コグニティブディシジョンセンターは、豊富なデータに基づいて意思决定を可能な限り効率化し、サプライチェーンの実绩を可视化するだけでなく、製品、サプライヤー、流通业者、顾客などに関する未来のパフォーマンスを予测します。
さらに、最适なパフォーマンストレードオフを特定するための先进的なシミュレーションとモデリングを使用し、顾客サービス、リスク、コスト、运転资本などのバランスのとれた意思决定を可能にします。
碍笔惭骋は、公司におけるコグニティブディシジョンセンターの构筑を支援し、顾客ニーズへの対応と组织のパフォーマンス管理の向上を可能にします。
最适な意思决定への课题
サプライチェーンの成否は、最终的に2つの要因、すなわち効率的なプロセスと効果的な意思决定に左右されます。しかしこのどちらの要因も、组织内の各部门が掲げる相反する目标により、悪影响を受けることがよくあります。
【各部门の目标と悬念される悪影响】
| 部门 | 目标 | 悪影响 |
|---|---|---|
| マーケティング | 素早い製品供给、幅広い品揃え、低価格、迅速な配送による収益最大化と优れたカスタマーエクスペリエンスの提供 | 少量の高コスト生产や商品価値の丧失により大量の在库を抱える恐れ |
| 调达 | 低コストのパーツや原材料の调达による低価格の実現 | 品質上の問題や短納期での代替品调达に関する柔軟性低下の恐れ |
| 製造 | 限られた製品の大量生产による规模の効率性の最大化 | 需要変化への対応遅れ、顾客选択肢の缩小、复雑で高コストな长距离物流に繋がる恐れ |
| 财务 | 在库レベルの抑制と廃弃の最小化による运転资本の削减 | 製品の安定供给が不确実となり顾客満足度の低下に繋がる恐れ |
あらゆるメーカーは、こうした相反する目标の間で常に最良な調整結果を探り続けています。しかし各部门が、自部门のみに限定された目标を目指してそれぞれ行動し、独自に意思決定を下せる自律性を保持している限り、組織全体にとって最適な意思決定を下すことは難しいでしょう。
膨大なデータ処理
データはよりよい意思决定を行うための键であり、あふれるほど豊富に存在していることは确かです。サプライヤー、物流事业者、店头、仓库业务、生产ライン、在库などから得られるデータのほか、大小さまざまな设备や製品に设置された滨辞罢センサーから得られるデータは、ますます増加の一途を辿っています。
これらのサプライチェーンデータの大半は适切に构造化されておらず、意思决定者を困惑させることがあります。意思决定者は、タイムリーな洞察を手に入れるどころか、多くの场合、価値を生み出す重要な意思决定の判断材料にならないものや无関係な情报に悩まされています。それに加えて、そのような膨大なデータの処理はシステムの速度を低下させます。
コグニティブディシジョンセンターの必要性
データコントロールタワーは多くの組織に広く導入されていますが、その多くは、部门ごとの狭く短期的な視野からサプライチェーンを把握するにとどまっています。その原因は、組織的な目标への明確な視点を欠いているためです。
それに対して、パフォーマンス重视のコグニティブディシジョンセンターは、サプライチェーン全体を完全に可视化し、さまざまな関係者间のコラボレーションを积极的に取り入れます。过剰な情报で意思决定者の负担を増やすのではなく、価値と利益に影响を及ぼす本质的な洞察だけを提示し、意思决定者の选択を単纯化します。
【コグニティブディシジョンセンターと従来のコントロールタワーの比较について】
| コントロールタワー | コグニティブディシジョンセンター | |
|---|---|---|
| プロセス | 単一の业务机能を支援する | 公司全体を支援する |
| パフォーマンスと碍笔滨&苍产蝉辫; | 過去に遡るインテリジェンスと部门別のKPI | バランスの取れた公司全体の碍笔滨／机械学习を使用して予测する |
| スコープ | 単一部门だけのサイロ化された意思決定 | 组织横断的な、协调的な意思决定 |
| 対象期间 | 短期 | 复数の期间が対象 |
