在庫の最適化 – システムと運用間の相乗効果

在庫の最適化は、在庫量と顧客の需要の間の完璧なバランスを作り出し、過剰在庫に不必要な資本を抱え込まずに必要なときに製品を確実に利用できるようにすることを目的とした戦略的取り組みです。

容易に想像できるように、ここでの目標は、単に在庫レベルを一時的に最適化することではなく、持続可能なシステムの下で継続的に在庫レベルを最適化することです。以下では、そのために考慮すべき重要な要素と解決策について説明します。

在庫最適化の主要なテクニック

需要計画（需要予測）

製造業では、過剰生産や在庫切れを引き起こすことなく、顧客の需要を満たす適切な量の製品を確実に生産することが重要です。統計分析、機械学習モデル、履歴データ分析などの手法を使用して、将来の需要を正確に予測します。

ジャストインタイム (JIT) 在庫管理

JIT は、生産プロセスで必要な分だけ商品を受け取ることで、在庫保持コストを削減することを目的とした戦略です。これには、サプライヤーとの緊密な連携と正確な需要予測が必要であり、材料が製造に間に合うように到着し、大量の在庫の必要性を軽減します。

安全在庫管理

需要と供給を正確に予測するための最善の努力にもかかわらず、変動性と不確実性は存在します。安全在庫はこの予測不可能性に対する緩衝材として機能し、遅延や予想を上回る需要があっても生産を継続できるようにします。重要なのは、過剰な資本を拘束せずにリスクを最小限に抑える最適な安全在庫レベルを計算することです。

ABC分析

この手法では、会社にとっての重要性または価値に基づいて在庫を 3 つのカテゴリ (A、B、および C) に分類します。「A」アイテムは最も価値があり、綿密な監視と管理が必要です。「B」アイテムは中程度の価値があり、「C」アイテムは最も価値がありません。これにより、メーカーは在庫管理の取り組みとリソースに効果的に優先順位を付けることができます。

無駄のない製造

無駄のない製造原則は、過剰在庫を含む生産プロセス全体を通じて無駄を排除することに重点を置いています。バリューストリームマッピングや継続的改善プロセスなどの手法を使用して、付加価値のない活動や在庫を特定して排除し、効率を向上させ、コストを削減します。

サプライヤー関係管理

効果的な情報に基づいてサプライヤーとの強力な関係を構築します。サプライヤー管理アプローチは効果的な在庫最適化の鍵となります。これには、より良い条件の交渉、コミュニケーションとコラボレーションの改善、より効率的な在庫管理と補充のためのシステムの統合などが含まれます。

在庫回転率分析

在庫回転率を監視することは、メーカーが一定期間内に在庫がどのくらいの速さで使用または販売されているかを把握するのに役立ちます。回転率が高い場合は在庫管理が効率的であることを示し、回転率が低い場合は過剰在庫または非効率を示唆している可能性があります。

経済的注文数量 (EOQ) モデル

EOQ モデルは、発注コスト、在庫コスト、欠品コストを含む在庫の総コストを最小限に抑える最適な注文数量を決定するために使用されます。この計算は、情報に基づいて購入を決定するのに役立ちます。

これらの手法を導入するには、データ分析、プロセスの改善、部門間およびサプライヤーとのコラボレーションを含む包括的なアプローチが必要です。これらの主要な技術を適用することで、メーカーは在庫レベルを最適化し、コストを削減し、業務効率を向上させることができます。

在庫最適化における課題

在庫最適化の複雑な網をナビゲートすると、効率と競争力を維持するために企業が対処しなければならない一連の固有の課題が生じます。世界市場や技術進歩の影響を受けるサプライチェーンの動的な性質により、在庫管理はさらに複雑になります。

