サプライチェーンの複雑さを簡素化
サプライヤー、生産、計画のデータを連携させることで、チームとAIエージェントが影響を評価し、単に報告するだけでなく、再計画を実行できるようになります。
サプライチェーンマネジメントに現代的なアプローチを取り入れる
貴社のサプライチェーンには、ダッシュボードに不足を示すような問題はありません。コントロールタワーが出荷遅延を検知し、リスクプラットフォームがサプライヤーを評価し、計画システムが不足分を表示します。これらはすべて正常に機能しています。
しかし、これらの情報だけでは、混乱が何を意味するのかは分かりません。どの注文が影響を受けるのか、どの顧客に連絡が入るのか、費用はどれくらいかかるのか、そしてその3つのうちどれを変更できるのか、といったことは分からないのです。その答えはERP、SCM、PLM、品質管理システムなど、複数のシステムに分散しているため、混乱が続く中で、誰かが何日もかけて手作業で情報をまとめなければなりません。
そして、計画担当者は通常、最後にその事実を知ることになる。設計変更、品質管理の保留、生産遅延など、いずれもサプライヤーに影響を及ぼし、そして通常、計画担当者には、送信することを覚えていた担当者からのメールとして届く。
計画および調達システムを適応させ、拡張する
ERPはコストとコミットメントを管理し、SCMは計画を管理し、PLMはサプライヤーが製品を開発する際の製品定義を管理します。それぞれが自分の領域をうまく運用していますが、いずれも、あるシステムの変更が他のシステムに影響を与えるように設計されていません。
Mendix 上にレイヤーを追加します。サプライヤー、生産、計画に関するデータは、既に存在する場所に接続し、それらのデータに基づいて動作するポータル、アプリケーション、エージェントを構築し、既存の記録システムはそのまま稼働させます。
共通のサプライチェーンコンテキスト
ERP、SCM、PLM、サプライヤーのデータを単一のオントロジーに統合します。データ移行もデータレイクプロジェクトも不要です。
ガバナンスされたAI
モデルの出力、エージェントの動作、および人間の承認はすべて、追跡可能で、監査可能であり、ポリシーに準拠しています。
計画の調整
一つの障害信号が、計画、調達、生産にわたる一つのワークフローをトリガーする。
「モデルベースの定義により、DPDは Mendixこれは、サプライチェーンにとって、その部品の設計や製造方法に関する情報が一元的に揃う場所です。」
トム・グリガス
CNHインダストリアル社 製品設計システム担当ITディレクター
認定条件 Mendix サプライチェーンマネジメントをサポートする
サプライヤーデータ、計画判断、AIを連携させ、統制された単一の対応を実現するソフトウェアを開発する。 Mendix これにより、チームは意思決定を行うための状況把握と、その決定に基づいて行動するための実行段階を得ることができます。
サプライヤー連携ポータル
- サプライヤーが要件、図面、変更通知を一元的に確認できる場所を提供する。
- メールやスプレッドシートによるやり取りを、管理され監査可能なチャネルに置き換える。
- ソースシステムを外部に公開することなく、エンジニアリングデータと品質データを拡張する。
混乱の影響と再計画
- 仕入先や生産イベントから、注文、契約、コストまでを追跡します。
- リスクを定量化する：どの注文が、どの顧客に対して、どの程度リスクにさらされているか。
- 調達、計画、生産の各部門間で、計画変更を一つのワークフローとして実行する。
計画策定のための統制されたAI
- 自社の需要、供給、生産データに基づいて、予測モデルとリスクモデルを構築してください。
- モデルの出力、エージェントの動作、および人間の承認をすべて記録します。
- 商業的または契約上重要な意味を持つ決定事項については、計画担当者に常に情報共有を行うようにしてください。
コンプライアンスとトレーサビリティのワークフロー
- サプライヤーの資格認定、監査、および是正措置のプロセスをデジタル化する。
- 仕入先から製造、出荷に至るまで、追跡可能な記録を保持する。
- 再利用可能なテンプレートを使用して、業務プロセスを地域や事業部門を超えて拡張します。
サプライチェーンの顧客事例
資料
よくある質問
サプライチェーンの可視性とは何ですか? なぜ重要なのですか?
サプライチェーンの可視化とは、在庫、出荷、サプライヤー、生産スケジュールなどの状況をほぼリアルタイムで把握することを意味します。
大手メーカーのほとんどは既にティア1サプライヤーのリスクを把握している。問題は、その深さと影響度だ。マッキンゼーの2025年サプライチェーン調査によると、企業の95%はティア1サプライヤーのリスクを把握しているものの、それより先のリスクを把握しているのはわずか42%に過ぎず、混乱の大部分は把握しているサプライヤーよりも上流で発生している。出荷が遅れていることを知ることと、どの顧客との約束が危険にさらされているかを知ることは同じではない。可視性の価値は、それに基づいて行動できるかどうかにかかっている。
できる Mendix 既存のERP、SCM、PLMシステムと統合できますか？
Yes. Mendix 既存の記録システムを置き換えるのではなく、適応させ、拡張します。
事前構築済みのコネクタ、API、ローコード統合により、 Mendix ERP、SCM、PLM、およびTeamcenterを含む品質管理プラットフォームと連携します。CNH Industrialはこのアプローチを採用し、複数拠点に分散していたTeamcenterの実装、エンジニアリングBOMシステム、および従来の図面リポジトリを、サプライヤー向けの単一のビューに統合しました。構築期間はわずか11週間でした。
サプライチェーンにおけるAIの実証実験が停滞する理由とは？
通常、それはモデルが間違っているからではなく、モデルに具体的な行動への道筋が示されていないためです。
需要予測モデルやサプライヤーリスクモデルは、何らかの問題が発生する可能性が高いことを教えてくれますが、どの契約がリスクにさらされているかを特定したり、再計画をトリガーしたりすることはできません。なぜなら、受注状況、生産スケジュール、サプライヤー契約はそれぞれ別の3つのシステムに存在するからです。これらのデータを共通のコンテキストに接続し、オーケストレーションレイヤーと組み合わせることで、パイロットプロジェクトを本番環境に移行させることができます。マッキンゼーの調査によると、AIのユースケースを試験的に導入している企業は4分の3に上り、大規模展開を行っている企業はわずか19%でした。
どのように Mendix サプライチェーンのコンプライアンスとトレーサビリティをサポートしますか？
プロセスをデジタル化し、すべてのステップを記録することによって。
サプライヤーの資格認定、監査、逸脱、是正措置のワークフローは、メールのやり取りやスプレッドシートではなく、統制されたプロセスとして実行されます。役割ベースのアクセス制御、シングルサインオン、監査証跡が組み込まれており、すべてのモデル推論、エージェントの決定、人間の承認がログに記録され、追跡可能です。これにより、誰かが要求した後に再構築するのではなく、サプライヤーから生産、出荷に至るまで、信頼性のある記録が作成されます。