関税のナビゲーション：複雑な世界での意思決定を革新する...！

過去数週間で何かを確信させられたとすれば、それは不確実性です。サプライチェーンは、新しい世界の要求に応えるために完全に再構築されています。貿易政策の変動、入力や商品価格の急騰、供給者のリスク、物流の混乱 - 不確実性の原因を何と名付けても - それが業界の新たな常態であり、サプライチェーンが真の競争優位性の戦場となっています。今や、本当の競争は個々の企業ではなく、サプライチェーン間で行われています。

この新しいパラダイムでは、企業は、前例のない変動と混乱の中で、顧客サービスレベルを継続的に改善し、納期を守り、リードタイムを短縮する能力を身につけなければなりません。Databricksは、主要な企業と提携して以下を実現しています：

 

• 急激で突然の変動を管理する - 顧客の需要と入力の突然のシフトに対応し、サプライチェーンのレジリエンスを最適化します。
• 容量管理を最適化する - AIによる洞察を活用して容量を再配分し、高価値の生産を保護します。
• サプライヤーのリスクを評価する - サプライヤーの信頼性、財政安定性、地政学的な露出を評価し、供給の継続性を確保し、混乱を緩和します。
• 利益を増やす – 統一されたデータ分析を使用して、注文の履行、財政的影響、および運用効率をバランスさせます。

伝統的なサプライチェーン技術が不十分な場合

技術の大幅な進歩にもかかわらず、多くの企業はまだサプライチェーンのパフォーマンスを阻害する持続的な課題に直面しています。多くの企業が直面している問題:

• 納期遵守のパフォーマンス問題：納期遵守と完全な納期遵守のパフォーマンスは、重要な成功要因であり、パフォーマンスが悪いと重大な財政的影響、罰金、顧客の不満を引き起こします。
• 計画と実行のギャップ：サプライチェーンの破壊的なイベントが10倍に増加し、以前のビジネス計画のアプローチが時代遅れになり、意思決定のサイクルを加速させる必要があるため、計画と実行の間のギャップが広がっています。
• 手動プロセス：伝統的で、エラーが発生しやすい手動プロセスが一般的で、これが販売機会の逃失や出荷遅延を引き起こし、AIを活用した自動化システムへのシフトが求められています。これにより、リアルタイムの洞察が提供されます。
• 持続可能性へのプレッシャー：サプライチェーンの排出データに対する包括的な戦略がなく、低炭素製品とサービスへの需要が増加し、持続可能性がリスク軽減戦略から強力な利益ドライバーへと変わりつつあります。顧客は持続可能なオプションにプレミアムを支払う意志があります。

ビジネスの課題に対応し、市場の機会を最大限に活用するために、企業はデータ駆動型のソリューション、AI駆動型の自動化、および全価値チェーン全体での堅牢な排出量追跡を通じてサプライチェーンを最適化することに集中する必要があります。

しかし、伝統的な需要計画とビジネスソフトウェアはいくつかの課題に直面しています:

• 過去のデータと定期的な報告に依存しているため、リアルタイムの市場変動や混乱を捉えることができません
• 独自の閉鎖的なエコシステムが多様なソースからのデータ統合を妨げ、サプライチェーンの計画と実行を強化する
• データ品質の改善、複雑な需要予測、サプライチェーン最適化に不可欠な洗練された分析能力と機械学習アルゴリズムの欠如
• 効果的なデータ共有ツールがないことにより、部門間でデータが断片化し、一貫性がなくなる

そのため、運用およびサプライチェーン担当者の69％が、技術投資が期待された結果を完全にはもたらしていないと述べているのも驚きではありません（PwCの2024年デジタルトレンド運用調査より）。最高サプライチェーン責任者（CSCOs）は、これらの硬直的なソリューションから次第に離れ、全体のサプライチェーンを包括的に見ることができ、リアルタイムでデータ駆動型の最適化を可能にするより開放的で柔軟なプラットフォームを求めています。

Databricks Data Intelligence Platform for Supply Chainの紹介

あなたのサプライチェーンはあなたの会社と同じくらいユニークです。あなたのビジネスを理解していない人が提供する最善の推測解決策に満足しますか？データインテリジェンスプラットフォームで独自のユニークな能力を構築します。

すべてのサプライチェーンの問い合わせに対応するレポートを手動で作成することは、もはや実現可能でも効率的でもありません。グローバルサプライヤー、物流パートナー、顧客接点からのデータの大量かつ高速な流れは、サプライチェーン分析に対するよりスケーラブルでダイナミックなアプローチを必要としています。

