サプライチェーンの最適化 – 実現に必要な重要な要素
生産 / 製造調達 / 購買開発 / 設計
サプライチェーン管理の複雑な動きはアルゴリズムとデータ分析のみの領域であるというのが一般的な認識かもしれません。しかし、製造効率における真の変革は、数値だけではなく、テクノロジー、計画、人間の気付きの調和にあります。
・在庫の過剰または不足
・運用コストの高騰
・物流の非効率
など、多くの課題が企業に蔓延しています。
この記事では、これらの課題を成長の機会に変えるための仮定を明らかにし、競争力を高めるためにサプライ チェーンを最適化する際の AI 主導のソリューションとデータの力の重要な役割を紹介します。
サプライチェーンの最適化を理解する
製造および流通におけるサプライチェーンの最適化とは、原材料からエンドユーザーまでのシームレスで効率的な経路を構築することです。このプロセスは、小売、工業製品、消費者向けパッケージ製品などのさまざまな業界に及び、それぞれに独自の課題と解決策があります。最終的な目標は、製品を適切な数量、適切な場所、適切なタイミングで確実に配送し、コストを最小限に抑えながら顧客満足度を最大化することです。
サプライ チェーンの最適化は、単一の戦略ではなく、サプライ チェーンのさまざまな側面を改善するために設計された実践の集合です。これらには次のものが含まれます。
- コストの最適化
ジャストインタイム製造、工場オートメーション、エネルギー消費削減などの戦略は、生産プロセスを合理化するだけでなく、廃棄物や運用コストも大幅に削減します。
- 在庫の最適化
過剰な保管コストや在庫切れのリスクを発生させずに、需要を満たす在庫レベルのバランスをとることが重要です。これには、製品を正確な量で製造し、在庫レベルを合理化してコストと無駄を最小限に抑えることが含まれます。
- ネットワークの最適化
コストを管理し、信頼性を高めるためには、工場、倉庫、配送センターの最適な場所を特定することが重要です。これには、サプライヤーとその供給と需要の変動に対処する能力の評価も含まれます。
最適化のための主要なテクニック
最適化への道は、設計、計画、実行といういくつかの段階を含む詳細な計画から始まります。これらのステージがどのように展開されるかは次のとおりです。
- 設計段階
工場、倉庫、配送センターの物理的な位置が決定されます。このフェーズは、効率的なサプライ チェーンの基礎を決定します。
- 計画段階
生産計画は、製品の保管コストと輸送の可用性を考慮して作成され、タイムリーな生産を確保します。
- 実行段階
この段階では、注文管理、在庫、輸送ロジスティクスを調整して、製品を効率的かつコスト効率よくお届けします。
実際の例は、これらの手法の影響を強調しています。たとえば、大手消費財会社は在庫最適化戦略を導入し、保管コストを 15% 削減し、注文処理速度を 20% 改善しました。別の例としては、ネットワークの最適化を採用した世界的な製造会社が挙げられ、その結果、輸送コストが 10% 削減され、納期が 5% 改善されました。
戦略的アプローチと解決策
製造部門のサプライチェーンを最適化するには、戦略的アプローチと革新的なソリューションを採用することが最も重要です。これらの戦略は単なる理論上のものではありません。これらは実際のアプリケーションに基づいており、効率、コスト削減、顧客満足度の大幅な向上を実証しています。
需要と安全在庫の予測
効率的なサプライチェーンの基礎は、需要を正確に予測する能力にあります。これには、標準偏差や平均絶対偏差などの統計的手法を使用して安全在庫レベルを計算し、企業が予測不可能性を効果的に管理できるようにすることが含まれます。
生産計画
予測される需要に最小限のコストで応えるサプライチェーンの製造および流通計画を作成することが重要です。これには、毎日の製造量、倉庫への補充、輸送モードの決定が含まれます。
AI を使用した詳細な予測
AI と機械学習の出現により、新しい種類のサプライチェーン最適化ソリューションが可能になりました。これらのソリューションは、1 日あたりの顧客ごとの商品ごとなどのレベルでの詳細な予測を提供し、在庫管理と流通効率を大幅に向上させます。
非中核業務のアウトソーシング
調達、物流、顧客サービスのアウトソーシングは、集中力と効率性の大幅な向上につながる可能性があります。
サプライヤーと小売業者のコミュニケーションの強化
サプライヤーと小売業者間の透明性のあるコミュニケーションにより、タイムリーな需要の実現が保証され、混乱が回避されます。
集中管理ソフトウェアの採用
集中管理ソフトウェアを通じてビジネスのさまざまな側面を統合することで、一貫した運用が可能になり、部門を超えてデータにアクセスできるようになります。
サプライチェーン最適化のケーススタディ
サプライチェーンのスループットの向上とコストの削減
マッキンゼーによると製造業で最適化ツールとプロセスを導入している企業は、資産や全体的な構成を変更することなく、サプライチェーンのスループットが短期的に 10 ～ 15%増加することを確認しています。さらに、これらの最適化によりコストを 5 ～ 10%削減し、CO2 排出量を 10 ～ 15%削減できるため、運用の柔軟性と混乱に対する回復力が向上します。これは、情報フローの改善、顧客中心主義の向上、長期計画と日常業務との間のギャップの橋渡しなどのベスト プラクティスを通じて実現されます。
製造拠点の多様化によるレジリエンスの向上
米国に本拠を置く電子機器メーカーは、アジアでの材料と製造への過度の依存が原因で課題に直面し、新型コロナウイルス感染症のパンデミックと地政学的不安定によってさらに悪化した。によるEYとの関わり サプライチェーンのモデリングと最適化のために、同社は製造拠点を多様化し、長期的なサプライチェーンのリスクを軽減しました。この戦略的な動きは、包括的な分析と統合されたデジタル モデルによって促進され、北米の新しい製造拠点の選択につながり、最終的に過剰な製品在庫を 27% 削減しました。
