Amazon Web Services ブログ
AWS Supply Chain の価値実証実験 (PoV) の規範的アプローチ
はじめに
COVID – 19 のパンデミックにより、企業は急速に変化する顧客ニーズに対応できるよう、サプライチェーン戦略を再評価する必要に迫られました。従来の一方向的なプッシュ型やプル型在庫アプローチから、顧客需要に柔軟に対応できる、より複雑で動的なモデルへと移行しています。この急速に進化する環境下で、新しい技術を迅速に実験・検証する能力が、企業が競争に勝ち抜くための必須条件となっています。
企業は、需要計画プロセスを強化し、動的な顧客ニーズに生産を合わせるため、大規模言語モデル (LLM) と機械学習 (ML) に多額の投資を行っています。AWS Supply Chain の需要予測機能を活用すれば、高度な ML アルゴリズムを利用して正確な予測行うことができます。特に、無料利用枠を活用することで、本格的な導入前に、ビジネスプロセスへの適用可能性と価値実証実験 (PoV) を行うことができます。
新しいサプライチェーン技術の導入や大規模な変更を行う際の一般的なアプローチは、価値実証実験 (PoV) を実施することです。PoV では、本格導入に先立ち、ソリューションの機能的実現可能性、価値、投資対効果 (ROI) を実証することができます。これには、実際の利用体験、ユーザーフィードバックの収集、潜在的な課題の特定と是正、定義された目標に対する実測、データ主導の意思決定に促進する洞察の提供が含まれます。PoV はリスク軽減、投資の正当化、ビジネス目標との整合性確保に役立ち、戦略的な意思決定と継続的な改善を可能にする際の重要な役割を果たします。
このブログ投稿では、実際の PoV に基づいた 3 つのステップのプロセスを概説し、AWS Supply Chain Demand Planning の有効なスコープ設定と PoV の実施をサポートします。以下のような一般的な質問に対応しています。
- PoV (価値実証実験) とは何で、何を提供するのか?
- サプライチェーン管理の PoV テンプレートやフレームワークはあるのか?
- サプライチェーン PoV の具体例はどのようなものか?
規範的なアプローチを記述することで、他の AWS Supply Chain 機能やそれを用いたプロセスを評価するために適用できる堅牢なフレームワークを提供し、あらゆるタイプの PoV を効果的に実施するための貴重な指針となります。
PoV のスコープを適切に設定する
ソリューションの機能とパフォーマンスを正確に評価できるように、PoV のスコープを適切に設定することが不可欠です。このセクションでは、PoV のスコープを設定する際の推奨手順を概説し、AWS Supply Chain Demand Planning に関する PoV を実施する食品・消費財流通業者の例を示します。
ステップ 1 : PoV の成功基準を設定する
最初のステップは、PoV の成功をどのように測定するかを決めることです。これには、評価したいプロセスとパフォーマンス指標を特定することが含まれます。例えば、食品・消費財の流通業者は需要計画を評価したいと考えていたため、業界標準の需要計画精度指標である WAPE (加重絶対パーセンテージ誤差) や MAPE (平均絶対パーセント誤差) を使用しました。
MAPE は、予測手法の精度を評価するのに広く使われる統計的な指標です。予測値と実際の値との間の絶対パーセント誤差の平均を計算し、パーセンテージで表します。MAPE が低いほど予測精度が高いことを示します。需要計画や在庫管理では、MAPE が主要業績評価指標 (KPI) として一般的に使われ、さまざまな予測モデルや手法の精度を評価・比較したり、許容できる予測誤差の目標 (業界標準は通常 10% 以下) を設定したり、時間の経過に伴う予測精度を監視して改善が必要な分野を特定するのに役立ちます。MAPE の詳細については、AWS Supply Chain が予測精度をどのように改善したかについての Amazon Pharmacy の事例をご覧ください。
流通業者は、全体的なユーザー体験と、プロセスが簡素化され、処理時間と運用時間が短縮されたかどうかも評価しました。
ステップ 2 : 最適な製品ミックスを特定する
