製造業の購買担当者がAIにかわることってあり得るの?
製造業現場では、調達リスクによる影響から事業継続力を脅かされる事例が後を絶ちません。
部品調達の遅延や品質問題、原材料価格の高騰など、供給元からの予測できない事態は生産計画の乱れを引き起こしかねません。
調達リスクへの対策として、リスク予測の重要性が挙げられます。
過去のデータからサプライチェーン全体の脆弱性を分析し、将来発生可能性の高いリスク事象の予測モデルを構築します。
例えば、過去の自然災害発生データと供給地の位置情報から、原材料調達区域で起きやすい災害の種類と規模を把握できます。
加えて、個々の調達先企業に対する財務状況や経営リスクもモニタリングすべき重要ファクターです。
倒産の可能性が高まる兆候を早期に捉え、他社向け容量転換や在庫管理体制の強化など、事前対策につなげることが求められます。
リスク予測モデルをもとに、各調達先ごとの影響度を定量評価し、対応優先順位を設けることで、迅速な対応が可能になります。
影響度の高い調達先を目標に、BCPマニュアルの策定や代替調達源の候補把握、在庫管理の見直しなど、事業継続に資するコンティンジェンシープランを立案しましょう。
加えて、調達元企業との信頼関係の構築も重要となります。
定期的なヒアリングや情報共有を通じ、相手企業の経営環境や事業戦略の把握を深めれば、調達リスクへの対応力も向上します。
透明性の高い関係作りから、必要な状況下での相手懐の深さも期待できるでしょう。
サプライチェーンは日々変化を続けるダイナミックなシステムです。
調達リスクへの対応も継続的なモニタリングと見直しが不可欠です。
リスク予測モデルとBCPマニュアルは、事業環境の変化に柔軟に対応できるよう定期更新していきましょう。
事前対策と迅速な対応により、調達リスクから生産活動の安定を脅かされることなく、事業継続能力の強化を目指しましょう。
調達購買業務の効率化だけでなく、システムを導入することで、コスト削減や製品・資材のステータス可視化のほか、属人化していた購買情報の共有化による内部不正防止や統制にも役立ちます。