サプライチェーンマネジメント（SCM）

サプライチェーンマネジメント（SCM）とは

サプライチェーンマネジメント（SCM）とは、製品やサービスを効率的かつ効果的に生産し、顧客に提供することを目的として、サプライチェーンのオペレーションを計画、実施、管理するプロセスです。製品やサービスの調達、生産、納品に関わるあらゆる活動の調整と最適化、また情報の流れや財務取引の管理も含まれます。

サプライチェーンマネジメントの主な要素には、サプライヤー管理、インベントリ管理、生産計画とスケジューリング、物流・輸送管理、顧客サービスなどがあります。効果的なサプライチェーンマネジメントは、企業がコストを削減し、製品の品質と納期を改善し、顧客満足度を高め、市場における優位性を獲得するのに役立ちます。

サプライチェーンマネジメントの重要な側面

効果的なサプライチェーンマネジメントには、サプライヤー、メーカー、流通業者、小売業者など、さまざまなステークホルダーが協調して取り組む必要があります。サプライチェーンマネジメントの重要な側面には、次のようなものがあります。

プランニング：サプライチェーンのプランニングには、サプライチェーンの戦略策定、需要予測、在庫水準の設定、生産スケジュールの策定が含まれる。
ソーシング：サプライヤーの特定、契約交渉、ベンダーとの関係管理を行う。
生産：生産には、生産スケジュール管理、品質管理、オペレーションの最適化など、製造プロセスの管理が含まれる。
インベントリ管理：サプライチェーンマネジメントの最も重要な側面の一つと考えられているインベントリ管理には、在庫レベルの監視、需要予測、余剰在庫を抱えることなく顧客が望む製品を確実に入手できるよう注文数量の管理などが含まれる。
ロジスティクスと輸送：ロジスティクスと輸送は、輸送、倉庫保管、流通を含む、サプライヤーから顧客への製品の移動を管理するサプライチェーンマネジメントの不可欠な要素である。効率的な輸送システムとロジスティクスネットワークは、配送時間を改善し、輸送コストの削減につながる。
情報管理：サプライチェーン全体の情報の流れを管理することであり、サプライチェーンを可視化し、サプライヤー、メーカー、顧客間でデータを共有することを含む。
コラボレーション：サプライヤー、パートナー、顧客と効果的に協力することは、効率性を高め、コストを削減し、全体的なパフォーマンスを向上させるために不可欠である。

サプライチェーンマネジメントにおいて予測が重要な理由

予測はサプライチェーンマネジメントの重要な要素です。これにより、組織は在庫レベルの管理方法について情報に基づいた決定を下すことができます。例えば、必要な安全在庫の適切な量の決定や、おそらく最も重要なのは、顧客の需要に正確に対応できることです。

企業がサプライチェーン予測を利用する理由はこの 2 つ以外にも無数にあります。

インベントリの管理：需要を予測することで、在庫レベルを最適化し、在庫切れのリスクを最小限に抑え、過剰在庫を回避できる。
コスト削減：予測は、無駄の削減や生産の最適化から輸送コストの節約まで、企業のサプライチェーンプロセスの効率化に役立つ。
効率化：正確な予測により、リードタイムを短縮し、生産スケジュールを最適化し、出荷を緊急扱いにする必要性を最小限に抑えることで、サプライチェーンを効率化できる。
トレンドの分析：潜在的なサプライチェーンの混乱を特定し、事前対策を講じることで、事業運営への悪影響を軽減する。例えば、ある企業が原材料の不足を予測した場合、サプライヤーと協力して追加在庫を確保したり、不足分を考慮して生産スケジュールを調整したりすることができる。

サプライチェーンにおける予測の種類

一般的な予測方法には次のようなものがあります。

指数平滑化：加重平均の形式に基づいており、より最近のオブザベーションはより古いものよりも大きなウェイトが与えられ、ウェイトは時間とともに指数関数的に減少する。
移動平均予測：過去の一定数のオブザベーションの平均を計算し、その値を使って将来の値を予測する。時系列の変動を平滑化し、経時的な傾向を特定するのに最適。
自己回帰積分移動平均：過去の値を参照して将来の値を予測する時系列分析・予測手法。18 か月という時間枠の中で最も正確な方法論。
複数集計予測アルゴリズム：予測精度を向上させるために複数のモデルと集計技術を組み合わせたハイブリッド予測手法。
ボトムアップ予測：個々の製品、サービス、市場セグメントごとに需要や売上を見積もること。この情報を集計して全体的な予測を立てる。

