小売業界でのサプライチェーンの最適化

顧客の要求が高度化するにつれ、小売業における速度も加速しています。驚くべきことに 74% の消費者は、同日配送で商品を受け取った場合に、その会社から再購入すると言われています。店舗に製品の在庫がなければ、顧客は携帯電話で別の小売業者から注文できます。

小売業者が顧客の期待を満たし、それを超えるには、サプライチェーンの最適化が必要です。最適化する際に、調達、物流、配送の間に存在する運用上のボトルネックを可視化します。

サプライチェーンの最適化によるビジネス成果

サプライチェーンの最適化は、サイロ化されたソースから情報を収集し、単一の情報源を作成し、システム間のギャップを埋めて全体像を提供する最新化されたデータ環境を構築できるかどうかにかかっています。この可視性は、次のようなアクティビティに活用できます。

需要予測の改善: リアルタイム分析を利用することで、小売業者は労働力と物流を最適化し、需要を効果的に予測できるようになります。
運用上の変化と効率性の促進: ビジネス全体を見渡せる統合されたビューによって、既存のプロセスを最適化できます。データ、分析、AI を使用して、運用データを実用的な分析情報に変えることができます。
コスト削減とカスタマーエクスペリエンスの向上: サプライチェーンデータを分析することは、適切な製品を顧客の手に届けるのに役立ちます。顧客が必要とするときに製品を顧客に提供することで、不要な在庫を減らします。
商品と出荷の安全性とセキュリティの向上: 最新化されたデータ環境により、物流が最適化されます。サプライチェーン全体で資産を追跡することで紛失を減らします。

小売企業が分断されたビジネスプロセスとデータサイロを抱えていることがあります。このような状況では、迅速かつ正確に、自信を持って意思決定を行うのは困難です。サプライチェーンの最適化には、次の 3 つの際立った課題があります。

これらの課題は重要です。適切なテクノロジソリューションでそれらの課題を克服することができます。

Microsoft Azure は、クラス最高の分析と IoT サービスを提供します。これらのオファリングを活用して、データサイロをつなぐことで、1 つのデータソースを作り出し、サプライチェーンの可視性を得られる可能性があります。

このアプローチでは、小売データの統合されたビューでリアルタイムの IoT 分析情報が階層化されます。

データの収集と取り込み: Azure IoT Hub と Azure Event Hubs を使用して、次のソースからデータを収集して取り込みます。
- 販売時点管理トランザクション
- オンラインおよびモバイルでの購入
- ソーシャルメディア
- デバイスと IoT センサー
- サプライチェーンまたはウェアハウスの操作
データサイロの排除: Azure Data Lake Storage と Azure Cosmos DB を使用してデータを格納します。このアプローチでは、データサイロが取り除かれ、データの安全性と可用性が確保されます。このアプローチにより、スケーラビリティも向上します。
複雑なデータ分析の実施: Azure Synapse Analytics を使用してシステム間の分析を統合します。運用およびトランザクションファクトリデータに対する複雑なクエリを迅速に実行します。
分析出力の視覚化: Power BI と統合することで、運用効率が向上し、コストを削減し、パフォーマンスを最適化できます。次のような情報の分析出力を視覚化できます。
- 契約サイクルの最適化
- 引当可能在庫量
- 価格弾力性分析
- ルート計画とスケジュール設定
- 需要予測

Anheuser-Busch InBev 社が、Microsoft Azure を使用してビジネスソリューションをどのように構築したかを説明します。

小売業のお客様向けの別の戦略的推進要因の詳細については、建物管理の最適化に関する記事を参照してください。

次の記事では、クラウド導入体験について説明し、小売業界のクラウド導入シナリオを成功させるのに役立つ情報を提供します。