![サプライチェーンコントロールタワーとは](https://assets.intersystems.com/dims4/default/2b0bfb6/2147483647/strip/true/crop/1290x629+0+0/resize/1290x629!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2Fe6%2F29%2F97aea2774f3d977ad5d5615eeb59%2Fsupply-chain-control-tower-mv.png)
省人化・自動化実現の方策
サプライチェーン・コントロールタワー
サプライチェーンの視点で日本の物流業界を見ると、その目的が「コスト削減」になってしまっているのが現状です。本来の目的である「利益の最大化」を達成するカギである「サプライチェーンコントロールタワー」についてご紹介いたします。
関連リンク:サプライチェーン4.0実現への近道Part 1 日本の物流システムの現状とSCM4.0
サプライチェーンマネジメントの課題
徹底的な効率化によって、
コストを最大限に抑えることが主目的になっている
サプライチェーンマネジメントの本来の定義は、必要なものを必要なタイミングで必要な場所に必要な量だけ準備し、届けるための構想、計画、実行・統制、検証のマネージメントサイクルであり、コスト削減は目的の一つではあるが、むしろ売り上げ、利益の最大化の方が重要な目的であるといえます。
サプライチェーンマネジメントは、売上・利益の最大化と在庫適正化、コスト最小化を目的として構築されます。
![](https://assets.intersystems.com/dims4/default/a97f5bd/2147483647/strip/true/crop/140x177+0+0/resize/140x177!/format/webp/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2Ffd%2F0b%2F4f24fcdc4090afd4d32f23667805%2Fproblem-bg01.png)
物流システムの付加価値を
商品価値にどうしたら上乗せできるか?
単なるコストではなく、顧客のCE(カスタマーエクスペリエンス)に貢献して購買意欲を刺激するには?
![](https://assets.intersystems.com/dims4/default/4c468f9/2147483647/strip/true/crop/140x177+0+0/resize/140x177!/format/webp/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F40%2F1a%2F56c946574c05bc67b4d36812eb8e%2Fproblem-bg02.png)
関連リンク:物流という重要な社会インフラが直面する課題とデータ基盤による革新
関連リンク:サプライチェーンを強靭化するための課題と、実現に必要な要素とは?
サプライチェーンコントロールタワーとは?
SCM4.0(サプライチェーンマネジメント4.0)を実現するソリューション
サプライチェーンコントロールタワーとは、物流の省人化・自動化を実現するための方策で、サプライチェーンに携わってきた ITコンサル会社や ITアナリスト企業等が提唱し始めたコンセプトです。
航空業界の管制塔のシステムを参考にしたもので、物流の全プロセスを管理し、次のような段階を経て、自動化による売上・利益の最大化と在庫適正化、コスト最小化を実現します。
Level1. あらゆるデータの可視化
Level2. システム側から人間へのアクション(アラート)で業務を効率化
Level3. データを活用し、各プロセスでの意思決定を支援
Level4. 自動化(機械学習・AI)
![サプライチェーン・コントロールタワーの概要](https://assets.intersystems.com/dims4/default/6bc5fc5/2147483647/strip/true/crop/2667x1500+0+0/resize/1290x726!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F45%2F6b%2F3b2be0600762a60171f6f581a36c%2Fisj-supply-chain-seminar-02.jpg)
関連リンク:サプライチェーン4.0実現への近道Part 2 サプライチェーン・コントロールタワー
アラートの発出
意思決定支援
省人化・自動化
Level2. システム側から人間へのアクション(アラート)で業務を効率化
![システム側から人間へのアクション(アラート)で業務を効率化](https://assets.intersystems.com/dims4/default/8b314df/2147483647/strip/true/crop/200x230+0+0/resize/200x230!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F02%2Fda%2F3770d56f4725b6e5200709a467c5%2Flevel02.png)
旧来のシステムがプル型、つまり人が何らかのトリガーを与えない限りシステムが作動しないのに対して、プッシュ型のシステム、つまりシステム側から人にアクションを促すことを実現します。
人がアクションするということが出発点となると、そこが課題(量をこなせない、システム側に情報提供の準備ができていない場合には待ちが発生するなど)になりがちですが、システム側から発出するタイミング、そのトリガーの発出量、対象条件を制御することで、効率良く人の介在を抑えることができます。
Level3. データを活用し、各プロセスでの意思決定を支援
![データを活用し、各プロセスでの意思決定を支援](https://assets.intersystems.com/dims4/default/7a207c1/2147483647/strip/true/crop/200x230+0+0/resize/200x230!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F04%2Fb6%2F551d591948758d0967871a8874d7%2Flevel03.png)
人にアクションを促すにあたって、その人が状況を正しく理解して正しい判断を下すためには、先述の通り、正しいデータを適正な量で提供する必要があります。
データが大量すぎると人は限られた時間内に正しい判断を下せません。必要十分な情報量を、人が理解しやすいように整理された形で提供する必要があります。
Level4. 自動化(機械学習・AI)
![自動化(機械学習・AI)](https://assets.intersystems.com/dims4/default/7138bec/2147483647/strip/true/crop/200x230+0+0/resize/200x230!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F22%2F3b%2Fb8ab3fad4d73865ba87d9fc1a256%2Flevel04.png)
次のステップが最終ゴールに間近な、状況判断や意思決定すらもコンピュータに任せる工程になります。コンピュータの場合には、正しいデータ量というハードルは人に比べると幾分低いかもしれませんが、より整理された形でデータを提供しなければ正しく機能しません。
