変化の激しい消費者需要、地政学的不安、いまだ度々発生する新型コロナウイルス感染症パンデミックとその感染対策実施など、グローバルにつながった経済において、現代のサプライチェーンはますます絡み合い、より複雑になっています。この繊細なエコシステムには、製造、物流担当者、最終顧客の広大なネットワークが関わっています。つまり、小さなさざ波が遠大な結果をもたらす大きな嵐につながり、この巨大なサプライチェーンのエコシステムに関わる関係者に長くて費用のかかる遅延をもたらす可能性があるのです。
このような変化に対応するため、市場では、サプライチェーン関連データの収集・共有・追跡をスプレッドシートを使ったマニュアル作業から、『リアルタイム輸送可視化プラットフォーム（RTTV）』への移行が進んでいます。
リアルタイム輸送可視化プラットフォームの採用は、前述の課題やサプライチェーンに関わる膨大なデータの爆発的な増加により、かつてないほど重要なものとなっています。 私たちは過去10年間で、データの爆発的な増加を目の当たりにしてきました。しかし、すべてのデータが良いデータ、価値のあるデータというわけではありません。多くのサプライチェーンはデータレイクやデータオーシャンに溺れており、それゆえ、データを解釈し、吟味し、完成させ、修正することができるインテリジェントなプラットフォームを持つことが不可欠なのです。また、サプライチェーン業界は、「貨物はどこにあるのか」という要求から、「次の目的地にいつ到着するのか」、「遅延のリスクはないのか」という要求へと進化してきました。物流情報の正確さと信頼性は、取得したデータの品質に大きく依存します。したがって、様々な状況下においてデータが「悪くなる」ことは常にあり得ることですから、高品質のデータを手元に置いておくことが非常に重要になってきます。
リアルタイム可視化の中核的な価値は、質の高いデータがすべてです。ガートナーの調査によると、"データの質の低さが組織に与える財務的影響は、年間平均970万ドル "とされています。(『How to Create a Business Case for Data QualityImprovement』, Susan Moore,Gartner)と言われています。顧客の期待を超えることが急務の時代、データの質は見過ごせません。
ロジスティクスの世界に「悪い」データが侵入すると、サプライチェーンの複数の階層を可視化するという最終目標が達成できなくなり、在庫管理に大打撃を与える事象の予測ができなくなり、サプライチェーンのオペレーションに混乱が生じ、生産、流通、販売に影響を与え、ついにはビジネス全体を麻痺させることになります。歴史的分析、診断的分析から予測的分析、処方的分析の世界へと進化するにつれ、データの質はさらに重要性を増しています。どんな予測や予想も、高品質のデータに基づいていなければ、その精度は低くなってしまいます。
リアルタイム物流可視化プロバイダのリーダーであるproject44は、物流業界を悩ますこの有害な問題を解決する唯一の方法は、エコシステム全体で収集した高品質のデータを顧客に提供するための結合組織を構築することだと気づきました。
継続的な投資と努力により、project44は最高水準の情報を確実に提供するために必要な、最大かつ最も成熟したデータ品質フレームワークを構築・維持する努力を続けています。
完全性、正確性、遅延、忠実性は、高品質なデータに寄与する4つの柱です。
輸送の動きをグローバルに把握するためには、データの完全性が必要です。project44 リアルタイム物流可視化プラットフォームは、170カ国以上に広がる世界最大規模のキャリアネットワークを持ち、年間10億件以上の貨物をプロアクティブに追跡し、世界のコンテナ貨物の96％をカバーしています。project44は、機械学習技術を活用し、不完全なデータをインプットして、足りない部分を自動的に補います。
輸送関連データの15～50％は誤りであると言われています。そのためproject44では、データの正確性を確保するため、複数のデータソースを相互参照する高度なアルゴリズムを駆使し、リアルタイムにデータを自動クリーニングし、データの正確性を向上させるための措置を講じています。
業界でよく見られるもうひとつの不正確さは、一部のロジスティクス・サービス・プロバイダ（LSP）やキャリアがインターモーダル輸送について不正確な情報を送り、輸送モードを誤って報告することです。この問題を解決するため、project44は、出荷の際にどの輸送モードが使用されているかを判断するアルゴリズムを開発しました。
データの遅延も、輸送の動きをリアルタイムで把握する能力を阻害する要因の一つです。情報の適時性を確保するため、project44の特許技術であるDensity Clusteringは、サプライチェーンのノードと貨物の所在の高精度マッピングを行い、顧客が事前により正確な情報を入手して適切な措置を講じることができるよう支援します。
最後に、積替え輸送では貨物の移動中の交換ポイントの情報が省略されることが多いため、project44のデータの忠実度は、ルートと乗り換え時点を自動識別するアルゴリズムによって強化されており、貨物のルーティングに関するコンテキストを含むデータを提供します。乗り換えポイントを含む旅程全体のコンテキストの中に入れることができるため、project44はより正確なリードタイムを生成することができるのです。
手作業でのデータ収集とトラッキングからリアルタイム輸送可視化プラットフォームへ移行するには、project44の参考資料を御覧ください。
【参考資料】
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