Jim Hearson |コンテンツ・ストラテジスト| 2023年11月17日
サプライチェーンは、生産という概念そのものと同様に長い間、何らかの形で存在してきましたが、テクノロジーとグローバル化によって、今日のサプライチェーンはより複雑化しています。いかに小規模なメーカーであっても、複雑化する完成品の原材料や部品を世界中から調達できるようになった今、サプライチェーン上のどこにいつ商品が届くかを、過去の実績を中心に漠然と把握しているだけではもはや十分ではありません。
加えて、戦争、病気、金融危機、政治的混乱、労働力不足やストライキといった世界的な出来事も複雑性を高めています。さらに、エンドツーエンドの顧客の嗜好やニーズの変化なども考慮する必要があります。
サプライチェーン・マネジメントの不備は、コスト増、顧客の不満、利益減につながります。そのため、徹底したサプライチェーン計画が非常に重要なのです。
サプライチェーン計画とは、コンポーネントや原材料の調達から、完成品の製造、流通、最終的な販売までのモノの流れをマッピングするプロセスです。それには、需要と供給の予測、さまざまな社内外の要因に関するデータの考慮、コスト削減、混乱の最小限への抑制、そして最終的には顧客満足の実現が伴われます。
主なポイント
表向き、サプライチェーン計画の意味は、需要に見合った供給を計画する、という明確なものに思われます。アイディアこそシンプルですが、メーカーにとっては、製品が流行したときの突然の需要急増、製造ラインの従業員やトラック運転手などの主要人員の確保に影響するストライキ、戦争やパンデミック、自然災害などの大きな出来事など、予測不可能な要因に対処しなければならないため、実行はそう簡単ではありません。
サプライチェーン計画は、手順を標準化し、無駄を省き、変動に備えることで、運用の改善を支援することができます。適切に運営されたサプライチェーンは、製造コストを下げ、納入の信頼性を向上させ、計画外の需要への対応を支援します。最適なサプライチェーン計画の実践は、通常遭遇する需給パターンのデータ上に組み込まれたwhat-ifシナリオにより、メーカーが変化を特定し、予測し、調整することを支援します。
メーカーは予測不可能なことに対してどのように計画を立てることができるのでしょうか。まず、売上の履歴データや需要パターンのデータを分析し、既知の要因を理解する必要があります。そして、経済、市場、顧客の購買動向や需要計画に関するデータを組み入れて、「一般的な」需要がどのようなものかを予測します。
次に、メーカーは既存の供給量を把握する必要があります。手持ちの量はどれぐらいでしょうか。予測される需要を満たすには十分でしょうか。十分以上な量が確保されているのでしょうか。売れ残った在庫はメーカーのコストを増加させ、メーカーはその在庫を作るための資源や労働力だけでなく、在庫を安全に保管するための保有コストも支払うことが必要となります。
メーカーが手持ちの製品を把握すれば、将来の需要を満たすために作るべきものを考えることができます。これには、原材料や仕掛品の十分な供給と、完成品の生産に必要となる資源の確保が含まれます。
この段階では、メーカーは理想世界でのシナリオには対応できても、現実世界に向けてサプライチェーン計画を拡張する必要があります。そのためには、what-ifシナリオを検討し、それぞれに対応する計画を立てる必要があります。自然災害のために一部の部品が入手できなかったり、全国的なトラック運転手のストライキによって重要な材料や完成品がロード・ドックで足止めを食らったりしたらどうでしょうか。また、今後の需要がメーカーの予測と大きく異なる場合はどうなるでしょうか。そこでサプライチェーン計画の出番となります。
サプライチェーン計画は複雑なプロセスですが、基本的には5つのステージがあります。各段階をマスターし、主にさまざまなソースから入手可能な最適なデータを分析することで、メーカーが変動する市場やその他の状況に対する耐障害性の高さを構築できる可能性が大幅に高まります。
