サプライチェーン分析

効率的なサプライチェーン分析

効率的にサプライチェーンを管理することはビジネスの成功に必要不可欠

多くのグローバル企業が、複数のサプライチェーンを管理しており、製品を期日通りに納品することだけでなく、顧客やサプライヤーの多様なニーズに対応することは、その運営に左右されます。 輸送に6,880億ドルが費やされ、350万台ものトラックが走行しており、成功と失敗の差は、運営上の混乱のリスクを減らし、現場の信頼性を高め、サプライヤーとの関係管理を改善し、費用効率の高い方法によって工場運営を管理する能力にあります。サプライチェーンの成功は、ビジネスの成功に相関します。サプライチェーンで優れた業績をあげている企業の79%が、収益成長に関しても優れています

サプライチェーンの効率的な管理の必要性
従来のサプライチェーン管理システムの弱点

サプライチェーンの管理には時代に合わないシステムでは不十分

多くの組織は、必要なデータのほとんどを収集できていますが、その従来の分析技術は、時間とコストがかかりすぎ、様々な場所、フォーマット、プロトコルで保存されているパートナー、ルート、トランザクション、その他の膨大な量のデータを分析することができません。従来のサプライチェーン分析のソリューションの多くは、リレーショナルデータベースで構築されています。

需要と供給の変化をリアルタイムで分析するには、サプライヤー、受注、製品、ロケーション、部品および部品組み立て品在庫のデータを利用し、表形式データテーブル間にまたがった大変なコストがかかるデータベースの結合を行う必要があります。グローバルサプライチェーンには複数の製造パートナーがおり、パートナーから得た外部データと内部のデータを統合する必要があります。厳格なスキーマを考えると、リレーショナルデータベースに基づく従来のサプライチェーン分析ソリューションは、外部データをサプライチェーン分析のために統合するのに多大な時間と労力を要します。

従来のサプライチェーン管理システムの弱点

Legacy Systems Are Inadequate for Managing Supply Chains

Many organizations have been able to gather most of the needed data, but their traditional analytic technologies are proving to be too slow, too expensive, and generally incapable of analyzing the massive volume of partner, route, transaction, and other data stored across various locations, formats, and protocols. Most of the traditional supply chain analytics solutions are built on relational databases.

Real-time analysis of supply and demand changes requires expensive database joins across the tables with the data for suppliers, orders, products, locations and the Inventory for parts as well as sub-assemblies. Global supply chains have multiple manufacturing partners, requiring integration of the external data from partners with the internal data. Given their rigid schema, traditional supply chain analytics solutions based on the relational databases require significant time and effort to integrate external data into the supply chain analysis.

サプライチェーン分析にTigerGraphのグラフデータベースを活用する理由は?

TigerGraphのソリューションが提供する効率的なサプライチェーンの管理

ディープリンク分析による効率的なサプライチェーン管理

供給と配送のパイプラインには、数百とまでは言わないまでも、数十もの段階があり、多数のレベルに渡る影響を分析し、理解する能力が必要不可欠です。TigerGraphのソリューションは、製品の遅延、配送状況、および、その他の品質管理やリスク問題を特定する高度な分析とパターン認識を提供します。

優れたイベントインパクト機能は、関連するアクションが発生したときに担当者に通知し、生産の遅れが製造、注文処理、価格、収益にどのような影響を連鎖的に与えるかなど、最新の結果を明らかにします。

リアルタイム分析によるサプライチェーンの効率的な管理

企業は、注文管理、配送状況、その他のロジスティクスなどのサプライチェーン運営のリアルタイム分析を行うために、TigerGraphを使用しています。企業は、潜在的な供給の停止を計算し、それらにタイムリーに対処するための推奨事項を作成するために、10レベル以上のディープ・バリューチェーン(価値連鎖)に渡って、需要と供給の変化の伝播を可能にし、そのサプライチェーン機能およびビジネスプロセスをリアルタイムでモデル化することができます。

TigerGraphを使用したサプライチェーン運営のリアルタイム分析
サプライチェーンの管理を改善する機械学習

機械学習によるサプライチェーン管理の改善

異常な混乱が発生した場合、依然として人間が決断を下すことを求められることはありますが、AIによって補助されているサプライチェーン分析は、このような状況において、極めて重要な助言を提示することができます。TigerGraphは、サプライチェーンの10以上ものレベルの分析に基づき、機械学習のための新しい機能を作り出します。これらのグラフによって計算された機能は、トレーニングデータとして機械学習ソリューションに入力され、サプライチェーンの混乱を予測するための機械学習ソリューションの精度を向上します。