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事例
AB InBev社、注文プロセスの自動化により顧客満足度を40%向上
製造業の自動化による業務の簡素化
今日の製造業においては、インテリジェントオートメーションが生産性を加速させ、新しい業務モデルを支援しています。同時にコスト削減や顧客体験の向上も達成しています。デジタルワーカーがサプライチェーンを最適化して、より良い効率的な製造プロセスを一気通貫で実現させます。
メーカーがSS&C Blue Prismを信頼する理由
私たちは、最適化の重要性を理解しています。SS&C Blue Prismがメーカーの事業運営を変革します。今あるリソースを可能な限りベストな形で活用し、エラーや停滞を一掃します。さらに、絶えず拡張する自動化の能力を活かして、生産性を加速させます。
自動化がメーカーにもたらすこと
製造業界にかかる圧力
製造業における自動化ソリューション
SS&C Blue Prismが実現するサプライチェーンの自動化
製造業界にかかる圧力
急変する税制、変転する国内政策、国際貿易摩擦、希少な原材料の確保など、メーカーには大きな圧力がかかっています。さらにスキルを持った人材の不足、増大するサイバー脅威、多様化する顧客ニーズなどにも対応しなければなりません。この苦境を生き延びるため、メーカーにはコスト削減、生産性の向上、働き方の改善が求められています。
Jaguar Land Rover、スマートオートメーションの活用でトップの座を維持
JLRにとって、プロセス主導の複雑なレガシーITインフラの効率と有効性を高めることが課題でした。支払額と請求書の照合など、頻度が高く影響も大きいプロセスに対し、全社的にIAを導入しました。
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今日の製造プロセスを向上させている要素
製造業における自動化のメリット
顧客体験の変革
パーソナライズされたデジタル体験によって、顧客の要求を満たすことが重要です。IAは専門的人材の再配置によって、リアルタイムで要求に応えます。最適なリソースの増強および縮小を行って顧客の要求に応え、顧客の求める製品を製造できる体制を作ります。
未来の業務モデルを構築
繰り返しの多い業務に縛られない、競争力のあるモデルを構築しましょう。IAが、研究開発や需要創出へのリソースの配分を可能にします。また、サプライチェーンの自動化により、生産性の向上、コストと廃棄物の削減、さらには単調な業務からの従業員の解放が図れます。
規制の変化に対応する
IAが敏捷性とセキュリティを生み出します。インテリジェントなデジタルワーカーがすべての処理をモニタリングし、一元化されたプラットフォーム上に詳細なログを作成。監視の精度が高まります。IAの対象範囲には、国際取引や政府方針、規制やコンプライアンスに関する変化も含まれます。
財務の持続可能性の確保
未来を先取りした敏捷な働き方によって、業務コストを削減し、競争力を高めます。IAがコストベースの削減や管理を行いながら、増産を図ります。従業員には、サプライヤーとの交渉や顧客へのアップセルなど、付加価値の高い業務に専念する余裕が生まれます。
複雑なサプライチェーンの管理
複雑なサプライチェーンには、グローバルでの調達や生産ライン、流通が含まれます。在庫回転率や待機時間、コストに関するデータを使って即納率を上げ、サイクルタイムを短縮します。個々の部品についてのリードタイムを計算し、製造スケジュールの最適化を目指します。
予測と計画の改善
一時的な供給停止で早急なプロバイダーの多様化が必要になる事態など、有害事象に対してもIAを使えば迅速な対応が可能です。デジタルワーカーは、メンテナンスの実施期間の変更など製造スケジュールを再設定して、予測不可能な状況に難なく対応します。競合他社の一歩先を行くことができます。
製造業におけるIAとRPAのユースケース
サプライチェーンの管理
インテリジェントオートメーションシステムを活用した最新の製造業では、データのサイロ化や手作業のプロセスが解消されます。統合されたデータレイク/プロセスマイニングエリアを構築して、重要なインサイトを獲得できます。このインテリジェントオートメーションシステムは、シームレスな統合、複数のシステムにまたがる正確な更新、標準化されたデータフロー、迅速な処理を可能にします。同時に、発注ミスのリスクや人為ミスによる重複を低減し、時間のかかる業務から従業員を解放します。
効果的な製造業におけるIA/RPAのユースケースは、自動車業界、テキスタイル業界、食品業界など、製造業各社に広がり続けると予想されます。
在庫管理
在庫管理の自動化により、商品の在庫状況を照合し、サプライヤーへの発注を自動化することにより、プロセスの所要時間を短縮し、遅延を防ぎます。
見積管理
