効果を最大化する需要計画とは？

想像してみてください。ある大手電子機器メーカーは、年末商戦を前に毎年急増する需要に直面しており、高度な需要計画技術を活用して、生産スケジュールを市場の期待に正確に合わせています。過去の販売データ、現在の市場動向、将来の予測を綿密に分析することで、同社は消費者の需要の急増に対応するだけでなく、過剰在庫を発生させることなくそれを実現し、収益性を最適化しています。

この話は特別なものではありませんが、製造現場における有効需要計画の変革力を証明するものです。これは、製品が確実に届けられ、顧客満足度が高いままであることを保証する、サプライチェーンの要としてのプロセスの役割を強調しています。

需要計画における主要なアプローチ

需要計画は、サプライチェーン管理の中核的な戦略的プロセスです。以下に、この重要なプロセスの要点をまとめます：

多面的な分野: 需要計画は、販売予測、在庫管理、サプライチェーンの包括的な監視など、多岐にわたる分野を含みます。これにより、企業は需要の変動に迅速に対応し、特定の製品やチャネルの収益性を最適化できます。
貿易促進管理(TPM): マーケティング戦略や店内プロモーションなどの貿易促進管理は、需要計画に重要な要素です。詳細かつ集約的なレベルでの連携により、企業は製品やキャンペーンを迅速に調整し、販売代理店や顧客とのシグナルを一致させることができます。
販売および業務計画 (S&OP): S&OPプロセスでは、販売、マーケティング、生産、財務などの関連部門が協力して、需要予測が生産能力や財務目標と一致していることを確認します。これにより、需要と供給の効果的なバランスをとることができます。
共同計画、予測、補充 (CPFR): CPFRは、サプライヤー、メーカー、小売業者間のコラボレーションを促進し、需要計画を強化します。情報と予測の共有により、需要予測の精度が向上し、在庫レベルが最適化され、コストが削減されます。
テクノロジーの役割: 高度な計画とスケジューリング (APS) システムは、需要計画プロセスを合理化し、包括的なビューを提供します。これらのシステムは、高度なアルゴリズムを使用して、最適な生産計画を生成し、コストを最小限に抑えます。

以上から、需要計画はサプライチェーン管理の中で重要なプロセスであり、テクノロジーの進化によりさらに効果的に実行されるようになっています。

需要計画モデル

需要計画の世界では、さまざまなモデルが企業によって採用されています。

計量経済モデル: このモデルでは、従属変数と独立変数の両方を考慮して、需要に影響を与える原因と結果の複雑な関係を分析します。多国籍テクノロジー企業のケースでは、市場の変化を85%の精度で予測し、サプライチェーンの効率を向上させることができました。
傾向予測モデル: このモデルでは、過去のデータに基づいて将来の需要を予測します。企業は、トレンドを特定し、異常を制御することで、予測可能な需要の変動に備えることができます。ある小売大手は、在庫レベルを調整することでトレンド予測の力を実証し、顧客満足度を20%向上させました。
気圧モデル: このモデルでは、経済指標を考慮して、景気循環に敏感な業界における需要を予測します。大手自動車メーカーは、景気後退を予測して生産を調整し、在庫を消費支出の減少に合わせて調整することで、収益性を維持しました。

産業機械やプラント設備、つまり多品種少量生産（HMLV）の製品の調達を担当している場合、上記のモデルは設計されているため、そのまま適用するのは難しいと思われるかもしれません。

HMLV メーカーにとって、主要顧客との強力な関係を構築し、共同予測 需要計画の精度を大幅に向上させることができます。この実践には、より正確な予測を共同で開発するために、メーカーとその顧客の間でデータと洞察を共有することが含まれます。多くの HMLV 製品はカスタマイズされた性質を持っているため、顧客の計画と期待を理解することで、生産スケジュールを調整し、顧客満足度を向上させることができます。

