クリシュナン・ラマヌジャムはタタ・コンサルタンシー・サービシズ（TCS）のコンシューマービジネスグループのプレジデントである。
絶え間ない不安定なマクロ経済および地政学的混乱の波が、私たちが知るサプライチェーンに変化を強いている。この半世紀の間、企業は商品やサービスの調達・交換のために、拡大し続ける中央集権的なグローバルネットワークを積み重ねてきた。
しかし近年、多くの組織は、長年構築してきた集中型サプライヤーネットワークでは、供給の正確な把握はおろか、商品の真のコストさえ提供できないことに気づき始めている。過飽和したグローバルサプライルートへの過度の依存は、企業に製品の注文や納期の限られた監視しか与えず、機会損失や顧客の失望というリスクをもたらす。
では、ビジネスリーダーは何をすべきか？
サプライチェーンの分離
ここで登場するのが、緩やかに結合された地域分散型サプライチェーンという概念だ。単一のグローバルサプライチェーンに依存するのではなく、このアプローチにより個々の地域ネットワークは全体の供給に貢献しながらも、かなりの自律性を持って運営できる。これらのネットワークは、より広いシステムに影響を与えることなく、地域的な変化に素早く適応でき、回復力を強化し、企業に在庫を収集・管理するための確実性と自立性を提供する。
しかし、このようなよりスマートで多様化された—しかしより複雑な—ネットワークの構築と管理は、膨大な取り組みとなるだろう。ここでまさにAIの強みが輝く。AIにより企業は複雑な調整を精密に設計・構築・操縦し、多様化されたネットワークが生み出す多様なシナリオを比較的容易に管理できるようになる。
AIによるサプライネットワークの構築と連携
これらの新しく、より複雑なサプライチェーンへの移行には動的な計画が必要となる。ここでリーダーはAIやその他の先端技術を活用して、混乱に直面した際の俊敏性と回復力を高めることができる。
推論ベースのAIは、膨大な量のマルチモーダルデータを解釈する独自の能力により、様々なローカライズされたネットワークから分散した洞察を接続し、実行可能な推奨事項を提供できる。複数の小規模サプライチェーンからのリアルタイムデータを分析することで、AIは企業が地域分散型ネットワーク全体で在庫レベル、物流ルート、生産スケジュールを最適化するのを支援する。これにより、状況が変化しても資源が効率的に配分されることを保証する。
企業はまた、デジタルツインを活用してサプライチェーン運用の仮想モデルを作成することもできる。これにより、ネットワークの脆弱性を特定し、実世界での結果なしに異なる戦略をテストするためのリアルタイムのシナリオ計画が可能になる。AIは一度に前例のない数のシナリオを管理でき、予期せぬ混乱に対する対応を強化し、迅速な適応を可能にするために必要な俊敏性を提供する。
精度と適切性を備えた即応性
分散型サプライネットワークは、各地域ノードが自律性を発揮し、より広いシステムへの影響を心配することなく地域的な変化に素早く適応できるため、企業に改善されたローカライズされた適切性という追加の利点を提供する。
AIを適用して地域からの情報を監視・相関させることで、企業は在庫、価格設定、供給に関するリアルタイムで詳細な決定を下すことができ、同時にその瞬間の地域ニーズに最も適した真の超ローカライズされた提供を行う能力を解放できる。
さらに、これらの新しいネットワークは、長距離輸送の削減とより地域的な調達により、持続可能性の向上にも貢献する可能性がある。これにより環境フットプリントが小さくなり、低炭素実践への高まる需要に合致し、ブランドの評判を高める。
分散型の未来の価値を実現する
より制御可能で予測可能、かつ回復力のある地域分散型サプライチェーンの利点を最大限に活用するために、企業はこれらのネットワークがもたらす新たな俊敏性からさらなるビジネス価値を引き出さなければならない。サプライヤーとの近接性により、地域の嗜好やトレンドへの素早い適応を可能にする、より迅速な市場対応が実現する。
これらのネットワークは動的な負荷分散としても機能し、リーダーがピーク期間からの利益を最大化することを可能にする。AIのリアルタイムの洞察と組み合わされたこの適応性により、企業は混乱をもたらす出来事を前例のないスピードと優雅さで成長の機会に変えることができる。
最終的に、これらすべての利点はリスクを最小化し機会を最大化するというビジネスの基本に帰結する。緩やかな結合の強みは、問題を隔離し、それがネットワーク全体を崩壊させることを防ぎ、より迅速な回復を可能にする能力にある。この同じ俊敏性により、企業は最も重要な時に機会を捉えることができる。
ビジネスリーダーは、将来に向けてより強靭で即応性が高く、適切な業務体制を構築しなければならない。これは唯一確実なことに対する必要な準備だ：必ず次の混乱がやってくる。
