ジャスト・イン・タイムからジャスト・イン・ケースへ、レジリエンスから始めよう
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ジャスト・イン・タイム vs ジャスト・イン・ケース
消費者の購買パターンや行動の変化によって、欲しいもののほとんどはすぐに手に入るという期待が高まっている。 私たちは迅速な配達を期待するようになった。
こうした期待に効率的に応えるためには、すべての注文に対応するサプライチェーンが非常に流動的でなければならない。 ジャスト・イン・タイム(JIT)ロジスティクス戦略は、滞留在庫を排除し、必要なときに必要な製品だけを納品することで、この流動性を提供するように設計されている。
JITサプライチェーンは機能すれば素晴らしい。 しかし、複数の、同時多発的な、あるいは密接にリンクしたグローバルなディスラプター(破壊的要因)事象に直面した場合、これらの事象は崩壊する可能性がある。
したがって、サプライチェーンは見直しが必要だ。 ジャスト・イン・ケース(JIC)戦略の再設計が必要であり、まずレジリエンス(回復力)に重点を置くべきである。 JIC戦略は、「万が一」に備えて在庫を積み増すことに重点を置いている。 JICとJITの主な利点は、JIT戦略が資本をより効率的に使用し、JIC戦略がより弾力的であるためリスクが低いことである。
世界的危機の中で避けられないサプライチェーンの問題
グローバル・サプライチェーンは、過去12〜18ヶ月の間、混乱が雪だるま式に大きくなり、完全な嵐を乗り越えてきた。 Covid-19のパンデミックによって物流労働者は仕事をすることができなくなり、スエズ運河での巨大貨物船エバーグリーンの座礁によって世界の海運の12%がストップした。この貨物船で出荷されたコンピューター・チップは、座礁から6カ月が経過した現在も配達されていない。
英国では、ブレグジットとコビッドによって、東欧の貨物輸送車(HGV)ドライバーが帰国を余儀なくされ、国内の製品輸送に必要な労働力が減少している。 英国のサプライチェーンは機能不全に陥っており、ガソリンを供給するために陸軍が動員されている。 このような混乱は一時的なものに思えるかもしれないが、正常に戻るのはまだ先のことだという兆候がある。 英国政府は、HGVドライバーのための一時的なビザの発給を発表したが、申請されたのはほんの一握りだった。
こうした課題は、ジャスト・イン・タイムのロジスティクス戦略によって推進されてきた伝統的なリーン・サプライチェーンによって、より深刻なものとなっている。
ジャストインケース・ロジスティクスによる弾力性の向上
将来のショックに耐えるためには、より保守的なジャスト・イン・ケース戦略をより考慮すべきである。 この戦略は、より多くの資本をサプライチェーンに維持し、将来の課題に対応できるよう手持ち在庫を最小限に抑えることに重点を置いている。 JITを普及させた革新者であるトヨタは、特定の重要在庫を維持することに価値を見出している。 2011年の福島原発事故でシリコンチップへのアクセスが制限された後、自動車メーカーは将来のショックに耐えられるよう在庫を備蓄した。
現在の状況は前例がないとはいえ、将来的に大きな混乱が生じる可能性は依然として高い。 気候変動、グローバル大国間の貿易摩擦、ソーシャルメディアの台頭による政治的争い、相互接続の進んだ市場といったトレンドは、潜在的なグローバル・リスクをもたらす可能性があることがわかっているほんの一部に過ぎない。
資本をサプライ・チェーンに戻すことを考える場合、次の問題は、どこに蓄えを置くかということだ。 膨大な量のデータと最先端のテクノロジーが利用可能になったことで、リスク削減と資本収益率のバランスを最適化するための、より洗練された戦略が可能になった。 増大するデータセットと、より洗練されたAIやMLモデルは、リアルタイムでリスクを計算し、リスクを低減する戦略を推奨することができる。 マイクロ・フルフィルメント・センターの出現は、在庫の保管方法やアクセス方法にも柔軟性をもたらしている。 在庫水準が高まれば、顧客ロイヤルティを高め、市場機会を獲得するチャンスにつながる。 それがうまくできた企業は、持続可能な競争優位性を獲得することができる。
