サプライチェーン計画：定義と活用事例
サプライチェーン計画は、原材料から完成品まで、そしてサプライヤーから顧客に届くまで、商品の製造と配送を最適化します。基本的には、不足と余剰のバランスを取るための需要主導の取り組みを指します。
サプライチェーン計画の概要
ここ数年で雑談の中心は、天気の話からサプライチェーンの問題へと移っています。もちろん、こうした混乱の多くがパンデミックに起因することは確かですが、原因はそれだけではありません。AI の台頭、オンラインショッピングやオムニチャネルショッピングの普及、そして通常、超音速で変化する社会や技術を考慮すれば、サプライチェーン計画が現在、最も大きな影響を受ける脆弱な業務領域のひとつに数えられるのも頷けます。
変化の激しい顧客需要、競争の激化、予測不能な世界情勢にうまく対応し、競争を勝ち抜くには、今日のサプライチェーン計画担当者は即応性、正確性、俊敏性を備えていなければなりません。
サプライチェーン計画とは？
サプライチェーン計画というと、在庫やロジスティクスに注目しがちですが、それだけにとどまりません。製品や製造に関わる場合、計画は原材料の調達先を決めるソーシングから始まり、商品が店舗や顧客に届くまで、さらには返品・リサイクル・リバースロジスティクスといったプロセスにまで及びます。
このように、サプライチェーン全体を最適に機能させるには、最初の段階であるソーシングが非常に重要な役割を果たします。適切な供給元の選定や条件交渉が、後工程の正確性や柔軟性を左右するのです。
また、サプライチェーン計画では、消費者の購買傾向、レビューやフィードバックなど、絶えず変化する行動データも取り入れながら、より的確な意思決定が求められます。
サプライチェーン計画プロセスの構成要素
効果的なサプライチェーン計画に不可欠な要素として、需要予測はコストのかかる余剰を回避し、顧客のニーズを予測して利益を最大化するのに役立ちます。
在庫管理
適切な在庫管理によって、必要以上の在庫やコストを抱えることなく、サービスレベル目標を達成することが可能になります。複雑な流通網をシンプルに保ち、需要の変動に対応するためには、まず在庫に関する課題を克服する必要があります。
そのために、VMI（ベンダー主導型在庫管理)のような戦略的な在庫管理手法や、より高度なテクノロジーの活用が有効です。
たとえば、クラウドベースの統合型計画ソリューションを導入することで、在庫状況を一元的に把握できるようになります。また、補完的なデータセットと高度な分析機能により、より正確な需要予測や補充のレコメンデーションを実現でき、在庫の最適化とサービスレベルの向上が同時に可能になります。
応答・供給計画
応答・供給計画のベストプラクティスを活用すれば、AI や機械学習が提供するインテリジェンスを通じて業務上の課題に対応できるようになります。その結果、レジリエンス、効率性、適応性の高いビジネスサプライチェーンを構築することができます。
販売事業計画 (S&OP)
販売事業計画によって、販売、生産、在庫、マーケティングなど、サプライチェーンの主な推進要因から情報を得て、より的確な意思決定を下せるようになります。S&OP プロセスを改善するには、より優れたデータを使用し、パフォーマンス指標を厳密に定義し、会社全体で目標・目的を整合し、明確な役割と成果を確実に策定、定義、遂行することが重要です。
需要主導型補充 (DDMRP)
これまで資材調達は過去の需要データの分析によって進められてきましたが、需要変動が激しく、先行きの不透明な時代において、このやり方に限界があるのは明らかです。それに対して、現在のソリューションには予測モデルが含まれています。従来の MRP を強化した需要主導型資材所要量計画 (DDMRP) により、組織は製品の品質を損なうことなく、俊敏性と適応性を高めることができます。
サプライチェーンモニタリング
サプライチェーンの中心には、サプライチェーンコントロールタワーと呼ばれるデータダッシュボードがあり、サプライチェーンのあらゆる構成要素をエンドツーエンドでリアルタイムに可視化します。AI、機械学習、コラボレーティブな情報共有により、今日のサプライチェーンモニタリングは、サプライチェーンと製造プロセスのあらゆる段階を改善できるインサイトを提供します。
サプライチェーン計画から統合型事業計画 (IBP) へ
従来のサプライチェーンのテクノロジーや手動プロセスは、スピード、可視性、俊敏性が求められる現代の需要にまったく合っていません。こうしたニーズを満たすために、事業計画ソリューションは、AI を活用した強力な最適化アルゴリズム、高度なアナリティクス、リアルタイム予測機能を組み込んで進化する必要がありました。こうした進化により、企業は計画を柔軟に調整し、必要に応じてサプライチェーンパフォーマンスを最適化できるようになります。また、計画ソリューションを真に統合し、サプライチェーン計画テクノロジーの各側面を最大限に活用できるようにすることも重要な要素でした。
クラウドベースのソリューションであれば、拡張性と柔軟性を備えているため、組織はビジネスの成長に対応し、サードパーティシステムとシームレスに統合することができます。これにより、サプライチェーンを包括的に把握し、さまざまな部門や関係者間のコラボレーションを促進して、これまで計画プロセスの効率化を妨げてきたサイロを解消できます。
