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機械学習支援によるマスタデータ分析でサプライチェーンの意思決定を強化

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掲載日:2023年8月31日

執筆者:Alexis Lozada(Westernacher Consulting、サプライチェーン計画アソシエートプリンシパル)

サプライチェーン計画における意思決定はオペレーション成功の中核であり、サプライチェーンの流れ、需要と供給などの基本的な情報の流れを正確に表すデータに大きく依存します。たとえば、ある製品群の需要を満たすために供給資源にどれだけ投資すべきかを決定するには、正確な集計計算が不可欠です。不正確なデータが使用されると、誤った結果に基づいて意思決定が行なわれる可能性があります。また、誤った需要予測により、必要な供給資源への過剰投資や過少投資が起こる場合もあるでしょう。このシナリオ例では、製品群を定義するためのマスタデータが不正確だったことにより、需要集積予測に20%もの誤差が出ています。

サプライチェーン技術の投資利益率は、ユーザー導入率に左右されます。「ガベージイン・ガベージアウト(ゴミのようなデータからはゴミのような結果しかでない)」のためにユーザーが結果を信頼しないならば、導入率は低く、期待利益にも悪影響が及びます。

サプライチェーンのためのSAP Integrated Business Planning(以下、SAP IBP)は、今日のサプライチェーンにおいて不正確なデータに基づく意思決定を回避し、ユーザー導入率を向上させるマスタデータ管理機能を提供します。Fioriアプリケーションであるマスタデータ管理では、マスタデータの入力を簡単に確認でき、データ品質処理機能も利用できます。機械学習を使ったDiscover Patterns機能を使うと、以下のメリットが得られます。

  • パターン分析の特定:計画範囲で使用されるマスタデータタイプに対して行われているパターン分析をリストする
  • 詳細なパターン情報:パターン分析に関する詳細情報を取得することで、その意味をより深く理解する
  • 適用可能なルールの評価:パターンが適用可能なルールと見なされるかどうかを判断する
  • 修正の推奨:リストされる推奨修正を評価し、マスタデータに適用すべき変更を特定する
  • パターンの削除:関連性のなくなったパターンを削除する

サプライチェーンの成功は、正確なデータとそこから得られる情報に基づく意思決定にかかっています。最先端の機械学習機能を備えたSAP IBPのマスタデータ管理アプリケーションを活用することで、データの不正確さを克服し、テクノロジーへの信頼性を高め、SAP IBP導入の比類なき成功を実現できます。

弊社にぜひお問い合わせください。  アプリケーションのデモをお見せし、SAP IBP導入成功の鍵となるマスタデータ管理アプリケーションについて詳しくご説明いたします。

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