サプライチェーン業界の今後の動向

2020 年は新しい年の始まりであるだけでなく、新たな 10 年の始まりでもありました。 過去 10 年間、業界は サプライチェーン 成長するためにテクノロジーに目を向けました。 企業がトップの座を争う中、この傾向は今後数年でさらに勢いを増すだろう。 短期的な利益の誘惑と長期的な目標を達成するという責任の間で、業界は必然的にこれまで以上にテクノロジーに目を向けることになります。

では、業界を支配する可能性のあるトレンドは何でしょうか? サプライチェーン 数年以内に？

1. オートメーション

世界がこれまで以上に地球規模の問題に直面している中、機械の効率に対するプレッシャーは増大しています。 スケーラブルな効率を推進するには、自動化を実用的かつエンドツーエンドで使用する必要があります。 一般に信じられていることに反して、自動化によって人間の労働が不要になるわけではありません。 その代わりに、人間の労働力を反復的な作業から解放し、より重要な意思決定を行えるようにします。

これらは、自動化が自動車業界に与えた影響の一部です。 サプライチェーン。

ロボット工学

業界 サプライチェーン 労働力不足に直面しており、早急な解決策が必要です。 ロボット工学への推進は具体的に何で、誰が行っているのでしょうか? 会社全体？ 人間？ 仕事市場？ 要件。 ロボット プロセス オートメーション (RPA) は、反復的なタスクを自動化するために広く採用される可能性があります。 一方、重労働にはもはや人間の労働は必要ありません。 代わりに、それらが使用されます 自律移動ロボット (AMR) 重量物の吊り上げに使用します。 2019年の倉庫と配送センター Peerless Research Group が実施した調査によると、 手動ピッキングは昨年の 76% から 72% に減少しましたが、多くの倉庫ではすでにロボットを使用して商品の積み下ろしを行っています。

人工知能

近年、ほぼすべての業界が人工知能の力を認識しています。 ガートナー調査 昨年、企業の 37% が現在何らかの形の AI を使用していると回答しました (2015 年比 270% 増加)。 業界 サプライチェーン も例外ではありません。 業界におけるAIの活用 サプライチェーン 大きな可能性を示します。 AI アルゴリズムは過去のデータを処理することで、システム内の多くのアクションを自動化できます。 サプライチェーン。 AI は、サプライチェーン全体の意思決定における人間的要素への依存を軽減することもできます。 AI は人的資本に代わることはできませんし、そうすべきではありませんが、連携して意思決定をより迅速かつ効率的に行う大きな可能性を秘めています。

スマートコントラクト

スマート コントラクトは、あらかじめ定められた自動化された作業契約です。 これらの契約は、特定の条件が満たされると自動的に実行されます。 当然のことながら、サプライ チェーンの運用がスピードアップされ、時間とコストが節約されます。 スマートコントラクトは現在、文書、請求書、請求書の支払いに限定されています。 ただし、自動化の進歩により、スマート コントラクトはさらに多用途になる可能性があります。

2. ブロックチェーン

長年にわたり、ブロックチェーンはサプライチェーン業界の次の目玉として宣伝されてきました。 実装は期待ほど速くありませんでしたが、ブロックチェーンはそれ自体でニッチ市場を開拓しました。 食品および飲料 (F&B) 業界では、トレーサビリティのためにブロックチェーンが広く採用されています。 Juniper Research の最近の CNBC 記事では、次のことが示唆されています。 ブロックチェーンは 2024 年までに 310 億ドルを節約できる可能性があります。このテクノロジーは間違いなく今後数年間でその範囲を拡大するでしょう。

サプライチェーンでブロックチェーンを使用する利点は次のとおりです。

透明性

サプライチェーン業界におけるブロックチェーンの重要な用途の 1 つは、ブロックチェーンが提供する透明性です。 ブロックチェーンの助けを借りて、すべてのエンドツーエンドのデータを単一のプラットフォーム上に結合し、適切なアクセス権を持つ誰もが利用できるようにすることができます。 これにより、運送業者、運送業者、物流、配送が同じ情報にアクセスできるようになります。 簡単に言えば、ブロックチェーンはデータの合理化を可能にし、サプライチェーン全体の透明性を高めます。

