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シースルービジョン: 企業の透過性を高めるサプライチェーンインテリジェンス

サプライチェーンは多くの場合、単にミッションクリティカルなシステムと見られています。卓越した業績を上げている企業は、サプライチェーンを戦略的な武器、つまり企業間競争に勝利して企業価値を増大させるためのツールとして認識しています。昨今の金融危機のような状況において、企業経営者は次のような質問の答えを迫られることになります。サプライチェーン システムから判断・行動に必要なインテリジェンスを得ることができますか。
サプライチェーンを戦略的な武器にするために、首尾よく達成する必要のある個別の要素がいくつか存在しますが、要約すると「情報」と「インテリジェンス」を組み合わせる、ということになります。「情報」は伝達され、獲得された知識を表します。「インテリジェンス」は知識を応用して環境を制御する能力を表し、これは客観的基準により測定されます。この「情報」と「インテリジェンス」の組み合わせは一般にサプライチェーン インテリジェンスと呼ばれています。


最初に、どの情報が一番重要かを識別する

大量のデータを管理する際、重要情報の識別に関連することが最も大きな挑戦となります。サプライチェーンにおいて、ビジネス インテリジェンスを得ようとする企業が直面する共通の質問・課題として以下の点が挙げられます。

適正な業務レポートとはどのようなものか?真のビジネス インテリジェンス、分析とは何か?
リアルタイムで必要なのはどのデータで、更新度が低くてもよいのはどのデータか?
サプライチェーン パフォーマンスを測定・分析するため、どのデータを一定期間保持しますか?
ビジネス インテリジェンス ツールを使うどんな動機づけがありますか?使いやすいですか?
一般にビジネス インテリジェンスは、アイテムなどのマスター系オブジェクト、および出荷などのトランザクション系オブジェクトに関する属性データと分類データを基盤としているため、データが存在しないか精度が低い場合は有用とはなりません。


コンテンツと能力の「両方」でインテリジェンスを高める

サプライチェーン インテリジェンスとは、要するに「コンテンツ」と「能力」の組み合わせにほかなりません。「コンテンツ」とは各種データ構造に格納されるすべてのデータおよびそのデータを利用する各種事前定義済のレポートまたはビューのことをいいます。「能力」とはユーザーが使用するツールのことで、データにアクセスするためのツールや、新しいコンテンツを作成するためのすべてのツールが含まれます。
コンテンツの例は以下のとおりです。

・ピッキング データ
・入荷データ
・出荷データ
・作業実績データ
・事前定義済レポート、KPI (重要業績指標) 等の指標、イベント/アラート

データを扱う際、サプライチェーン ユーザーにとってなじみのあるサブジェクト マター エリアに編成することが大切です。各サブジェクト マター エリアには2種類の重要データがあります。1つは実際の業務パフォーマンスを表す重要業績指標 (KPI) です。もう一つは多次元分析で、これにより重要業績指標 (KPI) を次元別に分析します (アイテム別、サプライヤ別、ロケーション別、商品クラス別、等)。

一方、能力についてはサプライチェーン インテリジェンス ソリューションの完全に機能しているアーキテクチャにおいて、以下の3層に分類することができます。

1. コンテンツ ストレージ ? このレイヤには、業務データすべてと、業務データにアクセスする各種オブジェクトの仕様が保管されています (設定内容、ユーザー データやシステム データが含まれます)。
2. コンテンツ アナリシスおよびコンフィギュレーション ? これはユーザーがデータの新しい表示・評価方法を作成するためのツールセットです。データの表示・評価方法には、レポート、分析ビュー、スコアカード、ダッシュボード、指標、イベントなどが含まれます。必要とされるトレーニングやスキルのレベルは使用するツールによって異なります。
3. コンテンツ アクセス ツール ? ユーザーがサプライチェーン インテリジェンスにアクセスするための種々の方法で、Web、Microsoft Office または携帯端末を通して提供されます。

総合サプライチェーン インテリジェンス システムの能力として以下の点を挙げることができます。

レポート ライター
アドホック データ クエリ ツール
指標およびイベント/アラート定義ツール
トレーディング パートナー アクセス
Microsoft Office との統合


サプライチェーン ビジョンの開発による企業価値の最大化

企業価値を最大化する大きなビジョンを掲げながら、その価値を実現可能なものにしていく上で考えられる、サプライチェーン インテリジェンスの理想的な特性は以下のとおりです。

・ 汎用的 ? サプライチェーンのあらゆる場面でビジネス インテリジェンスが活用される。
・ シームレス ? ビジネス インテリジェンスがユーザーの業務プロセスに組み込まれている。
・ 幅広い分野の豊富な情報 ? 重要なサブジェクトエリアすべてが網羅され、包括的なKPI および多次元分析が提供されている。
・ ベストプラクティスの導入 ? よく知られた指標で標準化してサプライチェーンパフォーマンスを測定できる。
・ 柔軟な設定 ? ソリューションの設定により、ユーザー固有の要件に対応できる。
・ 短期導入 ? 迅速な初期導入を保証 (月単位でなく週単位)。
・ 使いやすい ? 1、2時間のトレーニングでユーザーが運用できる。
・豊富なグラフィック? 関連情報を視覚的にすばやく入手できる。
・ どこからでもアクセス可能 ? PCまたはスマートフォンなどの携帯端末の Microsoft Office を利用。
・拡張エコシステムで利用可能 ? トレーディング パートナーもパフォーマンスを確認できる。
・ 非常にスケーラブル ?事業拡大に伴って複数拠点で活用できる。
・ 低コスト ? 倉庫管理、輸配送管理などの既存の投資ソリューションを活用できる。
・グローバルに実装可能 ? グローバルなサプライチェーンで社内ユーザーまたはトレーディング パートナーからのアクセス、英語以外の言語にも対応できる。
・先進テクノロジー ? サービス指向アーキテクチャ (SOA) プラットフォーム上に構築されている。


問い合わせ先

ルイスコミュニケーションズ(株)
マンハッタン・アソシエイツ広報担当
田中フレッド
安達沙織
Tel: 03 5738 1670
fredt@lewispr.com
saoria@lewispr.com


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