コスト最適化とオンタイム納品パフォーマンスに関する決定 - デジタル・ツインで強化

サプライチェーンには、ネットワークのオンタイムパフォーマンス、カスタマイズ可能な配送オプション、コストの最適なバランスがありますが、それを実現するには、適切な意思決定を行うためのインサイトが必要です。最近のモレックスのブログでは、ネットワークのモデリングと最適化が、さまざまな変更がネットワークのパフォーマンスにどのような影響を与えるかを理解するためのインサイトを提供する方法について概説しています。しかし、このプロセスの基盤となるものは何でしょうか?

正確なネットワークモデリングと最適化の鍵の1つは、デジタル・ツインと呼ばれるモレックスのサプライチェーンのフットプリントと製品フローのデジタルモデルです。デジタル・ツインとは「現実世界の実体やプロセスを仮想的に表現し、特定の周波数と忠実度で同期させたもの」です。この定義は、次の3つの主要な価値を中心に据えています。 

• 全体的な理解、最適な意思決定、効果的な行動を促進することで、ビジネスを変革する。 

• リアルタイムデータと履歴データを使用して、過去と現在を表現し、予測される未来をシミュレートする。 

• 成果によってデジタル・ツインを動機付け、ユースケースに合わせて調整し、統合によってパワーを与え、データに基づいて構築し、ドメイン知識によって導き、情報技術（IT）と運用技術（OT）システムに実装する。 

デジタル・ツインを通じて、ベースラインモデル上でさまざまなシナリオを作成してオプション性をテストし、最適な供給ネットワーク構成を選択できる意思決定支援機能が得られます。設計は、コスト削減、納期遵守、顧客体験の向上のために調整することが可能となります。また、デリバリーコストとスピード、機敏さ、長期的な戦略的投資/売却の意思決定との間のトレードオフを評価することもできます。

デジタルツインでは、ソフトウェアによる解析と空間ネットワークグラフを統合して、対象の物理的主体の変化に応じて動的に更新、変更されるサプライネットワーク等のエコシステムの生きたデジタルモデルを作成します。デジタルツインが実際の供給の現場でどのように利用できるのかについては、モレックスのグローバルロジスティクスチームにて、デジタルツインを活用して弊社サプライチェーンHUBネットワークにおける可視性と意思決定能力を強化した例を挙げて、説明してみたいと思います。このケースでは、構築したデジタルツイン上にネットワークをマッピングし、製造から顧客までの製品の動きを定義しました。そしてこのデジタルツインにおいては、サプライネットワーク遮断という事象の周辺に存在する課題に対応することを目標に、フローマッピングや発生するコスト等の情報をボタンクリックひとつで提供して、課題に対処するための素早い意思決定を可能にすることを目指しました。モレックスの主要ディビジョンの社員が必要とする情報を、デジタルツインから素早く抽出できることは、確実な納期遵守と顧客との迅速かつ効果的なコミュニケーションの実現につながります。

ベースラインモデリングを活用することで、特定の製造工場における全製品の履歴データを識別することができ、製品がハブや顧客に仕向けられた時点の情報を追跡することが可能です。製品の流れの履歴は、データレイクから情報を抽出して複製します。輸送手段を含む出荷データを利用することで、デジタルツインを構築するための自動ワークフローを作成できます。

工場の操業中断が生じた場合には、中断の影響を受ける製品や、後段階で完成品に影響するような製品をデジタルツインが提供するインサイトによってハイライトして、顧客が予定している出荷日への中断の影響等を予測することができます。このような可視性は、原材料と能力の可用性や他工場の生産能力を評価し、操業中断を乗り越えて納期を遵守するためにネットワーク内でほかにどのような選択肢が利用可能かを判断するのに役立ちます。

運賃コストが高くなっているような場合には、関連する原価および収益をデジタルツインのモデルに取り込み、ベースラインと比較して輸送方法別のパフォーマンスを測定するという活用法もあります。たとえば、物流コストが高くなっている製品に関する情報を深掘りしたり、当該製品が航空便で発送されているかどうかまでを確認することができます。そして、意思決定プロセスでこの出荷方法を選択した、根本原因の調査へと進むことができます。この決定を下したとき、供給に関して何らかの制約があったのだろうか？製品を航空輸送ではなく海上輸送にできなかったか？こういった事柄一つ一つについて、意思決定を下す前に影響度合いをマッピングすることができます。

また、デジタルツインを利用して特定の製品、製品ファミリー、または製品シリーズの生産拠点について検証し、ベースラインに対して異なるシナリオをテストするという方法で、生産拠点を最適化することができるため、デジタルツインはネットワークの最適化にも有効だと言えます。たとえば、ある製品を、別の生産拠点で生産するとしましょう。デジタルツインを活用して、この決定による節約の影響を判断し、同時に、生産拠点の変更が顧客の納品感応度も含めたネットワーク全体にどのように影響を与えるかも判定したいといったケースが考えられます。ネットワークへ影響は最終的に、コストメリットを維持できないレベルになるのか？デジタルツインがこのような問題やその他の問にも答えてくれます。

ネットワークの一部を検証するために構築したデジタルツインは、その他の接続や制約の問題の検討用に拡張することが可能です。初期段階では、メーカーから顧客までの範囲内での選択肢の検証を中心に据えて構築したものを、原材料までを検討範囲に含めたデジタルツインに拡張することができます。この際、追加でソーシングやハブも検証でき、また、シナリオプランニングの一部としてその他のリスクやコストメリットも検証が可能になります。ネットワークのひとつひとつのコンポーネントを検証し、選んだ「戦法」によってオペレーション全体がどのように変化する可能性があるかを検証することができます。グローバルなリスクもモデルに入れ込むことで、緊急時対応のプランニングをサポートし、コスト効率に関する変更提案を評価し、その真の価値を理解することができます。デジタルツインが現実世界のネットワークのシンプルなデジタルコピーであることによって、広範なシナリオ展開をすることが可能となり、これによって現実世界で起こる悪い結果を回避することができます。

