サプライチェーンのアジリティ: 利点と戦略

構造的アジリティと運用アジリティの比較

サプライチェーンのアジリティには、構造的アジリティと運用アジリティという、2つの大きなカテゴリがあります。

構造的アジリティとは、サプライチェーン全体にわたり、調達、在庫フロー、容量使用を迅速に再調整する機能を指します。これにより、サプライヤーからメーカー、顧客へと移動する原材料や完成品を監視し、需要動向や供給の混乱を詳細に予測することが必要となります。自動化とシームレスなデータ・フローは、このようなアジリティを促進します。構造的なサプライチェーン・アジリティにより、企業はサプライチェーン・ネットワーク全体にわたり資産を調整することで、生産規模を拡大または縮小することができます。例えば、ある大手小売業者では、在庫管理ソフトウエアを需要予測と統合して、自動化された在庫補充計画を作成することで、構造的なアジリティを生み出すことができます。これにより、同社は潜在的な製品不足に迅速に対応し、在庫切れを防ぐことができます。

運用アジリティとは、サプライチェーン全体のプロセスを最適化し、短期的な予期せぬ需要と供給の変化に迅速に対応する機能のことです。このようなアジリティは、リアルタイムのサプライチェーン計画、垂直的に統合された製造、サプライヤーとの緊密な関係から生まれます。例えば、Teslaは他の多くの自動車メーカーよりもサプライチェーンを垂直統合しており、多くの部品やコンポーネントを自社で設計しているため、部品のOEMメーカーへの依存度が低くなっています。この垂直統合性に加え、社内のソフトウェア・エンジニア、高度な自動化技術、チップ・サプライヤーとの直接連携を活用し、同社は2020年のコンピューター・チップ不足を回避するために車両の再設計を行いました。この運用アジリティは、他の多くの自動車メーカーがチップメーカーを待つサプライヤーを待つ間に、は、2021年に生産量を80％以上増やしたTeslaを支援しました。

1. 顧客の需要への対応力の向上

サプライチェーンのアジリティには、現在と予測の両方で消費者の需要を常に把握することが必要となります。売上は、製品Xに対する需要が今月増加することを示していますか。幅広い消費者行動の傾向は、製品Yに対する需要が来年増加するであろうことを示していますかアジャイルなサプライチェーンは、通常、サプライチェーンのあらゆる関係者からデータを収集し、高度な分析を使用して予測を作成するソフトウェアを介して、需要に関するこの種の詳細なリアルタイム・インサイトを備えています。また、アジャイルなサプライチェーンは、シンプルな生産プロセス、複数のサプライヤーやメーカーとのパートナーシップ、比較的少ない手持ち在庫などにより、需要の変化に応じて迅速に生産量を増減させることができます。

2. 顧客満足度の向上

アジャイルなサプライチェーンは、需要の変化に基づき生産を拡大します。その結果、需要への対応機能により顧客満足度が向上します。その際、テクノロジーが特に重要になります。需要計画に機械学習やその他の高度なテクノロジーを活用するソリューションにより、企業は競合他社よりも先に需要の変化を察知し、需要の急増に備えて生産と在庫水準を調整することができます。これに、複数の配送パートナーや 戦略的に配置された倉庫などを通じて迅速に注文を満たす機能を組み合わせることで、顧客満足を推進します。

3. 在庫コストの削減

アジャイルなサプライチェーンでは、ジャスト・イン・タイム在庫管理（現在の需要を満たすために必要な在庫量だけを発注する）がよく活用されます。これにより、倉庫での在庫保管、必要以上の商品の輸送、売れ残りや陳腐化した在庫の廃棄にかかるコストを削減することができます。

4. サプライチェーンの可視性とコラボレーションの向上

サプライチェーンのアジリティを生み出すテクノロジーは、透明性も生み出します。たとえば、あるメーカーでは、サプライヤー・ポータルを使用して、複数のサプライヤーを単一のプラットフォームで管理し、組織の誰もが購入依頼書、見積書、商品受領書を追跡できるようにすることが可能です。スピーディで効率的なデータ交換容量により、部門間やサプライヤーとのコラボレーションが促進されます。たとえば、ある製品の需要が低下したことをディストリビューターが検知した場合、サプライヤーに直ちに連絡し、入荷を停止することができます。