効果的なサプライチェーンマネジメントがビジネスに与える影響

効果的なサプライチェーンマネジメントは、ビジネスに大きな影響を与えます。

コスト削減：効果的なサプライチェーンマネジメントは、調達、生産、物流に関連するコストを削減するのに役立つ。また、在庫維持コストを削減し、無駄を最小限に抑えることもできる。
顧客サービスの向上：効果的なサプライチェーンマネジメントは、製品やサービスをタイムリーに提供することで、顧客サービスの向上に貢献します。
俊敏性の向上：効果的なサプライチェーンマネジメントは、顧客需要や市場環境の変化に迅速に対応できるようにすることで、組織の俊敏性を向上させることができる。サプライチェーンに予期せぬ混乱が生じた場合、新たな商品の流れや新たなサプライチェーンネットワークの構築を模索できるよう、機敏に対応することが重要である。これらの決定には、膨大な量の詳細データ、高速処理、評価すべき多くのシナリオを考慮する必要がある。
競争優位性：効果的なサプライチェーンマネジメントは、組織が製品やサービスを迅速かつ低コストで顧客に提供できるようにすることで、優位性をもたらすことができる。

データがサプライチェーンマネジメントの核となる理由

データは企業がプロセスを効果的に管理および最適化するのに役立つため、効果的なサプライチェーンマネジメントにはデータと効果的なデータ管理が不可欠です。サプライチェーンマネジメントの改善にデータを活用する主な方法には、次のようなものがあります。

需要予測：データは、企業が需要を予測し、トレンドを特定し、在庫レベルを計画するのに役立つ。また、正確な需要予測は、企業が在庫レベルを最適化し、在庫切れを減らすのに役立つ。あらゆるデータソースを活用した効果的なデータ管理により、企業は過去の販売データ、顧客需要データ、市場トレンドなどを収集・分析し、需要予測の精度を高めることができる。
サプライチェーンを可視化：データを活用することで、サプライチェーンをリアルタイムで可視化できる。これにより、潜在的なボトルネックを特定し、混乱に事前に対応できる。可視化と最適化には、膨大な量のデータを管理する能力が必要である。しかし、現在のサプライチェーンシステムの多くは、データ一式を管理することができず、この規模の問題を最適化できないため、サプライチェーンを細分化しているのが実情である。
パフォーマンスの監視：データは、サプライヤーのパフォーマンス、ロジスティクスのパフォーマンス、その他の重要なパフォーマンス指標を監視するために使用できる。これは、組織が改善すべき領域を特定し、サプライチェーンのパフォーマンスを最適化するのに役立つ。
リスクマネジメント：データは、サプライチェーンのリスクを特定し、管理するために使用できる。これは、組織がリスクを積極的に軽減し、サプライチェーンの継続性を確保するのに役立つ。
データの共有：現在のサプライチェーンでは、企業の壁を越えて顧客やサプライヤーと協力することがますます重要になっている。顧客とデータを共有することで、顧客の需要をより深く理解することができ、サプライヤーと原材料の需要予測を共有することで、安定供給を確保できる。

全体として、データと効果的なデータ管理は、企業がサプライチェーン全体からデータを収集、整理、分析できるようにすることで、サプライチェーンマネジメントにおいて重要な役割を果たします。これにより、企業は改善すべき領域を特定し、情報に基づいた意思決定を行い、サプライチェーンプロセスを最適化し、コストの削減、効率の向上、顧客満足度の向上を実現できます。

サプライチェーンマネジメントに不可欠なデータソース

サプライチェーンマネジメントには、顧客に商品やサービスをタイムリーかつ効率的に届けるために、組織間のさまざまな活動やプロセスを調整することも含まれます。情報に基づいた意思決定を行い、サプライチェーンオペレーションを最適化するために、さまざまな種類のデータが使用されます。サプライチェーンマネジメントで使用される一般的なデータには、以下のようなものがあります。

需要データ：製品やサービスの需要予測に使用される。これには、過去の販売データ、市場動向、顧客行動など、将来の需要を予測するのに役立つ関連情報が含まれる。
在庫データ：製品や原材料の在庫レベルを追跡するために使用される。在庫レベル、リードタイム、再注文ポイントなどの情報が含まれる。
輸送データ：サプライチェーンを通じた商品やサービスの移動を追跡するために使用される。出荷スケジュール、輸送会社の実績、配送時間などの情報が含まれる。
生産データ：生産工程を監視し、効率的に稼動していることを確認するために使用される。生産スケジュール、機械の性能、労働生産性などの情報が含まれる。
サプライヤーデータ：サプライヤーとの関係を管理し、サプライヤーが義務を果たしていることを確認するために使用される。サプライヤーの業績、契約条件、価格などの情報が含まれる。
財務データ：サプライチェーンの財務実績を追跡するために使用される。コスト、マージン、収益などの情報が含まれる。

