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SDTによるサプライチェーン強靭化

多発するリスクに備え、デジタル空間でシミュレーションを行い、サプライチェーンの強靭化に向けた経営判断を適正かつ迅速化する技術

サプライチェーンにおける課題

従来の改善施策は、サプライチェーンの部分的な評価に基づいており、適確な判断が困難です。また、手作業による施策探索や、価値観の異なる複数のステークホルダー間の意思決定に時間が割かれ、迅速な経営判断ができない状態です。

デジタルリハーサル技術で、リスクによるサプライチェーン全体への影響を評価・分析し、網羅的に改善策を自動導出。各ステークホルダーが様々な価値観から受容可能な施策を絞り込むことで、合意形成を効率化し、迅速な経営判断を支援します。

リスク影響の可視化	リスクがサプライチェーンのどこに直接的影響を及ぼすかを推定、　シミュレーションによって全体への影響を定量評価、可視化することで、　個々のリスクの深刻さを認識し、対策の優先度の適切な判断を可能にします。
最適な施策立案の容易化	AIを活用して複数の改善施策を網羅的に探索し、シミュレーションによって効果を検証することで、最適な改善施策を迅速に発見できます。サプライチェーンの構造変更施策も提案可能です。
合意形成の迅速化	認知心理学を融合したAIにより、価値観に合う施策を数回のインタラクションで簡単に導出できるため、関係者間の合意形成を円滑に進めることができます。

サプライチェーンは日常生活を送るのに必要な製品を製造し人々に届けるのに不可欠です。
そのため、自然災害や紛争・戦争等様々なリスク事象が発生しても、サプライチェーンを正常に維持し続けることが望まれます。
しかし、多くのサプライチェーンは何階層にも亘る複雑な構造をしており、リスクが発生した場合に、どこにどのような影響があるのか、どんな施策を施せばよいか容易に判断することができません。
また、最終的に実施する施策を決定する際、CEOやCFO等の複数のステークホルダーの合意が必要ですが、価値観が異なるため、合意を得るのに時間を要しています。

デジタル空間上に、サプライチェーンを構成する拠点や輸送手段をデジタルツインとして再現します。
リスク事象がサプライチェーンの構成要素に対する生産量低下や輸送遅延等の影響度を推定し、製品製造・輸送のプロセスをシミュレーションすることにより、サプライチェーン全体への影響を多角的に定量評価します。
その結果を基に、生産計画調整や輸送手段変更等、複数の施策を探索し、それぞれシミュレーションを行い改善効果を算定します。
価値観の異なる複数のステークホルダーが、施策の好ましさ比較を行うことで、最良施策を絞り込みます。

ストレス推定技術：
- リスクの大きさや拠点との距離を考慮した影響度モデルと、過去に発生したリスクの被害状況の学習モデルに基づき、リスクによる拠点や輸送手段への生産力や輸送力の低下度合いを推定できます。
施策立案技術：
- 進化計算を利用し、サプライチェーンの構造変更も含め、複数の施策を網羅的に生成し事前に効果を把握できます。
合意形成支援技術：
- 価値観の異なる複数のステークホルダーが、施策の好ましさ比較を何回か行うことで、膨大な施策の候補から皆が納得できる最良施策を速やかに導出できます。

リスク発生時のサプライチェーンの問題点の適確な把握、その改善施策の網羅的かつ短手番な探索、価値観の異なる複数のステークホルダー間での速やかな意思決定によって、サプライチェーンの維持管理に関する経営判断の適正化と迅速化という価値をもたらします。

サプライチェーンの改善施策提案者
- サプライチェーンの見直しやBCP策定の際、サプライチェーンの改善施策の立案に活用
サプライチェーンの改善施策決定者
- サプライチェーン改善に関わる経営判断を行う際、提案された改善施策の内容や効果を確認したり、他の施策との比較をしたりして、最終的な施策決定に活用
サプライチェーンのコンサルタント業務従事者
- 顧客のサプライチェーン改善提案を行う際、サプライチェーンの問題点、改善施策の立案、顧客への説明に活用