海上輸送や陸上輸送、保管や生産など、サプライチェーンには多くの工程が関わっている。こうしたサプライチェーンの流れを正確に把握することで、企業は遅延や需給変動への迅速な対応が可能となり、在庫や輸送コストを最適化しながら、状況に応じた柔軟な生産・配送体制を構築できる。サプライチェーンを正確に把握できない状況では、納期遅れや余分なコストが発生し、結果的に顧客からの信頼を損なうことにつながる。
そのため、サプライチェーンを可視化できるようにするためのソリューションの活用が進んでおり、最先端のテクノロジーでは、これまでアクセスが困難だったより詳細な貨物情報まで可視化できるようになっているものの、多くの荷主やロジスティクス・サービス・プロバイダー（LSP）は、いまだに貨物を正確に可視化することに苦労している。
その主な原因は、「データの品質と接続性」の問題にある。荷主が「データの品質の問題」と考えるものの多くは、実際には「データ接続性の問題」なのだ。国際貨物を正確に可視化するには、複数の情報源からのデータが欠かせない。しかし実際には、貨物の情報が非常に断片的であったり、主要な情報源となるキャリアからのデータが提供されないことで、可視化に必要なデータが揃わず、実現が困難になるのだ。
この資料では、このようなサプライチェーン担当者が誤解しやすい「可視化データの品質評価における４つのポイント」に加えて、「データ品質向上の際に陥りやすい３つのポイント」や「データ品質を悪化させる市場要因」についても詳しく解説している。サプライチェーンにおける物流管理の効率化と課題解決は、コストの最適化やビジネスチャンスの損失回避に直結する、経営にとって重要なテーマである。物流担当部門や生産管理部門の幹部や担当者はもちろん、経営者や経営幹部、経営企画部門の方もこの機会に一読することをお薦めする。
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物流の可視化に潜む落とし穴 的確な意思決定を阻害する「誤ったデータ」の発生を防ぐには
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