回復力と適応性のあるサプライチェーンで利益を高める
ネットワーク最適化ソフトウェアを使用して、適応性とレジリエンスの高い成長を実現します。 複雑なエンドツーエンドのサプライチェーンを正確にモデル化する柔軟性により、サプライチェーンのパフォーマンスを自信を持って最適化し、構造とポリシーを適応させ、望ましいビジネス成果を推進できます。
サプライチェーンの可能性を引き出す
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トレードオフを評価し、情報に基づいた意思決定を行う デジタルツインを使用したシナリオモデリングでパフォーマンスを向上させます。 製品リリースの影響を評価し、ボトルネックを特定し、遅延を軽減します。 気候変動などの影響を分析し、脆弱性を特定して、サプライチェーンのレジリエンスを最適化します。 サプライチェーンの統合の影響を評価し、非効率性を特定し、シームレスな統合ロードマップのためのプロセスを合理化します。
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データに裏打ちされた自信を持って難しい質問に答える エンドツーエンドのデータに基づいて複数の「what-if」シナリオを実行することで、サプライチェーンの混乱に迅速に対応し、正しい意思決定をしていると自信を持てます。 統合されたデータを使用してグリーンフィールド分析と供給コスト分析を実施し、継続的モニタリングツールを実装してパフォーマンス追跡を行い、サプライチェーンの計画と設計の長期的な成功を推進します。
データシートを取得する -
節減できる可能性を発見し、ビジネス価値を高める AIやML(機械学習)を活用して、プランナーの視野の外にあるチャンスを発見し、より良いシナリオをより迅速に作成し、大きなビジネス価値を引き出します。 ノードスキップやモード切り替えなどのコスト削減の機会を特定し、輸送料金を見積もり、コストドライバーを把握します。 生産性を向上させ、リスクのあるネットワーク収益をトータルで軽減します。
データシートを取得する -
サプライチェーンの適応と進化 さまざまな最適化技術を使用して複雑な問題を解決し、サプライチェーンの知識を実用的なモデルに変換し、ビジネスユーザーが利益を向上させる意思決定を行うことを可能にします。 継続的な改善とスケーラビリティによって組織の複雑さに対処することで、サプライチェーンのレジリエンスを効率的かつ効果的に強化できます。
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サステナビリティと利益のバランス コスト、リスク、リードタイム、炭素排出量など、複数の基準にわたってシナリオを最適化します。 排出量(スコープ1/2/3)を広範囲にモデル化し、コスト、サービス、カーボンに基づいて最適化します。 サステナビリティ基準に準拠しながら、規制および環境リスクを管理します。
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FAQ
サプライチェーンネットワークの最適化の利点は何ですか？
サプライチェーンネットワークの最適化により、企業は業務効率を高め、利益を最大化し、カスタマーサービスを向上させることができます。 たとえば、別のビジネスとの合併や買収を検討している企業は、サプライチェーンを統合して、重複を排除し、全体的な効率を向上させることができます。長期的な成功を確実にするための調整を行い、大幅なコスト削減を実現できます。
サプライチェーンネットワークの最適化の例として、ハリケーンなどの異常気象に備えることがあります。ハリケーンによる混乱が供給ルートにあると、生産遅延や材料不足となり、生産停止や売上減少につながる可能性があります。 サプライチェーンネットワークを最適化することで、サプライチェーンリーダーはハリケーンの発生前にシナリオを実行して脆弱なノードを特定できます。代替サプライヤーの特定と評価を行い、災害に備えることができます。
ネットワーク最適化ソリューションで抑えるべき重要な点は何ですか？
利用するネットワーク最適化ソフトウェアツールは、包括的なシナリオモデリング機能を提供するものにするべきです。これにより、サプライチェーンに影響するさまざまな要因を迅速に評価できるようになります。 また、在庫ターゲットを最適化し、複雑なシナリオを評価し、リアルタイムのインサイトで意思決定をサポートする機能を提供するソフトウェアを選びましょう。 データソースとのシームレスな連携や、ビジュアライゼーションとレポートを構築できるユーザーフレンドリーなワークフローがあると、さらに使いやすく効果的です。
Coupaのネットワーク最適化には、どのような優れた機能がありますか？
ここでは、主な機能をいくつかご紹介します。
- グリーンフィールド分析
- フローの最適化
- 供給コスト分析
- サステナビリティ
- データフロー/サプライチェーンのエキスパート
- 機械学習を活用した改善案
- ビジュアライゼーション