5. 生産および流通プロセスにおける柔軟性の向上

アジャイルなサプライチェーンを有する企業は、需要の変化に応じて生産をシフトすることができます。消費者のトレンドを予測し、新しい生地を調達し、生産ラインを迅速に再構成する機能を備えたファッション小売業者では、数カ月前の予告でコレクションの展開と生産を行い、予測したトレンドを活用して競合他社に打ち勝つことができます。また、サプライ・チェーンのアジリティとは、たとえば、サードパーティ・ロジスティクス（3PL）・プロバイダーとのパートナーシップや倉庫の新設などを通じて、企業が必要に応じて製品を顧客に配送する方法を迅速に変更できるよう、流通の選択肢を増やすことも意味します。

6. リスクと不確実性を管理する機能の強化

アジャイルなサプライチェーンのリーダーは、サプライヤーと定期的にコミュニケーションをとり、そのパフォーマンスを綿密にモニターすることで、差し迫った供給不足などの問題をいち早く察知し、サプライヤーがコンプライアンス上のリスクをもたらしていないかをすぐに判断することができます。また、複数のサプライヤーと連携することで、サプライヤーの倉庫における停電など、いずれかのサプライヤーに問題が発生した場合に、企業が生産を継続できなくなったり、消費者に商品を提供できなくなるといったリスクを軽減することができます。

7. 運用効率の向上

サプライチェーン全体にわたるプロセスの最適化は、サプライチェーンのアジリティの主要テナントであり、効率性を生み出します。多くの組織にとって自動化は、バックオフィスから倉庫、そしてそれ以遠に至るまで、より効率的なサプライチェーン運用のカギとなります。たとえば、ディストリビューターは、予期せぬ需要急増に見舞われた場合でも迅速に注文を満たすことができるように、受注処理を自動化するソフトウェアや、オーダー・ピッキングを自動化する倉庫ロボットを使用する場合があります。一方、サプライヤー・ポータルは、注文予測を自動的にリアルタイムでサプライヤーに配信するため、サプライヤーは注文を予測して準備することができます。また、堅牢なサプライチェーン・ソフトウェアは、企業が複数のサプライヤーとの関係をより有効に活用し、最大の効率を実現することも支援できます。たとえば、スポーツ用品ブランドのCleveland Golfは、オラクルの注文配送ソフトウェアを活用することで、配送元の選択を簡単に行い、納期とコストの両面を最適化し、定時配送率を約82%向上させました。

8. リード・タイムの短縮

垂直統合の追求、さまざまなサプライヤーの維持、原材料の現地調達など、サプライチェーンのアジリティ戦術はすべて、リード・タイム（注文を受けてから製品を出荷するまでの時間）の短縮に役立ちます。たとえば、垂直統合では、メーカーが原材料を自社で加工したり、コンポーネント部品を自社で生産したりすることで、調達のリード・タイムを短縮します。テクノロジーはサプライチェーンのアジリティを向上させ、リード・タイムを短縮することも可能です。たとえば、Juniper Networksでは、オラクルのサプライチェーン計画ソフトウェア、特にバックログ注文管理機能を活用して、未処理の注文に自動的に優先順位を付け、輸送変更の可能性をモデル化するなどして、リードタイムを20%短縮しました。

9. コスト削減の向上

サプライチェーン・マネジメントのアジリティは、在庫管理、ロジスティクス、およびその他の分野におけるコスト削減を促進します。いくつか例を挙げると、アジャイルなサプライチェーンでは、サプライヤーとのコミュニケーションがより頻繁かつ明確になり、より有利な価格で契約交渉をする機会が生まれます。また、在庫水準を最適にすることで、余剰在庫を倉庫に保管するコストを削減します。さらに、複数のサプライヤー、フルフィルメント・パートナー、配送業者と連携することで、出荷コストを削減することができます。

10。サステナビリティの向上

アジャイルなサプライチェーンを有する企業は、在庫の生産と保管を最適化しているため、生産ラインや倉庫など、製品の製造および保管に必要な天然資源のみを利用し、環境のサステナビリティを向上させます。アジャイルなサプライチェーンのロジスティクス効率は、不要なトラック、飛行機、船による輸送と、それらが通常排出する温室効果ガスを削減します。サステナビリティには、社会的および経済的な要因も含まれます。アジャイルなサプライチェーンは、たとえば、メーカーが非倫理的な労働慣行を用いていることが判明した場合、サプライヤーを切り替える機能を提供することで、社会的サステナビリティを向上させます。アジャイルなサプライチェーンが効率性の優先度を設定することは、経済的サステナビリティ、つまり環境や社会への影響を最小限に抑えながら成長を推進する機能も向上することを意味します。

