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2022年のサプライチェーンモニタリング

事実: サプライチェーンにおける第三者の数が増えるにつれ、サプライチェーンのモニタリングは急速に必要性を増しています。 

なぜなら、Tier-Nサプライヤーが多ければ多いほど、そのうちの1社または複数社が汚職、詐欺、マネーロンダリング、人身売買、奴隷、非人道的労働条件、環境破壊など、違法または非倫理的行為に関わる危険性が高くなるためです。 

サプライチェーンで何が起きているのか、原材料に至るまですべてのサプライヤーのビジネス慣行を把握しておかなければ、あなたのビジネスは取り返しのつかない金銭的・風評的損害にさらされる可能性があるのです。 

しかし、どうすれば完全なサプライチェーンの可視化(SCV)を実現できるのでしょうか。 

この記事では、以下のようなサプライチェーンモニタリングについて深く掘り下げています。 

  • 仕組み
  • 適切なサプライチェーンモニタリングツールが重要な理由 
  • プリウエーブがお手伝いできること

サプライチェーンモニタリングとは?

サプライチェーン・モニタリングとは、サプライヤーへの原材料や部品の発注から最終製品の納入まで、サプライチェーンにおけるさまざまな業務や事象を追跡する一般的なプロセスのことです。基本的には、サプライチェーンマネジメント(SCM)の運用面を表し、以下のような幅広い活動が含まれます。 

  • ロジスティクスなどの複雑な業務プロセスのモニタリングや
  • サプライヤーのリスクの判定、評価、分類

目標は? 

混乱を早期に察知し、事業全体への悪影響を回避することで、大きな競争優位を獲得する。

サプライチェーンモニタリング活動

サプライチェーンのモニタリングでは、原材料から最終製品に至るまで、資産の所在を迅速に把握し、その状況を追跡する必要があります。このニーズに対応するために、IoT(Internet of Things)ソリューションが導入されることが多くなっています。IoTセンサーから得られるデータによって、企業は在庫に関するリアルタイムの情報を得ることができ、サプライチェーンの可視性を長期的に向上させることができる可能性があるからです。 

例えば、製薬会社は品質と安全性を確保するために、製品の温度を常に監視する必要があります。例えば、「COVID-19」というワクチンは、一定の温度を保たないと効き目がなくなってしまいます。

一方、サプライヤーのリスクは最小限にとどめる必要があります。理想を言えば、サプライヤーは、自社の業務に直接的・間接的な影響を及ぼす可能性のある事柄について、常に情報を提供してくれるはずです。しかし、現実には、サプライチェーンに含まれる第三者のサプライヤーが多ければ多いほど、可視性は低下し、サプライチェーンの潜在的な混乱や予期せぬ事態の数は大幅に増加します。  

そのため、サプライチェーンのモニタリングには、サプライチェーンのリスクインテリジェンスを収集することが不可欠です。 

パートナーやサプライヤーの潜在的な問題を幅広くスクリーニングすることで、自然災害や産業事故、消費者問題など、サプライチェーンに影響を与え、混乱させる可能性のある事象をいち早く察知することができます。

サプライチェーンモニタリングによるリスク検知

サプライチェーンの混乱は、その規模にかかわらず、企業の収益に悪影響を及ぼす可能性があります。例えば、あるサプライヤーからの原材料の納入が遅れた場合、その影響は連鎖的に広がり、顧客の注文が履行されないという事態を招き、収益の損失、顧客満足度の低下、企業の評判への大きなダメージにつながります。 

Tier-Nを含むサプライチェーン全体を監視することで、企業は潜在的な混乱に備え、さらには完全に回避することができます。 

これらの障害のうち、いくつかを以下に詳述します。

生産設備修理

生産設備は消耗品であり、予定外の修理が発生すると、企業の日常業務に大きな影響を及ぼします。そのため、生産ラインの設備の状態を把握することは、サプライチェーンモニタリングの重要な要素となっています。IoTセンサーなどのテクノロジーは、修理が必要なときにアラートを出すことで企業を支援し、無駄のない季節に前もって修理のスケジュールを立てる時間を確保することができます。

物流問題

サプライチェーンの混乱は、しばしばロジスティクスに関連している。自然災害、交通渋滞、天候不順など、さまざまな要因で物資の輸送に影響が出る可能性があります。しかし、センサーや全地球測位システム(GPS)機器などのテクノロジーは、遅延を回避するための新しいルートを中継するのに役立ちます。また、エンド・ツー・エンドのモニタリング・プラットフォームを利用することで、サプライチェーンの可視性を高め、物流の死角を発見したり、ルート計画に関する意思決定を最適化したりすることができます。

