あなたが「プライズ・イズ・ライト」に出演し、プリンコボードの一番上に立って、自分のチップが成功のスロットに入ることを願っていると想像してみてください。バウンドするたびに不確実性が生じる。これは、従来のサプライ・チェーン・システムに依存している企業の例えにふさわしい。このような従来のシステムは、1枚のプリンコチップのように、固定的な仮定と固定的なパラメータに依存し、成功の機会が限られています。

レガシーシステムのプリンコ問題

レガシーシステムは、硬直した時代遅れのパラメータに基づいて決定論的に運用される。このような柔軟性の欠如により、企業は、市場のシフト、サプライチェーンの断絶、需要の予期せぬ変化といった混乱に対して脆弱になってしまう。1枚のプリンコチップのように、このようなシステムは、しばしば企業に最善を望む一方で、状況が変化したときに高いリスクにさらすことになる。

従来のシステムでは、組織は固定的な予測と調達決定に縛られ、労働力不足、自然災害、世界的な混乱などの進化する課題に適応することができない。ダイナミックな世界では、静的でシングルパスなソリューションで成功を望むだけではもはや十分ではない。

新しいアプローチ：決定論的アプローチから確率論的アプローチへ

Plinkoの例えは、サプライチェーンプランニングにおける運以上のものの必要性を強調している。今日、クラウド・コンピューティング、AI、機械学習（ML）、そしてketteQのPolymatiQ™のようなダイナミック・ソルバーの進歩により、企業は静的で決定論的なシステムを適応的で確率的なソリューションに置き換えることができる。

単一チップを投下するレガシー・システムとは異なり、ketteQのPolymatiQ搭載ソリューションは何千ものシミュレーションを実行し、幅広い結果を自動的にテストします。この確率論的アプローチは、企業が混乱に適応し、情報に基づいた意思決定を行い、成功の可能性を最大化するのに役立ちます。  

ketteQの適応型サプライチェーン・プランニングの実例

プリンコゲームをもう一度思い浮かべてください-今度は異なるシナリオを表す何千ものチップです。ketteQのPolymatiQソルバーは、AI、ML、予測分析を使って計画を動的に調整し、リアルタイムの適応性を提供します。

ketteQのソリューションにより、企業は不確実性を自信を持って回避し、自動的に計画を再調整して成果を最適化することができます。

確率的プランニングの主な利点

確率論的プランニングへの転換は、単にテクノロジーだけの問題ではありません。ketteQによって、企業は静的な計画から、レジリエンス、アジリティ、パフォーマンスを高める適応戦略へと移行することができます。

ketteQの確率論的アプローチの主な利点は以下の通りです：

• 適応性の向上：何千ものシナリオを自動的にテストすることで、企業は需要、供給、混乱の変化にリアルタイムで対応することができます。
• 意思決定の俊敏性：リアルタイムの洞察が、あらゆる可能性に基づく積極的な意思決定を後押しします。
• レジリエンスの強化：複数の潜在的な混乱に備えることで、より強力で適応力のあるサプライチェーンが構築される。
• 経営と財務のパフォーマンス：成功へのさまざまな道を探ることで、企業は業績と収益性の両方を向上させる。

成長するムーブメント

先進的な企業は、レガシーシステムからketteQのアダプティブ・プランニング・ソリューションに移行しています。コカ・コーラ社、ジョンソンコントロールズ社、NCRボイックス社などの業界大手企業は、シングルパス方式をやめ、ketteQのマルチパス方式、確率論的アプローチに移行しています。MobilityWorksやその他の革新的な企業もこの動きに加わり、将来性のあるサプライチェーン戦略を採用しています。  

サプライチェーン・プランニングの未来

サプライチェーンの複雑さが増すにつれ、レガシーシステムの限界は否定できなくなっている。未来は、不確実性の中で適応し、成長できる企業のものです。ketteQは何千ものシミュレーションを実行することで、企業があらゆるシナリオに備え、成功の可能性を最大化することを保証します。

現代のサプライチェーンにおける成功とは、一発当てることではなく、テクノロジーを活用してあらゆる可能性を受け入れることなのだ。

さらに詳しく

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