次に、PoV に含めたい製品または製品グループを特定します。これにより、さまざまな製品タイプと需要パターンにわたってソリューションの機能をうまく検証できます。価値の実証実験 (PoV) でテストする製品の選択は、解決しようとしている問題と、PoV の限界をテストする最も効果的な方法によって異なります。理想的には、PoV ですべての製品をカバーし、さまざまな製品と製品の組み合わせに全体の需要計画の有効性をテストできます。ただし、この方法では時間がかかり、多くのリソースを必要とし、複雑さが増します。より実用的で実現可能なアプローチは、製品をより小さなサブセットにグループ化することです。このサブセットは、利益率への寄与度、販売/消費率、またはこれらの要因の組み合わせなどの要因に基づくことができます。より大きなデータセットをテストするよりも、より小さなデータセットをテストする方が効果的で素早く実施できます。
この食品・消費財流通業者のお客様は、利益率と在庫回転率に基づいて製品を区分しました。彼らは以下の製品グループから PoV テストのサブセットを作成しました。
- 利益の 60 – 75% を占める高利益率の高回転商品
- 利益の 10 – 15% を占める中回転の低利益率商品
- 低回転または低速度の商品
ステップ 3 : 正しい在庫ロケーションを特定する
PoV に含めたい在庫ロケーション、例えば配送センター、倉庫、流通拠点、店舗を決定します。ビジネスボリューム (高、中、低) 、オペレーショナルな重要性 (ティア A の顧客、ティア B の顧客をカバーするなど)、ステップ 2 で特定された製品ミックスなどの要因に基づいて、1～3 か所のロケーションを選ぶことをお勧めします。別の検討すべき変数は、顧客層の階層構造で、ボリュームやビジネスの重要性に基づいて広範な顧客層 (例えばティア A、ティア B) を分類している場合に有用です。お勧めのアプローチは、現在のビジネスプロセスの管理方法に基づいて PoV をモデル化することです。例えば、需要計画担当者が顧客クラスターごとに予測数値を調整している場合は、そのレベルでモデル化するのが適切でしょう。
これらの手順に従えば、ビジネスニーズに基づいて機能とパフォーマンスを正確に評価できるよう、PoV の範囲を効果的に設定できます。
結論と次のステップ
適切な範囲の PoV を実施することは、組織が新しいサプライチェーン技術やプロセスを本格的に導入する前に、その実現可能性と価値を検証するために不可欠です。本ブログ投稿で概説した 3 ステップのプロセスは、実際の顧客の PoV に基づいた規範的なアプローチを提供し、企業が AWS Supply Chain Demand Planning の機能とパフォーマンスを自社の特定の要件に照らして正確に評価できるようにしています。明確な成功基準を設定し、最適な製品ミックスを特定し、適切な在庫拠点を選択することで、組織はリスクを軽減し、投資を正当化し、ビジネス目標との整合性を確保することができます。この体系的なアプローチは、情報に基づいた意思決定を促進するだけでなく、急速に進化するサプライチェーン環境において競争優位性を確保し、継続的な改善への道を開くことにもなります。
AWS Supply Chain を始めるのは簡単で、事前のライセンス料や長期契約は必要ありません。以下の 3 ステップで始められます。
- AWS Supply Chain について学ぶ: AWS Supply Chain のウェブサイトを訪れ、製品の機能と能力を理解する。
- 技術的な概要を知る: AWS Workshop Studio でセルフペースの技術的なウォークスルーを探索する。インスタンスの作成、データの取り込み、ユーザーインターフェースの操作、インサイトの作成、需要計画の生成方法を学ぶ。
- AWS Supply Chain を使い始める: 準備ができたら、AWS Console にアクセスし、AWS Supply Chain の効率的でデータ主導の管理ツールを使って、サプライチェーン運用を合理化する。詳細な設定手順と追加のガイダンスについては、ユーザーガイドにアクセスできる。
本ブログはソリューションアーキテクトの水野 貴博が翻訳しました。原文はこちら。
著者について
Vikram Balasubramanian は、サプライチェーンのシニア・ソリューション・アーキテクトです。Vikram は、サプライチェーンの経営幹部と緊密に連携して、彼らの目標や問題点を理解し、解決策の観点からベストプラクティスと連携させています。Vikram は 17 年以上にわたり、サプライチェーン分野のさまざまな業種のフォーチュン 500 企業で働いてきました。Vikram は、パデュー大学でインダストリアルエンジニアリングの修士号を取得しています。Vikram はノースダラス地域を拠点としています。