製造業のグローバル調達におけるデータ活用：AIやビッグデータの調達購買部門での応用

製造業のグローバル調達におけるデータ活用

製造業では品質やコストの面ではグローバル調達が不可欠となっています。
しかし、調達先を選定したり、需要予測をする際のデータ活用は遅れがちでした。
しかし、近年ではAIやビッグデータ活用の例が増えつつあります。
製造業各社も調達部門でのデータ活用を進めはじめました。

例えば、海外メーカーと長年取引のある自動車メーカーでは、グローバル75か国以上から部品を調達しています。
しかし、需要予測では依然として人手に頼る部分が大きかったため、誤差が生じやすくました。
そこで同社は過去10年分の受注データをAIに学習させ、需要予測の精度向上を図りました。
予測誤差は20%から5%以下と大幅に改善しました。

また、電機メーカーは調達先200社以上から部品を調達していますが、調達先の信頼性や価格動向を管理するのが大変でした。
そこで同社は調達先のビジネスデータやSNSなどから収集したトレンドデータを分析し、先物市場のように調達先の信頼性を数値化しました。
そのデータを基に調達先の選定や予測が可能になり、コストダウンに役立っています。

一方、IoT技術の進化に伴い、部品メーカーから直接生産データを収集できる例も増えてきました。
例えば、配線メーカーは生産ラインにセンサーを置き、 yield率やトラブルデータを自動で製造メーカーに提供しています。
製造メーカー側ではそのデータから需要予測を行うだけでなく、品質管理にも活用しています。

AIやIoTなど最新技術を活用し、グローバルな調達データから洞察する取り組みが製造業各社で進められています。
調達部門におけるデータ活用は、今後さらに発展が期待されます。

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