かつては専門的な技術議論の場に限られていた話題が、ここ数年で食卓の話題になった。それはサプライチェーンだ。原材料サプライヤー、メーカー、輸送業者、販売業者が相互に連携するネットワークは、非常に効果的であったため、世界的なCOVID-19パンデミックによって引き起こされた複雑な一連の出来事によって事態が悪化するまで、ほとんど注目されることはなかった。
テクノロジーに長く携わってきた方なら、1990年代のERP（エンタープライズ・リソース・プランニング）全盛期を経験したことがあるかもしれません。複雑で高価なソフトウェアパッケージが導入され、主要な目標は包括的なサプライチェーン管理でした。その多くは、非効率なサプライチェーンに伴うコストの増加が原因でした。若いERPコンサルタントだった頃、埃っぽい倉庫の中を這いずり回り、すぐに廃棄処分になる商品の実地棚卸を手伝い、非効率なサプライチェーンを整理していたことを覚えています。
テクノロジーは、ベンダーへの商品発注から世界各地への在庫自動移動まで、サプライチェーン管理の多くの日常的な側面において、飛躍的な効率化をもたらしました。シックスシグマやリーンといったプロセス管理手法の台頭とともに、テクノロジーは企業がグローバルサプライチェーンから無駄を省くことを可能にしました。その結果、自動車メーカーは部品が工場に到着する時刻を90秒以内に予測し、すぐに車両に搭載できるようになりました。
この徹底的な効率化の追求の原動力となったのは、コスト削減でした。過剰在庫を抱え続けるのは、特に期限切れの恐れがあったり、特別な保管場所が必要だったりする場合は、コストがかかります。パンデミック以前の時代、世界中のほぼあらゆる商品を注文すれば数時間で自宅に届く時代では、グローバルシステムの余裕をなくすことは、ペナルティなしでコストを削減できる方法のように思えました。
次世代のサプライチェーン管理
もちろん、工場の閉鎖から労働者不足まで、私たちのほとんどが個人的に、あるいは職業上、世界的なサプライチェーンを通じて波及効果を生み出し、すべてが変わりました。
参照：COVID-19による男女格差：女性が仕事を辞める理由と復職させる方法（無料PDF）（TechRepublic）
技術者として、自社の次世代サプライチェーンの計画において、自分たちに積極的な役割はないと考えるのは当然かもしれません。しかし、テクノロジーがゼロ・スラック・サプライチェーンの時代を可能にしたように、テクノロジーは次世代サプライチェーンの設計と強化にも貢献します。
テクノロジーは長らく在庫レベルの把握と予測を行ってきました。しかし、人工知能（AI）、機械学習（ML）、シミュレーションの進歩により、企業は過去に基づく予測から、将来の出来事に基づく潜在的な結果を予測する段階へと移行できるはずです。
Oracle や SAP などの従来のプレーヤーは、包括的なサービスの一部として予測サプライ チェーン ソフトウェアを提供していますが、Streamline や Domo などの新興プレーヤーは、より焦点を絞ったツールを提供しています。
現在のベンダーが提供する可能性のあるサービスを事前に把握し、よりニッチなベンダーとの関係を構築することは、知識と利用可能なツールを身に付けるための良い第一歩です。既存のサプライチェーン管理スイートにさらなる柔軟性を追加する機会を探すことも、適切な即時のステップです。
安全在庫の最適化と削減、再発注ポイントの見直し、ベンダーポートフォリオの縮小といった長年の取り組みは、かつては大きな成果でした。しかし、サプライチェーンの不確実性が高まっている現在の環境では、こうした取り組みが足かせとなる可能性があります。直接調達システムへの新規ベンダーの追加を容易にしたり、安全在庫を調整したりするといったシンプルな取り組みでさえ、製品の製造・販売能力に甚大な影響を与える可能性があります。これは、IT部門が複雑な戦略的課題に効果的な回答を提示する機会です。
レポートツールと分析ツールを活用することで、サプライチェーンの課題を軽減することも可能になります。例えば、事業の一部で発生する注文の遅延やコスト増加といった潜在的な問題を迅速に特定し、まだ影響を受けていない他の事業部に積極的に伝えることができれば、正式なイニシアチブや要請を必要とせずに、既存の資産を活用してより適切な意思決定を促進でき、事業部門とIT部門の両方にとってメリットとなります。
あらゆる危機は機会をもたらす、というのは陳腐な言い回しです。しかし、パンデミック以前の時代にテクノロジーが極めて効率的なサプライチェーンの構築に貢献したように、テクノロジーは次世代の構築にも貢献します。予測分析のような複雑なツールは解決策の一つですが、既存のレポート機能、アラート機能、設定オプションと組み合わせることで、現状の情報提供と柔軟性の向上を実現し、同時に将来のより高度なツールにも対応できる競争力を維持できます。
