より賢明な調達決定のための調達インテリジェンス機能とは？

調達インテリジェンス機能とは何ですか?

調達インテリジェンス機能は、メーカーが調達決定に取り組む方法を変革する革新的な概念です。セールスインテリジェンスやビジネスインテリジェンスなどの他の分野からインスピレーションを得た調達インテリジェンス機能は、急速にサプライチェーン管理の新しい標準になりつつあります。

データを活用して、より賢明でより多くの情報に基づいた意思決定を行うことが重要です。それは、膨大な量の情報を分析し、実用的な洞察をリアルタイムで提供できるスーパーコンピューターを持っているようなものです。高度な分析、人工知能、機械学習の力を活用することで、調達の専門家は次のことが可能になります。

コストの最適化
時間のかかるデータ収集と分析を行わずに、コスト最適化の機会を迅速に特定します。

サプライヤーの識別
コスト、品質、信頼性、持続可能性などの基準に基づいて最適なサプライヤーを特定します。

契約交渉
データに基づいた洞察を使用して、有利な契約条件と価格を交渉します。

チームに力を与える
組織の共有知識を活用し、個人の経験や部族の知識への依存を減らし、調達能力を向上させます。

直感からデータ主導の意思決定まで

以前は、調達の決定は記憶、直感、限られたデータに基づいて行われることが一般的でした。紙の地図を使って見知らぬ街を探索するようなものです。しかし、GPS テクノロジーが私たちの旅行方法を変えたのと同じように、調達インテリジェンス機能はサプライチェーン管理に革命をもたらしています。

調達インテリジェンス機能はテクノロジーを活用して、メーカーが最新のナビゲーションシステムなどの最適な調達決定を行えるように支援します。高度なアルゴリズムと AI を使用してリアルタイムの交通データを分析し、人間では達成できない速度と精度レベルで最速かつ最も効率的なルートを提供します。

サプライヤーの選択や価格の評価に記憶や過去の紙の文書に頼る必要はありません。調達インテリジェンス機能により、最先端のアルゴリズムで処理された最新かつ最も正確なデータを使用して分析と判断を行うことができます。

調達インテリジェンス機能の主要コンポーネント

調達インテリジェンス機能は、ERP や PLM などの既存システムだけでなく、図面や分散ファイルなどの他のソースからのデータを活用する強力なアプローチです。調達インテリジェンス機能はこれらのシステムに代わるものではないことに注意することが重要です。代わりに、複数のデータソースからの情報を集約して利用し、調達状況の包括的なビューを提供します。

ここで、調達インテリジェンス機能に含まれる核となるデータポイントを調べてみましょう。

調達データ

調達データには、組織の購買活動に関連するすべての情報が含まれます。支出分析、サプライヤーのパフォーマンス、契約管理。このデータは、調達チームがコスト削減の機会を特定し、サプライヤーとの関係を改善し、内部ポリシーと外部規制へのコンプライアンスを確保するのに役立ちます。

調達データには次のものが含まれます。

カテゴリ、サプライヤー、部門別の支出
サプライヤーのパフォーマンス指標 (品質、納期、コスト)
契約条件

エンジニアリングデータ

PLM システムと図面から抽出されたエンジニアリングデータは、製品仕様、材料、製造要件に関する重要な情報を提供します。このデータは、調達チームがサプライヤーが必要な品質基準を満たし、設計意図に準拠したコンポーネントを提供できることを確認するのに役立ちます。

設計データには次のものが含まれます。

製品仕様と公差
材料要件
コンポーネントの寸法と形状
組立説明
設計レビューと改訂履歴

サプライチェーンデータ

サプライチェーンデータは、サプライヤーから組織への商品やサービスの流れに関する重要な情報を提供します。このデータは、調達専門家が潜在的なリスクを特定し、プロセスを最適化し、情報に基づいた意思決定を行うのに役立ちます。

