現代の製造業は、どの企業にとっても複雑な取り組みです。設備能力、労働力、生産性は、需要、販売予測、サプライチェーンの問題、その他多くの要因とバランスを取りながら、適切な時期に適切な量を生産する必要があります。生産量が多すぎると在庫過剰がキャッシュフローに影響を与えます。少なすぎると生産が停滞し、顧客は他社の製品を求めるようになります。
製造をこれらすべての投入要素間でバランスよく保つために、企業は生産を最適化するためにキャパシティプランニングを使用します。簡単に言えば、キャパシティプランニングでは、企業は需要を満たすために必要な設備、スタッフ、メンテナンスの観点から生産能力を測定します。これにより、企業は重要な意思決定を行うことができ、時間の経過とともに会社の収益性に影響を与える意思決定や、コストを削減し競争力を向上した意思決定を実現できます。
キャパシティプランニング戦略
製造する製品によって、企業には生産能力計画のためのさまざまな戦略があります。季節需要が大きい企業の場合、生産能力計画ではリード戦略を活用します。ここでは、需要曲線の先を行くために、需要に先立ってキャパシティが追加されます。
製造メーカが機敏な生産システム、つまり工程数が少ないか、または製品の完成が迅速なシステムを持っている場合、ラグ戦略を活用することがあります。ラグ戦略では、需要が発生した後にのみキャパシティが計画されます。これにより、必要になるまで財源が確保され、迅速にキャパシティを追加できる能力に依存します。
多くの中小企業(SMB)がマッチ戦略をキャパシティプランニングに活用しています。マッチ戦略では、キャパシティは段階的に追加され、需要の増加に比例して増加します。この「従量課金制」戦略は、キャパシティ増加のコストをバランスさせるのに有効です。
5つの生産能力計画の課題
使用する戦略に関わらず、組織の規模や複雑さに関係なく生産に影響を与える可能性のある、認識しておくべき5つの生産能力計画の課題があります。
- データ収集– 従来の製造業は、キャパシティプランニングを立てる際に、長い間サイロ化されたデータに依存してきました。バラバラで接続されていないシステムは、データを利用する前に手作業でデータを照合する必要があることを意味していました。これにより時間がかかり、データは使用される前に古くなってしまいました。キャパシティプランニングは需要予測、サプライチェーン、倉庫管理、その他多くの領域からの入力に依存しているため、システムが分断されていることは、トレンドを特定し管理するためにExcelスプレッドシートと人間の能力に頼らざるを得ないことを意味していました。
- データ品質– ほとんどの業務において、キャパシティデータは記録やレポートの形式で提供されるため、情報を利用する前に手動で集計する必要があります。これが完了すると、計画担当者は供給と需要のデータを追加し、利用可能なキャパシティを示す計算式を作成します。複数のデータ入力のいずれかの段階で、データが間違っていたり古かったり、異なる形式(例:異なる測定単位)で存在する場合、計画目的で利用する前に再度標準化する必要があります。そして、データソースが連携していないため、新しい反復処理を行うたびに同じプロセスを最初からやり直さなければなりません。
- 数式と計算– プランナーは、キャパシティプランニングを策定する際に多くの数式や計算を使用します。これには、材料の入手可能性、ワークセンター別の負荷、代替調達、属性ベースの計画ルールなどが含まれます。スプレッドシートは、プランナーがこれらの要素を計算するための長年の「頼みの綱」であり、正確な計算は極めて重要です。データ入力エラーや不正確なデータが存在すると、計画が誤ったものになる可能性があります。さらに、データを収集するのに必要な時間に基づく遅延が発生するだけでなく、新しい情報や変更を複数のソースに入力する必要があるため、計画の作成時間がさらに長くなり、エラーのリスクも生じます。
- 計画レベル– 上記の課題に加えて、キャパシティプランニングは異なるレベルで行われることが多いです。粗切り計画は通常、基準生産計画レベルで行われ、1週間から2か月の短期計画に使用されます。総合生産計画は2～18か月の計画期間を使用して、企業が長期的に需要を満たせることを確認できるより長期的な視点を実現します。また、サプライチェーンの問題を円滑化し、生産コスト削減を検討する時間を確保することにも役立ちます。各レベルは異なる意思決定タスクに使用されるため、より大規模なデータセットとより長い期間を必要とします。このため、データ収集、データ品質、数式および計算の課題は複雑さが増大し、これらの問題に関連するエラーの可能性が高まります。
- コミュニケーション– 非常に多くの「可動部分」があり、それらの相互接続が少ないため、コミュニケーションの断絶や欠落は、キャパシティプランの完全性にとってリスクとなります。これは、電子メールやファックスを通じて行われることが多いサプライヤとのコミュニケーションに当てはまります。また、購買のサイロ化されたシステムが生産やスケジューリングのシステムと連携していない社内においても同様です。これにより、コラボレーションが減少し、計画担当者は新しいデータ、欠落したデータ、または既存データのエラーによって不意を突かれる可能性が高くなります。
ソフトウェアがキャパシティプランニングの課題をどのように解決できるか
計画ソフトウェアは、生産能力計画における課題を軽減し、解消します。収集されたデータはサイロ化されず、統合されたシステムに保管されるため、標準化され、すべての人が利用できるようになり、組織全体に単一の真実のバージョンを実現します。
データ品質もソフトウェアによって向上した状態となります。異なるデータタイプの手動集計や照合の必要性がなくなります。これによりエラーが削減され、結果を理解しリアルタイム情報に基づいて意思決定を行うために必要な時間とリソースが解放されます。すべての機能領域が自動化を通じてリンクされているため、ある場所でのデータの変更はプラットフォーム全体に伝達され、動的に変更されます。
今日のソフトウェアには、高度な分析、機械学習、そして単位、コスト、マージンまたは収益に対して生産能力を計画できる幅広い分析ツールが搭載されています。システムによって動的なリアルタイム計算が実行できるため、複数のスプレッドシートや手動でのデータ入力が不要になります。数式と計算の正確性により、時間を節約し、エラーを削減できます。
計画ソフトウェアは、異なるレベルでの複数のビューと反復も可能にします。高度な分析と機械学習アルゴリズムから、キャパシティ制約の特定に役立つマルチエシェロンの「what-if」シナリオまで、短期的な運用ニーズだけでなく、中期および長期の戦略的計画のためのプランを作成できます。
最後に、キャパシティプランニングソフトウェアはコミュニケーションとコラボレーションを向上した状態にします。直感的なダッシュボード、アラート、その他のツールにより、ERPシステムからのデータを活用して、現在の材料と生産能力の制約に基づいて計画を最適化できます。システムはERPおよびMRPシステムと統合して、部品レベルでBOMレベルの完成品予測を実現します。これらの機能により、アラートのトリガー、補充のスケジュール設定、制約の特定、リアルタイムでの部門横断的なコラボレーションの推進が可能になります。
キャパシティプランニングは複雑ですが、今日のPlex Supply Chain Planningのクラウドベースのソフトウェアは、従来のプロセスに内在する課題を克服するソリューションを実現できます。このソフトウェアを導入することで、システムはエラーの削減、コストの低減、より高い精度によるサービスレベルの向上およびプロセス改善の推進という形で価値を実現できます。
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