ビッグ データ分析: サプライ チェーン管理の未来を形作る

ビッグデータは、これまでにないほど急速にサプライ チェーン管理を再構築しています。 これは、世界中の物流において定量化可能な改善を生み出す上で大きな役割を果たしています。 サプライ チェーン管理とロジスティクスは複雑で複雑なプロセスであり、効率的に実行するには多くのインプットと統計が必要です。 これは、ビッグデータと分析がサプライチェーン管理の新時代の幕開けを告げるものです。

サプライチェーン管理でビッグデータが重要な理由

ロジスティクスと配送の専門家によると、ビッグデータはサプライチェーン管理に強力な影響を与えており、ロジスティクス業界全体を再構築しようとしています。 ビッグデータが製造および流通プロセスに革命を起こす準備が整っているという事実は否定できません。

ほとんどの消費者は、サービスや商品の効率に満足できない場合、会社を辞める前によく考えることはありません。 ここでビッグデータが重要な役割を果たします。 正しく使用すれば、企業は業務の効率を改善し、顧客の信頼と忠誠を勝ち取ることができます。 ビッグ データと分析は、トラブルシューティングの効率を 40% 以上向上させることができると推定されています。

それでは、ビッグ データと分析がサプライ チェーン管理を変革しているいくつかの方法を見てみましょう。

知識の共有を促進

専門家がサプライ チェーン管理におけるビッグ データと分析の将来に期待を寄せる主な理由の 1 つは、知識の共有と普及の機会です。 これまで、サプライ チェーン マネージャーは、ポイント A からポイント B への線形の知識チェーンに依存する必要がありました。

ビッグデータにより、管理者は 360 度の情報にアクセスできるようになりました。 これには、地理的な場所に関係なく、業界のすべての情報源からの情報が含まれます。 そして、これらすべてがリアルタイムで取得されます！

いいですね。 ニュースは、従来の印刷物やニュース メディアよりも、Twitter のような新時代のプラットフォームでより早く報道されるようになりました。 さらに、従来のメディアでは取り残されていた情報が、ソーシャル メディアに流れ込んでいます。 この膨大な情報量は非常に価値があります。

ある調査によると、サプライ チェーンの幹部の 64% 以上が、サプライ チェーン管理の長期的な変化を促進するための貴重なツールとしてビッグ データを検討しています。 実際、専門家は、ビッグデータ分析の役割は、3D 印刷、モノのインターネット、デジタル サプライ チェーン、クラウド コンピューティングなどの他の新興技術よりも影響力があると予測しています。

パターンと傾向の特定に役立ちます

ビッグ データと高度な分析は、サプライ チェーン管理における次の大きな革新と見なされています。 ビッグ データや、地理分析などのその他の新しいテクノロジ ツールを利用して、企業は生産、物流、流通ネットワークを最適化できるようになりました。

サプライ チェーン マネージャーは、膨大な量のデータをすぐに利用できるため、この情報を利用して手持ちの在庫を大幅に削減できます。 さらに、運用コストの削減、顧客体験の向上、俊敏性の向上にも使用できます。

さらに、ビッグデータと分析は、新たなパターンと傾向を特定するのに役立ちます。 これにより、企業は需要を正確に予測し、適切なディストリビューターと協力してそれらのニーズを効率的に管理できます。

最適化された配送ルートの把握に役立ちます

サプライ チェーン管理における最大の課題の 1 つは、適切な配送ルートを予測して選択することです。 紙の上ではうまくいくように見えても、多くの問題が原因でリアルタイムではうまくいかない場合があります。

ここで、ビッグデータとモノのインターネットが大きな助けになります。 配送ルートを最適化して、可能な限り低コストで迅速な配送を提供するのに役立ちます。 ドライバー向けの GPS テクノロジーは、さまざまな情報フィードからのリアルタイム データと組み合わせることで、物流管理を効率化し、かつてないほど高度に最適化します。

ドライバーは交通パターンを利用して、最適なルートを選択し、燃料消費を削減し、効率を改善し、全体的なコストを削減できます。

顧客の需要を正確に予測

ビッグデータと分析により、企業はすべての季節で顧客の需要を正確に予測できるようになりました。 これは、在庫を 20 ～ 30% 以上削減するのに役立つため、サプライ チェーン マネージャーにとって大きなメリットとなります。

ビッグデータは、価格設定、地政学的影響、季節変化、競合他社の活動など、コンテキストおよび環境要因を多数利用して、顧客の需要を正確に予測します。 これにより、在庫が顧客の要件を効率的に満たす率であるフィル率が 3 ～ 7% 以上向上します。

配布の簡素化と強化

このような幅広い分析により、ビッグデータは物流会社の流通ネットワークの合理化に役立ちます。 ビッグデータは、倉庫に保管されている在庫の削減に役立ちます。 たとえば、現在、100 を超える小さな倉庫を使用している場合、適切なビッグデータと分析を使用して、すべての商品をより大きな 20 の倉庫に保管できます。

倉庫の数を減らすことで、顧客の需要が特定の場所にプールされ、変動の影響を受けにくくなります。

ビジネスモデルの強化をサポート

ビッグデータは、リアルタイムのロケーションベースのデータを利用することで、既存のビジネス オペレーションを最適化するのに役立ちます。 たとえば、次の例を考えてみましょう。

地理的に隣接する 2 つの異なるサービス エリアで商品を提供する会社は、ビッグ データ分析を使用して配達エリアを組み合わせることができます。 これにより、お客様の待ち時間が短縮され、トラブルシューティングが改善されます。

ビッグデータと分析により、企業は資産配分を最適化し、競合他社を効果的に打ち負かすことができます。

運用効率と追跡を改善

企業はビッグデータ分析を利用して、流通ネットワークの課題に対処できます。 ビッグデータ分析を採用した企業の 50% 以上で、顧客満足度と製品需要が目に見えて向上したことがわかっています。

ビッグ データは、多数のリソース間で資産の分布を追跡するための最も簡単で効率的な方法です。 企業はレポートを利用して必要な情報を見つけ、ベンダーや顧客と効率的に協力できます。 これは、製品をリコールする必要がある場合に非常に価値があり、時間を節約できます。

ビッグ データと分析: サプライ チェーン管理の次なる大きなフロンティア

サプライ チェーンの複雑さが増し続ける中、ビッグ データ分析の可能性を活用して経費を削減し、全体的な効率を向上させることが不可欠です。 ビッグデータは出現したばかりですが、それがサプライチェーン管理全体を再構築し、未来への道を開いているという事実に議論の余地はありません。

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