高度な最適化のための実装技術
今日のデジタル時代において、高度なサプライチェーンの最適化を達成するには、テクノロジーの活用は交渉の余地がありません。 AI や機械学習などの最新テクノロジーにより、予測需要計画、在庫管理、サプライ チェーンの可視化が可能になり、より多くの情報に基づいた意思決定と効率的な運用が保証されます。
データは、サプライ チェーンの運用を改善する上で極めて重要な役割を果たします。最新のソリューションは、詳細なデータ分析を活用して、需要を正確に予測し、在庫レベルを最適化し、タイムリーな流通を確保します。このデータ中心のアプローチは、運用効率を向上させるだけでなく、コストを大幅に削減し、顧客満足度を向上させます。
ここでは、テクノロジーを活用するためのベスト プラクティスをいくつか紹介します。
予測需要計画
予測需要計画への AI と機械学習の応用は、テクノロジーの極めて重要な役割を例示しています。具体的なケースとしては、ビッグデータ分析を使用して注文前に顧客の購入を予測する Amazon の先行配送モデルがあります。 Amazon は、過去の購入履歴、商品検索、さらには各ページに費やした時間を分析することで、潜在的な購入者の近くの倉庫に商品を事前に配置し、配送時間を大幅に短縮し、顧客満足度を向上させます。
在庫管理
在庫管理では、IoT デバイスと RFID タグにより商品のリアルタイム追跡が可能になり、在庫の精度が大幅に向上し、在庫切れや過剰在庫のリスクが軽減されます。たとえば、Zara は RFID テクノロジーを利用して製造から販売まで商品を追跡し、ファスト ファッション ビジネス モデルにとって重要な正確な在庫レベルと人気商品の迅速な補充を可能にしています。
サプライチェーンの可視性
サプライ チェーンの可視性が向上することも、重要な利点です。ブロックチェーン対応の配送ソリューションである TradeLens に関する Maersk と IBM の協力は、テクノロジーがサプライチェーン全体にどのように透明性を提供できるかを示しています。 TradeLens を使用すると、サプライ チェーン プロセスをエンドツーエンドでデジタル化することで、荷主、配送会社、税関を含むすべての参加者がリアルタイム データにアクセスできるようになり、遅延が軽減され、世界貿易の効率が向上します。
粒度の高いデータ分析
需要を正確に予測するための詳細なデータ分析の利用は、サプライチェーンの運用に革命をもたらしています。たとえば、コカ・コーラはビッグデータを活用してさまざまな地域の売上を分析し、それに応じてサプライチェーンの運営を調整しています。これにより、飲料大手は地域の好みや季節の需要に基づいて在庫レベルを最適化し、廃棄物や保管コストを最小限に抑えながら人気のある製品を常に入手できるようにすることができます。
コスト削減と顧客満足
データ中心のアプローチは、コストを削減し、顧客満足度を高める上でも重要な役割を果たします。 UPS の ORION (On-Road Integrated Optimization and Navigation) システムは、高度なアルゴリズムを使用して、交通状況、気象条件、数百万の荷物の配送約束を考慮して、最も効率的な配送ルートを決定します。これにより、燃料消費量と排出量が削減されるだけでなく、タイムリーな配送が保証され、顧客満足度に直接プラスの影響を与えます。
CADDi Drawer がサプライ チェーンの最適化をどのように支援できるか
CADDi では、調達プロセスの変革には複雑さが伴うことを認識しています。当社の幅広いソリューションとサービスは、製造業者の変革の取り組みのあらゆる段階を支援するように調整されています。戦略的な調達からリスク管理に至るまで、当社のプラットフォームはメーカーが調達プロセスを強化できるようにします。
分散したデータを一元的な場所に統合する
CSV ファイルをアップロードするだけで、コスト、数量、サプライヤーの詳細、販売価格、内訳など、関連する図面に関連するすべての情報を統合できます。 CADDi Drawer は、ERP データ、CAM、CAD、品質欠陥レポート、仕様書を自動的にシームレスに統合します。 CADDi Drawer は、独自の OCR ベースの AI テクノロジーを活用して、手書きテキストを含む静的にスキャンされた PDF ファイル内のレガシー図面などの非構造データを簡単に抽出してデジタル化します。
AI を活用したインテリジェンスをサプライ チェーン データ分析に活用
CADDi の特許技術を利用して、各部品の形状が識別され、過去の図面全体で「類似部品」が特定され、関連するサプライ チェーン データ (コスト、品質、製造メモ、仕様など) が各図面に自動的にリンクされます。これにより、ファイル ストレージ内の休眠中の図面の可視性が強化され、設計の標準化、VAVE、サプライヤーの統合などの機能横断的な取り組みを推進するための実用的な洞察が可能になります。
文書管理とコンプライアンスの取り組みを合理化する
さまざまな規制や標準の変更に対処することは、困難で時間がかかる場合があります。 CADDi Drawer を使用すると、以前は手動で特定されていた多数の図面や仕様を効率的に検索して、コンプライアンス ステータスを確認できます。このシステムは、2D 図面からサプライヤー名や材料の詳細などの情報をデジタル化し、これを調達データや仕様と統合します。このデータを活用することで、ユーザーはキーワード検索を実行して特定の物質を含む図面とサプライヤー名を特定することができ、規制遵守を確保するための是正措置についてサプライヤーと協力することが容易になります。
サプライチェーンの最適化を加速する方法の検討を開始します。
