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モデル化と分析を使って、弾力性のあるサプライチェーンをデザイン

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最適化されたサプライチェーンでも、必ずしも弾力性が備わっているわけではありません。モデル化のテクノロジーを利用すれば、サプライチェーンの潜在的リスクや付随するコストを正確に特定、数値化できます。また、シナリオの最適化や高度な分析を通してリスク緩和の戦略を構築し、サプライチェーンの運営に弾力性を組み込むことが可能となります。

このドキュメントでは、なぜサプライチェーンに弾力性が必要かを説明します。

モデル化と分析を使って、弾力性のあるサプライチェーンをデザイン

最適化されたサプライチェーンでも、必ずしも弾力性が備わっているわけではありません。モデル化のテクノロジーを利用すれば、サプライチェーンの潜在的リスクや付随するコストを正確に特定、数値化できます。また、シナリオの最適化や高度な分析を通してリスク緩和の戦略を構築し、サプライチェーンの運営に弾力性を組み込むことが可能となります。

サプライチェーンの弾力性とは?

サプライチェーンの弾力性とは、混乱からビジネスやサプライチェーンが素早く回復するようデザインすることに着目したものです。潜在的なリスク領域を特定し、リスク緩和が可能なサプライチェーンをデザインし、起こり得る混乱への対応力を加味した現行モデルを維持することで、混乱からの回復力強化を目指します。

なぜサプライチェーンに弾力性が必要?

  • 74% の企業が過去1年間に少なくとも1度のサプライチェーンの混乱を経験
  • 14% が過去1年間に少なくとも108万ドルの累積損失を計上
  • 24% が過去1年間に少なくとも27万ドルの損失を計上
  • 58% が生産性の損失を記録
  • 38% が収益の損失を記録

データ: Business Continuity Institute Supply Chain Resilience Report 2015

 

ネットワークの弾力性を把握する

サプライチェーンデザインのテクノロジーでは、拠点の選択やモノの流れについてより良い意思決定ができるよう、エンド・トゥ・エンドのサプライチェーンのデジタルモデルを構築して、数十種類のシナリオを対象比較し、現実世界の変動性のもとでテストを行うことが可能です。サプライチェーンネットワークの弾力性を理解、強化する手順として、以下の4つの事項があります。

評価: すべてのモデル化および分析を利用し、リスク領域を特定。サプライチェーン全体を把握するため、ネットワーク・デザインモデル、企業のKPIなどの指標が使用可能。

優先付け: 最適化とシミュレーション・テクノロジーで詳細なテストを実行できるよう、評価の結果として得たデータを使い、シナリオを優先付け。

分析: 感度分析とシナリオを使い、弾力性を改善すると思われるネットワークのデザインをテスト。例えば、在庫場所の移動、サプライヤーとの関係の変更など。

計画: シナリオ分析に基づき、サプライチェーンの弾力性向上を実現する戦略を構築、あるいは、起こり得る混乱に備えた緊急・対応プランを策定。

サプライチェーンの弾力性を評価する方法

サプライチェーンのモデルでは、担当者がエンド・トゥ・エンドのサプライチェーンの全体像をすぐに確認することができます。現実のサプライチェーンを反映したデジタルモデルを作成、分析すれば、エンド・トゥ・エンドのサプライチェーンを継続的に最適化し、新しい戦略を迅速にテストし、市場の変化に対応できます。

リスク影響度のサマリー

子のサマリーの趣旨は、様々なシナリオでサプライチェーンのリスクを評価できるよう、高いレベルでの指標を提供することです。顧客までの平均距離、施設ごとの製品数、調達先が1か所の製品や部品など、コスト以外の指標がようやくされるため、ネットワークの回復能力を深く理解できます。

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リスク影響度データの可視化

多くの企業にとって、リスク影響度のデータ収集やレポート生成は大変な作業ですが、サプライチェーンのモデルとリンクした可視化ツールでは、必要な時にサプライチェーンのデータを集約して簡単に表示できます。また、サプライチェーンの潜在的なリスク領域を特定、評価しやすくなります。

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供給の変動制をシュミレーションする

もし重要拠点が長期にわたり稼働を停止したら、ネットワーク全体がダウンするのはどのくらいでしょうか?シュミレーションでは、稼働停止の期間を想定し、その期間における異なるネットワークデザインの実際のパフォーマンスを評価できます。シミュレーションのデータは、逸失した注文件数、在庫レベル、総コストなどを示す時系列のレポート形式で表示できます。これは弾力性を評価する不可欠な手段となります。各拠点がネットワーク全体の信頼性にどう影響するかを評価すれば、設計における隠れたリスク領域を発見できます。

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リスクデータで多目的最適化

サプライヤーのスコアカードのデータ、施設の信頼せ、ざいこにっすうなどの要素をネットワーク最適化に組み込み、トレードオフ曲線を作成して、さまざまなオプションの費用対効果を可視化できます。

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評価の自動化と優先付け

新たなテクノロジーにより、サプライチェーン内の各拠点での混乱を自動的に分析できるようになります。また、サプライチェーンの弾力性向上のため、様々なネットワークデザインの能力をシミュレーションすることも可能になります。こうしたオプションは、サプライチェーンの信頼性において最も重要である拠点を中心にプランニングを行う際に有用です。

 

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