないと報告されています。主な理由は?戦略的なデータ管理や適切に設計されたデータインフラストラクチャの欠如、およびばらばらのポイントソリューション。AIを活用したポイントソリューションに多額の投資をしても、今日の企業は依然として数十年前のデータベース、オフラインアルゴリズム、相互運用性や簡単なデータ共有に欠けるシステムに依存しています。
今日、企業はサプライチェーンを最適化するために必要なすべての情報を持っています。しかし、ほとんどの企業は、サプライヤー、顧客、パートナー、サードパーティのソースから得られる膨大な量のデータに圧倒されています。また、データを収集し、調和させ、分析し、日常の意思決定に適用するためのインフラストラクチャも欠いています。それどころか、データは拡張されたサプライチェーン全体に分散し、異なるポイントソリューションで分散しています。中央集権的ではなく、アクセス可能でもなく、実行可能でもありません。もはや、単に問題により多くのリソースを投入するだけでは不十分です。データの量と速度が加速するにつれて、市場の複雑さが増す中で、企業は必要なすべてのデータを処理できなくなる可能性があります。
AIやMLなどの高度なテクノロジーは、その成功をデータに依存しています。需要の変化、在庫レベル、製品の入手可能性、その他の主要な要素に関するリアルタイムのデータをデジタルで取得し、適用する能力が備わっていない限り、高度なサプライチェーンソリューションはその潜在能力を最大限に発揮することはできません
