S&OP を AI 予測で機能させる方法

販売計画と業務計画を効果的に活用している組織は、ビジネス目標を達成する可能性が高くなります。堅牢な S&OP プロセスを実装することで、企業は生産能力を制御し、情報に基づいて従業員の意思決定を行い、ベンダーを効果的に管理し、材料要件を最適化することができます。

AI テクノロジーを活用することで、企業は S&OP を強化できます。ウェビナー「AI 予測で S&OP を機能させる方法」では、S&OP の主な課題とその対処方法が明らかにされています。当社の専門家講演者である Business Views Consulting のマネージング ディレクターである Igor Eyesenblätter、Kernel Supply Chain Consulting のマネージング ディレクターである Philip Taylor、GMDH Streamline のパートナーシップ担当副社長である Natalie Lopadchak-Eksi、および Streamline の S&OP 実装専門家である Amy Danvers が、S&OP がなぜそうすべきなのかを説明しました。効果的かつ効率的なソリューション プラットフォーム、つまり計画、コラボレーション、コミュニケーション プロセスの価値を最大化できるデジタル テクノロジー スタックが伴います。

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実践的なデモンストレーションが含まれています。

なぜ S&OP が重要なのでしょうか?

効果的な企業経営の観点からは、組織の断片化を防ぐために戦略と実行を調整することが重要です。この連携には、企業のあらゆるレベルにわたる堅牢なコミュニケーション チャネルが必要です。統一された焦点、ビジョン、優先順位を達成することが基本です。 S&OP (販売および業務計画) は、この一貫した行動の必要性を要約し、合理化され同期された業務のために活動を 4 つの重要なコンポーネントに統合します。

S&OP活動

S&OP 活動では、4 つの主要なコンポーネントがコアプロセスを形成します。まず、 データ収集 は極めて重要な役割を果たしており、IT システムや営業チームから情報を入手して、顧客の視点、市場動向、ニーズを把握します。同時に、運用チームは活動を通じてデータを収集し、情報プールを強化することで貢献します。 2番、 評価 が重要になります。収集されたデータを理解することは不可欠であり、需給プランナー、部門スタッフ、経営陣によって管理され、包括的な評価が保証されます。第三に、 コンセンサス が目標になります。すべてのレベル — 計画担当者、部門、幹部にわたって — コンセンサスが最も重要であり、行動方針についての合意を示します。ついに、 実行 運用リーダー、マネージャー、チームによって調整され、計画されたアクションが運用のあらゆるレベルで効果的に実行されるようにします。

営業、財務、サプライチェーンの視点を統合

各チームには、計画と運用の予測精度、販売の顧客満足度、財務の予算順守など、明確な目標があります。また、データの見方も異なります。プランナーはサプライヤーまたは製造ごとの製品のグループ化に焦点を当て、営業は市場チャネルに注目し、財務は予算の達成状況を追跡します。さらに、彼らは量、価値、収益、利益率、キャッシュフローに関して異なる「言語」を話します。 AI を使用すると、チームは商業予測と統計予測を表示し、さまざまなカテゴリのグループ化に対応し、SKU の詳細とカテゴリの合計を切り替えることができるため、チームのコラボレーションと理解を促進できます。

サプライチェーンにおける在庫、サービスレベル、利益、キャッシュフローの管理

AI は、サプライ チェーン内の在庫管理、サービス レベル、利益、キャッシュ フローの最適化において極めて重要な役割を果たします。 AI 主導のアルゴリズムと予測分析を活用することで、企業は需要を正確に予測し、最適な在庫レベルを確保できます。 AI は過去のデータ、市場動向、顧客行動を分析することで在庫の精度を高め、在庫切れや在庫過剰の状況を最小限に抑え、それによってサービス レベルと顧客満足度を最適化します。さらに、AI は費用対効果の高い在庫処理を促進し、過剰在庫コストを削減し、財務リスクを軽減することで収益性にプラスの影響を与えます。

断固たる行動と明確な決断で結論を導く

AI は強力なツールとして、明確な意思決定と果断な行動の促進に大きく貢献します。 AI の予測機能とデータ駆動型の洞察を活用することで、企業は複雑な情報を合理化して実用的なインテリジェンスに変えることができます。このテクノロジーのリアルタイム情報処理機能は、潜在的なリスク、機会、最適な戦略の特定に役立ち、組織が動的な市場状況に迅速かつ効果的に対応できるようになります。

AI が S&OP に与える影響

AI 主導の計画により、S&OP のサイクル タイムが大幅に短縮されます。従来、このプロセスではモデリングと分析に数週間かかり、手動プロセス、Excel シート、チーム間のデータ引き継ぎのため、徹底的な調査と意思決定にかかる時間は限られていました。

「Streamline AI ベースのプラットフォームを使用すると、最初の数週間の需要予測と統計分析にかかる時間は数週間ではなく、わずか数秒になります。この高速化により、広範な需要分析と同時供給計画が可能になり、複数のオプションを迅速に生成できるようになります。その結果、経営陣は情報に基づいた意思決定に多くの時間を費やすことができ、より迅速でより適切な意思決定が促進されます。」 – カーネル サプライ チェーン コンサルティングのマネージング ディレクター、フィリップ テイラー氏は次のように述べています。「AI を活用した計画への移行は極めて重要となり、S&OP プロセス全体の効率と成功を形作ります。」

さまざまな考慮事項と制約を組み込んだ AI 主導の予測を使用することは、状況を一変させます。デジタルツインに似たタイムマシンなどの「what-if」シナリオの概念は、評価と実行者の理解の可能性を示しています。

「計画の正確性を確立すると、データだけでなくチーム間の信頼が醸成され、より重要な組織の変化が可能になります。 AI を活用した S&OP は、一貫性のある効果的な組織ワークフローを促進する上で重要です。」 – ビジネス ビューズ コンサルティングのマネージング ディレクター、イゴール アイゼンブラッター氏は次のように述べています。 「つまり、AI は処理効率を高め、明確な意思決定を可能にし、戦略作業やその他の重要なタスクに時間を割き、リアルタイムで目標のバランスをとり、顧客満足度を向上させます。」

結論

販売および業務計画は、需要、供給、財務計画を調和させる重要なプロセスです。 Streamline は、AI を通じて S&OP プロセスの成熟度と効率を高め、具体的な成果を保証することを目指しています。予測可能性の向上を目指して、業務に最も適したものを最適化することを検討し、Streamline が S&OP 手順の価値をどのように高めることができるかを認識してください。