短期的なコスト削減を実現し、将来のコスト変動を高い精度で予測
データ統合を強化し、材料コストの全体像を把握
コストの上昇や変動の兆候を見逃さず、リスクを最小限に抑制
サプライチェーンが拡大し複雑化する中、各ステップで発生するデータをどのように管理すればよいのでしょうか。過去のデータも現在のデータと同様に重要ですが、すべてのデータにアクセスできたとしても、それを本当に活用できているでしょうか。また、外部データはどのように考慮すべきでしょうか。
サプライチェーンコストの最適化は、供給元から生産までのコストを削減し、効率を最大化することが目的です。しかし、多くのアナリストは、複数のソースからデータを収集・整理することに多くの時間を費やし、十分な分析時間を確保できずにいます。表計算ソフトを主な分析ツールとして使用しているため、供給元リストや製品・価格データを手動で統合し、頻繁にモデルを再作成する必要に迫られています。
アナリティクスと自動化を活用することで、企業はサプライチェーンコストの最適化において、再現性と正確性を確保できます。ワークフローを自動化すれば、複数のソースからデータを取り込む際の負担を大幅に軽減し、エラーのリスクを最小限に抑えることが可能です。これにより、サプライヤーの標準化やデータ変換、コストに関する意思決定が円滑に進みます。また、アナリストはローコード/ノーコードの分析ツールを活用し、迅速にソリューションを構築して、データを効率的に意思決定者へ提供できます。
自動化を導入することで、データクレンジングや準備プロセスが迅速化され、手作業の排除により精度が向上します。企業は高度なアナリティクスを活用することで、サプライチェーンコストの削減、在庫管理の改善、効率的な入札プロセスの実現、さらにはアナリストの時間の有効活用といった多くのメリットを享受できるようになります。
サプライチェーン全体で80以上のデータソースに自動的に接続
出力のダッシュボードへの接続や、モデルの調達および運用計画への統合を容易に実行