Databricksは、データ駆動型の洞察とAIによるソリューションを通じてサプライチェーン管理を革新するための包括的なツールと技術を提供します。

• Databricks SQLとAI/BI Genieは、自然言語クエリとAIによるSQLコーディングを可能にし、組織内のすべての人々がデータにアクセスできるようにサプライチェーンアナリストを支援します。
• Mosaic AIのマルチモデル予測フレームワークは、販売、在庫、需要の予測に不可欠な大規模な予測と計画を加速します。
• Mosaic AIエージェントフレームワークは、自律的なサプライチェーンアクションを推進するエージェンティックアプリの開発を可能にし、正確で安全で管理されたAIアプリケーションを確保します。
• Unity Catalog Delta Sharing and Clean Roomsはパートナーとの安全なデータ共有を促進し、Databricks Marketplaceはサプライチェーン分析を強化するための価値あるサードパーティのデータへのアクセスを提供します。

これらの統合ソリューションにより、企業はより迅速かつ適切な意思決定を行い、ますます複雑でデータ駆動型の環境でのサプライチェーン運用を最適化することができます。

リアルワールドの成功事例

• Shellは、Databricksを全世界で使用して10億ドルのスペアパーツ在庫を最適化し、上流および下流のオペレーション全体でダウンタイムを減らし、50の場所で3,000の材料に対する最適なスペアパーツレベルの推奨事項を在庫分析者に提供しています。
• VolvoはDatabricksを使用して、70万以上の部品の大規模な在庫をリアルタイムで把握し、これらの部品を効率的に世界中に配布することができます。これは、サプライヤーからトラックディーラーまでの全チェーンにわたります。
• Walgreensは、Databricksを活用して約9,000の店舗のサプライチェーンを最適化し、在庫レベルを適正化することで数百万ドルを節約しました。彼らは現在、秒間40,000のデータイベントを処理し、正確な在庫予測を可能にし、生産性を20％向上させています。これにより、薬剤師は高価な在庫切れの状況を避け、患者に対するパーソナライズされたケアを提供するための時間を増やすことができました。
• 主要な塗料およびコーティング会社は、Databricksを活用してサプライチェーンの予測プロセスを自動化し、需要ドライバーに対する視認性を向上させ、需要予測の精度を12％向上させ、在庫で3500万ドル以上を節約し、ビジネスユニットごとに50万ドル以上の在庫過剰コストを削減しました。
• Williams、天然ガスインフラストラクチャー企業は、低排出ガスの認証のための高品質なデータセットを提供するためにDatabricksを標準化しました。これにより、調達、製造、輸送、配布などのエンドツーエンドの生産プロセスからのデータ統合が効率化され、認証パートナーとの効率的な共有が可能になりました。WilliamsはTCOを40％削減し、脱炭素化の取り組みを収益化することができ、認証された低排出ガスの販売から600万ドルのマージンを生み出し、2030年までにベースライン排出量を50％削減する目標を進めることができました。
• HPの3Dプリント部門は、DatabricksのDelta SharingとAIツールを利用して、顧客に3Dプリント機器のリアルタイムのテレメトリーデータを提供し、予防保守、運用の最適化、コスト削減を可能にし、結果的に顧客満足度と運用効率を向上させています。

Databricks ソリューションアクセラレータ

• 配送最適化：輸送コストを最適化し、供給と需要を予測し、事前に構築されたツールを使用して配布ネットワークのパフォーマンスを改善します。
• Databricks Intelligence Platform for IoT：センサーデータ、機械学習、GenAIエージェントを使用して製造業務を最適化します。
• 安全在庫管理: サプライチェーン全体での在庫レベルを機械学習を使用して最適化し、過剰在庫を最小限に抑え、コストを削減し、財政的な柔軟性を向上させます。
• 需要予測：サプライチェーンの中断を最小限に抑え、販売を増加させるために、部品レベルでの需要予測を行います。これにより、材料の不足を効果的に管理し、過剰な計画を避けることができます。
• ルート最適化: 配送ルートを最適化し、利益性を向上させ、物流業務の効率を向上させます。

成長するパートナーソリューションエコシステム

SAP、Infor Nexus、Kinaxisをテクノロジーパートナーとして迎え入れることを嬉しく思います。これにより、サプライチェーンと企業の意思決定者をより効果的に結びつけることができます。さらに、顧客はS&P Global、Accuweather、Bloomberg、Crisp、rearc、Altana、trademo、PredictHQなどの主要なデータプロバイダーからの独自のデータセットとオープンデータセットを利用して、サプライチェーン分析とAIユースケースを強化することができます。NVIDIA GTC 2025で発表された、Ernst & Youngの次世代デジタルサプライチェーンと運用ソリューションは、Databricks Data Intelligenceプラットフォームの堅固な基盤に基づいて構築され、既存のシステムとの統合を通じてタイムリーな洞察を提供し、サプライチェーンのレジリエンスを混乱に対して強化します。

データインテリジェンスで変革する

この機会を逃さず、サプライチェーン管理を革新し、今日の競争力のあるビジネスランドスケープで先を行きましょう。次回のGartner Supply Chain Symposiumで私たちと会い、デジタルサプライチェーンの未来を形成するソリューションについて深く探求しましょう。