ルノーもファーストユーザー
Googleのデジタルツイン技術はサプライチェーンの課題を解決できるのか
Googleはサプライチェーンをデジタルツイン化する技術で製造業や小売業の課題を解決しようとしている。サプライチェーンには今どのような課題があり、それがどう改善するのだろうか。
「Google Cloud」の「Supply Chain Twin」は、サプライチェーンをデジタルツイン化する手段の提供を目的とする。Googleは、各種ソースのデータの編成・整理によってサプライヤーや在庫などの情報をそれまで以上に漏れなく見渡せるようになると言う。
自動車メーカーRenaultはSupply Chain Twinを早期導入した企業の一つだ。「Renaultはサプライチェーンの効率的な運用にイノベーションを起こそうとしている。全体の在庫レベルの可視性を高めることが重要なイニシアチブだ」と話すのは、Renaultのジャン＝フランソワ・サール氏（サプライチェーンのグローバルバイスプレジデント）だ。
「サプライヤーの在庫データを集約してSupply Chain Twinでデータを整理・編成すれば、全体像を把握できると考えている。当社の目標はSupply Chain Twinを使って在庫を管理し、予測を改善し、最終的にはフルフィルメントを最適化することだ」
iStock.com/gorodenkoff
Googleによると、大多数の企業はサプライチェーンの完全な可視性を持っておらず、小売りでの在庫切れ、製造在庫の長期化、天候に起因する混乱を招いているという。小売業界は2020年、商品の在庫切れによって推定1.14兆ドル（約129兆9000億円）の損失を被っているとGoogleは試算する。コロナ禍に関連するここ1年半のサプライチェーンの混乱は、運用、在庫レベルなどへの洞察の必要性をさらに証明している。
IDCのサイモン・エリス氏（プログラム担当のバイスプレジデント）は計画、リアルタイムの意思決定、監視を行うためにはサプライチェーン全体の可視性が最優先事項だとする。「サプライチェーンのデジタルツインに対するGoogle Cloudのアプローチは、複雑な統合を必要とせずに社内外およびパートナーのデータネットワークにわたる。このアプローチは計画、監視、コラボレーション、対応を大規模に行うのに役立つ可能性がある」
Supply Chain Twinを利用すれば、APIによる統合よりも短時間で複数ソースのデータをまとめられるとGoogleは言う。Supply Chain TwinはERPやパブリックデータをサポートし、サプライヤーやパートナーのシステムからも情報を取り込める。GoogleはAccenture、Deloitte、TCSなどのシステムインテグレーター、データのスペシャリスト、Anaplan、Automation Anywhere、Manhattan Associates、project44などの多くのソフトウェアプロバイダーと提携している。
Automation Anywhereのマイク・ミクッチ氏（COO：最高執行責任者）は、顧客サービスの改善やリスクの軽減、プロセスの可視性向上にはbotが有効だと言う。「速度と柔軟性が以前よりも重要になっている。サプライチェーン管理の課題が増えているためだ。気候変動からパンデミックまで、混乱を引き起こす要因は多岐にわたる」
Google Cloudのハンス・タルバウアー氏（サプライチェーンおよび物流ソリューション担当のマネージングディレクター）は言う。「サイロ化したデータや不完全なデータはサプライチェーンの可視性を阻害する。Supply Chain Twinを利用することで運用の細部まで洞察を得ることができ、調達・計画から流通・物流まで、サプライチェーンの各機能を最適化できる」
Copyright © ITmedia, Inc. All Rights Reserved.
Computer Weekly日本語版
この記事の著者
関連記事
新着ホワイトペーパー PR
-
事例
[日本オラクル株式会社] ピンチをチャンスに変えたEPR製品は？ 先行企業の導入事例3選 -
技術文書・技術解説
[日本オラクル株式会社] 無自覚なリスク 秘伝Excelファイルが監査の壁、不正・ミスの温床となる理由 -
製品資料
[日本オラクル株式会社] 戦略的経理の第一歩 失敗のない「脱Excel」を実現する秘訣とは？ -
技術文書・技術解説
[日本オラクル株式会社] いまさら聞けないオンプレERPとクラウドERPの違い 最適な製品をどう見極める？ -
事例
[株式会社ビザスク] 連結売上高が約2倍に成長、富士フイルムが実践した新規事業創出の戦略とは？
こんなメディアも見られています
TechTargetジャパンに関連する情報をお探しであれば、こちらのメディアもお役に立てるかもしれません。
ベンダーコンテンツ PR
From Informa TechTarget
SpecialPR
アクセスランキング
-
1
損保ジャパンはなぜ「COBOL」を捨てなかったのか？ 脱メインフレームの真相
-
2
1200万円のSaaS導入を回避 スギ薬局「運用費10万円」のAIエージェント構築術
-
3
年収700万超エンジニアに共通するスキルと「もっと勉強すべきだった分野」
-
4
なぜ「全社配布Copilot」は使われないのか？ 失敗に学ぶAI定着
-
5
クラウド資格コレクターは評価されない？ 年収1000万を分ける“OSの理解度”
-
6
脱VMwareか、継続か？ 仮想化ソフト主要6製品の機能とスペックを徹底比較
-
7
JSONをやめてPythonで送る トークン消費を約7割抑えるAIの設計
-
8
「0.3秒のスピード顔認証」の入退室管理が社員に好評 事例に学ぶオフィス改革
-
9
「ノートPC派」は損をしている？ Dellと考える“自作PC”のメリット
-
10
慶應義塾が「Notion」を選んだ理由 AI導入の盲点になる“情報のサイロ化”
ホワイトペーパーランキング PR
-
1
不審メールの経路や見せ方に変化？ 2026年夏の3事例から見えた動向と対処方法
-
2
DX／AI投資の壁を突破、現代の最高財務責任者が直面する課題と克服のヒント
-
3
「オンプレミス回帰」せざるを得ない“合理的な理由”
-
4
LLMが兵器化？ 元FBI高官が鳴らす警鐘とセキュリティツール統合のポイント
-
5
システムの保守がモダン化を阻む？ 「変えない判断」から脱却する方法とは
-
6
生成AIを開発に導入しても効果が見えない？ 実証実験で分かった成果と課題
-
7
経産省DX指針から読み解く、受発注業務デジタル化ロードマップ
-
8
“あのファイル転送”で暗躍するノーウェアランサム
-
9
Microsoft 365を安全に運用 うっかりミスやサイバー攻撃に備えるデータ保護術
-
10
HDDを使わない「SSDオンリー」が無謀なのはなぜ？
TechTargetジャパン SNS
@techtarget_itmをフォロー
インフォメーション
注目情報をチェック
TechTargetジャパンをフォロー