予想以上にコストがかかる盲点
EV への移行、規制の強化、サプライ チェーンの複雑性の増大など、業界の主要な動向により、自動車サプライ チェーン全体のメーカーは、常に正確な提供を求めるプレッシャーにさらされています。しかし、多くの場合、可視性は直接取引しているサプライヤーにしか届かず、サプライチェーンのより深い層は隠されたままになっています。
それは死角のある運転によく似ています。昔は、車線変更の際には、ドライバーは首を伸ばしてうまくいくことを祈るしかありませんでした。今日の自動車には、死角をなくすセンサーやカメラが搭載されており、運転者に周囲の状況を鮮明かつリアルタイムで提供し、高額な事故を回避するのに役立っています。
サプライチェーンも同じように機能します。より深い階層まで洞察がなければ、材料不足、混乱、品質問題などの問題は、生産ラインに到達するまで気付かれないことがよくあります。結果？納期の遅れ、コストのかかる停止、高額な運賃、金銭的なペナルティがバリュー チェーン全体に波及します。しかし、適切な可視性「センサー」を設置すれば、メーカーはリスクを早期に発見し、衝突を回避し、業務を円滑に進めることができます。
1回のアラート見逃しによるドミノ効果
ティア 2 サプライヤーが重要な半導体を突然在庫切れしたと想像してください。OEM がそれを知る頃には、組立ラインはすでに停止しています。チームは交換部品を探すのに奔走し、速達料金を3倍支払い、配達の遅れに怒る顧客と対峙する。数時間のダウンタイムが数日間のバックログに変わります。
これは珍しい話ではありません。盲点が存在するのはよくある現実です。
明確性のない運営
時代遅れのツールに頼るのは、窓が曇った状態で車を運転するようなものです。前進し続けることはできるかもしれませんが、手遅れになるまで前方の危険に気づくことはできません。事後に反応すると、リソースが浪費され、回復力が損なわれます。
より良い前進の道
エンドツーエンドのAI 強化可視性がゲームを変えます。混乱が発生するのを待つ代わりに、メーカーは次のことを実行できます。
- AIを活用した多層的な可視性により、サプライヤー層全体のリスクを早期に検出
- デジタルツインを使用してシナリオシミュレーションを実行し、対応オプションを評価する
- 自動化されたワークフローと推奨事項を通じて規範的なアクションを実行する
違いは、消火活動の混乱から自信を持って業務を操縦することへと移行することです。こうした移行を行っている企業はすでに、輸送費と人件費を削減しながら、納期遵守率を向上させています。
次なるものへの準備
EV の普及が加速し、規制が厳しくなるにつれて、サプライ チェーンはますます複雑になります。成功するメーカーは、混乱を早期に察知し、迅速に適応し、ネットワーク全体の継続性を維持できるメーカーです。
問題は、驚きの事態に対処し続けるのか、それともそれを防ぐために必要な先見性を持って業務を管理するのかということです。