目次
主要な戦略的変更管理原則
AI を活用した業務効率の向上
人手不足問題の解決
製造業者への実際の影響
技術変化の見通し
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リスクを管理するために、製造業は人工知能を使用して調達の変更に適応しています

Apr 12, 2023 pm 05:22 PM
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リスクを管理するために、製造業は人工知能を使用して調達の変更に適応しています

サプライチェーンとそれに関連する状況の急速な変化に伴い、主要資材の調達と販売は企業の肩に大きな負担となっています。こうした問題に対し、現場の調達チームやサプライチェーンも競争優位性の確立を目指して大規模な変革を推進している。

予測不可能な世界経済状況に直面する多国籍メーカーの任務は、リスクを効果的に管理し、デジタルトランスフォーメーションを最適化し、MRO (保守、修理、運用) 支出分析を最適化し、サプライヤーの問題をインテリジェントに解決することです。この計画は組み込まれています。調達プロセスに組み込まれます。これらの改革の目的は、調達システムの大幅な変革を推進し、AI技術を活用して調達計画と戦略を純粋な戦術的行動から新たな戦略的意思決定モデルに変革することである。このアプローチはガートナーによっていわゆる「自律調達」と定義されており、この対策が適切に実行されれば、組織の競争力とインテリジェンスの向上に役立ち、調達の効率化とコスト削減を新たな時代にもたらすことが期待されます。

その中でも、コグニティブ コンピューティングは無視できない力に貢献します。 AI/クラウドに基づく新興テクノロジーは、データ調整とサプライチェーン ネットワーク アーキテクチャの最適化の実現に役立ちます。これらのテクノロジーは、調達チームとその組織が現実世界の変化に適応し、競合他社よりも常に即応性を高め、サプライヤーとのパートナーシップを強化するのに役立ちます。さらに、リアルタイムの情報は、組織がより信頼性の高いデータに基づいた意思決定を迅速に行うのに役立ちます。

しかし、この種の変更を管理することは、どのテクノロジー実行チームにとっても困難な作業です。したがって、この変化の前提条件、成功要因、実装基盤を深く掘り下げる必要があります。

主要な戦略的変更管理原則

まず、社内のデジタル変革を検討する際に、調達チームが取り組む必要がある主要な変更管理原則を見てみましょう。

リーダーシップの調整 – 組織は柔軟なリーダーシップ構造を確立する必要があります。これらのマネージャーは調達プロセスを変更する意思がありますか?彼らは AI テクノロジーの利点を理解していますか?彼らは今後の変化を受け入れるよう説得できるでしょうか?

利害関係者の関与 – 利害関係者は、変更プロセス全体を通じて重要です。あなたのチームは、変化の影響を受けるさまざまな利害関係者と関わる準備ができていますか?たとえば、調達責任者や CIO はどのような態度をとりますか?彼らはあなたと面と向かって話し合って決定を下すことができますか?

コミュニケーションの実践 - 変更管理シナリオ全体において、チームはサイクル全体に基づいて透過的なコミュニケーションを行う必要があります。このコミュニケーションは、上流のサプライヤーとのコミュニケーションやリスクの最小化など、調達チームと MRO チームの特定のニーズに対応できる必要があります。

トレーニングと実装 - 前に示したように、このような大規模な変更管理には、必然的に新しい対策とトレーニングが含まれます。このトレーニングは、画一的なアプローチではなく、調達チーム内のそれぞれの特定の役割に合わせて調整する必要があります。

行動の導入 – 変更を実装するチームは、関係者に対して変更をより透明にするのに役立つ指標を定義できなければなりません。

これらのテーマは、さまざまな業界やシナリオで特定の形をとっていることがよくありますが、これらの一般原則を把握しておくことは、企業が行動を起こす前に、組織内の変化に対する広範な支持を得るのに役立ちます。

