サプライチェーンリーダーの87%は、サプライチェーンの可視性が非常に重要であると考えています。しかし、43%は、ティア1サプライヤーのパフォーマンスについて全く可視性がないか、「ほとんど不明」であると回答しました。.
大きな変化やリスク(サプライヤーの機能停止や需要の変動など)に対応して、サプライチェーンのレジリエンスを強化。
高度なアナリティクスを通じて、サプライチェーンを最適化して、需要の変化に対応し、在庫を最適化することで、競争優位性を獲得。
サプライチェーンの可視性を高めて、資材や製品を追跡し、サプライヤーとの関係を改善して、法規制へのコンプライアンスを徹底。
現代のサプライチェーンは、世界規模の大きな変化、需要の変動、法規制への対応など、かつてないほどの複雑性に直面しています。AIを活用したサプライチェーンの最適化では、人工知能を利用して、需要予測、在庫管理、ロジスティクス業務をより正確かつ高速に強化することで、これらの課題に対応します。
AIを活用したサプライチェーンにより、サプライチェーンデータをリアルタイムで統合できるため、統合ビューを通じて、サプライヤー、メーカー、流通業者間でサプライチェーンを効果的に調整できます。このようにAIドリブンなアプローチにより、コストを削減して、リスクを緩和し、業務のレジリエンスを強化できるため、大きな変化へも迅速に対応して、情報に基づいて意思決定を行い、ますます複雑化する市場に対応できるようになります。
社内のサイロ化された情報を統合し、データの品質を改善し、プロセスを自動化することで、法規制に対応し、サプライチェーンマネジメントを整流化。
Intelligent Data Management Cloudに統合されたデータマネジメント、ガバナンス、アナリティクスの各種機能により、AIを活用してサプライチェーンを最適化できます。
AIドリブンなマルチドメインマスターデータマネジメント
ガバナンスとコンプライアンスを確保した包括的なデータ
サプライチェーンデータの統合で業務を強化
データエンジニアリングにより複雑性を緩和
リアルタイムのデータ接続性とサプライチェーンアナリティクス
サプライチェーンリーダーの87%は、サプライチェーンの可視性が非常に重要であると考えています。しかし、43%は、ティア1サプライヤーのパフォーマンスについて全く可視性がないか、「ほとんど不明」であると回答しました。.
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