従来のサプライチェーン・プランニングの問題点

従来のサプライチェーンプランニングに頼っているのであれば、それはもはや存在しない世界のためにプランニングしていることになります。旧来のルールは、安定した需要、予測可能なサプライヤーのリードタイム、信頼できる予測を前提としています。しかし、現実にはどうでしょう？そんなことはめったにありません。

多くの企業はいまだに、以下のような時代遅れの仮定の下で事業を展開している：

• 需要は正規分布に従うが、現実の世界では、需要はプロモーション、季節性、景気変動、予測不可能なトレンドの影響を受ける。

• リードタイムは安定しているが、サプライヤーの遅延、輸送のボトルネック、生産の遅れはかつてないほど一般的になっている。

• 実際には、静的な予測は作成した瞬間に時代遅れになってしまう。

その結果は？コストの上昇、過剰在庫、頻繁な在庫切れ、プレッシャーによるサプライチェーンのひび割れ。もし、あなたの計画アプローチが不確実性を想定したものでなければ、あなたはすでに不利な立場に立たされている。

では、代替案は何か？一つの結果だけでなく、複数の結果に備える、よりスマートで適応力のあるアプローチだ。そこで登場するのが確率論的モデリングである。

混乱に先手を打つ方法をお探しなら、今こそサプライチェーンの運営方法を見直す時です。当社のホワイトペーパーで、先進企業が確率論的モデリングを使ってどのようにプランニングを変革しているかをご覧ください： 予測不能な事態を克服する.

よりスマートなアプローチ：確率論的モデリングがサプライチェーン・プランニングをどう変えるか

ひとつの予測にすべてを賭けるのではなく、確率論的モデリングは何千もの可能性のある未来を評価する。最も可能性の高い結果は何か？何が起こりうるのか、そしてそれにどう備えることができるのか」を問うのだ。

仕組みはこうだ：

• サプライヤーの混乱から予期せぬ需要急増まで、さまざまなリスク要因をテストするために何千ものシミュレーションを実行する。

• 硬直した時代遅れの仮定ではなく、リアルタイムの変動性に基づいて、最適な調達、生産能力、在庫の決定を特定します。

• サプライチェーン計画に信頼度スコアを割り当てることで、何が起こりそうかということだけでなく、計画が実際にどの程度弾力的であるかを知ることができる。

物事がうまくいかなくなったときに対応するのではなく、確率論的モデリングによって、問題になる前にリスクを察知することができます。

確率論的モデリングによる実世界での成功

ジョンソンコントロールズよりスマートなサービスパーツ管理

ビルシステムの世界的リーダーであるジョンソンコントロールズ社は、サービス部品の需要に対するより良い可視性を必要としていました。確率的モデリングにより、需要の変動とリードタイムの変動を正確に把握し、余剰在庫を削減すると同時に、重要な部品を常に入手できるようにしました。その結果サービスレベルが向上し、在庫切れが減少し、より効率的な部品ネットワークが実現しました。

コスメティカ美容とパーソナルケアにおける予測精度の向上

美容・パーソナルケア業界のトップメーカーであるコスメティカ社は、需要の変動と調達の複雑さに苦しんでいた。確率的モデリングに移行することで、硬直的なプランニングから脱却し、リアルタイムのデータに基づくダイナミックな調整を採用した。その結果、過剰在庫が18％削減され、顧客の需要との整合性が改善された。

モビリティワークスバリアフリー交通のための適応型在庫計画

バリアフリー車両ソリューションのリーダー企業であるMobilityWorks社は、予測不可能な顧客固有の需要と高いサービス期待とのバランスを取るという課題に直面していました。確率論的モデリングを使用して需要変動をシミュレートし、複数の拠点における在庫レベルを最適化することで、適切な部品を適切な場所に確保し、ダウンタイムの削減とサービスの向上を実現しました。

クィップよりスマートなフルフィルメント・アット・スケール

革新的なオーラルケアブランドであるquip社は、急速に規模を拡大していましたが、フルフィルメントのボトルネックや在庫の不整合に直面していました。確率論的モデリングにより、サプライチェーンのリスクを事前に特定し、遅れを防ぐために調達と在庫戦略を積極的に調整することができました。その結果サービスレベルが向上し、サプライチェーンが成長に対応できるようになりました。

確率的モデリングがサプライチェーン・プランニングの未来である理由

正直なところ、サプライチェーン・マネジメントにおいて不確実性だけは不変である。時代遅れの計画手法に固執する企業は、効率、コスト、顧客満足度をギャンブルに費やしているのだ。そのリスクとは？

• 在庫および生産能力計画の不備による操業コストの上昇。

• バックアップ戦略がないため、サプライチェーンの混乱にさらされる機会が増える。

• 在庫切れと長いリードタイムによる収益の損失と顧客の不満。

しかし、確率論的モデリングを採用した企業は利益を得ることができる：

• レジリエンス：想定されるシナリオだけでなく、複数の潜在的な混乱に備える。

• 調達、生産、在庫をリアルタイムで調整することによる俊敏性。

• 闇雲に意思決定するのではなく、サプライチェーンの境界を理解することで自信を持つ。

未来に向けて計画を立てているのか、それとも過去にとらわれているのか？

最高のサプライチェーンは最適化されているだけでなく、適応性がある。もし、あなたの計画アプローチが不確実性を考慮して構築されていないのであれば、それは変革の時です。

先進的な企業が確率論的モデリングによってサプライチェーンプランニングをどのように変革しているかをご覧ください。ホワイトペーパーの全文を読む：予測不可能なものを使いこなす。  

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労働時間や賃金は、その時々の状況によって変化するものです。その結果、このような労働をすることになったのである。Duis aute irure dolor in reprehenderit in voluptate velit esse cillum dolore eu fugiat nulla pariatur.

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