Transforming the supply chain with unified data management
(統合データ管理によるサプライ チェーンの変革)
要約(英語):
MetaBeat 2022 will bring together thought leaders to give guidance on how metaverse technology will transform the way all industries communicate and do business. The summit will be held in San Francisco on October 4 to discuss supply and demand disruptions in 2020 and 2021. Notably, 84% of chief supply chain officers reported that they could service their customers better with data-driven insights. However, they were unable to attend all of the summit sessions
要約(日本語):
Metabeat 2022は、Metaverse Technologyがすべての業界のコミュニケーションとビジネスの方法をどのように変えるかについてのガイダンスを提供するために、Sound Leadersを集めます。サミットは10月4日にサンフランシスコで開催され、2020年と2021年の需要と供給の混乱について議論します。特に、サプライチェーンの最高責任者の84％が、データ駆動型の洞察により顧客に適切にサービスを提供できると報告しました。しかし、彼らはすべてのサミットセッションに参加することができませんでした
本文
Many organizations lack the technology and architecture required to automate decision-making and create intelligent responses across the supply chain, as has been shown by the past few years’ supply chain disruptions. However, these critical breakdowns can no longer be blamed solely on the COVID-19 pandemic. Rather, they can be blamed on businesses’ slow adoption of automated supply chain decision-making, which has resulted in inventory backlogs, price inflation, shortages and more. Further contributing to backlogs is continued single sourcing to one region rather than leveraging distributed regional capabilities. These factors have added to the complexity of systems and the disadvantages of lack of automation and the pandemic brought these existing critical breakdowns into stark relief.
多くの組織には、過去数年間のサプライチェーンの混乱が示されているように、意思決定を自動化し、サプライチェーン全体でインテリジェントな応答を作成するために必要な技術とアーキテクチャがありません。ただし、これらの重大な故障は、Covid-19のパンデミックだけで非難することはできません。むしろ、彼らは、自動化されたサプライチェーンの意思決定の企業のゆっくりとした採用を非難することができます。バックログへのさらなる貢献は、分散された地域の能力を活用するのではなく、1つの地域に単一の調達を続けています。これらの要因は、システムの複雑さと自動化の欠如の欠点に追加され、パンデミックにより、これらの既存の重大な故障が厳しい緩和になりました。
This brings us to today and how this inability to effectively manage data streams is proving debilitating to many companies. In a Gartner study of more than 400 organizations, 84% of chief supply chain officers reported that they could service their customers better with data-driven insights. An equal number of respondents stated that they needed more accurate data in order to predict future conditions and make better decisions.
これにより、今日のデータストリームを効果的に管理できないことが、多くの企業にとって衰弱させることを証明しています。400を超える組織のGartnerの調査では、サプライチェーンのチーフチェーン担当者の84％が、データ駆動型の洞察により顧客に適したサービスを提供できると報告しました。同数の回答者は、将来の条件を予測し、より良い決定を下すために、より正確なデータが必要だと述べました。
The challenge here is that companies are managing their supply chains with a series of disparate and disconnected tools and datasets. Instead of residing in a centralized location, critical information may be scattered across the supply chain, kept in functional siloes and tied to individual technology solutions and operating teams, limiting transparency and optimization.
ここでの課題は、企業が一連の異なるツールとデータセットを備えたサプライチェーンを管理していることです。集中的な場所に居住する代わりに、重要な情報がサプライチェーン全体に散らばり、機能的なサイロに保管され、個々のテクノロジーソリューションとオペレーティングチームに結び付けられ、透明性と最適化が制限される場合があります。
Ultimately, this impacts the overall results of supply chain digitalization. Human analysts, as well as advanced technology engines, may have trouble accessing data that is relevant, current and reliable. Data may be segregated across functions, resulting in a lack of end-to-end transparency. Lag times can significantly impact an organization’s ability to sense and respond immediately to disruptions or new information.