製品計画は、あらゆるサプライチェーンの中核をなすものです。メーカーは、生産に必要となる資源の確保を検討する前に、生産するものについて計画を立てる必要があります。これには、すでに成功している製品を単に増産するか、製品の魅力を維持および向上させるために製品をアップデートするか、あるいは競合他社が提供していないイノベーションを導入するのかといったことの判断が含まれます。メーカーはまた、製品ごとに収益と利益の目標を設定し、成功の定義を、単に利益を上げることにするのか、高い利益を上げることにするのか(たとえば、製品への高額投資の結果として)、もしくは収支を合わせることにするのか(たとえば、カタログに掲載されている他の製品の売上上昇を支援するために導入された新製品について)を決定する必要もあります。
特定の製品に対する需要計画の段階で、メーカーは過去の売上、市場心理、経済状況、代替製品の入手可能性、市場規模、製品の価格弾力性など、さまざまな要因を考慮します。メーカーは、高度なものはAIや機械学習を利用するサプライチェーン計画アプリケーションを使用して、そのような要因に関するデータを分析し、生産量が多すぎたり少なすぎたりしないように、正確な需要予測を行います。
サプライ・プランニングは、需要計画と密接に関連しており、これにより、メーカーは、顧客が所定の価格帯で購入すると予測する製品を、十分かつ多すぎずに製造するために必要なものを計画します。メーカーがサプライ・プランニングで考慮する必要がある要因には、既存の手持ち在庫の量、自社および委託製造業者や資材サプライヤーの生産容量、それらのパートナーの信頼性、悪天候パターン、疾病の蔓延、労働力の不安定性、地政学的混乱など、サプライチェーンの複数部分を混乱させる可能性のある外的要因などがあります。
この段階では、需要を満たすために必要な数量、労働力、機器、その他の必要なリソース、製品を製造する設備、製品を製造するプロセスやスケジュールなど、特定の製品の製造方法を具体的に計画します。品質を損なうことなく、原材料や最終製品が無駄になることがないよう、可能な限り効率的に生産することを目標とします。
この継続的なエグゼクティブレベルのプロセスでは、需要、需給、財務の各計画を統合し、特定の製品ラインの今後数年間にわたる収益と収益性を予測します。また、S&OPは需要計画段階を再検討し、営業、マーケティング、その他の生産後部門が最新のデータを生産側に提供できるようにします。これにより、運用チームの足並みが揃い、組織と財務の目標がより適切に達成されるようになります。
効率性を最大化するために、プロセスが極めて狭い許容範囲に収まるように構築されているこのペースの速い世の中におけるサプライチェーンには、「計画なくして成功なし」という慣用句がとりわけよくあてはまります。プライチェーンのどの段階でも予想外のトラブルが発生すれば、サプライチェーンの停止を招きかねません。
厳密なデータ集約型の計画により、メーカーはサプライチェーン・マネジメントの効率を最大化し、購買、生産、在庫管理、およびロジスティクスに関わるコストを削減することができます。また、商品の流れを改善し、起こりうる供給の混乱を予測し、コンティンジェンシー・プランを策定することもできます。最終的な目標は、顧客の満足度向上と利益の向上です。
ここまで、サプライチェーン計画の重要性と必要となる基本的な要素について説明してきましたが、基本的な要素は組み合わせ方が分からなければ、ただの鉄くずでしかありません。以下に、主要な要素をご紹介します。
メーカーが高品質なデータを収集および分析できるほど、計画モデルと予測の精度は高まります。そのデータには、売上履歴、現在の予算額、在庫水準、製造容量およびリソースに関する数値、S&OPを通じて収集されたデータなどが含まれます。また、市場規模やトレンド、顧客のセンチメントや購買パターン、経済状況などのデータも含まれます。メーカーは、外部データを収集するために、サードパーティーのアグリゲーター、研究機関、研究ジャーナル、信頼できる業界誌などを調査することがあります。シナリオ・プランニングのソフトウェアは、外部ソースから自動的にデータを取り込むことで、このプロセスを容易にすることができます。内部データを収集するために、メーカーは手作業で記録を選別することもできますし、サプライチェーン計画ソフトウェアを使用してプロセスを自動化することもできます。最終ステップでは、外部データと内部データの両方を集約し、計画担当者がさまざまなシナリオの起こりうる影響をレビューできるようにします。
