最近、サプライチェーンの混乱がますます頻発し、その影響も大きくなっていること、そして、従来のサプライチェーン・プランニング・システムの制約について議論した。明らかに、今日のビジネス環境には不確実性とボラティリティが内在しており、そのため、旧来のビジネスのやり方ではもう通用しないのです。特にサプライチェーン・プランニングの専門家にとっては、機敏に行動し、リスクを軽減し、機会を生かして効率を最大化することが、これまで以上に求められている。  

従来の静的なサプライチェーンプランニング手法では、今日のビジネス環境に求められる弾力性と適応性はもはや確保できません。ダイナミック・シナリオ・プランニング、すなわちサプライチェーンのオペレーションに影響を与えうる潜在的なシナリオを予測し、それに備えるという戦略的アプローチが登場したのです。  

従来の静的なプランニングとは異なり、ダイナミック・シナリオ・プランニングは、固定された仮定と事前に定義された戦略に頼ることがほとんどですが、組織は、複数の潜在的な将来の状態をプロアクティブに特定し、評価することができます。ダイナミック・シナリオ・プランニングの詳細については、続きをお読みください。  

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将来への積極的なプラン

ダイナミック・シナリオ・プランニングの採用は、現状への対応だけでなく、不確実性を管理し、将来への回復力と適応力を構築するためのプロアクティブな戦略でもある。コルゲート・パルモリーブ社の元グローバルサプライチェーン副社長でエグゼクティブアドバイザーのジョズエ・ムノス氏は、「回復力はサプライチェーンが成功するための重要な要素となっており、その結果、リーダーの優先事項リストの上位に位置するようになる」と話している。  

簡単に言えば、ダイナミック・シナリオ・プランニングは、今日のリーダーが必要とする確実性を提供します。ketteQのEMEAプリセールス・リーダーであるブルーノ・ジンディは、「もしインプットが変化したら、そして今日の破壊的な変化の多い状況は、多くの変化を意味します。そこで、シナリオ・ベースのプランニングの出番となる。私たちは、より複雑なモデルを開発し続けるか、シナリオ・ベースに移行するかのどちらかです」。  

テクノロジーと人間的要素の交差点

しかし、高度なテクノロジーの導入は、サプライチェーンから人間の要素を排除することを意味するのだろうか？  

ミュノスは、「ダイナミック・シナリオ・プランニングの一環としてテクノロジーを活用しなければならないが、そのプロセスを担当するのは人間である。サプライチェーン・プランナーは常に必要とされている。たとえソリューションが処方箋的であっても、重要な決定を監督する人間は常に必要です。直感と経験が高度なプランニング・システムと組み合わさることで、言えることがある。"  

ダイナミック・シナリオ・プランニングにおけるAIの役割

AIと機械学習は、ダイナミック・シナリオ・プランニングにおいても重要な役割を果たす。構造化データおよび非構造化データに後押しされたAIアルゴリズムは、組織に潜在的な混乱を予測し、複数のシナリオを迅速に評価する力を与える。機械学習は、パターンと傾向を識別する能力を備え、ビジネス環境における変数の変化に動的に適応する予測モデルの開発を促進する。AIと機械学習の力を活用することで、サプライチェーン・プランナーはリアルタイムの洞察力を獲得し、意思決定プロセスを改善し、進化する状況に直面して積極的に戦略を適応させ、最終的に回復力を高めることができる。

しかし、AIと機械学習は、その原動力となるデータほど強力ではない。  

The Clorox CompanyのChief Supply Chain OfficerであるRick McDonald氏は、「データは企業にとって最も価値のある資産の一つであるが、大半の企業はそのように扱っておらず、結局使えないデータになっている」と話している。最終的に、ダイナミックシナリオに基づくプランニングを採用する組織は、競争上の優位性を持つことになる。

ダイナミックシナリオプランニングは、組織が変化を受け入れ、不確実性に先手を打って備えるための力 を与えるため、レジリエンスの極めて重要な推進力であることは明らかである。ダイナミック・シナリオ・プランニングを可能にするのは、新しいタイプのサプライチェー ン・プランニング・ソリューションである。  

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