先週、シカゴで開催されたVelocity 2025で、現代のサプライチェーンのための意思決定インテリジェンスプラットフォームとしてのMovementを紹介しました。 また、80人以上のサプライチェーン業界のリーダーが集まり、意思決定インテリジェンスがサプライチェーンをよりスマートで迅速、かつより強靭に変革している方法について探求しました。
議論は抽象的な概念にとどまらず、さまざまな業界の企業による実際の成果や具体的な活用事例にまで踏み込み、彼らがどのようにproject44の意思決定インテリジェンス・プラットフォームを活用してコストを削減し、リスクを特定し、より迅速かつ的確な意思決定を行っているかが明らかにされました。
多くのことを紹介しましたが、そこから際立った5つの重要なインサイトを紹介します。
1. エンド・ツー・エンドの可視化により、サプライチェーンの障壁を超える
従来のサプライチェーンは断片的に運営されています。輸送チームは1つのシステムを使用し、倉庫管理は別のシステムを使用し、顧客サービスはさらに別のシステムを使用しています。 この断片化は、業務効率と顧客体験の両方を損なう盲点を生み出します。
ソリューションは、異なるデータソースを1つの一貫したビューに結びつけるエンド・ツー・エンドの可視化にあります。 サプライチェーンチームがエンド・ツー・エンドの貨物情報をリアルタイムで確認できれば、より迅速で、より良い情報に基づいた意思決定を下すことができます。 この統合されたアプローチは、複数のシステムにログインして、貨物の状態に関する基本的な質問に回答するための時間の無駄を排除します。
HelloFreshのような企業は、生鮮品の複雑な配送を管理するためにミドルマイルとラストマイルの可視化を統合した方法を示し、これが実際にどのように機能するかを明らかにしました。 同様に、Alconなどのグローバルメーカーは複数の施設を接続し、以前は数時間かかっていた貨物情報を即時取得できるようにしています。
project44の意思決定プラットフォームは、キャリア、倉庫、ERP、その他の重要なシステムのデータを統合することで実現します。 その結果、孤立したサイロではなく、接続されたエコシステムとして運営されるサプライチェーンが実現しています。
2. サプライチェーン管理の事後対応型から事前対応型への移行
数十年にわたって、サプライチェーン管理は主に事後対応型であり、問題が発生した後に対応するチームを配置してきました。 この緊急対応のアプローチは、コストの増加、顧客の不満、そして業務上の負担を招きます。
これらのリスクを事前に特定する意思決定インテリジェンスがこのダイナミクスを変えています。 輸送データのパターン、気象条件、キャリアのパフォーマンス、その他の変数を分析することで、組織は混乱が業務に影響を与える前に事前に特定することができます。 この早期警告システムは、貨物のルート変更、生産スケジュールの調整、または遅延の可能性を顧客に伝えるなど、チームが積極的な対策を講じることを可能にします。
BungeやEastman Chemicalなどの組織は、AIを活用した例外管理により、問題が表面化する数時間前に特定し、事後対応から事前対応へと意思決定を移行した例を紹介しました。 また、企業は、主要なサプライチェーンの出来事に事前に備えて、気象データや混乱の分析を活用しています。
受動的な決定から積極的な決定への変革は、サプライチェーン改善の最大の機会の一つです。 この移行を成功させた企業は、問題を解決するだけではなく、予防することができ、業務効率の向上や顧客関係の強化につながります。
3. サプライチェーンデータを測定可能なビジネス価値に変換すること
可視化だけでは不十分です。真の価値は、サプライチェーン・データを実用的なビジネス・インサイトに変換することにあります。
project44の意思決定インテリジェンスを使用すると、企業は最大規模の輸送ネットワークからのデータを分析し、在庫レベルの最適化、キャッシュフロー管理の改善、より財務的に活用的なソーシング決定を行うことができます。 実際の輸送時間や信頼性のパターンを理解することで、企業は安全在庫を削減し、より費用対効果の高い輸送モードに切り替え、サプライヤーとより良い条件で交渉することができます。