第二次世界大戦後、トヨタを中心に日本で生まれたこのリーン在庫戦略は、全世界に広まりました。その理論とは、原材料とコンポーネントを加工するタイミングに合わせて発注することで、メーカーは在庫の備蓄とそれに伴うコストを最小限に抑制できるというものです。しかし、サプライチェーン計画においては、供給の途絶や需要が予測を上回った場合の不測の事態を考慮することも必要であり、メーカーはそのようなシナリオを想定して、一定量の安全在庫を備えておく傾向にあります。
サプライチェーン内での可視化には、プロセス全体を通して各材料、製品、サービスを追跡できることが必要です。メーカーは、できれば関係者全員がアクセスでき、アップデートを共有できるデジタルシステムを使用して、すべての関係者の連携を確保する必要があります。クラウド・アプリケーションは、使用権限を与えられた誰もがどこからでもアクセスできるため、すべての関係者による可視化が容易になります。また、メーカーは、サプライチェーン内のすべての関係者に期待される品質を設定および可視化し、それを最初から管理することで、サプライチェーンにおけるある関係者の品質が次の関係者の期待に応えられないという事態を回避する必要があります。サプライチェーン内のすべての要因を把握できることは、メーカーが在庫不足やロジスティクス上の問題を発見し、是正することも支援します。
メーカーは、製品計画から最終納品まで、サプライチェーンの各ステップにわたり、一貫したプロセスが必要となります。標準化に必要なことは組み立てラインの自動化だけではありませんが、それが最初のステップになることはよくあります。今日では、さまざまな工場拠点にわたり同じソフトウェアを使用し、すべてのサプライヤーが同じ情報を持つようにすることで、すべての生産ラインが常に一貫したステップバイステップのプロセスに従うようにすることが多くなっています。これらのステップには、原材料の発注、発注書の発行、出荷とロジスティクス、品質管理、組み立て、販売などが含まれます。標準化され、自動化されたプロセスは、規模の経済を可能にし、ヒューマンエラーの可能性を低減するため、品質管理や規制基準を満たす商品が生産しやすくなります。準化されたプロセスの欠如は、情報のサイロ化を生み、メーカーがサプライチェーン全体を把握し、需給を的確に満たすサプライチェーン計画を策定する機能の妨げとなります。
TaylorMade Golfは2018年にサプライチェーン計画ソフトウェアに移行しました。その2年後にパンデミックが発生した際、同社は製造および多くのロジスティクス分野の操業停止に適切に対処し、またその後、より多くの人がソーシャル・ディスタンスを保った最適なエクササイズとしてゴルフを選ぶようになると、注文が爆発的に増加しました。TaylorMadeは、サプライチェーン計画テクノロジーとワークフローによりプロセスが非常にスムーズになったため、在庫が比較的少なくても、需要の増加に対応するために優先度設定を行うことができました。
パンデミックにより迅速に対応する必要があった別の企業は、グミ状のビタミンサプリメントを製造しているSanta Cruz Nutritionalsでした。同社の古いスプレッドシートベースのサプライチェーン計画システムでは、ロックダウン時に注文が急増した際、計画担当者が確認するにはデータ量が膨大になりすぎていました。クラウドに移行することで、Santa Cruz Nutritionalsは需給データの可視化を強化し、サプライチェーン計画を最適化しました。現在では、特定のトリガーにヒットしたときにリアルタイムで注文を自動推奨することで、調達と製造に関する要件のバランスをとることができます。