統合型計画ソリューションは、サプライチェーン計画プロセスを合理化することで、企業が業務効率を改善し、今日のサプライチェーンの抱える複雑な状況を切り抜けられるようサポートします。
サプライチェーン計画で成功を収めている企業の事例
新しいテクノロジーソリューションを導入してサプライチェーン計画を改善する方法を知るには、すでに実践している企業の事例を見るのが一番の近道になります。新しいテクノロジーやアプローチを統合して、サプライチェーンの戦略や計画の最適化に成功しているグローバル企業の事例をご紹介します。
1. Microsoft 社
Microsoft のソフトウェアを知らない人はほとんどいないでしょうが、同社が成功したもう一つの大きな要素は、販売するデバイスです。Microsoft 社のハードウェア事業は、複雑なデバイスサプライチェーンによって支えられています。42,000 を超えるアクティブな SKU を管理し、108 カ国に 33 の製造/流通拠点があります。Microsoft 社は、膨大な数の新しいデバイスを売り出そうとしたとき、その規模拡大に伴う在庫やサプライチェーンの重大なリスクを回避するため、手作業によるプロセスや事務処理に対するデジタルトランスフォーメーションが必要であることに気付きました。この DX の目標は、ビジネスデータを包括的に確認でき、事後対応ではなく、予測に基づく事前対策を行えるようにし、さらに、計画担当者がより的確で迅速な意思決定を行えるようにすることでした。Microsoft 社独自の Azure ツールと SAP の統合型事業計画/コラボレーションツールを併用することで、計画担当者は、事業全体のリアルタイムデータを取得して、さまざまなシナリオを作成、比較したり、シミュレートしたり、より現実的なプランを作成したりできるようになりました。同社はビッグデータと AI 機能を活かして、計画サイクルを 5 日から 1 日未満へと短縮させました。予測機能の精度が上がったことで、5 億 5,000 万米ドル以上の在庫リスクを回避することができました。Microsoft 社は、より優れたインサイトと実用的なインテリジェンスを活用して、収益機会を増やし、約 5,000 万ドルの収益増加を実現することができたのです。
優れた予測モデルを活用することで、企業は即応性の高い統合型事業計画を実現し、その結果、レジリエンスと俊敏性を高めることができます。
2. Zinus 社
新しいマットレスが必要なとき、欲しいのは数週間後ではなく、数日以内です。Zinus 社は、競合他社よりもスピーディに快適な住環境を顧客に提供することに力を注いでいる韓国のマットレスメーカーです。この目標を実現する唯一の方法は、レジリエンスと透明性の高いサプライチェーンを構築することです。成長を加速させ、俊敏性を維持しながら、求められる信頼性の高いカスタマーサービスを提供するために、Zinus 社はサプライチェーン全体の可視性を改善したいと考えていました。可視性が向上すれば、サプライチェーン全体を改善できるため、顧客の需要や市場トレンドに迅速に対応できるようになります。Zinus 社がこうした統合型事業計画の主要な要素を取り入れる最も簡単な方法は、カスタマイズされたサプライチェーンソフトウェアアプリケーションを活用することでした。その自動化機能と統合機能によって、同社はマニュアル作業を削減し、需要予測、在庫計画、さらには販売・業務プロセスのさまざまな側面を自動化することができました。このソリューションは強力な ERP とネイティブに統合されているため、全社的な意思決定に迅速に反映させることができました。新しいアプリケーションに適応後、Zinus 社は予測精度の向上に加え、即応性の高い予測アルゴリズムによる計画結果の最適化を通じて、計画と実行を整合することができました。こうしてサプライチェーンを効果的に分析し、チームを強化することで、より確かな情報に基づいて、透明性の高い意思決定を事前に行えるようになりました。
3. Shutterfly 社
パーソナライズされたホリデーカードやフォトブックをオンラインで注文したことがある方なら、ミスや遅れが許されないことはご存じでしょう。Shutterfly 社は、高品質と短納期を求める顧客の期待に常に応えることで、パーソナライズされた写真製品とカスタムデザインの e コマースリーダーになりました。Shutterfly 社の製品はカスタマイズ性が高く、季節による変動も大きいため、顧客の需要予測とサプライチェーン計画を行うことは、短納期の実現と顧客満足度の向上を目指す同社にとって重要な課題でした。手動かつサイロ化された予測プロセスや計画プロセスでは予測できなかったものを予測可能とするために、Shutterfly 社は、SAP Integrated Business Planning for Supply Chain ソリューションを導入し、包括的で統合されたサプライチェーンベンダー管理を実現し、可視性を向上させることができました。AI 主導のサプライチェーンアナリティクスと what-if シミュレーションにより、情報に基づいた意思決定に必要なインサイトを得ることができ、統合された計画・予測機能により、より迅速かつ正確な在庫計画とフルフィルメントが可能になりました。現在、Shutterfly 社は、顧客の需要を正確に予測し、関連する完成品に基づいて、リアルタイムにコンポーネントレベルの予測を行うことができるようになり、サプライチェーン業務の効率、顧客満足度、収益性を最大化しています。