リスク管理とその重要性とは?
リスク管理は、ビジネスのリスクを特定、評価、制御するプロセスです。これらのリスクは、エネルギー価格の上昇、貿易の混乱、パンデミック、インフレなど、さまざまな原因に起因する可能性があります。
予期せぬ出来事によってビジネスが不透明になった場合、財務上の損失が発生する可能性があり、最悪の場合は廃業する可能性もあります。リスクを軽減するには、重大なリスクを特定、管理、軽減する最適な方法を決定するのに役立つ、リスク管理への一貫した体系的かつ統合されたアプローチが必要です。
企業がリスクの管理と軽減に注力すれば、 不確実性から身を守り、コストを削減し、事業が成功する可能性が高まります。
リスク管理のための予測分析
リスク管理では、履歴データに基づく予測分析テクノロジーを使用してパターンを分析し、将来の結果を予測するのが一般的です。これには何が起こるかを予測し、仮定のシナリオとリスク評価が含まれます。.
将来の結果を予測するために、シミュレーションを使用できます。シミュレーションを使用すると、システムの動作をモデル化し、履歴データをアップロードし、システムが時間の経過とともにどのように発展するかについてのさまざまなシナリオを実験できます。
予測モデリングには、次のような多くのビジネス ユース ケースがあります:
- ビジネス プロセス – 最適化、プロジェクト管理、投資分析、影響分析など。
- 製造 – 生産プロセスの最適化、メンテナンス スケジュールの改善、在庫計画など。
- ヘルスケア – 臨床試験、予測スケジューリング システム、医薬品市場分析など。
- サプライ チェーン – 設計、計画、調達の最適化、在庫管理、輸送計画、リスク管理。
さまざまな業界における予測モデリングの応用分野
ビジネスプロセス
すべてのビジネスは、戦略的、運営的、財務的などのリスクにさらされます。これらは予測が難しいため、完全に回避することはできません。ただし、悪影響を軽減するために企業が実行する戦略は数多くあります。シミュレーションは、潜在的なリスクを特定し、ビジネスの回復力を高める方法を見つけるのに役立つツールです。方法の詳細:
ホワイトペーパー: PwC による破壊的なビジネス戦略の策定 →
ケーススタディ: 運用リスクを予測して軽減するための投資計画 →
製造
製造業のリスクの多くは、広範な傾向と世界経済の見通しに左右されます。機器の故障、サイバー脅威、サードパーティベンダー、原材料価格の変動など、これらすべての脅威は、ビジネスに影響を与える前に対処できます。シミュレーションを使用すると、企業は製造ビジネスのモデルを構築し、さまざまなシナリオを実行し、潜在的な危険を回避する方法を見つけることができます。
ケーススタディ: 設備のダウンタイムを回避 →
ケーススタディ: 新規施設開設時のリスクの考慮 →
記事: 不確実性下でのデジタル製造におけるサプライヤーの選択 →
ホワイトペーパー: シミュレーションによる複雑なマテリアルハンドリングの課題の解決 →
ヘルスケア
ヘルスケア企業は、組織の規模と複雑さに基づいて、さまざまなツールを使用してリスクとそれに関連する機会を特定し、評価します。医療分野では、たとえば、感染拡大の予防と制御、スタッフの効率的な管理、医療機器の故障の検出などにシミュレーションが使用されます。
COVID-19 パンデミックが始まった当初、多くの国がこの新型コロナウイルスに対する政策に関して異なる決定を下しました。これらの決定の中にはリスクを伴うものもありましたが、それらはすべて、政治や経済を含むさまざまな分野で自国に影響を与えました。COVID-19 の蔓延を抑制するための政策を評価 →
ケーススタディ: すべての患者の薬剤投与量と治療に対する反応を特定する →
ケーススタディ: リソース利用率の向上と潜在的なリスクの防止 →
ケーススタディ: モービル・ストローク・ユニット導入による医療的および経済的影響の評価 →
ケーススタディ: ヘルスケアにおける新しいテクノロジーと介入の評価 →
サプライチェーン
洗練された管理慣行 (無駄のない製造、ジャストインタイム在庫など) とグローバル化により、サプライ チェーンがより複雑かつ相互接続され、その結果、混乱に対してより脆弱になっています。その結果として、生産のダウンタイム、在庫不足、収益の損失、顧客の喪失などが挙げられます。
企業は、サプライチェーンの回復力を高め、リスクを低くし、混乱に迅速に適応できるようにすることに苦労しています。リスクと混乱に対処するために、管理者はサプライチェーン内の複雑な相互依存関係を完全に可視化する必要があります。最適化とシミュレーション モデリングは、管理者がこれを成功裏に達成するのに役立つテクニックです。
ケーススタディ: ボトルネックの解消とサプライチェーンの回復力の向上 →
ケーススタディ: COVID-19 の影響を受けた企業の業務改善のためのデジタルツイン →
ケーススタディ: グリーン水素サプライチェーンの計画 →
ケーススタディ: 新しい物流センターを決定するためのサプライチェーンシミュレーション →
総括
業界を問わず、あらゆるビジネスはリスクや混乱にさらされており、特にパンデミックから回復し、地政学的な変化に適応している今日ではそうです。会社に対する潜在的な危険に対処する正しい方法は、マネージャー、アナリスト、またはエンジニアとして、リスクを予測し、分析し、それに備えることです。
これを行うには、シミュレーション、予測分析、および機械学習を使用できます。AnyLogic は、それらすべてを 1 つのシステムに統合するのに役立ちます。さらにいくつかのケーススタディを見てみましょう。他の企業が AnyLogic を使用して将来の結果を予測し、ビジネスの変化に対する耐性を強化している方法をご覧ください。
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