在庫管理も同様に、静的な計算から自律的なオーケストレーションへと進化しています。大手企業は、固定された安全在庫計算式に頼るのではなく、ノード間の自動積み替えと変化する条件に適応する自己学習型補充アルゴリズムにより、ネットワーク全体で動的な在庫ポジショニングを使用しています。このアプローチにより、一部の組織では、在庫を大幅に削減しながら、実際にサービスレベルを向上させることができました。
交通網は、おそらく最も目に見える変化の1つを遂げました。固定ルートガイドや契約レーンから業界をリードする輸送システムへの移行は、効率の飛躍的な向上を表しています。今日の最先端のネットワークは、リアルタイムのデジタル貨物マッチング、自律的な運送業者の選択、データストリームによる継続的なルート最適化を特徴としています。その結果は、これらのシステムを使用している組織が日常的に輸送コストの削減と信頼性の向上を達成していることを物語っています。
倉庫業務も同様に革命を起こしています。倉庫管理システムがかつては孤立して運用されていたのに対し、最新の倉庫管理では、労働力とロボット間での労働力の共有、倉庫間の自律的な在庫バランス、ネットワーク全体のパターンから学習するリソースシステムとロボットシステムが可能になります。たとえば、ロジスティクスサービスプロバイダーは非常に効率的ですが、それでもサービスレベルとスループットの大幅な改善と人件費の削減を達成しています。
おそらく、最も変革的なのは、デジタルネットワークの出現でしょう。従来のディスラプション管理プロセスは、問題発生後の手動介入に依存していました。今日のシステムは、混乱を事前に予測し、代替のソーシングおよびルーティング戦略を自動的にアクティブ化し、デジタルネットワークを通じてサプライヤーのコラボレーションを促進することができます。その影響は劇的で、一部の企業は大規模な混乱からの復旧時間を数週間から数日、数時間に短縮しています。
あなたの未来を築く
未来は、AIを活用したインテリジェンスと デジタルネットワーク接続 が融合したときに何が可能になるかを再考するために、段階的な改善を超えて考えることができるサプライチェーンチームとロジスティクスチームに属しています。これはもはや、既存のプロセスや方法から生産性を絞り出すことではなく、ますます複雑化する世界でサプライチェーンとロジスティクスネットワークを設計および運用するための根本的に優れた方法を作成することです。
このブログシリーズでは、この新しい時代を生き抜くために必要な技術基盤と組織力について解説していきます。この洞察は、企業がレジリエンス、応答性、エンドツーエンドのサプライチェーン最適化において段階的な改善を達成した実際の実装から引き出されています。
主要な組織は、これらのシフトをどのように運用して、新しいレベルのパフォーマンスを達成していますか?以下のビデオでご確認ください。
