保管してください サプライチェーン 持続可能性は、特にサプライヤー、販売業者、生産者、農家とのコミュニケーションを必要とする日用消費財企業にとって、困難な課題のように思えるかもしれません。 金融機関があなたの首を絞め、前向きな結果を示すよう要求している場合はなおさらです。 そして、 サプライチェーン 昨年、サステナブルはかつてないほど簡単になりました。
SourceDay、情報管理ツール サプライチェーン歴史的に、新型コロナウイルス感染症 (COVID-19) への対応として、注文書のライフサイクル中に平均 36% の商品が変更されることがわかっています。 広告申込情報の 61% が変更されましたこの変化の急速な増加は、情報管理の信頼性に劇的な影響を与える可能性があります。 サプライチェーンERP をアップグレードする際には、確認して対応する必要がある電子メールや通知がさらに多くなるからです。 したがって、 サプライチェーン 商品の量とバリエーションの点で管理するのは難しいですが、商品の広範な持続可能性を監視するのはさらに難しいのですか？ サプライチェーン ますます多様化？
農家であろうと日用消費財であろうと、サプライチェーンが持続可能で回復力のあるものであることを保証するのは、すべての個人と企業の責任です。 幸いなことに、私たちはそれをこれまで以上に簡単かつ透明にするためのツールとテクノロジーを持っています。
衛星データが重要な理由
サプライチェーンは数十年前のグローバリゼーション以来最大の変革を迎えており、何が起こっているかを上から見る能力が不可欠です。 衛星は、作物や植栽がどのように変化するかについて、偏りのない一定の一貫したデータ ストリームをほぼリアルタイムで提供できます。 衛星は写真を撮るだけでなく、CO2濃度や水面温度の変化、湿度などさまざまな変化を測定します。 (一部の監視サービスのように) 光学画像のみに依存すると、厚い雲に覆われて視界が遮られ、数時間、数日、または数週間にわたるデータのギャップが生じるなど、制御不能な状況が発生する可能性があります。 熱帯雨林では珍しいことではありません。
森林伐採の監視に重点を置くと、レーダー信号は森林地帯と非森林地帯で異なるため、特定の衛星で利用可能なレーダーセンサーは森林被覆の変化を監視するために不可欠です。
AIターン
衛星によって収集されるデータが膨大であるため、どのデータを監視に使用する必要があるのか、またそのデータをどのように実用的な洞察に変えるのかを理解するのは困難に思えるかもしれません。 これほど大量のデータを有用な時間スケールで分析できる人間はいません。 ここで機械学習アルゴリズムが活躍します。 AI を使用して過去および現在のデータを分析し、たとえば、森林被覆のどの変化が商品生産につながる可能性があるか、または商品生産によるものとしてラベル付けされるべきかを特定できます。 ご想像のとおり、AI が吸収できるデータが多ければ多いほど、警報システムはより優れたものになります。 そして、警報システムが充実すればするほど、企業はサプライチェーンにおける森林破壊に迅速かつ効果的に対処できるようになります。
これはどのように役立ちますか サプライチェーン?
衛星データはパズルの一部にすぎません。 森林の変化に関する公平なデータを提供することはできますが、現場の情報や森林被覆損失の考えられる説明を提供することはできません。 また、その過程で森林破壊を止めることもできません。 したがって、衛星データは、地元住民、労働者、農民に対する匿名調査などの地上情報と組み合わせる必要があります。
自分の情報が信頼できるとわかったら、サプライチェーンに関わるすべての個人、企業、組織は、その情報に基づいて行動する責任を負わなければなりません。 さらに、演技するということは、潜在的な「悪役」との協力をやめるということではありません。 農民や生産者が森林破壊を推進する場合にはさまざまな要因が関係しており、貧困が一因となっています。 その農家との協業をやめても、森林破壊を引き起こす貧困を止めることはできません。 製品の代金を支払う次の企業に責任を引き渡すだけです。
衛星監視データは、教育と権利擁護を通じて対話を開始し、森林破壊を阻止するために使用されるべきです。 私たちはこの問題を無視したり、資金なしで問題が解決することを期待したりしません。 森林破壊ゼロという世界目標を達成するには、企業は農家が持続可能な農業を学ぶのをどのように支援できるかを考える必要があります。 そして、その責任を共有するかどうかはサプライチェーンの全員にかかっています。
著者について
アリエン・ヴリーリンク – 衛星
卒業後は、 大学 2001 年にヴァーヘニンゲンに入社した Arjen Vrielink は、SarVision でレーダー リモート センシングのスペシャリストとしてキャリアをスタートしました。 6 年前、彼は周囲を見回そうと決心し、リモート センシング部門や IT 部門でさまざまな役職を歴任しました。 これらには、e ラーニング会社の技術コンサルタント、騒音コンサルティング会社の GIS アナリスト、オンライン ジオプラットフォームと光学式リモート センシングの製品所有者が含まれます。 水質コンサルティング会社のアナリスト。 2016 年に、自然資本のリスクとパフォーマンス サービスを提供するリモート センシング会社 Satelligence に共同所有者兼取締役として入社し、その経験を実践に活かしました。
森林破壊 衛星技術 サプライチェーンの持続可能性