どうシフトするか
毎日作成されるデータの量は指数関数的な速さで加速しており、当分の間は続くだろう。 デイブ・ラインゼルIDCのGlobal DataSphereのシニア・バイス・プレジデントは、「今後5年間に作成されるデジタル・データ量は、デジタル・ストレージの出現以来作成されたデータ量の2倍以上になる」と指摘した。このデータを活用できるかどうかが、効果的なJIC戦略のカギとなる。
データ・サイエンティストは、安価なストレージと拡大する分析ツールを活用することで、混乱にいち早く気づき、その影響を評価し、在庫を最適化する方法について意思決定や提案を行うことができるモデルを作成し、展開することができる。
自己最適化するロジスティクス戦略の約束は牧歌的に見えるが、根本的な障壁がいくつも存在する。 第一は、現在および将来の課題に対応する適切なモデルを構築できる専門的なデータサイエンティストの不足である。 もうひとつは、データの質に対する信頼だ。
データ・サイエンス・センター・オブ・エクセレンスを設立する
データサイエンスは、非常に熟練した労働者を必要とする非常に技術的な分野である。 こうしたスキルを手に入れるのは難しく、費用もかかる。 データに支えられたJIC戦略を成功させるには、データ主導の意思決定を中心とした文化を構築する必要がある。 これは、適切なツールやスキルを集め、卓越したセンターを作ることから始めることができる。
効果的なデータ・サイエンス・チームには3つの要素がある:
- データ・エンジニア – データを管理し、エラーがないことを確認する。
- データサイエンティスト – モデルの構築
- データ・トランスレーター – ビジネスに応用できる洞察を生み出す
これらのチームメンバーは協力し合う必要があり、適切なテクノロジー・ツールを導入することで、より効果的に仕事を進めることができる。 分析および自動化ソリューションは、熟練度の低いアナリストがより高度な分析を行うのに役立つ。 データ品質戦略とデータ運用パイプラインは、データ品質と信頼を向上させることができる。
実験
データ・サイエンスのセンター・オブ・エクセレンスが設置されれば、サプライチェーンの管理方法についてより多くの実験を行うことができる。 マネジャーやデータサイエンティストは、デジタルツインなどのテクノロジーを活用して、在庫レベルやロケーションの変化がリスクプロファイルをどのように変化させるかを確認することができる。 このようなエンド・ツー・エンドのサプライチェーンの仮想レプリカ(シミュレーション)は、予測モデルをテストし、システム全体にわたって現実世界でどのように機能するかをよりよく理解するためのプラットフォームを提供する。
サプライ・チェーンにより多くの可変性と柔軟性を生み出す
在庫を保管する場所と選択肢が増え、洗練されたモデルと相まって、より柔軟で弾力性のあるサプライチェーンが実現する。 顧客の近くに在庫を持つことは、サプライチェーンの混乱による欠品を避ける最善の方法でもある。 特に英国では、物理的な障壁が入国ルートを制限している。 サプライチェーンの最も脆弱な部分はラストワンマイルであり、マイクロ・フルフィルメント・センターはより柔軟性を提供することができる。 既存の小売店の裏手や、売り場面積のない暗い店舗で運営されるフルフィルメント・センターは、顧客にとって商品をより身近なものにすることができる。 これらの店舗を管理するための適切なシステムと、各店舗の在庫を最適化するためのデータを持つことで、より効率的で弾力性のあるジャストインケース戦略が可能になる。
今日利用可能なデータ量と高度な技術は、JIT戦略が最初に理論化されたときにはおそらく想像もできなかったものだ。 世界はより流動的で、つながっている。 今日、サプライチェーン戦略を再考することは十分に正当化される。
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