2020年には、パンデミックによって、Appleのような企業が需要を予測し生産ラインの稼働を維持することに苦闘したように、かつて見たこともない方法でサプライチェーンが試されました。この危機によって露呈した弱さはまったく新しいものではなく、現在の戦略が持続可能ではないことを示す警鐘ととらえる必要があります。
昨年、英国のEU離脱と米国-中国間の貿易戦争によって引き起こされた新たな関税と制限への対応に各企業が苦しんでいた中、現代のサプライチェーンの限界が明らかになってきました。パンデミックは、食料、医療機器、さらに携帯電話さえも含む主要なリソースの調達をいくつかの遠く離れたサプライヤーに過度に依存することの危険性をあらためて示しています。
ジャストインタイムの在庫と組み合わされた分散型のグローバルなサプライチェーンは、 コストの低減と効率の向上に大きく貢献してきました。このモデルは、比較的世界が安定していた時期に実装されましたが、世界の安定は、もはや私たちにとって当たり前のことではなくなっています。増加する感染症の脅威、政変、または気候変動によって引きこされる深刻な気象現象のいずれが原因であっても、グローバルなサプライネットワークは今後、より高い合理性と適応性を備える必要があります。現在、多くのエグゼクティブがサプライチェーンを最大のリスク要因と見なしているのはこのためです。
解決策は、効率の良いグローバルなサプライチェーンの構築を止めることではありません。それよりも、企業は、より優れた可視性と、危機の発生時にすばやく方向転換を図る能力を必要としています。これを達成するための鍵は、より賢明な方法でデータを使用してすばやく混乱を見付け、その影響を正確に把握し、代替の供給源について賢明な判断を下すことです。
以下は、企業がデータを使用してサプライチェーンの弾力性を高めることができるいくつかの創造的な方法と、将来の混乱をうまく切り抜けるためにそれらがもたらしてくれる教訓です。
サードパーティデータを組み込む
危機に際して、企業は、自社のサプライチェーンへの影響を判断するために、直近のサプライチェーンを超えて何が起こっているのかを把握する必要があります。サードパーティデータは、世界中で次々に明らかになる出来事と、それらが配送、需要、さらには競合他社のサプライチェーンにどのような影響を及ぼすかについてのより正確な全体像を提供できます。
たとえば、地理空間分析では、施設が閉鎖している、貨物船が港で立ち往生しているなどの、地球上のアクティビティを検出するために、衛星画像、携帯電話の電波到達、およびその他のデータソースを使用します。Unileverは、このデータにAIを応用して、サプライヤーが需要を満たすことができるかどうかを判別しているため、代替を探す必要があるかどうかをすばやく認識できます。
必要なデータが危機に特化したものである場合もあります。乳製品や農作物などの製品の需要を予測しているBlue Yonderは、アメリカ疾病管理予防センターからのCOVID-19死亡統計を自社のシステムに統合し、感染拡大の範囲を測定して、食品業界と農産業の顧客向けのより的確な予測を行うために役立てています。企業は、どのサードパーティのデータソースが意思決定に役立つかを判別し、そのデータソースを自社の運用に統合する必要があります。
リアルタイムのインサイトを得るためにリアルタイムのデータを取得する
事象の動きが急な場合、週次売上レポートや政府統計情報などのソースは、たいてい、それらが使用可能になる前に陳腐化しています。企業は、顧客へのマーケティングを向上させるために、ストリーミング分析に重点的に投資してきましたが、動きの早い危機的状況では、リアルタイムのデータが物流管理において非常に役立ちます。
Krogerでは、社内の調査部門からのデータを使用して、人々が平日により頻繁に買い物しているか、特定の製品をまとめて購入しているかなどの、パンデミック中の顧客の行動における日々の変動に対応しています。Evidence Labは、企業が、たとえば、Starbucksが特定の日に中国で開店したコーヒーショップの店舗数を追跡できるようにするデータサービスを提供しています。このサービスでは、消費者の行動がどのくらいの速度でノーマルに戻りつつあるかの指標が提供されます。
また、ソーシャルネットワークとグローバルなニュースワイヤーからのデータに機械学習を適用すると、どこで、どのくらい早く感染が拡大しているかや、地元の政情不安の深刻度、洪水などの気象現象の影響を迅速に特定するのにも役立ちます。これらのリアルタイムのインサイトにより、企業は、サプライチェーンの混乱を補うための、調達に関する重大な決定を下すことができる貴重な時間を得ることができます。
物流管理を超えて価格設定に目を向ける
このパンデミックの間、価格のモデリングは特に困難になっています。感染率は、買い物ができる人の数や施設や工場が稼働しているかどうかに影響するため、これにより供給と需要はどちらも大きく左右されます。問題を複雑にしているのは、規制の寄せ集めによって、国家の緊急事態下において特定の商品に対して企業が請求できる金額が影響を受けることです。前述のデータプラクティスを活用すれば、サプライチェーン戦略だけでなく、価格設定とパッケージングの意思決定においても十分な情報を得られるはずです。
破壊的な出来事が生じていない場合でも、実世界の状況を考慮したインテリジェントな価格設定戦略は必要不可欠です。McKinseyは、製品価格を1%値上げすると、利益幅を22%増加させることができると計算しました。これは、売上数を増やすことよりも、利益を大幅に増加させるためにはるかに効果的です。パンデミック、貿易戦争、または別の異常事態においては、データを使用して価格を正確にモデル化することがいっそう重要です。
サプライヤーのデジタル化を推進する
おそらく最も基本的なこととして、企業はサプライヤー間の依存関係をより的確に可視化して理解し、リスクを最小限に抑える必要があります。一次サプライヤーを超えた先に目を向け、弱いつながりや問題が多発する箇所を特定することで、危機の発生時にどこに焦点を絞るべきかが明らかになります。つまり、すべてのサプライヤーが、紙の請求書やPDFから脱して、業務をデジタルで接続した環境に移行するように推進します。それにより、すべての関係者に対する可視性が向上します。
サプライチェーンのデジタル化への取り組みは、マーケティングや営業などの分野に比べ遅れています。2018年の調査によると、サプライチェーンのデジタル化に着手しているのはメーカーのわずか28%であり、すべてのメンバーが他のメンバーのデータを表示できるエコシステムの一部であったのはわずか6%でした。このデジタル化が、依存関係がどこに存在するかを理解し、サプライヤーのサプライヤーが影響を受けたときに面食らうことがないようにするための鍵となります。
未来に向けて準備する
現在のパンデミックが、世界経済にとって最後の打撃になるとは思えません。疾病、政治的紛争、または自然災害であれ、今後、さらに破壊的な出来事が発生する可能性があります。グローバリゼーションは、消費者と企業にとって莫大な価値を生み出してきましたが、変化する市場状況を予測し、迅速に対応することができなければ、受け入れがたいほどのリスクを招くことになります。
企業は、私たちすべてが次の大きな混乱に備え、より万全に準備できるように、データをインテリジェントに活用する必要があります。組織が確実に準備できるように、ThoughtSpotのコンシューマーグレードの検索およびAI主導型分析を今すぐお試しください。