不確実性を踏まえた在庫の最適化

現代のサプライチェーンは、突然のサプライチェーンの混乱から予測不可能な消費者の需要まで、不確実性に満ちています。企業は、利益率を損なう可能性のある在庫切れや過剰在庫を防ぐために、機敏性を維持し、これらの課題を予測して適応する必要があります。たとえば、Zara のような企業はパンデミック中、柔軟なサプライチェーンを活用して急速に変化する消費者行動に応じて在庫レベルを調整することで迅速に適応し、在庫最適化における機敏性の重要性を示しました。

コストとサービスレベルのバランスをとる

コストの最小化とサービスレベルの最大化の間で適切なバランスをとることは、永遠の課題です。在庫が過剰になると高い保有コストが発生する可能性があり、在庫が少なすぎると売上の損失や顧客の不満につながる可能性があります。この微妙なバランスには、在庫レベルをビジネス目標に合わせて財務効率を損なうことなくサービスレベルを確実に満たす高度な戦略が必要です。

技術的およびプロセス統合の課題

高度な在庫最適化ソフトウェアを既存のシステムに統合するには、大きな課題が生じます。テクノロジーソリューションが相互に、また人間のオペレーターとシームレスに通信できるようにすることは、まとまりのある在庫管理エコシステムを構築するために重要です。さらに、これらのテクノロジーを効果的に活用するためのスタッフのトレーニングは、スタッフの可能性を最大限に活用するために不可欠であり、テクノロジーの導入における人的要因の重要性が強調されています。

データの正確性と分析

データは在庫最適化の生命線ですが、データの正確性を確保し、効果的に分析することは依然として困難な課題です。データが不正確だと意思決定が不十分になり、過剰在庫や在庫切れが発生する可能性があります。企業は、データから実用的な洞察を抽出し、在庫レベルや調達戦略について十分な情報に基づいた意思決定を行えるようにするために、堅牢なデータ管理システムと分析ツールに投資する必要があります。

在庫最適化のための高度な戦略

在庫最適化の状況は継続的に進化しており、企業には適応だけでなくイノベーションも求められています。この点では、注文プロセスの合理化やデータ分析の重視などの高度な戦略が不可欠になりつつあります。

注文プロセスを合理化するには、すべての製品の経済的な注文数量、安全在庫レベル、再注文ポイント、リードタイムなどの主要な在庫計算式を活用することが必要です。この戦略的アプローチにより、企業は顧客サービスとキャッシュフローのバランスを効果的に取ることができます。注目すべき例は、企業にとっての価値に基づいて品目の優先順位を付け、最も重要な品目が常に在庫にあることを保証する ABC 分類の使用です。この方法論的アプローチは、在庫レベルを最適化するだけでなく、在庫の保持と発注に関連するコストも大幅に削減します。

一方、データ分析は企業に実用的な洞察を与え、在庫管理について情報に基づいた意思決定を行えるようにします。データの力を活用することで、企業は需要予測を改善し、信頼できないサプライヤーを特定し、複数の拠点にわたる在庫を最適化できます。分析の重視により、在庫の最適化は事後対応的な戦略から、直感ではなくデータに基づいて意思決定が行われるプロアクティブな戦略に変わりました。

在庫管理システムを超えた効果的な運用

在庫最適化戦略の最終的な成功は、システムの実装だけでなく、その効果的な運用にもかかっています。これは、テクノロジーだけでは万能薬ではないという事実を証明しています。むしろ、在庫最適化の可能性を最大限に引き出すのは、テクノロジーと運用の相乗効果です。この分野で優れている企業は、多くの場合、次のような文化を持っています。継続的改善そして、優れたオペレーションを実現するためにテクノロジーを活用するという取り組みです。

CADDi Drawer は、在庫管理システムと連携して、継続的な改善とテクノロジーの活用を橋渡しするツールの 1 つとして機能します。需要計画、ABC 分析、サプライヤー管理などの活動をサポートします。さまざまなデータを実用的な資産に変換することで、在庫最適化の基礎となる調達活動を合理化します。

CADDi Drawer を使用して在庫の最適化を強化する方法の検討を開始します。