サプライチェーンリスク管理

サプライチェーンリスク管理（SCRM）とは、「脆弱性を軽減し、継続性を確保することを目的とした継続的なリスク評価に基づいて、サプライチェーン全体にわたる日常的なリスクと例外的なリスクの両方を管理するための戦略を実施すること」です。^[2]

SCRMは、リスク管理サービスと協議した後、サプライチェーンパートナーと協力して、または独自にリスク管理プロセスツールを適用し、物流関連の活動、製品の可用性（商品とサービス）、またはサプライチェーン内のリソースによって引き起こされる、または影響を与えるリスクと不確実性に対処します。^[3]

SCRM は、理想的にはすべてのサプライ チェーン関係者を巻き込み、サプライ チェーン内の、またはサプライ チェーンに影響を与える潜在的な障害点や障害モードを共同で特定、分析、対処する、調整された総合的なアプローチを通じて、サプライ チェーンの脆弱性を軽減しようとします。サプライ チェーンのリスクは、予測不可能な自然現象 (津波やパンデミックなど) から偽造品まで多岐にわたり、品質、セキュリティ、回復力、製品の完全性にまで及びます。

サプライチェーンリスクの軽減には、物流、サイバーセキュリティ、財務、リスク管理の分野が関係し、最終的な目標は、通常のビジネス、ひいては収益性を中断させるようなシナリオやインシデントが発生した場合でも、サプライチェーンの継続性を維持することです。回復力やその他の対策の費用対効果は重要な要素です。物事が順調に進んでいる限り、それらは生産コストを増加させるからです。物流の観点からサプライチェーン管理の中断を減らすために、防御ドライバートレーニング、車両監査、貨物損失の最小化、道路安全、倉庫安全などを含む物流リスク管理プログラムがあります。^[4]

サプライチェーン最適化やリーン生産方式などの一部のサプライチェーン物流技術は、継続性と回復力を損なう可能性があります。また、サプライチェーン全体にサプライヤー品質管理の実践を拡張することが、特に製造業者などの企業の間で一般的になりつつあります。このアプローチは、透明性を高め、間接費を削減し、運用効率を向上させることが示されています。^[5]

2011年にビジネス継続性研究所（BCI）とチューリッヒが65か国559社以上の企業を対象に実施した調査では、85％以上の企業がその年少なくとも1回のサプライチェーンの混乱を経験したことが明らかになりました。^[6]その後のBCIの調査では、この割合がいくらか減少したと報告されています（2016年には70％で、前年の74％から減少）。^[7]

2011年の調査回答者はまた、報告された混乱の40％が、元請け業者や一次サプライヤーではなく、上流の下請け業者から発生したと指摘した。 ^[6]

2016年の調査では、3社に1社がサプライチェーンの混乱により年間100万ユーロを超える累積損失を経験しており、22%の企業が11回以上の混乱を経験していることも指摘されています。^[7]

サプライチェーンリスク管理には通常、サプライチェーンリスクの特定、評価、処理、リスク報告と伝達、および監視という4つのプロセスが含まれます。^[8]しかし、多くのサプライチェーンは複雑であるため、これらのプロセスではすべての事態に備えるのに十分ではない可能性があります。そのため、原因指向のサプライチェーンリスク管理の概念は、原因や性質に関係なく、サプライチェーンがインシデントに対処または回復できるようにすることを目的としたサプライチェーンレジリエンスの概念と組み合わされることがよくあります。サプライチェーンレジリエンスは、「変化に直面してもサプライチェーンが持続、適応、または変革する能力」と定義されています。 ^{[9]一部の理論家は、サプライチェーン全体の管理方法を近代化するための技術更新が、チェーンの持続可能性とレジリエンスに大きく貢献すると考えています。例としては、デジタル化、}人工知能、ビッグデータ、ロボット工学などがあります。^[10]

「復旧時間」（TTR）は、シスコが最初に導入し、サプライチェーンリスクリーダーシップカウンシルが採用した、週単位で測定される貴重な指標です。^[11] TTRは、大規模なサプライチェーンの混乱後に企業が完全な運用出力を回復するのにかかる時間を測定します。TTRの決定は、大規模なイベントのために施設が実質的に使用できず、大規模な修理と再構築、および製造やその他の業務で使用される主要な機器の再調達と再認定が必要であることを前提としています。

サプライ チェーン リスクは、イベントの発生確率とその影響の関数です。これはリスクを定量化するための最も一般的な手法ですが、サプライ チェーン リスクのコンテキストでの欠点は、多数のサプライ チェーン組織と場所 (大手自動車メーカーの場合、数十万に及ぶ可能性があります) にわたるさまざまなイベント タイプの可能性または確率を評価する必要があることです。したがって、可能性の範囲は膨大で、フラストレーションがたまり、実際に実行できる分析が制限されます。この手法は、場所やリスクの種類またはカテゴリのより小さなサブセットに適している場合があります。

ほとんどの企業は、財務リスクスコア、運用リスク スコア、回復力スコア (R スコア)など、さまざまな種類の「リスク スコア」に依存しています。これらはすぐに利用でき、理解と分析が比較的簡単なので、少なくとも詳細な分析に値するリスクを最初に特定するには効果的です。標準と認定コンプライアンス (ISO 9001 など) も、ベースラインを既知のレベルまで引き上げる効果的な方法です。

サプライチェーンの混乱は企業の通常業務や収益性に影響を及ぼす可能性があるため、サプライチェーンのリスク予測には、より現代的な管理アプローチ、つまり人工知能が必要です。AIはリスクを予測・分析し、早期にリスクを発見するのに役立ちます。これにより、企業はより迅速に対応してリスクを回避できます。^[12]したがって、AI予測分析はサプライチェーンの可視性を高め、不確実性を軽減します。AIモデルのデータ分析機能により、企業はより情報に基づいた意思決定を行うことができ、回復力が向上します。

サプライチェーンで許容可能なリスク レベルを実現するためのオプションには、次のものがあります。

• 製品設計とエンジニアリングの不可欠な部分として調達リスクに対処する（例：単一のサプライヤーからのカスタムまたは独自の供給よりも、標準化された複数のソースからの商品を優先する）
• 在庫レベルを静的および動的に管理する
• 代替調達と柔軟な物流手配の検討（例：列車を補完または置き換えるトラック）
• 事業中断保険や積極的なビジネス関係管理（相互理解と信頼の構築）などの一般的な緊急時対応策
• サプライヤーアンケート、リスク評価、監査、認証（最初のサプライヤー選定時とその後の両方で実施）（例：新製品などの大きな変更の前、または発生した問題への対応として更新）
• 啓発キャンペーンとトレーニングプログラム
• ビッグデータ分析からのビジネスインテリジェンスと継続的な監視を活用し、予測的なセキュリティ対策とクリーンアップを行う
• 冗長性の最適化（例：ビジネスまたはミッションクリティカルな製品に冗長性の取り組みを集中させる）
• 時間が重要となる、巧妙なインシデント管理
• 延期、製品代替、その他の下流サプライチェーン管理（顧客支援）
• 経営手法の総合的なデジタル化と近代化^[10]
• コラボレーション^[13]

• サプライチェーンのセキュリティ
• サイバーセキュリティ
• ボリュームリスク

• Choi, TM、CH Chiu。確率的サプライチェーンにおけるリスク分析：平均リスクアプローチ、Springer、International Series in Operations Research and Management Science、2012年。
• ブリンドリー、クレア。2004 年。「サプライ チェーン リスク」。Ashgate Publishing Ltd.、イギリス、Ed. 1。

• 世界経済フォーラム サプライチェーンと輸送リスクイニシアチブ