財務的な影響は甚大です。 Tailored Brandsなどの小売業者は、予測の改善が過剰な在庫を回避するのに役立つ方法を共有し、Alconなどの製造業者は、輸送モードの最適化による大幅なコスト削減を実証しました。 さまざまな業界の企業が、在庫管理の改善、緊急輸送の削減、業務効率の向上を通じて、数百万ドル規模のコスト削減を報告しています。
サプライチェーン組織は、データ主導の意思決定を活用することで、コストセンターから利益推進者に進化しています。
4. サプライチェーンの透明性を通じて顧客体験を向上させる
顧客の期待はAmazonのような企業によって形成されており、リアルタイム可視化と積極的なコミュニケーションに対する需要が生まれています。 この傾向は、eコマースだけでなくB2Bの関係にも及んでいます。バイヤーは、同じレベルの透明性とサービスを期待しています。
将来を見据えた企業は、サプライチェーンの可視化を競争力のある差別化要因として活用しています。 顧客に貨物情報に直接アクセスしたり、遅延が発生したときには事前に通知を行うことで、インバウンドの問い合わせは減少し、満足度は向上しています。
IVECOグループなどの企業は、ディーラーポータルを貨物追跡に直接接続することで、このアプローチの例を示しました。Bungeは、顧客のセルフサービス機能が業務上の負担を軽減する方法についてデモンストレーションしました。 セルフサービス型の可視化ポータルを使用すると、顧客は貨物の輸送を独立して追跡することができ、カスタマーサービスチームの解放された時間は、より価値の高い活動に集中することができます。
このアプローチは、サプライチェーンの可視化を内部の業務ツールから外部の顧客体験向上ツールへと変革します。
5. インテリジェントな自動化（Supply Chain AI）による業務の拡大
手動プロセスは規模の敵です。 サプライチェーンの複雑化に伴い、企業は増加する取引量を処理するために単純に人員を増やすことはできません。 ソリューションは、人が戦略的な意思決定に集中し、定型タスクを処理するインテリジェントな自動化にあります。
Supply Chain AIは、サプライチェーンの業務に革命をもたらしています。 例外管理システムは、潜在的な問題に自動的にフラグを付け、適切なチームにルーティングします。 コミュニケーション・ワークフローは、キャリアや顧客に自動更新を送信します。 ヤード管理システムは、従来の手動による追跡プロセスをデジタル化します。
大手企業がこの変革の例を共有しました。HelloFreshは、自動化された例外ワークフローとAIを活用した顧客コミュニケーションのデモンストレーションを披露し、Alconは、複数の施設にわたってヤード業務をデジタル化した方法を紹介しました。 Eastmanなどの化学メーカーは、リソース計画とキャリアとのコミュニケーションの自動化を進めています。
目標は、人間の関与を排除することではなく、インテリジェントなシステムによって人間の能力を拡張することです。 定型タスクが自動化されると、サプライチェーンの専門家は、最適化、関係管理、戦略的計画に集中することができます。
意思決定インテリジェンスの時代
これらの核心的な洞察は、漸進的な改善ではなく、サプライチェーン管理の根本的な進化を意味します。 意思決定インテリジェンスの概念（データソースをつなぎ、パターンや予測を把握し、インサイトに自信を持って対応し、定型プロセスを自動化する能力）は、競争優位性の基盤となりつつあります。
この変革を活用した組織は、コスト削減、顧客満足度の向上、業務効率の向上、俊敏性の向上といった顕著な結果を享受しています。 従来のサプライチェーンの指標にとどまらず、組織全体にわたるビジネスへの影響を測定しようとしています。
未来は、サプライチェーンをリアルタイムで学習、適応、最適化する能力を備えたインテリジェントな接続されたネットワークに変革できる企業に属しています。 Velocity 2025のプレゼンテーションが示したように、この未来は理論や遠いビジョンではなく、意思決定インテリジェンスの力を受け入れようとする組織が今日構築しつつあります。
Velocity 2025からのメッセージは明確です。事後対応型でサイロ化されたサプライチェーン管理の時代は終焉を迎えています。 インテリジェントで、連携され、自動化されたサプライチェーンの時代が始まりました。