可能な限り最もコスト効率の高い手段で納期遵守率を達成しなければならない世界において、グローバルサプライチェーンには将来を予測する能力が必要です。デジタルツインはまさにそのような予測ツールであり、サプライネットワーク内に起こる変化がもたらす結末を、それが実際に発生する前に見ることを可能にしてくれます。これが、モレックスがデジタルツイン能力をサポートするテクノロジーと知見に投資を行っている理由です。このようなデジタルツインモデルはすべて、ネットワーク最適化プロセスの一部であり、時間とともに最終的には納期遵守率の向上につながるものです。デジタルツインは、幅広く多数の業界において、モレックスのような企業が、いつ発生してもおかしくないようなサプライネットワークに関連する課題の解決に備えるためのパワフルなツールとして役立ちます。

デジタル・ツインは、ソフトウェア分析と空間的なネットワークグラフを統合し、物理的な対応物の変化に応じて動的に更新され変化する供給ネットワークなどのエコシステムの生きたデジタルモデルを作成します。デジタル・ツインがサプライの世界でどのように活用できるかの一例として、モレックスのグローバルロジスティクスチームが、モレックスのサプライチェーンHUBネットワークにおいて、より優れた可視性と意思決定能力をどのように強化しているかを見てみましょう。このケースでは、ネットワークをマッピングし、製造からお客様まで、製品がいかに移動するかを定義するために、デジタル・ツインが開発されました。その目的は、供給網が寸断された際に直面する課題に対処し、フローマッピングや発生したコストなどの情報を提供することで、これらの課題に対する迅速な意思決定を、すべてボタンをクリックするだけで可能にすることでした。デジタル・ツインによって、モレックスの各部門の主要なリソースがこの情報に素早くアクセスできるようになり、納期厳守とお客様との迅速かつ効果的なコミュニケーションが可能になります。 

ベースラインモデリングにより、特定の製造工場における全製品の履歴データを特定し、製品がハブを経由して、または直接お客様へ移動するのを追跡できます。データレイクから情報を抽出することで、製品の過去の流れを再現します。出荷形態などの出荷データを活用することで、ツインを構築するための自動ワークフローを開発することができます。  

工場で障害が発生した場合、デジタル・ツインによって提供されるインサイトは、どの製品が影響を受けているかを強調でき、それらの製品の一部が後の段階で完成品にどのような影響を与える可能性があるかを含め、お客様の計画出荷への混乱を予測できます。この可視性により、原材料の可用性、他の工場の能力および容量を評価し、ネットワークで利用可能な他のオプションを決定するのに役立ち、結果として、混乱を乗り越え、オンタイムパフォーマンスを保証します。  

デジタル・ツインモデルでは、特に輸送費が高い場合、ベースラインと比較して特定の意思決定のパフォーマンスを測定するために、発生したコストと収益を含めることもできます。例えば、当社のチームメンバーは、ロジスティクス費用の高い製品をより深く掘り下げることができ、その特定の製品が航空便で輸送されていることを発見するかもしれません。そして、そのオプション背後にある決定プロセスの根本原因を調べることができます。供給面に制約があったためその決断に至ったのか? 航空便ではなく、船便での輸送は可能か? これにより、それぞれの決定が下される前に、その影響をマッピングすることができます。

ネットワークの最適化も、デジタル・ツインによって特定の製品、製品ファミリー、シリーズのフットプリントを検証し、ベースラインに対してさまざまなシナリオをテストしてフットプリントを最適化できます。ある製品が、別の場所で製造されることになったとします。当社のチームメンバーは、デジタル・ツインを活用して、その決定が節約に与える影響を判断するだけでなく、フットプリントの変更がお客様の配送感度を含むネットワーク全体に与える影響も定義します。ネットワークへの影響により、最終的にコスト面でのメリットが得られなくなるのでは? デジタル・ツインが明らかにするのは、こうした答えやその他の答えです。 

モレックスは、デジタル・ツインを構築してネットワークの一部を調査した後、それを拡張して追加の接続や不測の事態を考慮することが可能となります。最初の取り組みが、メーカーからお客様までの選択肢を検討することであったとすれば、原材料を検討することに拡大することもできます。シナリオプランニングの一環として、追加の調達先やハブを検討したり、追加のリスクや費用対効果を検討したりすることができます。ネットワークと「戦争ゲーム」の異なる決定に関するあらゆる構成要素、および、それが作戦全体にどのような変化をもたらすかを検証できます。また、グローバルリスクをモデルに挿入して緊急時対応計画をサポートし、提案されたコスト効率の変更を評価して、その価値を真に理解できます。デジタル・ツインは単にネットワークのデジタルコピーであるため、現実世界での悪影響を避けながら、さまざまなシナリオを演じることが可能です。  

可能な限り費用対効果の高い方法で納期遵守を達成しなければならない世界では、グローバルサプライチェーンは将来を予測する能力を必要としています。デジタル・ツインはまさにその予測装置であり、ネットワークの変更がもたらす結果を、実際にその変更を実施する前に確認することができます。このため、モレックスはデジタル・ツイン機能をサポートするテクノロジーと専門知識に投資してきました。これらのデジタル・ツインモデルはすべて、ネットワークの最適化プロセスの一部であり、最終的には長期にわたる納期遵守率の向上を実現します。 デジタル・ツインは、モレックスのような企業が、供給ネットワークの課題の兆しにも対応できるようにするため、さまざまな業界で強力なツールとして役立っています。