データ統合がサプライチェーンのパフォーマンスを向上させる方法

Lena Weglarz
|  投稿日 March 19, 2024  |  更新日 April 4, 2024
データ統合がサプライチェーンのパフォーマンスを向上させる方法

電子部品業界では、効率的かつ強靭なサプライチェーン管理には精度と先進的な戦略が求められます。デジタル化はこの分野を革命的に変え、可視性、機動性、最適化を改善するためのデータ駆動型意思決定の重要性を強調しています。リアルタイムの洞察、透明性の向上、および部品データの充実を通じて、サプライチェーンのパフォーマンスを向上させる方法を発見してください。

手動での部品データ検索の課題

電子部品業界内の多くの調達チームにとって、Microsoft Excelは購入データの膨大な量を管理するための主要なツールのままです。しかし、追跡が必要とされる情報の複雑さと量は、Excel内でユーザーが効率的に扱うことができる範囲をはるかに超えています。電子部品の調達プロセスは本質的に比較的であり、次の評価が必要です:

  • 在庫状況
  • 価格
  • リードタイム
  • 複数のサプライヤーを通じたベンダーの信頼性

この比較は、必要な在庫にとって最適な取引を確保するために重要ですが、特定の部品タイプの各購入について、しばしば何時間もの手動リサーチに翻訳されます。

この重要な情報が収集されると、通常は将来の参照のためにExcelスプレッドシートに入力されます。しかし、電子部品のサプライチェーンは市場の状況やその他の混乱により頻繁に変化することで悪名高く、これはデータの定期的な更新を必要とします。これはすでに時間がかかるデータ管理のタスクにさらに追加されます。

さらに、データの手動入力は本質的にエラーが発生しやすく、購入プロセスをさらに複雑にする古いまたは不正確な情報につながります。これらの手動プロセスに費やされる時間と労力は、戦略的な活動から貴重なリソースを逸らせ、サプライチェーンのパフォーマンスにおける改善のための重要な領域を浮き彫りにします。

データ統合とは何か

電子部品サプライチェーン管理の文脈において、データ統合は多様なソースからの部品データを単一の場所に統合するプロセスです。このアプローチは、情報の包括的なビューを作成し、その集合的な影響のより明確な理解を可能にすることを目的としています。

データ統合の役割

データ統合は、調達プロセスをデジタル化および自動化し、システム全体のデータを簡単にアクセスできるように一元化し、自動検証および充実によってデータ品質を向上させるために不可欠です。これらは、市場の変化に適応できる敏捷性があり、強靭で、アジャイルなサプライチェーンを構築することに貢献します。

しかし、明確な利点にもかかわらず、ToolsGroupとSpinnakerが実施した研究によると、わずか7%の企業が現在、サプライチェーンのデジタル化の利点を活用しているという結果が出ています。この発見は、デジタル技術の潜在能力と業界全体での実際の適用との間に大きなギャップがあることを浮き彫りにしています。

データ統合の例

データ統合は実際にどのように見えるのでしょうか?例として、電子製品開発のためのクラウドベースプラットフォームであるAltium 365を取り上げてみましょう。Altium 365は、Octopart、IHS Markit、SiliconExpert、そしてZ2Data(近日中に)など、複数のデータソースから重要なコンポーネントデータを集約するための中心的なハブとして機能することができます。これらの統合により、設計環境内でコンポーネントの利用可能性、価格、仕様に関する最新情報にアクセスできます。プラットフォームを離れることなく、コンポーネントの調達や設計変更について情報に基づいた決定を行うことができ、設計から製造へのプロセスを加速させます。

データ統合の例:Altium 365内のSiliconExpert統合
データ統合の例:Altium 365内のSiliconExpert統合

サプライチェーンにおけるデータ統合の利点は何ですか?

データ統合は、複数のプロバイダーからのデータを扱うという課題を効果的に解決します。以前は、このデータは孤立したシステムに埋もれていました。今日、データ統合により情報のスムーズな流れが可能になり、協力障壁を取り除き、サプライチェーンのパフォーマンスを向上させます。

  • 強化されたサプライチェーンの可視性:データ統合は、在庫レベル、注文状況、生産スケジュールに関するリアルタイムデータへのアクセスを提供することで、サプライチェーンの可視性を大幅に向上させます。この透明性により、企業はパフォーマンスを継続的に監視し、潜在的な中断を予測し、積極的に調整することができ、リスク管理と意思決定能力を強化します。
  • データ駆動型の意思決定と市場投入までの時間の短縮:デザイン環境とプロセスにデータを統合することで、異なる部門間での「真実のバージョン」の混乱がなくなります。統一されたビューにより、意思決定者は単一の真実の源泉にアクセスでき、意思決定プロセスを加速します。このリアルタイムの概要により、製品の発売が迅速になり、市場の動きに対するより敏捷な対応が可能になり、市場投入までの時間が短縮されます。
  • データ品質の向上:データ統合は、データ転送と検証を自動化することで、サプライチェーンのデータ品質を向上させ、手動入力のエラーを減らします。これには、すべての部品仕様とコンプライアンス情報が正確で最新であることを確認することが含まれます。
  • より良いコラボレーション:データソースを統合することで、部門やサプライヤー間の障壁が取り除かれ、より良いコミュニケーションが促進されます。この強化されたコラボレーションにより、製品開発全体でのより効果的な意思決定と問題解決が行われ、リードタイムが加速します。
  • コスト削減:プロセスを自動化し、在庫管理を最適化することで、データ統合は運用コストを削減するのに役立ちます。企業は保持コストを最小限に抑え、輸送費を低減し、手動データ処理に関連する労働コストを削減することができます。
  • コンプライアンスの強化:データ統合は人為的ミスを最小限に抑え、正確性を確保することが重要であり、コンプライアンスの問題を避けるために不可欠です。リアルタイムのコンプライアンスデータの可視性と中央集権的なデータ管理を提供し、サプライチェーン全体で一貫したガバナンスポリシーとセキュリティ対策の施行を簡素化します。
  • サプライチェーンの回復力の向上:データソースを統合することで、サプライチェーンの敏捷性が向上し、組織は電子部品市場の混乱に迅速に対応し、外部ショックに対してより堅牢なサプライチェーンを実現できます。

