不確実な世界におけるMRP

最新式MRPシステムにおけるソフトウェアとデータの力の活用

過去30年間にわたる“グローバル経済”の構築は、企業が最低価格で原材料や部品の最適なベンダーを特定できる安定した条件が整うことを前提、あるいは少なくともそれを期待していました。そして一時期は、世界がこれまで想像もできなかった方法でグローバル経済を統合するインフラを構築しようとしているかのように見えました。

遠隔地にまたがるサプライチェーンの区間と、より低い輸送・運送コストが組み合わさることで、完成品には世界中からの原材料が含まれることが多くなりました。多くの企業は、この拡張されたサプライチェーンを活用するために、特定の地理的エリアに製造工場や施設を配置し始めていました。

しかし、ここ数年の出来事は、私たちの主要機能となる制度に深い不確実性をもたらし、ビジネスにおいては、安定的で予測可能な進歩に依存するサプライチェーンシステムに混乱、さらには完全な混沌を引き起こしています。今日、その不確実性は、関税の再導入、自然災害、パンデミック、そして継続的な社会不安によって、さらに深刻化しています。

新しい常態に対応するためのMRPシステムの再定義

上記の混乱により、企業はサプライチェーンのあらゆるレベルで再考を迫られ、最小限の制約で効率的な運営を継続できるソリューションを模索しています。これが企業の製造能力に最も影響を与えるのは、MRPシステムにおいてです。安定した信頼性の高いインプットがなければ、継続的な不確実性によって引き起こされるサプライチェーンの混乱は、MRPシステムが本来の設計目的を実現する能力を脅かします。

しかし、MRPシステムは現在および将来の混乱に適応し、これまで実現してきた価値を引き続き発揮できるのでしょうか。また、MRPと組み合わせることで、混乱を特定・対応・軽減し、企業が成長できるようにする能力を強化できるソリューションは存在するのでしょうか。

これらの問いへの答えは「はい」であり、すでにデータ、高度な分析、その他のデータ駆動型機能を活用する最新式のMRPプラットフォームに組み込まれています。MRPの主要機能をデジタル環境で活用することで、これらのシステムはリアルタイムのデータを実用的に活用し、企業がサプライチェーン内の混乱的な事象に対して機敏かつ柔軟に対応できるようにします。そして、突然の混乱によって生じる不確実性は避けられませんが、MRPシステム内のデータとソフトウェアは管理できます。これにより、企業は制約が発生した際に、事後対応ではなく事前対応の戦略を策定できるようになります。

成熟したシステムの新しい方向性

MRPは数十年にわたり存在しています。概念的には、MRPは企業が工場内の資材要件を管理し、効率性とコストを向上させるのに役立ってきた成熟したシステムです。しかし、MRPとは何でしょうか。MRPは、生産性、在庫管理、コストを改善する コンピュータベースのシステム です。また、企業が製造工程を自動化し、適切な資材が適切なタイミングで利用できるように在庫を管理するのにも役立ちます。

MRPは基本的な形式において3つの質問をします。

• 何が必要か?
• どれだけ必要か?
• いつ必要か?

販売注文に基づいて、完成品の生産計画が生成されます。MRPは、最終製品を製造するために必要なサブアセンブリやサブプロセスに必要な原材料と部品を検討します。また、部品表(BOM)、船荷証券、材料の有効期限、在庫レベル、ルーティング、必要な製品の労働力および設備基準などのデータを分解する機能も備えています。この情報により、管理者は労働力、設備の利用率、WIP管理、その他のプラントフロアレベルのアクティビティを効率的に管理および計画することができます。

生産計画から材料要件レベルまで逆算することにより、製造のためのMRPは、材料がどこでどのように使用され、どのような速度で使用されるかを決定するサプライチェーンの生産面です。完成品の要件(独立需要)を取り、MRPはそれを原材料要件( 従属需要)に分解します。

