在庫管理と需要計画は、サプライチェーンの重要な部分と考えられています。しかし、多くの人々はこれらをサプライチェーン管理内の異なる、やや切り離された機能として見ています。
一つの見方では、需要計画は注文に関して何が起こるべきか、または起こる可能性があるかの予測であり、在庫管理は顧客から受けた注文を生産するために手元に在庫を持つことに関連しています。よく見ると、この二つは見かけよりも強く結びついていることがわかります。
リアルタイムのデータを使用した分析の度合いが高まっているため、在庫管理と需要計画の間のつながりは需要予測の精度に帰結します。そして、ソフトウェア技術が進化し、サプライチェーンのデジタル化が続くにつれて、そのつながりはさらに強まります。
従来の在庫管理の問題点
在庫管理は伝統的に手作業のプロセスでした。多くの企業は定期棚卸会計を使用して「引き締め」を行い、エラーやスクラップ率を特定していました。残念ながら、これは恐れられている四半期棚卸が実施されるまで、答えが常に利用可能であるとは限らないことを意味していました。そして、数週間または数ヶ月のタイムラグは、プロセス改善を困難にしていました。
これらの手作業の方法は、複雑な在庫環境には太刀打ちできませんでした。しかし、時間の経過とともに、カウントと照合を自動化するソフトウェアが利用可能になりました。多くの企業は定期棚卸から継続棚卸システムに移行し、バーコード、RFIDタグ、スキャンなどの技術を活用してリアルタイムのデータで在庫を追跡できるようになりました。
従来の需要計画の問題点
従来の需要計画も同様でした。手書きのメモ帳、推測、初歩的なマーケティング分析として始まったものは、最終的にスプレッドシートやチャートとなり、需要予測をある程度改善できるようになりました。需要計画は製品の需要を予測しようとするプロセスであるため、サイロ化されたデータとデータを洞察に変えるのにかかる時間のために、予測精度の欠如に悩まされていました。しかし、需要計画の不正確さにより、在庫と購買レベルである程度の「勘」と経験が必要だったため、購買は在庫管理により近い状態を保っていました。在庫管理と同様に、ソフトウェアは需要計画をより信頼できるものにしました。しかし、リアルタイムのデータと高度な統計・分析機能の欠如により、需要予測を購買と在庫レベルのガイドまたはリンクとして使用する能力は制限されていました。
二つの機能の収束
ソフトウェアにより、在庫管理と需要計画はより効率的になりました。しかし、欠けていたのは、最高度の精度でこの二つをリンクする方法でした。
今日、ソフトウェアはデータをサプライチェーン管理のあらゆるステップに価値を付加するために活用できる段階まで進歩しました。サプライチェーンと製造を包括的な「スマートファクトリー」環境にデジタル化することが、リアルタイムで可能になりました。この収束は、需要予測のための洞察が在庫管理のための洞察と同じ時間枠で発生することを意味します。
さらに、高度な分析とクラウドベースの柔軟なデータベース構造により、人間の計画者よりも速く分析を実施できることを意味します。この分析は、検出されていなかったトレンドやパターンを明らかにし、バイアス、「勘」、人的入力エラーを排除します。
最後に、データはサプライチェーン内のすべての機能に対してサイロ化が解除され、標準化されています。これにより、ユーザーは他のすべてのステークホルダーと同じ形式で同じデータにアクセスできるため、システムは完全に透明になります。在庫管理と需要計画はサプライチェーン内の二つの異なる機能のままですが、これらの進歩は両方のエラーマージンが削減されることを意味します。
ソフトウェアは、継続棚卸、自動購買、容易に利用可能な物流情報と直接リンクした高精度の需要予測を生成できます。これらの予測により、より良い意思決定が可能になり、在庫管理システムは在庫レベルのガイドとしてこれまで以上に需要予測に依存できるようになります。
需要計画ソフトウェアを使用した在庫管理の改善
手作業の在庫および需要計画システムを使用している場合、それらは互いに別々に実施されている可能性があります。それぞれの部門外の人々による消費の前に照合する必要があるサイロ化されたデータを保持している古いレガシーソフトウェアシステムについても同様です。
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