Zebra Technologiesは、複数のオンプレミス・ビジネスシステムからクラウド上の単一システムに移行した際、サプライチェーン計画プロセスも統合しました。この移行により、複数のサプライチェーン・データを並行して分析し、その結果を利用して効率化を推進する機能が得られました。たとえば、Zebra Technologiesは輸送管理システムと販売計画システムを統合することで、出荷計画に交通予測を利用できるようになり、200万米ドルの輸送コストを削減することができました。
大規模な組織では、強力なサプライチェーン計画のメリットがより顕著になります。GE Powerはかつて、15の予測ツールを備えた複数のERPシステムを含む、非常に扱いにくいサプライチェーン計画手順を採用していました。これらは、それぞれ異なる部門で運用され、プッシュベースの計画に基づいていました。当然のことながら、予測精度は55%程度にとどまっていました。
GE Powerは最新のサプライ チェーン戦略を導入し、単一のサプライ チェーン計画ソリューションを使用して、異なるツールやシステムを統合しました。また、各部門が単独で行っていた業務を排除し、より広範なデータを迅速に深く掘り下げる機能を獲得したことで、以前は5日かかっていたレポート作成が数時間で完了するようになりました。また、顧客の注文データを需要計画と需要予測プロセスに組み込んで、よりプルベースのシステムを実現したことにより、予測精度を約70%まで向上させることに役立ちました。
各メーカーのサプライチェーン計画プロセスは、企業固有の状況や目標によってある程度異なりますが、以下のステップは必須なものです。
メーカーは、SMART(具体的、測定可能、達成可能、適切、時間制限のある)なサプライチェーン目標を設定する必要があります。目標には、無駄を省くための生産性の向上、下請け業者の運用の可視化、顧客の需要を満たす十分な製品を常に確保することなどが含まれます。SMARTなフレームワークを用いて目標を定義することで、関連するサプライチェーンの各プレーヤーにアクション・アイテム、期限、成功の測定方法を提供することができるため、目標の確実な達成を支援することができます。
現在のサプライチェーンのパフォーマンスを評価する際には、もう一つの従来のフレームワークであるSWOT分析が役立つことが明らかになっています。すでに試行錯誤されているこの手法では、強み、弱み、機会、脅威を特定します。メーカーはこの分析を使って、サプライチェーンの状況を把握することができます。そして、強みをより強化し、弱みを解消し、新たな機会を探り、脅威を最小限に抑えることで、改善点を特定することができます。
目標を設定したら、メーカーはその達成方法とそのために使用するツールを検討する必要があります。
リアルタイム・データへの容易なアクセスにより、メーカーはサプライチェーン理論が実際にどのように機能しているかを確認することができます。たとえば、原材料が必要なときに必要なだけ入荷されていることをチェックしたり、販売からのフィードバックをモニターしたり、投資額に対する現金収入の割合が継続的に改善されていることの確認などを行うことができます。
目標に対する進捗が遅れている、あるいは止まっているというフィードバックがあれば、メーカーは利用可能なデータを使ってサプライチェーン計画を調整することが可能です。需要がより多くのリソースを必要とするような場合、メーカーは新たななまたは代替のサプライヤーを確保することで、計画に柔軟性を持たせることができます。部品やスタッフの稼働状況の変化、もしくは輸送に関する問題により、納品スケジュールの調整が必要となる場合があります。
最適なサプライチェーン計画ソフトウェアは、メーカーに需要、供給、生産に関する意思決定を正確かつタイムリーに行うために必要となるデータを提供し、コストと労力を最小限に抑えるサプライチェーン計画を実現します。また、市場環境の変化にも対応できるため、自社や顧客に悪影響が及ぶこともありません。