AI を活用した業務効率の向上

Globality による最近の調査によると、世界の調達リーダーの 90% が、現在の激動の状況にうまく対処したいと考え、業務モデルとプロセスを急速に適応させていることがわかりました。不確実な時代。現実世界のビジネスの課題は確実に解決されます。研究で開示された複数のデータポイントも、この兆候が全体的な傾向を形成し始めていることを示しています。

回答者の大多数 (87%) は、デジタルおよびデータ チームの構築に注力しており、将来の混乱や経済的ショックへの対応を迅速化するために、予測的な洞察を得て新しいテクノロジーを導入したいと考えています。

81調達リーダーの % は、この重要なデジタル変革を達成するには企業内からのより多くのサポートが必要であると考えています。

調査対象の組織の半数が、ビジネス調達中心の部門が単にルーチン プロセスを実行することから移行し、組織の変革に関心を示しました。コンサルタントおよびビジネスパートナーとして活動します。
経営幹部らはまた、調達モデルと運用モデルのこの変更が、急速に変化するビジネスの世界で組織の機敏性と回復力を構築するのに役立つことを調査で認めています。

人手不足問題の解決

サプライチェーンにおける人的要因が調達変更管理を推進する鍵となるのは間違いありません。組織は調達業務において人間の知性を効果的に活用するにはどうすればよいでしょうか?同様に、経営陣や従業員は調達業務についてどのように意思決定を行っているのでしょうか?最も簡単な答えは、AI をサポートする技術ツールを導入することです。

労働力不足という現実の課題により、製造現場での AI の急速な台頭が促進されました。また、団塊の世代が工業生産から徐々に撤退していく中で、製造業や生産現場への参加を希望する若者はますます少なくなってきています。その結果、企業はAI/機械学習などの技術ツールを通じて生産効率を向上させる傾向が強くなっています。

調達マネージャーにとって、燃え尽き症候群も深刻な問題となっており、破壊的な「転換点」にさえ近づいています。英国で実施されたCeridian 2022 Pulse of Talent調査によると、英国の労働者は一般的に、締め切りのプレッシャー(32%)、仕事量の増加(49%)、さらにはメンタルヘルスの問題(34%)など、何らかの形の燃え尽き症候群を経験していることがわかりました。

AI ツールは、人間の従業員の能力を強化し、この種の燃え尽き症候群を排除することで、従業員の満足度を向上させることができます。 AI は、自動化に適した反復的で単純なタスクを引き継ぐことができます。これは人間の仕事に取って代わるものではありませんが、労働者が他のより戦略的でやりがいのある仕事にエネルギーを節約できるようになります。従業員は経営陣と協力して、コストやリスクを削減するために製造/生産環境で AI を適切に使用する方法を決定することもできます。

製造業者への実際の影響

ティッシュ、パルプ、紙、密閉建築製品および関連化学薬品の大手メーカーである法人顧客を例に挙げます。同社は、不正確な MRO 在庫情報による不十分な意思決定と重大な作業の遅延に直面しており、データ品質の向上に苦戦しています。

同社は、より迅速に作業し、よりタイムリーで正確な意思決定能力を獲得したいと考えていました。この目的を達成するために、データ分析、人工知能、視覚化ツールを導入して、資産戦略と在庫管理レベルを最適化しました。

このメーカーはまた、新しい戦略的管理原則と、供給業務、調達、財務、IT の全体的な構造に移行しました。 AI 戦略は、複数の SAP/EAM システムからのデータを集約することで、適切な在庫を適切なタイミングで確実に提供できるようになります。同社はわずか 45 日間で 2,000 万ドル以上のコスト削減も確認しました。

技術変化の見通し

AI テクノロジーは、調達チームが効率的に作業し、サプライヤーのリスクを迅速に特定して管理するのに役立ちます。今こそ、調達プロセスを合理化し、コストを削減し、変化に迅速に適応し、政策/法的変更に対応してコンプライアンス機能を向上させる最適な時期です。変更管理を採用し、トップダウンのコミュニケーションを行うことで、調達チームと組織全体が移行期間をスムーズに乗り切ることができます。

以上がリスクを管理するために、製造業は人工知能を使用して調達の変更に適応していますの詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。

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