AI による SAP ERP 機能の拡張: IBP のベスト プラクティス

ウェビナー「AI による SAP ERP 機能の拡張: IBP のベスト プラクティス」は、AI 統合によって統合ビジネス プランニング (IBP) プロセス内の課題に対処し、SAP ERP 機能を強化し、IBP のベスト プラクティスを改善して効果を高める方法を探ることを目的としています。

ミハル・スヴァテック、グローバル製造会社のサプライチェーンで 15 年以上の経験を持つサプライチェーン プロフェッショナル。200 件を超えるプロセス改善およびデジタル化プロジェクトの実装とサポートを成功させています。

ジハードアシュアサプライチェーン管理で 10 年の経験があり、SAP 実装プロジェクト管理、ビジネス プロセス開発、S&OP 管理で 6 年以上の経験を持つサプライ チェーン プロフェッショナルです。

ナタリー・ロパチャク-エクシ: PhD(C)、CSCP、GMDH Streamline のパートナーシップ担当副社長、世界中のサプライ チェーンの専門家を統合する経験豊富なビジネス開発およびコミュニケーションの専門家。

エイミー・ダンバース: サプライ チェーン プロフェッショナル、Streamline の S&OP 実装エキスパート。国際経済貿易学士号、調達業務で 4 年間の経験を持つサプライ チェーン エキスパート。

IBPプロセスの紹介

統合ビジネス プランニングは、組織全体のビジネス目標、財務目標、運用計画を調整する戦略的計画プロセスです。営業、マーケティング、財務、サプライ チェーン、製造などの機能を統合して、より適切な意思決定と実行を促す単一の統合プランを作成します。

このプロセスは通常、組織の長期目標、市場動向、競争環境を支援し、ビジネスに影響を与える可能性のある主要な推進要因と外部要因を特定するための戦略的レビューから始まります。

「IBP プロセス自体の重要性を人々に納得させる必要はそれほどありません。重要なのは、企業全体、それをどのように設定し、どのように調整して機能させ、価値をもたらすかということです。」 サプライチェーンのプロフェッショナルである Michal Svatek 氏はこう述べています。

ERP は IBP に十分でしょうか?

ERP システムは組織内の業務を効率化するために不可欠ですが、ERP は統合ビジネス プランニングに十分でしょうか? ERP は財務、人事、生産、サプライ チェーンなどの重要なビジネス プロセスの管理に優れていますが、IBP に必要な高度な計画ツールや機能を提供するには不十分な場合がよくあります。

ERP は通常、基本的な予測および計画機能を提供しますが、IBP では需要感知、予測分析、シナリオ モデリングのためのより高度なツールが必要です。さらに、ERP には、市場の変化に基づいて計画を迅速に調整するために必要なリアルタイムの可視性が欠けています。販売、在庫、生産のリアルタイムの可視性は、タイムリーで適切なアクションを実行するために不可欠です。

「ERPシステムは日常業務の管理に不可欠ですが、意思決定に必要な高度な計画および予測ツールや市場の変化に対応する柔軟性を提供しない可能性があります。」ディープ・ホライズン・ソリューションズのCEO、ジハド・アシュール氏はこう語った。

高度な分析を組み込み、リアルタイムのデータ統合とコラボレーションを促進することで、組織は IBP プロセスを大幅に強化し、効率性と応答性を高めることができます。

適切なテクノロジーの影響

リアルタイムの計画、統合データ、高度な分析、コラボレーション、スケーラビリティはすべて、効果的な統合ビジネス プランニングに不可欠です。

最新のテクノロジーにより、IBP チームは市場の変化に迅速に対応し、さまざまなシナリオをシミュレートし、その影響を評価できます。この俊敏性は、競争力を維持するために不可欠です。

堅牢な IBP プラットフォームは、さまざまなソースからのデータを統合し、単一の真実のソースを提供します。これにより、すべての関係者が一貫性のある正確な情報にアクセスできるようになります。