サプライチェーンデータには次のものが含まれます。

サプライヤーのリードタイム
注文履行率
配送と配達時間
在庫レベル
サプライヤーの能力と能力

製造バリューチェーンデータ

製造バリューチェーンデータは、原材料から最終製品に至るまで、生産プロセスのさまざまな段階に関する洞察を提供します。この情報により、調達チームはコスト削減とプロセス改善の機会を特定できます。

製造バリューチェーンデータには次のものが含まれます。

部品表 (BOM) データ
生産スケジュール
サイクルタイム
歩留まり率
品質管理データ

需要データ

需要データは、調達専門家が将来の要件を予測し、組織が顧客のニーズを満たすために必要な供給を確実に確保できるようにするのに役立ちます。過去の販売データと市場動向を分析することで、調達チームは在庫レベルとサプライヤー契約について情報に基づいた意思決定を行うことができます。

製品需要データには次のものが含まれます。

売上予測
過去の売上データ
市場の傾向と季節パターン
製品ライフサイクルデータ

原材料市場データ

原材料市場データは、製造プロセスで使用される主要な原材料の入手可能性、品質、価格に関する貴重な情報を提供します。市場の状況とサプライヤーのパフォーマンスを監視することで、調達チームはリスクを軽減し、重要な資材の安定供給を確保できます。

原材料市場データには次のものが含まれます。

商品価格
需要と供給の傾向
地政学的リスク

複数のソースからのこれらのコアデータポイントを活用することで、調達インテリジェンス機能により、組織は情報に基づいた意思決定を行い、サプライチェーンを最適化し、ステークホルダーへの価値を推進できるようになります。

調達インテリジェンス機能の主な使用例

調達インテリジェンス機能は、組織がサプライチェーンを最適化し、コストを削減し、リスクを軽減するのに役立つ多数のアプリケーションを提供します。データと高度な分析の力を活用することで、調達チームは情報に基づいた意思決定を行い、継続的な改善を推進できます。以下に、調達インテリジェンス機能の主な使用例とその出力の活用方法をいくつか示します。

1. 戦略的なサプライヤーを特定する

調達インテリジェンス機能により、組織は現在のサプライヤーベースを分析し、データを活用して希望の基準を満たすサプライヤーを見つけることで、理想的なサプライヤープロファイルを作成できます。調達インテリジェンス機能を使用して、コスト削減、イノベーション、持続可能性などの組織の戦略目標に合致するサプライヤーを特定することで、調達チームはより回復力があり効率的なサプライチェーンを構築できます。

例：企業が持続可能な包装材料の専門知識を持つサプライヤーを探している場合、調達インテリジェンス機能は、サプライヤーデータベース、業界レポート、持続可能性評価などのさまざまなソースからのデータを分析することで、これらの基準を満たすサプライヤーを特定するのに役立ちます。

2. さまざまなシステムからのデータを統合して活用する

ERP および PLM データを調達インテリジェンスプラットフォームに統合することで、組織はさまざまなシステムからの情報を統合して相互参照できるため、調達チームがサプライヤーベースの全体像を把握し、データに基づいた意思決定を行うことができます。複数のソースからのデータをこのように集約することで、より包括的な分析と洞察が可能になり、サプライヤー管理の改善とリスク軽減につながる可能性があります。

例： ERP および PLM システムからサプライヤー情報を調達インテリジェンスプラットフォームに入力することで、調達専門家はサプライヤーのパフォーマンス、財務の安定性、リスク評価に関する統合データにアクセスできます。これにより、潜在的な問題を特定し、サプライヤーとの関係を最適化し、サプライチェーンの包括的な理解に基づいて情報に基づいた意思決定を行うことができます。

3. サプライヤーのパフォーマンスのリスク評価

調達インテリジェンス機能により、組織は欠陥率、納期遵守率、その他の KPI などのデータを分析することで、サプライヤーのパフォーマンスリスクを評価および監視できます。品質の低下や最適ではないサプライヤーの割り当てに関連する潜在的な問題を特定することで、調達チームは混乱を軽減し、より信頼性の高いサプライチェーンを確保するための事前の措置を講じることができます。

