製造メーカが変化する消費者の需要を満たすために供給リスクを軽減する方法

大規模にカスタマイズ

規模は確かに、今日の製造メーカが直面する最大の課題の1つです。地理的に封じ込められた顧客ベースに対して1日100SKUを作成する地元の製造業者と、国内、地域、さらには国際的な顧客ベースに対して1分間に100SKUを作成する大規模製造業者との違いは計り知れません。

大規模な製造メーカの場合、小規模な製造メーカと同じ程度のカスタマイズとケアを提供する機能は、運用モデルの一部であることが必要です。サプライチェーンの柔軟性と信頼性は絶対に不可欠です。流動的なサプライチェーンはお客様の満足につながります。

これが製造メーカがサプライチェーン業務のリスクを軽減して大規模にお客様にサービスを提供する方法です。

1. サステナブルな調達

お客様が品質に対してより多くのお金を払っても構わないと思っていることがますます明らかになっています。大規模な製造メーカにとって、これはサプライチェーンのさまざまな側面について再考をもたらしました。最も安価なサプライヤからの購入は、先行効率をもたらす可能性がありますが、その供給ラインが中断されたり、信頼性が低いことが判明した場合、ラインのさらに下流のコストにつながる可能性があります。よりローカライズされたサステナブルな材料を求めることは、倫理的な調達に対する消費者の要求に応えながら、チェーンの一貫性を高めます。

2. デジタル化

センサベースのテクノロジの使用は、最近の製造の歴史における最大の変化の1つです。かつては静的だったプロセスを動的なサプライチェーンのオペレーションに変換できるようになり、個々のコンポーネントの調達から最終製品の納品までのすべての段階で追跡が行なわれます。これまで、特定の資材の不足や税関での運搬トラックの保管など、予期しないボトルネックによってこのチェーンが中断されることは珍しくありませんでした。現在、詳細なレベルでのデータ分析により、このようなリスクを早期に特定し、バックアップ手段を講じることができます。

3. 新たなトレンドへの適応

消費者は気まぐれだとよく言われます。実は、社会は常に変化しており、その結果、個人の態度や行動は変動します。製造メーカは、販売データのモデリングと分析を通じて、新しいトレンドが出現したときにそれを特定し、それに応じて供給業務を適応させることができます。したがって、機械学習とデータサイエンスを採用する人々は、大幅な効率化を実現し、需要が薄れた後も長い間生産ラインを稼働させるリスクを回避する立場にあります。

4. コネクテッドプラントのオペレーション

グローバルな製造メーカは通常、主要地域内と世界中の両方の複数のサイトで生産工場を運営しています。過去には、これらの運用はしばしばサイロで作成されていました。このアプローチは、サプライチェーンのリスクを軽減する大きな機会を逃しました。スマートな工場運営の柔軟性により、製造メーカはこれらのサイト間で生産をより適切に調整できるようになりました。ある工場で資材や労働力の不足などの問題が発生した場合、一時的な対策として生産を別の工場に再割当てすることができます。

5. データのコンテキスト化(状況に沿った説明へと変換)

データが製造業務でユビキタスになるにつれて、残りの課題の1つは関連性です。つまり、適切なデータを適切な人に適切なタイミングで配信することです。製造の責任者が確認する必要のあるデータは、エンジニアやプラント安全管理者が必要とするデータとは大きく異なる場合があります。リスクを軽減し、意思決定を改善するためには、データがどのように提供され、意図された受信者のために状況に沿った説明へと変えるかを制御する力を持つことが非常に重要です。
 

顧客を満足させ続ける

製造メーカは、需要側の社会的および行動的変化とともに供給側に存在するリスクを管理しようと、大きな不確実性の下で運営されています。デジタル化が進む新時代において、これら2つの目的に最もよく参加できる製造メーカは、サプライチェーンの運用を管理し、予期しない変化に抵抗する製造メーカです。

消費者が望んでいるものと、提供できるものを(確実に、サステナブルに、大規模に)一致させることができれば、最も困難な環境でもビジネスを保護できます。