この部分で大きく期待されているのがAI/ML(機械学習)等の技術です。
人が行う操作や判断をコンピュータに完全に実装しづらい理由は、以下が挙げられます。
- 人間の判断は必ずしも論理的とはいえず、完全には説明できない部分がある。
- システム開発者がシステムへの実装のためにプロ(担当者)の知見をヒアリングしても、内容を完全に理解するのが難しい
- 変換作業にも非常に時間がかかる
これらの理由から、限られたコストや時間の中では完全な自動化は現実問題として困難です。
一方で、AI/MLの世界では、帰納的なアプローチで物事を解決しようとします。
帰納法的なアプローチでは入力したデータからある結果が導き出される場合に、内部で「こういうロジックが動いているのでは」と推定します。データ量が多いほど精度があがっていく傾向があります。
昨今インターネット上で様々なデータを利用できる環境が整いつつあり、IoTをはじめとする入力の手段も増え、データの取得も容易になってきています。コンピュータの性能も飛躍的に向上しており、このアプローチの優位性が高まっています。
サプライチェーンコントロールタワー構築のポイント
相互運用性
(インターオペラビリティ)
![相互運用性(インターオペラビリティ)](https://assets.intersystems.com/dims4/default/fca214e/2147483647/strip/true/crop/160x160+0+0/resize/160x160!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F43%2F22%2F6568fe2f479699194388c3b322e2%2Fpoint-icon01.png)
AI/ML活用/高度な分析
![AI/ML活用/高度な分析](https://assets.intersystems.com/dims4/default/5cc199c/2147483647/strip/true/crop/160x160+0+0/resize/160x160!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F86%2F5c%2F7fde0c6749d89fb89f8b9da627e5%2Fpoint-icon02.png)
大量のデータ処理、素早いデータの取り込み、より多くのデータモデルの取り扱い、様々なシステム・データの連携や整理を容易にできるよう、AI/MLに関連する技術開発が不可欠です。
オートメーション
![オートメーション](https://assets.intersystems.com/dims4/default/5cec1f8/2147483647/strip/true/crop/160x160+0+0/resize/160x160!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F51%2Fad%2Fa568e8354b39bb17266d2da3888b%2Fpoint-icon03.png)
ワークフロー/
プロセスオーケストレーション
![ワークフロー/プロセスオーケストレーション](https://assets.intersystems.com/dims4/default/4ab4c22/2147483647/strip/true/crop/160x160+0+0/resize/160x160!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2Fb4%2F4f%2Fbb98006b45eeb7bdffd4e0a45c27%2Fpoint-icon04.png)
リアルタイム分析
![リアルタイム分析](https://assets.intersystems.com/dims4/default/ff103c3/2147483647/strip/true/crop/160x160+0+0/resize/160x160!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2F8e%2Fb4%2F5d551b0d4401b135a549b36f7830%2Fpoint-icon05.png)
End-to-endの可視化/
コラボレーション
![End-to-endの可視化/コラボレーション](https://assets.intersystems.com/dims4/default/b5d9e9f/2147483647/strip/true/crop/160x160+0+0/resize/160x160!/quality/90/?url=http%3A%2F%2Finter-systems-brightspot.s3.amazonaws.com%2Fae%2F10%2Fb201ee414d4eba15503bfe3467fe%2Fpoint-icon06.png)
関連リンク:サプライチェーン4.0実現への近道Part 3 サプライチェーン・コントロールタワーを実現するデータプラットフォーム
サプライチェーンコントロールタワー構築の要件を満たすデータプラットフォーム
InterSystems IRIS data platform
InterSystems IRISは、お客様のビジネスの根幹となる業務システムを構築し、運用するためのデータベースです。データの取得・共有・理解・そしてデータに基づく全ての工程に必要なあらゆる機能を提供します。
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相互運用性
InterSystems IRISは、人、プロセス、アプリケーションをつなぐことで、「サイロ化」したデータを排除することを可能にする、強力で柔軟な統合技術を提供します。
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機械学習とアナリティクス
InterSystems IRIS® には、強力なビッグデータ分析機能が組み込まれており、アプリケーション内で直接さまざまな分析を実行することができるほか、普段ご利用されている分析ツールを組み込むことも可能です。
機械学習&アナリティクスについて詳しくみる -
機械学習対応アプリケーションの構築と展開
InterSystems IRISは、オープンで標準的な手法で、Javaやその他の一般的な開発技術と連携するように設計されています。
Java、 .NET、Python、 Node.JS、 REST、 JSON、C++、JavaScript、 XMLなど、多くの一般的な開発技術で使用が可能です。
機械学習対応アプリケーションの構築と展開について詳しくみる -
セキュリティと信頼性
柔軟で堅牢なセキュリティ機能を提供しながら、アプリケーションのパフォーマンスや開発への負担を最小限に抑えます。当社の製品は、以下の3つの方法で安全なアプリケーション展開をサポートするように設計されています。
セキュリティと信頼性について詳しくみる
1.製品環境そのものの安全を担保
2.開発者がアプリケーションにセキュリティ機能を容易に組み込めるようにする
3・製品と動作環境のセキュリティの効果的な連動が損なわれない
関連リンク:サプライチェーン&ロジスティクスを最適化する InterSystems IRIS data platform