[論文レビュー] Improving risk management by using smart containers for real-time traceability

Siraprapa Wattanakul, Sébastien Henry+3 more|arXiv (Cornell University)|Oct 31, 2018

Food Supply Chain Traceability参考文献 34被引用数 2

ひとこと要約

本稿では、スマートコンテナ（SO-ERD）からのリアルタイムデータを活用することで、輸送中の製品状態（温度、位置、振動など）を継続的かつ独立してモニタリングすることにより、サプライチェーンリスクマネジメントを強化することを提案する。従来のトレーサビリティシステムにおけるデータ断片化や遅延の課題を克服し、運用、戦術的、戦略的レベルにおけるリアルタイムのリスク特定と意思決定を可能にする。

ABSTRACT

This research proposes implications of application functions by using the chain traceability data acquired from the Smart Object attached with Extended Real-time Data (SO-ERD: e.g. smart container, smart pallet, etc.) to improve risk management at the level of the logistics chain. Recent applications using traceability data and major issues in traceability systems have been explored by an academic literature. Information is classified by the usage of current traceability data for supporting risk detection and decisions in operational, tactical, and strategical levels. It is found that real-time data has been a significant impact on the usage for the transportation activity in all decision levels such the function of food quality control and collaborative planning among partners. However, there are some uncertainties in the aggregation of event-based traceability data captured by various partners which are preventing the adoption of data usage for the chain. Under the environment of Industry 4.0 and the Internet of Things (IoT), the SO-ERD enables independent data tracing through the chain in real-time. Its data has potential to overcome current issues and improve the supply chain risk management. Therefore, Implications of risk management are proposed with the usage of SO-ERD data based on the literature review which reveals current concerns of decision functions in the supply chain. The implications can be an impact to the domain needs.

研究の動機と目的

• イベントポイント間での可視性の遅延やデータ断片化に苦しむ、現在のトレーサビリティシステムの限界を是正すること。
• 拡張センサーを装備したスマートオブジェクト（例：スマートコンテナ）からのリアルタイムデータを活用して、サプライチェーンリスクマネジメント（SCRM）を改善すること。
• 継続的かつ再帰的なリスクモニタリングを、運用、戦術的、戦略的レベルの意思決定全般にわたって可能にするため、持続的なデータストリームを活用すること。
• サプライチェーンパートナ間での分散型データ保存や一貫性の欠如によるデータ集約の不確実性を克服すること。
• SO-ERDデータに基づく実行可能な意思決定機能を提案し、物流におけるリスク特定、予防、プロセス最適化を支援すること。

提案手法

• トレーサビリティシステムおよびサプライチェーンにおけるリスクマネジメントに関する包括的な文献レビューを実施する。
• EPCISベースのイベント駆動型トレーサビリティシステムの限界を分析し、特に読取ポイント間でのリアルタイム可視性の欠如に注目する。
• 運用、戦術的、戦略的意思決定レベルにおけるトレーサビリティデータの使用状況を特定・分類する。
• 温度、位置、湿度、振動などのセンサーを備えたスマートコンテナを例に、SO-ERDデータを活用したリアルタイム監視とデータ統合を可能にするフレームワークを提案する。
• SO-ERDデータを外部情報源（例：天候、交通状況、ビジネスシステム）と統合し、状況認識と意思決定支援を強化する。
• リアルタイムSO-ERDデータを用いた再帰的リスクモニタリングのモデル化を行い、サプライチェーン全体における継続的リスク評価と適応的対応を支援する。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 スマートコンテナからのリアルタイムデータは、従来のイベント駆動型トレーサビリティと比較して、物流チェーンにおける可視性とリスク特定をどのように向上させるか？
• RQ2 SO-ERDデータは、サプライチェーンリスクマネジメントにおける運用、戦術的、戦略的意思決定のどの側面を支援できるか？
• RQ3 分散型サプライチェーンパートナ間でのトレーサビリティデータの集約と活用における主な課題は何か。また、SO-ERDはそれらをどのように軽減できるか？
• RQ4 SO-ERDからのリアルタイムデータは、リスクマネジメントサイクルにおける再帰的モニタリングと適応的対応をどのように強化するか？
• RQ5 SO-ERDデータから得られる機能的側面は、物流運用のプロセスパフォーマンスとレジリエンスを向上させるために、どのようなものか？

主な発見

• SO-ERDデータにより、輸送中における製品状態（例：温度、位置、振動）の継続的かつリアルタイムの監視が可能となり、EPCISのようなイベント駆動型システムの可視性の空白を克服できる。
• スマートコンテナからのリアルタイムデータにより、温度のずれ、コンテナの紛失、製品品質の劣化などのリスクを即座に検知できるため、運用意思決定が支援される。
• 外部要因（例：天候、交通状況）と統合されたSO-ERDデータは、最適なルート計画やパートナ間の連携を向上させることで、戦術的意思決定に貢献する。
• 戦略的意思決定は、SO-ERDデータを活用して、処理時間や振動露出時間などのオペレータのパフォーマンスを評価・ベンチマーク化することで強化され、長期的なプロセス改善が可能になる。
• リアルタイムデータのおかげで、再帰的リスクマネジメントサイクルが実現可能となり、変化する状況に対して継続的な監視、フィードバック、適応的対応が可能になる。
• SO-ERDデータは、業務プロセスとは独立して収集されるため、プロセス変更に対しても耐性があり、計画外の運用シフト時でさえも、異常を早期に検知できる。