既存のMRPの強みは、上記のデータを参照して、独立需要を満たすために適切な量と到着スケジュールで原材料の購入、出荷、保管を調整することです。

しかし、MRPがすでに製造レベルで材料を管理するためのコンピュータベースのプログラムである場合、  今日の世界の不確実な状況を乗り越える上で、どのようにしてより効果的になることができるのでしょうか。その答えは、デジタル化とデータ駆動型革命にあります。

デジタル革命 - MRPのためのソフトウェアとビッグデータ

コンピュータベースのシステムだからといって、自動化に最適化されているとは限りません。これは従来のMRPにも当てはまります。過去のテクノロジーの反復は、手動入力、不正確な測定、分析や意思決定という形での人間の介入、その他多くの問題に依存していました。

しかし、世界がデジタル革命を遂げる中、分析、AI、機械学習、その他の機能を使用する能力の追加により、MRPのユーティリティも革新する機会が実現されます。McKenzie のある研究では、 製造業において、大規模なリアルタイムのデータストリームを処理するために設計された新しいソフトウェアプラットフォームでのデータ活用により、製品開発が最大50%削減され、運用コストが25%低減し、デジタル化を完全に受け入れる産業では、粗利益マージンが最大30%増加すると推定されています。

では、データの力をどのように活用すれば、MRPソフトウェアがより良い結果を生み出し、混乱を軽減できるのでしょうか?プロセス駆動型ではなくデータ駆動型のMRPソフトウェアは、以下のような多くのメリットを実現します。

• 統合データ – 企業がMRPを活用していても、社内の異なる部門が別々のソフトウェアで動いていることは珍しくありません。これは、財務、顧客サービス、保守、品質管理用のソフトウェアを意味する場合があります。そして、これらの切り離されたシステムがサイロ化されたままであれば、情報は消費される前に照合される必要があり、プロセスが遅くなり、すべての分析が後ろ向きなものになってしまいます。

高度なMRPソフトウェアは、ビッグデータと高度な分析を活用するため、統合データが必要です。既存の多くのシステムと統合でき、データを正規化することで、すべての部門が同じデータを利用でき、全員が一つの真実のもとで業務を行うことができます。

• データはリアルタイム – 今日のソフトウェアはデータを即座に取得するため、ほぼリアルタイムのデータが利用可能です。デジタルトランスフォーメーションが導入されると、そのデータは大量にシステムに流れ込みます。高度な分析機能が組み込まれたMRPシステムは、人間よりもはるかに高速にデータを解析・分析できます。これにより、正確な計画、スケジューリング、購買、納品が実現します。そして、情報が古くなることがないため、販売注文やその他の販売データの最新入力により継続的に更新・分析され、正確な数量要件が実現されます。

高度な分析は、履歴データと現在の情報をほぼリアルタイムでマージし、従来では検出されなかったデータトレンドやマイクロトレンドを特定します。これらのトレンドは、製造プラントフロアに影響を与える前に、混乱を回避、または少なくとも軽減するのに役立ちます。これにより、マネージャや計画担当者は、あらゆる中断に対してプロアクティブに計画を立てるための時間を確保できます。

• 強化されたアルゴリズム – 高度なMRPソフトウェアにストリーミングされるデータは、機械学習を活用して精度を向上させ、労力を削減する能力を持つ可能性があります。より多くのデータがストリームに入力されるにつれて、ソフトウェアの分析能力は高度なアルゴリズムを使用して要件精度を磨くことができます。これらのアルゴリズムの実行時間が長くなるほど、システムは「学習」し、その計算はより正確になります。これにより、エラーを削減しながらMRPシステムの全体的な効率が向上します。

この能力を裏付ける数値は非常に印象的です。McKenzieは、ディープラーニングがソフトウェアに採用されれば、多くのアクティビティを自動化できると推定しています。彼らは、このような変化により、プラントフロアのライン監督者で最大24%、サポートスタッフのマネージャで35%、管理スタッフで28%、その他すべてのマネージャで27%と、プロセスアクティビティに費やす時間の割合が削減できると推定しています。冗長で付加価値のないタスクを削減または排除することで、スタッフはより付加価値の高いアクティビティに集中できるようになります。これにより士気が向上し、ワークライフバランスが改善され、日々の意思決定に対する自信が高まります。