データストレージ

ブロックチェーンは、不変かつ腐敗しないデジタル台帳として機能します。 ブロックチェーンに保存されている情報を変更したり改ざんしたりすることはできません。 請求書や船荷証券などの機密データの場合、セキュリティは最優先事項です。 サプライチェーンにおけるデータストレージのためのブロックチェーンの使用も、今後数年間でさらに広く採用されるでしょう。

支払い

ブロックチェーン実装の支払い側は十分に活用されていませんが、確かに可能性を秘めています。 特に国境を越えた取引の場合、暗号通貨は支払いを迅速に決済するための強力なツールとなり得ます。 スマートコントラクトと暗号通貨は連携して、サプライチェーンのさまざまな段階での支払いを自動化し、効率を大幅に向上させることができます。

3. スマート倉庫

サプライチェーンにおける一般的な取り組みは、「よりスマートな」倉庫の構築に向けられているようです。 「よりスマート」という用語は、テクノロジーの助けを借りて物事を行うためのより優れた、より効率的な方法を意味します。 倉庫という概念について話していますが、「スマート 倉庫」は実際には最初から最後までサプライ チェーン全体をカバーします。

IoTとRFID

モノのインターネットは、サプライチェーン業界で高い投資収益率を生み出し始めたばかりのテクノロジーの 1 つです。 コールド チェーンでは、IoT により遠隔地からの継続的な温度監視が容易になります (また、ブロックチェーンを使用してそのデータをサプライ チェーン全体で共有できます)。 同様の温度管理の問題に悩まされている製薬業界も、透明性を高めるためにIoTとブロックチェーンを採用し始めています。

しかし、これはほんの始まりにすぎません。 IoT と RFID の組み合わせには、サプライ チェーン全体の可視性が向上する大きな可能性があります。 24時間365日継続的に監視することで、データを分析して将来の意思決定に役立てることができます。

位置追跡

よりスマートな倉庫のもう 1 つの側面は、サプライ チェーン全体で出荷を追跡することです。 これは、ジオタグと GPS の助けを借りて実現されます。 企業は、貨物が特定の場所に到着したときにトリガーされる特定のアクションを事前に設定することもできます。 GPS はサプライチェーン業界ですでに使用されていますが、地理的タグ付けはすぐに一般的になる可能性があります。

四 柔軟なサプライチェーン

サプライチェーン全体では、数十の要素が最初から最後まで機能します。 従来、これらの要因のいずれかがサプライチェーン全体に混乱をもたらし、巨額の損失をもたらす可能性がありました。 しかし現在、サプライチェーン業界は柔軟性を高める方向に向かっています。 軽微な問題を吸収し、将来の停止を予測し、顧客の要求に合わせてカスタマイズするには、ある程度の機敏性が必要です。

機械学習 (ML) と分析

従来、機械学習は AI と組み合わせて使用​​され、タスクを自動化します。 ただし、組み込み機械学習の新しいトレンドは状況を大きく変える可能性があります。 倉庫管理では、機械学習により、特定のタスクに必要な時間や在庫要件などの情報が得られます。 逆に、ML をトランスポートにフィードして分析を実行することもできます。 得られた洞察は、企業がコストを節約し、効率を向上させるのにも役立ちます。

テクノロジーレイヤー/統合

長年にわたり、サプライチェーン業界はテクノロジーを他のサービスと同様に扱ってきました。 これは今変わり始めています。 現在、このテクノロジーはサプライチェーンのすべてのサービスで使用されています。 同時に、テクノロジーの統合はサービスプロバイダーにとっての必須の目標となっています。 この傾向は目に見える結果を示しており、今後も続くことが予想されます。 サプライチェーン内の個別の業務から得られるテクノロジーは、適切に統合された場合にのみ効率を向上させます。 たとえば、物流会社は、特定のブロックチェーン インフラストラクチャを必要とせずに、SaaS の形式でブロックチェーンの恩恵を受けることができます。

結論

サプライ チェーン業界は前例のない速度で進化しており、前述の傾向は、テクノロジーがサプライ チェーンの運営に不可欠な部分になりつつあり、将来はさらにエキサイティングになることを示唆しています。

著者

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