サプライチェーンデータ管理の 5 つの基本ステップとは？

データ収集：このステップでは、サプライヤー、顧客、ロジスティクス、プロバイダ、社内システムなど、さまざまな情報源からデータを収集する。このデータには、売上、在庫レベル、生産スケジュール、出荷状況、サプライヤーのパフォーマンスに関する情報が含まれ、形式は問わない（構造化、非構造化、半構造化）。
データ分析：このステップでは、企業はさまざまなツールやテクニックを使って、最初のステップで収集したデータを分析する。データマイニング、予測分析、機械学習アルゴリズムなどが含まれる。その目的は、意思決定に情報を提供し、サプライチェーンのパフォーマンスを向上させることができるパターン、傾向、インサイトを特定することである。
データの共有：このステップでは、企業はサプライヤー、ロジスティクスプロバイダ、顧客を含むサプライチェーンパートナーとデータを共有する。これにより、サプライチェーン全体の協調性を高め、不確実性を減らし、可視性を高めることができる。
データの可視化：このステップでは、企業はデータ可視化ツールを使用して、第2 ステップで生成されたインサイトと分析を提示する。これにはチャート、グラフ、ダッシュボードが含まれ、管理職が懸念分野を素早く特定し、それらに対処するためのアクションを取るのに役立つ。
継続的改善：このステップでは、企業は、前のステップで得られた洞察を活用して、サプライチェーンのパフォーマンスを継続的に改善する。これには、サプライチェーンの効率を最適化し、コストを削減し、顧客満足度を向上させるために、プロセス、方針、システムに変更を加えることが含まれる。

Databricks がサプライチェーンマネジメントに最適なプラットフォームである理由

Databricks レイクハウスプラットフォームは、分析の精度や深さと時間とのトレードオフをなくし、弾力的で予測可能なサプライチェーンを構築することを可能にします。スケーラブルできめ細かな予測によって需要を予測、感知し、サプライチェーンのプランニングと最適化を行うことで、Databricks は意思決定の精度を向上させ、収益の向上とコストの削減を実現します。Databricks レイクハウスプラットフォームがサプライチェーンマネジメントに最適な理由は以下のとおりです。

スケーラビリティ：Databricks プラットフォームは、膨大な量のデータを扱い、必要に応じたスケールアップやスケールダウンが可能なため、膨大なサプライチェーンデータの管理に理想的である。Databricks は、センサーデータ、ソーシャルメディア、トランザクションデータなど、サプライチェーンマネジメントに不可欠なあらゆるソース、フォーマットのデータを統合する。
リアルタイム分析：Databricks は、サプライチェーンの効果的な管理に不可欠なリアルタイム分析を可能する。リアルタイム分析は、企業が需要の変化やサプライチェーンの混乱など、サプライチェーンのイベントをリアルタイムで監視し、対応するのに役立つ。
機械学習：Databricks は、企業がサプライチェーンを最適化するための予測モデルを構築できる高度な機械学習機能を提供する。機械学習を活用することで、企業は需要予測を改善し、在庫コストを削減し、物流・輸送業務を最適化できる。
セキュリティ：Databricks は、秘密性の高いサプライチェーンデータを管理する際に重要な、暗号化、アクセス制御、コンプライアンス認証などの堅牢なセキュリティ機能を備えている。
コラボレーション：Databricks レイクハウスプラットフォームは、サプライチェーンマネジメントに不可欠なデータ分析やモデリングにおいて、チームメンバーが協力して作業できるコラボレーション機能を提供している。これにより、チームはより効率的に作業し、より良い意思決定を行うことができる。
データ共有：レイクハウスからあらゆるコンピューティングプラットフォームにライブデータを安全に共有するオープンなソリューションと、組織間で共有されたデータを一元管理・監査する機能を備えたレイクハウスは、データ資産をベンダーやパートナーとセキュアに共有して連携を強化すると同時に、セキュリティおよびコンプライアンスの要件を満たし、ビジネスの調整を容易にする。

Databricks レイクハウスが、リテーラー、製造業、その他のあらゆる産業において、レジリエントで予測可能なサプライチェーンを構築し、コストと効率を継続的に最適化するためにどのように役立っているか、詳しく解説します。

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