最終的に、これはサプライチェーンのデジタル化の全体的な結果に影響を与えます。人間のアナリストと高度なテクノロジーエンジンは、関連性があり、最新の、信頼性の高いデータへのアクセスに苦労する可能性があります。データは関数間で分離される可能性があり、エンドツーエンドの透明性が不足しています。遅延時間は、混乱や新しい情報をすぐに感知して対応する組織の能力に大きな影響を与える可能性があります。
The supply and demand disruptions in 2020 and 2021 clearly demonstrated the need for digital transformation and end-to-end visibility and orchestration. And the availability of new digital capabilities like artificial intelligence (AI), machine learning (ML), data science and advanced analytics has been nothing short of a game-changer for connecting the world’s supply chains. To keep pace with manufacturers’ and retailers’ demand surges, supply chains must evolve to become real-time, adaptive ecosystems.
2020年と2021年の需要と供給の混乱は、デジタル変換とエンドツーエンドの可視性とオーケストレーションの必要性を明確に示しています。また、人工知能（AI）、機械学習（ML）、データサイエンス、高度な分析などの新しいデジタル機能の可用性は、世界のサプライチェーンを接続するためのゲームチェンジャーにほかなりません。メーカーと小売業者の需要の急増に対応するために、サプライチェーンはリアルタイムの適応的なエコシステムになるために進化する必要があります。
Whenever an exception or a disruptive event occurs anywhere in the ecosystem, it can be recognized and addressed autonomously in a synchronized and collaborative manner. No matter how geographically distributed the value network is and how many suppliers it includes, today even the most complex global supply chain can be digitally connected via intelligent solutions in near real-time.
エコシステムのどこでも例外または破壊的なイベントが発生するたびに、同期された共同の方法で自律的に認識および対処できます。Value Networkがどのように地理的に配布されていても、それに含まれるサプライヤーの数に関係なく、今日では、最も複雑なグローバルサプライチェーンでさえ、近くのリアルタイムでインテリジェントソリューションを介してデジタル的に接続できます。
The advanced technology that enables near real-time monitoring and communication depends on data for its success. Across the value chain, each supplier is digitally contributing information regarding costs, timing, inventory levels, availability and other key metrics — offering the opportunity for key partners to gain and offer feedback in real time, thus gaining key insights into the evolution of demand.
ほぼリアルタイムの監視と通信を可能にする高度なテクノロジーは、その成功のためにデータに依存します。バリューチェーン全体で、各サプライヤーはコスト、タイミング、在庫レベル、可用性、その他の主要なメトリックに関する情報をデジタル的に貢献しています。主要なパートナーがリアルタイムでフィードバックを得て提供する機会を提供し、需要の進化に関する重要な洞察を得ています。
But that is just the beginning. Today’s forecasting, business planning and execution optimization engines also depend on enormous volumes of third-party data — including news, weather and even social media — that impact end-to-end supply chain performance. Enabled by new, advanced capabilities such as AI, ML and predictive analytics, these new cognitive engines are incredibly powerful and accurate at translating huge amounts of raw data into strategic, actionable recommendations, often autonomously, allowing supply chain teams to shift focus from firefighting to strategic improvements.
しかし、それはほんの始まりに過ぎません。今日の予測、事業計画、実行最適化エンジンは、エンドツーエンドのサプライチェーンパフォーマンスに影響を与えるニュース、天気、さらにはソーシャルメディアなど、膨大な量のサードパーティデータにも依存しています。AI、ML、予測分析などの新しい高度な機能によって有効になっているこれらの新しい認知エンジンは、膨大な量の生データを戦略的で実用的な推奨事項に変換するのに非常に強力で正確であり、多くの場合自律的に、サプライチェーンチームが消防から焦点を移すことができます。戦略的改善。
Digital platforms can bring together these disparate data sources and functions to enable faster decisions and greater collaboration. Unified data management makes companies more agile and flexible in responding to changes. Through a best-of-breed network of partners and internal developers, companies can share data and ideas across teams, enabling real-time response and cognitive planning across stakeholders. However, to deliver a synchronized response across the global supply network, traditional walls will have to be overcome with advanced technology that supports real-time, end-to-end orchestration.
