2023 年の需要予測と在庫計画のベスト プラクティス

持続的なサプライチェーンの混乱に伴う課題には、積極的に対処する必要があります。企業は、最新のテクノロジーとベストプラクティスを活用して、サプライヤーの予測不可能性を管理することで、需要予測と在庫計画のプロセスを改善するよう努める必要があります。

CSCP の Keith Drake 博士と Malcolm O'Brien 氏が開催したウェビナー「2023 年の需要予測と在庫計画のベスト プラクティス」では、サプライ チェーンの混乱に対処するための業界のベスト プラクティスが紹介されました。また、問題の可能性を示し、予期しないイベントに迅速に対応するためのアプローチも解き放たれました。ウェビナーには、Streamline プラットフォームを使用してこれらのアプローチを実装する方法に関する実践的なデモンストレーションが含まれています。

世界経済報告書によると、運営およびサプライチェーン管理の上級幹部らは、企業価値への混乱の影響が今後数年間で最大25%増加すると予想しており、将来のサプライチェーンと運営の混乱から十分に保護されている企業はわずか12%であるとしている。また、Gartner レポートによると、サプライ チェーン リーダーの 23% は、2025 年までにデジタル サプライ チェーン エコシステムを構築すると予想しています。

「私たちの多くはこの問題を認識していますが、積極的に行動する準備ができていません。私たちのベスト プラクティスのいくつかは、反応から積極的な行動に焦点を移すことができると期待されています。ご存知のとおり、サプライチェーンの予測不可能性は新たな常態となっています。少なくともここ数年はそうだし、近い将来もそうだろう」 – キース・ドレイク博士はこう言いました。 「私たちの仕事と責任は非常にやりがいのあるものです。私たちのプラットフォームに興味を持つ多くの経営幹部が、「私たちはすべてのサプライチェーン計画管理のためにデジタルスタックに送信しています」という言葉で会話を始めることを私は知っています。したがって、その焦点の変化を見るのは良いことですが、業界全体では、それはまだ続いていると思います。」

サプライチェーン計画の一般的な課題

したがって、当社の業界調査によると、一般的なサプライ チェーン計画の課題は次のとおりです。

ウェビナーで紹介される 3 つのトピックはすべて、需要予測と在庫計画のためのリスク削減戦略の最適化に重点を置き、サプライ チェーン運用における不確実性の管理をカバーしています。

サプライヤーの予測不可能性

サプライヤーの予測不可能性は、サプライチェーン運営に大きな混乱を引き起こす可能性があります。サプライヤーの予測不可能性の一般的な例には、納期や注文数量の変更が含まれます。サプライヤーが納期を変更すると、製造スケジュールに遅れが生じ、製品の在庫に影響が出る可能性があります。

サプライヤーの予測不能性: 戦術的なベストプラクティス (事後対応)

唯一の真実の情報源を維持するための戦術的なベスト プラクティスは、ERP システムで注文ステータスを更新し、これにより他の計画プラットフォームへの自動更新がトリガーされることです。 Streamline およびその他の計画ソリューションは、サプライヤーのリード タイム、出荷数量、差異などのパラメータを柔軟に変更できます。

サプライヤーの予測不可能性: 戦略的なベストプラクティス

戦略的なベスト プラクティスとして、企業は、すべての品目の注文を各サプライヤーと同期し、供給と注文の要件に関する明確なコミュニケーションを促進することで、サプライヤーの予測不可能性を軽減できます。この目標を達成するための効果的な実装戦略の 1 つは、最小/最大 (補充ポイント) 発注戦略から定期発注戦略に移行することです。これにより、不確実性が軽減され、在庫管理が最適化されます。

「ここでは適応性と測定可能性が鍵となります。市場の変化を認識し、新しい市場を適切に表すと思われるモデルを作成し、今後のパフォーマンスを測定する必要があります。デジタル化によりそれがすべて可能になり、自動化により時間とエネルギーが節約されます。」 – マルコム・オブライエンは言います。

履歴データの中断

過去のデータの混乱は、インフレや高金利、地政学的な出来事、世界的な貿易紛争、予期せぬ需要急増時の在庫切れ、サプライヤーの予測不可能性など、さまざまな要因によって引き起こされる可能性があります。

サプライ チェーン管理における履歴データの混乱に対処するためのベスト プラクティスには、そのような混乱の影響を考慮して需要予測戦略を修正することが含まれます。 ERP システムやその他のデータベースのソース データは変更しないことが重要です。このデータは唯一の信頼できる情報源として機能し、変更しないでください。

新製品の需要予測

新製品の需要予測で課題に直面した場合、企業は、代表的な販売履歴を持つ類似品目のパターンまたはモデルに基づいて需要をモデル化するなどのベスト プラクティスを採用できます。これらのモデルは、SKU/場所/チャネルの組み合わせや製品カテゴリなどの個別の計画項目に基づくことができ、需要パターンをより正確に表現できます。

結論

「誰もがデータの中断を経験しますが、その状況はそれぞれ異なります。したがって、戦略の適用を可能にする自動化されたプロセスのコンテキストにおいて、自分にとって何が意味があるかに焦点を当てる必要があります。次のステップは、サプライヤーの予測不可能性に迅速に対応するための計画を立ち上げることです。私たちは、補充ポイント、最小値から最大値までの戦略から定期的な戦略に切り替えるという 1 つの方法論を提案しました。」 – キース・ドレイク博士はこう言いました。 「Streamline プラットフォームの多くの領域は、ビジネス モデルや業界の状況に合わせてカスタマイズできます。何が自分にとって最適なのか、どうすればより予測しやすくなるのか、そして Streamline がビジネスにどのように価値を付加できるのかを考えることをお勧めします。」