サプライチェーン最適化
市場駆動型の統合アプローチを活用してサプライチェーンを管理
SAS® がサプライチェーン最適化を実現する方法
SASは、最新の正確なデータに基づき高精度な需要予測、需要感知、需要形成を実行する機能を提供しています。その結果、ほぼリアルタイムで需要と連動して調整される在庫管理や、需要予測との連携が取れた供給計画を実現できるようになります。
需要駆動型の計画
- あらゆるレベルで正確なフォーキャスト（時系列予測）を作成。SKU別の予測にも対応
- 時系列予測機能を用いて自社のビジネスの現実を反映するモデルを構築。 間欠需要、新製品投入、価格設定、プロモーション、さらには天候といった要因を考慮に入れることが可能
- 洗練された最適化アルゴリズムを用いて予測結果を比較・調整した上で、ベストな戦略を選択
多階層の在庫最適化
- 生産と物流を複数のレベルで管理し、顧客ニーズの変化や市場の変動に対応
- 最新のシミュレーション手法で多階層の最適化を行い、最適な在庫ポリシーを計算
- 予測モデリングとwhat-if分析を活用して、様々な変数が需給バランスに及ぼす影響を判断
需要の感知と形成
- 市場の変化の兆候となる需要シグナルを、より迅速に感知
- 季節変動、価格、プロモーション、イベント、マーチャンダイジングなどの需要シグナルをいち早く察知し、市場駆動型の対応をより効果的に実施
- 視覚的なアプローチで需要データを分析し、売上や出荷の状況、価格設定や販促の影響、業務別／カテゴリー別／地域別の実績に関して未知のパターンや洞察を発掘
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この事例で活用されているSAS® ソフトウェア
中国最大級の直販メーカーは、どのようにして在庫補充時間を20％改善し、97％という優れた顧客満足度を達成したのでしょうか？
SASはAmway China社を以下の領域で支援しました。
- 最適な在庫レベルを「サービスレベル」、「配送時間」、「ユーザー別のコスト設定」に基づいて効果的に推計およびモデル化できる高度な在庫最適化システムを開発
- 商品や地域に関する様々なレベルの予測を自動的に分析／モデル化／実行／調整することによって、需要予測を作成
- 顧客需要の予測結果に基づき、様々な地域の在庫補充頻度を計算
- 再発注レベル、補充レベル、必要数量レベルに関して、より効果的な在庫補充ポリシーを策定。これにより、個々の倉庫や店舗における個々の商品の在庫状況をピンポイントで把握し、時の経過とともに生じる市場の変化に合わせてダイナミックに在庫を調整できる体制が実現
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この事例で活用されているSAS® ソフトウェア
世界最大級の食品メーカーは、顧客サービスの最適化、過剰在庫の最小化、効果的なマーケティングの基盤構築をどのように実現しているのでしょう？
SASはNestlé社を以下の領域で支援しました。
- 信頼性の高い予測手法を確立。これにより、担当者の時間が解放され、変動性の高い商品の需要計画に集中できる態勢が実現
- 生産に関する意思決定の的確性を向上させることで、顧客の期待を裏切らない供給体制を構築
- 幅広い影響や要因に基づき、より的確にグローバル規模でサプライチェーン管理、生産計画、物流手配を行えるように、単純にリアクション（事後対応）するのではなくプロアクティブに（事前対応的に）行動するための手段を採用
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この事例で活用されているSAS® ソフトウェア
多国籍アプライアンス・メーカーは、どのようにして予測精度を10％改善し、過剰在庫や的外れな場所で陳腐化する在庫を減らすことに成功したのでしょうか？
SASはこの多国籍アプライアンス・メーカーを以下の領域で支援しました。
- スプレッドシートを用いた煩雑な手作業による予測を、信頼性の高い自動化されたソリューションにリプレース。これにより、在庫は12％以上減り、収益は1％増加
- 適切な製品を適切な場所に適切なタイミングで確保できるように、北米の全ての工場にまたがって在庫を最適化。これにより、製品の入手可能性は前年の63％から大きく向上し、93%以上を維持することに成功
- 顧客サービスレベルの向上と運転資金レベルの低減を達成