| テクノロジーとアナリティクス | リアルタイムの可视性があるが、过去のパフォーマンス履歴のみ | リアルタイムの可视性があり、将来のパフォーマンス予测を行う |
| データ | 贰搁笔データと若干の外部フィード | 贰搁笔と外部データの幅広い组み合わせに、ヒューリスティックモデリングを适用する（データの欠落を埋める） |
| 行动と动机 | 従来型の組織行动と动机 | 意思决定を1つのビジネス规律として取り扱い、パフォーマンス向上への协调的な取组みを动机とする |
的确な意思决定のためのシナリオプランニング
コグニティブディシジョンセンターにより、组织はより大局的に状况を把握して、さまざまな问题について効果的な判断を下すことが可能となります。
主要な組織目标を重視するコグニティブディシジョンセンターは、成果をモデル化するシナリオに基づき、より厳格なアナリティクスと明確に定義された意思決定プロセスの採用を促します。
このプロセスは4つの主要要素から成り立っています。
- 変化（例：需要の変化）に意味があることをいつ知ったのか？
- どのくらい迅速に、データと分析を活用してシナリオを作成することができるか？
- いつ决断を下して、その意思决定を确定させることができるか？
- どのくらい迅速にその意思决定を実行に移せるか？
このようなアプローチをとることで、さまざまな意思决定が顾客サービスレベル、売上、および利益に及ぼす影响を予测できるほか、そうした意思决定のスピードも予测することができます。
コグニティブディシジョンセンターを设立するための5つのステップ
- パフォーマンス主导
テクノロジーによって意思決定が左右されることは許されません。パフォーマンス目标の設定を出発点として、どの選択肢がそれらの目标に影響を及ぼすかを理解し、組織内の全員が全社規模の目标の達成に向けて行動するように奨励すべきです。そのうえで、適切なアナリティクスツールを開発（または購入）し、パフォーマンスに最大の影響を与え、最大のROIを実現するデータのみを収集する計画を作成する必要があります。 - 意思决定をビジネスルールとして取り扱う
先进的なアナリティクスを通じて可能となる组织横断的な素晴らしい意思决定スキームは、まったく新しく刺激的なビジネスルールとなります。シニアマネジャー、サプライチェーンオペレーターおよび技术者は、データ主导のコグニティブディシジョンセンターが効果を上げるように、业务惯行や组织文化を根本的に変革する必要があります。特に大きな変革が必要となるのは、问题が生じたときに、その解决が最も适切な知识を有している人员に付託されるのではなく、上位の役职へと上申されるのが通例となっているような组织です。 - 専门知识をデータアナリティクスと融合させる
コグニティブディシジョンセンターにおけるすべての意思决定は、データ主导であるべきです。短期的には、必要なデータがすべて入手できることはまずないかもしれません。それでもやはり、可能な限り多くの适切な情报源を人间の経験と结び付けることによって、従来よりもはるかに的确な意思决定を下すことが可能となるでしょう。 - コグニティブディシジョンセンターへの移行を组织変革として推进する
意思决定の重心を分析主导へと移すことと同様に、サイロ化を解消し、より协调的な组织へ移行することは大きな変革です。コグニティブディシジョンセンターへの移行を大规模な组织変革として推进すべきです。なぜならそれは、业绩管理、ガバナンス、组织构造、役割と责任、リーダーシップ、组织文化、そして働き方など、あらゆる领域に影响を及ぼすからです。 - 新たに必要とされる能力を开発し、エコシステムを形成する
テクノロジーベンダーが、コグニティブディシジョンセンターの要件に対応できるレベルまで十分に垂直统合されていることは期待できません。したがって、エコシステムを构筑する能力が重要になります。公司は、学会や専门机関との连携も含み、データサイエンティスト、アナリスト、データアグリゲーターなど、高い技术力を持つ人材を确保する必要があります。情报が果たす役割が増大する中で、データ共有に置かれる优先度はますます高まっています。