サイバー攻撃

サプライヤー、ベンダー、またはパートナーのネットワークでサイバーセキュリティの事故が発生すると、組織にとって大きな脅威となります。業務に支障をきたすだけでなく、組織のネットワークや機密データも同じ脅威にさらされる可能性があります。このため、企業はサプライヤーのサイバーセキュリティの完全性を監視すると同時に、予期せぬサイバー脅威への備えをすることが極めて重要です。

サプライヤとパートナーの不履行

納期遅延の可能性を察知することは、困難ではありますが、非常に重要です。サプライヤーやパートナーがサプライチェーンの一部としてどのように機能するかを予測することで、企業はより良いビジネス上の意思決定を行うことができます。そのためには、機械学習(ML)を使ってリアルタイムでニュースを把握し、サプライヤーに関するデータを収集し、関連する将来のアラートを作成することが必要です。

サプライヤーA」が労働不安に直面しているというアラートを受け取りました。このような状況が進行していることを知ることで、すぐにベンダーに連絡を取り、詳細な情報と今後の対策を得ることができます。情報を得るということは、ビジネスに直接影響を与える可能性のあるものに対して、事前に計画を立てる能力を持つということです。 

例えば、Prewaveのサプライヤーモニタリングツールは、数週間前からインシデントを予測することができます。サプライヤー側で注文が履行されない場合、別の選択肢を見つけるのに十分な時間があります。ビジネスが通常通り行われ、製品が時間通りに届けられるようになります。 

プリウェーブを使えば、次のような質問に答えることができます。 

  • 仕入先・協力会社は信頼できるか?
  • 過去に大規模な事件に巻き込まれたことがあるのか?
  • どのようなニュースやイベントがサプライヤーのパフォーマンスに影響を与える可能性がありますか?

サプライチェーンモニタリングの仕組み

サプライチェーンのモニタリングにおいて、IoTやMLなどのテクノロジーが重要な役割を担っていることは、もはや明らかです。モニタリングに最も頻繁に使用される機器には、以下のようなものがあります。

  • サプライチェーンマネジメントソフトウェアプラットフォーム
  • サプライチェーン・アナリティクス・ソリューション
  • クラウド型ツール

これは、サプライチェーン・マネジメントの専門家が、サプライチェーンで起こっているすべてのことを把握するために使用するものです。 

特にMLは、より広範なサプライチェーンの監視範囲を確保することができます。場所や言語に関係なく、サプライヤーに関するリアルタイムの最新データを収集し、分析することができます。その結果、リスクアラートが生成され、企業は事象に十分先んじて反応し、対応することができるようになります。

Prewaveは、2019年8月15日の時点で、イタリアのタラントにあるArcelorMittalの工場に対する汚染警告を検出しました。当社のサプライチェーンリスクインテリジェンスプラットフォームは警告を拾い続け、2020年12月の閉鎖警告を含め、その後数カ月にわたって影響を受ける顧客に対する警告の送信を進めました。2021年2月14日、ついに工場は閉鎖されました。

つまり、タラントのアルセロール・ミッタル社の工場で働く企業でPrewaveを使用している企業は、2019年の最初の汚染警告から工場の閉鎖まで、1年以上前に通知を受けることができたのです。早期アラートと継続的アラートの両方によって、これらの企業は可能な限り迅速に行動を起こし、必要な保護措置を実施することができました。サプライチェーンのすべてのレベルにおいて、現在および予測される混乱について通知を受けることができます。Prewaveプラットフォームは、コンプライアンス、混乱、財務、法律、持続可能性リスクなど140以上のリスクカテゴリーをカバーしています

プリウェーブの概要

  • リアルタイムおよびヒストリカルモニタリング 
  • 数百万件のニュースやソーシャルメディア、一般に公開されているデータベースなど 
  • 正確な予測
  • お取引先様の事故履歴の閲覧
  • 360°のリスクビュー

Prewaveは、リアルタイムおよび過去のデータに基づくアラートを提供することで、企業やサプライチェーン管理の専門家がグローバルサプライチェーンを完全に可視化することを支援するサプライチェーンリスクインテリジェンスプラットフォームです。Prewaveがどのようにサプライチェーンの耐障害性を高めることができるかの詳細については、こちらをご覧ください。 お問い合わせまでご連絡ください。

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