1. より良い意思決定 – 今日のソフトウェアは高度な分析に基づいているため、意思決定者に実用的なインテリジェンスを実現します。データはもはや過去の情報を振り返るだけのものではないため、リーダーはデータストリームへの入力時点で分析されたほぼリアルタイムの情報を活用し、サプライチェーンの混乱を回避できます。データトレンドにより、生産スケジュールや納品に影響を与える可能性のある変動を検出できます。また、生産スケジュールを変更し、代替品、バックアップベンダ、または生産スケジュールの変更を活用してMRPの最適な資材計画を計算できるタイミングの問題を特定することもできます。
2. より高い競争力 – データと高度なソフトウェアプラットフォームを組み合わせた力が競争力を向上させる効果は、いくら強調してもしすぎることはありません。 Gartner は、 「2022年までに、企業戦略の90%が情報を重要な企業資産として、また分析を不可欠な能力として明示的に言及するようになる。」 

と述べています。これは、ビッグデータとそれを動かすソフトウェアが、企業資産として考えられ始めていることを意味します。これはMRPにも当てはまり、データと分析の力を活用するプロセスを磨く能力は、大きな影響を与えることができます。単位あたりのコスト、正確な納期、そして効率性の改善を続けながら需要に応えるために製造プラントフロアのスケジュールをより適切に調整する俊敏性は、すべてデータの影響によってもたらされます。これは、MRPやその他のシステムにデータとソフトウェアを活用している企業が、デジタルトランスフォーメーションで遅れている同業他社に対して競争力を持つことを意味します。

1. 手作業プロセスの削減 – 製造およびサポート領域はプロセスラインに沿って設定されているため、プロセスメカニクスのタスク管理に多大な労力が費やされています。多くのプロセスステップは、手動でのモニタと制御を可能にするためだけに存在しており、システムを動かし続けるために時間と労力を消費しています。リーン、シックスシグマ、その他の方法論は、プロセスを「実行する」ためのメカニズムを洗練し改善するのに役立ちます。しかし、労力と時間の消費はかなりのものです。デジタル化には、 プロセスの統合という効果があります。自動化とルールベースの機械レベルの意思決定のレベルは、製造を管理すべき一連のプロセスとして見る視点を取り除きます。時間、タスク、保守の削減により、焦点はお客様に置かれます。MRPは真に需要ベースとなり、時代遅れのプロセス維持の構造ではなく、お客様体験がどうあるべきかに焦点を当てることができます。
2. 残りのプロセスの高速化 – データ駆動型の自動化されたプロセスにより、MRPに残されたタスクをより迅速に実行できます。自動化によってタスクを削減することで、データと分析は残りのプロセスを合理化し、資材管理と生産において付加価値のあるタスクのみを残します。生産性を向上させる方法でデータを並べ替え、解析し、分析する能力は、真の需要駆動型MRPシステムにつながります。

データ駆動型であるということは、MRPが単なる資材要件管理システム以上のものになることを意味します。ソフトウェアによって実現されるデータの速度と品質が、お客様の需要をほぼリアルタイムのプラントフロアアクティビティに変換するため、MRPはお客様体験の一部となります。工場レベルでのプロセス管理を再定義することに加えて、高度なソフトウェアと深いデータを活用するMRPにより、企業はお客様サービスも再定義できることを意味します。

企業が不確実な世界で足場を固めようと苦闘する中、ビジネスニーズを再評価する必要があります。これには、従来のMRPシステムを阻害するサプライチェーンの混乱を制御または軽減する方法について、現実的な検討が含まれます。高度なMRPソフトウェアを活用することで、デジタル化とビッグデータの力が解き放たれます。これらの機能を活用する企業は、サプライチェーンをより適切に管理し、製造をより機敏に管理してコストを削減し、効率を向上させることができるでしょう。