アメリカン サプライ チェーン: 「まだ始まったばかりです」

バイデン大統領が XNUMX 月に議会で一般教書演説 (SOTU) を行ったとき、テクノロジーと製造業のビジネス リーダーは大統領からの励ましの言葉を求めていました。 幸いなことに、彼は次のことについて直接言及しました サプライチェーンの未来に影響を与えたアメリカのイニシアチブ.

彼は言った： 「皆さん、私がこれを言ったことで批判されたことは知っていますが、私は自分の見方を変えません. アメリカのサプライチェーンがアメリカから始まるようにします。 サプライチェーンはアメリカから始まります。」

そのコメントは主に超党派のCHIPSに焦点を当てていましたHIPS
米国の製造業、サプライ チェーン、および国家安全保障を強化するための研究、開発、科学技術への投資を支援するために可決された科学法。

米国は、AI、量子コンピューティング、ナノテクノロジーなどの最先端分野の「明日の産業」でリーダーになる必要があります。 CHIPS と科学法は、通信技術とそのサプライ チェーンの促進と展開に 1.5 億ドルを割り当てる可能性があります。

多面的な利点には、新しい製造業の雇用の創出と増加が含まれます ニアショアリングの取り組み 北米の土壌またはその近くに製造施設と輸送手段を追加することで、より良い持続可能性を推進します。

新しいメーカーの焦点

CHIPS イニシアチブは刺激的ですが、この分野ではさらに多くの作業を行うことができます。 製造業者はまた、社内での業務の変革と、上流および下流のサプライヤーおよびディストリビューターとのパートナーシップとの外部関係の最適化に注力する必要があります。 この共同作業における重要なステップは、信頼できるサプライヤーとデータを共有して、管理されているデータについてより鋭い洞察を得ることです。

企業が、信頼できるサプライヤーと材料の在庫を使用して、内部および外部のサプライ ネットワークを可視化すると、新しい洞察を引き出すのに役立ちます。 たとえば、データの可視性と材料の洞察により、組織は材料を購入するたびに、適切なサプライヤーから適切なタイミングで適切な価格で購入していることを理解できます。

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マネジメント

企業は、一連の重要なステップを踏むことで、産業用サプライ チェーン管理プロセスを改善できます。 そして、サプライ チェーン プロセスを最適化するためのデータ中心の分析から始めます。 次に、効率性と改善すべき領域を特定し、無駄を減らし、ワークフローを合理化し、部門間のコミュニケーションを改善するための行動を起こします。

産業用サプライ チェーン管理を改善するもう XNUMX つの側面は、高度なテクノロジへの投資です。AI、IoT、機械学習、ロボティック プロセス オートメーションはすべて、サプライ チェーンの効率と可視性を強化するのに役立ちます。 さらに、リアルタイム データ ツールは、意思決定と戦略的予測を改善するためのより良い計画と実行をサポートできます。

変更管理も同様のオーバーホールを受ける予定です。 今日のサプライ チェーンでは、継続的な改善の文化を育むために、データ志向のマネージャーが必要です。 これにより、ライン ワーカーと管理者の間のコミュニケーションが開かれ、非効率性に対処し、運用を最適化するためのより良い方法を模索することができます。

サプライヤーやパートナーと緊密に連携することも、改善の不可欠な部分です。 産業サプライチェーン管理. エグゼクティブは、利害関係者との強固な関係を構築することを目指す必要があります。 サプライヤー、ロジスティクス プロバイダー、およびその他のパートナーと協力して信頼できるデータを共有することで、より優れた計画と調整が可能になります。

データと分析は、ビジネス サプライ チェーンのパフォーマンスの進捗状況を監視する上で大きな役割を果たす必要があります。 たとえば、在庫回転率、注文履行率、および配送時間を測定することは、経営幹部がサプライ チェーン プロセスを活性化する傾向を特定するのに役立ちます。

全体として、サプライ チェーンの運用は、デジタル基盤の構築を開始する必要があります。 この強固な基盤が整ったら、高度な自動化と拡張機能を導入して、プロセス コラボレーションの新しい概念を確立し、マルチエンタープライズ データの可視性に焦点を当てることができます。

サプライチェーンの前進

バイヤーやサプライヤーと協力し、最先端のデータ ツールを活用することで、企業は次のような前進を始めることができます。

• 運転資本の適正化: 組織は AI 戦略を使用して、新しい/追加の負担やリスクを導入することなく、必要なものだけを運ぶことができるようになりました。
• 従業員の増強: 新世代の製造労働者が工場や工場に参入しています。 バイデンが SOTU で指摘した. その結果、企業は新しい AI / ML テクノロジーを使用してこれらの環境を変革する絶好の機会を得ることができます。 さらに、彼らはテクノロジーに熟練した労働力を利用して、現在および将来の労働問題を相殺しています。
• 生産の継続性を確保: 材料在庫に対するより強力なデータの洞察により、混乱を最小限に抑え、生産の継続性を確保できます。
• サプライヤー/バイヤーのプロセスを強化する: バイヤーとサプライヤーがデータプロセスを強化してテール支出を削減する機会はたくさんあります。

もはや流行語ではなく、 人工知能と機械学習は今や日常的な機能です 製造業者がプロセスに取り入れていること。 その結果、企業は自社のサプライ ネットワークをこれらのツールと調和させ、永続的で持続可能な成長を実現できます。