サプライチェーン計画の概要

わずか数年の間に、サプライチェーンは裏方の業務から、ニュースの見出しを飾るような話題へと変化しました。これは、もはやコロナ禍の後遺症だけのせいではなく、変動が常態化しているからです。地政学的な緊張、異常気象、貿易ルールの厳格化、人手不足により、グローバルネットワークは今や定期的に再構築されるようになっています。また、AI や自動化、顧客の期待も変化のペースを加速させ続けています。

サプライチェーンは、デジタルトランスフォーメーション、継続的プランニング、リアルタイムの適応性によって定義される時代を迎えています。組織は、ますます不安定化する環境において競争力を維持するために、レジリエンス、高度な可視性、AI を活用した意思決定を優先するようになっています。

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らず、デジタル機能を活用して、顧客需要の急速な変化、コスト圧力の高まり、予測不能な世界情勢にうまく対応する必要があります。

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

最高水準の統合ソリューションなら、サプライチェーン計画の核となる側面の最適化、調整、一元化を支援できます。その主な機能を以下に挙げます。これらの機能はスタンドアロンソリューションとしても使用できますが、組み合わせることでより高い効果を発揮します。

需要予測

需要予測と需要管理を改善することが、より優れた統合事業計画の鍵であるのは言うまでもありません。原材料の調達からラストマイル配送、ラストマイルフルフィルメントまで、サプライチェーン業務全体を管理するには、正確な需要予測が欠かせません。

在庫管理

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。

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。

クラウド統合事業計画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、サードパーティー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。

Microsoft 社

Microsoft 社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できたのです。

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。手動かつサイロ化し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えるようになり、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。