例：調達インテリジェンスプラットフォームが、特定のサプライヤーからの不良率の増加または納期遵守率の低下の傾向を検出した場合、調達チームは根本的な原因を調査し、サプライヤーと連携して問題に対処し、サプライヤーの割り当てについて情報に基づいた決定を下すことができます。製品の品質と顧客満足度への影響を最小限に抑えます。

4. より良い契約を交渉する

調達インテリジェンス機能は、市場の傾向、価格ベンチマーク、サプライヤーのパフォーマンスに関する貴重な洞察を提供し、調達専門家がより有利な契約を交渉できるようにします。データ主導の洞察を活用することで、調達チームはコスト削減の機会を特定し、より良い条件を確保し、サプライヤーとのより強力な関係を構築できます。

例：契約交渉中に、調達インテリジェンス機能は特定の材料またはコンポーネントの市場価格に関するデータを提供できるため、調達チームはより競争力のある価格を交渉し、サプライヤーから公正価値を確実に受け取ることができます。

5. 継続的な改善を推進する

調達インテリジェンス機能は、組織が KPI を追跡し、業界標準に対するベンチマークを行い、最適化すべき領域を特定できるようにすることで、継続的な改善の基盤を提供します。調達データを定期的に監視し、調達インテリジェンスプラットフォームからの洞察を活用することで、組織はサプライチェーンと調達プロセスの継続的な改善を推進できます。

例：調達インテリジェンス機能によって、特定のカテゴリの支出が常に業界ベンチマークよりも高いことが判明した場合、調達チームは根本原因を調査し、サプライヤーの統合や契約の再交渉など、コストを削減する戦略を実行できます。

CADDi Drawer – 調達インテリジェンス機能の重要なソリューション

前述したように、一般的なユースケースをカバーするソリューションの 1 つは CADDi Drawer です。

図面から情報を抽出します、画像ファイル、つまり人が処理したり表示したりする必要がある非構造化データです。構造化データに変換します。
アソシエイトの各種情報 購買データ、サプライヤーデータ、品質および製造関連の図面付き文書など、貴重なデータ資産に散在すると活用が難しい情報を高度化。
情報の迅速な検索、グループ化、リスト化、出力、および追加が可能になります。 蓄積されたデータ資産をさまざまな視点から捉えます。

簡単なことのように思えるかもしれませんが、これまでこれを実現する仕組みはありませんでした。調達専門家がこのデータに基づいて収集、分析、判断に費やした膨大な時間を考慮すると、その影響の大きさが想像できます。

これらの機能は、5 つの使用例で調達専門家を強力にサポートします。特に強力なのが高精度類似検索機能です。 一般的な画像による外観のみの類似判定とは異なり、図面に描かれた製品や部品の形状を認識して類似判定を行うため、他のソフトウェアでは抽出できない類似図面を見つけることができます。

これにより、部品のグループ化、関連性の高い過去データの収集、分析と交渉のためのデータ駆動型ロジックの構築など、調達インテリジェンス機能の基本的なアクションが大幅に効率化されます。

その結果、調達部門は次のことが可能になります。

本質的な分析、戦略的検討、イニシアチブの実行により多くの時間を割り当てます。

コスト最適化などの取り組みを頻繁に実施 以前はデータを収集して整理するのが面倒すぎて、真の継続的改善を達成できました。

川崎車両製造や荏原製作所などの産業機械・装置メーカーは、実際に CADDi Drawer のこれらの機能を活用して、戦略的取り組みに調達インテリジェンス機能を導入することに成功しています。

調達の未来は、データとテクノロジーを活用して、より賢く、より迅速に、より多くの情報に基づいた意思決定を行えるかどうかにかかっています。調達インテリジェンス機能は、メーカーが調達に取り組む方法のパラダイムシフトを表しており、サプライチェーンの最適化、コストの削減、リスクの軽減、継続的な改善の推進を可能にします。

今こそ、調達インテリジェンス機能のパワーを探索し、活用するときです。データドリブンでインテリジェントな調達を目指す競争に取り残されないようにしてください。