食品サプライチェーンの危機を解決する：高度なデータ分析で解決策を調理する

食料を含め、私たちは日常生活で必要なものの多くを当たり前のものと考えがちだ。しかし残念なことに、世界の食品サプライ・チェーンは非常に不安定である。食品・飲料メーカー、小売業者、流通業者、レストラン、その他食品産業に関わる企業など、組織や消費者は、最終製品や原材料を供給するこの重要な導管に依存している。

2020年初頭、世界的なパンデミックは、かつて我々が知っていたような食品サプライチェーンを崩壊させた。食品・飲料メーカーや流通業者はこれまでも相応の課題やボトルネックに直面してきたが、COVID-19はそれらを10倍に増幅させた。操業停止や労働力不足は、収穫、物流、加工、輸送、調達の手順を大幅に混乱させた。さらに、品切れ商品 倍増輸入 肉の価格が16%上昇そして、消費者が戸締まりに備えて備蓄品を買い込んだため、小売店の食料品需要は急増した。今日に至るまで、その需要は高止まりしている。

しかし 組織の22% たとえそれが可視性を高めるものであったとしてもだ。幸い、悪いニュースばかりではない。企業は 予測データ分析 サプライチェーンの潜在的な問題を事前に発見し、ダウンタイムを回避する。

適切な製造アナリティクス・テクノロジーを導入することが、かつてないほど重要になっています。ここでは、製造業者が直面する食品サプライチェーンの最も重大な問題と、キャパシティプランニングとデータアナリティクスがダウンタイムを制限・排除し、ROIを促進する方法を紹介します。

現代の製造業者が直面する食品サプライチェーンの課題トップ4

パンデミックの影響はだいぶ収まり、世界はようやく落ち着きを取り戻しつつあるが、メーカーは依然として大きな問題に直面している。 

製造業が直面している問題のトップ4を紹介しよう。

1.労働力不足

メーカーが乗り越えなければならない最大のハードルのひとつは、巨大な業界である。 労働力不足.にもなる可能性がある。 210万ドル 2030年までに未就業の製造業雇用を創出する。

COVID-19の大流行は、産業界に大量解雇をもたらした。さらに、何百万人ものベビーブーマーが260万ドル正確には、退職した、あるいは退職を予定している。有能な候補者が不足しているため、工場は空いたポジションを埋めるのに苦労している。

2.需要の変化

消費者の購買習慣は常に変化しているが、世界的な大流行以来、全体的な軌道は上昇を続けている。世界の市場規模は、年平均成長率（CAGR）5.0%で成長すると予測されている。 今後2027年まで6.2%.

メーカー各社は遅れを取らないよう奮闘している。そのため、この障害を克服するためには、先見の明と早めの準備が欠かせない。

3.容量の制約

現代のメーカーにとっての第三の課題は、流通能力の制約である。運賃の高騰、港湾のバックアップ、トラック運転手の不足などがこの問題を引き起こしており、いつまで経っても解消される気配はない。その結果、消費者も企業も出荷や配送の遅れに不満を募らせている。

自社の流通を監督する製造業にとって、こうした物流上の問題を軽減することは不可欠だ。

4.透明性

今日の消費者は、かつてないほど食品の原産地に関心を寄せている。彼らは、小売業者と製造業者の両方から、ブランドの透明性を明確にすることを期待している。食品の安全性とトレーサビリティは、主要な意思決定者によるリスク軽減のための最重要項目のひとつである。

データとアナリティクスが食品サプライチェーンの課題解決に役立つ方法

食品・飲料サプライチェーンの課題を克服するためには、サプライチェーン管理ソフトウェアとデータ分析の活用が不可欠である。データを活用することで、メーカーはオペレーションを最大限に成功させ、ダウンタイムをなくし、潜在的な問題を未然に察知することができる。

データとアナリティクスは、製造業者がサプライチェーンの問題を克服する上で、以下のような形で役立つ：

従業員を守り、惹きつける

高度なデータ分析は、製造業が労働者の安全を守りながら優秀な人材を引き付け、維持するのに役立ちます。今日の労働力はテクノロジーを受け入れています。産業用モノのインターネット（IIoT）の力を活用する製造工場は、技術に精通した応募者を獲得する可能性が高い。

製造アナリティクスはまた、面倒な作業を自動化する。これにより、製造業者は従業員と機械の能力を最大限に活用でき、従業員はより困難な業務に集中できる。

メーカーはまた、データを注意深く監視することで、チームをよりよく守ることができる。これにより、安全上の懸念が生じる可能性のある再発領域を常に把握することができる。

需要とキャパシティを監視するための予測データ分析の活用

現代の製造業者は柔軟でなければなりません。キャパシティ・プランニングとフォーキャスト・データは、潜在的なキャパシティの課題や消費者需要の急増をピンポイントで特定することで、メーカーの将来計画を支援する。そして、将来のリソースのボトルネック、生産能力の制約、需要の変化に対する計画を立てることができる。これによって、製造業者は需要と供給のバランスをとり、トラックのキャパシティや港湾の問題を回避し、ダウンタイムを防ぐことができる。

データ分析の実際

多くの企業が食品サプライチェーンの障害を克服するために予測データ分析を利用している。以下はその一例である。

ホーム・デポ

ホームセンター・ブランドのホーム・デポは、パンデミックの初期に、DIY愛好家が閉鎖期間中も忙しくしていられるようなホームセンター・プロジェクトを探していたため、空の棚が増えるのを見た。このような空の棚は顧客の不満につながり、ホーム・デポは増大する需要に対応するため、より良い解決策を必要としていた。

同社は、次のように呼んでいる。 オムニチャネル・アルゴリズム これは、消費者の嗜好と、生産能力、在庫状況、品揃えを一体化させることを可能にした。これにより、同ブランドはサプライチェーンの利用を最適化しながら、顧客のニーズを効果的に満たすことができるようになった。

シアラ

ブラジルを拠点とする食肉サプライヤー、セアラは、日常業務に影響を及ぼす独自のサプライチェーン課題を世界中で経験していた。こうした問題に立ち向かうため、同社は スーパーアグロテック・プラットフォーム を導入し、9,000の生産者をシームレスに統合した。農家はデジタルデータの入力や通信に簡単にアクセスでき、パフォーマンス、動物の健康状態、環境要因、利益、社会的影響をモニターできる。

製造業のための高度データ分析

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