無駄のない需要計画とその利点

無駄のない需要計画では、以下のような方法や実践が組み込まれています：

バリューストリームマッピング (VSM): 原材料の調達から製品の配送までのすべてのステップを計画し、価値を付加しないステップを特定して削除します。これにより、業務を合理化し、顧客の需要に直接貢献する活動にリソースを集中させます。
継続的改善 (カイゼン): 効率と有効性を向上させるための継続的な取り組みであり、予測精度や在庫レベルなどを定期的にレビューし、改善のための取り組みを行います。
需要のセグメント化: 製品タイプや顧客グループに応じて需要をセグメント化し、各セグメントに合わせた予測や補充戦略を適用します。これにより、正確な需要計画が可能になり、在庫レベルの削減やサービスレベルの向上が図られます。
サプライチェーン活動の同期: サプライチェーン全体の部分間で緊密な調整を行い、リードタイムを短縮し、需要の変化への対応力を向上させます。
高度な予測技術: 予測分析や機械学習などの技術を組み込み、需要の精度を向上させます。これにより、生産計画をより効果的に調整することが可能になります。
プルベースの補充システム: カンバンなどのプルベースのシステムを導入し、生産を実際の需要に合わせて調整します。これにより、在庫レベルを最小限に抑え、効率的な生産が可能になります。

調達およびサプライチェーン管理で需要計画を活用する方法

調達およびサプライチェーン管理において、需要計画からの出力を利用する主要なアクティビティは以下の通りです：

サプライヤーとのコラボレーション: 予測される需要に合わせて調達戦略を調整するために、サプライヤーとの緊密な連携が不可欠です。需要予測をサプライヤーと共有することで、サプライヤーが顧客のニーズに適切に対応できるようになり、関係が強化され、サプライチェーンの信頼性が高まります。共同計画、予測、補充 (CPFR) の取り組みがこれを支援します。
在庫の最適化: 有効な需要計画を使用すると、メーカーは在庫レベルを最適化し、過剰な在庫を保持せずに需要を満たすのに十分な在庫を確保することができます。ジャストインタイム (JIT) 在庫管理などの手法を使用して、無駄を削減し、キャッシュフローを改善します。このアプローチは、需要予測に応じて材料をタイムリーに調達し、在庫レベルを最小限に抑えることに依存しています。
柔軟なサプライチェーン: 需要の変動に対応するためには、サプライチェーンの柔軟性が不可欠です。需要パターンを理解し、代替サプライヤーの特定や調達源の多様化などの緊急時対応計画を策定することで、企業は予期せぬ需要の変化や供給の混乱に迅速に対応できます。

需要計画における課題と戦略

製造業における需要計画の実行には、複雑な課題を乗り越える必要があります。その中でも、主な課題は以下の通りです。

需要予測の精度: 市場の需要はさまざまな要因に影響されるため、予測が困難です。経済の変動や消費者の好みの変化、地政学的な出来事などが予測精度に影響を与えます。予測の誤差は、過剰生産や生産不足といった問題を引き起こし、在庫の過剰や不足につながる可能性があります。
ビジネスプロセスの統合: 多くの製造会社では、部門間での情報やデータの共有が不十分であり、サイロ化された状態になっています。このため、需要計画と他のビジネスプロセスとの調整が妨げられ、非効率性や運用コストの増加につながる可能性があります。
データの品質と管理: 需要計画には高品質でタイムリーなデータが必要ですが、さまざまなソースからの大量のデータを収集、処理、分析するのは困難です。データの不整合や不正確さ、統一されたデータ管理戦略の欠如により、需要予測の整合性が損なわれる可能性があります。

これらの課題を克服するためには、適切な技術とプロセスの導入、データの品質管理の向上、組織全体の情報共有の促進などが重要です。また、外部環境の変化に柔軟に対応する能力も重要です。

CADDi Drawer を使用した需要計画

CADDi Drawerは、正確な需要予測を容易にし、その予測を効果的に実行するための手段を提供します。以下は、CADDi Drawerが需要計画を向上させる方法を示すいくつかのポイントです：

データの収集と整理の合理化: CADDi Drawerは、調達業務におけるデータの収集と整理を合理化します。価格データ、数量データ、顧客情報、サプライヤー情報などの重要なデータを自動的にリンクし、図面にまとめてエクスポートすることができます。これにより、時間を節約し、作業効率を向上させることができます。
キーワード検索と類似検索の活用: CADDi Drawerでは、キーワード検索と類似検索を組み合わせることで、企画業務における図面やデータの検索時間を短縮することができます。これにより、必要な情報を素早く見つけることができます。
需要予測と調達活動の連携: CADDi Drawerを利用して、図面や購買データなどの需要側のさまざまなデータを予測の根拠として連携することができます。これにより、作成した需要予測からリバースエンジニアリングして必要な調達量を予測し、サプライヤーの選定を容易にすることができます。

以上の機能により、CADDi Drawerは、需要計画プロセスを向上させるための強力なツールとなります。デモをリクエストして、その効果を体験してみてください。