異なるソースからのデータを統合する方法は?

潜在的な利点を理解しているあなたは、試みる価値があることを知っています。しかし、マッキンゼー・アンド・カンパニーの報告によると、デジタル変革イニシアチブの約70%が失敗するとされています。主な理由は何でしょうか?明確な目標の欠如と、デジタル技術の採用に対するあまりにも一般的なアプローチです。では、どのようにしてデータ統合の取り組みを成功させ、この統計の一部にならないようにするのでしょうか?以下のガイドラインを考慮してください。

#1 目標とニーズを定義する

電子部品供給チェーン内でのデータ統合を通じて達成しようとしていることを特定することから始めます。目標を正確に理解することで、冗長なツールの蓄積を避け、運用を簡素化し、サブスクリプションコストを削減できます。この明確さは、実際の洞察と価値をワークフローに提供するプロセスの開発に焦点を当てることを保証します。

#2 適切なプラットフォームと統合を選択する

機能性と実装プロセスの両方を考慮して、特定の要件に合ったツールを選択します。適切なプラットフォームは、現在のニーズを満たすだけでなく、ビジネスの拡大にも対応します。

使いやすさ、既存のシステムとの互換性、および取り扱うデータタイプを処理できる能力に焦点を当てます。セキュリティは最優先事項であるため、製品開発を通じてデータの完全性を保護する堅牢なデータ保護を提供するプラットフォームを選択してください。異なるシステムを安全かつ効率的に統合するために、アプリケーションプログラミングインターフェース(API)を活用します。APIは、セキュリティを損なうことなく、最新かつ最も関連性の高い情報で供給チェーンをリアルタイムで更新する安全なデータフローを可能にします。

#3 トレーニングと変更管理への投資

電子部品供給チェーン内の部品データの統合の成功は、新しい技術への適応にチームが準備ができているかどうかにも依存します。包括的なトレーニングイニシアチブと変更管理戦略に投資して、移行を容易にし、抵抗を減らし、統合システムの機能を完全に活用できるようにチームを支援します。

#4 ベンダーサポートを分析する

強力なベンダーサポートによって支えられたソリューションを選択します。サービス提供者からの専門的なガイダンスは、技術の採用を加速し、落とし穴を避けることができます。迅速な技術サポートは、迅速な問題解決と最小限のダウンタイムを保証します。継続的なトレーニングとリソースを提供するベンダーは、システムの更新と機能に精通したチームを維持するのに役立ちます。カスタマイズされたカスタマイズは、供給チェーンのユニークなニーズに合ったソリューションを意味し、効率を向上させます。

#5 監視、評価、および最適化

実装後、システムとデータ統合のパフォーマンスを目標と照らし合わせて継続的に監視します。ユーザーからのフィードバックを収集し、必要に応じて調整を行う準備をしてください。この反復プロセスは、時間をかけてワークフローを最適化するのに役立ちます。

調達の卓越性のためにデータ統合を受け入れる

電子部品供給チェーンの複雑で競争の激しい風景での成功には、部品データの統合が不可欠です。既存のプロセスを評価し、データ統合が調達業務にもたらすことができる利点を考慮してみてください。より透明で効率的な供給チェーンへの道のりは、中央集権化された最新の情報がワークフローをどのように変革できるかを理解することから始まります。これにより、効率、機敏性、および回復力が向上します。

次のステップに進む準備ができたら、Altium 365のデータ統合を探ることで、部品データを統合することが設計から製造プロセスを洗練させ、よりスムーズな運用とより良い結果への道を開く方法を直接体験してください。上記のステップを加速させ、データを統合する方法をより簡単かつ迅速に選択してください。

筆者について

筆者について

Lena Węglarz is a dynamic and engaging content creator and storyteller, known for her  commitment to clarity and the 'write-like-you-talk' rule. She joined Altium in 2023, and since then she’s been the driving force behind Altium 365 content, letting the community know where the  world designs electronics. Her work stands out for its ability to make complex technical concepts accessible and relatable. Collaborating closely with engineers, Lena integrates their insights and perspectives into the narratives, bridging the gap between engineers' technical expertise and  the broader community. She fosters a deeper understanding and appreciation of the intricacies  of electronic design.

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