サプライチェーンにおけるデータの適切な活用方法を学ぶ

現在の消費モデルはデジタル・モデルに基づいており、処理する必要のあるデータがますます増えている。このデータは、企業にとってまさに金鉱である。ビジネスモデルやサプライチェーンモデルを、需要が発生した瞬間にのみ取引が発生するトランザクション型から、情報交換を通じて異常をより的確に診断できる予測型へと変貌させる。

なぜサプライチェーンデータを使うのか？

消費社会では、顧客はかつてないほど不安定であり、自由に使えるデータを活用することが重要かつ必要である。競争はますます激しくなり、顧客の要求もますます厳しくなっています。そのため、競合のオファーに直面する顧客の要求に対して提供する対応を分析できるように、データを使いこなす必要があります。

3つの主な目的は、データを使用する際の指針となるはずです：

サプライチェーンの活動を監視します：

データの使用と分析により、S&OP（セールス＆オペレーション・プランニング）業務の重要な指標の継続的な診断と完全なフォローアップを保証することができます。貴社の内部能力に応じて、購買と販売の意思決定をよりよく調整することができます。

異常を検出し、故障の影響を抑える：

サプライチェーンのデータを分析することで、サプライチェーンが最適に機能することを妨げている問題について迅速にアラートを出すことができます。

予測力を得る：

データの分析をマスターすれば、将来の在庫の動き（季節性の高い商品など）を正確かつ確実に予測するのに十分な過去のデータを得ることができ、その結果、サプライチェーン管理の精度とパフォーマンスが向上します。

データを使用する前に、どのようにデータを準備するか？

データを最適な方法で使用する前に、信頼できる安全なデータを使用してすべての分析を実行できるように、データと作業環境を準備する必要があります。

アクセス可能なすべてのデータを収集する

あなたの会社の各部署は、分析に役立つさまざまな種類のデータを持っています。そのため、まずは様々な従業員からデータを収集することから始める必要があります。実際、各部門が同じデータ処理プロセスを持っているわけではありません。標準化プロセスを作成し、従業員に配布することで、後で収集するデータがすでに正しいフォーマットになっているため、時間を節約することができます。

強固な技術的基盤を確立する

収集するデータを特定したら、保存するデータの範囲はすぐにわかる。そして、すべてのデータを収容するのに十分な性能と、さまざまなデータベースへの頻繁な更新が可能な構造の中で、保存方法を選択する必要があります。例えば、技術的な災害や自然災害でストレージ機器が破壊された場合の問題を避けるために、データを複数の場所に保管することを検討するとよいでしょう。

データの保護

大容量のストレージ・サーバーを所有していることだけが、ストレージ方式を選択する基準にはならない。データのセキュリティが第一の基準です。あなたの会社や顧客に関する機密データ（連絡先や支払い情報など）を扱うことになるのですから、他人がアクセスできないように完全に保護されていなければなりません。最適なセキュリティを確保するには、クラウドで利用可能なリモートサーバーを使用することができます。社内にデータを保存しないという選択は、専門家に依頼することで、サーバーのメンテナンス作業や不安定なリスクを管理する必要がないということでもある。データを複数のサーバーに複製することで、自然的・技術的リスクを軽減し、データ処理の継続性を確保します。

データの質を評価する

処理するデータをすべて収集し、保存方法を選択し、データを確保したら、次にデータの質を評価する作業をしなければならない。実際、質の高いデータとは、現実と一致し、ユニークで、理解可能で、構造化され、文書化されたデータのことである。この評価作業は、その後手動または自動で収集された新しいデータに適用するために、継続的に実施する必要があります。

どのようなデータを収集すべきか？

自由に使えるあらゆるデータの中から、最も関連性の高い情報を選んで収集し、分析と予測を最適化することで、サプライチェーンをより簡単かつ迅速に適応させる方法を学ばなければなりません。

サプライチェーンデータ

最初に収集すべきデータはサプライチェーン全体に関するデータです。典型的な指標を提供するデータを使用して、ROI を加速する基準である質の高いデータ履歴を構築する必要があります。サプライチェーンデータベースを構成するために、以下の情報を選択する必要があります：

o 品目リポジトリ：ブランド、価格、寿命、数量など、

o サプライヤーリポジトリ：名前、購入条件、カタログ、注文頻度など、

o 顧客リポジトリ：連絡先情報、購入履歴など

o ロジスティクス・ネットワークに関する情報：倉庫、ハブ、店舗など、

o 在庫業務に関する情報：売上、注文、受取、在庫など。

この情報は、御社の活動部門に応じて、御社の類型に適合させる。

すでに利用可能なデータ

データマネジメントを導入する前から、すでに多くのデータを自由に利用することができます。サプライチェーンに関連する様々なリスクを予測する能力を強化するデータ履歴を構築するのに役立ちます。このようなデータを収集・処理する最善の方法は、データ・プロジェクト・マネージャーを任命し、貴社が過去に作成した可能性のあるすべてのデータをマッピングし、収集し、利用可能にすることです。

外生データ

社内データの処理に加え、外来データ、つまり自社で生成されたデータではなく、自社を取り巻く環境で生成されたデータも統合する必要がある。これらのデータは、分析をより適切なものにするのに役立ちます。業務分野によっては、ビジネスに影響を与えるさまざまな種類の経済データや人口統計データを集約したい場合もあるでしょう。

データベースのメンテナンスはどのように行っていますか？

いったんデータベースを構築したら、それを常に適切なものに保つためにメンテナンスする必要がある。

データを分析してエラーを特定する

最も一般的な2つのデータエラーが発生しないように、データベースを完全に分析することから始める必要があります：

o 非現実的なデータ：非現実的データ：非現実的データとは、現実を正確に反映できないデータのこと。在庫管理の文脈では、非現実的なデータとは、例えば、在庫がマイナスであったり、在庫レベルよりもはるかに高い販売数であったりする。

o 構造化されていないデータ：構造化されていないデータとは、他のデータと正しくリンクされていないデータのことである。例えば、製品とサプライヤーが正しくリンクされていないデータである。構造化されていないデータは、データ分析時だけでなく、自動化されたプロセス（この場合は商品補充）においても問題となる可能性がある。

データのクリーンアップ

データに紛れ込んだエラーを特定したら、信頼性の高いリアルで詳細なデータを得るために、データベースをクリーンアップしてエラーを取り除く必要がある。エラーの再発を防ぐには、その原因を特定することが重要です。エラーの原因は、データの共有にあるのか、処理にあるのか、収集にあるのか。ほとんどの場合、人為的なミスに起因する。したがって、正確で詳細なデータ処理プロセスを新たに設定し、すべての協力者に伝達する必要がある。

サプライチェーンを診断するには？

すべてのデータが収集され、処理の準備が整ったら、いよいよサプライチェーンを診断するための分析段階に移ることができます。

KPIの定義

KPI（Key Performance Indicator）とは、システム全体の効率を分析するための基準です。正確な基準に従って診断を行うために、KPIを設定することが重要です。これらの基準は複数あり、サプライチェーンの様々な段階（在庫回転率、サービス率、満足度、リードタイムなど）に適応させる必要があります。KPIの推移をモニタリングすることで、サプライチェーンに障害が発生した場合に警告を発することができます。