デジタルプラットフォームは、これらの異なるデータソースと機能をまとめて、より速い決定とより大きなコラボレーションを可能にすることができます。統一されたデータ管理により、企業は変更に対応するためにより機敏で柔軟になります。パートナーと内部開発者のベストブリードネットワークを通じて、企業はチーム間でデータとアイデアを共有し、利害関係者全体でリアルタイムの対応と認知計画を可能にすることができます。ただし、グローバル供給ネットワーク全体で同期した応答を提供するには、従来の壁をリアルタイムのエンドツーエンドのオーケストレーションをサポートする高度なテクノロジーで克服する必要があります。
Breaking down these traditional walls requires a partner- and developer-friendly platform, fully integrated across the network, to help democratize data access, streamline data management and encourage self-learning and continuous improvement. Through a digital command center, information can be shared across the supply chain to generate cognitive insights, identify disruptions and opportunities, and recommend strategic actions. These partnerships can transform data into a competitive edge by unifying the entire supply chain around a holistic, truly integrated technology ecosystem.
これらの従来の壁を壊すには、データアクセスを民主化し、データ管理を合理化し、自己学習と継続的な改善を促進するために、ネットワーク全体に完全に統合されたパートナーと開発者に優しいプラットフォームが必要です。デジタルコマンドセンターを通じて、サプライチェーン全体で情報を共有して、認知的洞察を生み出し、混乱と機会を特定し、戦略的行動を推奨することができます。これらのパートナーシップは、全体的で真に統合されたテクノロジーエコシステムを中心にサプライチェーン全体を統一することにより、データを競争力に変換できます。
And as data is aggregated and made accessible to every stakeholder, companies can make intelligent, strategic decisions based on a single set of real-time insights. The supply chain is a robust ecosystem fed by data, and it requires scalability, security, data integrity, real-time responsiveness and exceptional processing speeds. Think about the massive amounts of data from customers, partners and suppliers consumed by companies. Millions of bits of information inundate every network touchpoint. Without collaboration, users will find themselves siloed by their disparate data-driven workflows, making decisions based on slow, incomplete and disconnected data.
また、データが集約され、すべての利害関係者がアクセスできるようになると、企業は単一のリアルタイムの洞察に基づいてインテリジェントで戦略的な決定を下すことができます。サプライチェーンは、データが提供する堅牢なエコシステムであり、スケーラビリティ、セキュリティ、データの整合性、リアルタイムの応答性、および例外的な処理速度が必要です。企業が消費する顧客、パートナー、サプライヤーからの膨大な量のデータについて考えてください。何百万もの情報がすべてのネットワークタッチポイントを浸水させます。コラボレーションがなければ、ユーザーは、異なるデータ駆動型ワークフローによって沈黙し、ゆっくり、不完全で切断されたデータに基づいて決定を下します。
To truly harness this vast amount of data, companies should be looking to solutions that support self-learning. Democratized supply chains are not created overnight. They require every partner and function to have equal access to data and optimization engines that take into consideration every outcome and priority — ingesting data and making decisions more rapidly than ever before. Such ecosystems result in supply chains that are strategic, functional and built to withstand today’s fluctuations and obstacles.
この膨大な量のデータを本当に活用するために、企業は自己学習をサポートするソリューションを検討する必要があります。民主化されたサプライチェーンは一晩で作成されません。すべてのパートナーと機能が、すべての結果と優先順位を考慮に入れるデータと最適化エンジンへの平等なアクセスを必要とします。このような生態系は、戦略的で機能的であり、今日の変動や障害に耐えるように構築されたサプライチェーンをもたらします。
