フィリップスはサプライヤーの監査をやめ、支援が必要な相手を予測した

従来のサプライヤー持続可能性監査は、買い手に何がうまくいかなかったかを伝えるが、数千のサプライヤーに展開するにはコストがかかる。フィリップスは、より多くの工場を検査するだけでなく、限られたデータでパフォーマンスを改善する方法を必要としていた。

CAREフレームワークは、問題を収集、評価、対応、強化として再定義した。機械学習が所在地、規模、業種などの一般的なサプライヤー情報から持続可能性レベルを推測し、最適化が改善アクションを選択した。

フィリップスはこのフレームワークを自社のサプライヤープログラムで使用した。公表された研究は、2020年にプログラムに参加したサプライヤーについて、2021年に前年比24%の持続可能性パフォーマンス改善を報告している。

監査を改善の振り分けに変える

サプライヤーの自己評価は、繰り返しの監査よりもはるかに広い母集団をカバーできるほど安価である。

一般的なサプライヤー属性からの予測により、買い手は限られた専門家の注意力を集中できる。

最適化は、リスクスコアをダッシュボードではなくアクションの選択に変える。

プログラムはコンプライアンス違反だけでなく、改善を測定する。

サプライヤープログラムは、監査後に違反を見つけるだけでなく、分析がどこで支援が行動を変えるかを決定するときに、よりうまく拡張できる。

CAREアプローチは、フィリップスに監査優先のサプライヤー管理に代わる拡張可能な選択肢を与えた。参加サプライヤー間での報告された2021年の改善は24%であり、分析主導の積極的なサプライヤー育成の事例を支持している。