最新のアルゴリズムを活用した高度な分析により、大規模なデータセットから実用的な洞察を抽出できます。これにより、より正確な予測と、戦略的な意思決定に役立つ貴重な洞察が得られます。

完全なエンドツーエンドの可視性を提供する最新のツールにより、販売、財務、サプライ チェーン機能間の連携が強化されます。この統合アプローチにより、意思決定と運用効率が向上します。

成長、合併、買収、市場の変化の時期には、新しい支店、販売チャネル、生産ユニットをシームレスに統合することが重要です。これにより、拡張性とスムーズな移行が保証されます。

StreamlineにおけるAIベースのIBPワークフロー

Streamline ツール全体は、ERP システムまたは複数のソース (Excel、SAP、さまざまな ERP システムなど) からのデータを単一の真実のソースに接続するように設計されています。この統合により、統合されたデータを視覚化できます。

Streamline は強力な自動化と分析機能を提供しますが、新製品、プロモーション、顧客関係の変化など、マーケティング チームからの入力を組み込むことが重要です。顧客の獲得や喪失、新しい支店の開設などのイベントを自動的に考慮できるソフトウェアはありません。そのため、Streamline では、これらの動的な要因に対応するためにさまざまなバージョンの予測を作成できます。

Streamline の AI ベースの IBP ワークフローには以下が含まれます。

• データの統合と統合: 複数のソースからデータを収集し、単一のシステムに統合します。
• 需要計画と予測: 統合されたデータとさまざまな入力に基づいて正確な予測を生成します。
• 供給計画: 予測される需要に合わせて供給を調整し、最適な在庫レベルを確保します。
• パフォーマンス監視と動的シミュレーション: パフォーマンスを継続的に監視し、さまざまなシナリオをシミュレートして変化に適応します。
• コラボレーションとコミュニケーション: データと洞察を共有することで、部門間のコラボレーションを促進します。

このワークフローに従うことで、Streamline は、意思決定と運用効率を向上させる効率的な AI 主導の統合ビジネス プランニングを実現します。

IBP統合の結果

Streamline の顧客成功事例に基づく IBP 統合の成果をいくつか紹介します。

• サービスレベル。 統合ビジネス プランニングの導入により、サービス レベルが大幅に向上し、5% から 20% まで向上しました。この向上により、サービス レベルが向上し、納期厳守が保証され、顧客満足度と顧客ロイヤルティに直接影響します。これらの結果の背後にある主な要因には、予測精度の大幅な向上 (10-40% 向上) と、サプライヤーと顧客の両方のリード タイムの短縮があります。
• 営業利益率。 IBP の導入により、営業利益が 1% から 5% に改善され、収益性が大幅に向上しました。これらの利益は主にコスト削減と効率性の向上によって達成され、統合および最適化された計画プロセスの財務上のメリットを強調しています。
• 収益の増加。 IBP の導入により、収益成長が 2% から 10% に向上しました。この成長は、需要充足の強化と市場対応力の向上によって推進され、企業が顧客のニーズをより適切に満たし、市場機会を活用できるようになりました。
• キャッシュ・ツー・キャッシュのサイクルタイム。 IBP の実装により、キャッシュツーキャッシュサイクルタイムが 10% から 30% まで改善されました。この流動性と運転資本管理の強化は、在庫最適化による 10 ～ 15% の改善と、注文履行時間とサプライヤーリードタイムの 10 ～ 20% の短縮によって実現しました。
• 生産計画。 IBP の実装により、生産計画が改善され、ダウンタイムが大幅に削減され、計画の精度が向上してリソースの使用率が向上しました。

結論

本質的に、IBP は、Streamline などの適切なテクノロジーと組み合わせることで、組織が俊敏性、先見性、回復力を備えて今日のビジネス環境の複雑さを乗り越え、持続可能な成長と競争上の優位性を推進できるようにします。

「Streamlineを使用すると、適切な在庫が適切な場所に適切なタイミングで確保されるため、最適な在庫管理を実現できます。」 サプライチェーンのプロフェッショナルである Michal Svatek 氏はこう述べています。