企業は、ビジネスの現状を評価し、今後の方向性を予測するために、さまざまなツールを使用しています。「茶葉を読む」ことで、計画担当者は適切な在庫レベルの確保、在庫レベルと在庫価値の最適化、そして人員配置と業務のフレームワークの実現を試みます。
しかし、現代のサプライチェーンの複雑さは、予測と計画が単なる茶葉を読むこと以上のものでなければならないことを要求しています。それは、よく考え抜かれた動的なシステムでなければなりません。
多くの製造メーカは、サプライチェーンの管理において、依然としてスプレッドシート、バラバラなコンピュータソフトウェア、そして分断されたサイロ化された意思決定プロセスを利用しています。その結果、予測と需要計画がどのように使用されるべきかという重要な理解が曖昧になり、プロセスがより困難で効率の悪いものになっています。
予測と需要計画の定義
この非効率的なシステムへの依存は、しばしば予測と需要計画という用語が互換的に使用される原因となっています。 相互に関連しているにもかかわらず、この2つは異なるプロセスです。それらをまとめることは、最適化された計画システムを通じて垂直に伸びる構造の一部であることを理解していないことを示しています。
- 予測 — 予測は本質的に、利用可能な現在および履歴データに基づく需要の予測です。これらの変数だけに基づいて、どのような完成品が必要かを予測しようとします。将来起こりうること、または可能なことを理解するために、意思決定において使用できます。予測は、予算、業務計画、不確実性を最小限に抑える戦略の作成に役立つ需要計画のインプットです。
- 需要計画 — 需要計画は、予測をビジネスニーズのより広範な分析に組み込み、人間のインプットが適用される場所です。これには、定量的および定性的な需要全体の包括的な分析が含まれます。企業のポートフォリオで提供される製品の種類によっては、独立需要と従属需要の両方が含まれる場合があります。需要計画は、不確実性を軽減し、流通、在庫、業務に影響を与える計画を策定するための戦略を開発するために使用されます。
予測と需要計画を見る別の方法は、ビジネス戦略との関連における目的を考慮することです。予測は、需要計画で使用されるいくつかの変数の重要な部分です。そして需要計画は、企業の全体的なSales and Operations Planning (S&OP)の一部である需要の包括的なレビューです。
予測の限界
統計的予測だけで需要を予測するべきではありません。そうすることで、いくつかの欠点が生じます。
- 全体像の把握の困難過去のデータを解析するための数学的方程式を含んでいても、それが解析しているデータが正しい意思決定を下すのに十分であるとは限りません。また、過去に大きく依存しています。需要パターンが過去または類似製品やカテゴリーに反映されていない場合、予測が知らないことを予測する方法はありません。
- 多くのオープンエンドな仮定の存在統計的予測だけを使用することで、条件が時間の経過とともに同じままであるという仮定をしなければなりません。非常に変動の激しい市場では、これにより統計分析や機械学習の使用さえも不十分になります。安定した市場でも、労働争議、自然災害、パンデミックなどの混乱の可能性により、統計分析では実現できない変数が導入されます。
- 統計的計画の時間とコスト数学モデルを構築するための要件には多くのデータが含まれるため、これらのデータポイントを収集するために多大な時間と労力を費やす必要があります。データポイントが欠落していたり、人為的エラーに基づいてデータ入力が間違っていたりすると、予測の品質が低下する可能性があります。機械学習の登場は、需要計画担当者がこれらの課題に対処するのに役立ちますが、機械学習でさえ、不十分なデータ、データの欠如、およびパターンを単純に相関させることができないその他の要因を解決することはできません。
需要計画の必要性
統計的予測だけがもたらす欠点を取り除くために、企業は規律ある協調的な需要計画システムを利用できます。これには、機械学習の助けを借りた正確な統計的予測の構築、および定量的・定性的分析が含まれます。また、次のような外部情報の特定とシステム化も含まれます。
- 販売データ
- トレンド分析
- 在庫最適化
- キャパシティ分析
- 流通要因
これは困難なリストのように聞こえますが、需要計画システムを実装する際にこれらおよびその他の変数を含めることは、これまで以上に簡単になっています。需要計画ソフトウェアの使用により、これらの変数と統計的予測の品質を1つのプラットフォームで運用できます。
現代の需要計画
機械学習はデータ収集アシスタントとして機能し、需要計画ソフトウェアが扱うより豊かで洗練されたレベルのインプットに貢献します。製造メーカは現在、人間の分析だけでは管理できなかった量のデータを活用できます。これにより、多くのソースからのデータ集約が可能になり、予測精度が向上します。需要計画ソフトウェアを使用すると、データは簡単に視覚化され、高度なアルゴリズムが以前は不可能だった高レベルの精度、速度、量で需要の分析を実現できます。
需要計画ソフトウェアには、ABC分析、「what-if」シナリオ構築、大規模なデータセットとほぼリアルタイムのデータ入力を使用した在庫最適化などのツールが含まれており、正確な需要の全体像を実現します。このソフトウェアは、必要とする人がアクセスでき、実行可能なサイロ化されていないデータでコミュニケーションを改善することにより、コラボレーションも実現します。
Plex Supply Chain Planningが実現する需要・供給計画ソフトウェアは、企業に需要計画を反応的なものから積極的なものへと進化させる包括的なプラットフォームを実現します。これにより、企業は時間のかかるスプレッドシートに満ちた統計分析の実践、そしてあまりにも頻繁に行われる推測や勘から脱却することができます。代わりに、最先端のソフトウェアが正確で信頼性の高い需要計画を実現し、付加価値と戦略的焦点のためのより多くの時間を解放する環境を実現します。
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