オンデマンド自動見積りにより遅延を最小限に抑え、顧客エクスペリエンスを向上します。
物流管理
ロジスティクス管理の自動化が、ロジスティクスとサプライチェーンの管理と運用を効率化し、精度を高め、加速させます。
カスタマーサービス
発注と請求の処理の効率化や、カスタマーサービスの応答性の向上、品質保証の強化によって、顧客体験を向上させます。IAが顧客データから得られるインサイトを増やし、パーソナライズされた製品スタイルの提案など、変化する顧客の好みにすばやく対応できるようになります。
アカウントの変更
インテリジェントオートメーションにより、顧客アカウントの変更をセルフサービス化し、複数システム間のカスタマーサービスデータ入力を効率化します。
追跡管理
生産プロセスの自動化によって、部品から製品、生産用ロボットまで生産サイクル全体で追跡が可能になるため、可視性と顧客体験が向上します。
注文管理
顧客からの注文の管理プロセスを自動化して、注文から確認、完了まで最短で処理します。
保証および修理
関連システムでの部品識別番号と欠陥コードの記録、保証請求の調査、部品サプライヤーへのインシデントの通知を自動で行います。すべてが顧客により適切に更新され、解決までの時間を短縮します。
規制コンプライアンス
複数の地域での規制の変更があった場合、これにすばやく対応し、準拠することが困難なことがあります。デジタルワークフォースは、既存のSLAに照らして応答時間を改善し、新しい規制にもすばやく対応します。変更が運用コストに与える影響度を把握するのに役立ちます。
パフォーマンスレポーティング
デジタルワーカーがデータを収集してレポートを作成し、規制に関するパフォーマンスとSLA遵守を明示します。手作業のデータ入力を減らすことができます。
監査
社内レビューを自動化して潜在的な問題を事前に特定することにより、監査コンプライアンスを遵守します。
影響評価
規制が運用コストに与える影響を規制の前と後で自動的に測定します。
規制準拠
デジタルワークフォースの活用により、新しい規制プロセスを最初から自動化します。トレーニングにかかるコスト、時間、負担を削減し、人為ミスのリスクを軽減し、実施にかかる時間を短縮します。
IT管理
堅牢なIT管理とポリシー制御により、サイバーセキュリティを改善します。
データ管理
不適切な場所に保存されたデータや許容範囲を超えるデータを自動的に報告、アーカイブするか削除します。
デスクトップ管理
監査を実施し、ユーザーデスクトップから未承認または未使用のアプリケーションを削除します。
ウイルス対策および証明書チェック
工場全体でアンチウイルスと証明書チェックのステータスを確認、報告、更新して、リスクを軽減します。
従業員の退職
システムと施設の両方で従業員のアクセス権を削除し、適切な関係者に完了を通知します。
サプライヤーへの発注管理
注文管理を簡素化および自動化することで、メーカーは社内のプロセスを効率化できます。これにより、デジタルサプライチェーンや需要予測などの業務システムに適切なデータを確実に入力できます。
生産追跡管理
インテリジェントオートメーションの活用により、メーカーは受注の進捗状況や、部品や原材料の継続的なニーズをほぼリアルタイムで把握できます。これにより、メーカーは希少な資源を最大限に活用し、余剰生産を抑えるリーン生産方式を導入できます。
サプライヤーのオンボーディング
メーカーがデジタルワーカーを育成することによって、すばやく正確なプロセスを並行して実行し、関係するデータを収集できるようになります。これにより、新しく契約したサプライヤーに関する情報の収集やコンプライアンスチェックに要する手作業の業務が削減できます。
部品表
製造業において、正確な部品表（BOM）の管理は極めて重要です。インテリジェントオートメーションの活用により、メーカーは正確に製品データを抽出し、人の手で行うべき手順を再現することで、エラーのないBOMを短時間で生成できるようになります。
変更管理
IAがBOMの更新や修正のプロセスを合理化して、すべての変更が一貫して実施されるようにします。
リアルタイムの更新
IAがサプライチェーンシステムを統合するため、メーカーは原材料の入手可能性や価格設定についてリアルタイムで最新情報を得られます。このことは、情報にもとづく意思決定や調達プロセスの最適化に役立ちます。
品質保証
IAは、数千の部品をリアルタイムでチェックしたり、人の手によるより正確に欠陥の可能性を特定したりして生産量に与える影響を減らし、品質保証プロセスを支援します。また、監査や追跡の完全実施が可能なかたちで、プロセスの実行について100%の可視性を実現します。
検査
IAシステムは自動化された検査を実施し、人の手による検査を行わなくても品質向上や既定の品質水準の遵守が図れます。
エラーの検出と解決
デジタルワーカーは、不整合やエラーを検知するようプログラムが可能です。生産に影響が出る前に問題を解決できます。