サプライチェーン計画ソフトウェアは、調達、販売管理、在庫管理、ロジスティクスなどといった他のサプライチェーン・システムと容易に統合できる必要があります。たとえば、サプライチェーンの全メンバーに透明性を安全に提供するため、ブロックチェーン・テクノロジーを使用して、材料や部品をシリアル番号まで追跡できるようにしているメーカーもあります。このデータをサプライ・プランニング・システムに送り返すことで、次回どれだけの数量をどのサプライヤーに発注するかという意思決定を支援することができます。サプライチェーン・コマンド・センターは、このような情報をすべて管理し、社内外のデータを統合することで、メーカーの意思決定機能を向上させることができます。
規模にかかわらず、サプライチェーンをよりシンプルかつ迅速にすることは、常に有意義です。メーカーは、Oracle Fusion Cloud Supply Chain Planningでこれを実現できます。
サプライチェーン機能をクラウドに移行することで、メーカーはプロセスをエンドツーエンドで可視化できるようになります。また、需要に関する役立つデータを手元に用意して分析することで、サプライチェーン問題の予測を支援し、サプライチェーン計画に関わるすべての人がリアルタイムな情報を提供することで、必要に応じて変更を加えることができます。
Oracle Supply Chain Planningを使用すると、メーカーは新規発注や代替サプライヤーの特定などの作業を自動化できます。また、機械学習により、予測された販売と完了した販売を分析し、サプライチェーン計画がより円滑になり、生産が行われるたびにキャッシュオンキャッシュ比率が改善されるように、計画プロセスの改善方法に関するフィードバックを提供します。
サプライチェーン計画の課題にはどのようなものがありますか。
効果的なサプライチェーン計画は、正確でタイムリーなデータに拠るものですが、このデータは必ずしも容易に入手できるものではありません。一方、パンデミックの発生、自然災害、貿易戦争、労働争議など、需給に影響を与える多くの外的要因は、最高のデータを用いても予測が困難です。
サプライチェーン計画に使用されるテクノロジーを教えてください。?
サプライチェーン計画は、ほとんどの主要なサプライチェーン・マネジメント・ソフトウェア・スイート内の独自のアプリケーション・モジュールであり、生産スケジューリング、統合的なビジネス計画、コラボレーション、販売・運用計画、補充計画、バックログ管理などの機能を網羅しています。高度なサプライチェーン計画アプリケーションには、AIベースの分析機能が組み込まれています。
サプライチェーン計画のパフォーマンス測定に使用される指標にを教えてください。
サプライチェーン計画のパフォーマンスを測定するために使用される指標には、予測精度、キャッシュ・オン・キャッシュ・サイクルタイム(サプライヤーへの支払いから顧客からの入金までにかかる時間)、在庫供給と回転率、受注から入金までの期間、定時出荷、収益に対するサプライチェーン・コストの割合などがあります。
メーカーがサプライチェーン計画プロセスを改善できる方法を教えてください。
サプライチェーンプロセス全体を可視化することで、メーカーは何がうまくいっているのか、また何が改善できるのかを把握することができます。リアルタイム・データと、プロセスのほとんどを自動化できる人工知能を組み込んだツールにより、在庫の把握、代替サプライヤーの検索、ボトルネックの特定と解消など、さまざまなことをタイムリーに行うことができます。
サプライチェーン計画とロジスティクス管理の違いを教えてください。
ロジスティクス管理では、原材料、部品、完成品をAからBに運ぶことに焦点を当てますが、サプライチェーン計画では、より広範な開始から終了までのプロセスを適切に行うことが重視されます。
メーカーがサプライチェーン計画プロセスを最適化できる方法を教えてください。
メーカーは、まず達成したい目標を設定し、次にあらゆる関連データ・ソースからできるだけ多くの最新データを収集し、達成した結果や利用可能になった新しいデータに基づいて、計画プロセスを定期的に調整する必要があります。
サプライチェーンは、今やあらゆるビジネス上の意思決定の中核となっています。需要と供給が急速に変化する中、サプライチェーンのリーダーは、かつてないほど迅速に重大な意思決定を行う必要があります。競争力を維持するためには、あらゆるビジネス状況を迅速に検出し、決定し、実行する必要があります。