1. 需要予測

企業は、膨大なデータ・セットを分析するためのAI、統計学、モデリング技術の応用である予測分析を含む需要予測ソフトウェアに投資することで、アジャイルなサプライチェーンを構築することができます。予測分析機能を備えた在庫管理と需要計画ソフトウェアは、消費者需要だけでなく、より一般的な消費者行動や在庫補充のニーズについても、より正確な予測を行います。これらの予測により、ビジネスは需要に合わせて製造リソースと在庫水準を詳細にチューニングし、在庫切れと過剰在庫の両方を回避することができます。

2. 生産とスケジューリングの同期

生産スケジューリングでは、企業の在庫ニーズと機械、労力、原材料のリード・タイムなどの容量を同期させることで、製造プロセスの効率を最大限向上させます。また、どの順序でどの注文を満たすかを入念に計画することで、機械のダウンタイム、無駄、完成品の納入遅延を最小限に抑えます。生産とスケジューリングが緊密に同期している企業は、需要の変化に迅速に対応するために生産スケジュールを調整することができます。たとえば、特定のウィジェットが予期せぬ供給不足に陥った場合、メーカーは機械や労働力のリソースを、そのウィジェットを必要としない製品の業務に迅速に割り当て直すことができます。

3.SKU再発注点

SKU再発注点とは、ビジネスが在庫切れを避けるために、特定のアイテムの在庫を再発注しなければならないポイントのことです。S SKU再発注点を計算することで、企業が確実に必要な時に必要な在庫だけを発注することができるため、需要シフトの中で在庫が少なすぎたり多すぎたりすることがなくなり、サプライチェーンのアジリティが高まります。SKU再発注点を計算する算式は以下の通りです。

SKU再発注点＝（1日の平均売上高 x 日単位のリード・タイム）+ 安全在庫

この計算を、過去とリアルタイムの売上・サプライヤーデータを組み込んだソフトウェアで自動化することで、特定の製品の休日需要の急増などの変化に対して、より迅速かつ効果的に対応することができます。

4. リアルタイム・データ

アジャイルなサプライチェーンを有する企業は、製造、物流、分散の各分野のサプライヤーおよびパートナーと、簡単かつ頻繁に、そして理想的にはクラウドベースのサプライヤーチェーン・マネジメント・プラットフォームを通じてコミュニケーションを行い、ネットワーク全体でリアルタイムのデータを共有しています。このような品質のデータと接続性の高さにより、サプライチェーンのすべての関係者が、自分たち全体に影響を与える意思決定を先行的に行うことができます。たとえば、あるメーカーの製品の生産と梱包が、予測では2日かかるところを3日で完了するとします。同社のソフトウェア・システムは、乖離が検出されると自動的にアラートを発し、特定の日時に商品を集荷して出荷するようロジスティクス・プロバイダーに通知します。

5. 倉庫の自動化

倉庫プロセスの自動化は、サプライチェーンが需要と供給の変化により迅速に対応できるよう支援します。クラウドベースの倉庫管理システムは、ピッキング、梱包、出荷を含む販売処理を自動化することができ、スマート・シェルフやセンサーなどのモノのインターネット（IoT） テクノロジーは、在庫水準と移動を自動的に追跡します。一方、自律型のモバイル・ロボットは、注文のピッキングや貨物の積み下ろしなどのタスクを自動化します。このような倉庫プロセスの自動化は、たとえば、ディストリビューターが平均24時間早く注文を出荷することを支援する可能性があります。そうすることで、需要が突然急増した場合でも、競合他社が遅い手動の倉庫プロセスで収益機会を逃している間に、そのディストリビューター は需要を満たすことができます

6. 地理的倉庫

企業は、収益、顧客、SKUのデータを分析することで、最も収益性の高い顧客や製品に最適なサプライ・ネットワークや倉庫施設を設定可能であり、これは地理的倉庫として知られる戦略です。たとえば、1,000SKUの製品群のうち500SKUが、ディストリビューターが特定の州で抱える大口顧客のうち10社に売れる傾向がある場合、その地域の倉庫を拡大する可能性があります。そうすれば、悪天候で航空貨物が欠航しても、倉庫が近くにありトラックで配送できるため、貴重な顧客への納品が可能になります。

7. サードパーティ・ロジスティクス

企業は、倉庫管理、フルフィルメント、輸送のアウトソーシング・サービスを提供するサードパーティ・ロジスティクス（3PL）プロバイダーのリソースを活用することで、サプライチェーンのアジリティを向上させることができます。たとえば、4つの倉庫を持つ小売業者は、全米にわたり15の倉庫を運用する3PLと提携することができます。これにより小売業者は、南西部で需要が急増した場合や、北東部で天候不順が発生した場合に、別の場所から出荷する機能を得ます。